Manual de Asistencia Técnica - Corporación Colombiana de Investigación Agropecuria (Colombia), no. 2 | Se analiza el manejo del recurso hídrico en la producción de soya en la Orinoquía Colombiana. Se señala el requerimiento de agua de la planta en diferentes estados fenológicos y los factores que inciden en la estimación de las necesidades hídricas del cultivo. Se describe el régimen de precipitación atmosférica en la región, la evapotranspiración, el brillo solar y las características físicas de los suelos, así como el balance hídrico general. Se discuten los efectos del exceso de humedad sobre el rendimiento del cultivo y las necesidades de drenaje | 24491 | Soya | Corporación Colombiana de Investigación Agropecuria, Villavicencio (Colombia, Cooperativa Agropecuaria de Ginebra, Villavicencio (Colombia) | p. 66-73 | Villavicencio (Colombia) : CORPOICA-COAGRO, 1998

Se analiza el manejo del recurso hídrico en la producción de soya en la Orinoquía Colombiana. Se señala el requerimiento de agua de la planta en diferentes estados fenológicos y los factores que inciden en la estimación de las necesidades hídricas del cultivo. Se describe el régimen de precipitación atmosférica en la región, la evapotranspiración, el brillo solar y las características físicas de los suelos, así como el balance hídrico general. Se discuten los efectos del exceso de humedad sobre el rendimiento del cultivo y las necesidades de drenaje | Soya-Soja- Glycine max

La capacidad de almacenamiento de agua disponible para las plantas que tienen los suelos se constituye en una propiedad física de interés tanto en estudios agronómicos como ecológicos. Dado que la medida del agua disponible en campo resulta muy compleja, pueden realizarse diferentes estimaciones de la misma a partir de la diferencia entre los contenidos de humedad a 33 kPa (capacidad de campo) y a 1500 kPa (punto de marchitez permanente). En este trabajo, se realiza la determinación del agua disponible en 25 suelos del Altoaragón por medio de dos métodos: placas Richards y caja de arena. Además de compararse los resultados obtenidos entre ambos métodos, se analiza la influencia de la porosidad, granulometría, estabilidad de los agregados y el contenido de materia orgáncia sobre la capacidad de retención de agua disponible. (...)

La capacidad de almacenamiento de agua disponible para las plantas que tienen los suelos se constituye en una propiedad fisica de interes tanto en estudios agronomicos como ecologicos. Dado que la medida del agua disponible en campo resulta muy compleja, pueden realizarse diferentes estimaciones de la misma a partir de la diferencia entre los contenidos de humedad a 33 kPa (capacidad de campo) y a 1500 kPa (punto de marchitez permanente). En este trabajo, se realiza la determinacion del agua disponible en 25 suelos del Altoaragon por medio de dos metodos: placas Richards y caja de arena. Ademas de compararse los resultados obtenidos entre ambos metodos, se analiza la influencia de la porosidad, granulometria, estabilidad de los agregados y el contenido de materia organcia sobre la capacidad de retencion de agua disponible. (...).

Los suelos de la Región Andino Patagónica se desarrollan fundamentalmente a partir de cenizas y arenas volcánicas, lo que les otorga propiedades distintivas. El objetivo del presente trabajo fue generar modelos que permitan estimar las constantes hídricas [capacidad de campo (CC) y punto de marchitez permanente (PMP)] en suelos volcánicos, en función de variables de fácil determinación a campo: clase textural estimada al tacto y test de fluoruro de sodio (NaF), el cual permite estimar la presencia de aluminosilicatos no cristalinos. Los datos fueron analizados mediante modelos de regresión cuadrática, considerando la clase textural como variable ordinal independiente (x) y las constantes hídricas como variables dependientes. Se obtuvieron los siguientes modelos cuadráticos de regresión: Para suelos con reacción negativa al NaF (i.e., sin aluminosilicatos no cristalinos) (N = 132): CC = 47,18 - 4,09 * x + 0,13 * x² (R² = 0,52) PMP = 30,46 - 3,52 * x + 0,13 * x² (R² = 0,53) Para suelos con reacción positiva al NaF (i.e., con aluminosilicatos no cristalinos) (N = 211): CC = 35,50 + 1,26 * x - 0,23 * x² (R² = 0,25) PMP = 21,53 + 0,29 * x - 0,13 * x² (R² = 0,37) Siendo x el código ordinal de clase textural: 1 = arcilloso; 2 = arcillo limoso; 3 = franco arcillo limoso; 4 = arcillo arenoso; 5 = franco arcilloso; 6 = limoso; 7 = franco limoso; 8 = franco arcillo arenoso; 9 = franco; 10 = franco arenoso; 11 = areno franco; 12 = arenoso. Los modelos desarrollados presentaron un ajuste estadísticamente significativo, y tienen la practicidad de sólo necesitar datos de campo, fácilmente obtenibles.

El sudeste de la provincia de Buenos Aires concentra la mitad de la superficie plantada con kiwi en Argentina. Los productores de la zona no disponen de un plan de riego acorde a las características del suelo que permita usar racionalmente el agua. El objetivo de este trabajo fue analizar la disponibilidad de agua útil de 14 campos cultivados con kiwi “Hayward”, localizados en Sierra de los Padres, Mar del Plata, Batán, Miramar y Mar del Sur, y relacionarlas con el tipo de suelo, como un aporte para mejorar el riego de este frutal en la región. Entre octubre y noviembre de 2016, se tomaron muestras de suelo en un lote de cada campo a 0-20 y 20-40 cm de profundidad, donde predomina la mayor concentración y distribución de raíces. Se calculó el agua útil (AU) del suelo determinando su capacidad de campo (CC) a 0,33 atm, punto de marchitez permanente (PMP) a 15 atm y densidad aparente (Dap). Otras determinaciones incluyeron textura y carbono orgánico total. Los suelos presentaron valores promedio de CC de 30,8 y 30,5%, de PMP de 16,0 y 14,9%, y de Dap de 1,2 y 1,3 g/cm. en los 0-20 y 20-40 cm de profundidad, respectivamente. La lámina de AU en los 40 cm del perfil del suelo promedió los 74,9 mm. Estos valores se correspondieron con suelos francos y con contenidos de materia orgánica (MO) del 5,2 y 4,7% en los 0-20 y 20-40 cm, respectivamente. Se concluye que la capacidad de retención de agua entre sitios y profundidades fue similar debido a la textura franca y alto contenido de MO de todos los suelos evaluados. Esta información es de utilidad para realizar un manejo más eficiente del riego en las plantaciones de kiwi.

Los suelos de la Región Andino Patagónica se desarrollan fundamentalmente a partir de cenizas y arenas volcánicas, lo que les otorga propiedades distintivas. El objetivo del presente trabajo fue generar modelos que permitan estimar las constantes hídricas [capacidad de campo (CC) y punto de marchitez permanente (PMP)] en suelos volcánicos, en función de variables de fácil determinación a campo: clase textural estimada al tacto y test de fluoruro de sodio (NaF), el cual permite estimar la presencia de aluminosilicatos no cristalinos. Los datos fueron analizados mediante modelos de regresión cuadrática, considerando la clase textural como variable ordinal independiente (x) y las constantes hídricas como variables dependientes. Se obtuvieron los siguientes modelos cuadráticos de regresión: Para suelos con reacción negativa al NaF (i.e., sin aluminosilicatos no cristalinos) (N = 132): CC = 47,18 - 4,09 * x + 0,13 * x² (R² = 0,52) PMP = 30,46 - 3,52 * x + 0,13 * x² (R² = 0,53) Para suelos con reacción positiva al NaF (i.e., con aluminosilicatos no cristalinos) (N = 211): CC = 35,50 + 1,26 * x - 0,23 * x² (R² = 0,25) PMP = 21,53 + 0,29 * x - 0,13 * x² (R² = 0,37) Siendo x el código ordinal de clase textural: 1 = arcilloso; 2 = arcillo limoso; 3 = franco arcillo limoso; 4 = arcillo arenoso; 5 = franco arcilloso; 6 = limoso; 7 = franco limoso; 8 = franco arcillo arenoso; 9 = franco; 10 = franco arenoso; 11 = areno franco; 12 = arenoso. Los modelos desarrollados presentaron un ajuste estadísticamente significativo, y tienen la practicidad de sólo necesitar datos de campo, fácilmente obtenibles. | Soils in Patagonian Andean Region are developed mainly from volcanic ashes and they have distinct properties. We aimed to develop models in order to estimate Field capacity (FC) and Permanent Wilting Point (PWP) in volcanic soils, using easily measured variables: soil textural class and Fieldes test, which allows detecting non-crystalline aluminosilicates. Data were analyzed with second order regression models, considering textural class as ordinal independent variable (x) and FC and PWP as dependent variables. The following regression models were developed: For soils with negative Fieldes test (i.e., without non-crystalline aluminosilicates) (N = 132): FC = 47,18 - 4,09 * x + 0,13 * x² (R² = 0,52) PWP = 30,46 - 3,52 * x + 0,13 * x² (R² = 0,53) For soils with positive Fieldes test (i.e., with non-crystalline aluminosilicates) (N = 211): FC = 35,50 + 1,26 * x - 0,23 * x² (R² = 0,25) PWP = 21,53 + 0,29 * x - 0,13 * x² (R² = 0,37) x = code for textural class: 1 = clay; 2 = silty clay; 3 = silty clay loam; 4 = sandy clay; 5 = clay loam; 6 = silt; 7 = silt loam; 8 = sandy clay loam; 9 = loam; 10 = sandy loam; 11 = loamy sand; 12 = sand. These models showed significant fit, and are a useful tool based on readily available field data.