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Congreso 2009 de la Sociedad Española de Malherbología
MODELOS BASADOS EN TIEMPO TÉRMICO E HIDROTÉRMICO PARA PREDECIR LA
EMERGENCIA DE AVENA FATUA EN LOTES CON Y SIN LABRANZA ESTIVAL, EN
ARGENTINA
R.C. Moschini1
, R.L. López 2
,M.R. Vigna2
, F. Damiano1
1 Instituto de Clima y Agua. CIRN INTA Castelar. Las Cabañas y Los Reseros.
Hurlingham, Provincia de Buenos Aires. (cp:1712). Argentina E mail:
rmoschini@cnia.inta.gov.ar; fdamiano@cnia.inta.gov.ar
2 EEA INTA Bordenave. Puan. Provincia de Buenos Aires. Argentina E-mail:
rllopez@bordenave.inta.gov.ar; mvigna@bordenave.inta.gov.ar
Resumen: Avena fatua es una maleza de importancia económica que afecta a cereales de
invierno en el sudoeste de la región pampeana Argentina. Su producción abundante de semilla
con distinto grado de dormición determina un patrón otoño-invernal de emergencia de plántulas,
cambiante entre años. Este estudio simuló la emergencia de A.fatua (sitio: Bordenave, 1999-
2006, recuentos semanales de plántulas: media de 3 cuadros de 1 m2
) mediante funciones no
lineales basadas en grados-día del aire (GD) e hidrogrados-día (HGD), en lotes con y sin
labranza estival (alta densidad natural). Mediante registros diarios de temperatura máxima y
mínima, precipitación (estación meteorológica) y un balance hídrico regional, se calcularon GD
(distintos umbrales inferior:Ui y superior:Us) y HGD (CH: condicional hídrico), para años con
nulas (1999-01), moderadas (2002/04) y severas (2003/05/06) deficiencias hídricas. En lote con
labranza, modelos de Weibull ajustados con GD (Ui:-0,8°C; Us: 10°C) determinaron que, con el
incremento del déficit hídrico, se necesitan 1041 a 1180 GD para la emergencia de 50% de
plántulas. Modelos hidrotérmicos (CH: déficit<16mm a excesos) disminuyeron el rango a 12
HGD entre las situaciones hídricas extremas analizadas. Sin labranza la tendencia fue inversa,
necesitando 1115 (1999-01) a 912 GD (2003/05/06). Modelos con HGD que minimizaron el
rango (66 HGD) consideraron un CH que excluye días con más de 90% del agua útil edáfica o
excesos (Ui:-1°C). Modelos hidrotérmicos generales (1999-06) que incluyeron efectos de
limitaciones hídricas (falta o exceso) en lotes con (r2
=0,974) y sin labranza (r2
=0,975), podrían
evaluar satisfactoriamente el impacto sobre la fenología de emergencia.
Palabras clave: Función de Weibull, grados día del aire, balance hídrico regional, hidrogrados
día, condicional hídrico.
INTRODUCCIÓN
En el marco del agroecosistema real, factores extrínsecos como manejo agronómico y
condiciones meteorológicas, producen variaciones a la curva típica logística de crecimiento poblacional
de malezas. Identificar los factores que regulan el tiempo de emergencia de una maleza resulta crucial
para maximizar el rinde de los cultivos en el corto y largo plazo. Page et al. (2006) utilizaron un modelo
de Weibull en función al tiempo térmico (umbral inferior: Ui= 1°C) ajustado por el potencial hídrico del
suelo (potencial hídrico base:-1,2 MPa) para explicar la variabilidad en la emergencia de Avena fatua L
ante posiciones cambiantes del relieve y cantidad de rastrojo en superficie. Martinson et al. (2007)
ajustaron funciones de Weibull entre la emergencia de plántulas de A. fatua con grados día (Ui= 1°C) y
2
tiempo hidrotérmico (base:-0,6 MPa), en condiciones de campo (Minnesota y Dakota del Norte). En el
SO de la provincia de Buenos Aires (Argentina), la Avena fatua L., maleza relevante de cereales de
invierno, produce semilla con distintos grados de dormición, determinando un amplio período otoño-
invernal de emergencia de plántulas, de patrón variable entre años (López y Vigna, 1991). En Bordenave
(SO de Buenos Aires), Moschini et al. (2005) cuantificaron mediante modelos logísticos el efecto de
variables meteorológicas otoñales sobre la emergencia acumulada de plántulas de A.fatua en dos fechas
del fin de otoño-invierno.
El objetivo del presente trabajo fue simular la emergencia de A. fatua mediante funciones no
lineales basadas en grados-día del aire (GD) e hidrogrados-día (HGD), en lotes con y sin labranza estival
(alta densidad natural), en Bordenave, Argentina.
MATERIALES Y MÉTODOS
Observaciones de emergencia de plántulas de A. fatua EEA INTA Bordenave (37,1 S, 63,01 O):
Lote con labranza estival: cada 7 días se hicieron recuentos de emergencia de plántulas en 3 cuadros de
1 m2
, ubicados en un lote con alta densidad natural de A. fatua. En enero de cada año se realizó una
labranza con herramienta de disco. Para el desarrollo de los modelos se utilizó la proporción de plántulas
emergidas, dividiendo los valores acumulados parciales por el total emergido anualmente (EmAcObs)
(años 1999-2006, n=274). Lote sin labranza: igual metodología que la precedente (n=272).
Desarrollo de modelos basados en Tiempo térmico e hidrotérmico
A partir de valores diarios de temperatura máxima (Tx), mínima (Tn) del aire y precipitación (Pr)
registrados por una estación meteorológica automática distante 300 m de los lotes de recuento, se
calcularon los grados-día (GD) a partir de temperatura del aire y los hidrogrados-día (HGD). Para calcular
HGD se utilizó el programa Agroagua (Forte lay et al., 1996), el cual balanceó Pr y Evapotranspiración
(Penman-FAO) para el suelo dominante en Bordenave (asociación: Haplustol éntico, H. petrocálcico y
Calciustol petrocálcico). Los límites de retención de agua (Capacidad de campo: 123 mm, punto de
marchitez permanente: 50 mm, agua útil: 73 mm) se estimaron por método de regresión (Damiano y
Taboada, 2000).
Grados día (GD, °CD): GD=∑i
n
Tm-Ui (Ec. 1)
Siendo i: fecha de inicio de acumulación de grados día, la cual coincide con el 7mo
día previo a la fecha de
primeras emergencias observadas de plántulas; n: fecha de últimas emergencias observadas; Tm:
temperatura media diaria del aire que resulta de la semisuma de Tx y Tn diarias; Ui: umbral inferior (Tm
base). En lenguaje de programación SAS, la Ec. 1 se procesa para el día d como: si Tm>Ui (si Tm>Us
(umbral superior) entonces Tm=Us) entonces GDd=GD d-1 + (Tm-Ui).
Hidrogrados día (HGD, °CD): HGD=CH ∑i
n
(Tm-Ui) (Ec. 2)
Siendo CH el condicional hídrico diario que debe cumplirse para acumular hidrogrados día.
Se ajustó un modelo de Weibull (SAS-Proc NLIN, método Marquardt) utilizado por Leguizamón et al.
(2005). EmAc (0 a 1)= 1 – Exp [-ln (2) . (Var / a) b
] Weibull (Ec 3)
Siendo Var las variables GD o HGD según se analice, a y b son los parámetros de forma
Validación de los modelos: observaciones de emergencia semanal de A. fatua de 2007 y 2008
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El balance hídrico indicó para 1999-2001 la ausencia de días con deficiencias hídricas, siendo
moderada la situación hídrica de 2002 y 2004 (9 y 1 días con déficit) y severa en 2003/2005/ 2006 (34,
128 y 136 días con déficit). En 2007 y 2008 se presentaron 6 y 44 días con déficit hídrico.
3
Tabla 1: Parámetros a y b del modelo de Weibull ajustado a la emergencia proporcional de A.fatua en
función de GD o HGD, con los coeficientes de regresión (r2) y RECM (raíz cuadrada del error cuadrático
medio,%) (W:Weibull; L: validación 2007-2008, ajuste lineal), para los años con deficiencias hídricas
crecientes y 1999-2006, en lotes con labranza estival y sin labranza.
Lote con labranza
Tiempo Térmico: GD (UI=-0,8°C, US=10°C)
Años N a b W r2
RECM 30% 50% 70% L r2
RECM
1999-2001 102 1040,7 (11,2) 2,3414(0,1) 0,993 5,5
0,984 8,3
0,977 9,2
0,980 8,9
783 1041 1317 0,869 9,8
2002/2004 68 1031,4 (16,3) 3,0967(0,2) 832 1031 1234 0,842 10,7
2003/05/06 104 1179,8 (15,8) 3,1585(0,2) 956 1180 1405 0,867 9,9
1999-2006 274 1092,4 (9,7) 2,783 (0,1) 861 1092 1332 0,865 9,9
Tiempo Hidrotérmico: HGD (Ui=-0,8°C, Us=10°C; CH déficit hídrico<16mm a exceso>0mm)
1999-2001 102 1040,7 (11,2) 2,3414(0,1) 0,993 5,5
0,977 10,1
0,954 12,8
0,974 10,3
783 1041 1317 0,869 9,8
2002/2004 68 995,3 (20,1) 2,9187(0,2) 832 1031 1234 0,837 10,9
2003/05/06 104 1028,6 (26,0) 2,1514(0,2) 956 1180 1405 0,872 9,7
1999-2006 274 1017,1 (12,0) 2,3599 (0,1) 861 1092 1332 0,864 9,9
Lote sin labranza
Tiempo Térmico: GD (UI=-0,8°C,US=10°C)
1999-2001 104 1115,0 (11,4) 2,5349(0,1) 0,992 5,7
0,959 13,5
0,977 11,5
0,97 11,2
858 1115 1386 0,875 9,6
2002/2004 67 994,5(31,2) 2,3067(0,2) 746 995 1264 0,863 10,0
2003/05/06 101 911,6 (25,6) 1,7126(0,1) 620 912 1258 0,868 9,8
1999-2006 272 1006,4 (14) 2,1027(0,1) 734 1006 1310 0,870 9,7
Tiempo Hidrotérmico: HGD (Ui=-1,0°C,Us=10°C; CH agua almacenada<=119,35 mm y exceso=0 mm)
1999-2001 104 992,9(11,9) 2,3951(0,1) 0,990 6,4
0,967 12,0
0,971 11,1
0,975 10,3
752 993 1251 0,857 10,2
2002/2004 67 955,8 (25,3) 2,5212(0,2) 734 956 1190 0,841 10,8
2003/05/06 101 926,7 (25,1) 1,7236(0,1) 631 927 1278 0,870 9,7
1999-2006 272 958,2 (12,2) 2,143(0,1) 704 958 1241 0,860 10,1
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
11 313 615 885 1110 1332 1531 1783 2064 2365 86 389 691 983 1170 1433 1672 1942 2240 2542
Tiempo hidrotérmico HGD
EmergenciaAcumulada(proporcióndeltotal)
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
EmAcObs
EmAcPred
2007
2008
Con Labranza
88 385 671 913 1144 1371 1575 1833 2076 2360 88 396 704 1002 1194 1462 1708 1983 2286 2594
Tiempo hidrotérmico HGD
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
EmAcObs
EmAcPred
2007
2008
Sin Labranza
Figura 1. Emergencia acumulada predicha de A. fatua (EmAcPred) en función de HGD (Weibull con labranza:
a=1028,6 b=2,1514; r2=0,954; sin labranza: a=926,7; b=1,7236; r2=0,971) vs la EmAcObs en 2007 y 2008.
4
En lote con labranza estival, modelos de Weibull ajustados con GD (Ui:-0,8°C; Us: 10°C)
determinaron que, con el incremento del déficit hídrico, se necesitan 1041 GD a 1180 GD para la
emergencia de 50% de plántulas. Claramente el factor hídrico limitante lentificó el ritmo de emergencia
de la maleza, necesitando más GD para alcanzar percentiles determinados. Cuando a la acumulación
térmica se le impuso un condicional hídrico, los modelos hidrotérmicos (CH: déficit<16mm a excesos)
disminuyeron el rango a 12 HGD entre las situaciones hídricas extremas. En el lote sin labranza estival,
en el cual se esperarían mayores niveles humedad edáfica (no captados por el balance de agua regional),
la tendencia fue inversa, necesitando para el período sin déficit 1115 GD para alcanzar el percentil 50 %,
contra solo 912 GD para los años con severo déficit de agua. Modelos hidrotérmicos que minimizaron el
rango (66 HGD) consideraron un CH que excluye de la acumulación térmica a los días con más de 95%
del agua útil o excesos, acordando con Sharma et al. (1976) que encontraron nula emergencia de plántulas
con humedad en capacidad de campo. La validación de los valores predichos (modelos de Weibull) con
los observados en 2007 y 2008 fue satisfactoria, si se analizan los altos valores de r2
y bajo RECM. Sin
embargo, especialmente para el año 2007 y el lote con labranza (Figura 1), los modelos no lograron
explicar el fuerte ritmo de germinación inicial observado.
De este estudio surge que modelos hidrotérmicos que incluyen efectos de disponibilidad hídrica
por defecto o exceso, en lotes con y sin labranza, podrían evaluar satisfactoriamente el impacto sobre la
fenología de emergencia, a partir de información térmica del aire y un balance hídrico regional.
BIBLIOGRAFÍA
Damiano F. ,Taboada MA 2000.Predicción del agua disponible usando funciones de pedo-transferencia en suelos
agrícolas de la región pampeana. Ciencia del Suelo 18 (2) 2000, 77-88.
Forte Lay JE, Aiello JL, Kuba J. 1996. Software Agroagua Versión 4.3. CONICET. BsAs.
Leguizamón E.S., C Fernández Quintanilla, J Barroso y J L González Andujar (2005) Using themal and hidrotermal
time to model seedling emergente of Avena sterilis ssp. ludoviciana in Spain. Weed Research 45.149-156.
López R.L. y M.R. Vigna 1991. Patrón de emergencia de Avena fatua L. En el SO de Buenos Aires. X Reunión
Nacional CAPERAS. UNS.
Martinson K., Durgan B., Forcella F., Wiersma J., Spokas K. and Archer D.. 2007. An emergence model for wild oat
(Avena fatua). Weed Science 2007, 55:584-591
Moschini R.C.; R.L. López; M.R. Vigna; F. Damiano. 2005. Modelos logísticos basados en variables meteorológicas
para estimar la emergencia de plántulas de Avena fatua en Bordenave, Argentina. Actas XVII Congreso de
la ALAM. Varadero Cuba.
Page E.R., Gallagher R.S., Kermanian A.R., Zhang H., Fuerst E.P. 2006. Modeling site-specific wild oat (Avena
fatua) emergence across a variable landscape. Weed Science 2006, 54:838-846.
Sharma, M.P., D.K. McBeath;and W.H. Vanden Born.1976 Studies of the biology of wild oat. I Dormancy,
germination and emergence. Can. J. Plant Sci. 56:611-618.
Summary: Thermal and hydrothermal time models for predicting Avena fatua emergence in
summer tillage and non till fields in Argentina. Avena fatua is one of the most economically
important weed affecting small grain crops in south-western Argentinean Pampas region. The
weed produces seeds with different dormant levels determining an autumn-winter seedling
emergence pattern, changing among years. The objective of this study was to simulate observed
weed emergence curves (site: Bordenave, 1999-2006, mean weekly seedling emergence from 3
quadrants of 1 m2
) through nonlinear functions based on air degree-days (DD) and
hydrodegree-days (HDD), in summer tillage and no-till fields (highly naturally infested). From
air daily maximum and minimum temperature and precipitation data (weather station) and a
regional soil water balance, DD (different lower and upper thresholds: LT, UT) and HDD (WC:
water conditional) were calculated for years with nil (1999-2001), moderate (2002/04) to
severe (2003/05/06) soil water deficiencies. For the tillage field, from Weibull models adjusted
for GD (LT:-0,8°C; UT: 10°C), 50% seedling emergence was reached accumulating from 1041
5
to 1180 DD, with increasing soil water limitations. Using HDD models (WC: soil water
deficit<16 mm to water excess), the range between extreme water situations decreased to 12
HGD. For the no-till field, 1115 (1999-01) to 912 DD (2003/05/06) needed accumulate
(inverse tendency). HDD models that minimized the range (66 HDD) considered a WC
excluding days with more than 90 % of the available soil water or excess (LT:-1°C). General
hydrothermal models (1999-06) taking into account the effect of lacking or exceeding soil
water, in tillage (r2
=0,974) and no-till (r2
=0,975) fields, could satisfactorily assess the impact
on the weed emergence phenology
Key words: Weibull function, air degree-days, regional water balance, hydrodegree-days
6

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Modelos térmicos e hidrotérmicos para predecir la emergencia de Avena fatua

  • 1. Congreso 2009 de la Sociedad Española de Malherbología MODELOS BASADOS EN TIEMPO TÉRMICO E HIDROTÉRMICO PARA PREDECIR LA EMERGENCIA DE AVENA FATUA EN LOTES CON Y SIN LABRANZA ESTIVAL, EN ARGENTINA R.C. Moschini1 , R.L. López 2 ,M.R. Vigna2 , F. Damiano1 1 Instituto de Clima y Agua. CIRN INTA Castelar. Las Cabañas y Los Reseros. Hurlingham, Provincia de Buenos Aires. (cp:1712). Argentina E mail: rmoschini@cnia.inta.gov.ar; fdamiano@cnia.inta.gov.ar 2 EEA INTA Bordenave. Puan. Provincia de Buenos Aires. Argentina E-mail: rllopez@bordenave.inta.gov.ar; mvigna@bordenave.inta.gov.ar Resumen: Avena fatua es una maleza de importancia económica que afecta a cereales de invierno en el sudoeste de la región pampeana Argentina. Su producción abundante de semilla con distinto grado de dormición determina un patrón otoño-invernal de emergencia de plántulas, cambiante entre años. Este estudio simuló la emergencia de A.fatua (sitio: Bordenave, 1999- 2006, recuentos semanales de plántulas: media de 3 cuadros de 1 m2 ) mediante funciones no lineales basadas en grados-día del aire (GD) e hidrogrados-día (HGD), en lotes con y sin labranza estival (alta densidad natural). Mediante registros diarios de temperatura máxima y mínima, precipitación (estación meteorológica) y un balance hídrico regional, se calcularon GD (distintos umbrales inferior:Ui y superior:Us) y HGD (CH: condicional hídrico), para años con nulas (1999-01), moderadas (2002/04) y severas (2003/05/06) deficiencias hídricas. En lote con labranza, modelos de Weibull ajustados con GD (Ui:-0,8°C; Us: 10°C) determinaron que, con el incremento del déficit hídrico, se necesitan 1041 a 1180 GD para la emergencia de 50% de plántulas. Modelos hidrotérmicos (CH: déficit<16mm a excesos) disminuyeron el rango a 12 HGD entre las situaciones hídricas extremas analizadas. Sin labranza la tendencia fue inversa, necesitando 1115 (1999-01) a 912 GD (2003/05/06). Modelos con HGD que minimizaron el rango (66 HGD) consideraron un CH que excluye días con más de 90% del agua útil edáfica o excesos (Ui:-1°C). Modelos hidrotérmicos generales (1999-06) que incluyeron efectos de limitaciones hídricas (falta o exceso) en lotes con (r2 =0,974) y sin labranza (r2 =0,975), podrían evaluar satisfactoriamente el impacto sobre la fenología de emergencia. Palabras clave: Función de Weibull, grados día del aire, balance hídrico regional, hidrogrados día, condicional hídrico. INTRODUCCIÓN En el marco del agroecosistema real, factores extrínsecos como manejo agronómico y condiciones meteorológicas, producen variaciones a la curva típica logística de crecimiento poblacional de malezas. Identificar los factores que regulan el tiempo de emergencia de una maleza resulta crucial para maximizar el rinde de los cultivos en el corto y largo plazo. Page et al. (2006) utilizaron un modelo de Weibull en función al tiempo térmico (umbral inferior: Ui= 1°C) ajustado por el potencial hídrico del suelo (potencial hídrico base:-1,2 MPa) para explicar la variabilidad en la emergencia de Avena fatua L ante posiciones cambiantes del relieve y cantidad de rastrojo en superficie. Martinson et al. (2007) ajustaron funciones de Weibull entre la emergencia de plántulas de A. fatua con grados día (Ui= 1°C) y
  • 2. 2 tiempo hidrotérmico (base:-0,6 MPa), en condiciones de campo (Minnesota y Dakota del Norte). En el SO de la provincia de Buenos Aires (Argentina), la Avena fatua L., maleza relevante de cereales de invierno, produce semilla con distintos grados de dormición, determinando un amplio período otoño- invernal de emergencia de plántulas, de patrón variable entre años (López y Vigna, 1991). En Bordenave (SO de Buenos Aires), Moschini et al. (2005) cuantificaron mediante modelos logísticos el efecto de variables meteorológicas otoñales sobre la emergencia acumulada de plántulas de A.fatua en dos fechas del fin de otoño-invierno. El objetivo del presente trabajo fue simular la emergencia de A. fatua mediante funciones no lineales basadas en grados-día del aire (GD) e hidrogrados-día (HGD), en lotes con y sin labranza estival (alta densidad natural), en Bordenave, Argentina. MATERIALES Y MÉTODOS Observaciones de emergencia de plántulas de A. fatua EEA INTA Bordenave (37,1 S, 63,01 O): Lote con labranza estival: cada 7 días se hicieron recuentos de emergencia de plántulas en 3 cuadros de 1 m2 , ubicados en un lote con alta densidad natural de A. fatua. En enero de cada año se realizó una labranza con herramienta de disco. Para el desarrollo de los modelos se utilizó la proporción de plántulas emergidas, dividiendo los valores acumulados parciales por el total emergido anualmente (EmAcObs) (años 1999-2006, n=274). Lote sin labranza: igual metodología que la precedente (n=272). Desarrollo de modelos basados en Tiempo térmico e hidrotérmico A partir de valores diarios de temperatura máxima (Tx), mínima (Tn) del aire y precipitación (Pr) registrados por una estación meteorológica automática distante 300 m de los lotes de recuento, se calcularon los grados-día (GD) a partir de temperatura del aire y los hidrogrados-día (HGD). Para calcular HGD se utilizó el programa Agroagua (Forte lay et al., 1996), el cual balanceó Pr y Evapotranspiración (Penman-FAO) para el suelo dominante en Bordenave (asociación: Haplustol éntico, H. petrocálcico y Calciustol petrocálcico). Los límites de retención de agua (Capacidad de campo: 123 mm, punto de marchitez permanente: 50 mm, agua útil: 73 mm) se estimaron por método de regresión (Damiano y Taboada, 2000). Grados día (GD, °CD): GD=∑i n Tm-Ui (Ec. 1) Siendo i: fecha de inicio de acumulación de grados día, la cual coincide con el 7mo día previo a la fecha de primeras emergencias observadas de plántulas; n: fecha de últimas emergencias observadas; Tm: temperatura media diaria del aire que resulta de la semisuma de Tx y Tn diarias; Ui: umbral inferior (Tm base). En lenguaje de programación SAS, la Ec. 1 se procesa para el día d como: si Tm>Ui (si Tm>Us (umbral superior) entonces Tm=Us) entonces GDd=GD d-1 + (Tm-Ui). Hidrogrados día (HGD, °CD): HGD=CH ∑i n (Tm-Ui) (Ec. 2) Siendo CH el condicional hídrico diario que debe cumplirse para acumular hidrogrados día. Se ajustó un modelo de Weibull (SAS-Proc NLIN, método Marquardt) utilizado por Leguizamón et al. (2005). EmAc (0 a 1)= 1 – Exp [-ln (2) . (Var / a) b ] Weibull (Ec 3) Siendo Var las variables GD o HGD según se analice, a y b son los parámetros de forma Validación de los modelos: observaciones de emergencia semanal de A. fatua de 2007 y 2008 RESULTADOS Y DISCUSIÓN El balance hídrico indicó para 1999-2001 la ausencia de días con deficiencias hídricas, siendo moderada la situación hídrica de 2002 y 2004 (9 y 1 días con déficit) y severa en 2003/2005/ 2006 (34, 128 y 136 días con déficit). En 2007 y 2008 se presentaron 6 y 44 días con déficit hídrico.
  • 3. 3 Tabla 1: Parámetros a y b del modelo de Weibull ajustado a la emergencia proporcional de A.fatua en función de GD o HGD, con los coeficientes de regresión (r2) y RECM (raíz cuadrada del error cuadrático medio,%) (W:Weibull; L: validación 2007-2008, ajuste lineal), para los años con deficiencias hídricas crecientes y 1999-2006, en lotes con labranza estival y sin labranza. Lote con labranza Tiempo Térmico: GD (UI=-0,8°C, US=10°C) Años N a b W r2 RECM 30% 50% 70% L r2 RECM 1999-2001 102 1040,7 (11,2) 2,3414(0,1) 0,993 5,5 0,984 8,3 0,977 9,2 0,980 8,9 783 1041 1317 0,869 9,8 2002/2004 68 1031,4 (16,3) 3,0967(0,2) 832 1031 1234 0,842 10,7 2003/05/06 104 1179,8 (15,8) 3,1585(0,2) 956 1180 1405 0,867 9,9 1999-2006 274 1092,4 (9,7) 2,783 (0,1) 861 1092 1332 0,865 9,9 Tiempo Hidrotérmico: HGD (Ui=-0,8°C, Us=10°C; CH déficit hídrico<16mm a exceso>0mm) 1999-2001 102 1040,7 (11,2) 2,3414(0,1) 0,993 5,5 0,977 10,1 0,954 12,8 0,974 10,3 783 1041 1317 0,869 9,8 2002/2004 68 995,3 (20,1) 2,9187(0,2) 832 1031 1234 0,837 10,9 2003/05/06 104 1028,6 (26,0) 2,1514(0,2) 956 1180 1405 0,872 9,7 1999-2006 274 1017,1 (12,0) 2,3599 (0,1) 861 1092 1332 0,864 9,9 Lote sin labranza Tiempo Térmico: GD (UI=-0,8°C,US=10°C) 1999-2001 104 1115,0 (11,4) 2,5349(0,1) 0,992 5,7 0,959 13,5 0,977 11,5 0,97 11,2 858 1115 1386 0,875 9,6 2002/2004 67 994,5(31,2) 2,3067(0,2) 746 995 1264 0,863 10,0 2003/05/06 101 911,6 (25,6) 1,7126(0,1) 620 912 1258 0,868 9,8 1999-2006 272 1006,4 (14) 2,1027(0,1) 734 1006 1310 0,870 9,7 Tiempo Hidrotérmico: HGD (Ui=-1,0°C,Us=10°C; CH agua almacenada<=119,35 mm y exceso=0 mm) 1999-2001 104 992,9(11,9) 2,3951(0,1) 0,990 6,4 0,967 12,0 0,971 11,1 0,975 10,3 752 993 1251 0,857 10,2 2002/2004 67 955,8 (25,3) 2,5212(0,2) 734 956 1190 0,841 10,8 2003/05/06 101 926,7 (25,1) 1,7236(0,1) 631 927 1278 0,870 9,7 1999-2006 272 958,2 (12,2) 2,143(0,1) 704 958 1241 0,860 10,1 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 11 313 615 885 1110 1332 1531 1783 2064 2365 86 389 691 983 1170 1433 1672 1942 2240 2542 Tiempo hidrotérmico HGD EmergenciaAcumulada(proporcióndeltotal) 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 EmAcObs EmAcPred 2007 2008 Con Labranza 88 385 671 913 1144 1371 1575 1833 2076 2360 88 396 704 1002 1194 1462 1708 1983 2286 2594 Tiempo hidrotérmico HGD 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 EmAcObs EmAcPred 2007 2008 Sin Labranza Figura 1. Emergencia acumulada predicha de A. fatua (EmAcPred) en función de HGD (Weibull con labranza: a=1028,6 b=2,1514; r2=0,954; sin labranza: a=926,7; b=1,7236; r2=0,971) vs la EmAcObs en 2007 y 2008.
  • 4. 4 En lote con labranza estival, modelos de Weibull ajustados con GD (Ui:-0,8°C; Us: 10°C) determinaron que, con el incremento del déficit hídrico, se necesitan 1041 GD a 1180 GD para la emergencia de 50% de plántulas. Claramente el factor hídrico limitante lentificó el ritmo de emergencia de la maleza, necesitando más GD para alcanzar percentiles determinados. Cuando a la acumulación térmica se le impuso un condicional hídrico, los modelos hidrotérmicos (CH: déficit<16mm a excesos) disminuyeron el rango a 12 HGD entre las situaciones hídricas extremas. En el lote sin labranza estival, en el cual se esperarían mayores niveles humedad edáfica (no captados por el balance de agua regional), la tendencia fue inversa, necesitando para el período sin déficit 1115 GD para alcanzar el percentil 50 %, contra solo 912 GD para los años con severo déficit de agua. Modelos hidrotérmicos que minimizaron el rango (66 HGD) consideraron un CH que excluye de la acumulación térmica a los días con más de 95% del agua útil o excesos, acordando con Sharma et al. (1976) que encontraron nula emergencia de plántulas con humedad en capacidad de campo. La validación de los valores predichos (modelos de Weibull) con los observados en 2007 y 2008 fue satisfactoria, si se analizan los altos valores de r2 y bajo RECM. Sin embargo, especialmente para el año 2007 y el lote con labranza (Figura 1), los modelos no lograron explicar el fuerte ritmo de germinación inicial observado. De este estudio surge que modelos hidrotérmicos que incluyen efectos de disponibilidad hídrica por defecto o exceso, en lotes con y sin labranza, podrían evaluar satisfactoriamente el impacto sobre la fenología de emergencia, a partir de información térmica del aire y un balance hídrico regional. BIBLIOGRAFÍA Damiano F. ,Taboada MA 2000.Predicción del agua disponible usando funciones de pedo-transferencia en suelos agrícolas de la región pampeana. Ciencia del Suelo 18 (2) 2000, 77-88. Forte Lay JE, Aiello JL, Kuba J. 1996. Software Agroagua Versión 4.3. CONICET. BsAs. Leguizamón E.S., C Fernández Quintanilla, J Barroso y J L González Andujar (2005) Using themal and hidrotermal time to model seedling emergente of Avena sterilis ssp. ludoviciana in Spain. Weed Research 45.149-156. López R.L. y M.R. Vigna 1991. Patrón de emergencia de Avena fatua L. En el SO de Buenos Aires. X Reunión Nacional CAPERAS. UNS. Martinson K., Durgan B., Forcella F., Wiersma J., Spokas K. and Archer D.. 2007. An emergence model for wild oat (Avena fatua). Weed Science 2007, 55:584-591 Moschini R.C.; R.L. López; M.R. Vigna; F. Damiano. 2005. Modelos logísticos basados en variables meteorológicas para estimar la emergencia de plántulas de Avena fatua en Bordenave, Argentina. Actas XVII Congreso de la ALAM. Varadero Cuba. Page E.R., Gallagher R.S., Kermanian A.R., Zhang H., Fuerst E.P. 2006. Modeling site-specific wild oat (Avena fatua) emergence across a variable landscape. Weed Science 2006, 54:838-846. Sharma, M.P., D.K. McBeath;and W.H. Vanden Born.1976 Studies of the biology of wild oat. I Dormancy, germination and emergence. Can. J. Plant Sci. 56:611-618. Summary: Thermal and hydrothermal time models for predicting Avena fatua emergence in summer tillage and non till fields in Argentina. Avena fatua is one of the most economically important weed affecting small grain crops in south-western Argentinean Pampas region. The weed produces seeds with different dormant levels determining an autumn-winter seedling emergence pattern, changing among years. The objective of this study was to simulate observed weed emergence curves (site: Bordenave, 1999-2006, mean weekly seedling emergence from 3 quadrants of 1 m2 ) through nonlinear functions based on air degree-days (DD) and hydrodegree-days (HDD), in summer tillage and no-till fields (highly naturally infested). From air daily maximum and minimum temperature and precipitation data (weather station) and a regional soil water balance, DD (different lower and upper thresholds: LT, UT) and HDD (WC: water conditional) were calculated for years with nil (1999-2001), moderate (2002/04) to severe (2003/05/06) soil water deficiencies. For the tillage field, from Weibull models adjusted for GD (LT:-0,8°C; UT: 10°C), 50% seedling emergence was reached accumulating from 1041
  • 5. 5 to 1180 DD, with increasing soil water limitations. Using HDD models (WC: soil water deficit<16 mm to water excess), the range between extreme water situations decreased to 12 HGD. For the no-till field, 1115 (1999-01) to 912 DD (2003/05/06) needed accumulate (inverse tendency). HDD models that minimized the range (66 HDD) considered a WC excluding days with more than 90 % of the available soil water or excess (LT:-1°C). General hydrothermal models (1999-06) taking into account the effect of lacking or exceeding soil water, in tillage (r2 =0,974) and no-till (r2 =0,975) fields, could satisfactorily assess the impact on the weed emergence phenology Key words: Weibull function, air degree-days, regional water balance, hydrodegree-days
  • 6. 6