Embed Size (px)
Citation preview
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO
MAESTRÍA EN CIENCIAS AGROPECUARIAS Y RECURSOS
NATURALES
ESTUDIO DE LOS SUELOS DE SISTEMAS DE PRODUCCIÓN DE LECHE EN PEQUEÑA ESCALA A TRAVÉS DE SU
BIOMASA MICROBIANA COMO INDICADOR DE CALIDAD
T E S I S
QUE PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRA EN
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y RECURSOS NATURALES
PRESENTA:
NOELIA CAROLINA CAICEDO COELLO
Toluca, Estado de México. Febrero 2014
UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE MÉXICO
MAESTRÍA EN CIENCIAS AGROPECUARIAS Y RECURSOS
NATURALES
ESTUDIO DE LOS SUELOS DE SISTEMAS DE PRODUCCIÓN DE LECHE EN PEQUEÑA ESCALA A TRAVÉS DE SU
BIOMASA MICROBIANA COMO INDICADOR DE CALIDAD
T E S I S
QUE PARA OBTENER EL GRADO DE MAESTRA EN
CIENCIAS AGROPECUARIAS Y RECURSOS NATURALES
PRESENTA:
NOELIA CAROLINA CAICEDO COELLO
COMITÉ DE TUTORES
Dr. Carlos Manuel Arriaga Jordán. Tutor Académico
Dr. Ernesto Sánchez Vera. Tutor Adjunto
Dra. Alma Socorro Velázquez Rodríguez. Tutor Adjunto
Toluca, Estado de México. Febrero 2014
AGRADECIMIENTOS
A la Secretaria Nacional de Educación Superior Ciencia, Tecnología e
Innovación (SENESCYT) por la beca para la realización de mis estudios.
Al Doctor Carlos Manuel Arriaga Jordán, Tutor académico, por su invaluable
apoyo, el tiempo dedicado y por su contagioso entusiasmo a los largo de
estos dos años.
A la Doctora Alma Socorro Velázquez Rodríguez y al Doctor Ernesto
Sánchez Vera, miembros del comité tutoral, por compartir sus conocimientos
y por la ayuda brindada para la realización de este trabajo.
Al cuerpo de Investigadores, personal administrativo y personal técnico del
Instituto de Ciencias Agropecuarias y Rurales (ICAR), por todo el apoyo
ofrecido.
A cada uno de los miembros del mejor equipo, “El Gran Proyecto”, por el
constante apoyo en todas las etapas de la maestría.
A los productores participantes, por haberme permitido realizar este trabajo,
por su hospitalidad y apertura demostrada durante el desarrollo del trabajo
de campo.
Al Ingeniero John Franco Rodríguez, Director de Carreras Agropecuarias de
la Facultad Técnica para el Desarrollo de la Universidad Católica de Santiago
de Guayaquil, por su constante apoyo y preocupación (a pesar de la
distancia).
DEDICATORIA
Con todo mi cariño y mi amor esta tesis es para ustedes:
Moncho y Mally, quienes han hecho todo en la vida para que yo pudiera
lograr mis sueños, por motivarme y darme la mano cuando sentía que el
camino se terminaba, a ustedes por siempre mi amor y mi agradecimiento.
Marjo, espero estar cumpliendo con ser un buen ejemplo para ti, no con el
fin de que sigas mi camino, sino de que crees el tuyo con la certeza de que
no será fácil pero que con esfuerzo y dedicación nada es imposible.
Per, mi compañero de vida, por tu paciencia y comprensión, por permitirme
sacrificar nuestro tiempo para que yo pudiera cumplir mis objetivos. Gracias
por estar siempre a mi lado.
Paola, mi mugre, por ser y estar, no imagino esta aventura sin tu invaluable
apoyo y compañía.
Además agradecer a esas personas importantes en mi vida, mis amigos, a
quienes considero parte de mi familia, quienes siempre estuvieron listos para
brindarme toda su ayuda.
Caminante, son tus huellas
el camino y nada más;
Caminante, no hay camino,
se hace camino al andar.
Al andar se hace el camino,
y al volver la vista atrás
se ve la senda que nunca
se ha de volver a pisar.
Caminante no hay camino
sino estelas en la mar.
Antonio Machado
RESUMEN
Los sistemas de producción de leche en pequeña escala en México aportan
el 37% de la producción nacional. La evaluación y mejora de la
sustentabilidad de estos sistemas es necesaria para garantizar su futuro;
esta producción sustentable requiere un suelo en buenas condiciones, por lo
que es fundamental evaluar su estado. De esta manera el estudio de
indicadores sensibles al manejo, toma gran importancia para conocer el
efecto de los diferentes manejos. Este trabajo se realizó en el Municipio de
Aculco en el Noroeste del Estado de México, región caracterizada por la
producción de leche (pequeña escala), con producción de maíz y praderas
para alimentar al ganado. Se evaluaron los suelos de cultivo de maíz (Tx1),
de praderas (Tx2) y suelo sin modificación (Tx Testigo) de 10 Unidades de
Producción en dos épocas del año durante el 2013, con un intervalo de
temperatura de entre 8°C y 21°C. A través del método de Fumigación –
Incubación de Jenkinson y Powlson el Carbono de la BM fue medido y se
obtuvieron valores estadísticamente similares los tratamientos Tx y T2 para
las dos épocas del año y los valores más bajos se vieron reflejados en T1.
Además se evaluaron parámetros físicos y químicos, siguiendo la Norma
Oficial Mexicana, donde el contenido de humedad presentó diferencias
significativas entre los manejos en época de lluvia, respecto a Densidad
Aparente Tx presentó diferencias con respecto a los otros tratamientos, el pH
refleja suelos entre fuertemente ácidos y moderadamente ácidos para todos
los tratamientos. Para Nitrógeno Total, se observó una tendencia de
TX˃T2˃T1, además presenta suelos pobres en Materia Orgánica y Carbono
Orgánico. Estos resultados demuestran que la medición de parámetros
biológicos, además de físicos y químicos, pueden ser utilizados para conocer
el estado de degradación de los suelos agrícolas de los sistemas de
producción de leche en pequeña escala y podrían reforzar indicadores de
sustentabilidad que reflejen la calidad real de los mismos.
ÍNDICE
1. INTRODUCCIÓN ......................................................................................................... 10
2. REVISIÓN DE LITERATURA ..................................................................................... 14
2.1. Sistemas de producción de leche en pequeña escala (SPLPE) ............ 14
2.2. Agricultura familiar ............................................................................................ 14
2.2.1. Importancia de la agricultura familiar ....................................................... 15
2.3. Sustentabilidad ................................................................................................... 16
2.4. Suelo ...................................................................................................................... 17
2.5. Propiedades del Suelo ...................................................................................... 18
2.6. Calidad del Suelo ............................................................................................... 18
2.7. Indicador de calidad del suelo ........................................................................ 19
2.8. Bioindicador ........................................................................................................ 20
2.9. Biomasa Microbiana .......................................................................................... 21
2.10. Materia Orgánica ............................................................................................ 23
2.11. Relación entre la Biomasa Microbiana y la Materia orgánica ............ 23
2.12. Carbono y Nitrógeno ..................................................................................... 24
3. JUSTIFICACIÓN .......................................................................................................... 25
4. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN ........................................................................... 27
5. HIPÓTESIS ................................................................................................................... 28
6. OBJETIVOS .................................................................................................................. 29
6.1. General .................................................................................................................. 29
6.2. Específicos ............................................................................................................ 29
7. MATERIALES Y MÉTODO ........................................................................................ 30
7.1. Descripción de la zona de estudio ................................................................ 30
7.2. Selección de las unidades de producción .................................................. 31
7.3. Tratamientos ....................................................................................................... 31
7.3.1. Cultivo de Maíz............................................................................................ 31
7.3.2. Cultivo de Pradera ..................................................................................... 32
7.3.3. Zona Testigo ................................................................................................ 32
7.4. Muestreo de suelo ............................................................................................. 32
7.5. Análisis Físico - Químicos ............................................................................... 34
7.6. Determinación de la Biomasa Microbiana ................................................... 34
7.7. Análisis Estadístico ........................................................................................... 35
8. RESULTADOS ............................................................................................................. 36
8.1. Artículo científico enviado a: SOIL USE AND MANAGEMENT .............. 36
9. CONCLUSIONES ........................................................................................................ 65
10. LITERATURA CITADA ........................................................................................... 66
ANEXO DE TABLAS ........................................................................................................... 77
Tabla 1. Caracterización de Unidades de Producción de los Sistemas de
Producción de los SPLPE ............................................................................................ 77
Tabla 2. Características del cultivo de maíz ............................................................... 78
Tabla 3. Características del cultivo de Pradera .......................................................... 79
Tabla 4. Precipitación, Temperatura máxima, mínima y promedio, Evaporación de
Referencia y Evaporación Potencial durante el 2013 ................................................ 80
Tabla 5. Productor 1. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. ...... 81
Tabla 6. Productor 2. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. ...... 82
Tabla 7. Productor 3. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. ...... 83
Tabla 8. Productor 4. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. ...... 84
Tabla 9. Productor 5. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. ...... 85
Tabla 10. Productor 6. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. .... 86
Tabla 11. Productor 7. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. .... 87
Tabla 12. Productor 8. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. .... 88
Tabla 13. Productor 9. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos. .... 89
Tabla 14. Productor 10. Resultados de análisis Físicos, Químicos y Biológicos... 90
Tabla 15. Producción de CO2 por día de incubación Jenkinson y Powlson (1976)
............................................................................................................................................ 91
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Ubicación geográfica del municipio de Aculco, Estado de
México………………………………………………………………………………21
Figura 2. Muestreo estratificado para terrenos irregulares……………………24
10
1. INTRODUCCIÓN
Los sistemas de producción de leche en pequeña escala son de gran
importancia nivel mundial ya que permiten aliviar la pobreza rural, mejoran
las condiciones de vida y el manejo ambiental (Mc Demontt et al., 2010),
como se ha documentado para el noroeste del Estado de México donde
estos sistemas se destacan por su capacidad para generar ingresos a corto
plazo y de manera continua, iguales o superiores a los costos de oportunidad
que las familias productoras pudieran encontrar para su fuerza de trabajo
fuera de sus unidades de producción (Espinoza - Ortega et al., 2007), a
pesar de los factores adversos que presenta para la producción. Entre estos
factores están los altos costos de producción y las condiciones agro
ecológicas donde se encuentran establecidos (Arriaga - Jordán et al., 2002).
Hoy en día, uno de los imperativos de las actividades agropecuarias, es que
se lleven a cabo de manera sustentable en las escalas económica, social y
de manera muy importante en la escala ambiental donde las actividades
agropecuarias han generado grandes impactos.
Salinas-García et al. (2002), menciona que durante los últimos años, en
México, ha surgido un creciente interés por la sustentabilidad de la
producción agropecuaria. Y que una de las premisas para esta producción
sustentable es que el suelo esté en buenas condiciones físicas, químicas y
biológicas.
11
El suelo es considerado como un recurso natural vital para la producción de
alimentos, como medio para inferir el funcionamiento de los ecosistemas
(Weil y Magdoff, 2004) y como agente en el mantenimiento de la calidad del
ambiente mundial (Doran et al., 1999). Estas funciones explican por qué el
recurso edáfico ha sido abordado y definido en diversas formas. Según
Nannipieri et al., (2003), el suelo es un sistema estructurado, heterogéneo y
discontinuo, fundamental e irreemplazable, desarrollado a partir de una
mezcla de materia orgánica, minerales y nutrientes, capaz de sostener el
crecimiento de los organismos y los microorganismos.
Las propiedades físicas y químicas del suelo están determinadas en gran
proporción por la numerosa y compleja comunidad de organismos que lo
habitan. Las propiedades biológicas del suelo son importantes ya que
pueden tomarse como un indicador sensible y anticipado para evidenciar los
cambios que se producen en el proceso de recuperación de suelos (García,
2004).
Actualmente, y en dirección a la sustentabilidad del recurso suelo, cobra
significativa importancia el estudio de los organismos del suelo y dentro de
ellos los microrganismos que conforman la biomasa microbiana, fracción
orgánica relativamente lábil controlada por factores ambientales y por otros
relacionados con la producción y el manejo (García, 2004).
La búsqueda e identificación de indicadores de la calidad del suelo ha sido
una meta de interés creciente, estimulada por la magnitud del problema
12
ambiental y la necesidad de alcanzar una agricultura ecológicamente
sustentable (Álvarez-Solís et al., 2007).
Se ha sugerido que la Biomasa Microbiana del suelo puede ser un indicador
para estimar la cantidad de nutrimentos disponibles para las plantas así
como para interpretar de manera más fiel las modificaciones inducidas por
las prácticas de manejo utilizadas (Jenkinson y Powlson, 1976)
Así también cuantificar el carbono y el nitrógeno de la de la Biomasa
Microbiana a través del tiempo, puede contribuir a un conocimiento más
detallado de los procesos de inmovilización y mineralización de la materia
orgánica del suelo (Ferrari et al., 1997) y su incidencia directa en la nutrición
de las plantas.
El uso inadecuado del suelo agrícola provoca la disminución de la calidad del
mismo, afectando su condición natural y modificando sus propiedades
físicas, químicas y biológicas; propiedades básicas para su conservación, por
lo que es fundamental realizar una evaluación a fondo para conocer su
estado actual y proponer la aplicación de tecnologías para aumentar su
calidad de producción.
Por esto, el objetivo de esta investigación fue conocer el efecto de diferentes
manejos agrícolas (cultivo de maíz, con alto uso de insumos químicos;
praderas, con manejo orgánico y la zona testigo, suelos sin modificación),
sobre la biomasa microbiana y algunos indicadores físicos y químicos de
calidad del suelo en dos épocas estacionales del año, con la finalidad de dar
13
una descripción de la situación del suelo que represente la realidad actual de
los suelos de los Sistemas de Producción de Leche a Pequeña Escala del
municipio de Aculco, Estado de México.
14
2. REVISIÓN DE LITERATURA
2.1. Sistemas de producción de leche en pequeña escala (SPLPE)
Los sistemas de producción de leche en pequeña escala están definidos
como aquellas unidades de producción con pequeñas superficies de tierra,
donde la venta de leche proporciona ingresos fundamentales para la familia,
y que pueden o no complementarse con ingresos generados por otras
actividades dentro de la unidad de producción o fuera de ésta; cuentan con
un máximo de 20 vacas y un mínimo de tres y sus reemplazos, utilizan
primordialmente mano de obra familiar y están integrados al mercado como
proveedores (Espinoza-Ortega et al., 2005).
Los sistemas de producción en pequeña escala son de vital importancia a
nivel mundial, ya que la FAO (2010) estima que entre el 12 y el 14 % de la
población a nivel mundial están relacionados a la ganadería productora de
leche y el promedio del hato mundial es de tan solo dos cabezas, con una
producción de 11 litros por día, contribuyendo a combatir la pobreza y a la
seguridad alimentaria. Además es una mayor fuente de empleos, a diferencia
de las explotaciones altamente tecnificadas.
2.2. Agricultura familiar
La agricultura familiar incluye todas las actividades agrícolas de base familiar
y está relacionada con varios ámbitos del desarrollo rural. La agricultura
familiar es una forma de clasificar la producción agrícola, forestal, pesquera,
15
pastoril y acuícola gestionada y operada por una familia y que depende
principalmente de la mano de obra familiar, incluyendo tanto a mujeres como
a hombres.
Tanto en países en desarrollo como en países desarrollados, la agricultura
familiar es la forma predominante de agricultura en la producción de
alimentos. A nivel nacional hay varios factores clave para un desarrollo
exitoso de la agricultura familiar, como las condiciones agroecológicas y las
características territoriales, el entorno normativo, el acceso a los mercados,
el acceso a la tierra y a los recursos naturales, el acceso a la tecnología y a
los servicios de extensión, el acceso a la financiación, las condiciones
demográficas, económicas y socioculturales, o la disponibilidad de educación
especializada, entre otros. La agricultura familiar tiene un importante papel
socioeconómico, ambiental y cultural (FAO, 2014)
2.2.1. Importancia de la agricultura familiar
Según la FAO, 2014, en su declaración del “Año Internacional de la
Agricultura Familiar”, indica que:
La agricultura familiar y a pequeña escala están ligadas de
manera indisociable a la seguridad alimentaria mundial.
La agricultura familiar rescata los alimentos tradicionales,
contribuyendo a una dieta equilibrada, a la protección de la
biodiversidad agrícola del mundo y al uso sostenible de los recursos
naturales.
16
La agricultura familiar representa una oportunidad para
dinamizar las economías locales, especialmente cuando se combina
con políticas específicas destinadas a la protección social y al
bienestar de las comunidades.
2.3. Sustentabilidad
A pesar de que existen numerosas definiciones de sustentabilidad sin que a
la fecha haya un consenso sobre el significado del término, aunque sí hay
una área de acuerdo, que se refiere al bienestar de las futuras generaciones,
y particularmente con su acceso a los sistemas que soportan la vida del
planeta, también consideran tres objetivos: ecológicos, económicos y
sociales (Espinosa et al., 2004).
En 1990, Francisco y Youngberg proponen que "La agricultura sostenible es
la agricultura, que es ecológicamente sana, económicamente viable,
socialmente justa y humana" (Zham et al., 2006)
La definición más reciente es la del Informe de Brundtland, quienes
concuerdan que sustentabilidad es “Satisfacer las necesidades de las
generaciones presentes sin comprometer las posibilidades de las del futuro
para atender sus propias necesidades” (Vilain et al., 2008).
Para poder evaluar la sustentabilidad es necesaria una valoración de los
atributos de los diferentes enfoques: ecológico, económico y social: sin
embargo existe cierto grado de complejidad debido a la combinación de
17
diferentes atributos de medida dentro de la función sustentabilidad, la cual
mide la sustentabilidad en general (Fadul-Pacheco, 2011).
2.4. Suelo
El suelo es un cuerpo natural, tridimensional, no consolidado, producto de la
interacción de los llamados factores formadores del suelo (clima, rocas,
organismos, relieve, tiempo). Está compuesto por sólidos (material mineral y
orgánico), líquidos y gases, que se mezclan para formar los horizontes o
capas diferenciales, resultado de las adiciones, pérdidas, transferencias y
transformaciones de energía y materia a través del tiempo, y cuyo espesor
puede ir desde la superficie terrestre hasta varios metros de profundidad
(Volke et al., 2005).
El suelo desempeña funciones de gran importancia para el sustento de la
vida en este planeta, es fuente de alimentos para la producción, actúa como
medio filtrante, amortiguador y transformador, es hábitat de miles de
organismos, y el escenario donde ocurren los ciclos biogeoquímicos. En el
suelo se llevan a cabo la mayoría de las actividades humanas, sirviendo de
soporte físico y de infraestructura para la agricultura, actividades forestales,
recreativas, y agropecuarias, además la socioeconómica como vivienda,
industria y carreteras (Volke et al., 2005).
18
2.5. Propiedades del Suelo
Las propiedades físicas, químicas o biológica del suelo son aquéllas que
caracterizan al suelo; por ejemplo, la composición química y la estructura
física del suelo están determinadas por el tipo de material geológico del que
se origina, por la cubierta vegetal, por el tiempo en que ha actuado el
interperismo (desintegración por agentes atmosféricos), por la topografía y
por los cambios artificiales resultantes de las actividades antropológicas
(Volke et al., 2005).
Las propiedades físicas de un suelo tienen mucho que ver con la capacidad
que el hombre les da para muchos usos. Las características físicas de un
suelo en condiciones húmedas y secas para las edificaciones, la capacidad
de drenaje y de almacenamiento de agua, la plasticidad, la facilidad para la
penetración de las raíces, la aireación, la retención de nutrimentos de las
plantas, etc. Están íntimamente conectados con la condición física del suelo
(Porta et al., 2003).
2.6. Calidad del Suelo
La calidad del suelo es una propiedad trascendental en la agricultura
sustentable (Doran et al., 1996); sin embargo, es difícil definirla y, más aun,
evaluarla.
19
La calidad del suelo hace referencia a la condición o “salud” del suelo y, más
específicamente, a su capacidad para ser empleado en forma sustentable
(Pieri et al, 1995).
Se puede conceptualizar como la capacidad de un suelo, en un ecosistema
particular, para desempeñar sus funciones, tales como sustentar la
productividad biológica, conservar la calidad ambiental y promover la sanidad
de plantas y animales (Doran y Parkin, 1994).
Esta capacidad es el resultado de la interacción dinámica de sus
componentes. En ella participan su mineralogía, su textura y otras
propiedades relacionadas con factores extrínsecos como clima, topografía e
hidrología, que aluden a la capacidad inherente del suelo para favorecer el
crecimiento de los cultivos; también participan atributos como la fracción
degradable de la materia orgánica del suelo, la biomasa y las poblaciones
microbianas, la respiración del suelo la tasa de mineralización de
nutrimentos, los cuales cambian, en periodos relativamente cortos, como
consecuencia de su uso y manejo por los seres humanos (Carter et al., 1997;
Singer y Ewing, 2000).
2.7. Indicador de calidad del suelo
Un indicador de la calidad del suelo se concibe como una herramienta de
medición que debe dar información sobre sus propiedades, procesos y
características (Astier-Calderón et al., 2002). Doran y Parkin, 1994 proponen
un conjunto mínimo de propiedades físicas, químicas y biológicas para ser
20
usadas como indicadores y medir los cambios que ocurren en el suelo con
respecto al tiempo, que para ser consideradas como tal deben: a) describir
los procesos del ecosistema; b) integrar propiedades físicas, químicas y
biológicas del suelo; c) reflejar los atributos de sostenibilidad que se quieren
medir; d) ser sensitivas a variaciones de clima y manejo; e) ser accesibles a
muchos usuarios y aplicables a condiciones de campo; f) ser reproducibles;
g) ser fáciles de entender; h) ser sensitivas a los cambios en el suelo que
ocurren como resultado de la degradación antropogénica; i) y, cuando sea
posible, ser componentes de una base de datos del suelo ya existente.
Algunos autores (Nannipieri, 1984; Brookes, 1985; Doran et al., 1994)
recomiendan indicadores sencillos de medir y de interpretar. Los más
comunes que se utilizan son, entre otros, la biomasa microbiana, la
respiración del suelo y las relaciones con la materia orgánica y el estado
fisiológico del suelo, donde se ve involucrada la energía en los procesos
orgánicos.
2.8. Bioindicador
Los indicadores biológicos son atributos de los sistemas biológicos que se
emplean para descifrar factores de su ambiente. Inicialmente, se utilizaron
especies o asociaciones de éstas como indicadores y, posteriormente,
comenzaron a emplearse también atributos correspondientes a otros niveles
de organización del ecosistema, como poblaciones, comunidades, etc., lo
que resultó particularmente útil en estudios de contaminación.
21
Las especies indicadoras son aquellos organismos (o restos de los mismos)
que ayudan a descifrar cualquier fenómeno o acontecimiento actual (o
pasado) relacionado con el estudio de un ambiente. Las especies tienen
requerimientos físicos, químicos, de estructura del hábitat y de relaciones con
otras especies. A cada especie o población le corresponden determinados
límites de estas condiciones ambientales entre las cuales los organismos
pueden sobrevivir (límites máximos), crecer (intermedios) y reproducirse
(límites más estrechos). En general, cuando más estenoica sea la especie en
cuestión, es decir, cuando más estrechos sean sus límites de tolerancia,
mayor será su utilidad como indicador ecológico. Las especies
bioindicadoras deben ser, en general, abundantes, muy sensibles al medio
de vida, fáciles y rápidas de identificar, bien estudiadas en su ecología y ciclo
biológico, y con poca movilidad (Jara, 2002)
2.9. Biomasa Microbiana
La biomasa microbiana del suelo es la parte viva de la materia orgánica del
suelo. Comprende generalmente menos del 10 % de la materia orgánica en
el suelo, sin embargo, lleva a cabo funciones importantes dentro de un
ecosistema. (Elliott y Papendick, 1986; Angers et al., 1992;).
Es una de las propiedades biológicas esenciales del ecosistema terrestre,
pues regula procesos críticos que tienen lugar en el suelo, como la
descomposición de la MOS, la transformación y recirculación de los
nutrimentos, el flujo de energía, la interacción biofísica de la MOS con los
22
componentes minerales, con los gases y con el agua del suelo (Paul y Clark,
1996).
Es también uno de los principales agentes de las transformaciones
bioquímicas, influyendo en la liberación de nutrientes esenciales para las
plantas y en la mineralización del carbono orgánico (Mc Gill et al., 1986).
Este parámetro se ve influenciado por variaciones estacionales de
temperatura y humedad y por las diferentes prácticas agrícolas.
La biomasa microbiana ha sido sugerida por Jenkinson y Powlson (1979)
como un indicador de los cambios experimentados por la materia orgánica
del suelo, encontrándose una relación estrecha entre dicha biomasa y el
contenido en carbono orgánico del suelo (Jenkinson y Ladd, 1981).
La base para esta relación es que probablemente bajo condiciones estándar,
la biomasa, al igual que la respiración, se regula por la entrada a largo plazo
de carbono dentro del suelo independientemente del tipo de carbono
orgánico añadido (Mc Gill et al., 1986, Witter et al., 1993) siendo modificado
por la presencia de contaminantes del suelo tales como los metales pesados
por el macroclima y por la rotación de los cultivos.
Siendo la biomasa microbiana mucho más pronto afectada por los cambios
producidos en el suelo que la materia orgánica, es por lo que aquella es un
parámetro temprano de dichos cambios y que estos se manifiesten mucho
más tarde en la materia orgánica del suelo (Jenkinson and Ladd 1981).
23
2.10. Materia Orgánica
La materia orgánica del suelos (MOS) ha sido reconocida como un
constituyente del suelo que determina muchas de sus propiedades ideales,
tanto biológicas como químicas y físicas. En efecto, la estructura del suelo, la
capacidad para retener agua, la resistencia a la erosión y a la penetración
por las raíces, la capacidad para almacenar macronutrimentros y algunos
micronutrimentos, la capacidad para intercambiar cationes son propiedades
que depende de la MOS (Gregorich et al., 2000).
La MOS comprende la totalidad de los componentes orgánicos presentes en
el suelo, a excepción de las plantas vivas y los tejidos animales (Stevenson y
Cole, 1999).
Reconocida como un constituyente del suelo que determina muchas de su
propiedades ideales, tanto biológicas, como físicas y químicas (Paul y Clark,
1996).
2.11. Relación entre la Biomasa Microbiana y la Materia orgánica
La BMS no solo degrada la MOS, sino que también asimila una parte, esta
porción queda disponible para la comunidad vegetal después de que las
células microbianas mueren y se destruye.
De esta forma, la BMS se constituye como fuente de nutrimentos para los
vegetales que crecen en el suelo. (Anderson y Dorsh, 1978; Paul y Clark,
1996; Franzluebbers, 2000).
24
2.12. Carbono y Nitrógeno
La cantidad de Carbono (C) y nitrógeno (N) presentes en un suelo son el
resultado del balance que se establece en el C y el N que se incorporan al
suelo y el C y el N que el suelo pierde. Este equilibrio se altera
significativamente cuando se presenta un cambio en el uso del suelo. La
modificación se atribuye a:
Un incremento en las descomposición de la MOS, atribuible a
cambios en la humedad, la aireación y la temperatura del suelo, así
como a la desintegración de los agregados que físicamente protegen
a la MO; y,
Un valor negativo en el balance de la MOS.
El grado y la velocidad con los que se pierde la MOS parece ser
dependiente, entre otras variable, del tipo de suelo y de la calidad de la MO,
es decir, de la proporción C:N en la MOS. Esto último explica por qué en
algunos suelos las pérdidas de C son mayores que las de N (Reyes-Reyes et
al., 2003).
25
3. JUSTIFICACIÓN
La cuantificación de la biomasa microbiana y las variables a ella asociadas
son un indicador útil y accesible para evaluar la calidad de los suelos y la
sustentabilidad de las prácticas de manejo empleadas en el cambio de uso
de suelo, basándose en que, la calidad de los suelos es un atributo complejo
con el cual se hace referencia a la capacidad del suelo para ser destinado a
un uso específico y bajo prácticas determinadas (Reyes et al., 2019).
Entre los componentes que determinan la calidad del suelo se encuentran
sus propiedades biológicas; entre ellas sobresalen la biomasa y la diversidad
microbiana como indicadores tempranos de los cambios del ecosistema
edáfico asociados a las alteraciones que conlleva el cambio de uso del suelo
o las prácticas de manejo que se emplean para su cultivo. Aunque hay
diferentes métodos para cuantificar la biomasa microbiana, se han
encontrado algunas equivalencias entre ellos; pero no entre los métodos
empleados para determinar la diversidad microbiana.
Para García, C., 2004, Un aspecto de gran interés hoy en día, es el estudio
de parámetros biológicos y bioquímicos, en lo que respecta al uso que se da,
desde un punto de vista eminentemente práctico, la determinación de
parámetros bioquímicos del suelo, así como aquellos que hacen referencia a
su biomasa microbiana, se debe emplear, sin ninguna duda, como
bioindicadores de la calidad y sostenibilidad de suelos. La correcta
interpretación de estos parámetros ayudará a conocer el porqué de muchos
26
de los procesos degradativos que se dan en el suelo, y colaborará por tanto
a prevenirlos, contribuyendo así a su conservación. Debemos admitir que un
manejo ecológico del suelo será verdaderamente efectivo si conseguimos
monitorizar el suelo con parámetros como los aquí son considerados, con
ánimo de conocer la influencia que ha tenido determinado manejo.
27
4. PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
¿Cuál es el efecto de los diferentes manejos de cultivo de forrajes, sobre la
biomasa microbiana del suelo de los sistemas de producción lechera en
pequeña escala?
28
5. HIPÓTESIS
No existen diferencias entre la cantidad de Carbono de la Biomasa
Microbiana presente en los suelos utilizados para el cultivo de maíz con
respecto a los suelos utilizados para cultivo de pradera de corte dentro de los
sistemas de producción de leche en pequeña escala.
29
6. OBJETIVOS
6.1. General
Conocer el efecto de diferentes manejos agrícolas, sobre la biomasa
microbiana del Suelo de los Sistemas Producción de Leche a
Pequeña Escala en la región Noroeste del Estado de México.
6.2. Específicos
Valorar parámetros físico – químicos de los suelos de los Sistemas de
Producción de Leche en Pequeña Escala para conocer el impacto de
los diferentes manejos sobre la calidad del suelo.
Evaluar parámetros físicos, químicos y biológicos en diferentes épocas
del año dentro de los Sistemas Producción de Leche a Pequeña.
30
7. MATERIALES Y MÉTODO
7.1. Descripción de la zona de estudio
El proyecto se llevó a cabo en el Municipio de Aculco ubicado en el noreste
del Estado de México, en los límites del estado de Querétaro. Tiene una
altitud de 2440m y considerada como una zona de clima semifrío, con una
temperatura media anual de 13.2 º C. La temporada de lluvias inicia a finales
de marzo o principios de abril, hasta octubre o noviembre, con una
precipitación pluvial anual entre 700 y 900 milímetros. Tiene una superficie
de 465.7 kilómetros cuadrados. La región se caracteriza por la producción de
leche en pequeña escala, con hatos entre 3 y 35 vacas en pequeñas
unidades de producción con superficie media de 6.25 ha.
Figura 1. Ubicación geográfica del Municipio de Aculco, Estado de México.
31
7.2. Selección de las unidades de producción
Mediante un muestreo intencional se seleccionaron 10 unidades de
producción (Tabla 1) de leche en pequeña escala del grupo de productores
que participan en el proyecto “Sustentabilidad de los Sistemas de Producción
de Leche en Pequeña Escala en el Noroeste del Estado de México”. Este
tipo de muestreo consiste en escoger unidades de producción que tengan
ciertas características en común y teniendo en cuenta que la investigación
agropecuaria debe dar más importancia a la participación de los productores
(Sidahmed, 1995), esta selección se realizó mediante el método participativo
“Mapa de Recursos Naturales y Uso de la Tierra” (Geilfus, 2002), que permite
conocer el uso que se le ha dado a la tierra en el paso de los años, en este
caso además de la edad de los cultivos, se consideró la superficie de las
parcelas (no menor a 1 ha y no mayor a 2 ha), el tipo de riego y fertilización.
La investigación se realizó en épocas de sequía y de lluvia durante el 2013.
7.3. Tratamientos
7.3.1. Cultivo de Maíz
Para el cultivo de maíz (Tabla 2), se seleccionaron parcelas con más de 20
años de utilización continua, bajo punta riego (riego para una siembra
temprana), fertilizantes sintéticos, herbicidas y estiércol de bovino como
abono orgánico, el cual se raciona en partes de la parcela cada año, de
forma que se completa la fertilización de toda la parcela de maíz en tres o
cuatro años.
32
7.3.2. Cultivo de Pradera
Las parcelas de pradera de corte, estaban compuestas de varias especies,
entre las cuales el raigrás anual (Lolium multiflorum cv. Maximus) y trébol
blanco (Trifolium repens cv. Ladino) son las especies dominantes, además
de ryegrass perenne (Lolium perenne cv. Bargala), orchard (Dactylis
glomerata cv. Potomac), Festuca (Festuca pratensis) y trébol rojo (Trifolium
pratense L.) con disposición de riego durante toda la época de sequía
(aproximadamente un riego cada mes), con una utilización continua superior
a los 20 años, donde se utiliza estiércol como abono orgánico en una
cantidad aproximada de 5.0 toneladas por hectárea.
7.3.3. Zona Testigo
Las zonas sin modificación (contempladas como Zona Testigo) cuentan con
una gran variedad de especies nativas, y no han sido manejadas para
cultivos por lo menos de 40 años a la fecha.
7.4. Muestreo de suelo
La toma de muestras se efectuó durante el 2013 en los meses de febrero y
marzo para la época de sequía con una precipitación promedio de 5.80 mm y
temperaturas promedio entre -1.5 y 22.4°C y entre junio y julio para la época
de lluvia con una precipitación promedio de 204.7 mm y temperaturas
promedio entre 8 y 22°C.
33
Dado que las parcelas seleccionadas presentaban un terreno irregular, se
realizó un muestreo estratificado al azar, donde se tomaron cuatro muestras
compuestas por parcela, del horizonte superficial (0 – 15 cm de profundidad).
Figura 2. Muestreo estratificado para terrenos irregulares.
El muestreo estratificado consiste en dividir el área en sub-poblaciones de
apariencia uniforme y seleccionar al azar algunas de ellas, dentro de las
seleccionadas, elegir al azar las unidades de muestreo y así sucesivamente,
hasta la última etapa en donde el procedimiento de recolección de muestras
se hace en zig-zag.
Estas muestras fueron llevas al laboratorio del Instituto de Ciencias
Agropecuarias y Rurales (ICAR) de la Universidad Autónoma del Estado de
México (UAEM) donde se secaron a la sombra y a temperatura ambiente
(18±2), se molieron con un mazo de madera, se homogenizaron y se
34
tamizaron con una malla de abertura de 2mm de diámetro de acero
inoxidable.
7.5. Análisis Físico - Químicos
Siguiendo la Norma Oficial Mexicana NOM-21-SEMARNAT-2000, se
determinó el contenido de humedad por medio de gravimetría, densidad
aparente por probeta (DA), el pH fue medido por medio del potenciómetro. El
contenido de nitrógeno total (NT) se determinó por el método de Kjeldahl;
Materia orgánica (MO) y carbono orgánico total (COT) mediante el método de
Walkley y Black.
7.6. Determinación de la Biomasa Microbiana
Para la determinación del carbono en la biomasa microbiana (CBM) del suelo
se siguió la metodología de “Fumigación – Incubación” propuesta por
Jenkinson y Powlson (1976), la cual consiste en la cuantificación del CO2
producido por muestras de suelo, para ello el suelo de cada sitio fue
separado y ajustado a 40% de capacidad de retención de agua y fumigado
con cloroformo. Posteriormente, el suelo estéril, fue inoculado con 25 mg de
suelo húmedo, sin fumigar e incubadas por un período de 10 días a 25ºC. El
contenido de humedad durante el período de incubación se mantuvo
equivalente al 60% de su capacidad de campo. El CO2 producido por el suelo
incubado, fue atrapado en una solución 0.05M NaOH y medido por titulación
con 0.1M HCl usando fenolftaleína como indicador.
35
7.7. Análisis Estadístico
El diseño experimental correspondió a un factorial 3 x 2 y los resultados se
sometieron a un análisis de varianza y cuando se encontraron diferencias
entre tratamientos se aplicó la prueba de comparación de medias de Tukey
(P0.05). Las variables evaluadas se sometieron a un análisis de varianza
según el siguiente modelo:
Y= µ + F(A)+ F(B)+ F(A) * F(B) +BP+E
Dónde:
µ: Media General
F(A): Manejo
F(B): Época
BP: Bloqueo a productores
E: Error
36
8. RESULTADOS
8.1. Artículo científico enviado a: SOIL USE AND MANAGEMENT
-----Mensaje original-----
De: onbehalfof+sumoffice+oxon.blackwellpublishing.com@manuscriptcentral.com
[mailto:onbehalfof+sumoffice+oxon.blackwellpublishing.com@manuscriptcentral.com]
En nombre de [email protected]
Enviado el: viernes, 14 de febrero de 2014 02:30 a.m.
Para: Carlos Manuel Arriaga Jordan; [email protected]
Asunto: Soil Use and Management - Manuscript ID SUM-2014-038
14-Feb-2014
Dear Dr. ARRIAGA-JORDAN
Your manuscript entitled "Effect of contrasting management on soil quality indicators in
small-scale dairy systems in the central highlands of Mexico in two seasons" has been
successfully submitted online and is presently being given full consideration for
publication in the Soil Use and Management.
Your manuscript ID is SUM-2014-038.
Please mention the above manuscript ID in all future correspondence or when calling
the office for questions. If there are any changes in your street address or e-mail
address, please log in to Manuscript Central at http://mc.manuscriptcentral.com/sum
and edit your user information as appropriate.
You can also view the status of your manuscript at any time by checking your Author
Center after logging in to http://mc.manuscriptcentral.com/sum.
Thank you for submitting your manuscript to the Soil Use and Management.
Yours sincerely
Editorial Office
Soil Use and Management
37
Effect of contrasting management on soil quality indicators in small-
scale dairy systems in the central highlands of Mexico in two seasons
N.C. Caicedo-Coello1, B. Archundia-Velarde1, E. Sánchez-Vera1, A.S. Velázquez-
Rodríguez2 & C.M. Arriaga-Jordán1
1Instituto de Ciencias Agropecuarias y Rurales (ICAR), 2 Facultad de Ciencias
Universidad Autónoma del Estado de México (UAEM), Instituto Literario # 100, Col.
Centro, 50000 Toluca (Estado de México) México
Corresponding Author:
C. M. Arriaga-Jordán
Instituto de Ciencias Agropecuarias y Rurales (ICAR),
Universidad Autónoma del Estado de México,
Instituto Literario # 100
C.P. 50000, Toluca, Estado de México,
México
e-mail: [email protected]
38
Effect of contrasting management on soil quality indicators in small-
scale dairy systems in the central highlands of Mexico in two seasons
ABSTRACT
Small-scale dairy systems may alleviate rural poverty, and in Mexico provide 37% of
national production. The enhancement of the sustainability of these systems is
required to ensure their future. This requires the assessment of physical, chemical,
and biological indicators of soil quality to understand the effect of different
managements. This work was undertaken in the highlands of central Mexico in a
region characterised by small-scale dairy production, with the objective of assessing
the effect of two management practices, fields under continuous annual cropping of
maize for 20 years with conventional tillage and use of agrochemicals and fields
under irrigated cut-and-carry pastures for over 20 years fertilised with farmyard
manure and no agrochemicals, compared against land without any tillage (witness),
in 10 small-scale dairy farms during the rainy and the dry season. Samples were
collected from the top soil horizon and analysed for moisture, bulk density, pH, total
Nitrogen (TN), total organic Carbon (TOC), and organic matter (OM) following the
Mexican official norm, as well as soil microbial biomass Carbon (SMBC) with the
Jenkinson and Powlson Fumigation–Incubation method. Data were analysed by
ANOVA in a 3 managements x 2 seasons factorial design, applying the Tukey test
for comparing means. There were significant interactions (P>0.05) for all variables
analysed, showing lower values for soils under maize management and significant
increases during the rainy season. Soil parameters under cut-and-carry pasture with
organic manure applications tended to be similar to the undisturbed witness soils,
indicating a need for crop rotations.
39
Keywords: Agricultural managements, soil quality indicators, soil microbial biomass,
small-scale dairy systems, Mexico
INTRODUCTION
Family and smallholder farming is at the international forefront, so much so that the
United Nations declared 2014 as the International Year of Family Farming given its
important role in “eradicating hunger and poverty, providing food security and
nutrition, improving livelihoods, managing natural resources, protecting the
environment, and achieving sustainable development, in particular in rural areas”
(FAO, 2014).
Within family and smallholder farming, small-scale dairy systems play an important
role around the world since they are a means to alleviate rural poverty and improve
livelihoods (McDermott, et al., 2010). As has been documented for the highlands of
Mexico, these systems are noted for generating daily incomes similar or higher to
what farming families could get in off-farm jobs (Espinoza-Ortega et al., 2007).
However, these small farms must be sustainable in the long term (Fadul-Pacheco et
al., 2013) in order to persist and fulfil their important role providing food, income,
employment opportunities and activating the economy of their region in a competitive
environment.
As Salinas-García et al. (2002) state, there has been a growing awareness in Mexico
as in the rest of the world towards enhancing the sustainability of agricultural
systems. Sustainable agricultural production requires healthy soils in good physical,
chemical and biological conditions.
40
After water, soil is a vital natural resource for food production, as well as a means to
infer the functioning of ecosystems (Weil and Magdoff, 2004); and as an agent in the
maintenance of environmental quality at a global scale (Doran et al., 1999). These
functions explain why soils have been addressed and defined in a variety of forms.
The term soil quality started to be used when soil functions were recognised, as
Karlen et al. (1997) and Doran et al. (1994) establish, to promote the productivity of a
system without losing its physical, chemical and biological properties, to attenuate
environmental pollutants and pathogens, and to favour plant, animal and human
health..
The objective of this work was to determine the effect of contrasting agricultural
managements on some soil quality indicators in two seasons in small-scale dairy
farms. Contrasting managements were maize (Zea mays) annual cropping with a
high use of agro-chemicals against the management of permanent irrigated ryegrass
(Lolium perenne and L. multiflorum) – white clover (Trifolium repens) cut-and-carry
cultivated pastures with organic fertilisation, assessed against a witness area of soils
without any modification. The goal is to develop an assessment of the current
situation of soils in small-scale dairy systems that may lead to better soil
management practices to enhance their sustainability.
MATERIALS AND METHODS
Description of the study area
The work was undertaken in the municipality of Aculco, located in the Northwest of
the State of Mexico (that surrounds Mexico City), at 20° 06’ N and 99° 50’ W, at an
average altitude of 2,440 meters above sea level. The area has a temperate sub-
humid climate, with mean annual temperatures of 13.2ºC, frosts from October to
February. Mean rainfall is 800 mm/year in two seasons, the rainy season from May
41
to mid October and the dry season from mid October to April. The municipality and
its surrounding localities are characterized by smallholder dairy farms and family-
owned cheese making businesses. The area and the farming systems have been
described by Espinoza-Ortega et al. (2007) and Fadul-Pacheco et al. (2013).
Participating farms and agricultural management
Ten small-scale dairy farms from those participating in a larger project on the
improvement of their systems and the assessment of their sustainability (Fadul-
Pacheco et al., 2013) were intentionally selected as having common characteristics.
Selected farms had been cultivating maize continuously in the same plots and
irrigated cut-and-carry pasture in the same plots for a minimum of 10 years (for each
management), and plots were no less than 1.0 ha nor more than 2.0 ha; all had the
same flood irrigation method available, and fertilisation management.
Traditionally, pastures in the area are managed in a cut-and-carry strategy, with the
cows kept indoors in tie-barns, pasture forage cut by hand with scythes and
transported to the barns. Pastures are mixed with several species, of which annual
ryegrass (Lolium multiflorum) and white clover (Trifolium repens) are the dominant
species. Farmers have limited but constant access to irrigation during the dry
season, approximately once every month. Pastures in the ten selected farms were
sown and had been used under constant use for over 20 years, and only farmyard
manure is used to fertilise pastures applying approximately 5.0 t/ha of manure dry
matter with no agrochemicals applied. The 10 plots cultivated with maize had been
under that annual crop similarly for over 20 years of continuous cropping with no
break-crops or rotations.
The 10 plots sown to maize receive one early irrigation that enables farmers to sow
in April, in advance of the rainy season. This allows them to use longer cycle, higher
42
yielding, white maize varieties. Farmers use both landrace criollo maize varieties
with seed selected by themselves from their own crop, as well as improved hybrid or
free-pollinating varieties.
Every year, maize fields are ploughed in February and March, irrigated, harrowed,
and sown in April. A first mechanical cultivation is performed one month after sowing
and a second cultivation one month thereafter. In this area, tractors with disc ploughs
and harrows, mechanical seeders, and tine cultivators are used. Synthetic fertilisers
(urea, ammonium di-phosphate, triple super-phosphate, and potassium chloride) are
applied, as well as herbicides and insecticides according to local recommendations.
Farmers also apply farmyard manure to the maize crop before ploughing if they have
surplus manure from that needed for the grassland. They reckon the fertilising effect
of cattle manure can last up to three or four years so that they split their fields in
three or four parts applying manure to one part every year. Some farmers had not
applied manure for the past two years.
Areas with no modification (witness) in each farm represented soils that had not
been disturbed at least for the past 40 years They are rich in native plant species.
Soil sampling
Composite soil samples were taken once per farm for each season; between
February and March for the dry season and between June and July for the rainy
season. Since selected plots were irregular, each plot was nominally divided in four
sub-plots, and a stratified random sampling was done. A composite sample formed
from 10 sub-samples per block was taken, totalling four composite samples per plot.
Samples were taken from the superficial horizon (0 – 15 cm deep). Samples were
taken to the soil laboratory 90 km away, dried at room temperature under shadow
43
(18±2°C), ground with a wooden mallet, homogenised and sieved through a 2 mm
stainless steel screen.
Physical and chemical analyses
Following the official Mexican norm NOM-21-SEMARNAT-2000, samples were
analysed for moisture by gravimetry, bulk density (BD) by water displacement, and
pH measured with a test probe. Total Nitrogen (TN) was determined by the Kjeldahl
method, and organic matter (OM) and Total Organic Carbon by the Walkley and
Black method.
Biomass Carbon determination
The soil microbial biomass Carbon (SMBC) was determined by the Jenkinson and
Powlson (1976) “fumigation – incubation” method, which consists in quantifying CO2
produced by soil samples. Each soil sample was adjusted to 40% field capacity and
fumigated with chloroform. The sterile soil was inoculated with 25 mg of un-
fumigated moist soil, and incubated for 10 days at 25ºC. Moisture content was kept
during incubation at 60% field capacity. CO2 produced by the incubated soil sample
was trapped in a 0.05M NaOH solution and titred with 0.1M HCl solution with
phenolphthalein as indicator.
Statistical analysis
Analysis of variance was performed on data as a 3 x 2 factorial design with three
managements and two seasons, with farms as blocks. If significant differences were
detected (P 0.05), means were compared with the Tukey test.
RESULTS AND DISCUSSION
Table 1 shows the climatological variables for 2013, which was a humid year with
over 1,100 mm rainfall. Samples were taken in February and March for the dry
44
season, when there was no rainfall in February and only 11 mm in March, whilst
evaporation was 119.1 and 127.3 mm respectively, and mean maximal temperatures
of 23.4°C and 21.5°C, and mean minimal temperatures below freezing in February,
and around 0°C in March.
Please insert Table 1 here.
In the rainy season, soil samples were taken in June and July, with 152.4 and 257.0
mm rainfall respectively, evaporation at 133 and 127 mm, a mean maximal
temperature of 22°C and mean minimal temperatures above 8°C.
Table 2 shows the results of the physical, chemical and biological soil parameters,
with significant differences between managements (P˂0.05) and between seasons
for all variables except for bulk density in the maize crop. Also the interactions
between managements and seasons were significant for all variables (P<0.05).
Please insert Table 2 here.
Soil moisture
Figure 1 graphically shows the results for soil moisture content. The significant
interaction can be seen in that moisture content of soils during the dry season was
similar for the three management and very low with a mean of 0.037%, even though
the monthly irrigation of pastures. This is explained because irrigations are light, with
long spells in-between (every 4 weeks), and the evaporation rate in the dry season is
high, exceeding rainfall.
Please insert Figure 1 here
In the rainy season there is a sharp increase in soil moisture in the three
managements, being higher in the witness plots than in pastures, and these had
higher soil moisture than the maize plots.
45
It is important to note that farmers leave their maize plots basically denuded for 5 or
6 months during the dry season; since maize stover and crop residues are taken
near the animal sheds to be used as forage for the dairy herd, and other livestock
like sheep and draught animals (Hellin et al., 2013). This does have an effect on the
soil moisture in these plots.
Bulk density
Figure 2 shows the data for bulk density for each management in relation to season.
Witness soils had the lowest bulk density and basically the same in both seasons
with the lowest mean values (0.81 and 0.84 g/cm3 for dry and rainy seasons
respectively), which is in agreement with reports by Sánchez-Vera et al. (2003) who
in virgin forest soils report a lower bulk density than in soils under annual crops or
under pastures. They also conclude that most soils under natural vegetation keep an
optimal bulk density.
Please insert Figure 2 here.
Bulk density in the maize fields presented the highest mean values for both seasons,
without significant differences between seasons (1.09 g/cm3 in the dry and 1.14
g/cm3 in the rainy seasons). Bulk density values in the maize fields were significantly
different from values for the pasture, which showed intermediate values between the
witness and the maize fields.
These results show how tilling in agricultural managements do have a high incidence
on changes in the distribution of primary soil particles and micro-aggregates. In the
pasture fields, bulk density in the dry season (0.96 kg/cm3) is significantly different
from the other managements. Sánchez-Vera et al. (2003) mention that for many soil
types, 7 or 8 years under pasture restore physical properties of soils almost to the
levels existing before modification. Bulk density under pasture management in the
rainy season (1.07 kg/cm3) showed no difference from maize fields in the dry season,
46
explained by the higher moisture content in pasture soils, whilst in the maize fields is
when soils tend to crack during the dry season due to the lack of vegetation cover.
Soil pH
Results in Table 2 show that soils were from moderately acid to strongly acid
according to the Official Mexican Norm (NOM-21-RECNAT-2000). Figure 3 shows
how pH changed between managements and seasons. Highest pH values were
found in witness soils without significant differences due to seasons with values of
5.91 in the dry season and 5.78 in the rainy season. Pasture soils had pH values
almost the same as pH values for witness soils, both in the dry season (5.92) and in
the rainy season, and these did not have pH values different from maize fields in the
rainy season.
Please insert Figure 3 here
It was only the pH value of maize fields in the dry season, with the lowest recorded
value (4.80), which was significantly different from the other managements and
seasons.
This indicator is influenced by farmer agricultural practices (type of tillage, use of
agrochemicals, use of manure, and crop residue management). Results indicate a
significant acidification in the fields continuously cropped with maize. On the other
hand, pH values in the soils of pastures are very close to the witness values,
indicating minimal disturbance in this parameter.
Total Nitrogen
Figure 4 shows change in total Nitrogen for the three managements from the dry to
the rainy season, with a significant increase between the seasons. The increase in
the maize fields, which have the lower values in both seasons, is similar than for the
pasture at 0.11 and 0.13 percentage units respectively, but greater than for witness
fields where total Nitrogen increased only by 0.05 percentage units.
47
Please insert Figure 4 here.
These results agree with reports by Yang et al. (2008) who demonstrate Nitrogen
losses when soils are modified by agricultural practices, like tilling and the use of
agrochemicals. There were no differences in witness soils for Total Nitrogen
between the dry season and the rainy season (0.26% and 0.32% respectively),
similar to results for pasture that showed 0.23% for dry season and 0.36% for the
rainy season. Maize fields were significantly lower, and the Total Nitrogen content of
maize fields in the dry season was the lowest recorded (0.08%). These results agree
with Salinas et al. (2002) who found that th amount of Total Nitrogen increases with
increased organic matter; and also Total Nitrogen increases with reduced tillage, or
as in this case, in non tilled soils as in the pasture fields.
Organic Carbon
Figure 5 shows the significant interactions in the Total Organic Carbon (TOC)
showing significant differences between managements (p˂0.05) with a 40% increase
in TOC in the rainy season compared with values in the dry season. TOC during the
rainy season in witness soils (0.97%) is significantly different from all other
managements and seasons, whilst witness soils in the dry season (0.54%) is not
significantly different from the maize fields in the rainy season (0.56%), but is
different from the other pasture and the maize fields in the dry season.
Please insert Figure 5 here.
Pasture management in the dry season (0.45%) and the rainy season (0.75%) are
statistically different between them and in relation to maize and witness
managements. As Franzluebbers et al. (2004) state, grasslands are known for
improving the Organic Carbon in soils, which leads to the retention of organically
bonded nutrients, improves the water relations, and to a better general functioning of
the soil (Weil y Magdoff, 2004).
48
The values for the maize fields in the dry season (0.30%) were different from all
other managements, with similar results to those reported by Salinas et al. (2002)
who found a direct relationship between TOC and rainfall, with less TOC with less
rainfall. It was in the maize fields that the lowest percentage of TOC was present
during the dry season, in agreement with Zinn et al. (2005) in Brzil who showed that
the amount of organic carbon decreased in systems with intensive land use and
monocultures.
Soil organic matter
There were significant differences (P<0.05) for soil organic matter (OM) among
managements, seasons and for the interaction (Figure 6). Maize management in the
dry season (0.52%) was different to the other managements, recording the lowest
value for OM classified according to the Mexican National Norm NOM-21-RECNAT-
2000, as a poor soil.
Please insert Figure 6 here.
Maass et al. (1988) report that maize crops are more susceptible to both sediment
and organic matter loss due to the low plat cover at the beginning of their growth
cycle (Maas et al., 1988). Results are also in agreement with Wang et al. (2004),
who mention that after several years of annual crops, the amount of OM decreases,
since tillage affects the size of OM pools in the soil (Nissen and Wander, 2003).
On the contrary, during the rainy season the opposite occurs, with and increase in
soil organic matter content due to the higher plant cover of the land. Therefore, there
were no differences between the witness soils in the dry season (0.93%) with the
soils under maize management in the rainy season (0.96%). OM content in soils
under pasture in the dry season (0.78%) and in the rainy season (1.29%) are
statistically different between them (P<0.05) and against the other managements.
49
The highest OM content was recorded in witness soils in the rainy season (1.68%)
with values statistically different from all the other managements (P<0.05). These
results are in agreement with those reported from the same area by Fadul-Pacheco
et al. (2013), who found soils classified as poor in terms of Organic Matter during the
rainy season in the same study area.
Soil microbial biomass Carbon
Figure 7 shows the mean soil microbial biomass Carbon (SMBC) and the interaction
among managements and seasons. Witness soils in the dry season (119.62
mgCO2/kg Dry Soil) did not show significant differences compared to soils under
pasture management in the same season (120.29 mgCO2/kg Dry Soil). It can also be
seen an increase in mean values for these managements in the rainy season, when
the witness soils (140.03 mgCO2/kg Dry Soil) did not show significant differences
(P>0.05) compared to pasture soils in that season (120.29 mgCO2/kg Dry Soil), but
are significantly different (P<0.05) compared to the other managements in
agreement with Salinas et al. (2002) who state that the amount of SMBC is related to
the presence of TOC.
Please insert Figure 7 here.
Smith and Conen (2004) mention that microbial populations and their activity is
higher in non tilled soils than in soils under conventional intensive agriculture. Soils
under maize management in the dry season (57.25 mgCO2/kg Dry Soil) and in the
rainy season (63.84 mgCO2/kg DrySoil), showed significant differences between the
two, and were significantly different from the other management showing the lower
values. These results coincide with Chaplot et al. (2005) who mention that low
SMBC in cultivated soils may be attributed to a decrease in the availability of Carbon
and Nitrogen in the OM, as a consequence of an accelerated mineralisation of the
50
OM and the lixiviation of mineral nutrients. These processes are favoured by the
destruction of soil aggregates by frequent tilling.
Sparling et al. (1992) mention that after 11 years of continuous maize cropping, the
SMBC was reduced between 54 and 60% in the top 20 cm of soil in comparison with
permanent grassland. These results agree in that the production of SMBC may
change in relation to the quality of the organic material supplied to the soil, and with
seasonal variations defined by climate (Swift et al., 1979). SMBC is sensitive to
changes generated by tillage (Franzluebbers y Stuedemann, 2008); so that crop
rotation and applying organic manures do have a positive impact over the total
organic Carbon (Arshad et al., 2004) and over the SMBC (Wander et al., 1995).
Results of the physical, chemical and biological analyses agree with Salinas et al.
(2002), who report that altering soil conditions by frequent tillage may significant
affect the productivity and the sustainability of the system through influences on the
distribution of soil particules and micro-aggregates, in the depth of the organic matter
in the soil, the microbial activity, and the dynamics and availability of nutrients, since
available spaces are reduced by the soil compaction to which frequently tilled soils
are subjected.
CONCLUSION
All physical, chemical and biological parameters recorded were lower for soils under
maize management than for soils under cut-and-carry pasture management,
indicating that soil quality is negatively affected by the agricultural management
based on yearly ploughing, harrowing and cultivation and the use of agrochemicals.
It is also noted that soils under cut-and-carry management is close to the conditions
of the unmodified soils of the witness plots. Small-scale dairy farmers should
incorporate a crop rotation with pasture after some years of annual maize
51
management when possible, leaving pasture for 7-8 years only, sufficient to recover
the maize managed soils. Results show that some parameters may be used as
indicators of soil degradation and reinforce other indicators to obtain a better
assessment of sustainability.
ACKNOWLEDGEMENTS
Authors express their gratitude to the ten farmers and their families participating in
this study for their hospitality, kindness, and interest. Our gratitude also to Ms. Laura
Edith Martínez-Contreras and Ms. María de Lourdes Maya-Salazar from the Instituto
de Ciencias Agropecuarias y Rurales (ICAR) for their help in the laboratory
analyses. This work was undertaken thanks to funding by the Mexican National
Council for Science and Technology (Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología
CONACYT) through the grant 129449 CB-2009. Our gratitude also to the National
Ministry of Higher Education, Science, Technology and Innovation (Secretaría
Nacional de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación) of Ecuador for
the postgraduate grant that enabled Noelia Carolina Caicedo-Coello to undertake
postgraduate studies.
CONFLICT OF INTEREST
The authors declare that they have no conflict of interest. This work was undertaken
with funds from the Mexican National Council for Science and Technology (Consejo
Nacional de Ciencia y Tecnología - CONACYT) grant 129449 CB-2009.
REFERENCES
Arshad, M.A., Franzluebbers, A. J. & Azooz, R.H., 2004. Surface-soil structural
properties under grass and cereal production on a Mollic Cyroboralf in Canada. Soil
Tillage and Research, 77, 15-23.
52
Chaplot, V., Rumpel, C. & Valentin, C., 2005. Water erosion impact in soil and
carbon redistributions within uplands of South East Asia. Global Biochemical Cycles,
19, 20 -32.
Doran, J., Coleman, D. C., Bezdicek, D. F. & Stewart, B. A., 1994. Defining soil
quality for a sustainable environment. Soil Science Society of America, Inc. Special
Publication No. 35, Madison, Wisconsin, USA. 244 p.
Espinoza-Ortega, A., Espinosa-Ayala, E., Bastida-López, J., Castañeda-Martínez, T.
& Arriaga-Jordán C. M., 2007. Small-scale dairy farming in the highlands of central
Mexico: Technical, economic and social aspects and their impact on poverty.
Experimental Agriculture, 43, 241 – 256.
Fadul-Pacheco, L., Wattiaux, M.A., Espinoza-Ortega, A., Sánchez-Vera, E. &
Arriaga-Jordán, C.M., 2013. Evaluation of sustainability of smallholder dairy
production systems in the highlands of mexico during the rainy season, Agroecology
and Sustainable Food Systems, 37, 882-901.
FAO – Food and Agriculture Organization (2014). The International Year of Family
Farming. Available at: http://www.fao.org/family-farming-2014/en/ Accesed
27/01/2014.
Franzluebbers, A.J., J.A. Stuedemann, H.H. Schomberg, & S.R. Wilkinson. 2000.
Soil organic C and N pools under long-term pasture management in the southern
Piedmont USA. Soil Biology and Biochemistry, 32, 469–478.
Franzluebbers, A.J. & Stuedemann, J.A. 2008. Early Response of Soil Organic
Fractions to Tillage and Integrated Crop–Livestock Production. Soil Science Society
of America Journal, 72, 613-625
53
Hellin, J., Erenstein, O., Beuchelt, T., Camacho, C., & Flores, D., 2013. Maize stover
use and sustainable crop production in mixedcrop–livestock systems in Mexico. Field
Crops Research, 153, 12-21.
Jenkinson, D., & Powlson, D., 1976. The effects of biocidal treatments on
metabolism in soil I. Fumigation with chloroform. Soil Biology and Biochemistry, 8,
167-177.
Karlen, D.L., Mausbach, M. J., Doran, J.W., Cline, R.G. Harris, R.F. & Schuman,
G.E., 1997. Soil quality: a concept, definition and framework for evaluation. Soil
Science Society of America Journal, 61, 4.
Maas, J.M., Jordan, C.F. & Sarukhán, J., 1988. Soil erosion and nutrient losses in
seasonal tropical agroecosystems under various management techniques. Journal of
Applied Ecology, 25, 595-607.
McDermott J.J, Staal, S.J, Freeman, H.A, Herrero, M. & Van de Steeg, J.A., 2010.
Sustaining intensification of smallholder livestock systems in the tropics, Livestock
Science, 130, 95 - 109.
Norma Oficial Mexicana NOM-21-RECNAT-2000. 2000. Que establece las
especificaciones de fertilidad, salinidad y clasificación de suelos. Estudios,
muestreos y análisis. Diario Oficial de la Federación. México, D. F.
Nissen, T. & Wander, M., 2003. Management and soil quality effects on fertilizer-use
efficiency and leaching. Soil Science Society of America Journal, 67, 1524 - 1532
SAGARPA – Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y
Alimentación (2014). Datos Climatológicos de la Estación La Laguna. Red Nacional
de Estaciones Climatológicas. Instituto Nacional de Investigaicones Forestales,
Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Available at:
http://clima.inifap.gob.mx/redinifap/historicos.aspx?est=37673&edo=10&m=1&an=20
13. Accessed on 10 February 2014.
54
Salinas-García, J.R., Velázquez-García, J.D.J., Gallardo-Valdez, M., Díaz-Mederos,
P., Caballero-Hernández, F., Tapia-Vargas, L.M. & Rosales-Robles, E. (2002).
Tillage effects on microbial biomass and nutrient distribution in soils under rain-fed
corn production in central- Western Mexico. Soil and Tillage Research, 66 (2), 143-
152.
Sánchez-Vera, G., Obrador-Olan, J.J., Palma-López, D.J. & Salgado-García, S.,
2003. Densidad aparente en un vertisol con diferentes agrosistemas. Interciencia,
28, 347-351.
Smith, K. A. & Conen, F., 2004. Impacts of land managements on fluxes of trace
greenhouse gases. Soil Use Manage, 2, 255 – 263.
Sparling, G.P., Shepherd, T.G. & Kettles, H.A., 1992. Changes in soil organic C.
microbial and aggregate stability under continuous maize and cereal cropping, and
after restoration to pasture in soils from the Manawatu region, New Zeland. Soil &
Tillage Research, 24, 225-241.
Swift, M.J., Heal, O.W. & Anderson, J.M., 1979. Decomposition in terrestrial
ecosystems. In: Studies in Ecology 5 (Blackwell Scientific Publications). London, p.
323.
Wander, M.M., Hedrick, D.S. Kaufman, D. Traína, S.J. Stinner, B.R., & White, D.C.,
1995. The functional significance of the microbial biomass in organic and
conventionally managed soils. Plant and Soil, 170, 87-97.
Wang, G., H., Ma, J., Quian, & Juan, C., 2004. Impact of land use changes on soil
carbon, nitrogen and phosphorus and water pollution in arid region of northwest
China. Soil Use Management, 20, 32-39.
Weil, R. & Magdoff, F. 2004. Significance of soil organic matter to soil quality and
health – An Overview. In: Magdoff, F. and Weil, R. (eds). Soil organic matter in
sustainable agriculture, CRC Press, EUA, pp. 1-43.
55
Yang, Li-Lin, Zhang, F.S., Mao, R. Z., Ju, X.T., Cai, X.B. & Lu, Y. H., 2008.
Conversion of natural ecosystem to cropland increases the soil net nitrogen
mineralization and nitrification in Tibet. Pedosphere, 18, 699-706
Zinn, Y.L., Lal, R., & Resck, D., 2005. Changes in soil organic carbon stocks under
agriculture in Brazil. Soil Tillage and Research, 84, 28-40.
56
Table 1. Climatological variables during the study
Rainfall Temperature Evapotranspiration
Potential
Evaporation
2013 (mm) Maximum Minimum Average (mm) (mm)
January 4.60 20.06 -1.07 9.33 86.80 146.08
February 0.00 23.36 -2.98 10.97 119.10 167.54
March 11.60 21.50 0.01 11.42 127.30 158.83
April 18.00 24.92 3.26 14.83 146.90 144.07
May 33.00 24.40 6.08 15.30 133.90 152.07
June 152.40 22.42 8.38 15.22 114.00 132.86
July 257.00 21.41 8.53 14.47 106.50 126.67
August 85.80 21.35 9.11 14.55 103.30 128.20
September 212.00 20.92 10.21 14.30 68.10 96.34
October 174.00 21.56 6.44 13.02 82.90 116.49
November 196.60 20.21 4.34 10.99 72.10 114.79
December 36.40 19.86 1.36 9.64 74.70 124.43
57
Table 2. Results of physical, chemical and biological variables of studied soils.
Moisture Bulk
Density pH TN TOC OM SMBC
% g/cm3 % % % mg C – CO2/kg
Dry Soil
Maize
Dry Season 0.03d 1.09ab 4.80d 0.08d 0.30e 0.52e 57.25c
Rainy
Season 3.92c 1.14a 5.38c 0.19c 0.56c 0.96c 63.84c
Pasture
Dry Season 0.04d 0.96c 5.90ab 0.23b 0.45d 0.78d 120.29b
Rainy
Season 5.27b 1.07b 5.64bc 0.36a 0.75b 0.29b 134.38a
Witness
Dry Season 0.04d 0.81d 5.92a 0.26b 0.54c 0.93c 119.62b
Rainy
Season 6.32a 0.84d 5.78ab 0.31a 0.97a 1.68a 140.03a
SEM Management 0.10* 0.01* 0.05* 0.01* 0.01* 0.02* 1.35*
SEM Season 0.08* 0.01* 0.04NS 0.01* 0.01* 0.02* 1.11*
SEM Interaction 0.14* 0.02* 0.06* 0.01* 0.02* 0.03* 1.91*
* P<0.05
NS P>0.05
a,b,c Different letters in the same column P<0.05
SEM: Standard Error of the Mean
58
Figure 1. Moisture content (%).
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
Maize Pasture Witness
%Moisture
Rainy Season
Dry Season
59
Figure 2. Soil Bulk Density (g/cm3).
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
Maize Pasture Witness
g/c
m3
Soil bulk density
Dry Season
Rainy Season
60
Figure 3. Soil pH
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
Maize Pasture Witness
Dry Season
Rainy Season
61
Figure 4. Total Nitrogen (%)
0,00
0,05
0,10
0,15
0,20
0,25
0,30
0,35
0,40
Maize Pasture Witness
% Dry Season
Rainy Season
62
Figure 5. Soil Organic Carbon (%).
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
Maize Pasture Witness
% Dry Season
Rainy Season
63
Figure 6. Soil Organic Matter (%)
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
Maize Pasture Witness
% Dry Season
Rainy Season
64
Figure 7. Soil microbial biomass Carbon (mg C-CO2 / kg dry soil)
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00
120,00
140,00
160,00
Maize Pasture Witness
mg
CO
2/k
g D
ry S
oil
Dry Season
Rainy Season
65
9. CONCLUSIONES
En los resultados obtenidos se observa que la biomasa microbiana tiende a
ser menor para los suelos con cultivo de maíz que con pradera de corte lo
que señala que la calidad del suelo es afectada de manera negativa por el
manejo dado, a través del arado anual y el continuo uso de agroquímicos.
También se pudo observar que los parámetros físicos y químicos tuvieron
una tendencia similar a los resultados encontrados con respecto a la
Biomasa Microbiana. Se puede resaltar que el suelo utilizado para praderas
asemeja las condiciones de un suelo que no ha sido modificado por un largo
periodo de tiempo, en otras palabras los parámetros estudiados tienden a
disminuir por el manejo del cultivo de maíz, además que algunos parámetros
físicos, químicos y biológicos del suelo están estrechamente relacionados
entre sí.
Estos resultados demuestran que la medición de algunos parámetros pueden
ser utilizados para conocer el estado de degradación de los suelos agrícolas
de los sistemas de producción de leche en pequeña escala y podrían reforzar
indicadores de sustentabilidad que reflejen la calidad real de los mismos.
66
10. LITERATURA CITADA
Álvarez-Solís, J. D., M. P. Rosset, B. M., Díaz Hernández, H. Plascencia
Vargas, and R. A. Rice. (2007). Soil Fertility differences across a land-
use intensification gradient in the highlands of Chiapas, Mexico. Biol.
Fertil. Soils 43: 379-386.
Anderson, J. and Domsch, K. 1978. A physiological method for the quantitive
measurement of microbial biomass in soils. Soil Biol. Biochem.,
10:215-221.
Angers, D.A., Peasant, A., Vigneux, J., 1992. Early cropping induced
changes in soil aggregation, organic matter, and microbial biomass.
Soil Sci. Soc. Am. J. 56, 115–119.
Arriaga-Jordán, C. M., Albarrán-Portillo, B., Espinoza-Ortega, A., García-
Martínez, A. & Castelán-Ortega O. A., 2002. On-farm comparison of
feeding strategies based on forages for small-scale dairy production
systems in the Highlands of Central Mexico. Experimental Agriculture
38:375–388.
Arshad, M.A., Franzluebbers, A. J. & Azooz, R.H., 2004. Surface-soil
structural properties under grass and cereal production on a Mollic
Cyroboralf in Canada. Soil Tillage and Research. 77, 15-23.
67
Astier-Calderón, M., Maass-Moreno, M. y Etchevers-Barra, J., 2002.
Derivación de indicadores de calidad de suelos en el contexto de la
agricultura sustentable. Agrociencia 36: 605-620.
Brookes, P. C. 1985. Microbial biomass and activity measurements in soil.
Journal of Science Food Agricultural 36: 269-271.
Carter, M. Gregorich, E. Anderson, D., Doran, J., Janzen, H. and Pierce, F.
1997. Concepst of soil quality and their significance. In Gregorich, E
and Carter, M., Soil quality, Elsevier, Holanda, pp. 1-19.
Chaplot, V., Rumpel, C. & Valentin, C., 2005. Water erosion impact in soil and
carbon redistributions within uplands of South East Asia. Global
Biochemical Cycles 19: 20 -32.
Doran, J. and Parkin T. 1994. Definin an assessing soil quality, in Doran, J.,
Coleman, D., Bezedick, D., Stewart, B. Stewart (eds.), Defining soil
quality for sustainable environment, Soil Sci. Soc. Am. Special Pub.
No 35, Am. Soc. Agron., Madison, EUA, pp. 3-21.
Doran, J., Coleman, D. C., Bezdicek, D. F. & Stewart, B. A., 1994. Defining
soil quality for a sustainable environment. Soil Science Society of
America, Inc. Special Publication No. 35, Madison, Wisconsin, USA.
244 p.
Doran, J., Sarrantonio, M. and Liebig, M. 1996. Soil health and sustainability,
Adv. Agron. 56: 1-54.
68
Elliott, L.F., Papendick, R.I., 1986. Crop residue management for improved
soil productivity. Biol. Agric. Hort. 3, 131–142
Espinosa García, J. A, Wiggins, S, González Orozco, A. T, Aguilar Barradas,
U. (2004). Sustentabilidad Económica a Nivel de Empresa: aplicación
a unidades familiares de producción de leche en México. Técnica
Pecuaria en México. 42: 55 – 70.
Espinoza-Ortega, A., Álvarez-Macías, A., del Valle, M.C., Chauvete, M. 2005.
La Economía de Sistemas Campesinos de Producción de Leche en el
Estado de México. Técnica Pecuaria en México. 43: 39–56.
Espinoza-Ortega, A., Espinosa-Ayala, E., Bastida-López, J., Castañeda-
Martínez, T. & Arriaga-Jordán C. M., 2007. Small-scale dairy farming
in the highlands of central Mexico: Technical, economic and social
aspects and their impact on poverty. Experimental Agriculture, 43: 241
– 256.
Fadul-Pacheco, L. 2011. Evaluación de la Sustentabilidad en Sistemas de
Producción de Leche en Pequeña Escala en el Noreste del Estado de
México en épocas de lluvias. Tesis de Maestría. Universidad
Autónoma del Estado de México. Toluca – Estado de México.
Fadul-Pacheco, L., Wattiaux, M.A., Espinoza-Ortega, A., Sánchez-Vera, E. &
Arriaga-Jordán, C.M., 2013. Evaluation of sustainability of smallholder
69
dairy production systems in the highlands of mexico during the rainy
season, Agroecology and Sustainable Food Systems, 37, 882-901.
FAO – Food and Agriculture Organization (2010). Status of and Prospects for
Smallholder Milk Production – A Global Perspective, by T. Hemme
and J. Otte. Rome.
FAO – Food and Agriculture Organization (2014). The International Year of
Family Farming. Available at: http://www.fao.org/family-farming-
2014/en/ Accesed 27/01/2014.
Ferrari J; García F; Echeverría H. Evolución del Carbono y Nitrógeno de la
Biomasa Microbiana durante el desarrollo del cultivo de Trigo.1997.
Ciencias del Suelo. 15: 64 -70
Franzluebbers, A. 2000. Introduction to symposium-microbial biomass:
measurement and role in soil quality. Can. J. Soil Sc., 79: 505-506.
Franzluebbers, A.J., J.A. Stuedemann, H.H. Schomberg, & S.R. Wilkinson.
2000. Soil organic C and N pools under long-term pasture
management in the southern Piedmont USA. Soil Biology and
Biochemistry. 32:469–478.
Franzluebbers, A.J. & Stuedemann, J.A. 2008. Early Response of Soil
Organic Fractions to Tillage and Integrated Crop–Livestock
Production. Soil Science Society of America Journal. 72:613-625
70
García, A. y Morón, A. 1993. Studies on soil microbial biomass carbon,
nitrogen and phosphorus in three crop rotation systems. Proceedings
of the XVII International Grassland Congress (NewZealand). p. 1443-
1444
García, C. y Hernández, M. T. 2000. Investigación y perspectivas de la
enzimología de suelos en España. C.S.I.C., Murcia.
García, C. y Hernández, T. 2004. Importancia de la Medida de la Actividad
Microbiana en Suelos y Materiales Orgánicos. CEBAS-CSIC, Murcia,
España, 352 pp.
Geilfus, F., 2002. 80 herramientas para el desarrollo participativo:
diagnóstico, planificación, monitoreo, evaluación / San José, C.R.:
IICA. p. 63 – 64.
Gregorich, E.G., Carter, M.R, Angers, D.A., Monreal, C.M. & Ellert, B.H.,
1997. Towards a minimum data set to asses soil organic matter quality
in agricultural soils. Canadian Journal of Soil Science. 74:367-385.
Greorich, E., Carter, M., Doran, J. Pankhurst and Dwyer, L. 2000. Biological
attributes of soil quality. In Gregorich, E and Carter, M., Soil quality,
Elsevier, Holanda, pp. 81-113.
Jara, C. 2002. Evaluación de la existencia de insectos bioindicadores de la
calidad del agua en zonas retrónicas y potámicas de tres ríos de la
zona semiárida de Chile, Universidad de Chile.
71
Jenkinson, D., and Powlson, D. 1976. The effects of biocidal treatments on
metabolism in soil I. Fumigation with chloroform. Soil Biol. Biochem.
8:167-177.
Jenkinson, D., and Powlson, D. 1979. Adenosin triphosphate and microbial
biomass in soil. Soil Biol. Biochem., 11: 521-527.
Jenkinson, D., and Ladd, J. 1981. Microbial biomass in soil: measurement
and turnover, en Paul, E. and Ladd, J. (eds), Soil Biochemistry,
Dekker EUA, pp. 415-471.
Karlen, D.L., Mausbach, M. J., Doran, J.W., Cline, R.G. Harris, R.F. &
Schuman, G.E., 1997. Soil quality: a concept, definition and
framework for evaluation. Soil Science Society of America Journal.
61:4.
Landon, J. R. 1991. Booker tropical soil manual. John Wiley and sSons. New
York, NY, USA.
Maas, J.M., Jordan, C.F. & Sarukhán, J., 1988. Soil erosion and nutrient
losses in seasonal tropical agroecosystems under various
management techniques. Journal of Applied Ecology 25: 595-607.
McDermott J.J, Staal, S.J, Freeman, H.A, Herrero, M. & Van de Steeg, J.A.,
2010. Sustaining intensification of smallholder livestock systems in the
tropics, Livestock Science, 130: 95 - 109.
72
Nannipieri, P. 1984. Microbial biomass and activity measurements in soil:
ecological significance. Curr. Persp. Microb. Ecol., Washington, DC.
515-521 pp.
Nannipieri, P., Ascher, J., Ceccherini, M., Landi, L., Pietramellara, G. &
Renella, G. 2003. Microbial diversity and soil functions. European
Journal of Soil Science. 54: 655 – 670.
Nissen, T. & Wander, M., 2003. Management and soil quality effects on
fertilizer-use efficiency and leaching. Soil Science Society of America
Journal 67: 1524 - 1532
Norma Oficial Mexicana NOM-21-RECNAT-2000. 2000. Que establece las
especificaciones de fertilidad, salinidad y clasificación de suelos.
Estudios, muestreos y análisis. Diario Oficial de la Federación.
México, D. F.
Parr, J.F., Hornick, S.B. & Papendick, R.I., 1992. Soil quality: attributes and
relationships to alternative and sustainable agriculture. American
Journal of Alternative Agriculture. 7:5.
Paul, E., and Clark, F. 1996. Soil microbiology and biochemistry, Academic
Press, EUA, pp. 109-155.
Pieri, C., Hamblin, A. Dumansky, J., and Young, A. 1995. Land quality
indicators, World Bank discussion papers 315, World Bank, EUA, pp.
1-5.
73
SAGARPA – Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y
Alimentación (2014). Datos Climatológicos de la Estación La Laguna.
Red Nacional de Estaciones Climatológicas. Instituto Nacional de
Investigaicones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Available
at:
http://clima.inifap.gob.mx/redinifap/historicos.aspx?est=37673&edo=1
0&m=1&an=2013. Accessed on 10 February 2014.
Porta-Casanellas, J., López-Acevedo M. y Roquero De Laburu C.. 2003.
Edafología para la agricultura y el medio ambiente, Tercera edición;
Impreso en España, Ediciones Mundi-prensa, pp.929.
Reyes – Reyes, B. G., Baron – Ocampo, L., I. Cuali – Alvarez, J. T. Frias –
Hernandez, V. Olalde – Portugal, L. Varela – Fregoso, & L.
Dendooven. 2002. C and N dynamics in soil from the central highlands
of Mexico as affected by mesquite (Prosopis spp) and huizache
(Acacia tortuoso): a laboratory investigation. Applied Soil Ecology 19:
27 – 34.
Reyes-Reyes, G., Zamora-Villafranco, E., Reyes-Reyes, L., Frías, J., Olalde,
V. and Dendooven, L. 2003. Descomposition of leaves of huisache
(Acacia tortuoso) and mesquite (Prosopis spp) in soil of the central
highlands of Mexico. Plant Soil 2656:359-370.
Reyes-Reyes, G., Cruz, A., Cruz, E., Nava, G., Aguilera, L., y Gutiérrez, M.
2009. Biomasa Microbiana: indicador biológico de la calidad de los
74
suelos. Acercamientos conceptuales y metodológicos para el estudio
de la realizada agropecuaria y rural de México, pp. 87-103
Salinas-García, J.R., Velázquez-García, J.D.J., Gallardo-Valdez, M., Díaz-
Mederos, P., Caballero-Hernández, F., Tapia-Vargas, L.M. & Rosales-
Robles, E. (2002). Tillage effects on microbial biomass and nutrient
distribution in soils under rain-fed corn production in central- Western
Mexico. Soil and Tillage Research 66 (2), 143-152.
Sánchez-Vera, G., Obrador-Olan, J.J., Palma-López, D.J. y Salgado-García,
S., 2003. Densidad aparente en un vertisol con diferentes
agrosistemas. Interciencia, 28:347-351.
Sidahmed, A., 1995. Livestock and Feed Development and Improvement
Research Needs in West Asia and North Africa. In: Gardiner, P and
Devendra, C (eds) Global Agenda for Livestock Research:
Proceedings of a consultation, International Livestock Research
Institute: Nairobi.
Singer, M. and Ewing, S. 2000. Soil quality. In Sumner, M.E. (ed), Handbook
of soil science, CRC Press, Boca Raton, Florida, EUA, pp. 271-298.
Smith, K. A. & Conen, F., 2004. Impacts of land managements on fluxes of
trace greenhouse gases. Soil Use Manage. 2: 255 – 263.
Sparling, G.P., Shepherd, T.G. & Kettles, H.A., 1992. Changes in soil organic
C. microbial and aggregate stability under continuous maize and
75
cereal cropping, and after restoration to pasture in soils from the
Manawatu region, New Zeland. Soil & Tillage Research, 24: 225-241.
Stevenson, F. and Cole, M. 1999. Cycles of soil: carbon, nitrogen,
phosphorus, sulfur, micronutrients, John Wiley & Sons, Inc. EUA, pp.
139-190, 427.
Swift, M.J., Heal, O.W. & Anderson, J.M., 1979. Decomposition in terrestrial
ecosystems, Studies in Ecology 5. Blackwell Scientific Publications,
London, p. 323.
Vilain, L., Girardin; P. Mouchet; C.; Viaux. P.; Zahm, F. 2008. La méthode
IDEA: indicateurs de durabilité des exploitations agricoles : guide
d'utilisation, Dijon, version 3, Educagri Ed., see
http://www.idea.portea.fr/
Volke -Sepúlveda, T., Velasco-Trejo, J.A. y de la Rosa Pérez, D.A.. 2005.
Suelos Contaminados por metales y metaloides: muestreo y
alternativas para su remediación, Secretaria de Medio ambiente y
Recursos Naturales, Instituto Nacional de Ecología, Impreso en
México. Pp 19-31.
Wander, M.M., Hedrick, D.S. Kaufman, D. Traína, S.J. Stinner, B.R., & White,
D.C., 1995. The functional significance of the microbial biomass in
organic and conventionally managed soils. Plant and Soil; 170, 87-97.
76
Wang, G., H., Ma, J., Quian, & Juan, C., 2004. Impact of land use changes on
soil carbon, nitrogen and phosphorus and water pollution in arid region
of northwest China. Soil Use Management 20: 32-39.
Weil, R. & Magdoff, F. 2004. Significance of soil organic matter to soil quality
and health – An Overview. En Magdoff, F. and Weil, R. (eds), Soil
organic matter in sustainable agriculture, CRC Press, EUA, pp. 1-43.
Yang, Li-Lin, Zhang, F.S., Mao, R. Z., Ju, X.T., Cai, X.B. & Lu, Y. H., 2008.
Conversion of natural ecosystem to cropland increases the soil net
nitrogen mineralization and nitrification in Tibet. Pedosphere 18: 699-
706
Zahm, F, Viaux, P, Girardin, P, Vilain, L, Mouchet, C. 2006. Farm
Sustainability Assessment using the IDEA Method. From the concept
of farm sustainability to case studies on French farms. INFASA
Symposium.
Zinn, Y.L., Lal, R., & Resck, D., 2005. Changes in soil organic carbon stocks
under agriculture in Brazil. Soil Tillage and Research 84, 28-40.
77
ANEXO DE TABLAS
Tabla 1. Caracterización de Unidades de Producción de los Sistemas de Producción de los SPLPE
Código Nombre Comunidad
Tenencia de la tierra
Área Total(ha)
Extensión utilizada para muestreo
Total de Animales
Ejido Propiedad Maíz Pradera P1
Gilberto Ruiz Colín S. Jerónimo X 16 1 1 10
P2 Jesús Santos P. Concepción X 6 1.3 1 22
P3 Porfirio González A. Tixhiñu X 3 1.1 1 8
P4 Francisco Peralta Gunyo X 3 1 1 8
P5 Esteban Correa F. Tepozan X 20 1.2 1.2 9
P6 Armando González Concepción X 80 1 1 21
P7 Paul Cruz Cruz Concepción X 4.5 1.1 1.1 8
P8 Andrés Pérez G. Tixhiñu X 6 1.3 1.3 9
P9 Flavio Pérez Santos Tixhiñu X 7 1.1 1.1 9
P10 José Alcántara Tepozan X 7 0.9 1 8
78
Tabla 2. Características del cultivo de maíz
Productor Edad
De Parcela Riego Químicos Uso de Estiércol
P1 20 Temprano Fórmula 18-46, Úrea y Herbicidas Poco frecuente
P2 25 Temprano
Fórmula 18-46, Úrea y Herbicidas Poco frecuente
P3 20 Temprano
Fórmula 18-46, Hierbamina y Úrea Poco frecuente
P4 20 Temprano
Fórmula 18-46, Hierbamina y Úrea Poco frecuente
P5 25 Temprano
Fórmula 18-46, Hierbamina y Úrea Poco frecuente
P6 20 Temprano
Fórmula 18-46, Hierbamina y Úrea Poco frecuente
P7 21 Temprano
Fórmula 18-46, Úrea y Herbicidas Poco frecuente
P8 22 Temprano
Fórmula 18-46, Úrea y Herbicidas Poco frecuente
P9 30 Temprano
Fórmula 18-46, Úrea y Herbicidas Poco frecuente
P10 19 Temprano
Fórmula 18-46, Úrea y Herbicidas No
79
Tabla 3. Características del cultivo de Pradera
Productor Edad Riego Químicos Uso de
Estiércol
Composición del
Forraje
P1 20 Mensual No Si Ryegrass, Trébol Blanco
P2 20 Mensual No Si Ryegrass, Festuca, Trébol Blanco, Trébol Rojo y Orchard
P3 20 Mensual No Si Ryegrass, Trébol Blanco y Orchard
P4 20 Mensual No Si Ryegrass, Festuca, Trébol Blanco, Trébol Rojo y Orchard
P5 21 Mensual No Si Ryegrass, Trébol Blanco, Trébol Rojo y Orchard
P6 20 Mensual No Si Ryegrass, Festuca, Trébol Blanco, Trébol Rojo y Orchard
P7 20 Mensual No Si Ryegrass, Festuca, Trébol Blanco, Trébol Rojo y Orchard
P8 20 Mensual No Si Ryegrass, Trébol Blanco y Orchard
P9 20 Mensual No Si Ryegrass, Trébol Blanco, Trébol Rojo y Orchard
P10 20 Mensual No Si Ryegrass, Trébol Blanco y Festuca
80
Tabla 4. Precipitación, Temperatura máxima, mínima y promedio,
Evaporación de Referencia y Evaporación Potencial durante el
2013
Precipitación Temperatura °C
Evapotranspiración de referencia
Evaporación Potencial
2013 (mm) Máxima Mínima Promedio (mm) (mm)
Enero 4.60 20.06 -1.07 9.33 86.80 146.08
Febrero 0.00 23.36 -2.98 10.97 119.10 167.54
Marzo 11.60 21.50 0.01 11.42 127.30 158.83
Abril 18.00 24.92 3.26 14.83 146.90 144.07
Mayo 33.00 24.40 6.08 15.30 133.90 152.07
Junio 152.40 22.42 8.38 15.22 114.00 132.86
Julio 257.00 21.41 8.53 14.47 106.50 126.67
Agosto 85.80 21.35 9.11 14.55 103.30 128.20
Septiembre 212.00 20.92 10.21 14.30 68.10 96.34
Octubre 174.00 21.56 6.44 13.02 82.90 116.49
Noviembre 196.60 20.21 4.34 10.99 72.10 114.79
Diciembre 36.40 19.86 1.36 9.64 74.70 124.43
Fuente: Estación Climatológica La Laguna, Estado de México
81
Tabla 5. Productor 1. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
H 0.04 1.73 0.02 5.84 0.02 6.16
DA 1.06 1.08 0.97 1.03 0.95 0.84
pH 4.04 4.45 6.48 5.13 7.02 5.24
NT 0.00 0.13 0.10 0.22 0.07 0.21
COT 0.46 0.34 0.69 0.57 0.62 0.80
MO 0.80 0.59 1.18 0.98 1.07 1.38
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
82
Tabla 6. Productor 2. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.06 1.25 0.96 1.08 0.53 0.99
H 0.03 5.36 0.03 3.97 0.12 4.01
pH 5.34 4.33 5.33 4.83 6.15 5.30
NT 0.09 0.12 0.16 0.21 0.85 0.11
COT 0.52 0.31 0.52 0.62 0.92 0.65
MO 0.90 0.53 0.89 1.07 1.59 1.13
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
83
Tabla 7. Productor 3. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.07 1.12 0.99 0.98 0.85 0.79
H 0.03 4.54 0.06 4.24 0.06 5.67
pH 6.20 6.94 6.54 6.65 6.25 6.82
NT 0.19 0.30 0.21 0.41 0.32 0.39
COT 0.53 0.62 0.66 0.69 1.56 0.94
MO 0.91 1.06 1.13 1.19 2.69 1.63
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
84
Tabla 8. Productor 4. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.06 0.99 1.27 0.94 0.93 0.84
H 0.03 1.98 0.02 5.09 0.02 14.17
pH 4.93 5.94 6.11 5.55 6.09 5.60
NT 0.03 0.16 0.20 0.27 0.06 0.25
COT 0.47 0.59 0.63 1.04 0.50 0.56
MO 0.81 1.01 1.08 1.80 0.86 0.96
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
85
Tabla 9. Productor 5. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.11 1.20 1.01 1.49 1.05 0.79
H 0.03 2.71 0.04 4.68 0.03 6.50
pH 6.38 6.94 6.21 5.86 6.77 5.87
NT 0.14 0.21 0.11 0.35 0.21 0.36
COT 0.57 0.29 0.54 0.31 0.69 0.83
MO 0.99 0.50 0.93 0.54 1.19 1.43
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
86
Tabla 10. Productor 6. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.11 1.15 0.88 0.79 0.86 0.89
H 0.02 4.44 0.05 6.75 0.03 3.37
pH 4.16 5.12 6.58 6.61 3.45 4.01
NT 0.03 0.12 0.33 0.60 0.17 0.29
COT 0.32 0.98 0.52 1.01 0.53 1.24
MO 0.55 1.68 0.89 1.74 0.91 2.14
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
87
Tabla 11. Productor 7. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.11 1.08 0.92 0.92 0.67 0.72
H 0.03 7.09 0.04 5.05 0.04 8.64
pH 3.66 3.98 5.74 5.39 6.19 6.30
NT 0.04 0.25 0.30 0.51 0.49 0.64
COT 0.17 0.30 0.34 0.90 0.44 1.43
MO 0.29 0.51 0.58 1.55 0.76 2.47
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
88
Tabla 12. Productor 8. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.12 1.17 0.91 1.28 0.65 0.78
H 0.04 1.95 0.05 4.37 0.04 6.47
pH 4.67 5.63 5.07 5.24 5.94 6.57
NT 0.07 0.17 0.29 0.45 0.25 0.55
COT 0.06 0.49 0.27 0.74 0.37 1.17
MO 0.10 0.85 0.46 1.27 0.65 2.01
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
89
Tabla 13. Productor 9. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.11 1.20 0.81 1.05 0.89 0.92
H 0.04 5.54 0.06 6.42 0.02 4.77
pH 4.62 6.37 5.80 6.19 6.40 6.64
NT 0.07 0.29 0.39 0.30 0.13 0.11
COT 0.09 0.62 0.53 0.69 0.42 0.35
MO 0.15 1.07 0.91 1.20 0.72 0.60
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
90
Tabla 14. Productor 10. Resultados de análisis Físicos, Químicos y
Biológicos.
Tipo de Suelo: Franco Areno Arcilloso
Análisis Maíz Pradera Testigo
Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
DA 1.11 1.20 0.85 1.10 0.77 0.78
H 0.04 3.91 0.05 6.27 0.05 3.47
pH 4.00 4.10 5.12 4.92 5.00 5.52
NT 0.09 0.14 0.18 0.25 0.08 0.23
COT 0.10 0.45 0.21 0.58 0.12 0.55
MO 0.17 0.77 0.36 1.00 0.20 0.94
H: Humedad
Da: Densidad Aparente
NT: Nitrógeno Total
COT: Carbono orgánico total
MO: Materia Orgánica
91
Tabla 15. Producción de CO2 por día de incubación Jenkinson y
Powlson (1976)
mgCO2/kgSS
Día 1 Día 3 Día 10
Productor
Manejo Sequía Lluvia Sequía Lluvia Sequía Lluvia
Maíz 6.45 23.94 7.37 27.62 28.54 37.75
1 Pradera 21.64 39.13 20.72 43.27 83.79 85.17
Testigo 16.57 49.72 22.10 49.72 86.55 95.75
Maíz 5.52 24.86 6.91 27.16 49.72 50.64
2 Pradera 15.65 45.58 15.65 46.96 108.64 112.33
Testigo 27.62 46.04 25.78 51.56 138.11 143.63
Maíz 13.81 19.34 13.81 20.26 45.58 52.02
3 Pradera 9.67 54.78 13.81 56.16 57.54 87.47
Testigo 5.52 47.88 16.57 51.56 40.51 84.71
Maíz 5.52 23.02 7.83 29.46 65.37 78.26
4 Pradera 14.27 45.58 16.11 46.96 123.38 167.11
Testigo 9.21 49.72 11.05 53.40 82.86 106.80
Maíz 17.03 23.94 19.34 26.70 71.36 72.74
5 Pradera 19.34 49.26 45.58 48.34 104.96 111.87
Testigo 27.62 66.29 34.99 68.13 176.78 193.35
Maíz 6.45 12.43 8.29 14.73 63.53 67.67
6 Pradera 30.38 33.61 30.84 37.75 161.59 170.33
Testigo 5.52 29.46 7.37 36.83 104.96 119.69
Maíz 5.98 19.34 8.29 21.64 60.31 65.83
7 Pradera 31.30 57.08 32.23 58.47 149.16 160.20
Testigo 33.15 55.24 36.83 57.08 174.94 182.30
Maíz 16.11 24.40 17.95 26.24 74.12 71.82
8 Pradera 5.98 36.83 9.67 40.05 135.81 147.31
Testigo 23.94 68.13 25.78 77.34 143.63 160.20
Maíz 15.65 24.86 17.95 25.78 67.67 75.96
9 Pradera 22.56 33.15 23.94 36.83 116.01 128.90
Testigo 29.46 40.51 31.30 42.35 141.79 174.94
Maíz 7.37 12.89 9.21 14.73 47.88 63.07
10 Pradera 42.81 48.34 42.35 53.86 162.05 173.09
Testigo 12.89 51.56 14.73 51.56 106.80 138.11
