6 resultados para Centro de convenções

em FAUBA DIGITAL: Repositorio institucional científico y académico de la Facultad de Agronomia de la Universidad de Buenos Aires


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Los ecosistemas de sabanas se caracterizan por la co - dominancia de un estrato herbáceo continuo y otro leñoso discontinuo. En la región Centro - sur de la Provincia de Corrientes, la creciente lignificación de las sabanas se ha convertido en el principal obstáculo para el desarrollo de la actividad ganadera. En este trabajo examiné algunos factores que podrían controlar el establecimiento de plantas leñosas, especialmente evalué : 1- El efecto de la competencia de la vegetación herbácea sobre el reclutamiento de Acacia caven en diferentes parches de vegetación (pastos cortos y matas de pastos altos). 2- El papel de la vegetación residente sobre la susceptibilidad o resistencia a la herbivoría doméstica de Acacia caven. Una planta de A. caven y cuatro semillas, fueron asignadas a cada tipo de parche y tratamiento (control: sin corte de la vegetación, corte cada 40 y 20 días, y remoción total de la biomasa aérea y subterránea), el experimento se llevó a cabo durante dos estaciones de crecimiento (2007-2008,2008-2009). En ausencia de pastoreo, la remoción total de la vegetación herbácea aumentó la emergencia y supervivencia de Acacia caven mientras que el pastoreo doméstico tuvo el efecto contrario. A escala de micrositio, existió una tendencia a resistencia por asociación cuando las leñosas se reclutaron en la vecindad de una mata de pastos altos mientras que existió una tendencia a susceptibilidad por asociación en la vecindad de los pastos cortos. Los patrones naturales de reclutamiento de leñosas mostraron la misma tendencia. Se concluye que el pastoreo doméstico manejando la carga animal de manera que no lleve al deterioro del recurso forrajero sería una herramienta apropiada para disminuir las probabilidades de reclutamiento de las plantas leñosas jóvenes. Contrariamente, el sobrepastoreo al eliminar la competencia de la vegetación favorecería al establecimiento exitoso de leñosas.

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El trabajo tiene por objetivo calibrar el modelo CropSyst para simular la producción de materia seca y el balance hídrico de los cultivos de trigo (Triticum aestivum L.) ciclo largo y ciclo corto, colza (Brassica napus), lino (Linum usitatissimum) y arveja proteica (Pisum sativum) en el centro oeste de Entre Ríos. Adicionalmente, se incluyó un análisis de sensibilidad de parámetros que podrían tener, a priori, un mayor impacto sobre el crecimiento y desarrollo y en especial sobre el balance hídrico. La optimización de Cropsyst se realizó utilizando datos obtenidos de un experimento a campo, realizado con un diseño en bloques completos al azar, con cuatro repeticiones. Los parámetros medidos fueron: fenología, humedad del suelo, radiación interceptada por el cultivo, biomasa, índice de área foliar, área foliar específica y rendimiento. Durante el proceso de calibración se utilizó un procedimiento iterativo para optimizar las salidas de crecimiento y desarrollo de los cultivos. Una vez optimizado el modelo agronómico se procedió a evaluar las predicciones relacionadas con el contenido de agua (cm-3 cm-3) por capas y la lámina de agua total (mm) hasta una profundidad de 50 cm. En relación con el contenido de agua se tomaron dos fechas aproximadas de observación y registro, seleccionadas en base al período crítico de cada especie y la lámina de agua total se evaluó durante todo el ciclo de los cultivos. A los efectos de simular la infiltración de agua en el suelo se usaron dos métodos incluidos en modelo: el método en cascada y el método de las diferencias finitas. En general, Cropsyst brindó estimaciones razonables en cuanto a la biomasa, intercepción de radiación y rendimiento. Las predicciones del contenido de agua en el suelo para cada profundidad resultaron poco satisfactorias. Sin embargo, cuando se consideró la lámina de agua a 50 cm. las predicciones fueron más aceptables. Con relación al análisis de sensibilidad, los parámetros evaluados no mostraron cambios significativos en la simulación del agua en el suelo ni en el resto de los indicadores analizados, sugiriendo que mejores ajustes en la predicción del contenido de agua deberían lograrse seleccionando otro tipo de parámetros. La revisión y adaptación de las funciones de pedo-transferencia para estimar los límites máximos y mínimos de almacenaje de agua en el suelo probablemente mejore los resultados obtenidos en este trabajo.