- INSTRUMENTO Posgrados - Fondo María Viñas
- BENEFICIARIO Federico Orsi de Los Reyes : Facultad de Agronomía
- SUBSIDIO UYU 505128
- FECHA DE INICIO 01.07.2018
- DURACIÓN 24 meses
- AÑO CONVOCATORIA 2018
- CÓDIGO POS_FMV_2018_1_1007829
- FASE CERRADO
- ESTADO Desistido (x beneficiario)
En Uruguay, el manejo del suelo sin laboreo y la rotación de cultivos con pasturas (García Préchac et al 2004; Siri-Prieto et al., 2005) ha sido uno de los cambios tecnológicos que más ha impactado en el balance de C (Baethgen W. et al., 1994; Ernst y Siri-Prieto, 2009; Salvo et al. 2014) y de N del suelo (Bordoli M., 2001; Barbazán et al 2011; García, F y González, M.F, 2013). En la actualidad, los sistemas agrícolas se han intensificado, y el período de pastura dentro de una rotación se ha reducido o eliminado, sustituyéndose la rotación de cultivo-pastura por cultivos continuos, siendo el principal cultivo de renta la soja. En este contexto de producción agrícola-intensivo, una opción de manejo es la rotación de cultivos renta con leguminosas anuales puras o en mezcla con gramíneas que no solo reduzcan la erosión, sino que también aporten N al sistema vía fijación simbiótica. Una de las vías para evaluar la residualidad de N de estos abonos verdes de leguminosas es modelar la mineralización de N luego de que el cultivo de cobertura se termine. Estos modelos, si luego se validan adecuadamente, pueden mejorar la comprensión de la dinámica de N en el suelo, y ser instrumentos valiosos para predecir el aporte de N a los cultivos renta. Esta información, en última instancia, va a servir para desarrollar sistemas agrícolas económicamente sostenibles y compatibles con el medio ambiente. En este trabajo se pretende validar dos métodos complementarios de estimación de aporte de N, uno basado en la mineralización neta de N del suelo desarrollado en Francia (Recous, 1994). y otro basado en la liberación de N del propio rastrojo, que viene siendo desarrollado en Georgia (EEUU) por un equipo dirigido por el Dr. Miguel Cabrera (com.pers. 2018) y que requiere de información acerca de la estructura bioquímica de la planta en términos de distribución de compuestos de C como celulosa, hemicelulosa y lignina. Estos modelos podrían ser usados luego en conjunción con datos climáticos locales para predecir el aporte de N desde situaciones productivas en tiempo real.