INTRODUCCIÓN

La salsola (Salsola tragus L.; sinónimo Salsola kali L.) está entre las malas hierbas más problemáticas en cultivos y áreas ruderales semiáridas en el noroeste del Pacífico (^{Beckie & Francis, 2009}). En el trigo de primavera de esta zona, las pérdidas de rendimiento pueden oscilar entre el 11% y el 50%, dependiendo de la cantidad de lluvia (^{Young, 1988}). Esta especie anual de verano emerge en la región de marzo a mayo (^{Schillinger, 2007}), coincidiendo con las fechas de siembra de los cultivos de primavera o incluso precediéndolas (^{Ogg & Dawson, 1984}). Además de las potenciales pérdidas de rendimiento, los individuos que escapan a las aplicaciones de herbicidas o que emergen más tarde pueden ser un problema grave durante la cosenha (por ralentizarla y disminuir el precio del grano) y después de la misma (Young & Whitesides, 1987), ya que consumen agua y nutrientes necesarios para el próximo cultivo. Además, el control de S. tragus después de la cosecha del trigo puede ser complicado y costoso. En ese momento, los herbicidas pueden ser menos efectivos debido a condiciones ambientales no adecuadas (altas temperaturas, baja precipitación y humedad del aire) (^{Oreja et al., 2023}). Por lo tanto, la predicción precisa de la emergencia de plántulas es crucial para tomar decisiones adecuadas de manejo con respecto a esta mala hierba.

Para las malas hierbas anuales, en general, la etapa del establecimiento es fundamental para garantizar el éxito reproductivo de la especie (^{Forcella et al., 2000}) y es lo que determina la intensidad de interacción entre la mala hierba y el cultivo. Un período de emergencia prolongado, con varias cohortes de emergencia, garantiza que algunos individuos puedan emerger después de los controles previos a la siembra o incluso después de aplicaciones de post-emergencia. En barbecho, la emergencia prolongada facilita que la especie pueda escapar del efecto de algunos herbicidas residuales o necesite de múltiples aplicaciones de post-emergencia para su control. Los individuos que emergen tarde no son los más importantes para causar pérdidas de rendimiento, pero contribuyen a reponer el banco de semillas para las temporadas siguientes (^{Grundy, 2003}). Por lo tanto, predecir la emergencia de S. tragus es fundamental para optimizar las aplicaciones de herbicidas en el cultivo, reducir las pérdidas de rendimiento en la campaña actual y el banco de semillas. Se han desarrollado modelos empíricos basados en la acumulación de tiempo térmico (TT) para muchas especies de malas hierbas que predicen la emergencia de plántulas en condiciones de campo. Estos modelos consideran que las semillas deben acumular una cierta cantidad de grados día (GD) por encima de una temperatura base propia de la población.

El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo predictivo del patrón de emergencia de plántulas de S. tragus en el noroeste de Estados Unidos que pueda proporcionar información precisa a los agricultores y asesores de cultivos para aumentar la eficacia de las medidas de control dirigidas a esta especie.

MATERIALES Y MÉTODOS

Experimento para desarrollar el modelo

En el año 2020, se estableció un experimento (Sitio A) con un diseño de bloques completamente aleatorizados con cuatro repeticiones. Cada repetición constaba de diez parcelas con un tamaño de 3 m × 4,5 m cada una. Cuatrocientas semillas de S. tragus fueron esparcidas en el centro de cada parcela el 23 de marzo. Tras esparcir las semillas, se sembró trigo de primavera el 24 de marzo. El número de plántulas emergidas se registró cada 15 días desde el 7 de abril hasta el 29 de julio. Los datos de las diez parcelas por repetición se promediaron y se calculó el porcentaje acumulado de emergencia al final de la temporada.

Experimentos para la validación del modelo

También, en 2020, pero en un campo en barbecho sin laboreo, se llevó a cabo un experimento (Sitio B) en igualdad de condiciones que el experimento del sitio A, con la diferencia de que era un campo en barbecho y las semillas se esparcieron el 5 de marzo. En 2021, se realizaron dos experimentos, uno en barbecho y otro con trigo de primavera siguiendo el mismo diseño experimental y tamaño de parcela que los Sitios A y B. Las semillas se esparcieron el 13 de marzo en el sitio en barbecho (Sitio C), y el 10 de marzo en el sitio con trigo de primavera (Sitio D). El número de plántulas emergidas se registró cada 15 días en 2020, desde el 31 de marzo hasta el 4 de julio en el Sitio B, y semanalmente en 2021, desde el 23 de marzo hasta el 13 de julio en los Sitios C y D, hasta que no se observaron más plántulas.

Procedimientos

La temperatura del suelo se registró cada 60 minutos en cada sitio experimental, con cuatro conjuntos de sensores (Norte, Sur, Este, Oeste) y cada conjunto tenía dos termistores a una profundidad de entre 0 y 2,5 cm. Con los datos horarios se estimó la temperatura media diaria y se la utilizó para calcular el TT (TT = T - T _b ) (^oC), donde T es la temperatura del suelo diaria y T _b es la temperatura base para la germinación de esta especie, considerada de 4 ºC (^{Dwyer & Wolde‐Yohannis, 1972}). El TT acumulado se estimó desde el 28 de marzo. Para describir el patrón de emergencia se relacionó la emergencia acumulada en el Sitio A con el modelo de Weibull. La adecuación del modelo a los datos experimentales fue evaluada según la raíz cuadrada del cuadrado medio del error, la suma residual (SRES) y la suma absoluta residual (SARES) (^{Bastida et al., 2021}).

El modelo fue validado utilizando datos independientes de los sitios descritos (B, C y D), comparando la emergencia observada y la predicha de acuerdo al TT, basado en la temperatura del suelo y el modelo de Weibull. Por último, el ajuste del modelo fue evaluado comparando los valores predichos y los observados a través de una regresión lineal.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

La relación entre la emergencia acumulada de S. tragus y el TT acumulado fue adecuadamente descrita por el modelo de Weibull (Figura 1). Este modelo no mostró sesgo significativo, según indicaron los valores de SRES (-0,29) y de SARES (25,61). El modelo fue validado con conjuntos de datos independientes y concordó bien con el patrón observado de emergencia de plántulas en el Sitio B (R² = 0,99), Sitio C (R² = 0,77) y Sitio D (R² = 0,96) (Figura 2). Según el modelo, el inicio de la emergencia tiene lugar a 5GD, y el 50% y 90% de la emergencia se alcanza a 56 y 197GD, respectivamente, indicando un establecimiento rápido de S. tragus en comparación con otras especies como por ejemplo Digitaria sanguinalis (L.) Scop., Eleusine indica (L.) Gaertn., Sorghum halepense (L.) Pers., Echinochloa colonum (L.) Link, Setaria geniculata Sieber ex Kunth y Urochloa platyphylla (Munro ex C.Wright) R.D.Webster (^{Leguizamón et al., 2009}).

Figura 1 Emergencia acumulada (%) observada (●) y predicha (⸺) de S. tragus en función del tiempo térmico (TT) acumulado. Las barras de error de los símbolos son el desvío estándar de las cuatro repeticiones. RMSE: error cuadrático medio (e.g. error de predicción). 

El presente modelo puede utilizarse para ajustar las aplicaciones herbicidas en rotaciones de trigo-barbecho, de forma que optimicen y reduzcan su número. Reducir el número de aplicaciones de herbicidas disminuirá la presión de selección y consecuentemente el riesgo de desarrollar nuevas poblaciones resistentes a herbicidas (^{Neve et al., 2009}), así como la contaminación ambiental y los costos.

En los últimos años, ha habido un aumento en la demanda social de un manejo más sostenible de los agroecosistemas. En este sentido, los agricultores están poniendo más énfasis en mejorar la eficiencia de las aplicaciones de herbicidas. En este estudio, nuestro modelo térmico describe la emergencia de S. tragus con una precisión del 71 al 99%, como se demostró en las pruebas de validación en tres sitios diferentes que representan diferentes condiciones de campo (barbecho y trigo de primavera) durante dos años. Las investigaciones futuras deben centrarse en una validación más amplia del modelo bajo diferentes condiciones climáticas y de manejo del suelo, por ejemplo, laboreo convencional donde las semillas se entierran en capas más profundas del suelo, para ajustar el momento de las medidas de control dirigidas a esta especie (^{Egea-Cobrero et al., 2020}).

Figura 2 Validación del modelo Weibull para S. tragus en el Sitio B (barbecho 2020), Sitio C (trigo de primavera 2021), y Sitio D (barbecho 2021). 

CONCLUSIONES

El modelo demostró ser robusto y preciso para representar la emergencia acumulada de plántulas de S. tragus y puede utilizarse como una herramienta valiosa para optimizar programas de herbicidas para esta mala hierba en rotaciones propias de zonas semiáridas del noroeste del Pacífico dónde S. tragus es una especie predominante.