Software: KDRIS

SEGUIMIENTO Y MONITOREO AL FERTIRRIEGO
Miguel Cañamero Kerla (miguel_kerla@lamolina.edu.pe), Hugo Ramírez (hramirez@ucla.edu.ve),

La fertirrigación combina la aplicación de agua de riego con los fertilizantes, esta práctica incrementa notablemente la eficiencia de la aplicación de los nutrientes, obteniéndose mayores rendimientos y mejor calidad, con una mínima polución del medio ambiente. Permite aplicar los nutrientes en forma exacta y uniforme solamente al volumen radicular humedecido, donde están concentradas las raíces activas. Para programar correctamente la fertirrigación se deben conocer la demanda de nutrientes en las diferentes etapas fenológicas del ciclo del cultivo. La curva óptima de consumo de nutrientes define la tasa de aplicación los nutrientes, evitando así posibles deficiencias o consumo de lujo. Las recomendaciones del régimen de fertirriego para los diferentes cultivos están basadas en la etapa fisiológica, tipo de suelo, clima, variedades y otros factores agrotécnicos. Especial atención debemos  tener a los valores del  pH, a la relación NO3/NH4,  a la movilidad que ocurre con  los nutrientes en el suelo y la acumulación de sales.
 

Los requerimientos mínimos para optimizar la nutrición del cultivo en los sistemas de fertirrigación son:
1)Análisis del suelo y agua, previo al establecimiento del cultivo,
2) Calculo de la curva de absorción de nutrientes del cultivo a través del ciclo fenológico, con la finalidad de maximizar el rendimiento y calidad final del producto.
3) Monitoreo de la nutrición del cultivo a lo largo del ciclo de crecimiento.

Con el análisis de suelos y agua se establece el grado de abastecimiento de nutrimentos que se puede proporcionar al cultivo. De aquí que de acuerdo a los resultados de los análisis de suelo y agua,  demanda  de agua y nutrientes por etapa fenológica  se construye la base para la programación de la fertirrigación.
Esta programacion , de acuerdo a un plan de seguimiento y monitoreo,  se ajustan o corrigen sobre la marcha para aumentar la productividad, en base a los análisis foliares, analisis de solución del suelo , extracto celular de pecíolo, etc.  En esta etapa  se emplean tensiómetros y extractores de la solución del suelo, los que son colocados a distintas profundidades. Los  análisis de tejidos son una  herramienta importante en el  monitoreo de la nutrición de plantas adultas.  La nutrición de un nutriente en una parte de la planta,   es una indicación de la nutrición de ese elemento y que hasta cierto punto a medida que aumenta el contenido de ese nutriente en la planta aumenta el rendimiento. Igual que en los análisis de suelos si no se llevan a cabo muestreos, análisis de laboratorio e interpretaciones adecuados,  los análisis resultan caros y engañosos.

Los métodos de diagnóstico de nutricion vegetal incluyen dos procesos principales

a-) Adquisición  o toma de datos

b-) Interpretación de resultados y demás datos disponibles

Entre los métodos de diagnostico cuantitativo, el  mas  común y extendido es el que trata  de determinar  las  concentraciones de los elementos en las  hojas . Se basa en el hecho  que la hoja es el órgano metabolicamente  mas activo en la planta , por lo que las alteraciones  nutricionales  afectan en mayor medida  a la hoja que a los órganos. Un análisis foliar requiere un muestreo y proceso de calculo perfectamente normalizado y debe realizarse en laboratorio experto con todas las  garantías de calidad. Los métodos tradicionales de diagnostico presentan  limitaciones pues las concentraciones de los nutrientes  sufren fluctuaciones  dependientes de la edad  de la hoja, posición relativa, clima al momento previo al muestreo, balances de nutrientes, etc.

M – DRIS (Diagnosis and Recommendation Integrated System), metodo que consiste en un conjunto de normas de diagnóstico, las cuales representan calibraciones de la composición de los tejidos, la composición del suelo, parámetros ambientales y prácticas de manejo en función del rendimiento de un cultivo en particular. Es un método que usa índices para cada nutriente, obtenido de la media aritmética de unas funciones calculadas  considerando las  relaciones  de todas las  parejas  de elementos  en la que interviene el elemento  considerado (Walworth y Summer, 1999). Estas relaciones  están elegidas  de tal manera  que su variación con la edad de la hoja sea mínima, por lo que normalmente son el cociente entre elementos, pueden ser también el producto. En el calculo de las  funciones  interviene el cociente de variación de la norma de la relación entre los elementos. Si este coeficiente de variación es  bajo indica que los elementos están bien relacionados fisiológicamente  y la función tendrá  mucha  repercusión en los cálculos de los índices y por el contrario si el coeficiente de variación es  elevado  ambos elementos tendrán poca relación  y su influencia en el índice será mínima. El rendimiento del cultivo se relaciona  adecuadamente  con el sumatorio de todos los índices  en valor absoluto, por lo que este  sumatorio  se considera un índice  de la producción  y es representativo  del balance  global  de todos los nutrientes  implicados  en la nutrición de la planta. Esta demostrado que un buen balance  es mas importante  a la hora de obtener  elevadas producciones  que mantener cada nutriente  individual en un nivel adecuado.

Uno de los problemas  encontrados  en el uso de la metodología del  DRIS es que hay pocas  normas  y solo para algunos elementos. Una buena recopilación de normas DRIS es  publicada por Beverly, 1991, también por  por O. Rodríguez, y V. Rodríguez, 2000.

Para la realización de un diagnóstico nutricional DRIS, es imprescindible contar con los datos de análisis de tejidos y con las normas de diagnóstico desarrolladas para el cultivo.

Entre las ventajas reportadas para el sistema DRIS, tenemos las siguientes:

1- Permite ordenar los nutrientes de forma secuencial, de acuerdo a su grado o nivel de limitación del rendimiento del cultivo.

2- Permite realizar un diagnóstico nutricional en cualquier etapa de desarrollo del cultivo, es decir, es menos sensible que otros sistemas de diagnóstico al envejecimiento de los tejidos, habiendo sido esto demostrado en diversos trabajos (2, 3)

3- Permite una economía de recursos y del tiempo necesario para el desarrollo de normas de diagnóstico.

4- Permite incorporar en el diagnóstico a la materia seca del cultivo (C, H y O), como otro nutriente.

5- Las interacciones entre nutrientes son tomadas en cuenta, habiéndose demostrado que este sistema funciona correctamente, aun existiendo esas interacciones .

6- El sistema DRIS, elimina muchos de los problemas asociados con la determinación de los valores críticos de las respuestas a la aplicación de fertilizantes, debido a que las normas no son derivadas de un limitado número de observaciones. Al efecto, según Walworth y Sumner (23), se ha observado que las normas DRIS derivadas de bancos de datos recogidos en diversas partes del mundo, difieren muy poco. Las normas para caña de azúcar derivadas en Florida por Elwali y Gascho (11), son prácticamente idénticas a las producidas en Sur África por Beaufils y Sumner (3,4). Una ventaja adicional del DRIS estriba en que las normas así desarrolladas, están eliminadas las limitaciones impuesta por los factores ambientales, sí se parte de la premisa expresada por Andrew (1), que “para conocer el real efecto limitante de un determinado nutriente en el rendimiento, todos los demás factores deben estar en optima condiciones”. Dicha afirmación fue ampliada por Wortmann (26), al expresar que “solo el rendimiento máximo obtenible a un valor de un parámetro, tal como la concentración foliar de un nutriente, representa el tope en el rendimiento impuesto por la variación en concentración de ese nutriente”.

El software KDRIS beta version 1.0 que ponemos a su disposición, es una herramienta  informática que tiene incorporada una base de datos para cana de azúcar y  tomate, permite ingresar nuevas Normas y CV para nuevos cultivos. Sus calculos incluyen tres metodologias de diagnostico: Tradicional, DRIS y "Compositional Nutrient Diagnosis: CND “ de reciente incorporación en el Canada por Parent  ( Parent et al ., 1995).
El software efectua cálculos para obtener:

Resultados que se obtienen:

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Bibliografía 

 

1. Andrew, C.S. 1968. Problems in the use of chemical analysis for diagnosis of  plant nutrient deficiencies. J. Aust. Inst. Agric. Sci. 34: 154-162.

 

2. Beaufils, E. R. 1973. Diagnosis and recommendation integrated system (DRIS). A general scheme for experimentation and calibration based on principles developed from research in plant nutrition. Soil Science. 1: 1- 132. University of Natal. Sur Africa.

 

3. Beaufils, E.R. y M.E. Sumner. 1976. Application of the DRIS approach for calibrating soil, plant yield and quality factors of sugarcane. Proc. S. Afr. Sugar Tech. Assc. 50:118-124.

 

4. Beaufils, E.R. y M.E. Sumner. 1977. Effect of time of sampling on the diagnosis of N, P, K, Ca, and Mg requirements of sugarcane by the DRIS approach. Proc. S. Afr. Sugar  Tech. Assc. 51: 62-67.

 

5. Bell, P., W. Hallmark, W. Sabbe y D. Dombeck. 1995. Diagnosing nutrient  eficiencies in soybean, using M-DRIS and critical nutrient level procedures. Agr. J. 87:859-865.

 

6. Beverly, R. 1993. DRIS diagnoses of soybean nitrogen, phosphorus, and potassium status are unsatisfactory. J. Plant Nutr. 16:1431-1447.

 

7. Beverly, R. 1993. Reevaluation reveals weaknesses of DRIS and sufficiency range diagnoses for wheat, corn and alfalfa. Commun. Soil Sci. Plant Anal. 24:487-501.

 

8. Beverly, R. J. Stark, J. Ojala y T. Embleton. 1984. Nutrient diagnosis of Valencia orange by DRIS. J. Am. Soc. Hort. Sci. 109:649-654.

 

9. Beverly, R., M. E.  Sumner, W.  Letzsch  y  C.  Plank. 1986.  Foliar diagnosis of

soybean by DRIS. Commun. Soil Sci. Plant. Anal. 17:237-256.

 

10. Beverly, R  y  R. Worley. 1992.  Preliminary  DRIS  diagnostic norms for pecan. HortSci. 27:271-274.

 

11. Elwali, A.M. y G.J. Gascho. 1983 Sugar cane response to P, K, and DRIS corrective treatments on Florida Histosols. Agron. J. 75: 79-83.

 

12. Hallmark, W. 1988. Comparison of DRIS and M-DRIS norms for diagnosing P and K deficiencies in soybeans. Better Crops Plant Food. 72:20-21.

 

13. Parent, L.E y R.L. Granger. 1989. Derivation of DRIS norms from a high density apple orchard established in the Quebec Appalachian mountains. J. Amer. Hort. Sci. 114:915-919.

 

14. Pohl, H. N., R. Vandre y M. Kaupenjohann. 1999. Interpretation of the nutritional status of forest trees by the diagnosis and recommendation integrated system (DRIS). Central blatt. 118:5-9.

 

15. Raghupathi, H. B.y B. S Bhargava. 1998. Diagnostic norms and identification of yield-limiting nutrients in brinjal (Solanum melongena) using diagnosis and recommendation integrated system. Indian J. Agr.4:738-742.

 

16. Rodríguez V. y O. Rodríguez. 1997. Normas foliares DRIS para el diagnóstico nutricional del plátano (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón). Rev. Fac. Agron. LUZ. 14:285-296.

 

17. Rodríguez, O., E. Rojas y M. E. Sumner. 1997. Valencia orange DRIS norms for Venezuela. Commun. Soil Sci. Plant Anal. 28:1461-1468.

 

18. Sumner, M.E. 1977. Applications of Beaufils diagnostic indices to maize data published in the literature irrespective of age and conditions. Plant Soil. 46:359-369.

 

19. Sumner, M.E. 1977. Preliminary N, P and K foliar diagnosis norms for soybean. Agron. J. 69: 226-230.

 

20. Tremblay, N., L. Parent y A. Gosselin. 1990. Development of preliminary DRIS norms for celery transplants. Phytoprot. 71:129-136.

 

21. Walworth, J. 1985. The development of diagnostic soil and foliar norms for alfalfa. Ph. D. dissertation. University of Georgia. Athens, Georgia. EE.UU. 167p.

 

22. Walworth, J. y M. E. Sumner. 1987. The diagnosis and recommendation integrated system (DRIS). Adv. Soil. Sci. 6:149-188.

 

23. Walworth, J.L. y M.E. Sumner. 1988. Foliar Diagnosis. A Review. Adv. Plant. Nutr. 3:139-241.

 

24. Walworth, J, W. S. Letsch, y M. E Sumner. 1986. Use of boundary lines in establishing diagnostic norms. Soil Sci. Soc. Am. J. 50:123-127.

 

25. Walworth, J., H. J. Woodward y M. E. Sumner. 1988. Generation of corn tissue norms from a small high-yield data base. Commun. Soil Sci. Plant Anal. 19:563-577.

 

26. Wortmann, C., J. Kisakye y O. Edje. 1992. The diagnosis and recommendation integrated