ESTUDIO DE LA NASCENCIA DE LAS PRINCIPALES MALAS HIERBAS ANUALES DE VERANO.

Las malas hierbas anuales de verano son un problema en muchos cultivos de regadío de Andalucía, como es el caso del maíz, el algodón y la patata, entre otros. El principal problema causado por las infestaciones es la disminución del rendimiento, pero también pueden afectar a la calidad de la cosecha como es el caso del algodón.
Estas infestaciones se producen con cierta frecuencia a pesar de que el agricultor dispone de una amplia gama de herbicidas autorizados para su uso en estos cultivos. Entre ellos se encuentran materias activas de contrastada eficacia contra especies arvenses que después escapan al control. Esta pérdida de eficacia en el control de las malas hierbas puede explicarse, al menos en parte, por una falta de optimización del momento de aplicación del método de control elegido, bien sea mecánico o químico, residual o no.
La elección del momento de aplicación es muy importante en el manejo de las malas hierbas, y para optimizar este factor es esencial conocer, y poder predecir, la fecha en la que se va a producir la nascencia de la mayor parte de los individuos presentes en el banco de semillas.
Con el objetivo de construir modelos matemáticos que permitan predecir estas fechas de nascencias en una serie de malas hierbas anuales de verano, se ha realizado este trabajo. Se han efectuado mediciones semanales de las nascencias de 10 especies de malas hierbas, en ensayos de campo situados en 5 localidades de la provincia de Sevilla en cultivos de patata y algodón.
Se han desarrollado modelos predictivos utilizando como variables el porcentaje de emergencia y los grados días acumulados calculados por los métodos de las medias, triangular y seno. Se ajustaron modelos de tipo logístico pura las siguientes especies de malas hierbas: Amaranthus blitoides, Amaranthus retroflexus, Echinochloa cruss-galli, Digitaria sanguinallis e Ipomea purpurea.
Las ecuaciones propuestas tienen una aplicación práctica inmediata gracias a la simplicidad de uso, ya que precisan únicamente de los datos de temperatura media del aire de la zona. Adicionalmente a los modelos predictivos, se han propuesto una serie de técnicas que, teniendo la información previa de la fecha probable de nascencia de la infestación, pueden ayudar a controlar las malas hierbas de una forma más racional y eficiente.