Este documento describe el ciclo del nitrógeno en el suelo, incluyendo la fijación biológica de nitrógeno por bacterias y la absorción de nitratos por las plantas. También analiza las tasas de fijación de nitrógeno por diferentes leguminosas como la soja y el efecto positivo de la inoculación con rizobios en el rendimiento y la acumulación de nitrógeno en cultivos de soja.
El documento describe la fisiología de los elementos menores en el suelo y su absorción por las plantas. Brevemente: 1) Los elementos menores se encuentran asociados a minerales primarios del suelo y su disponibilidad depende de factores como el pH y la materia orgánica. 2) La rizosfera, zona alrededor de la raíz, tiene propiedades químicas distintas que afectan la absorción. 3) Las plantas absorben la mayoría de elementos en forma iónica a través de procesos activos y los translocan
Este documento proporciona información sobre la formulación de química inorgánica. Explica conceptos clave como la valencia de los elementos, nomenclaturas de compuestos inorgánicos, óxidos, hidruros, ácidos hidrácidos, hidróxidos y ácidos oxácidos. Describe las fórmulas generales y tipos de nomenclaturas para cada uno de estos compuestos.
El documento describe los componentes sólidos del suelo. Explica que el material orgánico está compuesto de restos de plantas y animales en descomposición que forman humus. El material inorgánico son partículas de roca desgastadas que constituyen la mayor parte del suelo. También clasifica los minerales en primarios de la roca madre y secundarios formados por su alteración.
Este documento evalúa la liberación de iones calcio y pH de tres selladores de conductos radiculares a base de hidróxido de calcio (Apexit, Sealapex y Vitapex). Los resultados mostraron que los tres selladores tuvieron un pH alcalino y liberaron iones calcio. Sealapex tuvo la mayor liberación de iones calcio y solubilidad, mientras que Apexit tuvo la consistencia más dura. Vitapex tuvo el pH más alto.
Este documento trata sobre varios ciclos biogeoquímicos importantes como el ciclo del nitrógeno, el ciclo del oxígeno y el ciclo del carbono. También describe los efectos de la contaminación atmosférica como la lluvia ácida y el smog fotoquímico. Además, analiza los efectos invernadero y la disminución de la capa de ozono, así como las fuentes naturales y antropogénicas de radiación.
Este documento presenta información sobre la dinámica de nutrientes en el sistema suelo-planta. Resume los principales nutrientes necesarios para los cultivos, incluyendo macronutrientes como nitrógeno, fósforo y potasio, y micronutrientes como boro, cobre y zinc. Explica el ciclo del nitrógeno en ecosistemas agrícolas y los principales destinos del nitrógeno de fertilizante aplicado, como la planta, la materia orgánica del suelo y la volatilización. También cubre tem
El documento describe las diferentes formas alotrópicas del fósforo y sus propiedades. El fósforo se presenta en varias formas alotrópicas, incluyendo fósforo blanco, rojo y negro. El fósforo blanco es una sustancia molecular compuesta de moléculas de P4 tetraédricas, mientras que el fósforo rojo es una forma cristalina y el fósforo negro es amorfo y pirolítico.
El documento describe que la bioquímica estudia la composición química de los seres vivos. Explica que todos los seres vivos contienen los mismos elementos y compuestos químicos básicos, a pesar de las diferencias entre ellos. Los principales elementos que componen la materia viva son el carbono, el hidrógeno, el oxígeno, el nitrógeno, el fósforo y el azufre.
El documento describe la fisiología de los elementos menores en el suelo y su absorción por las plantas. Brevemente: 1) Los elementos menores se encuentran asociados a minerales primarios del suelo y su disponibilidad depende de factores como el pH y la materia orgánica. 2) La rizosfera, zona alrededor de la raíz, tiene propiedades químicas distintas que afectan la absorción. 3) Las plantas absorben la mayoría de elementos en forma iónica a través de procesos activos y los translocan
Este documento proporciona información sobre la formulación de química inorgánica. Explica conceptos clave como la valencia de los elementos, nomenclaturas de compuestos inorgánicos, óxidos, hidruros, ácidos hidrácidos, hidróxidos y ácidos oxácidos. Describe las fórmulas generales y tipos de nomenclaturas para cada uno de estos compuestos.
El documento describe los componentes sólidos del suelo. Explica que el material orgánico está compuesto de restos de plantas y animales en descomposición que forman humus. El material inorgánico son partículas de roca desgastadas que constituyen la mayor parte del suelo. También clasifica los minerales en primarios de la roca madre y secundarios formados por su alteración.
Este documento evalúa la liberación de iones calcio y pH de tres selladores de conductos radiculares a base de hidróxido de calcio (Apexit, Sealapex y Vitapex). Los resultados mostraron que los tres selladores tuvieron un pH alcalino y liberaron iones calcio. Sealapex tuvo la mayor liberación de iones calcio y solubilidad, mientras que Apexit tuvo la consistencia más dura. Vitapex tuvo el pH más alto.
Este documento trata sobre varios ciclos biogeoquímicos importantes como el ciclo del nitrógeno, el ciclo del oxígeno y el ciclo del carbono. También describe los efectos de la contaminación atmosférica como la lluvia ácida y el smog fotoquímico. Además, analiza los efectos invernadero y la disminución de la capa de ozono, así como las fuentes naturales y antropogénicas de radiación.
Este documento presenta información sobre la dinámica de nutrientes en el sistema suelo-planta. Resume los principales nutrientes necesarios para los cultivos, incluyendo macronutrientes como nitrógeno, fósforo y potasio, y micronutrientes como boro, cobre y zinc. Explica el ciclo del nitrógeno en ecosistemas agrícolas y los principales destinos del nitrógeno de fertilizante aplicado, como la planta, la materia orgánica del suelo y la volatilización. También cubre tem
El documento describe las diferentes formas alotrópicas del fósforo y sus propiedades. El fósforo se presenta en varias formas alotrópicas, incluyendo fósforo blanco, rojo y negro. El fósforo blanco es una sustancia molecular compuesta de moléculas de P4 tetraédricas, mientras que el fósforo rojo es una forma cristalina y el fósforo negro es amorfo y pirolítico.
El documento describe que la bioquímica estudia la composición química de los seres vivos. Explica que todos los seres vivos contienen los mismos elementos y compuestos químicos básicos, a pesar de las diferencias entre ellos. Los principales elementos que componen la materia viva son el carbono, el hidrógeno, el oxígeno, el nitrógeno, el fósforo y el azufre.
Infografia TCP/IP (Transmission Control Protocol/Internet Protocol)codesiret
Los protocolos son conjuntos de
normas para formatos de mensaje y
procedimientos que permiten a las
máquinas y los programas de aplicación
intercambiar información.
Uso de las Tics en la vida cotidiana.pptx231485414
Las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), son el conjunto de recursos, herramientas, equipos, programas informáticos, aplicaciones, redes y medios.
El uso de las TIC en la vida cotidiana.pptxjgvanessa23
En esta presentación, he compartido información sobre las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) y su aplicación en diversos ámbitos de la vida cotidiana, como el hogar, la educación y el trabajo.
He explicado qué son las TIC, las diferentes categorías y sus respectivos ejemplos, así como los beneficios y aplicaciones en cada uno de estos ámbitos.
Espero que esta información sea útil para quienes la lean y les ayude a comprender mejor las TIC y su impacto en nuestra vida cotidiana.
La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
Todo sobre la tarjeta de video (Bienvenidos a mi blog personal)AbrahamCastillo42
Power point, diseñado por estudiantes de ciclo 1 arquitectura de plataformas, esta con la finalidad de dar a conocer el componente hardware llamado tarjeta de video..
2024 State of Marketing Report – by HubspotMarius Sescu
https://www.hubspot.com/state-of-marketing
· Scaling relationships and proving ROI
· Social media is the place for search, sales, and service
· Authentic influencer partnerships fuel brand growth
· The strongest connections happen via call, click, chat, and camera.
· Time saved with AI leads to more creative work
· Seeking: A single source of truth
· TLDR; Get on social, try AI, and align your systems.
· More human marketing, powered by robots
ChatGPT is a revolutionary addition to the world since its introduction in 2022. A big shift in the sector of information gathering and processing happened because of this chatbot. What is the story of ChatGPT? How is the bot responding to prompts and generating contents? Swipe through these slides prepared by Expeed Software, a web development company regarding the development and technical intricacies of ChatGPT!
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Product Design Trends in 2024 | Teenage EngineeringsPixeldarts
The realm of product design is a constantly changing environment where technology and style intersect. Every year introduces fresh challenges and exciting trends that mold the future of this captivating art form. In this piece, we delve into the significant trends set to influence the look and functionality of product design in the year 2024.
How Race, Age and Gender Shape Attitudes Towards Mental HealthThinkNow
Mental health has been in the news quite a bit lately. Dozens of U.S. states are currently suing Meta for contributing to the youth mental health crisis by inserting addictive features into their products, while the U.S. Surgeon General is touring the nation to bring awareness to the growing epidemic of loneliness and isolation. The country has endured periods of low national morale, such as in the 1970s when high inflation and the energy crisis worsened public sentiment following the Vietnam War. The current mood, however, feels different. Gallup recently reported that national mental health is at an all-time low, with few bright spots to lift spirits.
To better understand how Americans are feeling and their attitudes towards mental health in general, ThinkNow conducted a nationally representative quantitative survey of 1,500 respondents and found some interesting differences among ethnic, age and gender groups.
Technology
For example, 52% agree that technology and social media have a negative impact on mental health, but when broken out by race, 61% of Whites felt technology had a negative effect, and only 48% of Hispanics thought it did.
While technology has helped us keep in touch with friends and family in faraway places, it appears to have degraded our ability to connect in person. Staying connected online is a double-edged sword since the same news feed that brings us pictures of the grandkids and fluffy kittens also feeds us news about the wars in Israel and Ukraine, the dysfunction in Washington, the latest mass shooting and the climate crisis.
Hispanics may have a built-in defense against the isolation technology breeds, owing to their large, multigenerational households, strong social support systems, and tendency to use social media to stay connected with relatives abroad.
Age and Gender
When asked how individuals rate their mental health, men rate it higher than women by 11 percentage points, and Baby Boomers rank it highest at 83%, saying it’s good or excellent vs. 57% of Gen Z saying the same.
Gen Z spends the most amount of time on social media, so the notion that social media negatively affects mental health appears to be correlated. Unfortunately, Gen Z is also the generation that’s least comfortable discussing mental health concerns with healthcare professionals. Only 40% of them state they’re comfortable discussing their issues with a professional compared to 60% of Millennials and 65% of Boomers.
Race Affects Attitudes
As seen in previous research conducted by ThinkNow, Asian Americans lag other groups when it comes to awareness of mental health issues. Twenty-four percent of Asian Americans believe that having a mental health issue is a sign of weakness compared to the 16% average for all groups. Asians are also considerably less likely to be aware of mental health services in their communities (42% vs. 55%) and most likely to seek out information on social media (51% vs. 35%).
AI Trends in Creative Operations 2024 by Artwork Flow.pdfmarketingartwork
Creative operations teams expect increased AI use in 2024. Currently, over half of tasks are not AI-enabled, but this is expected to decrease in the coming year. ChatGPT is the most popular AI tool currently. Business leaders are more actively exploring AI benefits than individual contributors. Most respondents do not believe AI will impact workforce size in 2024. However, some inhibitions still exist around AI accuracy and lack of understanding. Creatives primarily want to use AI to save time on mundane tasks and boost productivity.
Organizational culture includes values, norms, systems, symbols, language, assumptions, beliefs, and habits that influence employee behaviors and how people interpret those behaviors. It is important because culture can help or hinder a company's success. Some key aspects of Netflix's culture that help it achieve results include hiring smartly so every position has stars, focusing on attitude over just aptitude, and having a strict policy against peacocks, whiners, and jerks.
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024Neil Kimberley
PepsiCo provided a safe harbor statement noting that any forward-looking statements are based on currently available information and are subject to risks and uncertainties. It also provided information on non-GAAP measures and directing readers to its website for disclosure and reconciliation. The document then discussed PepsiCo's business overview, including that it is a global beverage and convenient food company with iconic brands, $91 billion in net revenue in 2023, and nearly $14 billion in core operating profit. It operates through a divisional structure with a focus on local consumers.
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)contently
This document provides an overview of content methodology best practices. It defines content methodology as establishing objectives, KPIs, and a culture of continuous learning and iteration. An effective methodology focuses on connecting with audiences, creating optimal content, and optimizing processes. It also discusses why a methodology is needed due to the competitive landscape, proliferation of channels, and opportunities for improvement. Components of an effective methodology include defining objectives and KPIs, audience analysis, identifying opportunities, and evaluating resources. The document concludes with recommendations around creating a content plan, testing and optimizing content over 90 days.
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024Albert Qian
The document provides guidance on preparing a job search for 2024. It discusses the state of the job market, focusing on growth in AI and healthcare but also continued layoffs. It recommends figuring out what you want to do by researching interests and skills, then conducting informational interviews. The job search should involve building a personal brand on LinkedIn, actively applying to jobs, tailoring resumes and interviews, maintaining job hunting as a habit, and continuing self-improvement. Once hired, the document advises setting new goals and keeping skills and networking active in case of future opportunities.
A report by thenetworkone and Kurio.
The contributing experts and agencies are (in an alphabetical order): Sylwia Rytel, Social Media Supervisor, 180heartbeats + JUNG v MATT (PL), Sharlene Jenner, Vice President - Director of Engagement Strategy, Abelson Taylor (USA), Alex Casanovas, Digital Director, Atrevia (ES), Dora Beilin, Senior Social Strategist, Barrett Hoffher (USA), Min Seo, Campaign Director, Brand New Agency (KR), Deshé M. Gully, Associate Strategist, Day One Agency (USA), Francesca Trevisan, Strategist, Different (IT), Trevor Crossman, CX and Digital Transformation Director; Olivia Hussey, Strategic Planner; Simi Srinarula, Social Media Manager, The Hallway (AUS), James Hebbert, Managing Director, Hylink (CN / UK), Mundy Álvarez, Planning Director; Pedro Rojas, Social Media Manager; Pancho González, CCO, Inbrax (CH), Oana Oprea, Head of Digital Planning, Jam Session Agency (RO), Amy Bottrill, Social Account Director, Launch (UK), Gaby Arriaga, Founder, Leonardo1452 (MX), Shantesh S Row, Creative Director, Liwa (UAE), Rajesh Mehta, Chief Strategy Officer; Dhruv Gaur, Digital Planning Lead; Leonie Mergulhao, Account Supervisor - Social Media & PR, Medulla (IN), Aurelija Plioplytė, Head of Digital & Social, Not Perfect (LI), Daiana Khaidargaliyeva, Account Manager, Osaka Labs (UK / USA), Stefanie Söhnchen, Vice President Digital, PIABO Communications (DE), Elisabeth Winiartati, Managing Consultant, Head of Global Integrated Communications; Lydia Aprina, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Nita Prabowo, Account Manager, Integrated Marketing and Communications; Okhi, Web Developer, PNTR Group (ID), Kei Obusan, Insights Director; Daffi Ranandi, Insights Manager, Radarr (SG), Gautam Reghunath, Co-founder & CEO, Talented (IN), Donagh Humphreys, Head of Social and Digital Innovation, THINKHOUSE (IRE), Sarah Yim, Strategy Director, Zulu Alpha Kilo (CA).
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Search Engine Journal
The search marketing landscape is evolving rapidly with new technologies, and professionals, like you, rely on innovative paid search strategies to meet changing demands.
It’s important that you’re ready to implement new strategies in 2024.
Check this out and learn the top trends in paid search advertising that are expected to gain traction, so you can drive higher ROI more efficiently in 2024.
You’ll learn:
- The latest trends in AI and automation, and what this means for an evolving paid search ecosystem.
- New developments in privacy and data regulation.
- Emerging ad formats that are expected to make an impact next year.
Watch Sreekant Lanka from iQuanti and Irina Klein from OneMain Financial as they dive into the future of paid search and explore the trends, strategies, and technologies that will shape the search marketing landscape.
If you’re looking to assess your paid search strategy and design an industry-aligned plan for 2024, then this webinar is for you.
5 Public speaking tips from TED - Visualized summarySpeakerHub
From their humble beginnings in 1984, TED has grown into the world’s most powerful amplifier for speakers and thought-leaders to share their ideas. They have over 2,400 filmed talks (not including the 30,000+ TEDx videos) freely available online, and have hosted over 17,500 events around the world.
With over one billion views in a year, it’s no wonder that so many speakers are looking to TED for ideas on how to share their message more effectively.
The article “5 Public-Speaking Tips TED Gives Its Speakers”, by Carmine Gallo for Forbes, gives speakers five practical ways to connect with their audience, and effectively share their ideas on stage.
Whether you are gearing up to get on a TED stage yourself, or just want to master the skills that so many of their speakers possess, these tips and quotes from Chris Anderson, the TED Talks Curator, will encourage you to make the most impactful impression on your audience.
See the full article and more summaries like this on SpeakerHub here: https://speakerhub.com/blog/5-presentation-tips-ted-gives-its-speakers
See the original article on Forbes here:
http://www.forbes.com/forbes/welcome/?toURL=http://www.forbes.com/sites/carminegallo/2016/05/06/5-public-speaking-tips-ted-gives-its-speakers/&refURL=&referrer=#5c07a8221d9b
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd Clark Boyd
Everyone is in agreement that ChatGPT (and other generative AI tools) will shape the future of work. Yet there is little consensus on exactly how, when, and to what extent this technology will change our world.
Businesses that extract maximum value from ChatGPT will use it as a collaborative tool for everything from brainstorming to technical maintenance.
For individuals, now is the time to pinpoint the skills the future professional will need to thrive in the AI age.
Check out this presentation to understand what ChatGPT is, how it will shape the future of work, and how you can prepare to take advantage.
The document provides career advice for getting into the tech field, including:
- Doing projects and internships in college to build a portfolio.
- Learning about different roles and technologies through industry research.
- Contributing to open source projects to build experience and network.
- Developing a personal brand through a website and social media presence.
- Networking through events, communities, and finding a mentor.
- Practicing interviews through mock interviews and whiteboarding coding questions.
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentLily Ray
1. Core updates from Google periodically change how its algorithms assess and rank websites and pages. This can impact rankings through shifts in user intent, site quality issues being caught up to, world events influencing queries, and overhauls to search like the E-A-T framework.
2. There are many possible user intents beyond just transactional, navigational and informational. Identifying intent shifts is important during core updates. Sites may need to optimize for new intents through different content types and sections.
3. Responding effectively to core updates requires analyzing "before and after" data to understand changes, identifying new intents or page types, and ensuring content matches appropriate intents across video, images, knowledge graphs and more.
A brief introduction to DataScience with explaining of the concepts, algorithms, machine learning, supervised and unsupervised learning, clustering, statistics, data preprocessing, real-world applications etc.
It's part of a Data Science Corner Campaign where I will be discussing the fundamentals of DataScience, AIML, Statistics etc.
Time Management & Productivity - Best PracticesVit Horky
Here's my presentation on by proven best practices how to manage your work time effectively and how to improve your productivity. It includes practical tips and how to use tools such as Slack, Google Apps, Hubspot, Google Calendar, Gmail and others.
The six step guide to practical project managementMindGenius
The six step guide to practical project management
If you think managing projects is too difficult, think again.
We’ve stripped back project management processes to the
basics – to make it quicker and easier, without sacrificing
the vital ingredients for success.
“If you’re looking for some real-world guidance, then The Six Step Guide to Practical Project Management will help.”
Dr Andrew Makar, Tactical Project Management
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Nitrogeno Aapresid 06
1. DINAMICA DE NITROGENO
EN EL SUELO
FBN
Ciclo del N GRANOS
orc
ión NO2; NO-3
Abs recta
di
Residuos vegetales
y animales
Absorción Fertilizantes
Volatilización suelo
Desnitrificación
Ab
so Nítricos
rció
n
Amoniacales
N en MO Re
ión du
osic cci
mp a ón
sco robian
De i c
m
Oxidación
NH4+ NO3=
Minerales del suelo Reducción
d o
fija Ox n
io i da ci ó
on c ió NO2- id a
Am n Ox
Arcillas
Lavado-
erosión
1
2. Adiciones de N
• Deposición a través de precipitaciones
• Fijación biológica
• Fertilizantes
Deposición de N a través de
precipitaciones
• Compuestos inorgánicos: NH3, NO3-, NO2-, NO,
N2 O
• NO + O3 (ozono) = NO2
NO2 + H2O (hidrólisis) = HNO3
• 5 a 22 kg ha-1 N (N-NH4+ y N-NO3-) Inglaterra
• Valores más elevados: áreas cercanas a feed lots
2
3. Nitrogenasa: la proteína mayor (Fe y Mo) transforma
el N2 en NH3 por recibir e- de la proteína menor (Fe)
Requiere mucha
energía (12 ATP),
por lo que el
acople con plantas
superiores es muy
ventajoso.
El O2 la destruye
(leghemoglobina)
Organismos fijadores de N2: bacterias de vida libre
Azotobacter
Beijerinckia
Heterótrofos FBN: 0.4 a 0.8 kg N ha-1 y-1
Burns and Hardy (1975)
Bacterias verdes
(Chlorobiaceae)
Bacterias púrpuras (Rhodospirillaceae)
Fotoautótrofos Cianobacterias (algas verde-azuladas)
FBN: hasta 30 kg ha-1 y-1
Balandreau et al (1975)
Organismos fijadores de N2: bacterias asociadas a plantas
Cianobacterias simbióticas asociadas con: Actinomicetes en nódulos de raíces de
algas, líquenes, briófitas, gimnospermas, angiospermas (Alnus, Casuarina spp) en suelos
angiospermas muy pobres de N.
Bacterias asociadas con gramíneas Rhizobium asociados con
(Azospirillum sp). leguminosas (14.000 especies)
FBN: 10-50 kg N ha-1 y-1 (Dobereiner and FBN: 50-300 kg N ha-1 y-1 (Burns
De-Polli, 1981). and Hardy, 1975)
3
4. Nitrógeno fijado simbióticamente
por distintas leguminosas
Nitrógeno fijado (Kg ha-1 año-1)
Leguminosa
Rangos reportados Valor promedio
Alfalfa (perenne) 50-300 200
Trebol rojo (perenne) 70-160 115
Trebol blanco (perenne) 30-150 100
Vicia (anual) 80-140 80
Soja (anual) 40-260 100
Costo teórico de la FBN en leguminosas
Item g C /g N
Nitrogenasa/Hidrogenasa 1,7 - 3,5
Asimilación de amonio y metabolismo del C 0,4 - 0,5
asociado
Transporte de N 0,3
Crecimiento y mantenimiento de nódulos 0,5 - 1,8
TOTAL 2,9 - 6,1
Costos teóricos de la asimilación de N a partir de nitrato del suelo
Item g C /g N
Absorción de nitrato 0,1
Nitrato y Nitrito reductasas 0* - 1,5*
Asimilación de amonio y metabolismo del C 0,4 - 0,5
asociado
Transporte de Nitrógeno 0,3
TOTAL 0.8 - 2,4
* 0: reducción en parte aérea, con reductores de origen fotosintético.
*1,5: completa reducción en raíces, a expensas de los asimilados respirados.
Fuente: Sprent, 1989
4
5. Tasas relativas de absorción de
nitratos y de FBN en soja
140
Porce ntaje de la máxima tasa diaria
Absorción de n i tratos
120 FBN
R3 R 5,5
100
R4
R5 R6
80
60
40 V4
20
R7
0
0 50 100 150
Días desde la emergencia
Efecto de la inoculación en soja de
rendimiento potencial, en un suelo sin rizobios
naturalizados
Cepas Rend N en grano N en grano
(kg ha-1) (%) (kg ha-1)
USDA 110 5060 a 5.78 a 240 a
CB 1809 5061 a 5.80 a 244 a
29 W 4747 a 5.48 b 213 b
CONTROL 4222 b 5.24 c 186 c
ANOVA p 0.0005 0.003 0.005
5
6. Rendimiento y acumulación de N total en soja
inoculada con ALJ1, en un suelo con población
rizobial naturalizada
Tratamiento Rend N en grano N total
-1
(kg ha ) (kg ha-1) (kg ha-1)
Testigo 3731 212 232
Inoculado 3934 218 237
ALJ1
IRFA de soja en R1 y R5,5
IRFA
Factor Nivel Momento
R1 R5,5 (1)
--------------------- % -------------------
RP 42,5 79,6
Historia
AC 38,9 81,4
LC 50,5 a 75,9
Labranza
SD 30,9 b 85,2
N0 39,8 80,3
N60 43,0 80,0
Fertilización
N120 39,2 81,9
N180 40,8 79,8
CV (%) 21 ---
Santos et al., 2002
6
7. 12
Historia
9 R3
MS (Mg ha -1)
6 R1
RP R7
R5 R8
AC
3
a
b
0
12 Labranza a
a
Acumulación 9
MS (Mg ha-1)
b b
a
de MS en soja 6 LC
SD
b
3 a
a
b b
0
12 0 20 40 60 80 100 120 140 160
Fertilización
9
MS (Mg ha-1)
N0
Fertilización
6 N60
N120
3 N180
0
Santos et al., 2002 0 20 40 60 80
dds
100 120 140 160
Efecto del nitrógeno en floración
100
Nº de nódulos / planta
0
80
60
60
40 120
20 180
0
0 20 40 60 80 100 120 140
Días desde la siembra
López, 2002
7
8. Rendimiento y sus componentes en soja
Historia Labranza Fertilización REND NUM P1000
-1 -2
kg ha gr m G
N0 2.828 2.231 117,9
N60 2.894 2.205 122,5
LC
N120 2.452 1.947 116,7
N180 2.806 2.154 121,7
RP
N0 2.621 1.823 134,3
N60 2.572 1.765 136,2
SD
N120 3.123 2.151 136,8
N180 3.073 2.215 129,6
N0 2.459 1.751 129,8
N60 2.405 1.713 131,5
LC
N120 2.838 2.073 128,4
N180 2.920 2.085 131,1
AC
N0 3.090 2.045 141,1
N60 3.104 2.190 133,5
SD
N120 2.781 1.948 133,4
N180 2.581 1.777 135,4
Promedio 2.784 2.005 130,0
C.V. (%) 9,9 10,0 5,7
Fertilización nitrogenada en soja
Objetivo: evaluar el efecto de la fertilización nitrogenada en
estadios reproductivos (comienzo de floración = R1 plenitud de
formación de vainas = R4) sobre el crecimiento, la acumulación de
N y el rendimiento de cultivos de soja bien nodulados, en
condiciones de disponibilidad hídrica variable
pH P CO N-NO3
Campaña Antecesor Ensayo Profundidad mg kg-1 g kg-1 mg kg-1
2002/3 Trigo A 0-20 6.1 15.5 29.0 8.2
LC 20-40 - - - 3.7
B 0-20 6.0 22.5 31.3 6.1
20-40 - - - 4.0
2003/4 Maíz A -B 0-20 6.3 20.4 31.0 6.8
SD 20-40 - - - 3.3
Tesis Ana Wingeyer
8
9. Fertilización nitrogenada en soja:
rendimiento, componentes y N acumulado
2002/03 2003/04
-2 -2
Rend N en grano P1000 Granos m Rend N en grano P1000 Granos m
Agua M N kg ha-1 g kg-1
kg ha-1 g kg ha-1
g kg -1
kg ha-1 g
Riego 0 4125 58.8 242 155.8 2574 4229 60.1 254 146.3 2895
R1 30 4518 58.8 265 159.1 2769 - - - - -
60 4137 57.7 239 162.0 2487 4494 61.0 274 146.3 3073
R4 30 3987 58.6 233 158.7 2442 - - - - -
60 4308 59.3 255 158.3 2642 4158 59.9 249 143.9 2890
Secano 0 3444 56.4 194 154.7 2163 3272 61.8 202 126.5 2586
R1 30 3130 55.9 175 156.2 1942 - - - - -
60 3371 55.7 188 155.0 2112 3371 62.1 209 129.6 2598
R4 30 3203 55.8 179 152.7 2034 - - - - -
60 3604 58.3 210 159.1 2197 3279 61.2 201 125.8 2609
Promedio Agua Ri 4237 a 58.6 a 248 a 159,5 a 2583 a 4326 a 60,5 a 262 a 145,1 a 2982 a
Se 3327 b 56.4 a 188 b 155,8 a 2071 b 3225 b 61,7 a 205 b 127,7 b 2603 b
Promedio M R1 3789 a 57.0 a 217 a 158,1 a 2325 a 3933 a 61,5 a 242 a 138,0 a 2836 a
R4 3775 a 58.0 a 219 a 157,2 a 2329 a 3718 a 60,6 a 225 b 134,8 b 2749 a
Análisis de varianza
Agua * ns * ns * * ns * * *
M ns ns ns ns ns ns ns * * ns
N ns ns ns ns ns - - - - -
Agua * M ns ns ns ns ns ns ns ns ns ns
M*N ns ns ns ns ns - - - - -
Agua * N ns ns ns ns ns - - - - -
Agua * M * N ns ns ns ns ns - - - - -
CV (%) 10.5 2.6 10.2 2.4 10.4 3.0 7.0 2.4 6.5
Análisis de varianza incluyendo al testigo
0 3784 a 57.6 a 218 a 155,2 a 2369 a 3751 a 61,0 a 228 a 136,4 a 2741 a
30 3709 a 57.3 a 213 a 156,7 a 2294 a - - - - -
60 3855 a 57.8 a 223 a 158,6 a 2359 a 3825 a 60,9 a 233 a 136,4 a 2792 a
N ns ns ns ns ns ns ns ns ns ns
CV (%) 4.3 1.3 5.1 2.0 5.4 16.5 0.4 3.8 8.4 3.5
Reinoculación en soja
Tesis Nicolás Wolar 2001-2 y 2002-3
• Ensayo 1: Tratamientos testigo (T) e inoculado (I)
• Historia de tres inoculaciones: 1980, 1991 y 1998.
Sin déficit hídrico
• Ensayo 2: T, I, I+N80 (kg/ha) y N480 sin I (80
kg/ha en siembra, V4, V6-R1, R3, R5 y R6)
• Historia de inoculación: solo el año anterior. Sin
déficit hídrico (se regó)
9
10. Ensayo 1: Nº nódulos, rendimiento y
N (%) en grano de soja
120 5000
300
4500
100 4000 250
Rendimiento (kg/ha)
3500
kg N en grano
80 I T 3000 200
Nº nódulos/plata
2500
150
60 2000
1500 100
40 1000
500 50
20 0
I T 0
I T
0 Rto. 3343 3372
Kg N/ha 218 217
V3 V6-R1 R3 R6 Tratamientos en grano
Ensayo 2: Nº nódulos en dos momentos del
ciclo del cultivo de soja
50 T I I+N80 N480
45
40
35
Nº nódulos/plata
30
25
20
15
10
5
0
V6-R1 R6
10
11. Ensayo 2: rendimiento y N acumulado en
grano de soja
5000 300
4500
4000 250
Rendimiento (kg/ha)
3500
Kg N/ha en grano
200
3000
2500 150
2000
1500 100
1000
50
500
0
T I I+N80 N480 0
T I I+N80 N480
Rto. 4707 4477 4433 4386
Kg N/ha en 288 272 268 279
Tratamientos grano
6000
Rendimiento (kg ha )
Lote "Tabare 2"
-1
5000 4264 4316
3710
4000 3346
3000
2000
1000
Respuesta 0
a N en 0 70 140 210
Soja no
6000
nodulada
Rendimiento (kg ha )
Lote "La Victoria"
-1
5000 4320
4019
4000 3500
3000
1836
2000
1000
0
0 70 140 210
-1
Dosis de N (kg ha )
11
12. Factores que condicionan la FBN
• pH del suelo. Afecta al microorganismo y a la
planta. Variabilidad en la sensibilidad.
• Disponibilidad de nutrientes. Deficiencia de
Ca, P, Mo, Co, Fe y Cu. Exceso de N.
• La actividad fotosintética de la planta. Baja
T, agua, luz, defoliación, etc.
Pérdidas de N
• Pérdidas por volatilización de amoníaco
• Pérdidas por desnitrificación
• Pérdidas por lixiviación de nitratos
12
13. Pérdidas por volatilización de
amoníaco: urea
Hidrólisis de la urea por la ureasa
(NH2)2CO + 2 H2O ----------- (NH4)2CO 3
CO=3 + H2O ------------------HCO-3 + OH- pH 9-10
NH4+ + OH- ----------------- H2O + NH3
Ej. Balcarce pastura y Pergamino agrícola 44 y 14 mg N kg-1 h-1
Activ. ureasa (mg N kg-1 h-1) = 1,3 * CIC r2 = 0,97
Activ. ureasa (mg N kg-1 h-1) = 12,2 * CO r2 = 0,90
Equilibrio del amonio y amoníaco en las fases del suelo
NH+4 ad---- NH+4 sol---- NH3 sol---- NH3 gas sue---- NH3 gas atm
Pérdidas por volatilización de
amoníaco: fertilizantes ácidos
• La volat. es < cuando se emplean fertilizantes ácidos
NO3NH4, SO4(NH4)2, PO4H2NH4 y el ClNH4
• En suelos calcáreos el SO4(NH4)2 es desaconsejado
SO4(NH4)2+2CO3Ca+2H2O = 2NH4++2HCO3-+Ca+2+2OH-+SO4Ca
NH4+ + HCO3- = NH3 + CO2 + H2O
13
14. Pérdidas por volatilización de NH3
NH4+ + OH- H2O + NH3
Volatilización de NH3:
tasas de pérdida desde distintas fuentes de N
aplicadas bajo SD en V6 al voleo en Balcarce
718
Pérdidas de N-NH3 3 (kg ha-1)
Testigo a
Pérdidas de N-NH (kg ha )
16
-1
Urea 60N 20 mm
6
14 UAN 60N
512 CAN 60N
10 Urea 120N
4 b UAN 120N
8
CAN 120N
36
b b
24 b b
2
10
0 Urea UAN CAN Urea UAN CAN
0 60N1 60N
2 60N
3 120N
4 120N
5 6120N 7
Días de sde la fertilización
Tratamientos
14
15. Volatilización de NH3:
tasas de pérdida desde distintas fuentes de N
aplicadas bajo SD en V6 al voleo en Rafaela
45
b) Urea
40
U.A.N.
N-NH3 volatilizado (%)
35 CAN
30
25
20
15
10
5
0
Sep. Oct. Nov. Dic.
Meses
Fontanetto (1999)
Pérdidas por volatilización de NH3 en maíz
Balcarce, S=siembra, V6=seis hojas
20
(kg/ha)
% del N aplicado
N-NH3 volatilizado (%)
15
10
5
0
70 S 140 S 70 V6 140 V6
Nitrógeno aplicado (kg/ha)
15
16. Pérdidas por volatilización de NH3 en
función de la temperatura
7
6 N-NH 3=-1,54+0,24X
r2= 0,82
5
N-NH kg ha día
4
3
2
1
0
0 5 10 15 20 25 30
Te mperatura (0C)
Inhibidores de la actividad ureasa y de
la nitrificación
•(NH2)2CO
•(NH4)2CO 3
Productos
Productos •NH+4 inhibidores de la
inhibidores de la nitrificación
actividad ureasa •NO-2
•NO-3
16
17. Pérdidas por volatilización de NH3
• Factores del suelo:
– pH
– capacidad buffer (CIC)
– actividad ureásica
• Factores del ambiente:
– Temperatura
– Contenido de agua
– Intercambio de aire
• Factores de manejo
– fuente y dosis de fertilizante
– método de aplicación
– presencia de residuos
– modificaciones del fertilizante
Pérdidas por desnitrificación
• Proceso biológico que ocurre en condiciones de falta
de oxígeno en el suelo
• Realizado por bacterias que utilizan el nitrato y el
nitrito como aceptor de electrones
• Bacterias heterótrofas (Pseudomonas y Bacillus) y
algunas autótrofas (Thiobacillus)
NO3- ------- NO2- ------- NO ------- N2O ------- N
+5 +3 +2 +1 0
17
18. Actividad microbiana en función del
contenido de agua en el suelo
120
% de la máxima actividad microbial
Nitrificación
100 Amonificación
Desnitrificación
80
60
40
20
0
0 20 40 60 80 100
% de poros lle nos con agua
Evolución de las pérdidas de N por desnitrificación
en maíz bajo SD en Balcarce
1200
1998/99
0-N
1000 70 (P)
* * *
210 (P)
N2O-N (g ha d )
-1
70 (V6)
800
210 (V6)
-1
600
400 V6
F PM
200
0
0 25 50 75 100 125 150 175
Days after planting
Sainz Rozas, et al., 2001
18
19. Pérdidas acumuladas de N por
desnitrificación en maíz bajo SD en Balcarce
15 FS FV6
Denitrificación (kg/ha)
10
5
0
0 70 140
Dosis de N (kg/ha)
Relación entre las tasas de desnitrificación
y el contenido de humedad
1200
0-N 1998-99
70 (P)
1000
210 (P)
70 (V6)
N 2O-N (g ha d )
-1
800 210 (V6)
-1
600
If WFPS? 81? N2O-N= 20
If WFPS>81? N2O-N= -4650+56.9xWFPS
2
400 r = 0.76
200
0
0 20 40 60 80 100 120
WFPS (% )
19
20. 1200
1000
Relación entre las tasas de
800 desnitrificación y el contenido
N2O-N (g ha d )
-1
-1
600
de humedad, y de nitratos en
el suelo
400
200
1400
0
40 60 80 100 120
N2O-N (TF) = -5329+66.3 x WFPS
1200 r2 = 0.46
WFPS (%)
1000 N 2O-N (0-N) = -2020+25.5 x WFPS
r2 = 0.26
N 2O-N (g ha d )
-1
800
-1
600
400
200 0-N
TF
0
80 82 84 86 88 90 92 94
WFPS (% )
Pérdidas de N-N2O acumuladas durante el
ciclo del trigo bajo SD y LC, con y sin N, y
sin y con 3000 kg ha-1 de residuos de trigo
25
0-N
0-N + res
Pérdidas de N-N 2O (kg ha -1)
20 100-N
100-N + res
15
10
5
0
LC SD
Siste ma de labranza
Aulakh y col. (1984).
20
21. Desnitrificación: efecto de la presencia de plantas
• Balcarce, Argiudol 100
típico, maíz regado
80
• Tasas de
desnitrificación 60
PLA (%)
– método de inhibición por
acetileno, 6 muestras sin 40
0N SPL
disturbar/parcela. 0N CPL
20 210 SPL
• Tratamientos 210 CPL
– Con y sin plantas de maíz 0
0 25 50 75 100 125 150
– 0 y 210 kg N/ha como
urea (voleo en V6) Días desde la siembra
Sainz Rozas, et al., 2004
Evolución de nitratos y tasa de desnitrificación
con o sin plantas de maíz y fertilización con N
80 450
Tasas de emisión de N 2 O-N (g ha d )
-1
0N SPL 0N SPL
0N CPL 400 0N CPL
-1
210 SPL 210 SPL
210 CPL 350 210 CPL
60
N-NO 3 (mg kg )
-1
300
250
40
-
200
150
20
100
50
0 0
0 25 50 75 100 125 150 0 25 50 75 100 125 150
Días desde la siembra Días desde la siembra
21
22. Relaciones entre las tasas de desnitrificación y los
poros llenos con agua y el contenido de nitrato
3. 0
Tasas de desnitrificaci ón (Log10 g ha -1 d-1 )
0N SPL 0N CPL 1.20
Tasa relati va de desnitrificación
2. 5 210N SPL 210N CPL
1.00
y= 0,031x - 0,47
2. 0 0.80
r2= 0,51
1. 5 0.60
1. 0 0.40
0.20
0. 5
0.00
0. 0
0 20 40 60 80 100
0 20 40 60 80 100
PLA (%) N-NO 3- (mg kg-1)
Desnitrificación: efecto de la presencia de plantas
18
• La presencia de plantas
16
de maíz reducen el
Pérdida acumulada (N kg/ha)
S/p ta C/p ta
14
contenido de humedad y
12
de nitratos en el suelo,
10
disminuyendo la
8
desnitrificación
6
4 • Las pérdidas de N por
2
desnitrificación bajo SD
0 pueden ser elevadas
0 210 durante los periodos de
Dosis de N (k g/ha) barbecho
22
23. Desnitrificación
• contenido de humedad del suelo
• concentración de nitratos
• disponibilidad de carbono
• pH y temperatura del suelo
Pérdidas por lixiviación de nitratos
• N: dosis, momento, fuente y método de aplicación
• Uso de inhibidores de la nitrificación
• Absorción de N por el cultivo
• Características del suelo que afectan el
movimiento del agua
• Cantidad y distribución de las precipitaciones,
cantidad y oportunidad de aplicación de riego
suplementario
23
24. Medición del lavado de nitrato
• Muestreo de suelo en solum: Medición del nitrato en el perfil o
en la solución drenante con capsulas cerámicas (Zamora et al.,
2005).
• Muestreo de suelo en profundidad Medición del nitrato en la
zona insaturada arriba de acuíferos, permite estimar el peligro de
contaminación de fuentes de agua potable (Costa et al., 2002).
• Muestreo de agua de drenaje de cuencas o áreas confinadas.
permite una medida integral del lavado de nitrato. Válido en
sitios con subsuelo impermeable.
• Lisímetro: Medición cuantitativa de nitrato y agua drenada en un
volumen de suelos. Tres tipos: Bloques de suelos no disturbados.
Tanques en los que el suelo ha sido removido para la instalación
del mismo. De tensión. Se coloca un plato de succión debajo de
la superficie del suelo. No tienen paredes.
El suelo no es un medio poroso homogéneo y
eléctricamente neutro
Repulsión-atracción aniónica
Movimiento por macroporos (by pass)
Convección,
difusión Exclusión Adsorción
dispersión aniónica aniónica
Macroporo
bypass
Lavado por
macroporo
24
25. Predicción del lavado de nitratos
• Modelo empírico (de Burns 1974). Divide al suelo en capas con sus
características. Cuando las precipitaciones exceden la evaporación, el
exceso de agua es adicionado a la capa subsuperficial del suelo y si esta
cantidad supera al contenido de agua a capacidad de campo, el exceso de
agua se mueve al horizonte inferior arrastrando una determinada cantidad de
solutos. Apto para suelos arenosos.
• Modelo determinístico (LEACHM Jemison et al., 1994). Predice el
movimiento de NO3- a través de la ecuación de convección-dispersión y a su
vez calcula el flujo de agua, flujo de calor, evapotranspiración,
volatilización, desnitrificación y absorción de N por el cultivo. No tiene en
cuenta el movimiento del agua a través de los macroporos
• Hall (1993) desarrolló un modelo para suelos bien estructurados en el cual
el agua se divide en tres compartimentos: el agua que se mueve a través de
los macroporos, de lento y rápido desplazamiento y el agua inmóvil. La
humedad en volumen correspondiente al agua móvil e inmóvil es
determinada de la curva característica de humedad. Se ha logrado una
adecuada predicción del movimiento de Br- y Cl- en suelos de textura fina
Cambio en la distribución de nitratos según el
modelo de Burns
N-NO3 (kg/ha)
PROFUNDIDAD (cm)
0
-50 0 10 20 30 40 50 60 70
-100
-150
-200
-250
INICIAL Lluvia(mm) 50 Lluvia(mm) 100
25
26. 100
Balcarce Tres Arroyos
80
N (kg ha-1)
60
40
20
0
Costa et al., 2003 0 100 200
Dosis de N (kg ha -1)
Evaluación de pérdida de nitrato en
monocultivo de maíz en Tres Arroyos
• Tres dosis de N: 0, 100 y 200 kg N ha-1
• Cápsulas de porcelana porosa (Lord & Shepherd,
1993)
• El volumen de agua drenada se estimó con el modelo
LEACHM versión LEACHW (Wagenet & Hutson,
1989)
LN = D*C
donde LN es el nitrato lavado por debajo de la zona
radical, D es el volumen de agua drenada y C es la
concentración de nitratos en la solución del suelo.
Zamora et al., 2005
26
27. Precipitaciones mensuales y temperatura
media mensual para el período analizado
Precipitaciones (mm)
E F M A M J J A S O N D Total
2000 151 34 55 240
2001 62 70 111 233 130 68 62 98 80 139 74 35 1162
2002 76 65 79 - 62 1 85 197 60 110 200 33 968
2003 7 51 31 13 53 4 38 35 28 197 80 - 537
1980-1999 90 72 83 80 68 41 38 45 56 73 86 94 826
T media (ºC)
2000 12,7 16,1 20,5
2001 23,2 22,9 18,9 13,4 10,8 8,5 6,3 10,5 10,7 14,8 16,9 20,9
2002 22,6 20,9 17,6 13,6 11,6 6,3 7,2 9,4 11,1 15,5 17,9 21,4
2003 23,7 21,8 20,0 12,8 11,5 9,2 7,0 7,9 12,1 15,1 17,4
1938-1999 22,8 21,8 19,0 14,7 11,2 8,0 7,5 9,0 11,4 14,5 17,8 20,9
160
Drenaje acumulado desde la última
1,0 m. 5
140
Ln concentración de nitratos
120 4
en el agua (mg l-1)
medición (mm)
100 3
80
2
60
1
40
20 0
0 -1
23/06/01
24/10/01
21/08/02
21/11/02
19/11/03
29/08/01
23/11/01
15/05/02
17/10/02
12/11/02
22/10/03
Las barras grises representan el drenaje acumulado y los cuadrados, triangulos y
circulos corresponden a la concentración de nitratos en la solución del suelo a 1 m de
profundidad para las dosis de 0, 100 y 200 kg N ha-1
27
28. Drenaje estimado a 1 m por el modelo
LEACHW para cada campaña y momento de
ocurrencia (periodo de cultivo o barbecho).
250
200 Cultivo Barbecho
Drenaje (mm)
150
100
50
0
2000/01 2001/02 2002/03
Pérdida de nitrato en monocultivo
de maíz en Tres Arroyos
2000/01 2001/02 2002/03
-1 -1 -1
Trat Kg N ha % Kg N ha % Kg N ha %
0N 23,9 - 6,9 - 7,4 -
100 N 67,8 44 20,8 14 30,3 23
200 N 77,1 27 21,7 7,5 41,6 17
160
17%
Pérdida por lavado (kg N ha )
-1
27%
120
80
40
0
0N 300 N 600 N
Kg N ha-1 38 119 140
Dosis de N (kg ha-1)
28
29. Lixiviación de nitrato
• Estación y clima: Generalmente las pérdidas son bajas en el verano.
Lluvias intensas pueden producir lavado debido al flujo por macroporos.
Dependerá del momento de aplicación del fertilizante. Lluvias otoñales e
invernales pueden lavar el NO3- residual debido a la recarga del perfil y a
la baja absorción de NO3-.
• Características del suelo: Las pérdidas son mayores en suelos Ar o con
mayor potencial de mineralización de N, que en suelos de textura fina o
bajos en potencialidad de liberación.
• Manejo: Menores pérdidas en ecosistemas naturales (bosques 3-4 kg ha-1
y-1. Los sistemas pastoriles extensivos, principalmente a base de
gramíneas, pierden muy poco NO3-. La labranza y la longitud del
barbecho aumenta la mineralización y puede incrementar las pérdidas.
Riegos adecuados pueden disminuir las pérdidas al aumentar la demanda
de nitrato. Riegos excesivos incrementan las pérdidas.
• Fertilización; Dosis que excedan los requerimientos incrementan las
pérdidas. Momento: aplicaciones en presiembra y única aumenta la
pérdida. Tipo de fertilizante: de lenta liberación disminuye la pérdida.
Transformaciones de N en el suelo
• Mineralización-inmovilización bruta y neta
• Factores
– Tamaño del sustrato orgánico lábil (No = MO
liviana o jóven)
– Temperatura del suelo
– Humedad del suelo
29
31. FRACCIONAMIENTO FÍSICO DE LA MO
Tamizado en seco o en húmedo de muestras de suelo
permite separar fracciones dediferente tamaño
A.- Fracción humificada, vieja o ligada a la fracción
mineral
< 0,05 mm C/N 10,7 a 14,8
B.- Fracción joven, más lábil y compuesta residuos en
descoposición y algo de MO humificada. De 0,05 a 0,15 mm
C/N 12,8 a 21.5
C.- MO de material grueso (MO grosera), proveniente de
residuos vegetales. >0,15mm C/N 19,4 a 27,1
La MO grosera es relativamente más lábil, mientras que la
asociada a la fracción de menor tamaño (As), es más
resistente al ataque microbiano.
La MO de tamaño entre 2 y 0,2 mm es definida como
MACRO (MOM)
La MO de 0,2 a 0,05 es definida como PARTICULADA
(POM)
FRACCIONAMIENTO BIOLÓGICO
Diferentes criterios.
Fácilmente disponibles para la degradación
Moderadamente disponibles para la degradación
Lentamente disponibles para la degradación (recalcitrante)
MO activa
MO pasiva
ETAPAS DE DESCOMPOSICIÓN MICROBIANA DE RESIDUOS
ORGANICOS EN EL SUELO
M. MINERAL
CANTIDAD INICIAL DE RESIDUO
1 ° ETAPA
BM CO2
2 ° ETAPA
BM CO2 BM CO2
CO2 BM CO2 BM CO2
4 ° Y SUCESIVAS ETAPAS
31
32. • Relación C/N microbiano promedio = 8/1
• 2/3 del C metabolizado evoluciona como CO2 y 1/3
es asimilado
• Relación C/N > 24/1 implica que deberán tomar N
del suelo (C les sobra). Si no hay N en el suelo, la
descomposición de residuos se frena.
MO del suelo
en función de
temperatura
y
precipitación
32
33. Producción de NO3- por incubación de (NH4)2SO4,
con contenidos variables de O2
Mineralización–inmovilización en función
de la concentración de N en el residuo
33
35. Mineralización de N
• Proporción del N total en el suelo
– 1 al 5% del N total
• Balance de N para el tratamiento testigo
• Modelos de mineralización
• Métodos bioquímicos
Estimación de la mineralización de N en
base a un tratamiento testigo
Nmin = Nacumulado + Nfinal - Ninicial
140
0N-LC
120 0N-SD
107
97 *
100 91
N (kg ha-1)
80 74
60
43 42
40 33
25
20
0
Ninorg (ini) Ninorg (fin) Nacum N min
Echeverría et al., 2001
35
36. Modelo para estimar la mineralización
de N (Nmin)
300 B past.
B agric.
250
TA agric.
D agric.
200
NO-3 (mg kg -1)
150
100
50
0
0 50 100 150 200 250
Tie m po (d)
Nm = No (1 - e-k35ºC)
Nm = N mineralizado al tiempo t (mg N kg-1 suelo)
No = N potencialmente mineralizable (mg N kg-1 suelo) a CC
K35ºC = constante de mineralización (0,0071 día -1)
t = tiempo (días)
Efecto de la temperatura sobre la
constante de mineralización
Nm = No (1 - e-kt) y kt=10 (6,2703-2580/(273 + C))
Nm = N mineralizado al tiempo t (mg N kg-1 suelo)
No = N potencialmente mineralizable (mg N kg-1 suelo)
kt = constante de mineralización
t = tiempo (días)
36
37. Efecto de la humedad sobre la
mineralización de N
120 120
Suelo de Balcarce Suelo de Tres Arroyos
100 100
N mineralizado (mg kg-1)
N mineralizado (mg kg-1)
80 80 CC
CC
60 60
PMP
40 40 PMP
AH
AH
20 20
0 0
0 10 20 30 40 0 10 20 30 40
Contenido de agua (%) Contenido de agua (%)
Agua útil = CC – PMP
Wmax - Wo
Corrección por humedad
Y = (4,7 + 93 X)/100
100 r2 = 0,88
En donde el contenido relativo de
Proporción del N mineralizado
y = 93x + 4,7
80
R2 = 0,88
humedad (X) es:
n = 157 X = (W - Wo)/(Wmax - Wo)
60
máximo
W=humedad del período a evaluar
40
Wo = humedad a PMP -4MPa
Wmax= humedad a CC -0,01 Mpa
20
Nm = No (1 - e-kt) . Y
0
Nmin: producción de N en un período de
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
tiempo dado
Proporción del rango de agua útil
No es el N potencialmnte mineralizable
kt es la constante de mineralización afectada
por temperatura
37
38. Valores de No (mg kg-1) y k 35 ºC (d-1) para
algunos suelos de la región pampeana
Localidad Manejo MO (%) pH (1:2.5) No Kº35
Rafaela Pastura 3.75 6.0 195 0.009
Rafaela Agricultura 2.57 6.4 130 0.010
Paraná Pastura 3.51 6.3 270 0.010
Paraná Agricultura 2.77 6.3 190 0.006
Balcarce Pastura 7.91 6.8 300 0.010
Balcarce Agricultura 5.02 6.0 180 0.006
Anguil Pastura 2.97 5.9 180 0.008
Anguil Agricultura 2.05 6.2 80 0.007
Variables de entrada del modelo
No
k ºC
Wmax = contenido de humedad a límite máximo
Wo = contenido de humedad a mínimo
Profundidad (cm) y densidad aparente (g/cm3).
Promedio de temperatura semanal de suelo
W = promedio de humedad semanal de suelo
38
39. Mineralización de N en cultivos de verano
300
250 No=300
No=180
N mine ralizado (kg/ha)
200 No=120
No=60
150
100
50
0
0 25 50 75 100
Contenido de agua (%)
Echeverr ía y Be rgonzi, 1995
Métodos bioquímicos
• Utilización de diferentes extractantes que
estiman fracciones lábiles de la MO
• Aminoazúcar (ISNT)
• Incubaciones de corta duración (Nan)
39
40. Combinación de parámetros geoposicionados
ISNT (illinois soil nitrogen test) y ACE (área de cuenca específica)
ISNT
ACE
Relación entre N potencialmente
mineralizable (No) y N anaeróbico (Nan)
400
y = 1,37 Nan + 83,17
2
R = 0,65
300
No (mg kg )
-1
200
1994-97
100
0
0 50 100 150 200
-1
Na (mg kg )
Echeverría et al. 2000
40