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dc.date.available
2024-05-13T12:47:35Z
dc.identifier.citation
Teran, Ezequiel Jesús; Juliarena, María Paula; Gyenge, Javier Enrique; (2024): Tasa de oxidación de metano (TOM), parámetros de suelo (Capacidad de retención de agua, CRA; humedad gravimétrica del suelo, HS; materia orgánica, MO; pH; textura; clase textural) y climáticos en superficie (temperatura media; precipitación; índice de aridez) obtenidos en forstaciones de Populus deltoides y pasturas forrajeras en islas del Delta del Paraná, en la localidad de Campana, Pcia de Buenos Aires. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. (dataset). http://hdl.handle.net/11336/235230
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/235230
dc.description.abstract
Tasa de oxidación de metano (TOM), parámetros de suelo (Capacidad de retención de agua, CRA; humedad gravimétrica del suelo, HS; materia orgánica, MO; pH; textura; clase textural) y climáticos en superficie (temperatura media; precipitación; índice de aridez) obtenidos en pasturas y frestaciones de P. deltoides en la localidad de Campana, Pcia de Buenos Aires. Los datos se tomaron en la temporada estival (Marzo 2022) e invernal (Junio 2021). TOM y parámetros de suelo se determinaron a una profundidad de 00-20, 40-60 y 80-100 cm bajo la superficie del suelo desnudo.
dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.title
Tasa de oxidación de metano (TOM), parámetros de suelo (Capacidad de retención de agua, CRA; humedad gravimétrica del suelo, HS; materia orgánica, MO; pH; textura; clase textural) y climáticos en superficie (temperatura media; precipitación; índice de aridez) obtenidos en forstaciones de Populus deltoides y pasturas forrajeras en islas del Delta del Paraná, en la localidad de Campana, Pcia de Buenos Aires
dc.type
dataset
dc.date.updated
2024-05-13T11:28:08Z
dc.description.fil
Fil: Teran, Ezequiel Jesús. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina
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Fil: Juliarena, María Paula. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas; Argentina. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires; Argentina
dc.description.fil
Fil: Gyenge, Javier Enrique. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina
dc.rights.license
Datos sujetos al derecho de propiedad intelectual
dc.datacite.PublicationYear
2024
dc.datacite.Creator
Teran, Ezequiel Jesús
dc.datacite.Creator
Juliarena, María Paula
dc.datacite.Creator
Gyenge, Javier Enrique
dc.datacite.affiliation
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires. - Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigaciones en Física e Ingeniería del Centro de la Provincia de Buenos Aires
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Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible
dc.datacite.affiliation
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
dc.datacite.affiliation
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
dc.datacite.publisher
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
dc.datacite.subject
Ciencias Medioambientales
dc.datacite.subject
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente
dc.datacite.subject
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.datacite.ContributorType
DataCollector
dc.datacite.ContributorName
Alvarez, Javier Alejandro
dc.datacite.date
01/06/2021-31/03/2022
dc.datacite.DateType
Recolectado
dc.datacite.language
spa
dc.datacite.version
1.0
dc.datacite.description
Delta del Paraná: En esta ecorregión se muestrearon 4 sitios los que fueron visitados en dos oportunidades: en la temporada invernal de 2021 y en la temporada estival de 2022. El primero de ellos (denominado Delta A) se estableció dentro de la Estación Experimental Agropecuaria INTA Delta del Paraná, ubicada entre el Río Paraná de las Palmas y el Canal Laurentino Comas (4ta. Sección de Islas CC 14). Los restantes sitios se encontraron en la isla comprendida entre el Canal Laurentino Comas y los ríos Calaveras y Molinas (Delta B, C y D); todos ellos pertenecientes al Municipio de Campana (Pcia. de Buenos Aires). Como representante de los sistemas leñosos se muestrearon forestaciones comerciales de álamos (Populus spp.), siendo la especie silvícola más habitual en estos sistemas antropizados. Dado que la presencia de especies leñosas es la más habitual en los sistemas naturales con menor incidencia de inundaciones (albardones, Oyarzabal et al., 2018), consideramos a este tipo de cobertura vegetal como “de referencia” en cada uno de los sitios y se la analizó dentro del conjunto de las coberturas naturales. Los sistemas herbáceos estuvieron representados por plantaciones forrajeras (típicamente Gramón, Cynodon dactylon). Estos sistemas productivos se desarrollan en lugares protegidos de las inundaciones o ingresiones de agua gracias a sistemas de diques y terraplenes, realizándose dentro de los mismos, sistemas más o menos complejos de canales y zanjas destinadas al manejo del agua. En este sentido, si bien se muestrearon usos de suelos contrastantes (cultivo de leñosas vs. herbáceas), el sistema se encuentra muy disturbado por la construcción del mencionado sistema de manejo de aguas. Sin embargo, estos sistemas muestran una napa freática que asciende en invierno (llegando incluso a la superficie del suelo) y desciende en verano, siguiendo el ciclo de crecimiento de las forestaciones, lo que genera cambios en el volumen de suelo anegado (Álvarez 2018). La ecorregión se compone de islas sedimentarias bajas originadas a partir de los sedimentos transportados por los ríos Paraná, Paraguay y de La Plata. Su climatología y geología no se corresponden con las de la zona que atraviesa debido a la influencia moderadora de los ríos. La zona presenta escasa amplitud térmica diaria y estacional, dada la presencia de cuerpos de agua extensos que aumentan la humedad atmosférica. La vegetación presenta diferencias estructurales en función de su ubicación en las islas. En los albardones (zonas generalmente periféricas y más elevadas en las islas compuestos por sedimentos gruesos) se observan bosques y arbustales, y en el centro (zonas bajas y anegables, compuestas por sedimentos finos) se observan pajonales y pastizales (Peri y Vetter, 2022). Las muestras se colectaron a 3 profundidades (00–20, 40-60, 80-100 cm) en la temporada estival (noviembre 2020) e invernal (Junio 2019), de al menos tres puntos al azar en cada cobertura vegetal. El suelo muestreado de cada fecha, profundidad y uso, se mezcló para obtener una muestra compuesta que representa la heterogeneidad del suelo en cada profundidad. Las muestras se almacenaron a 4 °C en oscuridad luego de la campaña hasta el momento de su análisis en laboratorio (Price et al., 2003). Datos climáticos Los datos de temperatura y precipitación tanto anual como mensual, se obtuvieron a partir de la base de datos WorldClim 2.1 (Fick y Hijmans, 2017). En ambos casos, la información estaba en formato de capas ráster (resolución espacial 30 seg i.e. ̴1 km en el ecuador), por lo que fue necesaria la utilización del software Qgis 3.32.0-Lima (QGIS Association, 2023) junto con el complemento para la extracción de los datos puntuales (Point sampling tool, en su idioma original). El índice de aridez mensual (IA) se obtuvo mediante el cálculo del índice de De Martonne (Ec. 1; Mercado-Mancera et al., 2010; Wang y Takahashi, 1999). IA = 12 Precip./ (Temp. + 10) Ec. 1 En donde Precip. y Temp. representan la precipitación y temperatura media mensual. Caracterización de los suelos muestreados El análisis de suelo se comenzó inmediatamente después del muestreo en campo. Se tamizó el suelo con malla de 2 o 4 mm en función de la dificultad para realizar la tarea y del tipo de suelo que se estaba procesando en cada momento y se tomaron submuestras de las mismas muestras de suelo que luego se utilizaría para la determinación de TOM. La granulometría del suelo se realizó por el método de Bouyoucos realizando una suspensión de suelo con 40 g de muestra y 100 ml de solución de Calgón (hexametafosfato de sódio) al 5%, que se agitó durante 24 hs. Pasado dicho tiempo, la suspensión se trasvasó a probetas de 1000 ml y se la llevó a volumen con agua destilada. Posteriormente, se homogeneizó la suspensión en todo el volumen mediante un agitador vertical y se determinó la densidad del fluido luego de 30 seg y 120 min desde el final de la agitación. En cada medición de densidad, se determinó también la temperatura. Para la realización de los cálculos y correcciones de la medición, se incluyeron en los ensayos probetas blanco que se encontraban compuestas por agua destilada y solución de calgón en la misma proporción que las muestras (Milione, 2019). Una vez obtenida la granulometría, se determinó la clase textural y la capacidad de retención de agua de la muestra mediante el software SPAW (Saxtony Rawls, 2006). El contenido de agua gravimétrica del suelo (HS; %) en condiciones de campo se determinó mediante el pesaje de muestras de suelo fresco y seco en estufa. Para esto, las muestras se colocaron durante 24 h a 105 °C. La humedad del suelo se expresa en tperminos relativos (porcentaje) a la capacidad de retención de agua HS = (Dr - D) 100 / D Ec. 1 El contenido de materia orgánica (MO; %) se determinó mediante el método de Schulte y Hopkins (Eyherabide et al., 2014), que consiste en la extracción de 5 gr de muestra integrada de cada estrato, previamente tamizada con malla de 500 μm que se colocará en estufa durante 24 h a 105 °C. Luego, se las deja enfriar hasta temperatura ambiente, se registra el peso y se coloca en mufla a 360 °C hasta estabilizar peso. Las muestras se enfrían en el desecador y se registra el peso final. El contenido de materia orgánica se calcula como se muestra en Ec. 2. MO = (D - C) 100 / DEc. 2 La determinación del pH se realizó de acuerdo a Burt (2004). Se pesaron 5 gr de muestra, previamente secada al aire y tamizada con malla de 2 mm, y se colocaron en un vaso de precipitados de 25 ml. Se agregaron 12,5 ml de agua descarbonatada a fin de obtener una suspensión cuya relación sea 1:2,5 (w:v; Deng et al., 2011; Burt, 2004). Luego, se agitó la mezcla unos 30 segundos y se la dejó reposar durante 40 min. Por último, se determinó el pH del líquido sobrenadante con un peachímetro de laboratorio, previamente calibrado en cada ocasión. Esta determinación, HS y MO se realizaron por triplicado para todas las muestras obtenidas en cada uno de los muestreos. Tasa de oxidación de CH4 en condiciones de laboratorio El suelo fresco de cada profundidad se homogeneizó por tamizado (2 mm) y se humedeció hasta alcanzar una humedad del 50 % de la profundidadcidad de retención de agua (CRA0; Serrano-Silva et al., 2014). Todas las profundidades se submuestrearon (100 g) y se colocaron por triplicado homogéneamente distribuidos en cámaras estáticas herméticas de 1 l con una válvula de una vía para el muestreo de la atmósfera interna de la cámara. Se incluyó un blanco para cada profundidad de suelo que consistió en una submuestra de suelo autoclavado (0,5 h a 122 °C). Las muestras se estabilizaron en oscuridad a 21 °C en contacto con el aire atmosférico durante la noche; luego, las cámaras se expusieron a condiciones ambientales por 30 minutos y se cerraron antes del inicio de la medición (Bárcena et al., 2014; Hiltbrunner et al., 2012). La TOM se estimó mediante el monitoreo del decaimiento de la concentración de CH4 en la atmósfera de cada cámara a lo largo de cinco intervalos regulares de tiempo: 0, 1, 2, 3 y 4 horas luego de la clausura de la cámara. Se empleó una interpolación exponencial de los datos. Las concentraciones de los gases se analizaron con un cromatógrafo gaseoso (Agilent 7890A; Estados Unidos de América), equipado con una columna G3591-81004 - 6Ft HayeSep Q 80/100 Ultimetal y un FID para determinar la concentración de CH4. La presión del gas transportador (N2) se mantuvo a 27 psi y el flujo de los gases de la llama (H2 y O2) se estableció en 40 y 450 ml min-1. Las temperaturas del horno y del detector FID fueron 60 °C y 300 °C, respectivamente.
dc.datacite.DescriptionType
Métodos
dc.datacite.FundingReference
2017-1649
dc.datacite.FunderName
Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva
dc.subject.keyword
METANO
dc.subject.keyword
GASES DE EFECTO INVERNADERO
dc.subject.keyword
SUELO
dc.subject.keyword
DELTA DEL PARANÁ
dc.subject.keyword
FORESTACIÓN
dc.subject.keyword
PASTURA
dc.subject.keyword
PROVINCIA DE BUNOS AIRES
dc.subject.keyword
ISLA
dc.datacite.resourceTypeGeneral
dataset
dc.conicet.datoinvestigacionid
16188
dc.datacite.awardTitle
PICT
dc.datacite.geolocation
Pastura (A): -34,16383, -58,86353
dc.datacite.geolocation
Forestación (A): -34,16384, -58,86242
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Pastura (B): -34,13807, -58,77823
dc.datacite.geolocation
Forestación (B): -34,13766, -58,77863
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Pastura (C): -34,14157, -58,7949
dc.datacite.geolocation
Forestación (C): -34,1418, -58,79477
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forestación (D): -34,14088, -58,79654
dc.datacite.formatedDate
2021-2022
Archivos del conjunto de datos
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Tamaño
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25.66Kb