GESTIÓN DEL NITRÓGENO EN MAÍZ: BALANCE ENTRE PRODUCTIVIDAD Y SOSTENIBILIDAD

Iglesias, MP1*, Wyngaard N1,2, Sainz Rozas HR1,2,3, Lewczuk N3, Toribio M4, García FO1 & Reussi Calvo NI1,2 

1Facultad de Ciencias Agrarias, UNMdP. 2CONICET. 3EEA INTA Balcarce. 4Profertil S.A. 

* Autor de contacto: pauliiglesias11@gmail.com 

INTRODUCCIÓN  

La baja recuperación del nitrógeno (N) por parte de los cultivos durante la estación de crecimiento (~50%) (Herrera et al., 2016; Norton & Ouyang, 2019) se debe a procesos de pérdidas como lavado de nitrato (Aparicio et al., 2015), volatilización de amoníaco (NH3) y emisión de óxido nitroso (N2O) (Lassaletta et al., 2014). Esta baja recuperación implica pérdidas de rendimiento, bajas eficiencias en el uso de N y un impacto ambiental negativo. Dado que el N es uno de las principales limitantes en el rendimiento de maíz (Zea mays L.), luego de la disponibilidad de agua, es fundamental seleccionar la dosis, fuente, momento y método de aplicación correcto que permitan sincronizar la oferta del nutriente con la demanda del cultivo (You et al., 2023), y en consecuencia, reducir las pérdidas de N (Woodley et al., 2020; Ferland et al., 2024).  

Se ha determinado que los híbridos modernos de maíz, en ambientes sin limitaciones hídricas, pueden absorber hasta el 40% del N acumulado a madurez fisiológica durante la etapa post-floración (Maltese et al., 2024). Esta característica fisiológica permitiría aplicar parte del N al inicio y el resto en etapas avanzadas del cultivo, sin afectar la absorción de N por parte del cultivo. Estas aplicaciones divididas de N ayudarían a disminuir las externalidades de la fertilización, dado que algunas investigaciones previas indicaron que aplicaciones de N en V13 como urea (46-0-0) pueden reducir las emisiones de NH₃ y N₂O bajo distintos escenarios climáticos (Kabir et al., 2021). Sin embargo, estos resultados provienen de simulaciones y no de ensayos a campo, lo que subraya la necesidad de estudios experimentales que validen estos hallazgos en condiciones reales de producción.  

Además del fraccionamiento de la dosis de N, existen otras estrategias para reducir el impacto ambiental de la fertilización. En este sentido, varios investigadores han enfocado su estudio en el efecto de los inhibidores de la nitrificación o de la actividad ureásica (Thapa et al., 2016, Silva et al., 2016), o la interacción de estos con diferentes dosis de N, formas de aplicación (Silva et al., 2016; Drury et al. 2017; Woodley et al., 2020), o momentos de aplicación (i.e. siembra o estados vegetativos tempranos) sobre las pérdidas gaseosas (Martins et al., 2017). Sin embargo, no hay información que compare en simultáneo el efecto del riego, el fraccionamiento de la dosis de N y la fuente sobre las pérdidas gaseosas.  

A su vez, algunos trabajos como el de Said et al. (2023) indican que las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) y, por ende, la huella de carbono (C) estarían siendo sobreestimadas según las estimaciones realizadas por el Panel Intergubernamental del Cambio Climático (IPCC), por lo que es necesario contar con información local. Por lo tanto, los objetivos de este trabajo fueron evaluar el efecto del fraccionamiento de la dosis combinado con diferentes fuentes de N en maíz bajo condiciones de riego y secano sobre: a) las pérdidas de N por volatilización, b) la emisión de N2O, c) el rendimiento en grano y d) la huella de carbono.  

MATERIALES Y MÉTODOS 

Descripción del sitio y diseño experimental  

Se realizó un experimento bajo condiciones de riego y secano durante dos campañas (2022-2023 y 2023-2024, campaña 1 y 2, respectivamente) en Balcarce. Se seleccionó un híbrido adaptado a la región (Pioneer 1815). La fecha de siembra fue el 24 y 17 de octubre para la campaña 1 y 2, respectivamente. Se evaluó un tratamiento testigo (0 kg N ha-1), una dosis de 200 kg N ha-1 aplicada en el estado de cuatro hojas desarrolladas (V4) (Ritchie y Hanway, 1982) y la misma dosis de N fraccionada en V4 y floración (R1) del maíz (120 y 80 kg N ha-1, respectivamente); combinadas con tres fuentes de N [Urea, Urea-Limus (inhibidor de la actividad ureásica) y Urea-DMPP (inhibidor de la nitrificación)], en condiciones de riego y secano. El diseño experimental se realizó en bloques completos aleatorizados con tres repeticiones. Se trabajó sin limitaciones de fósforo (P) y azufre (S) para lo cual se aplicó a la siembra 20 kg P ha-1 y 20 kg S ha-1, respectivamente.  

A partir de las variables precipitación, lámina de riego y evapotranspiración potencial, se realizó un balance hídrico para el cultivo de maíz, adaptando el modelo de Della Maggiora et al. (2003). Dicho balance permitió monitorear la demanda del cultivo y así programar el momento y la lámina de riego a aplicar. A la siembra del cultivo se realizó una caracterización inicial del sitio experimental, para lo cual se tomaron muestras de suelo en superficie (0-20 cm) para determinar pH (Thomas y Hargrove, 1984), materia orgánica (MO) (Walkley y Black, 1934), nitrógeno mineralizado en incubación anaeróbica (Nan) (Keeney y Nelson, 1983), P-Bray (Bray y Kurtz, 1945) y zinc (Lindsay y Norvell, 1978); y en el perfil (0-20, 20-40 y 40-60 cm) para N-nitrato (N-NO3-) (Keeney y Nelson, 1983) (Tabla 1). 

Tabla 1. Variables edáficas para cada campaña. MO: materia orgánica, Nan: nitrógeno mineralizado en incubación anaeróbica, P-Bray: P extractable, Zn-DTPA: zinc, N-NO3-: nitrato en 0-60 cm.  

Determinación de las pérdidas gaseosas 

Se determinó la volatilización diaria de N-NH3 utilizando un sistema estático semiabierto (Miola et al., 2015). Las mediciones se iniciaron en el momento de la aplicación del fertilizante, luego de V4 en todos los tratamientos y luego de R1 en los tratamientos testigo y de dosis fraccionada. Dichas mediciones se continuaron hasta que las pérdidas de los tratamientos fertilizados fueron insignificantes e igualaron al testigo, o se registró una lluvia mayor a 10 mm (Silva et al., 2017). A su vez, empleando la metodología de cámaras estáticas ventiladas (Clough et al., 2020), se determinó la emisión de N-N2O a los 4, 8 y 12 días desde la fertilización y luego a intervalos semanales hasta que el cultivo alcanzó la madurez fisiológica (R6) (14 mediciones). Las muestras se tomaron a intervalos de tiempos regulares (0, 20, 40 y 60 minutos). La concentración de N2O (mg kg-1) se determinó mediante cromatografía gaseosa con detección de captura electrónica (Agilent 7890). A partir de los datos de concentración se calcularon los flujos de emisión diarios mediante regresión lineal.  

Determinación de rendimiento en grano 

A madurez fisiológica, en cada unidad experimental, se determinó el rendimiento en grano mediante la cosecha manual de espigas sobre los dos surcos centrales (6 m) y se midió el contenido de humedad en grano. El rendimiento se expresó al 14,5% de humedad.  

Cálculos y análisis de datos 

La volatilización acumulada (N-NH3 acum) y la emisión acumulada (N-N2O acum) resultó de la suma de los valores diarios. A su vez, se calcularon las pérdidas gaseosas netas (N-NH3 acum net o N-N2O acum net) como la diferencia entre las pérdidas acumuladas del tratamiento fertilizado y las del testigo. Se calcularon los factores de emisión (FE), dividiendo las pérdidas acumuladas netas por el total del N aplicado y multiplicando por 100 para su expresión en porcentaje (%), según lo propuesto por Piccinetti et al. (2021). Por último, se realizó la estimación de la huella de carbono desde la producción hasta el uso de los fertilizantes considerando las directrices del IPCC (2007). Las emisiones se expresaron en kg CO2-eq ha-1 considerando que 1 kg N2O = 310 kg CO2-eq. Para ello, se emplearon los FE directa e indirecta definidos por defecto por el IPCC y, por otra parte, los FE determinados en el presente estudio para cada fuente de N, estrategia, régimen hídrico y campaña.  

Se determinó el cambio en la magnitud de las pérdidas gaseosas y del rendimiento para cada uno de los factores de tratamiento (régimen hídrico, estrategia de fertilización y fuente de N), respecto a un tratamiento de referencia (Urea completo en secano para las pérdidas gaseosas). Para lo cual se calculó el cociente entre la diferencia de la pérdida acumulada neta de cada tratamiento y la de referencia, divido la pérdida acumulada neta de referencia multiplicado por 100 para su expresión en porcentaje (%). De la misma manera, se calculó para la huella de carbono (C) aunque considerando como situación de referencia la huella de carbono calculada a partir de los FE propuestos por el IPCC. Finalmente, se evaluó el efecto de los factores (fuente, estrategia, régimen y campaña)  sobre las pérdidas gaseosas y la huella de C mediante el Análisis de Varianza empleando el software estadístico INFOSTAT (Di Rienzo et al., 2008). Cuando las diferencias entre tratamientos fueron significativas se empleó el Test Tukey (α=0,05). 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN  

Caracterización edafoclimática 

En la campaña 1, a pesar de que el contenido de N-NO3- fue medio-alto (97 kg ha-1) comparado con el promedio regional (~60 kg ha-1), el bajo Nan sugiere una alta probabilidad de respuesta a la fertilización nitrogenada. Por su parte, en la campaña 2, aunque los valores de MO fueron similares y el Nan algo superior, el contenido de N-NO3- inicial resultó más bajo que en la primera campaña, lo cual sugiere también una alta probabilidad de respuesta a N (Orcellet et al., 2017).  

Las precipitaciones acumuladas durante el ciclo de cultivo fueron similares entre estaciones de crecimiento (564 mm en la campaña 1 y 539 mm en la campaña 2), siendo el requerimiento hídrico promedio de maíz en Balcarce entre 600 y 700 mm. Para la condición de secano en la campaña 1 (1-Secano), se registró un déficit hídrico de 147 mm durante el período crítico, mientras que en la segunda campaña (2-Secano), el déficit observado fue menor (27 mm). Bajo la condición de riego, las precipitaciones sumadas al riego aplicado resultaron en una adecuada disponibilidad de agua durante gran parte del ciclo del cultivo, alcanzando 841 y 807 mm en la campaña 1 y 2 (1-Riego y 2-Riego), respectivamente.  

Rendimiento 

El rendimiento en grano varió en promedio entre 15,8 y 19,1 Mg ha-1 en 1-Riego, desde 8,9 hasta 12,9 en 1-Secano, desde 10,8 hasta 15,4 Mg ha-1 en 2-Riego y desde 8,3 hasta 14,4 Mg ha-1 en 2-Secano, dependiendo de la combinación entre estrategia y fuente de N (Tabla 2). Los valores obtenidos se encontraron dentro del rango reportado para la Región Pampeana (Correndo et al., 2021). La respuesta media a la fertilización nitrogenada fue de 2,5, 2,5, 3,9 y 4,7 Mg ha-1 en 1-Riego, 1-Secano, 2-Riego y 2-Secano, respectivamente. No se observaron efectos principales o interacción entre fuente y estrategia de fertilización. Si bien se ha demostrado una relación entre el potencial de rendimiento y la respuesta a aplicaciones fraccionadas (Maltese et al., 2024), en el presente trabajo no se determinaron diferencias entre estrategias de fertilización. Sin embargo, tanto la aplicación fraccionada como el empleo de inhibidores no penalizaron el rendimiento, con lo cual esta estrategia permitiría realizar correcciones a lo largo del ciclo basándose en los pronósticos del tiempo y la demanda del cultivo. La ausencia de diferencias en rendimiento entre fuentes de N puede explicarse en parte debido a que la dosis de N no fue limitante y, por este motivo, las posibles reducciones en la disponibilidad producto de las pérdidas no afectaron la nutrición del cultivo (Silva et al., 2017; Graham et al., 2018; Woodley et al., 2020). Por el contrario, varios autores han determinado incrementos en rendimiento (+ 5 a 8%) por el empleo de inhibidores (Abalos et al., 2014; Drury et al., 2017), lo cual sugiere que sería una estrategia efectiva para mejorar la productividad del cultivo. Sin embargo, existen varios factores que influyen en la efectividad de los inhibidores, como condiciones edafoclimáticas y de manejo (Abalos et al., 2014; Thapa, et al. 2016), las cuales pueden explicar la variabilidad en los resultados respectos al efecto de los inhibidores sobre el rendimiento de maíz.  

Pérdidas gaseosas 

Se observó interacción entre la fuente y la estrategia de fertilización sobre las pérdidas por volatilización (p<0,05) (Tabla 2). No se detectaron diferencias estadísticas entre campañas y regímenes hídricos, lo cual sugiere que las precipitaciones previas a la fertilización no limitaron la hidrólisis de la urea. Los FE-NH3 variaron entre 2,6 y 24,8%, dependiendo del tratamiento (Tabla 2), los cuales están dentro del rango propuesto por Pan et al. (2016) para América del Sur (1,7-31,8 %), aunque son superiores a los determinados en Balcarce por Sainz Rozas et al. (1999). Este último resultado puede explicarse en parte por la mayor dosis de N, la presencia de residuo húmedo en superficie y a temperaturas medias diarias mayores, condiciones que favorecen la actividad de la ureasa y en consecuencia, las pérdidas por volatilización (Cantarella et al., 2018). Cabe destacar que los FE-NH3 no superaron el valor propuesto por el IPCC (15%) excepto en los tratamientos completos de Urea y Urea-DMPP. 

La tendencia observada para las fuentes fue: Urea = Urea-DMPP > Urea-Limus (Tabla 2). Por lo tanto, el empleo del inhibidor de la actividad ureásica redujo las pérdidas por volatilización entre un ~62% y ~75%, comparado con la Urea sin inhibidor (Tabla 2), al igual que lo reportado por Drury et al. (2017) y Wang et al. (2020). A su vez, el fraccionamiento de N disminuyó las pérdidas de NH3 bajo todas las combinaciones de campaña, condición hídrica y fuente (Tabla 2). Estos resultados indican que demorar la aplicación de N hasta estados avanzados del cultivo no incrementan las pérdidas de NH3, favoreciendo el monitoreo del estado nitrogenado del cultivo y permitiendo intervenir durante el ciclo. En la campaña 1, la disminución promedio para ambas condiciones hídricas fue de 31%, 35% y 43% para Urea, Urea-DMPP and Urea-Limus, respectivamente. Similares resultados se observaron durante la campaña 2 (Tabla 2).

Tabla 2. Análisis de la varianza y valores medios acumulados de volatilización (kg N-NH3 ha-1), emisión de óxido nitroso (g N-N2O ha-1), factores de emisión (%), huella de carbono (kg CO2-eq ha-1) y rendimiento (t ha-1), para cada estrategia de fertilización, fuente de N, régimen hídrico y campaña.  

Para determinada campaña, régimen hídrico y estrategia de fertilización, letras minúsculas distintas indican diferencias significativas (p<0,05) entre fuentes de N. 

La interacción entre campaña, régimen hídrico y estrategia fue significativa para la emisión acumulada neta de N2O. No hubo efecto significativo o interacción entre fuente y estrategia, independientemente de las combinaciones de campaña y condición hídrica (Tabla 2). La emisión acumulada neta fue un 69% superior en la campaña 2 respecto a la campaña 1 y un 63% superior en el sistema bajo riego que en secano (Tabla 2). La inconsistencia en el efecto de los inhibidores en la reducción de las pérdidas puede ser atribuido a diferencias en las prácticas de manejo, propiedades del suelo y condiciones ambientales (Graham et al., 2018; Ferland et al., 2024). Por su parte, los FE-N2O variaron entre 0,01 y 0,14% según tratamientos, y resultaron menores a los registrados en estudios locales (Piccinetti et al., 2021; Vangeli et al., 2022). Las bajas emisiones acumuladas de N2O se deben principalmente al bajo porcentaje de poros llenos de agua (datos no mostrados), el cual en la mayor parte del ciclo no superó el 70%, lo cual coincide con lo reportado por Sainz Rozas et al. (2001). 

Se observó cómo tendencia (p>0,05) menores pérdidas al aplicar la dosis completa en V4 respecto a la aplicación fraccionada (-10% hasta -51%). En la mayoría de los casos, la Urea-DMPP redujo las pérdidas de N2O comparado con Urea sin inhibidor (-8% hasta -55%); y solo en determinados tratamientos la Urea-Limus (-10% a -90%). Por lo tanto, estos resultados coinciden parcialmente con aquellos trabajos en los cuales se ha detectado que el fraccionamiento no afecta las pérdidas de N2O (Nasielski et al., 2020) y que el empleo de los inhibidores de la nitrificación reducen las emisiones (Yang et al., 2016). 

Huella de carbono 

La huella de C varió entre 1199 y 1538 kg CO2-eq ha-1 (Tabla 2). Las estimaciones del IPCC sobrestimaron la huella de C en ~198% (2716 kg CO2-eq ha-1 según IPCC), lo cual se explica por el empleo de FE no ajustados localmente. Se detectó interacción entre campaña, régimen y estrategia, y entre campaña, fuente y estrategia. No hubo interacción entre fuente y estrategia, excepto para 1-Riego. El fraccionamiento de la dosis de N redujo un ~6% la huella de C respecto a la aplicación completa de N. Tomando como referencia la Urea, el empleo de Urea-DMPP y Urea-Limus redujeron las emisiones totales en un 2% y 12%, respectivamente. Estos resultados se explican principalmente por las menores pérdidas por volatilización.  

Síntesis de gestión de nitrógeno  

La aplicación de riego complementario redujo en promedio las pérdidas por volatilización en un 1%, mientras que la reducción fue mayor al fraccionar la dosis de N (- 33%) (Figura 1a). En cuanto al empleo de fuentes alternativas a la Urea, se lograron reducciones promedio del 3% y 62% al aplicar Urea-DMPP y Urea-Limus, respectivamente. A su vez, la aplicación de riego complementario y la fertilización fraccionada con Urea-Limus disminuyeron en promedio las pérdidas un 84%. Respecto a la emisión de N2O, la incorporación de riego y el fraccionamiento de N incrementaron las pérdidas en un 520% y 475%, respectivamente (Figura 1b). En cuanto a las fuentes alternativas, se observaron reducciones del 58% para Urea-DMPP y aumentos del 324% para Urea-Limus. El rendimiento se incrementó en promedio un 44% al incorporar riego y un 1% al fraccionar la dosis de N (Figura 1c). En cuanto al empleo de fuentes alternativas, se observó un incremento del 11% al aplicar Urea-DMPP (p>0,05), mientras que no hubo variaciones al aplicar Urea-Limus. Considerando la combinación de prácticas de manejo (riego, fraccionamiento y Urea-Limus) el rendimiento aumentó un 41%. Es importante destacar que el cambio en la magnitud de rendimiento debido a la aplicación de riego siempre fue positivo, a diferencia del fraccionamiento y el empleo de fuentes alternativas que presentaron algunos valores negativos.  

Por su parte, el empleo de FE locales para el cálculo de la huella de C resultó en reducciones del ~49%, independientemente de la incorporación o no de riego complementario (Figura 1d). Cuando se fraccionó la dosis de N, la disminución de las emisiones totales fue mayor que al aplicar la dosis completa de N (-51% vs. -48%). Sumado a esto, el empleo de fuentes alternativas a la Urea presentaron mayores reducciones en la huella de C (48%, y 53% para Urea-DMPP y Urea-Limus, respectivamente). Cuando se combinaron la aplicación de riego complementario, el fraccionamiento de la dosis de N y el empleo de Urea-Limus la Huella de C se redujo en un 54%. Estos resultados demuestran que el empleo de tecnologías de procesos (fraccionamiento) y de insumos (fuentes) permitiría reducir principalmente las pérdidas por volatilización y, por ende, contribuir a un manejo más eficiente de N. A su vez, los datos obtenidos en este estudio confirman la evidencia de que el IPCC sobreestima las emisiones de GEI para Argentina (Said et al., 2023). Por este motivo, generar información local permite mejorar el inventario nacional de GEI de Argentina.  

Figura 1. Cambio en las pérdidas por volatilización de NH₃ (a), en la emisión de N₂O (%) (b), en el rendimiento (c) y en la huella de carbono (d) respecto a una situación de referencia, para cada uno de los factores evaluados (régimen hídrico, estrategia de fertilización y fuente de N) (a y b). Para las figuras a, b y c, la línea punteada indica el tratamiento de referencia (Dosis completa de Urea aplicada en V4 bajo condiciones de secano) (45,8 kg ha^-1, 69,4 g ha^-1 y 11,8 t ha^-1 para volatilización, emisión de N₂O y rendimiento, respectivamente), mientras que para la figura d, la situación de referencia es la huella de carbono calculada con los factores de emisión propuestos por el IPCC (2716 kg CO₂-eq ha^-1).

CONCLUSIÓN

Los resultados del presente trabajo demuestran que una correcta gestión del nitrógeno basada en el empleo de tecnologías de procesos (fraccionamiento) y de insumos (fuentes) permite reducir principalmente las pérdidas por volatilización y, por ende, contribuir a una menor huella de C y a un manejo más eficiente de N, sin afectar la productividad del maíz.

AGRADECIMIENTOS

Los autores agradecen a la empresa Profertil S.A y a la Fundación Williams por el financiamiento de la investigación, además de los proyectos PICT 2020- 0605, AGR 704/23 e INTA 2023-PE-L01-I012.

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