Considering that the ground water used for supplementary irrigation has variable chemical characteristics that may affect soil properties, a typical Argiudoll (A1) and an aquic Argiudoll(Ap) were treated with artificial irrigation waters with different sodium adsorption ratios (RAS): 6.3, 11.0, 16.5, 21.5 and 24.3. The following tests were carried out: carbon (Walckey Black); pH (1:2.5) (by pHmeter); cation exchange capacity (CIC); Ca2+ , Mg2+ and H+ (volumetric method) and Na+ and K+ (spectroscope of atomic emissions). The objectives of this work were to find prediction models such as Na exchange percentage (PSI) vs. RAS, pH vs. RAS and pH vs. adsorbed Na; to analyze if there is a limit value for adsorbed Na; to determine the evolution of organic matter, and to compare PSI using the obtained prediction. No Na adsorption limit value was found, but a carbon loss was encountered in relation to initial values. The following prediction models were determined: PSI vs. RAS: quadratic for Ap (p &#8804; 0.0261; r²aj = 0.839) and linear for A1 (p < 10-4; r²aj = 0.828); pH vs. Na: quadratic (p < 10-4; r²aj = 0.991) for Ap and A1 (p < 10-4; r²aj = 0.995), and pH vs. RAS: also quadratic for Ap (p < 10-4; r²aj = 0.979) and A1 (p &#8804; 0.0011; r²aj = 0.911). PSI errors were lower with the prediction equations than with Richards&#8217; equation. The models found allow diagnosis of the sodicity and pH that the studied Argiudolls acquire when subjected to the irrigation water with different levels of RAS. | Considerando que el agua subterránea usada para riego suplementario tiene características químicas variables que pueden afectar las propiedades del suelo, se trataron un Argiudol típico (A1) y un Argiudol ácuico (Ap), con aguas de riego artificiales de diferentes relaciones de adsorción de sodio (RAS): 6,3; 11,0; 16,5; 21,5 y 24,3. Se analizó: carbono (Walckey Black); pH (1:2,5) (a pHmetro); capacidad de intercambio catiónico (CIC), Ca2+, Mg2+ y H+ (volumetría) y Na+ y K+ (espectroscopía de emisión átómica). Los objetivos del trabajo fueron: encontrar modelos de predicción de porcentaje de sodio intercambiable (PSI) vs. RAS, pH vs. RAS y pH vs. Na adsorbido; analizar si existe un valor límite de Na adsorbido; determinar la evolución de la materia orgánica y comparar PSI usando las ecuaciones predictivas obtenidas. No se encontró un valor límite de adsorción de Na+ y sí pérdida de carbono con relación al valor inicial. Se determinaron los siguientes modelos de predicción: PSI vs. RAS: cuadrático para Ap (p &#8804; 0,0261; r²aj = 0,839) y lineal para A1 (p < 10-4; r²aj = 0,828), cuadráticos para pH vs. Na (p < 10-4; r²aj = 0,991) para Ap y para A1 (p < 10-4 r²aj = 0,995) y también cuadráticos para pH vs. RAS (p < 10-4; r²aj = 0,979) para Ap y para A1 (p &#8804; 0,0011; r²aj = 0,911). Usando las ecuaciones de predicción se obtuvieron errores de PSI menores que con la ecuación de Richards. Los modelos encontrados permiten diagnosticar el grado de sodificación y el pH que adquieren los argiudoles estudiados sometidos a aguas de riego de diferentes RAS.

En un lote con Andisoles bajo cobertura de Pinus patula Schltdl y Cham se ubicaron 4 transectos sobre los cuales se hizo un muestreo horizontal cada 5 cm, en 4 profundidades, con el fin de establecer si había una zona de transición de humedad crítica en el suelo que estuviera controlando la presencia de repelencia al agua en él. Se hicieron determinaciones de WDPT en el campo y luego en muestras secadas a 35 °C, en laboratorio. En cada condición se determinó el contenido gravimétrico de humedad a cada muestra y se relacionaron estos contenidos con su correspondiente WDPT. Los suelos presentaron altos contenidos de humedad, tanto en campo, como secos a 35 °C. La mayoría de los sitios fueron humectables en campo pero, al secar las muestras a 35 °C, la mayoría de ellas, en las tres primeras profundidades, se tornaron fuertemente repelentes al agua. Ambas propiedades tuvieron una alta variabilidad. En algunas profundidades de varios transectos fue posible definir, precariamente, zonas críticas de humedad para la repelencia al agua pero, al tratar de generalizar esta zona para todo el perfil del transecto, no fue posible definirla. | In a stand with Andisoles planted with Pinus patula Schltdl and Cham, 4 transects were established for horizontal sampling every 5 cm in 4 depths to establish whether there was a transition zone for critical humidity in the soil that could determine the presence of water repellency in it. Determinations of WDPT were made in the field and later on samples dried at 35 °C in the laboratory. For each condition, the gravimetric content of humidity of each sample was determined and these contents were compared to their corresponding WDPT. The soils presented high humidity contents, both in the field and when dried at 35 °C. Most of the sites were humidified in the field, but upon drying the samples at 35 °C, the majority of them from the first three pit depths became strongly water repellent. Both properties were highly variability. In some pit depths of some transects it was possible to define, precariously, critical areas of humidity for water repellency, but upon attempting to generalize this area for the entire transect profile, it was impossible to define.

El control y la predicción de parámetros físico-químicos del agua en tanques de cultivo de plantas de producción en medio acuático es un aspecto fundamental del buen funcionamiento de este tipo de instalaciones. En este trabajo se propone la estimación de la temperatura del agua en las próximas 24 horas en una planta de producción de anguilas europeas de carácter intensivo mediante regresiones múltiples y modelos univariantes de series temporales (modelos de suavizado y ARIMA). Se cuenta con datos de las temperaturas diarias en distintas series de tanques correspondientes a los años 1997 al 2001. Los modelos se calibran considerando exclusivamente la relación de los datos presentes y pasados de la temperatura, asumiéndose de esta forma que la variabilidad de otros factores que pueden influir en este parámetro está contenida en la propia serie de datos. Las mejores validaciones proporcionan niveles de varianza explicada en la mayor parte de los casos superiores al 95% y errores en la predicción inferiores a 1º C

Se elaboro un plan de manejo de los recursos naturales para la microcuenca San José, analizando la problematica en los sistemas naturales, y obtener propuestas de manejo y aprovechamiento integral de la microcuenca. | Ingeniero Agrónomo | Cuenca

Formular un plan de manejo integral de los recursos naturales de la micro-cuenca del río Tabacay, que condzca al desarrollo sustentable, analizando la problematica identificada en el sistema biofisico, socioeconómico y productivo | Ingeniero Agrónomo | Cuenca

Cuando se habla de gestión ambiental se comprende que son todas las actividades que se realizan en relación al medio ambiente y el impacto que estas causen en el mismo. Un muestreo de agua en un procedimiento de gestión ambiental y mas que un muestreo es un programa de monitoreo en dónde se establece la red de muestreo, la frecuencia y los análisis que se van a realizar. En cualquier muestreo de aguas el objetivo es recolectar una porción de material lo suficientemente pequeña en volumen para ser transportada convenientemente y de fácil manejo hacia el laboratorio mientras mantiene la representatividad y exactitud del material. Este objetivo implica de que las proporciones relativas o concentraciones de todos los componentes pertinentes serán los mismos en las muestras que en todo el material que está siendo muestreado y que la muestra será manejada de tal manera que no tenga cambios significativos en composición antes de que sea analizada, es decir que se tenga una muestra representativa ( APHA,1995).

O elevado nível de variabilidade espacial de observações experimentais de campo da condutividade hidráulica do solo dificulta o planejamento de amostragem e a utilização e extrapolação de valores médios, em estudos de campo de dinâmica da água no solo. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi verificar a estabilidade temporal de medidas do teor e do potencial mátrico da água no solo e sua aplicação como ferramenta para racionalizar a estratégia de amostragem para avaliação da condutividade hidráulica do solo em condições de campo. O experimento de drenagem foi desenvolvido num Latossolo Vermelho-Amarelo em Piracicaba (SP), numa parcela experimental com 50 pontos de observação distanciados de 1 m entre si, nos quais foram medidos o teor de água (com TDR) e o potencial mátrico (com tensiômetros) durante três semanas de redistribuição da água no solo. Os resultados mostraram que o método da estabilidade temporal permite identificar, com exatidão, os locais mais adequados para as amostragens, possibilitando a redução do número de amostras necessárias e do custo de execução do esforço amostral para o planejamento de sistemas de uso e manejo de água na agricultura. | The high spatial variability of the soil hydraulic conductivity as a function of soil water content (or soil-water matric potential) makes the sampling planning and the use or extrapolation of mean values obtained in field studies of soil-water dynamics difficult. In this context, the objective of this study was to verify the temporal stability of soil-water content and soil-water matric potential and to show how the temporal stability methodology can be used as a tool to rationalize the sampling strategy of soil hydraulic conductivity under field conditions. A drainage experiment was carried out on an Oxisol, in Piracicaba (SP), Brazil, on an experimental plot with 50 observational points in a straight line spaced 1 meter apart, where soil-water contents and soil-water matric potential were measured with TDR probes and tensiometers, respectively, during three weeks of water redistribution in the soil. Results showed that the temporal stability method identifies the best sampling locations precisely, making it possible to reduce the number of necessary samples and the costs invested in sampling to establish water use and management systems for agriculture.

Um experimento foi conduzido no NuPAM/FCA/UNESP, Botucatu-SP, objetivando avaliar a dinâmica de retenção de água e o caminhamento de um traçante (simulando um herbicida) em diferentes coberturas mortas. Os tratamentos foram constituídos pelo monitoramento do traçante FD&C-1 pulverizado sobre coberturas mortas de cevada, trigo, aveia-preta colhida, aveia-preta rolada, azevém, milheto e capim-braquiária, nas quantidades de 3.000, 6.000 e 9.000 kg ha-1, antes e após simulação de chuvas. As repetições constituíram-se de oito conjuntos de PVC + funil + béquer com palha, onde, através da chuva lixiviada pelas palhadas e do peso dos suportes de PVC, foram estimadas a retenção e transposição da água, assim como quantificado o traçante extraído, através de procedimentos espectrofotométricos. Os diferentes tipos de resíduos culturais mostraram-se similares quanto à retenção da água da chuva, ocorrendo uniformização entre os primeiros 7,5 e 15 mm de precipitação. A formação de "pontos secos" associados a "canais preferenciais de escorrimento" induziu menor capacidade de embebição e retenção da água das chuvas pelas palhadas. As máximas capacidades médias de retenção da chuva pelas coberturas foram de 1,22, 1,99 e 2,59 mm para 3.000, 6.000 e 9.000 kg de matéria seca ha-1, respectivamente. As precipitações iniciais entre 10 e 20 mm foram fundamentais para o molhamento uniforme das palhadas e carregamento do traçante até o solo, independentemente do tipo e da quantidade de palha. Esse comportamento indica ser viável a utilização de programas similares de controle de plantas daninhas para diferentes tipos e quantidades de palha em sistemas de plantio direto. | An experiment was conducted at NuPAM/FCA/UNESP, Botucatu-SP, Brazil, to evaluate the dynamics of water retention and the path of a tracer (simulating a herbicide) in different crop residues. The treatments were constituted by monitoring of the tracer FD&C-1 on mulches of barley (Hordeum vulgare), perennial ryegrass (Lolium multiflorum), wheat (Triticum aestivum), harvested oat (Avena strigosa), rolled oat (A. strigosa), corn (Zea mays), millet (Penisetum americanum) and Surinam grass (Brachiaria decumbens), in the following amounts: 3000, 6000 and 9000 kg ha-1, before and after rain simulation. The replications were eight sets of PVC + Funnel + Becker with straw, with water retention and transposition being estimated and the extracted tracer quantified through the rain leached in the straws and the PVC support weight by using spectrophotometric procedures. The different crop residues were found to be similar regarding rainwater retention, with uniformity occurring between the first 7.5 and 15 mm of rain. The formation of "dry points" associated to "preferential running off channels'' induced the smaller capacity of absorption and retention of the rain water by the straws. The maximum mean capacities of rain retention by the straws were 1.22; 1.99 and 2.59 mm for 3,000, 6,000 and 9,000 kg of dry matter ha-1, respectively. The initial precipitations between 10 and 20 mm were crucial for the uniform wetting of the straws and wash off of the tracer to the soil, regardless of type and amount of straw. This behavior indicates the viability of using similar programs of weed control for different types and amounts of straw under no-tillage systems.

El control y la predicción de parámetros físico-químicos del agua en tanques de cultivo de plantas de producción en medio acuático es un aspecto fundamental del buen funcionamiento de este tipo de instalaciones. En este trabajo se propone la estimación de la temperatura del agua en las próximas 24 horas en una planta de producción de anguilas europeas de carácter intensivo mediante regresiones múltiples y modelos univariantes de series temporales (modelos de suavizado y ARIMA). Se cuenta con datos de las temperaturas diarias en distintas series de tanques correspondientes a los años 1997 al 2001. Los modelos se calibran considerando exclusivamente la relación de los datos presentes y pasados de la temperatura, asumiéndose de esta forma que la variabilidad de otros factores que pueden influir en este parámetro está contenida en la propia serie de datos. Las mejores validaciones proporcionan niveles de varianza explicada en la mayor parte de los casos superiores al 95% y errores en la predicción inferiores a 1º C.