Artículo publicado en la Revista Fertilizar Nº27 año 2013
Autores: Josefina Luisa De Paepe y Roberto Álvarez
Introducción: Los índices de productividad del suelo representan calificaciones del potencial de producción de biomasa vegetal de los suelos. Enfoques inductivos determinan la productividad basada en los efectos inferidos de las propiedades del suelo sobre el rendimiento. Por el contrario, los enfoques deductivos utilizan la información de rendimiento para estimar la productividad. Nuestro objetivo fue comparar la performance de ambos tipos de índices de productividad para evaluar la productividad edá- fica regional para el trigo rendimiento (Triticum Aestivum L.) en la Región Pampeana. Se utilizaron los datos de suelo de Mapas de suelo y muestreos e información climática interpolada. Se utilizaron los datos de rendimiento de trigo para un período de 40 años y para un área de 45 Mha. El índice de productividad inductivo de la FAO testeado mostró una baja correlación con el rendimiento observado (R2 < 0,45, P = 0,05). Las metodologías empíricas utilizadas para la generación de un índice de productividad deductivo fueron: regresión polinó-mica, árbol de regresión y redes neuronales artificiales (RNA). Con el enfoque de RNA lo logró una buena performance (R2 = 0.614, raíz cuadrada del error medio = 548 kg ha-1) y este modelo fue utilizado para el desarrollo de índice productividad regional. Su validación con promedios del rendimiento observado fue óptima (R2 = 0,728, P = 0,05) y este índice se podría extrapolar a los suelos para los cuales los datos de rendimiento no están disponibles. La productividad regional más alta se alcanzó para las combinaciones de niveles de carbono orgánico y capacidad de almacenamiento de agua útil (CAAU) del suelo medias a altas. Estas variables edáficas mostraron una interacción positiva. La metodología desarrollada para la evaluación de la productividad del suelo basado el método empírico de redes neuronales artificiales se puede aplicar en otras regiones del mundo y para diferentes cultivos.
