[en] The approach commonly used for crop management at the plot scale is nowadays changing its focus. The implementation of variable N fertilization requires an increase in the resolution and analysis of the processes that affect N availability for the crops. Therefore, the use of fertilizers needs to be adapted to all the processes that are related to the provision of nutrients to plants. In agricultural systems of low inputs, the availability of N and other elements is a function of the rates of waste decomposition, and depends mainly on the rate of mineralization of the nitrogen contained in the soil organic matter. The quantification of the nitrogen mineralization using a mass balance (Nap) at the field scale is a prerequisite to improve the current recommendations of fertilization with N. The aim of this Ph. D. thesis was to evaluate the mineralization of organic nitrogen through different approaches at the field scale under a maize crop for the specific region of the Flat Inland Pampas. The main soils found in this area are Typic Hapludolls in the lowest landscape positions and Entic Hapludols at the relatively highest positions. The first chapter of this thesis contains an introduction, which describes the antecedents found in the literature about management of spatial heterogeneity for site specific or variable nitrogen fertilization at the field scale in agricultural systems of the Argentinean Pampean. In addition, the chapter provides support for the importance of nitrogen mineralization in the studied systems. Chapter 2 analyses the spatial variability of apparent N mineralized in different subareas at the field scale and its relationship with various soil, climate, and crop properties. Predictive models for assessing the quantity of mineralized N based on climatic, soil and spectral radiance characteristics of the crop are proposed. In chapter 3, the importance of spatial autocorrelation is considered when using statistical models of prediction for Nap prediction from site attributes (soil, crop and altitude) measured over a georeferenced grid (equidistance of sampling 25 m). In the chapter 4, the validity of a calibrated subroutine of the CERES-Corn model to estimate apparent N mineralization is analysed, and also this model is used to quantify the temporal variability of the estimated Nap and its relationship with site variables. Final considerations are presented in chapter 5. At the subarea scale defined by the topographic position, the best predictive model for assessing Nap included the variables silt fraction and precipitations accumulated during the period September to November, and resulted in a coefficient of determination of 62%. Also other univariate and bivariate models of prediction were proposed, as they yield good adjustments, using crop reflectance (NDVI), and sand content as predictive variables. Sufficient evidence for the presence of spatial autocorrelation was found for the mixed models (at the sampling scale of 25 m), which were able to predict the relationship between the sand fraction and the potential nitrogen mineralization with a coefficient of determination of 58%. In contrast the models for estimating Nap from topographical variables, such as the height of the sampling point, and from crop variables such as the reflectance assessed in 10 leaves of the corn crop didn't require an "ad-hoc" recalibration of the spatial autocorrelation parameters. Therefore, models of ordinary linear regression were found to be valuable for estimating N mineralization from the measured variables The CERES-N model was able to simulate the N mineralization during the maize crop cycle for the studied area with an average error of 20%. Thus, this model showed sensitivity to the changes of sample location at the field scale, which mainly were related to the quality of the substrate to be mineralized and to the soil water storage. The parameter SLNF with a value equal to 2,5 was selected to perform the calibration of the subroutine CERES-N for the sites evaluated at the field scale. The analysis of the temporal variability of the N mineralization at the field scale taken into account historical climatic series with a length of 33 years allowed estimating the probability of occurrence of N inputs from mineralization. The sampled sites with higher soil quality showed a greater temporal variability of N mineralization along the crop cycle. The sites located at the top positions within the field showed lower levels of N mineralization and also exhibited a lower variability in nitrogen mineralized, which ranged from 47 to 108 kg N ha-1. In the lowest positions of the field, the contribution of N mineralization during the crop cycle was higher, ranging from 105 to 190 kg N ha-1.

[es] Actualmente existe una evolución en el enfoque de la gestión de los cultivos a escala de parcela. La implementación de la fertilización variable de N requiere un aumento en la resolución y análisis de los procesos que afectan la disponibilidad de N para los cultivos. En este sentido, el uso de fertilizantes debe adecuarse a los procesos relacionados con la provisión de nutrientes. En los sistemas agrícolas de bajos insumos la disponibilidad de N está principalmente asociada a la tasa de mineralización del nitrógeno de la materia orgánica. La cuantificación de la mineralización del nitrógeno por balance de masas (Nap) a escala intraparcela es necesaria para mejorar las actuales recomendaciones de fertilizantes N. La tesis abordará la valoración de la mineralización de nitrógeno orgánico a través de diferentes aproximaciones a escala de parcela para el cultivo de maíz en la región de la Pampa Interior Plana, Argentina, donde predominan a escala de lote los suelos Hapludoles Típicos en las posiciones más bajas del relieve y los Hapludoles Enticos en las posiciones más elevadas. En el primer capítulo introductorio se presentan los antecedentes sobre el manejo de la heterogeneidad espacial de la fertilización variable del nitrógeno a escala de parcela en sistemas de producción agrícola de la Región Pampeana argentina y la fundamentación de la importancia de valorarla en dichos sistemas. En el capítulo 2, se describe la variabilidad espacial del N mineralizado aparente en diferentes subzonas delimitadas escala de parcela y su relación con distintos atributos de suelo, clima y cultivo. Se proponen modelos predictivos de la cantidad de N mineralizado basados en clima, suelos, y características espectrales del cultivo. En el capítulo 3, se evalúa la variabilidad de la mineralización aparente de N (Nap) a una mayor escala de resolución y la validez de incluir la autocorrelación espacial en los modelos de predicción a través de atributos de sitio (suelo, cultivo, altimetría). Los modelos lineales mixtos permiten capturar la estructura de covarianza de la distribución espacial de los residuos de los modelos. En el capítulo 4, se valida y calibra la subrutina de N del CERES-Maíz para estimar el N mineralizado aparente y se cuantifica la variabilidad temporal del Nap estimado y su relación con variables de sitio. Las consideraciones finales se presentan en el capítulo 5. A escala de subzonas delimitadas por posición topográfica, el mejor modelo predictivo del Nap utilizó a la fracción limo y las precipitaciones acumuladas durante el periodo de septiembre a noviembre con un coeficiente de determinación del 62%. También se proponen otros modelos de predicción con buenos ajustes que han utilizado variables de reflectancia del cultivo (NDVI), concentración de arena en modelos univariados o bivariados. Se encontraron evidencias suficientes para detectar la presencia de autocorrelación espacial en los modelos mixtos (escala 25 m) que predicen el Nap con la fracción arena y el nitrógeno potencialmente mineralizable con un coeficiente de determinación del 58%. En cambio, los modelos de estimación de Nap a partir de variables topográficas, tal como la cota y de cultivo tal como la reflectancia capturada a través del índice del desplazamiento del borde rojo capturado en 10 hojas expandidas del cultivo de maíz no han requerido reestimación de parámetros por autocorrelación espacial. Por lo tanto, para la estimación con estas variables los modelos de regresión lineal ordinarios fueron válidos. El modelo CERES-N simuló el N mineralizado durante el ciclo del cultivo de maíz para la zona en estudio con un error promedio del 20%, mostrando sensibilidad a los cambios de sitios a escala de lote, preferentemente relacionados con la calidad del sustrato a mineralizar y la capacidad de almacenamiento de agua. El parámetro SLNF igual a 2,5 ha sido seleccionado en la calibración de la subrutina CERES-N para los sitios evaluados a escala de lote. El análisis de la variabilidad temporal del N mineralizado a escala de lote con la inclusión de una serie histórica climática de 33 años, permitió estimar la probabilidad de ocurrencia de niveles de aportes por esta vía. Los sitios con mayor calidad de suelo han mostrado una mayor variabilidad temporal del N mineralizado durante el ciclo del cultivo. Los sitios ubicados en las posiciones de loma muestran menores contenidos de N mineralizado y también menor rango de variabilidad, siendo los límites de 47 a 108 kg N ha-1. En cambio, en las posiciones más bajas del lote, el aporte de N mineralizado durante el ciclo del cultivo fue mayor, con un rango de 105 a 190 kg N ha-1.