Enfoque morfogenético para mejorar la modelación biofísica de la calidad nutritiva de pasturas
Tesis para obtener el grado de Doctor en Ciencias Agrarias, de la Universidad Nacional de Mar del Plata, en octubre de 2018.
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| Publicado: |
Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Mar del Plata
2020
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| spelling | INTA76152021-08-20T16:47:40Z Enfoque morfogenético para mejorar la modelación biofísica de la calidad nutritiva de pasturas Insua, Juan Ramón Berone, German Dario Machado, Claudio Pastizales Morfogénesis Calidad Modelos de Simulación Pastures Morphogenesis Quality Simulation Models Pasturas Tesis para obtener el grado de Doctor en Ciencias Agrarias, de la Universidad Nacional de Mar del Plata, en octubre de 2018. La morfogénesis foliar de las plantas es la principal determinante de la dinámica de la calidad nutritiva de rebrotes de pasturas vegetativas. El objetivo del trabajo fue desarrollar un modelo de simulación de calidad foliar de pasturas de gramíneas, de base morfogenética, para integrar el efecto de la edad y el largo foliar sobre la digestibilidad en relación al manejo de la defoliación. El modelo se construyó y calibró con datos detallados de morfogénesis foliar, fibra detergente neutro (FDN), digestibilidad de la FDN (DFDN) y digestibilidad in vitro de láminas de festuca alta (Festuca arundinacea Schreb.). Luego el modelo se verificó con datos observados en pasturas de festuca alta (Argentina) y raigrás perenne (Estados Unidos) manejadas a distintas alturas de biomasa remanente y en distintas épocas del año. El modelo predijo más del 85 % de las variaciones de la calidad nutritiva de las pasturas debidas al efecto de diferentes alturas de remanente. En general, los estadísticos para las variables de calidad (FDN, DFDN y DMS) mostraron cuadrados medio de error < 0,05, R2 ≥ 0,8 y coeficientes de concordancia ≥ 0,8. Una vez evaluado, el modelo fue usado i) individualmente para explorar las respuestas de calidad forrajera a una amplia gama de combinaciones entre la altura de remanente (2-15 cm) e intervalo de defoliaciones (1-5 hojas por macollo); y ii) en integración con un modelo de crecimiento de plantas previamente calibrado para la ayuda de toma de decisiones en el manejo del pastoreo rotativo de un tambo de Estados Unidos. Las variaciones en calidad durante el rebrote de pasturas vegetativas provenientes de diferente altura de corte se debieron principalmente a los cambios de DFDN con el largo y edad foliar. Los resultados indicaron que la consideración de la dinámica de DFDN en relación a la morfogénesis foliar permitió mejorar la predicción de la calidad nutritiva entre un ~80 y 13% en comparación con los modelos de pasturas seleccionados. The leaf morphogenesis of plants is the most important determinant of the nutritive value dynamics in vegetative pasture regrowths. The aim was to develop a simulation model of the pasture nutritive value dynamics based on a morphogenetic approach that takes into account the effects of leaf age and leaf length on forage digestibility, in relation to defoliation management. The model was developed and evaluated with very detailed data from independent experiments on tall fescue (F. arundinacea), including descriptions of morphogenesis, neutral detergent fibre (NDF) and digestibility of NDF (NDFD) and dry matter (DMD) of leaf blades. The model simulated with high precision and accuracy the forage digestibility dynamics of pasture regrowths observed under different residual pasture heights during different growing seasons of two sites (Argentina and US). Main calculated statistics for NDF, NDFD and DMD were root mean square deviation < 0.05, R2 ≥ 0.8 and concordance correlation coefficient ≥ 0.8. The evaluated model was used i) to investigate the responses of forage nutritive value to several combinations of residual pasture heights (2-15 cm) and defoliation intervals (1-5 leaves per tiller); and ii) to integrate with a calibrated plant growth model as a decision support tool in the management of a rotational grazing system at US. Furthermore, the evaluated model quantifies the relevance of the NDFD as an explanatory variable to predict more than 85% of the DMD variations in pastures growing under different defoliation regimens. EEA Balcarce Fil: Insua, Juan Ramón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina 2020-07-24T19:58:09Z 2020-07-24T19:58:09Z 2018-10 info:ar-repo/semantics/tesis doctoral info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion http://hdl.handle.net/20.500.12123/7615 http://intrabalc.inta.gob.ar/dbtw-wpd/images/Insua-J-R-2018.pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Mar del Plata |
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