Efecto de la variabilidad de suelos manchoneados sobre el crecimiento y producción del cultivo de soja - Aimetta, Maria Bethania; Villarruel, Domingo Evaristo; Murgio, Marcos; Carrio, Alejandro Javier; Muñoz, Sebastián Andrés; Cazorla, Cristian Roman; Baigorria, Tomás; Pietrantonio, Julio; Conde, María Belén; Galarza, Carlos Martin (EEA Marcos Juárez, INTA, 2019)
En un complejo de suelos donde existe gran variabilidad en pH y conductividad eléctrica (Ce) se manifiestan diferencias en el crecimiento de soja, afectando el rendimiento. El objetivo del trabajo fue evaluar la variabilidad en el rendimiento del cultivo de soja en respuesta a la heterogeneidad de las propiedades químicas de un suelo “manchoneado” con elevado contenido de sodio intercambiable. El experimento se realizó en la localidad de San Marcos Sud, departamento Unión, sobre complejo de suelos, capacidad de uso VIws con 50% de suelos salino-sódicos. En un lote de soja (Syngenta SPS 4x4) se seleccionaron por mayor altura del cultivo seis zonas o manchones y dentro de cada una tres sectores: Alta Productividad (AP), Media Productividad (MP) y Baja Productividad (BP). En cada sitio se realizó la cosecha de un metro lineal de plantas en R8 y se determinó el rendimiento y sus componentes. En suelo se determinó la profundidad, pH y Ce de los dos primeros horizontes (H1 y H2). El rendimiento, y sus componentes fueron superiores en AP con respecto a MP y BP. El sector AP presentó siempre los menores valores de pH y Ce los cuales se correlacionaron alta y significativamente con los compontes del rendimiento. Además se detectaron altos coeficientes de determinación entre el rendimiento y las variables de suelo del segundo horizonte (H2). Tanto el pH como la Ce de H2 fueron variables de alta importancia en la determinación de los rendimientos observados. Si bien estas variables no son las únicas responsables de este comportamiento son de fácil determinación y bajo costo para ser utilizadas como indicadores de posibles niveles de producción de soja. En un futuro sería necesario ampliar la base de información para desarrollar ecuaciones de predicción de los rendimientos.