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ひまわりでは、その可能性の60％のみが収穫されます

これは、制度間研究によって明らかにされました。減少は、従来の耕作を使用し、低Yield品種を播種するために、リンと窒素による肥料の低いものと関連していた。影響は、地域によって異なります。ヒマワリはアルゼンチンの農業の「キープレーヤー」ですが、収量は依然としてその可能性からはほど遠いものです。 Fauba、Inta、Asagir、およびその他の機関による調査では、パフォーマンスのギャップ（収穫されたものと達成できるものの違い）は、国レベルで34％から40％の範囲であると判断しました。生産は3つの重要な調整で成長する可能性があります：リン（P）と窒素（N）による受精を最適化し、優れた性能の可能性のある品種を選択し、より効果的な耕作システムを採用します。「ヒマワリの栽培は国にとって戦略的であり、利回りは良いですが、それらを増やす余地がまだあります。ヘクタールあたりのキロの増加には、パフォーマンスギャップと呼ばれます。」イグナシオ・ロドリゲスは、ドン・マリオ・グループの研究および専門家の最初の著者であると述べた。「ギャップは、生産者が今日得る利回りと最良の管理慣行を達成できるものの違いです。それは、ヘクタールあたりのKGまたはそれを決定する原因を調査するために、生産性を最適化する機会を特定できるため、非常に重要な指標です」、彼はSLT/Faubaに説明しました。イグナシオは、ちょっとした歴史を作って、2013年にアントニオ・ホール教授（UBAとコニセットの名誉）が、2000年から2007年の間にギャップが29％であったことを示したと述べました。ただし、その作業では、その割合の原因を特定しませんでした。したがって、今日、ほぼ20年後、そのような側面を前進させる必要がありました。「それから、私たちの目標は、2010年から2016年までの期間のこの違いを再計算し、ホールと比較して新しい方法論を適用することでした。さらに、原因を確立しようとしています。」イグナシオは言った。「職場では、最初にシミュレーションモデル、比較パフォーマンスの試行、利回りに基づいて潜在的なパフォーマンスを定義しますロドリゲスは言った。 UBAの農学部の教授であるパブロ・シプリオッティにとって、ギャップは重要です。「シミュレーションモデルとCREAデータにより、全国で34％の平均値を取得しましたが、収量の比較リハーサルでは平均40％を取得しました」と彼は述べ、南東ブエノスアイレスの25％から北の50％までの地域差は変化すると明らかにしました。 Field Crops Research Magazineの出版物は、生産的な損失の原因も特定しました。「最も関連性の高いのは、リンが不十分で窒素受精、従来の耕作の使用、および低性能潜在的な遺伝子型の採用です。さらに、ヒマワリ地域によって重要性は異なります」、先生は言った。 "例えば「Cipriottiが追加された」北部では、収量の最大の損失は従来のヒントを使用することで発生しますが、ブエノスアイレスの南東では、何よりもPとNの低受精になります。シミュレートする理由がありますファウバを卒業した農学者であるホルヘ・メルカウは、インタ・サンルイスの専門家であり、モデルの2つの利点を強調しました。「これらは、すべてのヒマワリの領域で潜在的な収量を正確に計算し、他の方法の制限を克服することを可能にします。これは、収量データを選択する際のさまざまな制限と主観性のテストに依存します。」職場では、CropGroモデルがその汎用性に使用されました。「それは、異なる土壌、気候、農業慣行における作物の性能をシミュレートします。彼は、ヒマワリで重要な石油の生産の高エネルギーコストさえ考えています。もちろん、それを国家品種に適応させるためには、キャリブレーションの激しい作業が必要でした。」多数の調整されたパラメーターの中で、ロドリゲスが率いるチームは、葉を生成し、短期的なサイクルで最大3メートルまで根を深める能力という2つの側面を優先しました。「モデルが与えた結果に非常に満足していました」、彼は興奮して言った。大きな進歩と保留中の質問アントニオホールは、新しい進歩の重要性を強調しました。「私たちは作物のゾーニングをなんとか洗練させました。2013年の調査では4つありました。現在は12がありました。グローバルイールドギャップアトラスのシステムを使用して行いました。これにより、ギャップをより正確に分析することができました。研究者は、利回りを分析するために、研究チームは応用農業技術（RETA）の調査にも頼ったと付け加えました。ブエノスアイレスシリアル証券取引所によって詳しく説明されており、前述の損失の原因を深めることが不可欠でした。「PやNの欠陥などの要因を特定しますが、データに制限を見つけることも指摘する必要があります。たとえば、Retaaはヒマワリの重要な側面である疾病管理に関する詳細な情報を提供しません。ホールは安心した。 Cipriotti氏は、このプロジェクトは官民の明瞭度の良い例だと述べた。「さまざまな形成のある俳優間のデータと調整を共有する際の寛大さは、原因を特定し、将来の調査の基礎を築くために不可欠でした。」新しい実験に関して、ポールは、シミュレーションモデルとフィールド実験を組み合わせて得られた結果を検証し、植え付け日や耕作システムなどの他の変数を調査することでそれらを実行することを計画していると述べた。閉鎖として、ホルヘ・メルカウは強調した：「この作業は、私たちが作物をより多く理解するのに役立ち、結果が生産的なセクターに関連することを保証しました。そして、もちろん、常に国のツアーを拡大するという考えで。」…

執筆 nipponese 更新 2025年5月24日

これは、制度間研究によって明らかにされました。減少は、従来の耕作を使用し、低Yield品種を播種するために、リンと窒素による肥料の低いものと関連していた。影響は、地域によって異なります。

ヒマワリはアルゼンチンの農業の「キープレーヤー」ですが、収量は依然としてその可能性からはほど遠いものです。 Fauba、Inta、Asagir、およびその他の機関による調査では、パフォーマンスのギャップ（収穫されたものと達成できるものの違い）は、国レベルで34％から40％の範囲であると判断しました。

生産は3つの重要な調整で成長する可能性があります：リン（P）と窒素（N）による受精を最適化し、優れた性能の可能性のある品種を選択し、より効果的な耕作システムを採用します。

「ヒマワリの栽培は国にとって戦略的であり、利回りは良いですが、それらを増やす余地がまだあります。ヘクタールあたりのキロの増加には、パフォーマンスギャップと呼ばれます。」イグナシオ・ロドリゲスは、ドン・マリオ・グループの研究および専門家の最初の著者であると述べた。

「ギャップは、生産者が今日得る利回りと最良の管理慣行を達成できるものの違いです。それは、ヘクタールあたりのKGまたはそれを決定する原因を調査するために、生産性を最適化する機会を特定できるため、非常に重要な指標です」、彼はSLT/Faubaに説明しました。

イグナシオは、ちょっとした歴史を作って、2013年にアントニオ・ホール教授（UBAとコニセットの名誉）が、2000年から2007年の間にギャップが29％であったことを示したと述べました。ただし、その作業では、その割合の原因を特定しませんでした。したがって、今日、ほぼ20年後、そのような側面を前進させる必要がありました。

「それから、私たちの目標は、2010年から2016年までの期間のこの違いを再計算し、ホールと比較して新しい方法論を適用することでした。さらに、原因を確立しようとしています。」イグナシオは言った。

「職場では、最初にシミュレーションモデル、比較パフォーマンスの試行、利回りに基づいて潜在的なパフォーマンスを定義します ロドリゲスは言った。

UBAの農学部の教授であるパブロ・シプリオッティにとって、ギャップは重要です。「シミュレーションモデルとCREAデータにより、全国で34％の平均値を取得しましたが、収量の比較リハーサルでは平均40％を取得しました」と彼は述べ、南東ブエノスアイレスの25％から北の50％までの地域差は変化すると明らかにしました。

Field Crops Research Magazineの出版物は、生産的な損失の原因も特定しました。「最も関連性の高いのは、リンが不十分で窒素受精、従来の耕作の使用、および低性能潜在的な遺伝子型の採用です。さらに、ヒマワリ地域によって重要性は異なります」、先生は言った。

“例えば 「Cipriottiが追加された」 北部では、収量の最大の損失は従来のヒントを使用することで発生しますが、ブエノスアイレスの南東では、何よりもPとNの低受精になります。

シミュレートする理由があります
ファウバを卒業した農学者であるホルヘ・メルカウは、インタ・サンルイスの専門家であり、モデルの2つの利点を強調しました。「これらは、すべてのヒマワリの領域で潜在的な収量を正確に計算し、他の方法の制限を克服することを可能にします。これは、収量データを選択する際のさまざまな制限と主観性のテストに依存します。」

職場では、CropGroモデルがその汎用性に使用されました。「それは、異なる土壌、気候、農業慣行における作物の性能をシミュレートします。彼は、ヒマワリで重要な石油の生産の高エネルギーコストさえ考えています。もちろん、それを国家品種に適応させるためには、キャリブレーションの激しい作業が必要でした。」

多数の調整されたパラメーターの中で、ロドリゲスが率いるチームは、葉を生成し、短期的なサイクルで最大3メートルまで根を深める能力という2つの側面を優先しました。 「モデルが与えた結果に非常に満足していました」、彼は興奮して言った。

大きな進歩と保留中の質問
アントニオホールは、新しい進歩の重要性を強調しました。「私たちは作物のゾーニングをなんとか洗練させました。2013年の調査では4つありました。現在は12がありました。グローバルイールドギャップアトラスのシステムを使用して行いました。これにより、ギャップをより正確に分析することができました。

研究者は、利回りを分析するために、研究チームは応用農業技術（RETA）の調査にも頼ったと付け加えました。ブエノスアイレスシリアル証券取引所によって詳しく説明されており、前述の損失の原因を深めることが不可欠でした。

「PやNの欠陥などの要因を特定しますが、データに制限を見つけることも指摘する必要があります。たとえば、Retaaはヒマワリの重要な側面である疾病管理に関する詳細な情報を提供しません。ホールは安心した。

Cipriotti氏は、このプロジェクトは官民の明瞭度の良い例だと述べた。 「さまざまな形成のある俳優間のデータと調整を共有する際の寛大さは、原因を特定し、将来の調査の基礎を築くために不可欠でした。」

新しい実験に関して、ポールは、シミュレーションモデルとフィールド実験を組み合わせて得られた結果を検証し、植え付け日や耕作システムなどの他の変数を調査することでそれらを実行することを計画していると述べた。

閉鎖として、ホルヘ・メルカウは強調した：「この作業は、私たちが作物をより多く理解するのに役立ち、結果が生産的なセクターに関連することを保証しました。そして、もちろん、常に国のツアーを拡大するという考えで。」

Fuente：todoagro.com.ar

#ひまわりではその可能性の60のみが収穫されます

執筆者について: nipponese

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