AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 308 Agron. Colomb. 26(2) 2008 SUELOS, FERTILIZACIÓN Y MANEJO DE AGUAS RESUMEN ABSTRACT Fecha de recepción: octubre 25 de 2007. Aceptado para publicación: julio 10 de 2008 1 Ingenieros agrónomos, Facultad de Agronomía, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. javrodri2@gmail.com; amgonzalezs@unal.edu.co 2 Profesor asociado, Facultad de Agronomía, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. frleivab@unal.edu.co 3 Profesor asistente, Facultad de Agronomía, Universidad Nacional de Colombia, Bogotá. lguerreroj@unal.edu.co Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz (Zea mays L.) en la Sabana de Bogotá Site-specific soil fertilization in maize crop (Zea mays L.) at Bogotá plateau Javier Rodríguez1, Aura María González1, Fabio Rodrigo Leiva2 y Laureano Guerrero3 Agronomía Colombiana 26(2), 308-321, 2008 Se realizó un ensayo en el Centro Agropecuario Marengo (CAM), Sabana de Bogotá, para evaluar el manejo de la fertilidad por sitio específico en un cultivo de maíz. Se instaló una cuadrícula regular de 32 puntos (25 m x 25 m) para muestreo de variables del suelo y de desarrollo y rendimiento del cultivo. Mediante análisis de componentes principales de variables químicas del suelo y su humedad y de rendimiento del cultivo inmediatamente anterior, se identificaron dos zonas de manejo de la fertilidad. En cada una se aplicó un tratamiento de fertilización, considerando la variabilidad específica del suelo (AP1 y AP2) y un testigo con fertilización convencional (CAM1 y CAM2). Las variables evaluadas en los 32 puntos fueron: contenido de humedad y densidad aparente, a 2 profundidades, 110 días después de siembra (dds); altura de planta a 55, 90 y 140 dds; índice foliar a 140 dds; análisis foliar a 150 dds; mazorcas cosechadas, hileras por mazorca, granos por hilera, peso mazorca con y sin amero a 160 dds. Para el análisis de datos se usó estadística descriptiva y geoestadística, incluyendo análisis estructural, kriging y va- lidación cruzada; igualmente se realizó un análisis de costos y beneficios, mediante presupuestos parciales, comparando AP1 y AP2 con CAM1 y CAM2. La metodología usada permitió identificar posibles distancias de muestreo para manejo de la fertilidad por sitio específico. Los mayores rendimientos y be- neficios financieros se obtuvieron en AP1. Este artículo presenta resultados y recomendaciones para el manejo de la fertilidad por sitio específico en maíz para la zona. Palabras clave: agricultura específica por sitio, agricultura de precisión, variabilidad, geoestadística, cultivos tropicales, suelos. A field test was conducted to assess site-specific fertility management in maize crop (Zea mays L.) at Agricultural Center Marengo (CAM), Bogotá plateau. A 32 point grid (25 m x 25 m) was used to measure soil properties, crop development and yield variables. Main component analysis was applied to soil chemical properties, moisture content and variables of development and yield of a previous maize crop and this let to identify two soil fertilization zones. In each one of such zones, two treatments were applied, one according to specific soil variability (AP1, AP2) and a control treatment based on commercial practices (CAM1, CAM2). Soil moisture content and bulk density were measured at two depths at 110 days after sowing (das), plant height at 55, 90 and 140 das, leaf area index at 140 das, leaf analysis at 150 das, and harvested corncobs, rows per corncob, kernels per row and corncob weight with and without husk. Results were assessed using descriptive statistics and geostatistics, including structural analysis, kriging and cross validation. A partial budget was used to compare cost-benefit results from AP1 and AP2 against CAM1 and CAM2. The approach used allowed to identify possible sampling distances in site-specific soil fertility management. The best crop yields and financial benefits were found in AP1. Results and recommendations for site-specific soil fertility for maize are given. Key words: site-specific agriculture, precision agriculture, variability, geostatistics, tropical crops, soils. Introducción Las propiedades del suelo pueden variar considerablemen- te por factores pedogenéticos (Burrough, 1993) y acción antrópica (Castrignanò et al., 2000). El conocimiento de esta variabilidad permite aplicar los insumos adecuados, en el sitio preciso y en las cantidades requeridas, según las condiciones particulares de los agroecosistemas (Leiva, 2003). Este manejo se constituye en una alternativa para una gestión precisa del cultivo, que permita aprovechar mejor los recursos existentes, administrar los insumos en el tiempo y en el espacio (Bongiovanni, 2004), incrementar la AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 308 06/10/2008 19:41:15 Rodríguez, González, Leiva y Guerrero. Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz... 309 productividad (Zhang et al., 2002) y reducir la degradación ambiental (Auernhammer, 2001). La fertilización por sitio específico consiste en aplicar de manera diferencial los fertilizantes, de acuerdo con el nivel de nutrientes de cada zona homogénea dentro del lote, resultando tantas dosis como áreas significativamente homogéneas existan en éste (Bouma et al., 1999). En esta concepción es común el uso de la geoestadística para: cuan- tificar y evaluar la variabilidad; caracterizar y cuantificar la dependencia espacial de variables por medio de análisis estructurales, utilizando variogramas y validación cruzada; estimar distancias de muestreo; producir mapas de contor- no y estimar valores de una variable en sitios no muestrea- dos por medio de kriging; identificar zonas homogéneas de manejo específico en campo y determinar correlaciones espaciales entre variables (Goovaerts, 1999). Si bien existen importantes ventajas con la agricultura por sitio específico, en el país esta concepción apenas comienza a ser desarrollada (Isaacs et al., 2004; Salamanca et al., 2007; Luengas et al., 2007). En este contexto se planteó la presente investigación con el objeto de evaluar el manejo de la fertilidad por sitio específico en un cultivo comercial de maíz (Zea mays), como aporte a su producción sostenible y competitiva en Colombia. Se seleccionó maíz por ser un producto base de la alimentación y un renglón importante de la economía nacional, con una producción para 2004 de 1.398.723 t y un área sembrada de 614.510 ha (Espinal et al., 2005); de estos totales, el departamento de Cundinamarca participó con un estimado de 10.760 ha en el segundo se- mestre de 2006 (Fenalce, 2007). La metodología descrita es aplicable para cultivos de maíz en cualquier piso térmico, aunque para este ensayo se adaptó a las condiciones de clima frío (Sabana de Bogotá). Este estudio hace parte del proyecto de investigación “Manejo sostenible de suelos en sistemas de cultivos transitorios bajo la concepción de agricultura de precisión”, del grupo de investigación De- sarrollo sostenible y gestión ambiental, de la Universidad Nacional de Colombia. Materiales y métodos El ensayo se realizó en el semestre B de 2006 en un cultivo de maíz, en el Centro Agropecuario Marengo (CAM) de la Universidad Nacional de Colombia, localizado en Mosque- ra (Cundinamarca), a 4° 42´ latitud norte y 74° 14́ longitud oeste y 2.543 msnm. El lote experimental, con un área de 2 ha, corresponde a suelos predominantemente Fluventic Humic Dystrudepts. Al inicio se definieron zonas de manejo de la fertilidad mediante un análisis de componentes principales (ACP) (Boruvka et al., 2007), usando SPSS versión 15. Con este fin se trabajó con información proveniente de un ensayo de agricultura de precisión realizado en un cultivo de maíz en dicho lote en el primer semestre de 2005, en el que se estableció una cuadrícula regular georreferenciada con 32 puntos de muestreo, distanciados 25 m x 25 m, para el muestreo de variables de suelo y de cultivo por punto. Para el ACP se usaron los resultados de dos análisis completos de suelos a nivel de laboratorio (uno previo al inicio del cultivo de 2005 y otro anterior al presente ensayo), las mediciones de contenido de humedad del suelo (CH), realizadas a partir de la siembra con una frecuencia mensual, y las variables de rendimiento de maíz de 2005. La tabla 1 muestra el análisis de suelos anterior al presente ensayo. Para el análisis de las variables químicas de suelo se realizó una prueba de correlación de Pearson entre éstas y las variables de ren- dimiento del cultivo, y con aquéllas de mayor correlación se hizo el ACP. Luego, se realizó el ACP para las variables de desarrollo y rendimiento del cultivo, incluyendo días a antesis masculina (DAM), días a antesis femenina (DAF), longitud de la planta en centímetros (LP), número de nudos (NN), número de hojas (NH), área foliar de la hoja inferior a la mazorca superior en centímetros cuadrados (AFHIS), área foliar de planta en centímetros cuadrados (AFT), peso seco parte aérea en gramos (PSAF), peso seco de la planta (PSP), diámetro de la mazorca con amero en centímetros (DMA), peso húmedo de la mazorca en gramos (PHM), peso húmedo por metro cuadrado (PHMC), número de mazorcas por metro cuadrado (NM) y rendimiento del cultivo en kilogramos por metro cuadrado (RC). Luego se usó una prueba de correlación de Pearson para comparar los primeros componentes de variabilidad quími- ca y de planta con los valores de contenido de humedad del suelo, y se seleccionaron aquellos contenidos de humedad que presentaron mayor correlación. A estos últimos se les aplicó ACP. Además, se usó una prueba de correlación de Pearson para correlacionar los componentes principales de las variables químicas, de contenido de humedad de suelo y de rendimiento del cultivo. A continuación, se efectuó el análisis estructural para cada uno de los componentes prin- cipales de las variables citadas, mediante GS+ versión 7, y se ajustó el semivariograma experimental al modelo teórico con mejor diferencia de cuadrados R2 y mayor estructura espacial C/(Co+C), donde: C es la meseta y Co, la pepita (Cerri et al., 2004). Para visualizar las áreas de manejo de la fertilidad, con esos modelos se utilizó kriging para generar mapas, empleando ArcGIS versión 9.1. Para evaluar el grado de bondad del kriging se utilizó validación cruzada. AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 309 06/10/2008 19:41:15 310 Agron. Colomb. 26(2) 2008 TA B LA 1 . A ná lis is d e su el os ( se m es tre A , 20 05 ) an te rio r al p re se nt e en sa yo ( se m es tre B , 20 06 ). L ot e de c ul tiv o de m aí z (Z ea m ay s) , C en tro A gr op ec ua rio M ar en go , U ni ve rs id ad N ac io na l d e C ol om bi a, M os qu er a (C un di na m ar ca ). P un to C E pH C O N C a K M g N a A l H C IC P C u Fe M n Zn B C H D A dS m -1 % m eq 10 0 g- 1 pp m % g cm -3 P1 0, 98 4, 9 3, 21 0, 28 8, 33 0, 62 2, 72 0, 78 0, 3 0, 18 22 ,7 4 > 14 0 2, 19 35 9 11 ,0 8 3, 70 0, 34 34 ,0 1, 09 7 P2 0, 87 4, 8 3, 09 0, 27 7, 92 0, 66 2, 47 0, 60 0, 52 0, 29 23 ,7 5 92 1, 93 37 1 4, 51 0, 43 0, 28 32 ,7 1, 17 8 P3 0, 34 4, 9 3, 43 0, 30 8, 19 0, 48 2, 58 0, 50 0, 64 0, 35 25 ,4 1 12 2 1, 85 36 4 3, 70 4, 54 0, 30 38 ,7 1, 09 4 P4 0, 98 4, 9 3, 65 0, 31 8, 54 0, 94 2, 89 0, 70 0, 52 0, 20 25 ,5 5 13 8 2, 39 33 9 11 ,0 7 2, 29 0, 19 39 ,1 1, 04 5 P5 0, 62 5, 0 3, 17 0, 27 8, 39 0, 51 2, 72 0, 67 0, 39 0, 15 22 ,8 0 13 2 2, 49 33 0 8, 30 17 ,7 1 0, 23 42 ,6 1, 07 7 P6 1, 60 4, 7 4, 26 0, 37 8, 11 0, 56 2, 93 1, 09 0, 55 0, 29 23 ,3 4 77 0, 84 40 4 2, 48 9, 61 0, 24 39 ,6 1, 12 0 P7 1, 55 4, 7 3, 98 0, 34 8, 67 0, 73 2, 76 1, 08 0, 46 0, 23 23 ,2 8 80 0, 63 41 2 2, 24 8, 52 0, 26 48 ,2 0, 97 8 P8 1, 65 4, 8 4, 27 0, 37 9, 09 0, 54 3, 09 1, 76 0, 50 0, 32 26 ,9 1 86 0, 66 38 6 1, 91 7, 38 0, 29 39 ,2 1, 13 9 P9 1, 55 4, 8 3, 89 0, 34 8, 46 1, 17 3, 09 1, 27 0, 50 0, 28 24 ,4 8 89 0, 82 40 2 1, 84 8, 54 0, 25 30 ,0 1, 10 5 P1 0 1, 62 4, 7 4, 15 0, 36 10 ,3 4 0, 65 3, 44 1, 15 0, 43 0, 23 26 ,3 1 13 1 0, 63 41 0 3, 76 8, 16 0, 33 36 ,8 0, 94 4 P1 1 1, 95 4, 7 3, 57 0, 31 7, 97 0, 40 3, 16 1, 20 0, 42 0, 24 22 ,1 9 68 0, 75 43 7 2, 38 9, 29 0, 42 38 ,7 1, 16 9 P1 2 2, 16 4, 9 3, 43 0, 30 9, 29 0, 54 3, 14 1, 26 0, 25 0, 15 23 ,4 4 65 1, 35 41 2 2, 33 9, 56 0, 39 38 ,6 1, 18 1 P1 3 1, 46 4, 9 3, 39 0, 29 8, 44 0, 50 2, 95 1, 18 0, 47 0, 17 24 ,0 0 10 7 0, 82 41 3 1, 55 7, 04 0, 69 39 ,6 1, 18 1 P1 4 1, 43 4, 8 2, 86 0, 25 8, 65 1, 33 2, 75 1, 23 0, 33 0, 17 23 ,7 5 12 0 0, 74 42 6 1, 56 6, 07 0, 60 40 ,2 1, 16 1 P1 5 1, 28 5, 0 3, 22 0, 28 9, 24 0, 67 2, 90 0, 97 0, 21 0, 13 22 ,2 3 12 6 1, 66 43 8 3, 82 17 ,2 9 0, 56 37 ,1 1, 13 2 P1 6 1, 50 4, 9 3, 12 0, 27 8, 67 0, 43 2, 73 1, 12 0, 42 0, 27 23 ,5 5 85 0, 94 40 7 1, 88 8, 37 0, 48 30 ,7 1, 03 8 P1 7 1, 43 5, 0 2, 82 0, 24 10 ,0 3 0, 67 3, 11 0, 95 0, 19 0, 16 23 ,9 4 12 8 1, 62 42 8 2, 69 14 ,5 1 0, 51 41 ,5 1, 01 4 P1 8 1, 26 4, 9 3, 35 0, 29 9, 37 0, 59 2, 91 0, 90 0, 37 0, 10 23 ,7 1 84 1, 28 41 9 2, 55 11 ,6 6 0, 73 32 ,6 1, 10 7 P1 9 2, 60 4, 8 3, 12 0, 27 9, 63 0, 43 3, 03 1, 45 0, 27 0, 13 23 ,2 8 83 1, 24 42 8 2, 56 12 ,0 4 0, 36 36 ,0 1, 18 3 P2 0 3, 18 4, 8 3, 15 0, 27 9, 89 0, 84 3, 18 1, 66 0, 25 0, 14 22 ,8 0 89 1, 21 42 1 2, 93 12 ,3 9 0, 42 32 ,1 1, 16 5 P2 1 2, 50 4, 8 2, 94 0, 25 9, 56 0, 38 3, 09 1, 44 0, 20 0, 13 23 ,6 9 63 1, 13 41 8 2, 17 10 ,0 8 0, 43 36 ,9 1, 22 4 P2 2 2, 10 4, 9 3, 31 0, 29 10 ,1 5 0, 76 3, 37 1, 22 0, 16 0, 12 24 ,9 3 79 0, 93 43 9 1, 82 11 ,7 0 0, 57 35 ,9 1, 17 6 P2 3 2, 25 4, 9 4, 25 0, 37 12 ,3 4 0, 68 3, 82 2, 07 0, 18 0, 17 30 ,2 8 11 5 0, 68 41 4 2, 35 6, 26 0, 82 39 ,0 1, 09 9 P2 4 3, 35 4, 9 3, 55 0, 31 9, 80 0, 60 3, 51 1, 91 0, 15 0, 15 24 ,3 5 76 1, 00 42 0 1, 48 9, 74 0, 67 33 ,5 1, 13 2 P2 5 4, 60 4, 7 3, 19 0, 27 10 ,0 1 0, 45 3, 72 2, 27 0, 17 0, 15 25 ,0 5 77 1, 04 42 9 3, 11 11 ,6 8 0, 41 32 ,2 1, 17 4 P2 6 2, 80 4, 8 4, 10 0, 35 10 ,8 8 0, 43 4, 04 1, 94 0, 23 0, 19 28 ,8 1 80 0, 6 40 8 2, 14 5, 56 0, 52 28 ,2 1, 09 6 P2 7 3, 90 4, 8 3, 32 0, 29 9, 99 0, 49 3, 51 1, 98 0, 12 0, 16 23 ,5 5 81 1, 08 42 9 3, 67 12 ,1 3 0, 64 29 ,1 1, 23 8 P2 8 3, 00 4, 9 3, 32 0, 29 9, 74 0, 52 3, 20 1, 83 0, 14 0, 15 23 ,4 2 81 1, 12 44 0 2, 61 12 ,3 9 0, 48 34 ,8 1, 19 4 P2 9 3, 55 4, 8 3, 09 0, 27 10 ,2 1 0, 48 3, 22 2, 09 0, 24 0, 12 25 ,4 1 10 6 0, 97 41 6 3, 55 9, 57 0, 71 33 ,3 1, 14 1 P3 0 2, 45 4, 9 3, 42 0, 29 10 ,4 0 0, 46 3, 08 1, 72 0, 19 0, 13 26 ,0 2 79 0, 96 41 7 1, 91 7, 96 0, 45 33 ,2 1, 20 1 P3 1 1, 65 5, 0 3, 32 0, 29 9, 30 0, 45 2, 85 1, 40 0, 29 0, 16 25 ,3 0 70 1, 00 43 3 1, 87 9, 53 0, 61 34 ,5 1, 18 8 P3 2 2, 35 4, 9 3, 42 0, 29 10 ,4 4 0, 45 3, 04 1, 85 0, 16 0, 14 26 ,7 7 11 2 1, 12 42 6 4, 30 13 ,6 5 0, 44 35 ,0 1, 17 3 C E, c on du ct iv id ad e lé ct ric a; C O , c ar bo no o rg án ic o; C IC , c ap ac id ad d e in te rc am bi o ca tió ni co ; C H , c on te ni do d e hu m ed ad y D A, d en si da d ap ar en te . AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 310 06/10/2008 19:41:16 Rodríguez, González, Leiva y Guerrero. Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz... 311 El análisis mencionado condujo a establecer dos zonas de manejo de la fertilidad para el presente ensayo (figura 1). La zona 1 presentó valores ligeramente superiores de P y Mn, mientras que la zona 2 presentó valores superiores de con- ductividad eléctrica (CE), Ca y Na. Con el fin de evaluar la fertilización a partir de la variabilidad específica del suelo, en cada zona se aplicaron dos tratamientos de fertilización: uno que corresponde a dicha variabilidad (AP) y el otro con la fertilización convencional para maíz que se usa para ese lote del CAM (testigo CAM) (tabla 2); así, cada zona quedó subdividida en dos subzonas. La fertilización se realizó manualmente. La aplicación de la urea se fraccionó: 50% a los 23 dds y el resto a los 53 dds. Los otros fertilizantes se aplicaron en una sola dosis con la primera dosis de urea. El manejo agronómico posterior fue homogéneo para todo el cultivo. La variedad de maíz que se utilizó fue la ICA V-508 tipo sogamoseño y la siembra se hizo mecanizada, con distancias entre plantas de 0,25 m y entre surcos de 0,83 m. Durante el ensayo se usó la cuadrícula regular de 32 puntos, como referente para hacer seguimiento por sitio de las características físicas del suelo y de las variables de desarrollo y rendimiento del cultivo. El semestre atípicamente lluvioso y el drenaje deficiente del lote afectaron el cultivo en las partes más bajas, particular- mente en algunos puntos de la subzonas CAM1 y AP2. Teniendo en cuenta que las zonas de manejo de la fertili- dad fueron definidas en función de los análisis químicos, los CH y la respuesta del cultivo anterior, se consideró importante evaluar en el presente ensayo el CH, así como la densidad aparente (DA) a los 110 dds, a dos rangos de profundidad del suelo, 0-0,20 m y 0,20-0,40 m. Para esto, se tomaron muestras con anillos de volumen conocido en cada uno de los puntos de la cuadrícula mencionada, para cada profundidad. Luego, en el laboratorio se determinó el CH por el método de la estufa a 105 °C durante 24 h y la DA mediante el método de volumen conocido. Para el cultivo se evaluaron, alrededor de cada punto de la cuadrícula, las variables que se mencionan a continuación: altura de planta (ALP), en 3 estados de desarrollo, a los 55 (ALPI), 90 (ALPII) y 140 dds (ALPIII), desde el suelo hasta la hoja superior; el índice foliar (IF), a los 140 dds, mediante el método de Montgomery (1911), con tres replicaciones por sitio; el análisis foliar a los 150 dds, determinando N total por el método micro-Kjeldahl y valoración volumétrica; el P y el B por calcinación y valoración colorimétrica y Ca, K, Mg, Cu, Fe, Mn y Zn mediante calcinación y valoración por espectrofotometría de absorción atómica. Además, se eva- luaron las variables de rendimiento, incluyendo: número de mazorcas cosechadas (MC); número de hileras de grano por mazorca (NHM); número de granos por hilera (GHM); peso de mazorca con amero (PA) y peso sin amero (PSA), a los 160 dds. Las tres primeras se determinaron por conteo directo y los pesos, con una balanza de precisión. El análisis de datos incluyó tanto estadística descriptiva como geoestadística. Para la primera se usó el software SPSS. Para la segunda, se efectuó el análisis estructural con GS+ para ajustar el semivariograma experimental a un modelo teórico, siguiendo el procedimiento descrito ante- riormente. Entonces, a las variables que presentaron distri- bución espacial definida se les aplicó kriging para generar mapas de contorno, usando ArcGIS versión 9.1. La bondad del kriging se evaluó mediante validación cruzada. Un aspecto crítico del manejo específico por sitio es el re- lacionado con su rentabilidad y la manera de justificar los costos de su implementación, frente a posibles ahorros de insumos o mejoras en el rendimiento del cultivo (Adrian et al., 2005; Leiva et al., 1997). Por tal razón, se realizó un análisis de presupuestos parciales, con el fin de evaluar los cambios en el beneficio financiero a causa del manejo por sitio específico, mediante comparación con el manejo convencional en el CAM (testigo comercial). El costo del fertilizante para cada subzona se calculó multiplicando la TABLA 2. Dosis de fertilizantes aplicados por zonas y subzonas en lote de maíz. Centro Agropecuario Marengo, Universidad Nacional de Colombia, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. Insumo Zonas para manejo específico por sitio Zonas de manejo convencional Subzona 1 (AP1) Subzona 2 (AP2) Subzona 1 y subzona 2 (CAM1 y CAM2) Urea (kg ha-1) 239,9 217,9 130,0 Superfosfato triple (SPT) (kg ha-1) 132,6 132,6 109,0 Sulfato de potasio (kg ha-1) 56,0 112,0 170,0 Agrimins (kg ha-1) 46,0 46,0 46,0 AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 311 06/10/2008 19:41:17 312 Agron. Colomb. 26(2) 2008 cantidad utilizada de kilos de cada fertilizante por su precio comercial de compra. Por su parte, los ingresos para cada subzona se determinaron multiplicando la cantidad de bultos cosechados por su precio comercial de venta. Resultados y discusión Para la definición de zonas de manejo de la fertilidad, el ACP correspondiente a las variables químicas de suelo mostró que los dos primeros componentes explicaron el 84,8% de la varianza (tabla 3a) y las variables de mayor peso fueron sodio (Na1) y magnesio (Mg1), del análisis previo al inicio del cultivo en 2005, y conductividad eléctrica (CE2), hierro (Fe2), magnesio (Mg2), manganeso (Mn2) y sodio (Na2 ), del análisis anterior al presente ensayo (tabla 4a). Por su parte, el ACP correspondiente a las variables de rendimiento del cultivo mostró que los dos primeros componentes explicaron 76,4% de la varianza (tabla 3b) y las variables de mayor peso fueron AFHIS, PSP, DMA, RC, PHM, NM, LP y DAF (tabla 4b). De otro lado, el ACP en el caso de la variable CH mostró que el primer componente TABLA 3. Análisis de componentes principales para la definición de zonas de manejo de fertilidad. Componentes escogidos: a) química de suelos; b) variables de rendimiento y c) contenido de humedad (CH). Cultivo de lote de maíz, Centro Agropecuario Marengo, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. a. Química de suelos Componente Valores iniciales Total % de varianza % acumulado 1 4,854 69,346 69,346 2 1,081 15,437 84,784 3 0,413 5,894 90,678 4 0,326 4,655 95,333 5 0,203 2,899 98,231 6 0,082 1,176 99,407 7 0,041 0,593 100,000 b. Variables de rendimiento Componente Valores iniciales Total % de varianza % acumulado 1 5,093 63,659 63,659 2 1,022 12,772 76,431 3 0,691 8,642 85,073 4 0,614 7,681 92,753 5 0,464 5,806 98,559 6 0,110 1,371 99,930 7 0,006 0,070 100,000 8 3,15E-016 3,93E-015 100,000 c. Contenido de humedad (CH) Componente Valores iniciales Total % de varianza % acumulado 1 2,4364 81,21 81,21 2 0,4497 14,99 96,20 3 0,1139 3,80 100,00 TABLA 4. Matriz de componentes del análisis de componentes principales par ala definición de zonas de manejo de fertilidad: a) química de suelos; b) variables de rendimiento y c) contenido de humedad (CH). Cultivo de lote de maíz, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. a. Química de suelos Variable† Componente 1 2 Mg1 0,930 0,199 Na1 0,868 -0,023 Mg2 0,846 0,367 Na2 0,914 0,197 Mn2 -0,618 0,721 Fe2 0,736 -0,546 CE2 0,872 0,220 CE, conductividad eléctrica † Los elementos seguidos por (1) corresponden a un análisis anterior al cultivo (2005-B) y por (2), al realizado a su inicio (2006-B). b. Variables de rendimiento Variable Componente 1 2 AFHIS 0,820 -0,079 PSP 0,615 0,023 DMA 0,870 0,471 RC 0,942 0,107 PHM 0,870 0,471 NM 0,610 -0,575 LP 0,864 -0,266 DAF -0,723 0,399 AFHIS, área foliar de la hoja inferior a la mazorca superior; PSP, peso seco de la planta; DMA, diámetro de la mazorca con amero; RC, rendimiento del cultivo; PHM, peso húmedo de la mazorca; NM, número de mazorcas; LP, longitud de la planta; DAF, días a antesis femenina. c. Contenido de humedad (CH) Muestras* Componente 1 CH2 0,82 CH6 0,94 CH7 0,94 * Tomadas 2, 6 y 7 meses después de la siembra, respectivamente. AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 312 06/10/2008 19:41:17 Rodríguez, González, Leiva y Guerrero. Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz... 313 FIGURA 1. Distribución de zonas de manejo de la fertilidad en un lote de maíz, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. Los números corresponden a los puntos de muestreo en la cuadrícula trazada en el lote. AP1 y AP2 son subzonas para manejo específico por sitio y CAM1 y CAM2, subzonas de manejo convencional. explicó 81,2% (tabla 3c) y las mediciones que tuvieron ma- yor peso fueron: CH2, 2 meses después de la siembra; CH6, 6 meses después de la siembra y CH7, 7 meses después de la siembra (tabla 4c). Mediante el análisis estructural y kriging se generaron mapas de contorno (resultados no mostrados en este artículo), que conllevaron al mapa de zonas de la fertilidad (fi gura 1). Los resultados con respecto al análisis de estadística des- criptiva mostraron variabilidad media, esto es entre 12% y 60% (Warrick y Nielsen, 1980) para el CH, para el análisis foliar y la mayoría de variables de desarrollo y rendimien- to del cultivo. En cuanto a las variables de suelo, el CH presentó más variabilidad en la segunda profundidad. De otro lado, la DA mostró variabilidad baja (<12%), con una mayor variabilidad para la segunda profundidad (tabla 5), lo que es concordante con lo hallado con el CH. Con respecto a las variables de desarrollo y de rendimiento del cultivo, se encontró mayor variación para ALPI, ALPII, IF, MC, GHM, PA y PSA, efecto asociado al exceso de humedad del lote y su repercusión sobre el desarrollo del cultivo, particularmente en algunos puntos de las subzonas CAM1 y AP2. La menor variación para altura de planta ocurrida en ALPIII sugiere que a esa fecha (140 dds) la mayo- ría de las plantas había alcanzado su altura total. El análisis foliar mostró valores dentro de los rangos normales para todas las variables, exceptuando el Mg, que resultó bajo; de otro lado, las mayores variaciones ocurrieron con N, P, Cu, Fe, Mn, Zn y B. La baja variación del número de hileras por mazorca indica que es una característica genética de la variedad (Fao, 1993). De acuerdo al resultado de la prueba estadística Shapiro- Wilk (tabla 6), las variables CH2, DA2, ALPI, ALPII, Mg, Fe, MC y GHM no presentaron distribución normal. Al no darse normalidad en estas variables, se procedió a realizar transformaciones logarítmicas (ln y log10) y raíz cuadrada, obteniéndose ajustes a distribución normal únicamente con ALPI, Mg y Fe. Para efectos del análisis geoestadístico, con éstas últimas variables se continuó trabajando con los datos transformados (tabla 7), mien- tras que con las demás se hizo con los datos originales. Las pruebas de Pearson mostraron correlación positiva de IF con ALPIII, indicando la relación entre tamaño de planta y área foliar (tabla 8). De otro lado, CH1 se co- rrelacionó negativamente con IF, evidenciando el efecto negativo del exceso de humedad sobre el desarrollo del cultivo, particularmente en algunos puntos de las sub- zonas CAM1 y AP2. Por su parte, las tres ALP se corre- lacionaron positivamente con el número de plantas por metro cuadrado (PLA), indicando que el mejor desarrollo vegetativo ocurrió donde hubo mayor población de plan- tas. La importancia de los nutrientes N y P se deduce de la correlación positiva de éstos con las ALP, PLA y PA. En el caso de N, estos resultados coinciden con lo encontrado por otros autores (Sinclair y Horie, 1989), que plantean que el N es defi nitivo para la efi ciencia fotosintética del cultivo y que a niveles subóptimos de abastecimiento esta efi ciencia se afecta seriamente. Por otra parte, el K mostró correlaciones negativas con la mayoría de las variables de rendimiento y desarrollo, contrario a lo reportado en la literatura (Ospina, 1999). Con relación al análisis estructural, se pudieron ajustar semivariogramas a la mayoría de variables, excepto para DA1, Mg, NHM, GHM, PA y PSA, que no presentaron dependencia espacial (tabla 9). Los valores de estructura espacial (C/(Co+C)) resultaron altos para las variables que mostraron dependencia espacial, lo mismo que los valores de r2, excepto para DA2, Zn, PLA y MC, presentando con- fi abilidad para el resto de variables. Según Kerry y Oliver (2004), las distancias de muestreo deben ser equivalentes a la mitad del rango de dependencia espacial. A partir de este criterio, y exceptuando a CH2, DA2, Ca, Cu, Zn y MC, los resultados sugieren que las demás variables que presentaron dependencia espacial se pueden muestrear a distancias mayores a la empleada en la presente investiga- ción (25 m). Con respecto a rendimientos del cultivo de maíz, el mapa de MC muestra que la subzona AP1 tuvo el mejor compor- tamiento, seguido por la zona CAM 2 (fi gura 2a). Las otras subzonas AP2 y CAM1 presentaron bajos rendimientos, AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 313 06/10/2008 19:41:18 314 Agron. Colomb. 26(2) 2008 TABLA 5. Análisis estadístico descriptivo de variables de suelo, desarrollo y rendimiento del cultivo de lote de maíz. Centro Agropecuario Marengo, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. Variable Media Mediana Asimetría Curtosis Mínimo Máximo Varianza CV (%) Variables de suelo Contenido de humedad 1 (CH1)† (%) 36,43 36,78 0,485 -0,551 26,71 50,31 39,389 17,22 Contenido de humedad 2 (CH2)† (%) 41,49 40,07 2,732 8,714 30,83 90,61 153,509 29,90 Densidad aparente 1 (DA1)† (g cm-3) 1,08 1,09 -0,214 -0,811 0,89 1,22 0,008 8,09 Densidad aparente 2 (DA2)† (g cm-3) 1,13 1,17 -1,017 1,249 0,86 1,30 0,009 8,31 Variables de desarrollo del cultivo Altura planta I (ALPI) †† (cm) 32,55 31,00 1,509 4,726 23,00 57,70 46,506 20,95 Altura planta II (ALPII) †† (cm) 64,48 65,33 0,139 -1,319 42,30 93,30 253,362 24,68 Altura planta III (ALPIII) †† (cm) 180,10 180,33 0,356 0,059 137,00 235,00 501,061 12,42 Índice foliar (IF) (cm2) 1.625,13 1.485,43 0,546 -0,420 839,00 2.786,60 251.422,980 30,85 Variables según resultado del análisis foliar N (%) 2,80 2,89 -0,42 -0,94 1,53 3,78 0,37 21,42 P (%) 0,28 0,28 0,42 -0,54 0,19 0,43 0,004 21,42 Ca (%) 0,39 0,39 -0,36 -0,31 0,28 0,48 0,002 12,60 K (%) 2,10 2,11 -0,41 -0,38 1,54 2,49 0,06 11,57 Mg (%) 0,13 0,12 0,65 -0,64 0,09 0,18 0,001 17,96 Cu (mg kg-1) 6,35 6,25 0,17 -0,45 3,70 10,00 2,65 25,51 Fe (mg kg-1) 173,90 160,00 1,01 0,74 114,00 302,00 2.087,05 26,26 Mn (mg kg-1) 49,96 48,00 0,36 -0,86 26,00 79,00 209,96 29,00 Zn (mg kg-1) 38,55 36,15 0,918 0,68 22,90 66,50 97,29 25,57 B (mg kg-1) 12,03 11,95 0,44 -0,26 6,90 18,20 8,31 23,94 Variables de rendimiento del cultivo Plantas/m2 (PLA) 3,79 3,80 -0,27 -0,73 0,70 6,20 1,92 36,52 Mazorcas cosechadas/m2 (MC) 1,50 1,10 1,09 0,93 0,00 5,10 1,97 93,47 Hileras por mazorca (NHM) 3,96 3,90 0,34 0,07 3,30 4,80 0,12 8,89 Granos por hilera de mazorca (GHM) 5,86 6,30 -0,68 -0,60 3,80 7,30 0,97 16,75 Peso con amero (PA) (g) 85,72 85,60 0,09 -1,07 51,50 115,10 339,53 21,49 Peso sin amero (PSA) (g) 55,60 53,20 0,37 -1,16 36,20 81,90 183,62 24,37 CV, coeficiente de variación † Muestras tomadas a: 1) 0-0,20 m de profundidad; 2) 0,20-0,40 m de profundidad †† Medida a: (I) 55 días después de la siembra (dds); (II) 90 dds y (III) 140 dds en parte debido al exceso de humedad (figura 2a-c). Este resultado confirma las ventajas de la fertilización por sitio específico, siempre y cuando se controlen otros factores que puedan afectar negativamente el cultivo. El efecto positivo del N y del P sobre el desarrollo y rendimiento del cultivo se evidencia al comparar las figuras 2a, 2d, 3a y 3b. El análisis de suelos anterior al presente ensayo indica que estos dos nutrientes se encontraban en valores intermedios (tabla 1). De otro lado, la situación ya planteada con el K se reafirma al contrastar las figuras 2a y 2d con la figura 3c. Esto ocurrió a pesar de que este nutriente presentó valores altos en el análisis mencionado. En el análisis de costos se encontró que el mayor valor por concepto de los fertilizantes ocurrió en la subzona AP2, seguido por CAM1 y CAM2 (tabla 10). En el presupuesto parcial no se tuvieron en cuenta los costos de mano de obra para la aplicación ni aquellos para el muestreo en el suelo y el cultivo, puesto que fueron prácticamente iguales en todos los tratamientos. Los costos de análisis de labo- ratorio, iguales para cada subzona y que ascendieron a $2’240.000 para los 32 puntos, tampoco fueron tenidos en cuenta. Este costo es un aspecto crítico en la fertilización por sitio específico, por lo que es necesario investigar mé- todos alternativo de campo y laboratorio a fin de reducir AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 314 06/10/2008 19:41:19 Rodríguez, González, Leiva y Guerrero. Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz... 315 que el rendimiento estuvo afectado por el régimen atípico excesivo de lluvias ocurrido durante el ciclo de cultivo, en particular en algunos puntos de las subzonas CAM1 y AP2, el análisis financiero corrobora las bondades del manejo por sitio específico. Conclusiones y recomendaciones El análisis realizado mediante pruebas de correlación de Pearson y ACP permitió identificar zonas para manejo TABLA 6. Resultados de las pruebas de normalidad para las variables de suelo, desarrollo y rendimiento del cultivo usando la prueba estadística Shapiro-Wilk. Lote de maíz, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. Variables Statistic Sig.* Variables de suelo y desarrollo del cultivo Contenido de humedad 1 (CH1)† 0,956 0,216 Contenido de humedad 2 (CH2)† 0,693 0,000 Densidad aparente 1 (DA1)† 0,969 0,465 Densidad aparente 2 (DA2)† 0,928 0,035 Altura planta I (ALPI) †† 0,852 0,000 Altura planta II (ALPII) †† 0,923 0,025 Altura planta III (ALPIII) †† 0,984 0,907 Índice foliar (IF) 0,943 0,091 Variables según resultado del análisis foliar Nitrógeno (N) 0,944 0,097 Fósforo (P) 0,958 0,247 Calcio (Ca) 0,973 0,597 Potasio (K) 0,960 0,281 Magnésio (Mg) 0,908 0,010 Cobre (Cu) 0,972 0,566 Hierro (Fe) 0,922 0,023 Manganeso (Mn) 0,958 0,239 Zinc (Zn) 0,936 0,057 Boro (B) 0,968 0,440 Variables de rendimiento del cultivo Plantas/m2 (PLA) 0,968 0,447 Mazorcas cosechadas/m2 (MC) 0,883 0,002 Hileras por mazorca (NHM) 0,962 0,448 Granos por hilera de mazorca (GHM) 0,915 0,038 Peso con amero (PA) 0,956 0,334 Peso sin amero (PSA) 0,923 0,059 † Muestras tomadas a: 1) 0- 0,20 m de profundidad; 2) 0,20- 0,40 m de profundidad † † M e did a a : ( I ) 5 5 día s d e s p u é s d e l a sie m b r a (dd s); ( I I ) 9 0 d d s y ( I I I ) 14 0 d d s * Cuando sig < 0,05, se considera que la variable no tiene comportamiento normal. su impacto en la rentabilidad de cultivos comerciales bajo esta concepción (Leiva, 2006). Al comparar los rendimientos entre las diferentes subzonas, se encuentra que AP1 fue superior en 71% a CAM1 y en 40% a CAM2. Sin embargo, esta última subzona tuvo un rendimiento 31% mayor que AP2 (tabla 11). De otro lado, la diferencia en ingreso neto indica que la subzona AP1, donde se aplicó la mayor dosis de fertilizante nitrogenado, proporcionó mayor beneficio económico. No obstante TABLA 7. Resultados de las prueba de normalidad Shapiro-Wilk, transformando las variables que no presentaron comportamiento normal. Cultivo de lote de maíz, Mosquera (Cundinamarca). Se- mestre B, 2006. Variables* Shapiro-Wilk Variables de suelo y desarrollo del cultivo ln CH2 0,000 log10 CH2 0,000 Raíz cuadrada CH2 0,000 ln DA2 0,006 log10 DA2 0,006 Raíz cuadrada DA2 0,015 ln ALPI 0,177 log10 ALPI 0,184 Raíz cuadrada ALPI 0,034 ln ALPII 0,028 log10 ALPII 0,021 Raíz cuadrada ALPII 0,036 Variables según resultado del análisis foliar ln Mg 0,086 log10 Mg 0,086 Raíz cuadrada Mg 0,046 ln Fe 0,435 log10 Fe 0,435 Raíz cuadrada Fe 0,133 Variables de rendimiento del cultivo Raíz cuadrada MC 0,029 ln GHM 0,007 log10 GHM 0,007 Raíz cuadrada GHM 0,015 ln, log a rit mo n at ur al; log 10, logaritmo en b a se 10; CH2, contenido de humedad a 0,20- 0,40 cm de profundidad; DA 2, densidad aparente a 0,20- 0,40 cm de profundi- dad; ALPI, altura de la planta 55 días después de la siembra (dds) y ALPII, altura de la planta 90 dds; MC, mazorcas cosechadas/m2 y GHM, gramos por hilera de mazorca. * Para la variable se obtuvo 0 en algunos puntos de la grilla, por lo que la única transformación posible fue la de raíz cuadrada; sin embargo, los datos siguieron siendo no normales. Para las siguientes pruebas se usó la transformación logaritmo natural (ln) para las variables ALPI, Mg y Fe. AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 315 06/10/2008 19:41:20 316 Agron. Colomb. 26(2) 2008 TA B LA 8 . C oe fic ie nt es d e co rr el ac ió n de P ea rs on * pa ra la s va ria bl es d e su el o, d es ar ro llo y r en di m ie nt o de u n cu lti vo d e lo te d e m aí z. C en tro A gr op ec ua rio M ar en go , U ni ve rs id ad N ac io na l d e C ol om bi a, M os qu er a (C un di na m ar ca ). S em es tre B , 2 00 6. ln A LP I A LP II A LP II I IF C H 1 C H 2 D A1 D A 2 N P C a K ln M g C u ln F e M n Zn B P LA M C N H M G H M P A P S A ln A LP I 1 ,6 19 ,9 97 ,4 51 -, 32 3 -, 24 7 ,0 92 ,1 54 ,5 15 ,6 09 ,0 46 -, 29 0 -, 09 7 ,2 68 -, 46 1 ,4 56 ,2 58 ,2 57 ,2 55 ,4 01 ,2 01 -, 05 6 ,2 01 ,2 17 AL P I I ,6 19 1 ,6 22 -, 07 3 -,1 79 -, 32 8 -,1 84 ,2 06 ,6 61 ,6 88 ,3 66 -, 44 6 -, 09 3 ,2 88 -, 64 4 ,5 44 ,2 41 -, 28 5 ,5 15 ,4 82 ,1 93 ,2 28 ,3 41 ,3 58 AL P I II ,9 97 ,6 22 1 ,4 54 -, 32 6 -, 25 6 ,1 19 ,1 74 ,5 12 ,6 05 ,0 39 -, 29 3 -,1 14 ,2 76 -, 44 1 ,4 64 ,2 75 ,2 66 ,2 69 ,4 09 ,2 11 -, 05 3 ,2 16 ,2 36 IF ,4 51 -, 07 3 ,4 54 1 -, 38 9 -,1 44 ,3 82 ,2 37 -, 06 7 ,0 96 -,1 54 ,0 17 -, 08 7 -, 06 0 ,0 39 ,0 54 ,2 97 ,4 39 -,1 90 -, 07 7 -, 06 9 -, 26 6 -, 21 2 -,1 07 C H 1 -, 32 3 -,1 79 -, 32 6 -, 38 9 1 ,6 85 ,0 07 -, 49 6 -,1 68 -, 34 9 -, 27 7 ,1 88 ,1 56 ,0 12 ,2 03 -, 34 1 -, 45 8 -, 27 0 -, 02 6 -, 32 3 -, 00 8 ,0 58 -, 03 6 -,1 09 C H 2 -, 24 7 -, 32 8 -, 25 6 -,1 44 ,6 85 1 ,0 97 -, 78 4 -, 02 6 -, 20 5 -, 25 1 ,1 02 ,2 42 -, 01 0 ,1 08 -, 21 9 -, 35 3 -, 04 7 -,1 17 -, 22 6 -, 05 8 -, 05 0 ,1 33 ,0 08 D A1 ,0 92 -,1 84 ,1 19 ,3 82 ,0 07 ,0 97 1 ,2 10 -,1 59 -,1 87 -, 38 2 ,0 95 ,0 08 -, 21 5 ,0 90 -, 27 2 -, 04 4 ,3 82 ,1 53 ,1 07 ,2 23 -,1 10 ,2 13 ,3 03 D A 2 ,1 54 ,2 06 ,1 74 ,2 37 -, 49 6 -, 78 4 ,2 10 1 -, 07 8 ,0 87 ,1 65 -,1 16 -, 01 0 -, 23 9 -, 05 4 ,0 94 ,3 61 ,0 88 ,0 45 ,1 45 -, 00 7 -, 05 4 -,1 75 -, 04 6 N ,5 15 ,6 61 ,5 12 -, 06 7 -,1 68 -, 02 6 -,1 59 -, 07 8 1 ,8 33 ,3 48 -, 63 2 ,1 42 ,4 72 -, 46 5 ,6 84 ,4 11 -, 27 6 ,1 32 ,3 63 ,1 81 ,3 19 ,4 82 ,4 80 P ,6 09 ,6 88 ,6 05 ,0 96 -, 34 9 -, 20 5 -,1 87 ,0 87 ,8 33 1 ,2 43 -, 70 2 -, 01 5 ,2 86 -, 61 7 ,8 30 ,5 33 -,1 09 ,1 49 ,4 16 -,1 62 ,3 85 ,3 63 ,3 88 C a ,0 46 ,3 66 ,0 39 -,1 54 -, 27 7 -, 25 1 -, 38 2 ,1 65 ,3 48 ,2 43 1 ,0 67 ,4 15 ,2 39 -, 03 5 ,3 85 ,3 52 -,1 09 -, 03 8 ,2 24 ,2 46 ,0 33 -, 02 2 -, 05 7 K -, 29 0 -, 44 6 -, 29 3 ,0 17 ,1 88 ,1 02 ,0 95 -,1 16 -, 63 2 -, 70 2 ,0 67 1 ,0 35 ,0 54 ,4 54 -, 48 8 -, 27 1 ,1 99 -,1 31 -,1 24 ,2 61 -, 46 2 -, 36 6 -, 45 4 ln M g -, 09 7 -, 09 3 -,1 14 -, 08 7 ,1 56 ,2 42 ,0 08 -, 01 0 ,1 42 -, 01 5 ,4 15 ,0 35 1 -,1 54 ,0 71 ,0 92 ,2 06 -, 02 6 -,1 20 ,1 32 ,1 36 -, 05 9 ,0 99 ,0 47 C u ,2 68 ,2 88 ,2 76 -, 06 0 ,0 12 -, 01 0 -, 21 5 -, 23 9 ,4 72 ,2 86 ,2 39 ,0 54 -,1 54 1 ,0 20 ,1 08 ,0 76 -, 33 3 -, 07 6 ,0 57 ,2 67 -,1 50 -, 09 7 -, 07 7 ln F e -, 46 1 -, 64 4 -, 44 1 ,0 39 ,2 03 ,1 08 ,0 90 -, 05 4 -, 46 5 -, 61 7 -, 03 5 ,4 54 ,0 71 ,0 20 1 -, 36 0 ,0 39 ,2 36 -, 32 9 -, 41 7 -, 06 6 -, 25 4 -, 34 5 -, 34 5 M n ,4 56 ,5 44 ,4 64 ,0 54 -, 34 1 -, 21 9 -, 27 2 ,0 94 ,6 84 ,8 30 ,3 85 -, 48 8 ,0 92 ,1 08 -, 36 0 1 ,6 69 ,0 29 ,1 41 ,4 0 -,1 14 ,3 48 ,3 63 ,2 93 Zn ,2 58 ,2 41 ,2 75 ,2 97 -, 45 8 -, 35 3 -, 04 4 ,3 61 ,4 11 ,5 33 ,3 52 -, 27 1 ,2 06 ,0 76 ,0 39 ,6 69 1 ,1 39 -,1 17 ,2 91 -, 23 9 ,0 52 ,0 99 ,1 14 B ,2 57 -, 28 5 ,2 66 ,4 39 -, 27 0 -, 04 7 ,3 82 ,0 88 -, 27 6 -,1 09 -,1 09 ,1 99 -, 02 6 -, 33 3 ,2 36 ,0 29 ,1 39 1 -, 03 5 ,0 59 -, 04 1 ,1 22 ,2 78 ,2 67 PL A ,2 55 ,5 15 ,2 69 -,1 90 -, 02 6 -,1 17 ,1 53 ,0 45 ,1 32 ,1 49 -, 03 8 -,1 31 -,1 20 -, 07 6 -, 32 9 ,1 41 -,1 17 -, 03 5 1 ,4 92 ,2 23 ,3 48 ,5 68 ,5 64 M C ,4 01 ,4 82 ,4 09 -, 07 7 -, 32 3 -, 22 6 ,1 07 ,1 45 ,3 63 ,4 16 ,2 24 -,1 24 ,1 32 ,0 57 -, 41 7 ,4 00 ,2 91 ,0 59 ,4 92 1 ,0 37 ,2 24 ,2 57 ,2 41 N H M ,2 01 ,1 93 ,2 11 -, 06 9 -, 00 8 -, 05 8 ,2 23 -, 00 7 ,1 81 -,1 62 ,2 46 ,2 61 ,1 36 ,2 67 -, 06 6 -,1 14 -, 23 9 -, 04 1 ,2 23 ,0 37 1 -,1 86 ,3 00 ,2 83 G H M -, 05 6 ,2 28 -, 05 3 -, 26 6 ,0 58 -, 05 0 -,1 10 -, 05 4 ,3 19 ,3 85 ,0 33 -, 46 2 -, 05 9 -,1 50 -, 25 4 ,3 48 ,0 52 ,1 22 ,3 48 ,2 24 -,1 86 1 ,5 79 ,6 27 PA ,2 01 ,3 41 ,2 16 -, 21 2 -, 03 6 ,1 33 ,2 13 -,1 75 ,4 82 ,3 63 -, 02 2 -, 36 6 ,0 99 -, 09 7 -, 34 5 ,3 63 ,0 99 ,2 78 ,5 68 ,2 57 ,3 00 ,5 79 1 ,9 54 PS A ,2 17 ,3 58 ,2 36 -,1 07 -,1 09 ,0 08 ,3 03 -, 04 6 ,4 80 ,3 88 -, 05 7 -, 45 4 ,0 47 -, 07 7 -, 34 5 ,2 93 ,1 14 ,2 67 ,5 64 ,2 41 ,2 83 ,6 27 ,9 54 1 * Lo s co ef ic ie nt es d e co rr el ac ió n m ay or es a 0 ,4 0 se c on si de ra ro n si gn ifi ca tiv os . ln , l og ar itm o na tu ra l; AL P I , a ltu ra d e la p la nt a 55 d ía s de sp ué s de la s ie m br a (d ds ); A LP II, al tu ra d e la p la nt a 90 d ds ; A LP III , a ltu ra d e la p la nt a 14 0 dd s; IF , í nd ic e fo lia r; C H 1, c on te ni do d e hu m ed ad a 0 -0 ,2 0 cm d e pr of un di da d; C H 2, c on te ni do d e hu m ed ad a 0 ,2 0- 0, 40 cm d e pr of un di da d; D A1 , d en si da d ap ar en te a 0 -0 ,2 0 cm d e pr of un di da d; D A 2, d en si da d ap ar en te a 0 ,2 0- 0, 40 c m d e pr of un di da d; P LA , p la nt a/ m 2 ; M C , m az or ca s co se ch ad as ; N H M , h ile ra s de g ra no p or m az or ca ; G H M , g ra no s po r h ile ra ); PA , p es o de m az or ca c on am er o y PS A, s in a m er o. AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 316 06/10/2008 19:41:21 Rodríguez, González, Leiva y Guerrero. Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz... 317 TABLA 9. Análisis estructural de variables de suelo, desarrollo y rendimiento del cultivo de lote de maíz. Centro Agropecuario Marengo, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. Variable Modelo Co Co+C Rango efectivo (m) del modelo Ra 2 Rb 2 C/(C+Co) Variables de suelo y desarrollo del cultivo Contenido de humedad 1 (CH1) Gaussiano 16,200 63,400 167,140 0,970 0,404 0,744 Contenido de humedad 2 (CH2) Esférico 0,100 116,800 29,600 0,000 0,000 0,999 Densidad aparente 1 (DA1) EPP 0,00751 0,00751 – 0,000 – 0,000 Densidad aparente 2 (DA2) Exponencial 0,00001 0,00839 30,600 0,220 0,043 0,999 ln (ALPI) Esférico 0,0068 0,024 193,900 0,870 0,162 0,717 Altura planta-II (ALPII) Exponencial 18,000 346,900 210,900 0,859 0,490 0,948 Altura planta-III (ALPIII) Exponencial 191,000 792,900 279,900 0,833 0,185 0,759 Índice foliar (IF) Gaussiano 167.000,0 484.500,000 192,770 0,996 0,183 0,655 Variables según resultado del análisis foliar N Esférico 0,037 0,384 61,700 1,000 0,401 0,904 P Gaussiano 0,00171 0,00471 130,760 0,999 0,376 0,637 Ca Gaussiano 0,00004 0,0021 8,310 0,000 0,000 0,979 K Exponencial 0,007 0,0613 74,700 1,000 0,071 0,886 ln Mg EPP 0,03343 0,03343 – 0,000 – 0,000 Cu Esférico 0,132 2,765 45,200 0,819 0,150 0,952 ln Fe Exponencial 0,03240 0,1677 632,700 0,809 0,055 0,807 Mn Gaussiano 101,800 210,000 99,930 1,000 0,311 0,515 Zn Exponencial 0,100 87,870 37,800 0,161 0,091 0,999 B Gaussiano 0,650 12,110 63,040 1,000 0,525 0,946 Variables de rendimiento del cultivo Plantas/m2 (PLA) Exponencial 1,287 3,294 589,200 0,472 0,072 0,609 Mazorcas cosechadas/m2 (MC) Exponencial 0,001 1,618 26,400 0,017 0,180 0,999 Hileras por mazorca (NHM) EPP 0,13455 0,13455 – 0,000 – 0,000 Granos por hilera de mazorca (GHM) EPP 0,88380 0,8838 – 0,000 – 0,000 Peso con amero (PA) EPP 320,31971 320,31971 – 0,000 – 0,000 Peso sin amero (PSA) EPP 173,94948 173,94948 – 0,000 – 0,000 EPP, efecto pepita puro; Co, pepita, C, meseta; Ra 2, R2 de variograma; Rb 2, R2 de validación cruzada. de la fertilidad por sitio específico y establecer dosis requeridas de fertilizantes para cada una de ellas. Igual- mente, se encontraron otros factores limitantes de la producción, tal como ocurrió con el exceso de humedad durante el ciclo del cultivo, que afectó el rendimiento en algunas partes del lote. La metodología usada, con base en estadística descriptiva y geoestadística, mostró ser adecuada para la gestión de los datos y la toma de decisiones sobre fertilización. El análisis de los semivariogramas permitió identificar po- sibles distancias de muestreo con fines de manejo específico por sitio para los suelos analizados. Sin embargo, se reco- mienda mayor investigación para adaptar la metodología AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 317 06/10/2008 19:41:22 318 Agron. Colomb. 26(2) 2008 FIGURA 2. Mapas de MC, CH1, CH2 y ALPIII en un lote de maíz. Centro Agropecuario Marengo, Universidad Nacional de Colombia, Mosquera. Semestre B, 2006. AP1 y AP2 son subzonas para manejo específico por sitio y CAM1 y CAM2, subzonas de manejo convencional. AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 318 06/10/2008 19:41:24 Rodríguez, González, Leiva y Guerrero. Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz... 319 FIGURA 3. Mapas de N, P y K en un lote de maíz. Centro Agropecuario Marengo, Universidad Nacional de Colombia, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. AP1 y AP2 son subzonas para manejo específico por sitio y CAM1 y CAM2, subzonas de manejo convencional. AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 319 06/10/2008 19:41:25 320 Agron. Colomb. 26(2) 2008 TABLA 10. Costos de fertilizantes empleados en el lote 8 de maíz, Centro Agropecuario Marengo, Universidad Nacional de Colombia, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. Insumo Precio ($/kg)* Cantidad utilizada en zonas para manejo específico por sitio (kg ha-1) Cantidad utilizada en zonas de manejo convencional (kg ha-1) Costo fertilizantes AP1 ($) Costo fertilizantes AP2 ($) Costo fertilizantes CAM1 y CAM2 ($)Subzona 1 (AP1) Subzona 2 (AP2) Subzonas 1 y 2 (CAM1 y CAM2) Urea 926 239,9 217,9 130,0 222,147 201,775 120,380 Super fosfato triple (SPT) 790 132,6 132,6 109,0 104,754 104,754 86,110 Sulfato de potasio 1315 56 112 170,0 73,640 147,280 223,550 Agrimins 1322 46 46 46,0 60,812 60,812 60,812 Totales 461,353 514,621 490,852 * Fuente: Boletín Sipsa 5(9), septiembre de 2006 TABLA 11. Rendimiento en bultos/ha y comparación de costos e ingresos para las subzonas AP1, AP2, CAM1 y CAM2. Cultivo de lote de maíz, Centro Agropecuario Marengo, Mosquera (Cundinamarca). Semestre B, 2006. Subzonas Rendimiento (bultos/ha) Ingresos* ($/ha) Diferencia en costos frente a CAM1 ($/ha) Diferencia en ingresos frente a CAM1 ($/ha) Diferencia en ingreso neto frente a CAM1 ($/ha) AP1 93,1 3’258.500 -29.499 2’327.000 2’356.499 AP2 38,1 1’334.200 23.769 403.200 379.431 CAM1 26,6 931.000 – – – CAM2 55,4 1’939.000 – 1’008.000 1’008.000 AP1 y AP2, subzonas para manejo específico por sitio; CAM1 y CAM2, subzonas de manejo convencional * $35.000 por bulto de 50 kg de mazorca para el 10 de julio de 2007 de la fertilidad por sitio específico y establecer dosis requeridas de fertilizantes para cada una de ellas. Igual- mente, se encontraron otros factores limitantes de la producción, tal como ocurrió con el exceso de humedad durante el ciclo del cultivo, que afectó el rendimiento en algunas partes del lote. La metodología usada, con base en estadística descriptiva y geoestadística, mostró ser ade- cuada para la gestión de los datos y la toma de decisiones sobre fertilización. El análisis de los semivariogramas permitió identificar posibles distancias de muestreo con fines de manejo espe- cífico por sitio para los suelos analizados. Sin embargo, se recomienda mayor investigación para adaptar la metodo- logía internacional utilizada a las condiciones particulares de los suelos agrícolas del país. El análisis del beneficio financiero, realizado mediante presupuestos parciales, muestra mejores resultados con la fertilización específica por sitio, al compararla con el manejo convencional. No obstante, se requiere mayor in- vestigación en métodos económicos de muestreo de suelos, con el fin de reducir los costos para implementar el manejo por sitio específico de la fertilidad. Agradecimientos Los autores agradecen al Instituto Colombiano para el Desarrollo de la Ciencia y la Tecnología Francisco José de Caldas (Colciencias) y a la Universidad Nacional de Colombia, por la financiación de este proyecto de inves- tigación. AGRONOMIA 26-2 -PROFE194).indd 320 06/10/2008 19:41:25 Rodríguez, González, Leiva y Guerrero. Fertilización por sitio específico en un cultivo de maíz... 321 Literatura citada Adrian, A.M., S.H. Nor wood y P.L . Mask . 20 05. Producer’s perceptions and attitudes toward precision agricu lture technologies. Computers and Electronics in Agriculture 48, 256-271. Auernhammer, H. 2001. Precision farming: the environmental cha- llenge. Computers and Electronics in Agriculture 30, 31-43. Bongiovanni, R. 2004. La agricultura de precisión en la cosecha. IDIA XXI Revista de Información sobre Investigación y De- sarrollo Agropecuario 6, 85-90 Boruvka, L., M. Lenka, V. Penizek, O. Drabek y R. Vasat. 2007. For- est soil acidification assessment using principal component analysis and geostatistics. Geoderma 140, 374-380. Bouma, J., J. Stoorvogel, B.J. Van Alphen y H.W.G. Booltink. 1999. Pedology, precision agriculture, and the changing paradigm of agricultural research. Soil Sci. Soc. Amer. 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