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Cuban Journal of Agricultural Science

versão On-line ISSN 2079-3480

Resumo

MIRANDA DEL FRESNO, María C.  e  CONFALONE, Adriana. Influencia del clima en el rendimiento de maíz (Zea mays) en el centro de la provincia de Buenos Aires, Argentina. Cuban J. Agric. Sci. [online]. 2022, vol.56, n.4  Epub 30-Jul-2022. ISSN 2079-3480.

El rendimiento de un cultivo resulta de las interacciones del “continuum” suelo-planta-atmósfera en el tiempo. La comprensión de esas interacciones y la descripción de los efectos del clima en el rendimiento demandan un esfuerzo constante para reducir los efectos negativos de la variabilidad climática. El objetivo de este estudio fue determinar la influencia de las variables agroclimáticas en el aumento del rendimiento del maíz (Zea mays) para las últimas décadas en el municipio Azul, provincia de Buenos Aires, Argentina. Se comparó la serie de rendimiento del Ministerio de Agricultura, donde se observó una tendencia al aumento, con una serie de rendimiento corregida mediante una ecuación de ajuste, a la que se le quitó el efecto de la tecnología, y dos series de rendimiento simuladas en el programa Decision Support System for Agrotechnology: ‘rendimiento potencial’ y ‘rendimiento potencial de secano’ para un suelo agrícola. Estos resultados se vincularon con variables agroclimáticas de temperatura máxima y mínima, precipitaciones y radiación global. Se pudo constatar que al eliminar el efecto de la tecnología, el rendimiento disminuye (30 %). El aumento del rendimiento potencial (6.20 %) se asocia al incremento de la radiación global y la temperatura. La disminución de las precipitaciones en la última década (30 %) provoca la caída de la serie rendimiento corregida (11 %) y del rendimiento potencial de secano (25 %). Se concluye que el clima ejerce un efecto negativo en el rendimiento, pero la tecnología lo enmascara. La merma en las precipitaciones en los meses primavera-estivales es el elemento que más influye en el rendimiento.

Palavras-chave : cultivo; variables agroclimáticas; tecnología; Decision Support System for Agrotechnolog y Transfer.

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