REDI - Digital Repository of the National Agency of Research and Innovation
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Impacto de la densidad de siembra en el establecimiento de Bromus auleticus Trin ex Nees en un campo natural de Basalto (Uruguay).
No full textEl sobrepastoreo de los campos naturales ha determinado la disminución de especies nativas de alto valor forrajero, como es el caso de Bromus auleticus Trin. ex Nees en el bioma Campos. La reintroducción de especies nativas de alto valor forrajero sembradas sobre el campo natural aparece como una tecnología promisoria para la recuperación de dichos ambientes. No obstante, no ha sido suficientemente desarrollada principalmente por la falta de semilla comercial de la especie y por falta de información que oriente el manejo de la implantación. En ese sentido, se hace necesario conocer cuál es la densidad de siembra de Bromus auleticus más adecuada para lograr la reintroducción de la especie. Se instalan dos experimentos de campo para evaluar el efecto de la densidad de siembra de Bromus auleticus sembrado al voleo sobre campo natural en el año 2013 y en el año 2014, en la región de Basalto de Uruguay. Los tratamientos consistieron en diferentes densidades de siembra: 20, 40, 60 y 80 kg ha-1. Con densidades de siembra de hasta 40 kg ha-1 se alcanzaron coeficientes de logro de 17 y 26% a los 120 días postsiembra y niveles de sobrevivencia estival de 60 y 33% en los experimentos 2013 y 2014, respectivamente, obteniéndose al año de siembra 107 y 56 plantas por m-2 de Bromus auleticus, para las siembras 2013 y 2014, respectivamente. Densidades de siembra superiores a 40 kg ha-1 permitieron lograr una mayor cantidad de plantas de Bromus auleticus en el período de establecimiento de la pastura, compensando con menores porcentajes de sobrevivencia en el verano. ------- ABSTRACT: The overgrazing of natural grasslands has determined the decrease of native species of high forage value, as is the case of Bromus auleticus Trin. ex Nees in the Campos biome. The reintroduction of native species of high forage value overseeded into natural grasslands appears as a promising technology for the recovery of these environments. However, has not been sufficiently developed due to the consequence of the absence of commercial seed of the species and the lack of information to guide the establishment management. In this sense, it is necessary to know the sowing rate (kg ha-1) of Bromus auleticus necessary to achieve the reintroduction of the species. Two field experiments are installed to assess the effect of the sowing density of Bromus auleticus sown into the natural grasslandsin 2013 and in 2014, in the Basaltic region of Uruguay. The treatments consisted of different sowing rates: 20, 40, 60 and 80 kg ha-1. With sowing rates up to 40 kg ha-1, achievement coefficients of 17 and 26% were reached at 120 days post-sowing and summer survival percentages of 60 and 33% in the 2013 and 2014 experiments, respectively, obtaining the year of sown 107 and 56 plants per m-2 of Bromus auleticus, for 2013 and 2014 experiments, respectively. Seeding densities greater than 40 kg ha-1 allowed to achieve a greater amount of Bromus auleticus plants achieved in the establishment period, compensating with lower percentages of survive during the summer
Monitoring herbage mass and pasture growth rate of large grazing areas: a comparison of the correspondence, cost and reliability of indirect methods.
No full textTimely grazing decision-making requires routine information on the herbage mass (HM) and pasture growth rate (GR). The aim of this study was to compare the correspondence, cost, and reliability of two indirect methods -the comparative yield method (COMPYLD) and the pasture-meter (CDAX)- to estimate HM and weekly GR of a 42 ha grazing area. Weekly assessments from Apr 2017 to Oct 2018 were made with both methods to estimate HM and GR of 13 individual paddocks. In addition, estimated GR were compared to aerial net primary productivity (ANPP) estimated using remote sensing (SAT). Estimated HM was 22% lower for COMPYLD than CDAX (HMCOMPYLD=33+0.78*HMCDAX, R2=0.61, CV=17%, RMSE=291 kgDM/ha). The correspondence between methods of estimated weekly GR of individual paddocks was weak (GRCDAX=0.18*GRCOMPYLD+19.1, R2=0.05, CV=73%, RMSE=21.8 kgDM/ha/d). However, when integrated in three-week moving-averages, over the complete grazing area, COMPYLD and CDAX yielded similar GR up to 35 kg DM/ha/d. Accumulating GR of the grazing area over one year resulted similar to annual SAT-estimated ANPP. These results imply that, on one hand, decisions based on nominal HM, such as target HM and grazing strip size, would need to be adjusted depending on the method, but on the other hand, decisions based in temporal trends or GR, such as size and timing of setaside areas for reserves, would be unaffected by method. Compared with COMPYLD, CDAX would be advantageous whenever high labour costs offset higher amortization, maintenance and fuel costs, provided there is an alternative in place to monitor during downtime periods. © 2023 Cambridge University Press. All rights reserved
Monitoreo de enfermedades monogénicas asociadas con baja eficiencia reproductiva en ganado bovino lechero.
No full textEl presente artículo brinda información sobre los riesgos asociados al apareamiento de animales portadores de defectos recesivos, así como las medidas preventivas para minimizar el riesgo de transmitir estos rasgos indeseables
Nuevas tecnologías para el aumento de la eficiencia en el uso del agua en la agricultura de ALC al 2030 PLAS-ALC. Experiencias y avances en la mejora de la eficiencia en el uso del agua de riego mediante la plataforma agraria satelital PLAS en Chile, Argentina, Uruguay y Colombia.
No full textRESUMEN.- En el año 2018 comenzó el proyecto regional latinoamericano "Nuevas tecnologías para el aumento de la eficiencia del uso del agua en la agricultura ALC al 2030 PLAS-ALC", liderado por INIA Chile. Para su desarrollo, se conformó un grupo de investigadores y técnicos referentes en riego de INTA Argentina, INIA Chile, AGROSAVIA de Colombia e INIA Uruguay, con el apoyo de investigadores de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), España. La iniciativa tuvo como eje central el uso del sensoramiento remoto (imágenes satelitales) para el monitoreo y la determinación de las necesidades de riego de los cultivos. Esta Serie Técnica sintetiza los trabajos realizados por los referentes técnicos durante el desarrollo de la iniciativa y tiene por objetivo de dar a entender que el acceso y operatividad de nuevas tecnologías, basadas en el monitoreo del desarrollo de los cultivos y de las condiciones ambientales, es posible hoy en día. Su uso rutinario, combinado con marcos conceptuales robustos, permite alcanzar altos niveles de eficiencia hídrica que aportan sustentabilidad y productividad al agua disponible para el riego
Resistencia múltipla e cruzada de Amaranthus tuberculatus a glifosato, fomesafen, diclosulam e imazetapir. [resumo].
No full textO Amaranthus tuberculatus (sin: A. rudis) conhecido como caruru é uma das mais importantes espécies de plantas daninhas dos sistemas agrícolas uruguaios, sendo altamente eficiente competindo por recursos como água, luz e nutrientes e ocasionando elevadas perdas de produtividade nas culturas que infesta. O objetivo de este trabalho foi confirmar a ocorrência de resistência múltipla e cruzada a GLI, FOM, DIC e IMA a partir de experimentos de curva de dose resposta
Habilidad competitiva: una estrategia de invasión de la Gramilla en pastizales. (PP 15). [Competitiveness: an invasion strategy of Bermudgrass in grasslands.]. [abstract].
No full textEn Uruguay, la invasión por plantas se reporta como una problemática de los pastizales naturales (PN). Entre las especies invasoras que amenazan los pastizales de Uruguay, se destaca Cynodon dactylon (gramilla), gramínea de origen africano y europeo que cuenta con varios atributos que le confieren ventajas para invadir como su gran habilidad competitiva y capacidad de producir compuestos alelopáticos. El objetivo del presente trabajo fue evaluar las interacciones bióticas entre C. dactylon y la gramínea nativa Paspalum notatum como determinantes de la invasividad de la especie invasora ante diferentes disponibilidades de recursos
Predicciones genómicas para rasgos productivos y de valor ambiental en ovinos Merino Australiano. [resumen].
No full textEl objetivo del trabajo fue obtener PI y sus precisiones para rasgos productivos y de valor ambiental en ovinos
Genética del consumo de alimento, eficiencia de conversión y emisiones de metano en Merino: implicancias para la productividad y la sostenibilidad ganadera.
No full textEl énfasis de este trabajo fue en el consumo del alimento, la eficiencia de conversión y la emisión de metano, características de importancia económica y ambiental, y en las cuales la investigación es reciente. El consumo de alimento es central por su asociación con niveles productivos, costos de producción y emisiones de metano
Informe final del proyecto: ¿Cómo promover las habilidades socioemocionales y condiciones para el bienestar docente?
No full textA pesar de la evidencia que respalda el rol central de los docentes para el aprendizaje y el rendimiento académico de los estudiantes, la profesión docente se encuentra desafiada por altas demandas, falta de motivación, recursos y formación insuficiente. Considerando que existe una necesidad para conocer en mayor profundidad las condiciones del trabajo docente y los mecanismos que influyen sobre su bienestar, el Departamento de Educación de la Universidad Católica del Uruguay y el Plan de Protección de Trayectorias del Consejo de Formación en Educación establecieron una alianza para realizar una encuesta a 504 maestros/as de primaria y docentes de educación media en todo el país y llevar adelante 8 grupos focales en Montevideo, Salto y Maldonado (n = 34). En este informe compartimos los principales hallazgos del estudio. Se concluye que la percepción de sobrecarga y falta de recursos es la variable que mayor impacto tiene sobre la satisfacción laboral docente. La sensación de sobrecarga se asocia principalmente a las tareas sociales que asumen los docentes (por ejemplo, la alimentación y otras necesidades básicas de los estudiantes, atención a situaciones de violencia y convivencia), la gran carga de tareas administrativas y la falta de formación adecuada para atender a estas realidades. La falta de figuras de apoyo (administrativos, equipos multidisciplinarios) agrava la sensación de sobrecarga y desgaste emocional, sobre todo a nivel de educación primaria. El trabajo cierra con algunas reflexiones que buscan aportar a un debate sobre cómo mejorar las condiciones para el bienestar docente en Uruguay.Agencia Nacional de Investigación e Innovació
A machine learning approach to model leaf area index in Eucalyptus plantations using high-resolution satellite imagery and airborne laser scanner data.
No full textABSTRACT. - As a forest structural parameter, leaf area index (LAI) is crucial for efficient intensive plantation management. Leaf area is responsible for the energy absorption needed for photosynthetic production and transpiration, both affecting growth. Currently, LAI can be estimated either by remote-sensing methods or ground-based methods. However, unlike ground-based methods, remote estimation provides a cost-effective and ecologically significant advance. The aim of our study was to evaluate whether machine learning algorithms can be used to quantify LAI, using either optical remote sensing or LiDAR metrics in Eucalyptus dunnii and Eucalyptus grandis stands. First, empirical relationships between LAI and remote-sensing data using LiDAR metrics and multispectral high-resolution satellite metrics, were assessed. Selected variables for LAI estimation were: forest canopy cover, laser penetration index, canopy relief ratio (from among the LiDAR data), the green normalized difference vegetation index, and normalized difference vegetation index (from among spectral vegetation indices). We compared the accuracy of three machine learning algorithms: artificial neural networks (ANN), random forest (RF) and support vector regression (SVR). The coefficient of determination ranged from 0.60, for ANN, to 0.84, for SVR. The SVR regression methods showed the best performance in terms of overall model accuracy and RMSE (0.60). The results show that the remote sensing data applied through machine learning algorithms provide an effective method to estimate LAI in eucalypt plantations. The methodology proposed is directly applicable for operational forest planning at the landscape level. © 2021, Editura Silvica. All rights reserved