la didÁctica en agrometeorologÍa

LA DIDÁCTICA EN AGROMETEOROLOGÍA

XIII Reunión Argentina y VI Latinoamericana de Agrometeorología, 20 al 22 de octubre de 2010. Bahía Blanca - Argentina

SOBRE LA ANALOGÍA LEY DE OHM – ESTIMA DEL FLUJO DE UN ESCALAR

Castellvi, F. 1; Mormeneo, I. 1 1Dpto. Medio Ambiente y Ciencias del Suelo. Universidad de Lleida, España. 2 Dpto. de Agronomía, UNS, 8000 Bahía Blanca, Argentina. E-mail: [email protected]

Palabras clave: Turbulencia, Flujo de un escalar.

INTRODUCCIÓN En cursos o manuales introductorios a la micrometeorología es común introducir el método aerodinámico mediante la analogía con la ley de Fick o la de Ohm (Foken, 2008). Entre otras razones, diríase que un lector interesado en aprender procesos de transporte de escalares conoce la ley de Ohm. No obstante, la similitud ‘resolución de circuitos eléctricos - método aerodinámico’ pudiera ser la causa de que pasen desapercibidos aspectos cruciales en la comprensión de la estructura de la turbulencia. Este trabajo tiene como objetivo identificar un aspecto que pudiera pasar desapercibido dentro del concepto de régimen estacionario y crear una posterior confusión. Para ello, el trabajo se ha estructurado como sigue. En Materiales y Métodos, se introducen tres ecuaciones fundamentales de la difusión molecular (Leyes de Fick y conservación de un escalar). Con la finalidad de reducir definiciones y detalles, directamente se presenta la analogía ‘ley de Ohm integrada para una corriente estacionaria – método aerodinámico’ para una superficie homogénea y extensa, y para un régimen turbulento con altos números de Peclet. En consecuencia, en adelante se asume que el flujo de un escalar es predominantemente vertical (dirección z). Se presenta una ecuación alternativa para la estima del flujo de un escalar basada en la propia definición de flujo y se plantea una cuestión. En Resultados y Discusión se expone una posible explicación.

MATERIALES Y MÉTODOS Ley de Fick. Dado un medio fluido, una distribución espacial heterogénea de concentración de un escalar, c, crea un flujo, Fc, en sentido contra-gradiente que homogeneiza c en el medio. Para un flujo unidireccional se tiene la siguiente relación:

0=∂∂+ zcDFc (1a)

D es el coeficiente de difusión en el medio. Integrando (1a) entre dos puntos zA y zB durante un periodo en que Fc es constante se tiene ( ) czAzB Frcc =− (1b)

r es una cantidad que mide la resistencia que ofrece el medio al flujo, ∫

∂= B

A

z

z Dzr .

Conservación de un escalar. Dado un volumen control, V, exento de fuentes, establece que el

ritmo en que varía c en V es igual al gradiente del flujo en la superficie de V,

0=∂∂+∂

∂z

Ft

c c (2)

Ecuación de difusión (segunda ley de Fick). Combinando (1a) y (2) resulta

02

2

=∂

∂+∂∂

zc

tc c (3)

La analogía. En un circuito supuestamente estacionario durante un periodo, τ, la ley de Ohm establece que la diferencia de potencial electrostático, ddp, entre los puntos A y B unidos por un conductor es proporcional a la intensidad de corriente, I,

IRddp = (4) R es la resistencia entre A y B. La similitud entre (1b) y (4) es manifiesta.

El método aerodinámico determina entre zA y zB el promedio de Fc (definido positivo hacia la atmósfera, y viceversa) en τ mediante la expresión,

( )a

zAzBc r

ccF −= (5)

[Nótese que para el calor sensible es, c = ρCpT, siendo ρ la densidad del aire, Cp la capacidad calorífica a presión constante y T la temperatura del aire]. En (5), ra es la resistencia aerodinámica (resistencia que ofrece el estrato de espesor (zB-zA) al transporte de c durante τ)). Puesto que (4) es más familiar que (1b), en general se introduce (5) invocando similitud con la ley de Ohm [La expresión para ra puede encontrarse en cualquier manual (Foken, 2008)]. Con respecto a τ, típicamente se toma τ =30 min. Se asume que durante este periodo todas las escalas del régimen turbulento han contribuido a Fc en unas condiciones (radiación neta, Rn, perfil de viento, etc.) no muy cambiantes, es decir, estacionarias. Pasados otros 30 min, Rn, perfiles de viento, temperatura, humedad, etc., varían de forma que se tiene otro régimen turbulento (cambia la R del circuito) y hay otra distribución espacial de c (cambia la ddp del circuito). El concepto de régimen estacionario cada 30 min es bastante intuitivo. Tomando como ejemplo la temperatura (quizás, sea el escalar más familiar), uno asentaría

que para intervalos de tiempo, t∆ , es 0),( ≅∆

∆

tT tz

(z es fijo) para t∆ = 1, 2,..min, pues la variación de T en un punto promediada cada 1, 2, min con respecto a 60, 120, s es muy pequeña. La intuición nos diría que la variable T básicamente depende de z conduciéndonos a la definición de

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variable estacionaria. Subsecuentemente, el concepto de régimen estacionario nos conduce a la comprensión de que la capa atmosférica es de flujo constante. Nótese que los procesos de difusión molecular son irrelevantes con respecto a los turbulentos y bajo la hipótesis de homogeneidad horizontal la forma de (2) es válida para régimen turbulento, y que Fc≈0 o que ( )zAzB cc − ≈0 es una solución particular de (3) [perfil neutro]. Ecuación alternativa para estimar Fc. A partir de la definición de flujo,

tSmF c

c ∆∆∆

= ( cm∆ denota la

masa de una partícula de aire moviéndose en la dirección z y cuyo volumen por unidad de área es

z∆ ), se tiene,

tcz

tcz

tczF B

BA

Ac ∆∆

≡∆

∆≡

∆∆= (6)

Las dos últimas igualdades (derecha) es una integración que debe interpretarse de la siguiente forma (Castellvi, 2010). Una partícula de volumen por unidad de área zA (o zB) que inicialmente tiene una concentración c desciende hacia la superficie manteniendo contacto con esta durante un tiempo. Al mantener la partícula contacto con las fuentes o sumideros (suelo-vegetación) varia c. Durante el periodo de contacto procesos de difusión mezclan el escalar tendiendo a uniformizar la partícula. Por continuidad, pasado dicho periodo, otra partícula desciende y la reemplaza. La partícula una vez enriquecida (empobrecida) de escalar, al ser reemplazada adquiere un movimiento ascensional creando Fc en zA (zB, etc.). Planteamiento de la cuestión. Supongamos una superficie extensa de gramíneas de 0.2 m de altura y zA = 0.75 m (zB = 1.0 m, ..). Para determinar

tc tz

∆

∆ ),( en dicho volumen deberíamos tomar

muestras de c a diferentes alturas, para n intervalos de tiempo t∆ (= τ/n), y hacer el promedio. Para simplificar el problema, supongamos que los procesos de difusión perfectamente uniformizan el escalar dentro de la partícula y de forma

instantánea. Entonces, t

c tz

∆

∆ ),( puede medirse a una

única altura. Aplicando el concepto de régimen estacionario que de forma intuitiva hemos adquirido en la analogia, por ejemplo, t∆ = 0.5,

1.0,.. min, para la variable T se tendría 0),( ≅∆

∆

tT tz .

El promedio para 30 min. sería tan pequeño, que aunque ρCp≈1213 J K-1m-3 siempre podríamos considerar el flujo de calor sensible despreciable. ¿Por qué se llega a esta confusión?.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN La turbulencia en la capa atmosférica superficial (especialmente a altos números de Reynolds) no es completamente caótica, tiene un cierto grado de organización. El movimiento que introduce dicha organización se denomina estructura coherente, la cual puede visualizarse como un patrón en la serie temporal de un escalar medido a alta frecuencia. Dicho patrón se manifiesta como una función en diente de sierra, véase la Figura 1. Cada diente queda definido por una amplitud, A, y una duración, τ. Si asumimos que el diente se repitiera N veces en secuencia durante 30 min. (base del patrón), la variable sería estacionaria para intervalos de tiempo t∆ = n τ (n = 1, 2 ..N, siendo Nτ = 30 min. [Nótese que N es el número de partículas renovadas]. Así pues, en (6),

tc tz

∆

∆ ),( debe

determinarse como τA

tc tz =∆

∆ ),( [siendo A y τ los

promediados en 30 min.]. A representa el enriquecimiento de escalar de una partícula durante el período de contacto, τ, con la superficie (Castellvi, 2010). Este nuevo concepto de variable estacionaria no invalida el descrito anteriormente, y es más realista [para el cálculo de A y τ se usa una serie temporal que es una medida directa de la turbulencia]. Figura 1. T(K) medida a 10 Hz sobre rye-grass de 0.1m a z = 1 m. Cada diente de sierra (línea gruesa) evidencia una estructura coherente. AGRADECIMIENTOS Proyecto CGL2009-12797-C03-01 Ministerio de Ciencia y Tecnología (MICYT) de España. REFERENCIAS Castellví, F. 2010. Estimation of scalar surface

fluxes using Surface Renewal analysis. Overview and case study over natural grassland. Cap. 7 en Horizons in Earth Science Research. Nova Science Pub. Inc. New York, NY. ISBN: 978-1-60741-221-2

Foken, T. 2008. Micrometeorology. Springer-Verlag. Berlin. ISBN: 978-3-540-74666-9

294295

296297

298299

0 25 50 75 100 125 150 175 200 225

Tiempo (s)

Tem

pera

tura

340


IMPORTANCIA DE LA CAPACIDAD DE ALMACENAJE DE AGUA EN SUELO EN EL BALANCE HÍDRICO CLIMÁTICO

Mormeneo, I.1; Castellví, F2 1Dpto de Agronomía, Universidad Nacional del Sur, Calle San Andrés No.800. Bahía Blanca, CP 8000, Argentina 2Dpto. Medio Ambiente y Ciencias del Suelo. Universidad de Lleida, España. E-mail: [email protected] Palabras clave: Balance hídrico, Capacidad de almacenaje, Agrometeorología. INTRODUCCIÓN

Si bien una educación moderna debería ser flexible e incluir diferentes opciones, a veces en Agrometeorología, donde básicamente se trabaja con voluminosas bases de datos numéricas, se hace imprescindible reducir la realización de cálculos por parte del alumno. A su vez el docente pretende que el trabajo motive al alumno al análisis de los resultados obtenidos sin descuidar el conocimiento de las metodologías utilizadas. Sin embargo, dicha pretensión es utópica, y en la práctica aspectos relevantes mencionados pasan fácilmente desapercibidos. Un ejemplo, el cual es el motivo de este trabajo, es la capacidad de campo. Típicamente, el docente menciona su importancia pero raramente se mide haciendo que el alumno no sea consciente de esta. Ello pudiera habituarlo a la práctica de un caso real al que se le asignara un valor típico encontrado en la literatura.

La aplicación de la informática en Agricultura es imprescindible para optimizar la toma de decisiones. Podría contagiarse a los alumnos el entusiasmo de descubrir, por sus propios medios, la diversidad de resultados con los diferentes “input”. Esto fomentaría la capacidad de asombro del alumno y por otro lado, darle el espacio para preguntarse el por qué de los resultados, motivando la búsqueda de respuestas.

En este trabajo se aplica la metodología de Thornthwaite (1948), para el cálculo de la Evapotranspiración de referencia, y Thornthwaite and Mather (1955), en el Balance Hídrico Climático (BHC). Estos autores describen que el balance hídrico también puede desarrollarse para el seguimiento del agua en el suelo en tiempo real (escala mensual, decádica, semanal). En este caso, el balance se denomina balance hídrico secuencial o seriado (BHS).

Como parte del material docente se preparó un programa en ambiente Excel para el cálculo de la evapotranspiración potencial por diferentes metodologías. También incluye el cálculo de los BHC y BHS dejando la posibilidad de modificar el valor de la capacidad de almacenaje de agua en el suelo (CA). El objetivo de este trabajo es facilitar al alumno los cálculos para que rápidamente esté en condiciones de evaluar y comparar resultados una vez que se los ha introducido en la fase conceptual y en la importancia de disponer del valor correcto de la Capacidad de Almacenaje.

MATERIALES Y MÉTODOS En la estimación de la evapotranspiración

potencial se utilizaron algunas de las metodologías de cálculo ampliamente conocidas como Thornthwaite; Hargreaves-Samani; Priestley-Taylor y FAO-Penman-Monteith. El programa se estructura en varias hojas pues cada modelo trabaja con diferentes variables. Ello hace que todos los cálculos (factor de corrección de Thornthwaite insolación, Radiación extraterrestre, Radiación solar), sean entendibles y se puedan modificar facilitando así su uso y comprensión. En la primera hoja se encuentra la información general (bibliografía, fórmulas utilizadas, instrucciones de uso). La segunda hoja contiene las tablas 1 y 2, para ser utilizadas en el llenado de datos. A continuación, dos hojas consecutivas donde automáticamente se observan los resultados obtenidos con los diferentes métodos aplicados para la estimación de ETo y el BHC con su correspondiente comprobación de resultados.

En la Tabla 1 se detallan los datos sobre las características de la estación que el alumno debe incluir. También debe tener en claro las variables climáticas a introducir en la sección de datos del programa, las que se especifican en la Tabla 2. Tabla 1. Datos correspondientes a la estación. (ejemplo)

Nombre estación Bahía Blanca Latitud (grados; + en H.N; - en H.S)* -38,44

Longitud (grados) -62,1 Altitud snm (m) 83,0 Albedo (%) 0,23 Capacidad de Almacenaje (mm) 100

* el límite de Lat viable para estos cálculos es ±66,55º Tabla 2. Datos climáticos de enero a diciembre, correspondientes a la estación.

Variables climáticas Ta (temperatura media) Tx (temperatura máxima media) Tn (temperatura mínima media) n (heliofanía real media) Viento (velocidad media del viento, km día-1) HRn (humedad relativa del aire mínima media) HRx (humedad relativa del aire máxima media) Prec (precipitación media normal)

Nota. Se incluyen otros parámetros no mencionados ahora y utilizados en la fórmula FAO-Penman-Monteith

El programa se completa con una hoja con las figuras correspondientes a los resultados obtenidos, comparando los diferentes métodos de ETo y BHC. Finalmente contiene una hoja con los cálculos de insolación, radiación extraterrestre y

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radiación solar. Las fórmulas utilizadas para la estimación de ETo en base mensual son las siguientes: Thornthwaite (1948):

301210611,00

NdITET

a

∗⎟⎠⎞

⎜⎝⎛= (1)

Hargreaves-Samani (1985):

( )8,170023,0 5,00 +∗∆∗∗= TTRaET (2)

Pristley-Tylor (1972):

( )( )[ ] 10 / −−+∆∆= λγα GRnET (3)

FAO-Penman-Monteith (Allen et al, 1998):

( ) ( )( )2

2

0 34,01273

900408,0

U

eeUT

GRET

asn

∗++∆

−+

+−∆∗=

γ

γ (4)

Siendo Ra la radiación extraterrestre, T la temperatura media mensual , d duración media del día; N: número de días del mes; ∆T: amplitud térmica; α; albedo; ∆: pendiente de la curva de presión de vapor; Rn: radiación neta solar; G: flujo de calor en el suelo; γ:constante psicrometrica; λ: flujo de calor latente de evaporación; U2: velocidad del viento a 2 metros; (es-ea) déficit de saturación en el aire. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Dado que en el ingreso de datos, el alumno debe especificar la Capacidad de almacenaje (CA) correspondiente a la estación en estudio, esto permite al usuario cambiar este valor y así observar las diferencias en los resultados. Esto facilita al docente resaltar la importancia de la utilización del valor exacto de la Capacidad de retención de los suelos, evitando así resultados erróneos del BHC provenientes de usar valores incorrectos de CA.

Uno de los resultados que puede obtenerse con este programa es la gráfica del BHC indicando los períodos de excesos, déficits, recarga y consumo de agua. De esta forma, el alumno podrá comparar rápidamente, y en una forma sencilla y amigable, los resultados obtenidos entre zonas húmedas y secas, con diferentes CA, como se puede ver en la Figura 1.

Figura 1. Representación de un BHC. a) zona seca; b) zona húmeda.

También permite determinar con claridad el período de meses durante el año que puede representar un problema por excesos o déficit de agua para los cultivos a implantar. Del mismo modo y para una misma estación, trabajando con diferentes valores de CA, el alumno logrará corroborar debidamente lavariación obtenida, como resultado de utilizar otros contenidos de agua (Figura 2).

Figura 2. Representación de un BHC para una misma estación, utilizando dos CA, a) 100 mm; b) 200mm

Por otra parte, el programa genera, entre otros

resultados, una tabla con los valores mensuales de ETo obtenidos por las metodologías ya mencionadas y una figura comparativa. Como ejemplo se incluye la Figura 3, donde se reflejan claramente las diferencias sostenidas

Figura 3. Marcha comparativa de los valores mensuales de evapotranspiración de referencia para una localidad de la región semiárida pampeana CONCLUSIONES

Con esta forma de trabajo, se permite mejorar el uso del tiempo en los procesos de enseñanza y de aprendizaje, facilitándose el análisis, comprensión y la discusión de esta temática que siempre resultó ser compleja para los alumnos, especialmente por el volumen de cálculos que ello implica. AGRADECIMIENTOS Proyecto CGL2009-12797-C03-01 (MICYT) España. REFERENCIAS Allen, R.G.; Pereira, L.S.; Raes, D.; Smith, M. 2006.

Guías para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos. FAO. Irrigation and Drainage Paper Nº 56. Food and Agriculture Organization of the United Nations

Allen, R.G.; Pereira, L.S.; Raes, D.; Smith, M. 1998. Crop evapotranspiration. FAO Irrigation and Drainage Paper 56. FAO Roma. 300 pp

Hargreaves, G.H.; Samani, Z.A. 1985. Reference crop evapotranspiration from temperature. Transactions of the ASAE, 2:96-99

Priestley, C.H.B. and Taylor, R.J. 1972. On the assessment of surface heat flux and evaporation using large scale parameters. Mon. Wea. Rev., 100, 81-92

Thornthwaite, C.W. 1948. An approach toward a rational classification of climate. Geographical Review, v.38, n.1, p.55-94.

Thornthwaite, C. W. y J. R. Mather. 1955. The water balance. Publication in Climatology. Drexel Institute of Techonology, New Jersey 104 p

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AGROECOLOGÍA DE PRECISIÓN

Ramos, O.; Pierini, N.

Escuela Agropecuaria de Tres Arroyos, ruta 3 km. 489. Tres Arroyos, CP 7500, Argentina

E-mail: [email protected] Palabras clave: Enseñanza. Agroecología. Agricultura de Precisión INTRODUCCIÓN

Desde hace más de 20 años existe acuerdo mundial sobre la necesidad de lograr una agricultura sustentable que asegure la satisfacción de las necesidades de las presentes generaciones sin comprometer la satisfacción de las necesidades de las generaciones futuras. (WCED, 1987). Así también lo marca INTA a nivel nacional (Viglizzo, E.F. 1993)

A pesar de que en los últimos años ha surgido un marcado interés por investigar sobre aspectos relacionados con la sustentabilidad de los sistemas, la mayoría de las publicaciones sobre el tema no han superado aún la etapa enunciativa o enumerativa (Bejarano Avila 1998) de las cualidades que debería tener un agroecosistema para ser sustentable. (Goodland R & H Daly 1996) En este sentido, una de las complejidades que presenta la producción agropecuaria es la diversidad de procesos involucrados al mismo tiempo y en el mismo espacio. Esta característica también juega un rol determinante al momento de enseñar ciencias agropecuarias en general. Es importante que los alumnos incorporen la actitud de tener en cuenta que al intervenir sobre un componente del sistema agropecuario pueden estar actuando en detrimento de otros. Surge la necesidad entonces de incorporar el análisis sistémico al estudio de los procesos productivos, entendiendo que el todo es más que la suma de las partes (Sarandon, S.J. y E. Cerdá y N. Pierini y J. Vallejo y M.L Garate 2001). Este aprendizaje se facilita con el abordaje de las situaciones desde lo general a lo particular para minimizar la abstracción que limita la comprensión del funcionamiento de los sistemas. En este sentido se realizó una experiencia con alumnos del último año de la escuela de nivel polimodal (secundario) trabajando en conjunto con distintas disciplinas (producción vegetal, informática, edafología, meteorología, agricultura de precisión) con el objetivo de mejorar la enseñanza de las ciencias del suelo y la agrometeorología, no como componentes aislados, sino con las interrelaciones correspondientes. MATERIALES Y MÉTODOS

La experiencia se realizó en la Escuela Agropecuaria de Tres Arroyos, 38º 20´29,6211“de

latitud S y 60º 15´16,1633” de longitud O y 117 MSNM, con alumnos de 3er año polimodal

modalidad Ciencias Naturales, en el marco del espacio Proyecto de Investigación.

El desafío que se plantea es, que a partir del enfoque sistémico, los alumnos puedan llevar a cabo un trabajo interdisciplinario abordando los componentes del sistema en cuestión, determinando a su vez las interrelaciones entre dichos componentes y su efecto sobre el funcionamiento del sistema.

Se utilizaron los lotes de la escuela, con suelos Argiudol petrocálcico (de profundidad variable), de textura franco arcillosa. El trabajo se orientó a determinar ambientes productivos georreferenciados en base a la profundidad de suelos de los lotes en cuestión y el balance hídrico, para luego plantear secuencias de cultivos acordes a dichos ambientes.

Se utilizaron penetrómetros y GPS en el campo, mientras que en el gabinete se procesaron los datos relevados mediante los programas MapSource y Arc-View 3.1.

A continuación se detallan los pasos seguidos por los alumnos:

Descripción del entorno visible (generalidades) y no visible (debajo del suelo).

Determinación de profundidad de suelo mediante penetrómetros georreferenciando los puntos con GPS, asociando la profundidad con los conceptos de suelo ya estudiados en años previos. Se recorrió el lote caminando y se tomaron las muestras cada 20 metros formando una cuadrícula.

Digitalización de datos relevados en el campo utilizando el programa GIS (Arc View).

Confección de sitios específicos de acuerdo a rangos de profundidad. Se delimitan cuatro ambientes en principio, para mayor facilidad de manejo. Los valores de los límites de profundidad se seleccionaron teniendo en cuenta la necesidad de agua de los cultivos, directamente relacionada con la profundidad efectiva.

Elección de cultivos de acuerdo a la profundidad de sitios y al balance hídrico (balance hídrico medio mensual según Thornthwaite en mm para Tres Arroyos, serie 1938 - 1988).

Determinación del potencial de rendimiento de cada cultivo.

Planteo de prácticas de producción por ambientes que tiendan a la sustentabilidad, como diagramación de secuencias de cultivos, balance de nutrientes y reciclado de la materia orgánica a través del manejo de la biodiversidad. Asimismo, y cuando el manejo de cultivos lo requiere, se pudo programar la dosificación variable de semilla y fertilizante para la siembra.

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Los alumnos realizaron todo el proceso guiados porlos profesores. Al finalizar expusieron el proyecto ante comisión evaluadora conformada por docentes de diferentes áreas, directivos y productores agropecuarios.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Los alumnos determinaron las características generales de los lotes, aplicando los conocimientos previos (relieve, biodiversidad, textura del suelo, estructura, cultivos antecesores, etc). Desde allí se fue profundizando el conocimiento hacia lo particular de cada sitio específico a través de la modelización del sistema estudiado.

La profundidad en los lotes resultó ser muy heterogénea, encontrándose valores desde 20 cm hasta más de 1 metro. Se eligieron los cultivos para el planteo de secuencias respetando su adaptabilidad a los distintos ambientes de acuerdo a la necesidad de agua (Tabla 1 ) y al balance hídrico de la zona (Figura I) . Tabla 1. Adaptación de cultivos a distintas profundidades de suelo. Cultivo Profundidad mínima (cm) Trigo 40 Cebada 40 Avena 40 Colza Pastura

40 40

Soja 60

Girasol 80

Maiz 100

BALANCE HÍDRICO

21

11

21

10

-19

-31

-48

-19

1815

-5

22

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

JUN JUL AGO SEP OCT NOV DIC ENE FEB MAR ABR MAY

Meses

mm

Balance (mm)

Figura 1. Balance hídrico de Tres Arroyos.

Se delimitaron cuatro ambientes de acuerdo a la profundidad de los lotes (principal limitante agronómica) y se representó a cada uno de ellos mediante el programa GIS (Arc View), lográndose el mapa que se muestra en la Figura 2.

Figura 2. Ambientes productivos de los lotes

Los rangos de profundidad seleccionados fueron: 20 a 40 cm; 40 a 60 cm; 60 a 80 cm y 80 a más de 100 cm. (tal como muestra la escala de grises en la Figura 2)

La dosificación variable se propuso para el uso de semillas, eligiendo las mayores densidades para los mejores ambientes y viceversa.

Queda como desafío seguir aplicando esta metodología para estudiar nuevos componentes del sistema suelo por ambientes, tales como materia orgánica, nutrientes, rendimientos, etc.

Los datos obtenidos de profundidad, los sitios específicos, las coordenadas geográficas, las dimensiones de cada ambiente, la relación de la vegetación con los colores de las imágenes satelitales (bandas espectrales), altimetría, es también información generada para ser utilizada en otras materias y en años subsiguientes. CONCLUSIONES

La metodología desarrollada permitió a los alumnos confeccionar un trabajo interdisciplinario, integrador, que mejoró sus competencias tal como quedó plasmado en la presentación final del trabajo y su exposición: la calidad de dicha presentación y las respuestas al interrogatorio del jurado permitieron advertir la capacidad de los alumnos para transferir el conocimiento adquirido y aplicarlo a otras situaciones y contextos.

Estos resultados indican que el aprendizaje se vio favorecido por el abordaje de contenidos desde lo general hacia lo particular, con análisis sistémico y fuerte participación de los alumnos en las actividades.

A nivel docente, la experiencia también resultó enriquecedora y se resalta la utilidad de este tipo de abordaje integrador y aplicado al contexto de la región por sobre el estudio aislado de las variables. REFERENCIAS Bejarano Ávila, A. 1998. Un Marco Institucional para la

gestión del medio ambiente y para la sostenibilidad agrícola en Agricultura, Medio Ambiente y Pobreza Rural en América Latina. IFPRI-BID, Washington D.C.

Goodland R & H Daly. 1996. Environmental sustainability: Universal and non-negotiable. Ecological Applications 6(4): 1002-1017

Sarandon, SJ; E Cerdá, N Pierini, J Vallejos & Ml Garatte 2001. Incorporación de la Agroecología y la Agricultura Sustentable en las escuelas agropecuarias de nivel medio en la Argentina. El caso de la Escuela Agropecuaria de Tres Arroyos. Tópicos en Ed. Amb. México, vol. 3, Nº 7:30-42,

Viglizzo, E.F. 1993. El INTA frente al desafío del desarrollo agropecuario sustentable. En: Seminario Internacional: Desarrollo Agrope cuario Sustentable, Secretaría de Agricultura, Ganadería y Pesca, INTA. pp: 1-21.

WCED. 1987. Our common future. Oxford Univ. Press, Oxford.

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