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Mapas funcionales de suelos para manejo sitio específico de cultivos
Full text linkNuevas técnicas generadas por el INTA podrían ayudar a los productores a mejorar la cartografía de suelos de sus camposEEA BarrowFil: Castro Franco, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Domenech, Marisa Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Barrow; Argentin
Agro Big Data: el próximo desafío
Full text linkEnorme incertidumbre está generando la “avalancha de datos” que rodea la agricultura. Agro Big Data promete ser la solución. Pero, ¿en qué consiste?EEA BarrowFil: Castro Franco, Mauricio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Barrow; ArgentinaFil: Domenech, Marisa Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Barrow; Argentin
Interpretación de la conductividad eléctrica aparente para la delimitación de zonas de manejo en el sudeste bonaerense
Full text linkLa variabilidad espacial de la conductividad Eléctrica Aparente (CEa) esta asociada con propiedades físicas del suelo (textura y humedad del suelo). Esta investigación tuvo como objetivo determinar la utilidad de los mapas de CEa para delimitar zonas de manejo homogéneas. Para esto se midió la CEa con el Veris 3100, estableciendo su relación espacial con las propiedades físicas del suelo en dos lotes de producción ubicados en el partido de Lobería (Fernandez) y Azul (Huesos) de la Provincia de Buenos Aires. Se realizó un análisis exploratorio de datos, un análisis de correlación de Pearson y finalmente un ANOVA entre las zonas potenciales de manejo. La medicion geo-espacial de la CEa estuvo correlacionada positivamente con el contenido de arcilla y humedad del suelo, y negativamente con el contenido de arena y permitió delimitar significativamente (p<0.05) zonas potenciales de manejo. De acuerdo con los resultados se concluye que los mapas de CEa son una fuente confiable de datos para explicar la variabilidad espacial de las propiedades físicas y delimitar zonas potenciales de manejo, brindando la posibilidad de aplicar manejo sitio-específico.Fil: Peralta, Nahuel Raúl. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; ArgentinaFil: Costa, Jose Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Área de Investigación en Agronomía; ArgentinaFil: Castro Franco, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin
Interpretación de la conductividad eléctrica aparente para la delimitación de zonas de manejo en el sudeste bonaerense
Full text linkLa variabilidad espacial de la conductividad Eléctrica Aparente (CEa) esta asociada con propiedades físicas del suelo (textura y humedad del suelo). Esta investigación tuvo como objetivo determinar la utilidad de los mapas de CEa para delimitar zonas de manejo homogéneas. Para esto se midió la CEa con el Veris 3100, estableciendo su relación espacial con las propiedades físicas del suelo en dos lotes de producción ubicados en el partido de Lobería (Fernandez) y Azul (Huesos) de la Provincia de Buenos Aires. Se realizó un análisis exploratorio de datos, un análisis de correlación de Pearson y finalmente un ANOVA entre las zonas potenciales de manejo. La medicion geo-espacial de la CEa estuvo correlacionada positivamente con el contenido de arcilla y humedad del suelo, y negativamente con el contenido de arena y permitió delimitar significativamente (p<0.05) zonas potenciales de manejo. De acuerdo con los resultados se concluye que los mapas de CEa son una fuente confiable de datos para explicar la variabilidad espacial de las propiedades físicas y delimitar zonas potenciales de manejo, brindando la posibilidad de aplicar manejo sitio-específico.Fil: Peralta, Nahuel Raúl. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; ArgentinaFil: Costa, Jose Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Área de Investigación en Agronomía; ArgentinaFil: Castro Franco, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin
Cartografía digital de propiedades del suelo y su aplicación al estudio de la variabilidad espacial del cultivo de soja
Full text linkTesis para obtener el grado de Doctor en Ciencias Agrarias, área de Producción Vegetal, de la Universidad Nacional de Mar del Plata, en diciembre de 2015Las técnicas de cartografía digital de suelos (CDS) tienen un gran potencial para mejorar la consistencia, precisión, detalle y velocidad con la cual se produce la información espacial de propiedades del suelo a escala de lote. La información disponible relacionada con factores formadores del suelo, junto con recientes desarrollos informáticos y de análisis de datos, permitieron implementar procesos cuantitativos de generación de información acerca de las relaciones espaciales entre propiedades del suelo y cultivo de soja. El objetivo de esta tesis fue implementar y evaluar técnicas de cartografía digital de suelos (CDS) que ayuden a explicar y entender las relaciones entre patrones espaciales de propiedades del suelo y propiedades de rendimiento y calidad de soja a escala de lote. Para cumplir el objetivo, técnicas de CDS a escala de lote, fueron implementadas en 6 lotes, distribuidos en tres regiones agrícolas importantes de Argentina. La primera técnica de CDS consistió en integrar esquemas de muestreo de suelos basados en modelos (EBM) y el algoritmo Random Forest (RF) para predecir propiedades del suelo a escala de lote. Los resultados obtenidos sugieren que la integración EBM-RF puede llegar a ser una alternativa eficiente para predecir propiedades del suelo a escala de lote. Asimismo, se demostró que hipercubo latino condicionado (HCLc) es eficiente para capturar la variabilidad de predictores relacionados con factores de formación del suelo. La segunda técnica de CDS buscó aprovechar la información auxiliar digital disponible relacionada con factores formadores del suelo y la información contenida en la cartografía convencional de suelos disponible. De este modo se planteó una metodología para la desagregación de unidades cartográficas de suelo (DgUCS) y delimitación de zonas por tipo de suelo a escala de lote. Los resultados sugieren que la metodología de DgUCS fue eficiente para aumentar la escala de mapas de tipo de suelo en condiciones del sudeste bonaerense y el sur de Córdoba, mas no en condiciones del centro de Entre Ríos. Para esta zona, futuros trabajos se proponen para determinar las causas de la brechas de información entre la cartografía convencional de suelos y la encontrada en cada uno de los lotes. A partir de las zonas delimitadas por tipo de suelo, se analizaron las relaciones entre patrones espaciales de propiedades de suelo y cultivo de soja, en cada uno los lotes experimentales. Los resultados sugieren que la metodología de CDS utilizada para delimitar zonas por tipo de suelos, puede generar una base técnica y espacial para delimitar zonas para manejo sitio específico, mas no para generar zonas para cosecha diferenciada por calidad. Una discusión general fue planteada en el capítulo final, en la cual se prioriza los impactos generales de los resultados obtenidos y se plantean trabajos futuros que requieren realizarse para corroborar los resultados de esta tesis. En general, esta tesis aportó de manera significativa, conocimientos de aplicación de técnicas de CDS en la generación rápida, fácil, precisa y económica de información de suelos a escala de lote. También demostró que los patrones espaciales complejos, junto con la presencia de tosca y el manejo inadecuado de los suelos son determinantes de la mayoría de propiedades limitantes del rendimiento de la soja. Además ratificó que la información digital disponible está siendo subutilizada y que puede aportar mucho para entender las dinámicas espacio-temporales entre propiedades del suelo y cultivos. Los resultados obtenidos en esta tesis invitan a replantear las técnicas, metodologías y uso de la información disponible, para generar información de suelos a escala de lote. Además, sugieren involucrar una dinámica de trabajos que permitan evaluar la aplicación de tecnologías emergentes en los procesos de generación de conocimientos de patrones espaciales de suelos, y su relación con propiedades del cultivo, a escala de lote.Digital soil mapping techniques (DSM) have great potential to improve the consistency, accuracy, detail and speediness at which soil survey information at farm-scale is produced. Easily available information related to soil-forming factors, together with recent computer developments and data analysis allowed us to implement quantitative processes in order to generate information about spatial relationship between soil properties and soybean crop. The aim of this thesis was to implement and examine DSM techniques which benefit to explain and understand the relationships among spatial patterns of soil properties and soybean yield and quality parameters at farm-scale. To accomplish this aim, DSM techniques at farm-scale were implemented in 6 agricultural fields, localized in three main agricultural regions of Argentina. The first DSM technique consisted in integrating model-based soil sampling scheme (SBM) and the Random Forest algorithm (RF) for predicting soil properties at farm-scale. Results suggest that the integration SBM-RF could be an efficient alternative to predict soil properties at farm-scale. Likewise, it was demonstrated that Conditioned Latin Hypercube (cLHS) was efficient to capture the variability of predictors related to soil-forming factors. The second DSM technique used ancillary digital information related to soil-forming factors and soil survey from conventional soil mapping. A methodology for disaggregating soil map units (DgSUM) and delineating zones according to different soil types at farm-scale was performed. Results suggest that the DgSUM was effective in the south-eastern environments of Buenos Aires province as well as in the southern of Cordoba province, but not in Entre Rios province. Particularly in this zone, further studies may be proposed in order to determine the reasons of the information gap found among conventional soil mapping and the results presented in this thesis. Based on zones delineated by soil type, the relations among spatial patterns of soil properties and soybean crop in each field were analyzed. Results suggest that DSM techniques used for delineating zones by soil type could be useful to generate a technical and spatial base in order to delineate site-specific management zones, whereas for delineating quality zone for differential harvesting, DSM techniques would not be appropriated. A general discussion was proposed in the last chapter. In this discussion, the overall impacts of the results were prioritized and further studies need to be carried out in order to corroborate the results presented. In general, this thesis contributed to the knowledge of DSM techniques which focusing on generating soil information at farm-scale in a fast, easy, accurate and inexpensive way. It was also demonstrated that complex spatial patterns together with the presence of a tosca layer and the wrong way soil management are determinants in the distribution of yield limiting factors in soybean. Furthermore, this thesis provided that digital soil information is not being efficiently used and it may be more valuable for understanding the spatial and temporal dynamic among soil properties and crops. This thesis leads to reconsider the techniques, methodologies and use of soil available information in order to generate soil information at farm-scale. Also, it suggests further researches about the evaluation of these technologies in the generation of soil spatial patterns and its relation to crop properties at farm-scale.EEA BarrowFil: Castro Franco, Mauricio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Barrow; Argentin
Delimitación de zonas de manejo con modelos de elevación digital y profundidad de suelo
Full text linkLa variabilidad espacial del rendimiento de los cultivos esta relacionada con los atributos del terreno y la profundidad del suelo. El presente estudio tuvo como objetivo determinar la utilidad de los modelos de elevación digital (DEM) y profundidad de suelo para delimitar zonas de manejo homogéneas en lotes de producción. Se calcularon atributos del terreno extraídos del DEM (elevación, pendiente, curvatura plana y flujo de acumulación) y se analizó su relación espacial con el rendimiento de los cultivos y la profundidad del suelo en un lote de 47ha ubicado en el partido de Lobería, Provincia de Buenos Aires, Argentina. Las campañas agrícolas analizadas fueron 2007/08 (soja), 2009/10 (trigo) y 2010/11 (soja). Se evaluó mediante ANOVA la significancia de las diferencias entre las potenciales zonas de manejo. Los atributos del terreno y profundidad de suelo explicaron entre un 67 y 90% de la variación del rendimiento de los cultivos. Además, permitieron delimitar zonas de manejo significativamente diferentes (p≤0,05). Los resultados sugieren que los datos de DEM y de profundidad de suelo pueden explicar la variabilidad espacial del rendimiento y constituyen una herramienta para delimitar zonas de manejo para orientar el manejo sitio-específico.Fil: Peralta, Nahuel Raúl. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina; Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina;Fil: Costa, Jose Luis. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria; Argentina; Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina;Fil: Castro Franco, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina; Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina;Fil: Balzarini Mónica. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
Thermal time and extreme weather events determine the emergence of Amaranthus palmeri
Full text linkBackground: Amaranthus palmeri has emerged as the most widespread weed of agricultural land in large parts of North and South America. Understanding its population dynamics and the influence of meteorological variables becomes important for decision-making in an integrated management context. The hypothesis is that the emergence of A. palmeri is influenced by thermal time and extreme weather events that occurred in the previous 45, 30 or 15 days.
Objective: The work was aimed to detect the influence of meteorological variables and extreme weather events on the emergence of A. palmeri under field conditions.
Methods: A field experiment was carried out in order to record seedling emergence of A. palmeri in two growing seasons, 2017/2018 (S1) and 2018/2019 (S2), in Argentina. Associations between weed emergence and thermal time (in growing degree-days GDD), meteorological variables or extreme weather events recorded at 15, 30 and 45 days before to each evaluation time were studied by regression, principal components and multiple correspondence analyses.
Results: Thermal time was closely associated to the progress of cumulative emergence in both seasons, but the emergence periodicity was conditional with rainfall. The high precipitation during the spring determined a short lag period (121.8 GDD) in S2. Contrarily, the largest lag period (236.6 GDD) was detected in S1 related to a drought that concentrated the emergence in the beginning of the summer when the rainfall increased.
Conclusions: Thermal time allows the cumulative emergence prediction; however, extreme weather events like drought induce quiescence, concentrating the emergence in a short period.EEA Las BreñasFil: Ledda, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Las Breñas; ArgentinaFil: Yanniccari, Marcos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Chacra Experimental Integrada Barrow; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Castro Franco, Mauricio. Universidad de los Llanos. Facultad de Ciencias Agropecuarias y Recursos Naturales. Precision agriculture research group; ColombiaFil: Sobrero, María T. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Agronomía y Agroindustrias; Argentina
Sampling scheme optimization to map soil depth to petrocalcic horizon at field scale
Full text linkSoil depth has played a key role in the development of soil survey, implementation of soil-specific management and validation of hydrological models. Generally, soil depth at field scale is difficult to map due to complex interactions of factors of soil formation at field scale. As a result, the conventional sampling schemes to map soil depth are generally laborious, time consuming and expensive. In this study, we presented, tested and evaluated a method to optimize the sampling scheme to map soil depth to petrocalcic horizon at field scale. The method was tested with real data at four agricultural fields localized in the southeast Pampas plain of Argentina. The purpose of the method was to minimize the sample dataset size to map soil depth to petrocalcic horizon based on ordinary cokriging, five calibration sample sizes (returned by Conditioned Latin hypercube –cLHS-), and apparent electrical conductivity (ECa) or elevation as variables of auxiliary information. The results suggest that (i) only 30% of samples collected on a 30-m grid are required to provide high prediction accuracy (R2 > 0.95) to map soil depth to petrocalcic horizon; (ii) an independent validation dataset based on 50% of the samples on a 30-m grid is adequate to validate the most realistic accuracy estimate; and (iii) ECa and elevation, as variables of auxiliary information, are sufficient to map soil depth to petrocalcic horizon. The method proposed provides a significant improvement over conventional to map soil depth and allows reducing cost, time and field labour. Extrapolation of the results to other areas needs to be tested.Fil: Domenech, Marisa Beatriz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Barrow; ArgentinaFil: Castro Franco, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Costa, Jose Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Amiotti, Nilda Mabel. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentin
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
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