Caracterización del crecimiento y la producción de cereales forrajeros invernales en Córdoba, Argentina (página 2)
Una técnica de corte en ausencia de pastoreo, de fácil aplicación, combinada con una aproximación matemática fue utilizada por Acuña et al. (1984) y logró obtener una adecuada caracterización del crecimiento y producción de praderas de falaris (Phalaris aquatica), festuca alta (Festuca arundinacea) asociaciones de trébol subterráneo (Trifolium subterraneum) con festuca y pasto ovillo (Dactylis glomerata), como así también praderas integradas por trébol blanco (Trifolium repens), ballica anual (Lolium multiflorum) y perenne (Lolium perenne), bromo (Bromus unioloides) y trébol rojo (Trifolium pratense). La misma metodología utilizó Pagliaricci et al. (1997) en praderas perennes de alfalfa (Medicago sativa) asociada con festuca y bromo, obteniendo muy buenos ajustes con excepción del crecimiento estival, pues la gran velocidad de crecimiento exigiría muestreos mas frecuentes (semanales o quincenales). Acuña et al. (1985) estimaron la producción y distribución de forraje de una pradera natural de la provincia de Arauco, Chile, mediante esta técnica. Recientemente la producción y calidad de lotus (Lotus corniculatus) fue caracterizada utilizando esta metodología (Acuña, 1997).
El objetivo del presente trabajo fue verificar la adaptación de una metodología para estimar el crecimiento y la producción de cereales forrajeros invernales bajo diferentes manejos de la desfoliación.
MATERIALES Y MÉTODOS
En el campo experimental de la Facultad de Agronomía y Veterinaria de la Universidad Nacional de Río Cuarto (UNRC), Provincia de Córdoba, Argentina, ubicada a los 32° 33’ Lat. S. y 63° 10’ Long. E., se condujo un experimento con la finalidad de caracterizar el crecimiento y la producción de las especies y variedades de cereales forrajeros de invierno más difundidas en la región, como centeno (Secale cereale L.) y avena (Avena sativa L.), incluyendo variedades de triticale (X Triticosecale Wittmack) obtenidos en la UNRC.
Las especies utilizadas fueron: Centeno (Secale cereale L.) cvs, "Manfredi Suquía INTA" y "Naicó INTA"; Avena (Avena sativa L.) cvs. "Buck Tambera" y "Millauquén INTA" y Triticale (X Triticosecale Wittmack) cvs. "Tehuelche INTA", "Quiñé UNRC", "Genú UNRC" y "Tizné UNRC".
La evaluación se efectuó durante cuatro años (1993 a 1996) con siembras realizadas durante la primera quincena del mes de marzo, sobre un suelo hapludol típico con una secuencia de horizontes Ap (0-12 cm), Ad (12-20 cm), Bw (20-45 cm), C1 (45-68) y Cca (+ 68 cm) con un 2,8% de materia orgánica y un pH de 6,8.
La siembra se realizó con una sembradora marca "Planet" de siete surcos, distanciados 0,20 m; cada parcela tuvo una superficie de 8,40 m2 no efectuándose riego ni fertilización alguna durante los años de evaluación; las densidades de siembra oscilaron entre 150 a 180 plantas m-2.
El diseño utilizado fue de bloques al azar con dos repeticiones; se tomaron dos muestras de 0,25 m2 en cada parcela (Figura 1), dejando un remanente de 7-10 cm; las mismas se llevaron a estufa a 70 °C hasta peso constante para determinar la materia seca (MS). La disposición del ensayo permitió medir el forraje acumulado desde la siembra hasta finalizar el ciclo, y el crecimiento producido por los rebrotes con distintas fechas de primer corte (50 y 79 días desde la siembra). El estado fenológico de antesis fue considerado como el momento de máxima acumulación de MS.
Figura 1. Distribución de las parcelas experimentales. Figure 1. Layout of the experimental plots.
La MS acumulada durante el período de crecimiento de plantas sin desfoliar y la obtenida con distintos momentos de primer corte fue estimada ajustando los valores experimentales mediante la función logística asíntota Y= A/1+be -ax (Acuña et al., 1984), donde la derivada con respecto al tiempo (x) permitió obtener la tasa de crecimiento del cultivo (TCC)
Donde:
A: Máxima acumulación de materia seca (kg MS ha-1) a : Pendiente de la regresión lineal b : Ordenada al origen o intercepto x : Tiempo (días)
En la Figura 2 se presentan las precipitaciones (mm) y temperaturas medias correspondientes a los años en que se realizó la experiencia. Las lluvias producidas entre los meses de marzo y septiembre para cada uno de estos años fueron de 656, 204, 127 y 252 mm, respectivamente. Por su parte, las precipitaciones ocurridas en los meses invernales (junio-agosto) fueron de 27, 60, 12 y 4,5 mm. La temperatura media alcanzó sus valores más bajos en el mes de junio presentando registros cercanos a los 10°C en casi todos los años, exceptuando el año 1993 donde las temperaturas medias en este mismo mes fueron de aproximadamente 7°C, y coincidentemente fue el año con mayor número (33) de días con heladas. A partir de este mes la temperatura comienza a ascender y alcanza registros de 15 a 20 °C en los meses de septiembre y octubre. En el año 1996 se observaron temperaturas medias bastante elevadas en el mes de mayo.
Figura 2. Temperatura media (°C) y precipitación (mm), años 1993-1996, en Río Cuarto, Córdoba, Argentina. Figure 2. Mean temperature (ºC) and precipitation (mm), years 1993-1996 in Río Cuarto, Córdoba, Argentina.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En el Cuadro 1 se presentan los parámetros de las funciones que ajustan las curvas de acumulación y tasa de crecimiento del cultivo (TCC) para las diferentes especies y variedades, desde la siembra hasta finalizar el ciclo, y en forma de gráficas en la Figura 3. Los coeficientes de determinación (R2) variaron entre 0,76 – 0,75 para triticale Tizné y avena Tambera, respectivamente. Los valores de correlación más bajos se observaron en triticale cv. Quiñé (0,61), avena Millauquén (0,63) y centeno Naico (0,65). Respecto al nivel de significación, la prueba de F mostró que las regresiones fueron significativas al 1% y 5 % en casi todas las especies y variedades, con excepción de avena Millauquén y triticale Quiñé con el 7 y 8%, respectivamente.
Cuadro 1. Parámetros de las funciones de acumulación de materia seca (MS) y tasas de crecimiento de cultivos (TCC) desde siembra a finalización del ciclo, de diferentes especies y variedades de cereales forrajeros de invierno. Río Cuarto, Córdoba, Argentina. 1993-1996.
Table 1. Function parameters of dry matter (MS) accumulation and growth rate (TCC) from sowing time to the end of the cycle, of different species and cultivars of winter forage cereals. Río Cuarto, Córdoba, Argentina. 1993-1996.
Cultivares | Parámetros de las funciones | TCC Máximo | |||||
A | a | b | R2 | P | kg MS ha-1 d-1 | Días | |
Centeno | |||||||
Manfredi Suquía | 5.910 | 0,070 | 347 | 0,65 | 0,13 | 102,0 | 85 |
Naicó INTA | 3.839 | 0,069 | 257 | 0,51 | 0,11 | 65,6 | 80 |
Avena | |||||||
Buck Tambera | 2.430 | 0,056 | 166 | 0,63 | 0,06 | 33,8 | 90 |
Millauquén INTA | 4.086 | 0,059 | 259 | 0,063 | 0,06 | 59,8 | 90 |
Triticale | |||||||
Tehuelche INTA | 3.298 | 0,055 | 199 | 0,61 | 0,06 | 45,1 | 95 |
Quiñé UNRC | 4.288 | 0,056 | 164 | 0,54 | 0,09 | 59,7 | 90 |
Genú UNRC | 4.062 | 0,060 | 226 | 0,59 | 0,07 | 60,4 | 90 |
Tizné UNRC | 1.956 | 0,060 | 112 | 0,73 | 0,05 | 29,1 | 75 |
Obs.: R2 : coeficiente de determinación. P : probabilidad del error. A : máxima acumulación de materia seca. a : pendiente de la regresión lineal. b : ordenada al origen.
Figura 3. Curvas de acumulación y tasas de crecimiento de cultivos (TCC) desde siembra hasta finalizar el ciclo de: a) centeno Naicó INTA y Manfredi Suquía; b) avena Buck Tambera y Millauquén; c) triticales Genú UNRC y Tizné UNRC; d) triticales Quiñé UNRC y Tehuelche INTA, en el período 1993-1996. Río Cuarto, Córdoba, Argentina. Figure 3. Accumulation and growth rate curves (TCC) from sowing time to the end of cycle of: a) rye Naicó INTA and Manfredi Suquía; b) oats Buck Tambera and Millauquén; c) triticale Genú UNRC and Tizné UNRC; d) triticale Quiñé UNRC and Tehuelche INTA, for the period 1993-1996. Río Cuarto, Córdoba, Argentina.
En el crecimiento observado a partir del corte en el mes de mayo (Cuadro 2 y Figura 4), a los 50 días desde la siembra, los coeficientes de determinación presentaron valores más bajos que los indicados en la situación anterior, con valores que oscilaron entre 0,50 y 0,65 para la mayoría de los materiales evaluados exceptuando triticale cv. Tizné (R2 = 0,73), en todos los casos el nivel de significancia (P) estuvo en el orden del 10%.
Cuadro 2. Parámetros de las funciones de acumulación de materia seca (MS) y tasas de crecimiento de cultivos (TCC) a partir de un corte realizado a los 50 días desde la siembra, de diferentes especies y variedades de cereales forrajeros de invierno. Río Cuarto, Córdoba, Argentina. Table 2. Function parameters of dry matter (MS) accumulation and growth rates (TCC) starting from first cut made 50 days after sowing of different species and cultivars of winter forage cereals. Río Cuarto, Córdoba, Argentina.
Cultivares | Parámetros de las funciones | TCC Máximo | |||||
A | a | b | R2 | P | kg MS ha-1 d-1 | Días | |
Centeno | |||||||
Manfredi Suquía | 5.910 | 0,070 | 347 | 0,65 | 0,13 | 102,0 | 85 |
Naicó INTA | 3.839 | 0,069 | 257 | 0,51 | 0,11 | 65,6 | 80 |
Avena | |||||||
Buck Tambera | 2.430 | 0,056 | 166 | 0,63 | 0,06 | 33,8 | 90 |
Millauquén INTA | 4.086 | 0,059 | 259 | 0,063 | 0,06 | 59,8 | 90 |
Triticale | |||||||
Tehuelche INTA | 3.298 | 0,055 | 199 | 0,61 | 0,06 | 45,1 | 95 |
Quiñé UNRC | 4.288 | 0,056 | 164 | 0,54 | 0,09 | 59,7 | 90 |
Genú UNRC | 4.062 | 0,060 | 226 | 0,59 | 0,07 | 60,4 | 90 |
Tizné UNRC | 1.956 | 0,060 | 112 | 0,73 | 0,05 | 29,1 | 75 |
Obs.: R2 : coeficiente de determinación. P : probabilidad del error. A : máxima acumulación de materia seca. a : pendiente de la regresión lineal. b: ordenada al origen.
Figura 4. Curvas de acumulación y tasas de crecimiento de cultivos (TCC) a partir de un corte realizado en mayo (50 días desde la siembra) de: a) centeno Naicó INTA y Manfredi Suquía; b) avena Buck Tambera y Millauquén; c) triticale Genú UNRC y Tizné UNRC; d) triticale Quiñé UNRC y Tehuelche INTA, en el período1993-1996. Río Cuarto, Córdoba, Argentina. Figure 4. Accumulation and growth rate (TCC) curves starting from first cut made in May (50 days after sowing) of: a) rye Naicó INTA and Manfredi Suquía; b) oats Buck Tambera y Millauquén; c) triticale Genú UNRC and Tizné UNRC; d) triticale Quiñé UNRC y Tehuelche INTA, during 1993-1996. Río Cuarto, Córdoba, Argentina.
En el Cuadro 3 se presentan los parámetros correspondientes a las funciones que ajustan el crecimiento ocurrido con posterioridad a una utilización tardía (79 días desde la siembra); los coeficientes de determinación (R2) fueron mayores que los observados en el ajuste de las ecuaciones correspondientes al crecimiento acumulado desde siembra hasta finalizar el ciclo de cada uno de los cultivares, alcanzando valores de 0,85 en el caso de avena Tambera con niveles de significancia P= 0,05 y 0,01 en la mayoría de los casos, con excepción de Quiñé (P= 0,1). Estas mismas ecuaciones se presentan en forma de gráficas en la Figura 5.
Cuadro 3. Parámetros de las funciones de acumulación de materia seca (MS) y tasas de crecimiento de cultivos (TCC) a partir de un corte realizado a los 79 días desde la siembra, de diferentes especies y variedades de cereales forrajeros de invierno. Río Cuarto, Córdoba, Argentina. Table 3. Function parameters of dry matter (MS) accumulation and growth rates (TCC) starting from first cut made at 79 days after sowing of different species and cultivars of winter forage cereals. Río Cuarto, Córdoba, Argentina.
Cultivares | Parámetros de las funciones | TCC Máximo | |||||
A | a | b | R2 | P | kg MS ha-1 d-1 | Días | |
Centeno | |||||||
Manfredi Suquía | 2.738 | 0,090 | 601 | 0,71 | 0,03 | 60,9 | 70 |
Naicó INTA | 3.089 | 0,087 | 529 | 0,64 | 0,05 | 66,7 | 70 |
Avena | |||||||
Buck Tambera | 588 | 0,100 | 330 | 0,85 | 0,004 | 14,6 | 55 |
Millauquén INTA | 3.861 | 0,060 | 299 | 0,69 | 0,04 | 76,5 | 75 |
Triticale | |||||||
Tehuelche INTA | 3.239 | 0,066 | 299 | 0,58 | 0,004 | 53,1 | 85 |
Quiñé UNRC | 4.010 | 0,070 | 351 | 0,53 | 0,10 | 69,6 | 80 |
Genú UNRC | 2.841 | 0,070 | 324 | 0,66 | 0,04 | 49,4 | 80 |
Tizné UNRC | 1.504 | 0,076 | 241 | 0,73 | 0,007 | 28,4 | 70 |
Obs.: R2: coeficiente de determinación. P: probabilidad del error. A: máxima acumulación de materia seca. a: pendiente de la regresión lineal. b: ordenada al origen.
Figura 5. Curvas de acumulación y tasas de crecimiento de cultivos (TCC) a partir de un corte realizado en junio (79 días desde siembra) de: a) centeno Naicó INTA y Manfredi Suquía; b) avena Buck Tambera y Millauquén; c) triticale Tehuelche INTA y Tizné UNRC; d) triticale Genú UNRC y Quiñé UNRC, en el período1993-1996. Río Cuarto, Córdoba; Argentina. Figure 5. Accumulation and growth rate (TCC) curves starting from first cut made in June (79 days after sowing) of: a) rye Naicó INTA and Manfredi Suquía; b) oats Buck Tambera y Millauquén; c) triticale Genú UNRC y Tizné UNRC; d) triticale Quiñé UNRC y Tehuelche INTA, during 1993-1996. Río Cuarto, Córdoba, Argentina.
Los datos experimentales utilizados para realizar los ajustes corresponden a los obtenidos durante cuatro años, en los cuales las variables climatológicas fueron marcadamente diferentes produciendo variabilidad de los datos experimentales, afectando así los coeficientes de determinación y la significancia de las regresiones.
En trabajos similares presentados por Acuña et al, 1984, 1985; Pagliaricci et al., 1994 y Acuña 1997; informan valores más altos de acumulación y tasa de crecimiento.
CONCLUSIONES
El método usado de bajo costo, ofrece la posibilidad de realizar una buena caracterización de los recursos evaluados con fines de comparación, y en este caso en particular, destacar las características sobresalientes de cada una de las variedades. La información generada permitiría integrar correctamente estos recursos forrajeros en sistemas de pasturas capaces de maximizar la cantidad de forraje producido, prolongar el período de utilización de los mismos, y tratar de minimizar la incidencia de los costos, procurando obtener una oferta forrajera estable en cantidad a lo largo del tiempo. Además, es posible mejorar el grado de precisión incrementando la frecuencia de muestreos en las épocas de más activo crecimiento, obteniendo curvas de acumulación más representativas de las condiciones agroecológicas de una región y máxime si las mismas consideran una serie de años. Por otra parte, la posibilidad de calcular las tasas de crecimiento (TCC) a partir de las ecuaciones obtenidas, permite visualizar el momento en que el crecimiento de la pastura es máximo, lo cual constituye una herramienta de gran valor para establecer normas de manejo de la desfoliación, tendientes a definir el momento y la frecuencia de pastoreo o corte, compatibles con la máxima producción en cantidad y calidad de forraje producido.
LITERATURA CITADA
Acuña, H. 1982.Curvas de crecimiento y acumulación de materia seca. In: Soto O., P. (Ed.) Seminario de metodología de evaluación de praderas. Programa de Praderas. Area de Producción Animal. Instituto de Investigaciones Agropecuarias (INIA). Santiago, Chile. 25-26 de mayo. p. 68-84.
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Acuña, H.; Soto, P.; Soto, L. y Becerra, V. 1985. Distribución anual de la producción de la pradera natural de la provincia de Arauco. Agricultura Técnica (Chile) 45 (1):35-40.
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Frame, J. 1993. Herbage mass. In: Alison Davis; Baker, R.D.; Grant, Sheila A. and Laidlaw, A.S. (Eds.) Sward Measurement Handbook. (2nd ed.) The British Grassland Society. University of Reading. Reading, England. p. 40-67.
Pagliaricci, H.; Ohanian, A; Gonzalez, S.; Pereyra, T.; Malacarne, F.; Saroff, C. y Molinero, G. 1994. Producción de verdeos de invierno en Río Cuarto en 1993. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Marcos Juarez, Argentina. Informe de Extensión N°7. .. p
Pagliaricci, H.; Pereyra, T. y Ohanian, A. 1997. Estimación del crecimiento y la producción de una pastura consociada en el centro sur de la provincia de Córdoba, Argentina. Información Técnica Económica Agraria. Vol. 93 A (1): 68-83.
Potter, J.F. 1993. Fitting growth curves. In: Alison Davis; Baker, R.D.; Grant, Sheila A. and Laidlaw, A.S. (Eds.). Sward Measurement Handbook (2nd ed.). The British Grassland Society. University of Reading. Reading, England. p. 217-223.
H.R. Pagliaricci2, S. González2, A.E. Ohanian2, T.W. Pereyra22. Universidad Nacional de Río Cuarto, Facultad de Agronomía y Veterinaria. Estafeta Postal Nº 9, Río Cuarto (CP. 5800). Córdoba, Argentina.
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