BALANCES NUTRICIONALES DE SUELOS Y HOJAS, EN EL CULTIVO DEL PLÁTANO HARTON

Transcripción

1

2 BALANCES NUTRICIONALES DE SUELOS Y HOJAS, EN EL CULTIVO DEL PLÁTANO HARTON Vianel Rodríguez 1, Eurípedes Malavolta 2, Orlando Rodríguez 3, Aymara Sánchez 3 y Osmir Lavoranti 4. 1 Dpto de Fitotecnia, Decanato de Agronomía, Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado Apdo. 400 Barquisimeto Venezuela. vianelr@ucla.edu.ve 2 Universidade de São Paulo. Centro de Energía Nuclear na Agricultura. Av. Centenario, 303. Caixa Postal 96. CEP Piracicaba, S. P., Brasil. mala@cena.usp.br 3 Dpto de Química y Suelos, Decanato de Agronomía, Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado Apdo. 400 Barquisimeto Venezuela. aymaras@ucla.edu.ve 4 Embrapa Florestas Colombo PR, Brasil. osmir@cnpf.embrapa.br RESUMEN El objetivo de este trabajo fue obtener los balances nutricionales de suelos y hojas a distintos niveles de rendimiento, usando el análisis multivariado en el cultivo del plátano Harton, localizado en el Sur del Lago de Maracaibo, Venezuela. A partir del modelo multivariado publicado por Rodríguez et al. (2004) se estimó el rendimiento y por Rodríguez et al. (2007) se separó, la subpoblación en subclases de rendimiento, a seguir: 10,96 13,92 kg racimo -1, 14,00 17,90 kg racimo -1, 18,00 19,90 kg racimo -1 y > 20 kg racimo -1. Con las medias de las variables del suelo y de la hoja, se establecieron los balances nutricionales para cada subclase, con la ventaja que se evalúan simultáneamente las propiedades físicas y químicas del suelo y del estado nutricional de la planta, asociadas significativamente al rendimiento medio esperado. Palabras claves adicionales: DRIS, metodologías, estimación, análisis de tejidos, balances nutricionales INTRODUCCION Enmarcados dentro de la evaluación del balance nutricional, se reportan para el cultivo del plátano Harton, el uso del DRIS (Diagnostic and Recomendation Integrated System) como método de interpretación de análisis de tejidos (Rodríguez y Rodríguez, 1997; Rodríguez, et al., 1999a; 1999b), y el uso de cocientes y el nivel crítico, para la interpretación de análisis de suelos (Rodríguez, 2002), El análisis de los componentes principales propuesto por Holland (1966), permite evaluar simultáneamente numerosas variables (de suelos, de hojas) en una relación funcional lineal, ventaja que permitiría obtener un balance o desbalance nutricional a distintos niveles de rendimiento y/o variable a evaluar. Por lo discutido anteriormente, el objetivo de este trabajo, fue establecer los balances nutricionales a través del análisis multivariado, para la interpretación de los análisis de suelos y de hojas del cultivo del plátano Harton en el Sur del Lago de Maracaibo, Venezuela. 1

3 MATERIALES Y METODOS Determinación de los balances nutricionales por subclases Para obtener los balances nutricionales, con los coeficientes del modelo obtenido Rodríguez et. al. (2004), se construyó una hoja de cálculo en Excel 2000, a fin de estimar los kg racimo -1 en cada una de las muestras. Luego se separó la subpoblación en plantas con rendimientos estimados en subclases de rendimiento, de acuerdo a Rodríguez et al., (2007): 10,96 13,92 kg racimo -1, 14,00 17,90 kg racimo -1, 18,00 19,90 kg racimo -1 y > 20 kg racimo -1. En cada subclase se determinaron las variables siguientes: a) Suelos a las profundidades de 0-20 y cm de: ph (1:2), conductividad eléctrica en ds m -1 (CE), materia orgánica en g kg -1 (MO), arena en % (a),limo em % (L), arcilla % (A), fósforo en mg dm -3 (P), potasio em mmol c dm -3 (K), calcio en mmol c dm -3 (Ca), magnesio en mmol c dm -3 (Mg), azufre en mg dm -3 (S), boro en mg dm -3 (B), cobre en mg dm -3 (Cu),hierro en mg dm -3 (Fe), manganeso en mg dm -3 (Mn) y cinc en mg dm -3 (Zn) y b) foliar: nitrógeno (N), fósforo (P), potasio (K), calcio (Ca), magnésio (Mg), azufre (S) en g kg -1 y boro (B), cobre (Cu), hierro (Fe), manganeso (Mn), cinc (Zn), molibdeno (Mo) y sodio (Na) en mg kg -1. Es válido destacar que a pesar, de que la estimación se hizo con las variables normalmente distribuidas, la separación de la subpoblación, por su parte, se hizo con todas las variables estudiadas. De esta manera, con las medias de todas las variables se establecieron los balances nutricionales correspondientes en cada uno de los grupos obtenidos. RESULTADOS Y DISCUSION Determinación de los balances nutricionales por subclases En el Cuadro 1 se presenta el modelo multivariado de Rodríguez et al., (2004) y en los Cuadros 2 y 3, se observan los resultados de la separación de la subpoblación en plantas con rendimientos por subclases, según los rangos establecidos por Rodríguez et al., (2007) señalados en la metodología y a su vez, en cada columna también se observan, las medias de las variables estudiadas, las cuales se proponen para la interpretación del equilibrio nutricional a través de los análisis de suelos y hojas, por lo siguiente: Este procedimiento parte del principio señalado por Rodríguez et al. (2004) que mediante el análisis de regresión multivariado, se obtiene una expresión matemática que vincula el rendimiento como una función de las variables independientes (Holland, 1966, Johnson y Wichern, 1995), las cuales fueron en nuestro caso, las variables de los análisis de suelos y hojas, organizadas en subclases del rendimiento (Cuadros 2 y 3), siendo por esta razón, la subclase >20 kg/racimo, la representación del equilibrio suelo-planta ideal, que orientaría al técnico en el manejo agronómico en general, la aplicación de enmiendas y de fertilizantes, mientras que, con las restantes subclases, orientarían en el potencial del rendimiento y en identificar, cuales variables son mas importantes de corregir por sus diferencias con sus homologas de la subclase >20 kg/racimo. 2

4 Cuadro 1. Modelo multivariado, con los exponentes (Exp.(ρ)) de las variables transformadas y los coeficientes de las combinaciones lineales (C. L.) para cada atributo de suelo y concentraciones foliares de nutrientes del plátano Hartón, asociados con el rendimiento Coeficientes C. L. 2 C. L. 4 C. L. 6 C. L. 19 0, , , ,23272 Variable Prof. (1) Exp. (ρ) Rendimiento - - 0, CE (2) ,1 0, , , , CE (2) ,2 0, , , , MO (3) ,7-0, , , , A (4) ,8 0, , , , A (4) ,5 0, , , , P ,1-0, , , , P ,1-0, , , , K ,9 0, , , , Mg ,2 0, , , , Mg ,3 0, , , , Mn ,1-0, , , , Mn ,4-0, , , , Cu ,6-0, , , , Cu ,1 0, , , , Zn ,2 0, , , , Zn ,3 0, , , , N (hoja) - 1,0-0, , , , P (hoja) - - 0,5-0, , , , K (hoja) - 1,0 0, , , , Ca (hoja) - 0,5-0, , , , Mg (hoja) - - 0,3 0, , , , S (hoja) - 0,1 0, , , , Cu (hoja) - 0,6 0, , , , Fe (hoja) - - 0,3 0, , , , Mn (hoja) - - 0,1-0, , , , Zn (hoja) - - 0,7-0, , , , (1) Condición solo para atributos de suelos. (2) Conductividad Eléctrica. (3) Materia Orgánica. (4) Arcilla. 3

5 Cuadro 2. Equilibrio nutricional de las variables de suelo, por subclases de rendimiento. Subclases en kg racimo -1 Variables 10,96 13,92 14,00 17,90 18,00 19,90 > 20 kg 6,62 6,68 6,56 6,64 ph 0 40 CE 0-20 CE MO 0-20 MO a 0-40 L 0-40 A 0-20 A P 0-20 P K 0-40 Ca 0-40 Mg 0-20 Mg S 0-40 B 0-20 B Cu 0-20 Cu Fe 0-20 Fe Mn 0-20 Mn Zn 0-20 Zn ,302 0,240 13,80 8,8 16,42 62,11 22,22 20,58 13,35 8,87 0,913 84,15 15,59 12,45 202,4 0,19 0,15 1,76 1,30 61,15 40,97 9,78 7,42 1,16 0,78 0,313 0,264 16,5 10,7 20,75 59,15 20,94 18,69 19,20 12,03 1,16 97,90 17,13 13,71 92,16 0,24 0,17 1,69 1,28 50,96 37,47 8,51 5,99 1,44 0,91 0,404 0,311 16,9 11,2 28,86 54,34 16,89 15,83 20,38 13,19 1,15 124,49 15,63 13,19 344,95 0,21 0,18 1,64 1,18 66,27 49,37 7,20 5,27 1,70 0,93 0,417 0,404 19,4 13,8 25,68 56,31 17,19 17,41 14,23 17,17 1,36 137,92 15,25 13,57 468,54 0,13 0,08 1,64 1,74 64,54 32,89 10,82 6,38 3,28 2,03 4

6 Cuadro 3. Equilibrio nutricional de las variables de hoja, por subclases de rendimiento. Sublases en kg racimo -1 Variables 10,96 13,92 14,00 17,90 18,00 19,90 > 20 kg g kg -1 N P K Ca Mg S B Cu Fe Mn 25,5 1,95 44,4 7,76 3,06 2,97 8,89 8,71 38,58 74,54 25,7 1,88 41,9 6,83 2,87 2,11 10,03 8,35 52,57 65,35 28,2 2,10 39,4 5,87 2,57 1,57 mg kg -1 13,92 8,17 60,10 70,94 27,1 2,06 42,8 5,23 2,51 1,48 15,45 8,71 68,59 66,07 Zn Mo Na 23,54 1, ,3 1, ,42 1, ,43 1, CONCLUSIONES El análisis multivariado por análisis de los componentes principales, permite determinar y utilizar como referencia, los balances nutricionales entre todas las variables estudiadas, debidamente asociadas al rendimiento, a distintas subclases definidas en la población. LITERATURA CITADA Holland, D.A The interpretation of leaf analysis. Journal of Horticultural Science 41: Johnson, R. A. y Wichern, D. W Applied multivariate statistical analysis. Prentice Hall International, inc. Madison. Rodríguez, V. y Rodríguez, O Normas foliares DRIS para el diagnóstico nutricional del plátano (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón). Rev. de Agronomía (LUZ) 14(3):

7 Rodríguez, V.; Bautista, D.; Rodríguez, O. y Díaz, L. 1999a. Relación entre el balance nutricional y la biometría del plátano (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón) y su efecto sobre el rendimiento. Rev. de Agronomía (LUZ) 16(4): Rodríguez, V.; Rodríguez, O. y Bravo, P. 1999b. Indice de balance de nutrimentos para la predicción del rendimiento del plátano (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón). Rev. de Agronomía 16(5): Rodríguez, V Propuesta metodológica para analizar datos provenientes de bajos niveles de muestreo en plátano Harton. (Trabajo de ascenso). Decanato de Agronomía, UCLA, Tarabana. 47 pp. Rodríguez V., Malavolta, E., Sánchez, A. y Lavoranti Balance nutricional de referencia de suelos y hojas en el cultivo del plátano Hartón. Bioagro.16(1): Rodríguez, V., Malavolta, E., Sánchez, A., Rodríguez, O., Lavoranti, O. y Guerra, E Soil and Plant Reference Norms for Evaluating Horn Plantain Nutricional Status.Communications in Soil Science and Plant Analysis. 38 (9 & 10):