Parámetros para la competencia malezas-cultivos - Maurizio Sattin y Antonio Berti

INTRODUCCIÓN

En la mayor parte de los países en desarrollo la agricultura ocupa a más de las tres cuartas partes de la fuerza de trabajo y es un componente importante del PBI con una participación cercana al 35-40 por ciento (Maskey, 1997). Un tema de importancia política es como elevar el ingreso de los agricultores de escasos recursos sin destruir la base natural de recursos. Un enfoque general basado en el Manejo Integrado de Plagas (MIP) y en sólidos principios económicos proporcionará un marco de trabajo útil para proteger tanto esos recursos como los ingresos de los agricultores.

Desde su adopción, el MIP y su componente el Manejo Integrado de Malezas (MIM), se han convertido en la base de todas las actividades de protección vegetal de la FAO ya que contribuyen directamente a la realización de la agricultura sostenible en los países en desarrollo (Labrada y Parker, 1994).

Debe notarse que el MIM presenta algunas diferencias importantes en relación a otros sectores del MIP, a saber:

1) La flora de las malezas por lo general incluye varias especies que infestan contemporáneamente el mismo campo o parcela y, por lo tanto, en la práctica normalmente es necesario estimar la pérdida total causada por el conjunto de especies en lugar del efecto de una sola especie. Sin embargo, existen situaciones en las cuales la infestación es monofítica o que puede ser considerada como tal en relación con los resultados competitivos (p. ej., infestaciones de avena salvaje en trigo, Echinochloa spp. en arroz, gramíneas en cultivos de dicotiledóneas ya tratados con herbicidas de pre- o postemergencia para controlar las malezas de hoja ancha).

2) Las malezas tienen una fuerte periodicidad presentando plantas que coexisten en diferentes etapas de desarrollo; cada especie y cada etapa de desarrollo de una especie tienen un diferente impacto y diferente sensitividad a las medidas de control, especialmente a las medidas de control químico.

3) Los herbicidas por lo general no controlan una sola especie sino más de una, cada una de ellas con diferente eficacia, si bien existen herbicidas con un espectro de acción altamente específica. Por lo tanto, no es posible simplemente extender al control de malezas el enfoque utilizado en algún momento por la entomología donde cada insecto es controlado con productos específicos.

Para implementar exitosamente una estrategia de MIM, el manejo de las malezas debería estar de acuerdo con los problemas específicos que se presentan en el campo; por lo tanto, es necesario tener conocimientos básicos de ecología y biología de los cultivos y de las malezas a fin de predecir correctamente el impacto de la infestación de malezas sobre el rendimiento de los cultivos. Para ello, es necesario conocer las características del crecimiento de las malezas y del cultivo y la dinámica de la emergencia de las malezas (Akobundu, 1998; Forcella, 1998). En los países en desarrollo muchos agricultores desconocen los distintos aspectos de la interferencia que causan las malezas y el mejor momento para su remoción (Akobundu, 1998; Labrada, 1996, 1998) si bien se encuentran excepciones. Ellis-Jones et al. (1993) encontraron que en Zimbabwe había un buen conocimiento de la importancia de efectuar un control de malezas temprano tanto para suprimir las malezas como para favorecer la infiltración del agua de lluvia.

Los modelos de germinación de las malezas indican que por lo general resultan en grupos de plántulas emergiendo durante un largo período y que están fuertemente influenciadas por las condiciones climáticas, el tipo de suelo y los sistemas de cultivo (Vleeshouwers, 1997). El momento de la emergencia inicial difiere de año a año y varía según los requerimientos ecológicos de las especies (principalmente temperatura y humedad del suelo; Forcella et al., 1997). También está claramente establecido y ha sido cuantificado experimentalmente para varios cultivos y tipos de infestación (Zimdahl, 1988; Berti et al., 1996) que el momento relativo de la emergencia del cultivo y de las malezas y el momento de la remoción de las malezas tienen una marcada influencia sobre la producción del cultivo.

En las fincas en pequeña escala de los países en desarrollo, los agricultores dedican más del 50 por ciento de su tiempo al control de malezas, tarea que es hecha sobre todo por las mujeres y los niños de su familia (Ellis-Jones et al., 1993; Akobundu, 1996). En los sistemas tradicionales de producción, el conocimiento de lo que se llama período crítico de competencia permitiría a los agricultores hacer un uso más eficiente de los limitados recursos de mano de obra de que disponen. En condiciones de una presión medio-alta de las malezas, el período crítico se encuentra aproximadamente en el primer tercio del ciclo de crecimiento del cultivo. Por ejemplo, varios cultivos de los climas templados como maíz, soja y girasol tienen un período de 100 a 140 días de la emergencia (DDE) a la maduración y el período crítico está a menudo comprendido entre los 25 y 40 DDE (Zimdhal, 1988; Doll, 1994). Por supuesto, el período crítico varía con la competitividad relativa del cultivo y de las malezas: cuanto menor es la competitividad del cultivo (y/o mayor es la competitividad de las malezas) mayor será el período durante el cual el cultivo debe ser mantenido libre de malezas para prevenir pérdidas importantes de rendimiento.

COMPETENCIA Y RENDIMIENTO DE LOS CULTIVOS

La presencia de malezas en un cultivo lleva a un aumento del número total de plantas dentro de una cierta área. Dado que la densidad del cultivo está establecida a un nivel que optimiza el rendimiento de un cultivar específico en un ambiente determinado, la presencia de malezas llevará a una reducción del rendimiento medio del cultivo. En un campo infestado es posible identificar diferentes componentes de efectos competitivos generales:

• competencia intraespecífica entre plantas de la especie cultivada;

• competencia interespecífica entre plantas de la especie cultivada y las especies de malezas;

• competencia interespecífica entre plantas de las diferentes especies de malezas;

• competencia intraespecífica entre plantas de la misma especie de malezas.

PREDICCIÓN DE LAS PÉRDIDAS DE RENDIMIENTO CAUSADAS POR UNA SOLA ESPECIE DE MALEZAS

Suponiendo que la densidad del cultivo no varía significativamente, o sea que el efecto de la competencia intraespecífica entre plantas de la especie cultivada puede ser considerada constante, es posible analizar una situación simplificada: el efecto de una infestación monoespecífica sobre el rendimiento del cultivo. Las pérdidas de rendimiento causadas por las malezas pueden ser predichas con un nivel aceptable de precisión por medio del uso de modelos matemáticos. Estos modelos pueden ser empíricos o mecanicistas. Los modelos empíricos están basados en relaciones matemáticas empíricas entre algunas variables independientes importantes (p. ej., densidad de las malezas o cobertura, tasa de crecimiento, tiempo de emergencia de la maleza en relación con el del cultivo) y una variable dependiente (por lo general el rendimiento del cultivo), cuyas variaciones deberían ser interpretadas y predichas. Los modelos mecanicistas están en cambio basados en los procesos de crecimiento como por ejemplo, intercepción de la luz, fotosíntesis, repartición de la materia seca entre diferentes partes de la planta de las plantas competidoras (cultivos y malezas). Son obviamente mucho más complejas que las anteriores y requieren un buen conocimiento de los mecanismos e interacciones involucradas en el sistema cultivo-maleza y una gran cantidad de insumos bajo la forma de datos o información. Estos modelos tienen un uso práctico limitado pero son buenas herramientas para el estudio y la investigación de los que pueden ser derivados modelos empíricos.

En este trabajo serán considerados solamente los modelos empíricos.

Gran parte de los modelos empíricos han sido desarrollados para describir y posiblemente predecir el efecto de las malezas en los cultivos, muchos de los que están basados en la relación entre la pérdida de rendimiento de los cultivos y la densidad de las malezas (Cousens, 1985b). En un intento de solucionar los problemas ligados a la predicción de las pérdidas de rendimiento en relación con el tiempo de emergencia de las malezas, han sido propuestos modelos alternativos basados en la relación del área foliar de las malezas y los cultivos.

Predicción de la pérdida de rendimiento en base a la densidad de las malezas

El modelo más usado para describir las pérdidas de rendimiento dependiendo de la densidad de las malezas está basado en un modelo de hipérbola rectangular (Cousens, 1985a):

donde Y_L es la pérdida relativa de rendimiento, D es la densidad de las malezas, i es un parámetro que representa la pendiente inicial de la curva y a representa el rendimiento máximo encontrado con una densidad de malezas muy alta (Figura 1).

Ambos parámetros también varían con la asociación cultivo-maleza así como con la densidad del cultivo, el tiempo de emergencia de la maleza y del cultivo y la fertilidad del suelo. Los valores de i y a pueden así ser usados para comparar varias asociaciones cultivos-malezas en experimentos de competencia aditiva (p. ej., cuando la maleza es agregada a un cultivo sembrado a una densidad establecida).

Figura 1. Hipérbola rectangular (de Cousens, 1985a) que une la pérdida relativa de rendimiento con la densidad de una especie de maleza.

La ecuación (1) proporciona la pérdida relativa de rendimiento, que no puede ser calculada directamente, sino solo comenzando a partir de los rendimientos observados con y sin malezas. Sin embargo, incluso las medidas tomadas en parcelas de control libres de malezas pueden ser afectadas por el error experimental por lo que la ecuación (1) puede ser adaptada para incluir Y_WF entre los parámetros de la ecuación:

donde el tercer parámetro Y_WF representa el rendimiento libre de malezas el cual puede así ser estimado usando todos los datos observados y no solo aquellos de las parcelas de control.

Las ecuaciones (1) y (2) suponen que las malezas emergen contemporáneamente con el cultivo, pero esto en la práctica no ocurre. Cousens et al., (1987), por lo tanto, introdujeron una modificación al modelo antes descripto para considerar en forma contemporánea la densidad de las malezas y el momento relativo de emergencia del cultivo y las malezas:

donde Y_L, D, i y a tienen el mismo significado que en (1), te es el tiempo relativo de emergencia del cultivo y las malezas y c es la parámetro de regresión que expresa la variación de la competitividad de las malezas dependiendo de la demora con la cual emergen.

El modelo (3) es un mejoramiento con respecto a (1) ya que permite que los datos experimentales sean mejor descriptos cuando la emergencia de las malezas no es contemporánea con la del cultivo; con emergencias muy graduales la determinación de te es más dificultosa e insume más tiempo y la estimación de los parámetros es discutible. Más aún, la estimación de los parámetros i y a, siendo dependientes también del parámetro te, por lo general muestran una mayor variabilidad entre los años y según las ubicaciones. Este inconveniente puede al menos ser obviado usando como una escala biológica la suma de las temperaturas en lugar de los días.

La densidad de las malezas es la variable más comúnmente usada para explicar las variaciones en las pérdidas de rendimiento de los cultivos. Esto tiene claras ventajas tales como: a) simplicidad del control en los experimentos; b) su determinación en el campo es relativamente fácil y rápida. Sin embargo, también presenta algunas desventajas: a) en el campo es difícil controlar el momento de la emergencia de las malezas en relación con el del cultivo, especialmente cuando ocurre en tandas; b) los modelos que se basan en la densidad tienen bases ecofisiológicas débiles.

Por estas razones algunos autores han tratado de identificar otras variables que pudieran ser al mismo tiempo de fácil medición, tomar en consideración la competitividad de las malezas determinada por diferentes momentos de emergencia de los cultivos y las malezas y ser ecofisiológicamente válidas.

Predicción de la pérdida de rendimiento en base al área foliar o a la cobertura relativa de las malezas

Kropff y Spitters (1991) propusieron una relación basada en el área foliar relativa (L_W) definida como la relación entre el índice de área foliar (LAI) de las malezas y el total del LAI del cultivo más las malezas:

donde LAI_W y LAI_c son respectivamente el índice de área foliar de las malezas y del cultivo. L_W puede variar entre 0 (ausencia de malezas) y 1 (cobertura solo de hojas de malezas). Los autores, comenzando con los procesos que regulan el crecimiento de los cultivos y los resultados de muchas simulaciones hechas con un modelo de competencia ecofisiológico, demostraron que el área foliar relativa de las malezas comparada con la del cultivo en el momento del «cerrado del surco» podía ser una medida fundamental del proceso de la competencia y estar muy bien correlacionado con la pérdida final de rendimiento.

La relación entre pérdida relativa de rendimiento Y_L y L_W se expresa como:

donde q es un índice de competitividad típico de una determinada maleza en un cultivo, llamado coeficiente de daño relativo.

Kropff et al. (1995) modificaron la ecuación (5) insertando un parámetro m que representa el daño máximo causado por las malezas (asíntota de la hipérbola):

El modelo (6) es comparable al (1) considerando el área foliar relativa en lugar de la densidad.

La consideración de L_W en lugar de la densidad indica, por lo menos indirectamente, que el daño causado por las malezas depende del desarrollo relativo del cultivo y de las malezas y, por lo tanto, también su momento relativo de emergencia. Un cierto valor de L_W puede ser dado por unas pocas plantas de emergencia temprana o por muchas de emergencia tardía.

El mayor problema que presenta este enfoque es la dificultad para medir L_W en forma rápida y confiable. De hecho, una medición precisa del área foliar implica un muestreo destructivo de la vegetación (malezas y cultivos), pero este método no es ni rápido ni económico. Una alternativa es una apreciación visual en la cual el operador estima las relaciones de las áreas foliares entre el cultivo y las malezas. Cuando se cuenta con suficiente experiencia es posible obtener buenos resultados pero un cierto nivel de subjetividad de L_W no puede ser eliminado.

En lugar de L_W, la competitividad de una infestación puede ser evaluada en base a la distribución del dosel foliar de la cobertura de las plantas entre las especies del cultivo y las malezas (cobertura relativa, RC). Observando la cobertura en forma vertical y desde arriba, el dosel foliar de la cobertura estará formado por las hojas del cultivo y de las malezas: la relación entre el área de suelo cubierta por las hojas de las malezas y el total del área cubierta, o sea malezas más cultivo, representa la RC.

Siendo W y C las áreas cubiertas respectivamente por las malezas y el cultivo, RC está dada por:

Cuanto mayor es este valor, mayor es la parte de radiación solar interceptada por las malezas y, por lo tanto, la competencia causada por las mismas puede ser más intensa. Este método supone que: 1) la interferencia de la luz es una medida de la interferencia causada por todos los mecanismos: la cobertura de las hojas puede servir como un «integrador» de los efectos combinados de la competencia por la luz, el agua y los nutrientes, y posiblemente también por efectos alelopáticos, ya que todos estos elementos reducen la altura, el peso de los tallos y, por lo tanto, el área foliar y la intercepción de la radiación; 2) el efecto competitivo de las malezas que son más bajas que el cultivo es insignificante; o sea, solo las plantas que son capaces de crecer por encima del cultivo o, por lo menos, de llegar a una altura similar al mismo son las que compiten con éxito. El uso de esta variable fue propuesto en cultivos de altura media-baja (p. ej., guisantes, soja) (Berti y Sattin, 1996): en estas condiciones el uso de la RC fue considerado válido. La aplicabilidad de este método todavía debe ser evaluada con mayor precisión en cultivos más espaciados y en cultivos más altos como el maíz y el girasol.

La relación entre RC y la pérdida de rendimiento de los cultivos es similar a (6):

Tanto L_W como RC demostraron ser buenos vaticinadores de las pérdidas de rendimiento en el momento del cierre del dosel foliar (Kropff, 1988; Pike et al., 1990; Lutman, 1992; Berti y Sattin, 1996) el cual es sin embargo demasiado tardío para cualquier tratamiento de control. Una estimación temprana de estos vaticinadores de pérdidas de rendimiento involucra una estimación de su evolución desde el momento de la evaluación hasta el cierre del dosel foliar. Esto representa una ulterior fuente de variabilidad que debe ser determinada por medio de experimentos apropiados.

La principal ventaja de RC es su facilidad de medición. Mientras que L_W está basada en relaciones de LAI y requiere, por lo tanto, que todas las áreas foliares sean determinadas, RC requiere la medida de las relaciones entre la cobertura del cultivo y las malezas observando verticalmente el dosel foliar desde la parte de arriba. Esto puede ser hecho tanto por medio de una estimación visual subjetiva o, con mayor precisión, por medidas fotográficas tomadas a 2-3 metros por encima del cultivo. La posibilidad de usar equipos ópticos que pueden tomar automáticamente estas mediciones también debe ser considerada.

Se debe enfatizar que los datos básicos usados para la determinación de L_W y RC no dan ninguna indicación de la composición de la flora de las malezas, información que es fundamental para una elección correcta de cualquier tipo de control (p. ej., herbicidas).

DAÑOS CAUSADOS POR UNA MEZCLA DE INFESTANTES

Las informaciones sobre las asociaciones de un solo cultivo-maleza, si bien son interesantes, tienen un limitado interés práctico ya que las infestaciones en general incluyen varias especies y las medidas de control, especialmente los herbicidas, tienen un espectro de eficacia muy bien definido. La elección sobre las opciones de control (si son necesarias y cuando) deben, por lo tanto, ser hechas tomando en cuenta el daño que podría ser causado por la ausencia de control y el daño causado por las malezas que sobreviven a un tratamiento dado. Ambas evaluaciones requieren que sea estimado el efecto competitivo de una mezcla de infestantes.

En el caso de las relaciones entre la densidad y la pérdida de rendimiento, los métodos más comúnmente usados se basan en la transformación de las densidades observadas en valores que pueden ser considerados aditivos. Es obvio que dos malezas diferentes, aún a la misma densidad, normalmente causarán diferentes pérdidas de rendimiento; por lo tanto, no es posible sumar directamente los valores observados de densidad para estimar el efecto competitivo de la infestación en su conjunto.

Existen tres enfoques principales: el primero, propuesto por Wilkerson et al., (1991) implica el cálculo de la carga competitiva total (CCT). Este método es usado en el programa HERB para la elección de opciones de control de postemergencia en maíz y soja. El segundo enfoque está basado en el concepto de Densidad equivalente (Deq) (Berti y Zanin, 1994) y es la base de un sistema de apoyo a la toma de decisiones (GESTINF) adaptado a las condiciones de Italia y actualmente en etapa de experimentación a nivel de finca. El tercer enfoque se refiere a la cobertura relativa y está aún en la etapa experimental.

Método de la carga competitiva total

La capacidad competitiva de varias especies de malezas es definida por medio de experimentos sobre la competitividad usando un método de indexación; por ejemplo, asignando un valor arbitrario K a las especies más competitivas y ordenando las otras de acuerdo a su competitividad relativa con especies de referencia. La indexación se basa en relaciones lineares entre el rendimiento de los cultivos o biomasa y la densidad de las malezas, la cual, para valores de baja densidad, representa una buena aproximación a la relación hiperbólica que existe entre esas dos variables.

Para valores bajos de densidad de malezas (D) el rendimiento del cultivo puede ser dado como:

La relación b/a representa un índice de capacidad competitiva de la especie considerada. Un índice de competitividad (CI) puede, por lo tanto, ser definido para las i_n especies, obtenido de la siguiente ecuación:

donde b_r y a_r son los parámetros de regresión de las especies de referencia.

K es un factor a escala que puede asumir cualquier valor; los autores han elegido un valor de 10. En este caso, las malezas están ordenadas siguiendo una escala decimal con CI=10 para la especie de referencia. Los CI son los datos básicos usados para la evaluación de la pérdida de rendimiento en una situación real en el campo. A continuación, multiplicando la densidad observada de la especie i_n por su CI, se obtiene la carga competitiva (CL) para esta especie:

La suma de esos valores para las distintas especies presentes es el CCT de esa infestación particular:

Las pérdidas de rendimiento pueden ser estimadas en base al CCT de la infestación. Según Wilkerson et al. (1991) la pérdida de rendimiento a bajos niveles de infestación puede ser calculada por medio de una relación linear. Con el aumento del CL la malezas comienzan a interferir entre si y con el cultivo por lo que el efecto competitivo causado por cada planta individual decrece. En estas condiciones, el rendimiento del cultivo sigue una tendencia hiperbólica. En el caso de la soja, Wolkerson et al. (1991) fijaron el pasaje de la relación linear a la relación hiperbólica en un TCL de 50. Este modelo fue calibrado para la zona centro-sur de los Estados Unidos de América donde la soja se siembra en surcos muy separados.

La expresión completa de la pérdida de rendimiento como función de CCT será, por lo tanto:

Método de densidad equivalente

La Deq de una determinada especie de maleza es definida como la densidad de una especie de referencia que determina una pérdida de rendimiento igual a aquella causada por la especie estudiada a la densidad medida.

La pérdida de rendimiento en la competencia con la especie de referencia es:

Mientras que para la i_n especie presente se llega a:

De la definición anterior se deduce que el Deq de la i_n especie (Deq_i) es el valor de la densidad de la especie de referencia que iguala las dos ecuaciones precedentes:

Una serie de etapas algebraicas lleva a:

La ecuación puede ser simplifcada eligiendo una especie hipotética como referencia con los parámetros i y a ambos iguales a 1. Esta suposición da que:

Sumando la Deq de las varias especies presentes se obtiene una densidad equivalente (Deq_t) total de:

La pérdida de rendimiento del cultivo será obtenida de:

Conociendo los índices i y a de cada especie de malezas es posible calcular el daño que puede ser causado por cualquier combinación de esas malezas.

Métodos de área foliar relativa y cobertura relativa de malezas

Si la competitividad de la infestación es evaluada usando el valor L_W en vez de la densidad, la ecuación que expresa el efecto de una población mezclada es más simple. La fórmula que se aplica para una sola especie puede de hecho ser desarrollada en forma aditiva, llegando a:

donde q_i, m_i y Lw_i indican el coeficiente relativo de daño, la asíntota de la pérdida de rendimiento y el valor observado de Lw para la especie i_n, respectivamente. Donde no se considera un valor máximo de la asíntota como una variable descriptiva para la pérdida de rendimiento, el valor m_i es igual a 1 para todas las especies.

Cuando se usa RC en lugar de Lw como una variable descriptiva para la competencia maleza-cultivo la extensión de una situación entre múltiples especies es directa. La RC per se mide la relación entre las proyecciones horizontales de las hojas de los cultivos y de las malezas, integrando los efectos de área foliar y la postura de la hoja de diferentes especies de malezas. Esto implica que la RC es intrínsecamente un descriptor de múltiples especies. Las medidas tomadas en el campo pueden, por lo tanto, ser usadas directamente (ver ecuación 8) para estimar las pérdidas de rendimiento causadas por una infestación de una mezcla de malezas.

RELACIONES ENTRE LA PÉRDIDA DE RENDIMIENTO DE LOS CULTIVOS Y EL MOMENTO DE EMERGENCIA Y REMOCIÓN DE LAS MALEZAS

Dada la importancia del crecimiento temprano (Sattin y Sartorato, 1997), la tendencia de la relación que existe entre las pérdidas de rendimiento y el momento de la emergencia y la remoción de las malezas puede ser fácilmente entendido. El efecto competitivo de una cierta densidad de malezas que emergen con el cultivo depende fuertemente de la longitud del período durante el cual permanecen en el campo (o sea el momento de la remoción de las malezas). La relación entre la duración de la competencia y la reducción del rendimiento del cultivo es aproximadamente sigmoidal: las malezas que compiten durante un corto período tienen escaso efecto sobre el rendimiento del cultivo; al permitir que las malezas compitan por un mayor tiempo la reducción del rendimiento aumenta hasta que se alcanza un techo correspondiente a la pérdida de rendimiento causada por las malezas que compiten durante todo el ciclo de crecimiento. Los cultivos como el maíz y la soja muestran un período inicial relativamente largo durante el cual el daño causado por las malezas es relativamente bajo mientras que muchos cultivos hortícolas son más sensibles como muestra la Figura 2.

Figura 2

La relación entre el momento de emergencia de las malezas y la pérdida de rendimiento del cultivo se aprecia en las curvas de la Figura 2. Obviamente, estas relaciones están influenciadas por la densidad de las malezas: para un momento específico de emergencia o de remoción de una maleza, cuanta más alta es su densidad más bajo será el rendimiento relativo (Figura 2.B).

Extendiendo los conceptos anteriores a una infestación de una mezcla de malezas que se puede encontrar en cualquier campo cultivado, el rendimiento puede ser expresado como una función del rendimiento máximo del cultivo mantenido libre de malezas, la carga competitiva de las malezas y el momento de emergencia y remoción de las malezas. Los dos primeros factores son claramente específicos para un determinado lugar mientras que se han presentado datos contrastantes para la variabilidad del período libre malezas (PLM) y la duración de las curvas de competencia tolerada (CCT) para distintos años y/o ubicaciones. Los experimentos diseñados para obtener este tipo de información son tediosos y muy costosos. Una pregunta importante, por lo tanto, es cuan variables son esos datos en tiempo y espacio. Usando tres juegos de datos que mostraban los efectos de una las infestaciones mezcladas en maíz, soja y trigo duro y por medio de un enfoque de Deq (Berti y Zanin, 1994), Sattin et al. (1996) analizaron la variabilidad de curvas de CCT y PLM en áreas razonablemente homogéneas en ambientes templados. A pesar de las diferencias en la flora de las malezas entre los experimentos y dentro de cada juego de datos, el modelo de esas relaciones pareció depender más de las características del cultivo que de la composición de la mezcla de malezas infestantes. Si estos resultados son confirmados para otras áreas y cultivos, en una determinada área la predicción de la pérdida de rendimiento causada por una infestación de una mezcla de malezas con cualquier momento de emergencia y/o remoción requiere el conocimiento del rendimiento libre de malezas, la relación entre la competitividad de las malezas y la carga de pérdida de rendimiento y solamente un juego de parámetros (o sea, solo un experimento grande) ligado a los efectos del momento de emergencia de las malezas y su remoción. La información sobre la competitividad de las malezas y las relaciones de carga y pérdida de rendimiento existe para varios lugares y cultivos y, si no estuviera disponible, es mucho menos tedioso de obtener, comparado con la determinación de las relaciones entre CCT, PLM, densidad de malezas y pérdida de rendimiento del cultivo.

PERÍODO CRÍTICO Y MOMENTO ÓPTIMO PARA LA APLICACIÓN DE POSTEMERGENCIA

El período crítico ha sido definido como el período durante el cual las malezas deben ser controladas para prevenir las pérdidas de rendimiento. Desde el momento en que fue introducido el concepto de período crítico, ha sido usado para determinar el período en que se deben ejecutar las operaciones de control de malezas para minimizar las pérdidas de rendimientos de muchos cultivos (Zimdahl, 1988). Históricamente, los períodos críticos han sido calculados por medio de separaciones (de aquí en adelante citados como el enfoque clásico) en experimentos que evaluaron el impacto del momento de la emergencia de las malezas y de su remoción sobre el rendimiento de los cultivos. Usando el enfoque clásico es posible identificar un período durante el cual no ocurren pérdidas de rendimiento estadísticamente detectables. También se concluyó que en la mayor de los cultivos es innecesario controlar las malezas en las primeras semanas después de la emergencia de las malezas y el cultivo (Zimdhal, 1988).

Han sido señalados varios problemas inherentes al enfoque clásico y para ello fue sugerido el uso del análisis de regresión (de aquí en adelante citado como el enfoque funcional) como la mejor alternativa. Al cambiar del enfoque clásico al funcional fue puesta en duda la existencia de un período en el que las malezas no causan una reducción de los rendimientos ya que existe una continua relación entre las pérdidas de rendimiento y el momento de emergencia y remoción de las malezas. Para evitar este problema, se usaron límites fijos de pérdida de rendimiento para definir los períodos críticos (p. ej., Van Acker et al., 1993). Dentro de este marco se concluyó que el control temprano de las malezas era innecesario (Hall et al., 1992). Esta conclusión no fue el resultado de una precisa evaluación sobre el momento de iniciación del control de malezas sino de la forma en que fueron calculados los períodos críticos. El enfoque funcional no reconoce que desde el momento que hay una relación continua entre el rendimiento del cultivo y el momento de remoción de las malezas, el control de las malezas presiembra o preemergencia o postemergencia no pueden ser comparados sin considerar las pérdidas de rendimiento que ocurren entre la siembra y el control postemergencia.

El establecimiento de un umbral de pérdida de rendimiento considera indirectamente el aspecto económico en el cálculo de los períodos críticos. Dentro de este marco, Dunan et al., (1995) desarrollaron un enfoque económico para calcular el período crítico; definieron el período crítico económico como el intervalo en que el ingreso marginal generado por el control de malezas es mayor que el costo del control y sus límites son llamados umbrales económicos del período temprano y tardío.

Figura 3. Representación teórica del concepto de tiempo óptimo de aplicación de tratamientos de postemergencia.

A. Modelo hipotético de emergencia de las malezas en función del tiempo después de la siembra del cultivo.

B. Pérdida económica como resultado de las malezas emergiendo antes del tratamiento de postemergencia (ELB).

C. Pérdida económica como resultado de las malezas emergiendo después del tratamiento de postemergencia (ELA).

D. Pérdida económica total (TEL) en función del tiempo de control.

Temprano y tardío representan dos tiempos diferentes de control de malezas de postemergencia; se supone que la eficacia de tratamiento de postemergencia es 100 por ciento.

El período en que se puede llevar a cabo el control de malezas comienza antes de la siembra con un control táctico de las malezas antes de la siembra y continúa hasta que el estado fenológico del cultivo excluye cualquier tratamiento de control de malezas. Dentro de este lapso, los tres enfoques -clásico, funcional y económico- definen un período en el cual deberían ser controladas las malezas.

Sin embargo, la sola identificación de un período no proporciona información sobre cuantas operaciones deberían ser cumplidas. Considerando la dependencia del momento del efecto competitivo de la maleza, los tratamientos llevados a cabo durante este período no pueden ser considerados como teniendo el mismo margen neto (o sea, la diferencia entre el valor del cultivo con control menos el costo del tratamiento y el valor del cultivo sin control) y, por lo tanto, existe un momento óptimo para una o más tácticas de control que dan lugar al mayor margen neto (Figura 3).

La emergencia de las malezas puede comenzar en el momento de la última preparación de la cama de semillas y continuar mientras las condiciones ambientales son favorables para el proceso germinativo. Como se ha expresado anteriormente, el momento de la emergencia de las malezas afecta seriamente la competitividad de las mismas, siendo las primeras malezas que emergen más competitivas que las de emergencia tardía. La mayoría de los tratamientos de postemergencia tienen poca o ninguna actividad residual. En razón de esto, pueden controlar la población de malezas existentes en el momento de la aplicación pero tienen escaso o ningún efecto sobre las germinaciones subsiguientes. El resultado económico de los tratamientos de postemergencia podrá variar de acuerdo con el momento de aplicación y está relacionado con la eficacia del tratamiento, las características del cultivo (curvas de PLM y CCT) y el modelo de germinación de las malezas.

En una primera aproximación, la pérdida de rendimiento de los cultivos está dada por la suma de las pérdidas de rendimiento causadas por las malezas que emergen antes del tratamiento (compiten con el cultivo hasta el momento del tratamiento) y por aquellas causadas por las malezas que emergen después del tratamiento (compiten desde la emergencia hasta la cosecha). Estas dos pérdidas de rendimiento siguen tendencias opuestas (Figura 3). Con un tratamiento temprano, las pérdidas causadas por las malezas que emergieron antes de la aspersión son bajas porque el período de competencia es breve. Por otro lado, un número importante de malezas puede germinar después del tratamiento y, permaneciendo hasta la cosecha, pueden producir una pérdida importante de rendimiento. Con un tratamiento tardío, el daño causado por las malezas que emergen después del tratamiento es reducido pero hay un marcado aumento del daño como resultado de las malezas que emergieron antes del tratamiento. La suma de estas dos pérdidas da una curva de pérdida económica total caracterizada por un mínimo que identifica el momento óptimo de tratamiento (Berti et al., 1996).

La Figura 4 muestra un ejemplo de estos cálculos para el cultivo del maíz en el valle del Po, Italia y para la soja en el sur de Ontario, Canadá (Sattin et al., 1996). Las curvas fueron calculadas usando el enfoque de Equivalente de Densidad de Tiempo (EDT - Berti et al., 1996) y se usaron las relaciones CCT y PLM calculadas por Sattin et al. (1996). Con el enfoque de EDT la población de malezas está dividida en grupos de emergencia diaria, dependiendo de su momento de emergencia. Para cada grupo el EDT es igual a la densidad de un grupo de malezas que emergen con el cultivo y compiten hasta la cosecha, dando la misma pérdida de rendimiento que el grupo considerado. Las EDT pueden ser consideradas aditivas y su suma es el Total del Equivalente de Densidad de Tiempo (TTDE) que ofrece una buena estimación de la competitividad de la población de malezas, dependiendo del modelo de emergencia y considerando la eficacia del herbicida sobre el momento de tratamiento. La relación entre el momento del control de las malezas y el margen neto depende del modelo de emergencia de las malezas y de la competitividad del cultivo.

Figura 4. Relaciones entre el momento de aplicación de un tratamiento de postemergencia y el margen neto para maíz y soja.

Maíz: rendimiento sin malezas = 10 t/ha; costo del post-tratamiento = $EE.UU 45/ha; precio del grano = $EE.UU. 155/t.

Soja: rendimiento sin malezas = 4 t/ha; costo del post-tratamiento: $EE.UU.45/ha; precio del grano = $EE.UU. 250/t.

Para ambos cultivos se consideró una infestación capaz de causar una pérdida de rendimiento de 50 por ciento, si no hubieran sido tratados.

EL PROBLEMA DE LA EVALUACIÓN DE LA PRESIÓN DE LAS MALEZAS

Los enfoques presentados líneas arriba permitirían decidir si, como y cuando tratar. Esto requiere obviamente algún conocimiento sobre la composición cualitativa y cuantitativa de la flora de las malezas. Dependiendo del enfoque usado, deben ser tomadas distintas mediciones (o sea, densidad de malezas, LAI de las malezas y del cultivo, cobertura relativa). Esta fase explorativa es fundamental: cuanto mayor sea el nivel de precisión, mejores serán los resultados que servirán de base para los cálculos siguientes y para la selección de las opciones de control de malezas a ser adoptadas. Por otro lado, esta exploración requiere tiempo y presenta un costo, disminuyendo el margen neto del control de malezas. Más aún, las malezas tienen en el campo una distribución en manchas que requiere técnicas de muestreo adecuadas. En el caso del recuento de malezas, Berti et al. (1992) propusieron un método de muestreo relativamente simple. La exploración se efectúa con un marco de metal de 25 x 30 cm. lanzado al azar: las plantas presentes dentro del marco se cuentan y se clasifican por especie. En base a los estudios previos (Berti et al., 1992) se considera que de 20 a 30 lanzamientos del marco son suficientes para garantizar una buena estimación de la densidad de malezas, suponiendo que esa infestación sea relativamente homogénea; si no lo fuera, se deberían tomar sub-muestras. El tiempo necesario para este tipo de exploración es de cerca 20 minutos por hectárea cuando lo efectúa personal entrenado, pero puede ser más del doble cuando se trata de personal sin experiencia (Berti et al., 2002). Los requerimientos de tiempo y la necesidad de personal especializado pueden convertirse en un problema importante para la aplicación en el campo de los Sistemas de Apoyo a las Decisiones (SAD), sobre todo en los países en desarrollo.

Se han propuesto otros enfoques basados en estimaciones visuales de la presión de las malezas. En los Estados Unidos de América, Harvey y Wagner (1994) usaron una estimación visual de la presión de las malezas para estimar la pérdida de rendimiento de los cultivos. La presión de las malezas es definida como la estimación visual del porcentaje con el cual las malezas contribuyen al volumen total del cultivo y las malezas en una parcela, con un valor 0 indicando la ausencia total de malezas y 100 indicando la ausencia total de plantas del cultivo. Un problema común con este tipo de enfoque es la alta variabilidad de la clasificación asignada por diferentes personas al mismo nivel de infestación, llevando así a una inexactitud de las estimaciones de las pérdidas de rendimiento, especialmente en los casos de bajos niveles de infestación; por otro lado, esto representa la situación en que el uso del DSS es más útil. Otra limitación es que la estimación visual de la presión de las malezas es relativamente simple cuando las malezas y el cultivo han llegado a un estado avanzado de desarrollo mientras que es muy difícil dar un resultado correcto cuando las plantas están en la etapa de plántulas. Esto limita la utilidad de este enfoque para la selección de las medidas de control de malezas en el año considerado, si bien podría ser usado para predecir las futuras pérdidas de rendimiento del cultivo en el mismo campo de modo de contribuir a tomar buenas decisiones para el control de malezas en el año siguiente (Harvey y Wagner, 1994).

Por lo tanto, en la actualidad el uso del SAD para seleccionar las medidas de control de malezas enfrenta una paradoja: es especialmente útil para los agricultores menos capacitados porque pueden mejorar sus técnicas de manejo pero, por otro lado, los agricultores más preparados pueden normalmente seleccionar las medidas de control de maleza «correctas» en base a su propia experiencia. Además, una correcta evaluación de la presión competitiva de las malezas, para ser hecha rápidamente y en forma confiable y de modo que no cause un incremento excesivo de los costos, requiere un nivel relativamente alto de conocimientos.

CONCLUSIONES

El uso de modelos relacionando la densidad de malezas u otras variables independientes para expresar la competitividad de las malezas puede mejorar en forma sensible la selección de procedimientos para el control de malezas con un gran impacto tanto sobre los rendimientos como desde el punto de vista económico. Sin embargo, las aplicaciones del DSS derivadas de estos modelos de competencia son, hasta el momento más bien limitadas, sobre todo porque el uso del DSS requiere un nivel relativamente alto de conocimientos para ser realmente efectivo.

La abundante literatura sobre el tema muestra que el inicio del ciclo de crecimiento es fundamental para determinar la intensidad y los resultados de la competencia malezas-cultivos subsiguientes. Además, en los climas más cálidos donde el ciclo de crecimiento de los cultivos es más breve, como ocurre en muchos países en desarrollo, la importancia de la competencia temprana de las malezas se acentúa (Mohamed et al., 1997). El momento relativo de la emergencia de las malezas y el cultivo parece ser básico y puede sobrepasar a otros factores: unos pocos días de diferencia en la emergencia de las plántulas puede crear una brecha entre el desarrollo de las plantas; por lo tanto, cualquier práctica agronómica que demora la emergencia de las malezas y favorece un desarrollo satisfactorio para el establecimiento del cultivo cumple una función muy importante. Hay indicaciones que la variabilidad -en espacio y tiempo- de las pérdidas de rendimiento causadas por las infestaciones de mezclas de malezas puede ser relativamente baja. Por lo tanto, si esos resultados se confirman en distintas áreas, para varios cultivos y para áreas razonablemente homogéneas, solo unos pocos experimentos elementales pero que puede requerir un trabajo intensivo, son necesarios para predecir pérdidas de rendimientos en relación con PLM, CCT y densidad de las malezas.

Este tipo de información podría ofrecer indicaciones útiles y proporcionar un marco de trabajo especialmente en situaciones donde el nivel tecnológico es bajo (p. ej., donde prevalece la remoción manual de las malezas) y donde indicaciones sencillas para el control de malezas serán más fácilmente adoptadas en lugar de complicadas tecnologías basadas en el uso de ordenadores. Sería, por lo tanto, muy útil contar al menos para las áreas agrícolas y los cultivos más importantes, con algunos conjuntos de datos básicos relacionados con la competitividad malezas-cultivos, momento de la competencia de las malezas y las condiciones climáticas.

BIBLIOGRAFÍA

Akobundu, O. 1996. Principles and prospects for integrated weed management in developing countries. Proc. of the Second Int. Weed Control Congress, Copenhagen. pp. 591-600.

Akobundu, O. 1998. Basic elements for improved weed management in the developing world. En: Report of the Expert Consultation on Weed Ecology and Management. pp. 93-101. FAO, Rome.

Berti, A. y Zanin, G. 1994. Density equivalent: a method for forecasting yield loss caused by mixed weed populations. Weed Res. 34: 327-332.

Berti, A. y Sattin, M. 1996. Effect of weed position on yield loss in soybean and a comparison between relative weed cover and other regression models. Weed Res. 36: 249-258.

Berti A., Sattin, M. y Zanin, G. 1990. Soybean-Amaranthus cruentus L.: effects of the period of duration of competition. Proc. First Congress of the European Society of Agronomy, Paris, Session 5: P01.

Berti A., Bravin, F. y Zanin G. 2002. Application of a farm decision-support system for post- emergence weed control. Weed Sci. (en prensa).

Berti A., Dunan, C. M., Sattin, M., Zanin, G. y Westra, P. 1996. A new approach to determine when to control weeds. Weed Sci. 44: 496-503.

Berti, A., Zanin, G., Baldoni, G., Grignani, C., Mazzoncini, M., Montemurro, P., Tei, F., Vazzana, C. y Viggiani, P. 1992. Frequency distribution of weed counts and applicability of a sequential sampling method to integrated weed management. Weed Res. 32: 39-44.

Cousens, R., Brain, P., O’Donovan, J. T. y O’ Sullivan, P. A. 1987. The use of biologically realistic equations to describe the effect of weed density and relative time of emergence on crop yield. Weed Sci. 35: 720-725.

Cousens, R.D. 1985a. A simple model relating yield loss to weed density. Annals Applied Biology 107: 239-252.

Cousens, R.D. 1985b. An empirical model relating crop yield to weed and crop density and a statistical comparison with other models. J. of Agricultural Sci. 105: 513-521.

Doll, J.D. 1994. Dynamics and complexity of weed competition. En: Labrada R., Caseley, J.C. y Parker, C., eds. Weed Management for Developing Countries, pp. 29-34. FAO, Rome.

Dunan, C. M., Westra, P., Schweizer, E. E., Lybecker, D. y Moore, F. D. 1995. The concept and application of early economic period threshold: the case of DCPA in onions (Allium cepa). Weed Sci. 43: 634-639.

Ellis-Jones J., Twomlow, S., Willcocks, T., Riches, C., Dhliwayo, H. y Mudhara, M. 1993. Conservation tillage/weed control systems for communal farming areas in semi-arid Zimbabwe. Brighton Crop Protection Conference - Weeds, Vol. 3: 1161-1166.

Forcella F. 1998. Application of weed seed bank ecology to weed management. En: Report of the expert consultation on weed ecology and management. pp. 23-35. FAO, Rome.

Forcella, F., Wilson, R. G., Dekker, J., Kremer, R. J., Cardina, J., Anderson, R. L., Alm D., Renner, K. A., Harvey, R. G., Clay, S. y Buhler, D. D. 1997. Weed seedbank emergence across the corn belt. Weed Sci. 45: 47-76.

Hall, M. R., Swanton, C. J. y Anderson, G. 1992. The critical period of weed control in grain corn (Zea mays). Weed Sci. 40: 441-447.

Harvey, R. G. y Wagner, C.R. 1994. Using estimates of weed pressure to establish crop yield loss equations. Weed Tech. 8: 114-118.

Kropff, M. J., Lotz, L. A. P., Weaver, S. E., Bos, H. J., Wallinga, J. y Migo, T. 1995. A two-parameter model for prediction of crop loss by weed competition from early observations of relative area of weeds. Annals of Applied Biology 126: 329-346.

Kropff, M. J. 1988. Modelling the effects of weeds on crop production. Weed Res.28: 465-71

Kropff, M. J. y Spitters C. J. T. 1991. A simple model of crop loss by weed competition from early observations on relative area of the weeds. Weed Res. 31: 97-105.

Labrada, R. 1996. Weed management status in developing countries. Proc. of the Second Int. Weed Control Congress, Copenhagen. pp. 579-589.

Labrada, R. 1998. Problems related to the development of weed management in the developing world. En: Report of the Expert Consultation on Weed Ecology and Management. pp.7-12. FAO, Rome.

Labrada, R. y Parker, C. 1994. Weed control in the context of integrated pest management. En: Labrada, R., Caseley, J.C. y Parker, C., eds. Weed Management for Developing Countries. pp. 3-26. FAO, Rome.

Lutman, P. J. W. 1992. Prediction of the competitive effects of weeds on the yields of several spring-sown arable crops. IXème Colloque Int. sur la Biologie des Mauvaises Herbes, Dijon, Francia: ANPP. pp. 337-345.

Maskey, R. K. 1997. Sustainable agricultural development in less developed countries. Outlook on Agriculture 26: 39-45.

Mohamed, E. S., Nourai, A. H., Mohamed, G. E., Mohamed, M. I. y Saxena, M. C. 1997. Weeds and weed management in irrigated lentil in northern Sudan. Weed Res. 37: 211-218.

Pike D. R., Stoller, E. W. y Wax L. M. 1990. Modeling soybean growth and canopy apportionment in weed-soybean (Glycine max) competition. Weed Sci. 38: 522-7.

Sattin, M., Zanin, G. y Berti, A. 1992. Case history for weed competition/population ecology: velvetleaf (Abutilon theophrasti) in corn (Zea mays). Weed Tech: 6: 213-219.

Sattin, M. y Sartorato, I. 1997. Role of seedling growth on weed-crop competition. Proc. of 10^th EWRS (European Weed Research Society) Symposium, Poznan, Polonia. pp. 3-12.

Sattin, M., Berti, A. y Zanin, G. 1996. Crop yield loss in relation to weed time of emergence and removal: analysis of the variability with mixed infestations. Proc. of the Second Int. Weed Control Congress, Copenhagen. pp. 67-72.

Van Acker, R. C., Swanton, C. J. y Weise, S. F. 1993. The critical period of weed control in soybeans. Weed Sci. 41: 194-200. (Tesis Ph.D.)

Vleeshouwers, L. M. 1997. Modelling weed emergence pattern. Wageningen Agricultural University, Países Bajos.

Wilkerson, G. G., Modena, S. A. y Coble, H. D. 1991. HERB: Decision model for post-emergence weed control in soybean. Agronomy J. 83: 413-417.

Zimdahl, R. L. 1988. The concept and application of the critical weed-free period. En: Altieri, M.A. y Liebmann, M., eds. Weed Management in Agroecosystems: Ecological Approaches. pp. 145-155. CRC Press, Boca Raton. Florida, Estados Unidos de América.