5 resultados para Linum usitatissimum L


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p.7-12

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El cultivo de soja (Glycine max L.) de primera predomina en las secuencias agrícolas de la provincia de Entre Ríos, desperdiciándose una enorme cantidad de recursos al realizar un sólo cultivo por año. El estudio comparado de la interacción entre fecha de siembra y densidad en cultivos invernales ayudaría a identificar la mejor combinación para maximizar el rendimiento, alentando la intensificación de la secuencia de producción. El objetivo de este trabajo fue estudiar de manera comparada la interacción entre la fecha de siembra y la densidad de siembra en arveja proteica (Pisum sp.), lino (Linum usitatissimum L.), trigo ciclo corto y ciclo largo (Triticum aestivum L.). El experimento fue conducido en la EEA Paraná del INTA durante la campaña 2008/09, se evaluaron tres fechas de siembra (FS) y los tratamientos consistieron en una combinación factorial de cultivos invernales y densidades de siembra (DS). Se determinó la biomasa total acumulada hasta madurez, el rendimiento, los componentes y subcomponentes del rendimiento. Además, en la fecha de siembra más temprana se cuantificaron los componentes ecofisiólogicos condicionantes de la acumulación de biomasa, i.e. intercepción de la radiación fotosinteticamente activa (RFA), eficiencia en el uso de la radiación (EUR) y de partición. La eficiencia de intercepción de RFA como así también la EUR difirió significativamente en respuesta a la densidad de siembra, pero no fue significativo su efecto sobre la RFA acumulada y la evolución de la biomasa durante el ciclo de los cultivos. En ninguno de los cultivos estudiados existió interacción significativa FSxDS sobre el rendimiento o sus componentes numéricos, sólo en los cultivares de trigo se registraron efectos significativos de la interacción FSxDS sobre los subcomponentes del rendimiento. Para estudiar mejor la interacción FSxDS en especies con diferente plasticidad sería conveniente explorar su comportamiento sin limitaciones hídricas, complementando dichos estudios con la medición de variables ecofisológicas

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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.