Calculador de aplicación de fósforo para el cultivo de maíz en la Región Pampeana norte de Argentina

Existen distintos enfoques para abordar la nutrición con P y, en la actualidad, muchos de ellos coexisten sin estar definidos claramente cuál es su objetivo. En la región pampeana norte de Argentina no se encuentra disponible una herramienta que integre la información disponible y permita realizar una recomendación de fertilización con P en el cultivo de maíz. Se decidió integrar los diferentes resultados científicos publicados para desarrollar una herramienta que ayude en la toma de decisiones de un plan de fertilización con P, teniendo en cuenta no solo las cuestiones agronómicas, una u otra filosofía, sino también las condiciones económicas y empresariales. Se desarrollaron ecuaciones en base a esa información científica y ajustes para que el calculador tuviese además un entorno sencillo de manejo y cálculos económicos para evaluar rentabilidad en función del criterio de aplicación de P seleccionado. Con las funciones proporcionadas por las fuentes consultadas se construyó un Calculador de P que estima la dosis de fertilizante a utilizar según el nivel actual de P Bray1 del suelo y el criterio de fertilización que se desee utilizar. De acuerdo a la función ajustada, se requiere un valor de P-Bray1 de 20 ppm, para que este nutriente no limite el rendimiento. Las bases de funcionamiento de la herramienta radican en información publicada, la cual puede ser revisada por cualquier interesado en el tema ya sea para perfeccionar la herramienta y generar un modelo superador o para interpretar lo realizado

Modelos animales para caracteres con efectos maternos, madres no identificadas e información incompleta

La evaluación genética para caracteres de crecimiento pre - destete requiere ajustar modelos animales con efectos maternos (MAM). Tanto la estimación paramétrica de la variabilidad como la evaluación genética mediante MAM son realizadas empleando datos de campo, muchos de los cuales no poseen información completa para todas las variables explicativas maternas. Es común no contar con la identificación de madres (biológicas y/o receptoras), de abuelas maternas y, consecuentemente, de la edad de la madre (EM). Este problema es bien marcado en razas compuestas como Brangus y Braford que tienen políticas para registrar animales de pedigrí "abierto". Además, no existe un consenso sobre cuál es el mejor modelo de predicción, y existen interrogantes sobre la magnitud de los componentes de (co) varianza genético-aditivos y ambientales del modelo de evaluación. La primera investigación de esta tesis consistió en la estimación, mediante métodos bayesianos de los parámetros de dispersión en MAMs con distintas estructuras de (co) varianza, para datos de peso al destete de animales Angus de pedigrí. El análisis se caracterizó por la originalidad en los muestreos de las distribuciones marginales posteriores de las covarianzas genéticas aditivas y de la correlación entre los efectos ambientales maternos permanentes de una vaca y sus hijas también madres. Con el objeto de especificar correctamente la fracción aditiva de las (co) varianzas cuando se desconocen las madres y/o abuelas maternas de los animales con datos, en otro capítulo se desarrollaron MAMs equivalentes que no requieren alargar los vectores de los valores de cría con madres o abuelas fantasmas. Finalmente, se desarrolló un modelo mixto que atenúa el sesgo por error de medición clásico en el efecto EM, e introduce splines penalizadas y una estructura de (co) variación autoregresiva de orden 1 para suavizar las covarianzas residuales Este modelo es apropiado para ajustar datos de animales nacidos por transplante embrionario con madres receptoras desconocidas

Desarrollo de un sistema de información geográfica para la evaluación del riesgo de ocurrencia de fasciolosis en el ganado patagónico

El presente trabajo plantea la utilización del Índice de Vegetación Normalizado (IVN) para identificar diferentes zonas de riesgo a fasciolosis ovina y bovina. Para tal fin se empleó el producto de IVN compuesto cada 16 días de 250 metros de resolución de la serie MODIS, con el que se generó el IVN promedio para el período 2000 - 2009. El área de estudio situada en el oeste de la provincia de Río Negro, tiene una superficie total de 2.700.000 hectáreas. A partir de los resultados de los análisis coprológicos, realizados durante el mismo período, en el Laboratorio de Parasitología de la EEA INTA Bariloche se calculó, para 25 establecimientos del área de estudio la prevalencia de fasciolosis (P FH). El rango de afectación observado varió según los establecimientos del 0 al 100 por ciento. Dado que los mallines proporcionan el ambiente donde se desarrolla el huésped intermediario de Fasciola hepatica, se identificó y se extrajo para cada establecimiento el valor de IVN promedio correspondiente a estos sitios. Según estos valores, se reclasificaron las áreas de mallines en tres clases. La correlación entre la prevalencia y el área ocupada por cada clase de IVN resultaron estadísticamente significativas (p menor a 0,05) y mostraron una fuerte relación entre dos clases de IVN y la prevalencia de fasciolosis. En base a los resultados obtenidos se generó un mapa de riesgo a fasciolosis para toda el área de estudio. Este trabajo sugiere que la proporción ocupada por las diferentes clases de IVN puede ser utilizada para predecir el nivel de riesgo de ocurrencia de la fasciolosis en el ganado ovino y bovino de la zona.

Factores que limitan la inserción de las flores peruanas en los mercados de exportación

El valor de las exportaciones peruanas de flores-entre 2004 y 2013-crecieron un 61 por ciento, alcanzando los 9.798.552 millones de dólares. Sin embargo, Perú escasamente participa con el 0,12 por ciento del total de las exportaciones mundiales de flores, ubicándose en la posición 35 dentro del ranking de países exportadores. Y la la tasa acumulada de participación en el mercado fue de tan sólo 0,241 por ciento. Por ende, el objetivo general de esta investigación fue identificar y describir los factores que limitan la inserción de las flores peruanas en los mercados de exportación para poder aprovechar las oportunidades que brindan los mercados internacionales. La metodología empleada para este estudio fue descriptiva, cuantitativa y cualitativa, apoyada en información secundaria y analizada a través del Índice de Ventajas Comparativas Reveladas, Diamante de Porter y la matriz FODA. En la descripción del ambiente competitivo se determinó que Perú concentra el 99,18 por ciento de sus exportaciones en el grupo de las Hydrangeas, Gypsophila, Alstroemeria, etc., al tener un mayor precio que el resto de variedades. El análisis de la posición competitiva del sector florícola nacional señaló que el Índice de Ventajas Comparativas promedio de Perú es 0,53, no revelándose ventajas comparativas. Además, el sector sostiene su ventaja competitiva basada principalmente en factores básicos (excelentes condiciones agroclimáticas, disponibilidad de superficie agrícola y abundante mano de obra), pero no ha desarrollado los avanzados y especializados (poca inversión en I+D, reducida producción científica, productores agrícolas sin capacitación y asistencia técnica), lo cual no asegura su sustentabilidad a largo plazo. Asimismo, la rivalidad interna de las empresas exportadoras peruanos no viene aportando ventajas al sector ante la ausencia de presión interna para la innovación. El sector florícola peruano cuenta con oportunidades para apalancar su crecimiento, tales como los acuerdos comerciales y excelentes condiciones agroclimáticas. Sus fortalezas son mínimas, destacándose la disponibilidad de mano de obra semicalificada. Además, no es lo suficientemente fuerte para escapar de las amenazas, como la aparición de nuevos competidores. Y sus principales debilidades son la falta de innovación y adaptación a las perturbaciones.

Identificación de ocurrencia de sequías mediante imágenes del satélite NOAA e información terrestre

p.101-105

Sistemas de información del sector agropecuario : la experiencia de algunos países y organizaciones

p.223-228