5 resultados para productividad de granos
Resumo:
La producción de granos en soja depende, al menos en parte, del fotoperíodo explorado durante post-floración. Este efecto fotoperiódico ha sido vinculado a los cambios en la duración de la oferta de recursos (efecto indirecto) ya que el fotoperíodo modifica la duración de la etapa post-floración. Sin embargo, los cambios en el fotoperíodo también alteran la morfología y el desarrollo de las plantas de soja pudiendo afectar directamente la producción de granos, además de los cambios mencionados en la oferta de recursos. Este tipo de efectos fotoperiódicos directos permitirían hacer un uso más eficiente de los recursos para producir granos. En este marco, el objetivo de esta tesis es estudiar los mecanismos asociados a la producción de granos en soja frente a cambios en el fotoperíodo en post-floración. Se realizaron dos experimentos a campo con tratamientos de extensión artificial del fotoperíodo para identificar los mecanismos fotoperiódicos involucrados en la producción de granos a nivel de cultivo y a nivel de nudo, en un genotipo comercial de soja. A su vez, se incluyeron tratamientos de sombreo (distintos niveles de radiación incidente) para discriminar cuáles de dichos mecanismos fotoperiódicos están mediados por cambios en la oferta de radiación (indirectos) y cuáles son efectos del fotoperíodo per se (directos). Además, se realizaron otros dos experimentos utilizando líneas casiisogénicas y genotipos comerciales con distinta sensibilidad fotoperiódica para analizar la variabilidad genotípica para los mecanismos fotoperiódicos involucrados en la producción de granos. La extensión del fotoperíodo aumentó la producción de granos a nivel de cultivo a través de cambios en la oferta de recursos (efectos indirectos). Sin embargo, también se observaron efectos directos del fotoperíodo sobre la producción de granos mediante la modificación de la producción de nudos. La extensión del fotoperíodo distribuyó espacialmente los destinos, lo cual permitiría hacer un uso más eficiente de los recursos al reducir la nterferencia entre vainas que crecen en un mismo nudo. Asimismo, se encontró variabilidad genotípica para este mecanismo fotoperiódico directo. A nivel de nudo, la extensión del fotoperíodo retrasó el inicio de la elongación de vainas dominantes y permitió que se extendiese la floración, abriesen más flores y estableciesen más vainas en posiciones normalmente dominadas del nudo. Este efecto fotoperiódico también distendió la interferencia entre vainas que crecen en un mismo nudo a través cambios en la distribución temporal de los destinos. Sin embargo, no se encontró variabilidad genotípica para este mecanismo fotoperiódico bajo condiciones de fotoperíodo natural. Los resultados obtenidos revelan mecanismos asociados a la producción de granos en soja frente a cambios en el fotoperíodo en post-floración que son independientes del aumento de la oferta de recursos. Dichos mecanismos involucran efectos fotoperiódicos directos sobre las relaciones intra-nodales entre vainas, mediados por el efecto del fotoperíodo sobre la producción de nudos y la tasa de desarrollo de las vainas.
Resumo:
La productividad total de los factores (PTF) explica el crecimiento del producto no atribuible al uso de los factores, lo que crea un importante debate sobre el impacto de las políticas y del cambio organizacional y tecnológico sobre la misma. Aunque la revisión de antecedentes fue extensa a nivel mundial, son acotados los trabajos actualizados referentes a América Latina y el Caribe (ALC) y a Argentina. Este estudio tiene por objetivo presentar una aproximación de la evolución de la PTF en los últimos 100 años, como así también de las fuentes factoriales del crecimiento del producto agropecuario. Los resultados muestran que durante el período 1913-2010 la PTF del sector agropecuario de Argentina creció al 1,5 por ciento anual, lo que explica el 86 por ciento de la variación del producto. Sin embargo, entre 1962 y 2010, la PTF creció al 1,9 por ciento anual en la agricultura y al 0,7 por ciento anual en la ganadería, lo que explica el 48 por ciento y 71 por ciento, respectivamente, del crecimiento del producto sectorial. En ambos casos la expansión territorial, el uso de insumos y la acumulación de stock animal fueron también clave. Si bien es cierto que el cambio tecnológico fue importante, por sí solo no fue suficiente. La revisión de los principales hechos históricos hace considerar que los contextos internacional, institucional y organizacional afectaron también a la PTF. El sector agropecuario argentino es aun altamente dependiente del uso de los factores para crecer, lo que remarca la necesidad de trabajar en una política de Estado de largo plazo y con base en estudios sectoriales y regionales de cómo incrementar la productividad como fuente no factorial del crecimiento del productor
Resumo:
La productividad de los suelos determina su capacidad de producir biomasa y es importante entenderla y cuantificarla ya que regula el rendimiento. El objetivo general fue determinar la productividad de los suelos con respecto al cultivo de trigo ya que su distribución espacio-temporal ubicua permite analizar los amplios gradientes biofísicos pampeanos. La información de rendimiento de trigo de 165 partidos, correspondiente al período 1967-2006, fue asociada a variables biofísicas y de manejo que tuvieron que ser agregadas espacialmente a este nivel de análisis. Se generaron 1440 mapas climáticos de interpolación y se modelizaron en profundidad 7 variables de 1000 perfiles de suelo. La información se modelizó por diferentes estrategias. El mejor modelo explicativo del rendimiento se obtuvo usando una red neuronal artificial (RNA) (R2 igual a 0,641; P igual a 0,05) que permitió establecer que el carbono orgánico y la capacidad de almacenamiento de agua útil de los suelos y su interacción regulan el rendimiento alcanzando un óptimo en los niveles medios-altos de ambas variables. También se utilizó esta RNA como herramienta para generar un índice de productividad de suelos que mostró una performance muy superior (R2 = 0,728; P igual a 0,05) a la metodología de la FAO usada en Argentina hasta el momento (R2 igual a 0,433; P igual a 0,05). Con una función de frontera estocástica se estimó el rendimiento máximo alcanzado en diferentes áreas de la Región Pampeana. Adicionalmente se calculó la brecha de rendimiento que caracteriza espacialmente áreas productivas con respecto a valores medios de potencial de producción. Esta brecha está determinada por las dos mismas variables edáficas que definen la productividad con un mínimo cercano a la combinación donde se registra la máxima productividad. La brecha de productividad fue mayor en la Región Semiárida Pampeana y la Pampa Mesopotámica por lo que los esfuerzos para achicarla deberían concentrarse allí.
Resumo:
p.1-19
Resumo:
p.1-19
