MAXI-GROW EXCEL ENSAYO COSMOCEL

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1 ENSAYO COSMOCEL MAXI-GROW EXCEL EVALUACIÓN DEL EFECTO DEL PRODUCTO MAXI-GROW EXCEL SOBRE EL RENDIMIENTO Y CALIDAD DE LA FRUTA EN EZO (Prunus avium L.) VAR. BING.

2 ÍNDICE RESUMEN... 3 OBJETIVO... 4 MATERIALES Y MÉTODO... 4 Lugar... 4 Datos del cultivo... 4 Datos meteorológicos... 5 Tratamientos... 7 EVALUACIONES... 9 Cosecha... 9 Post-cosecha DISEÑO EXPERIMENTAL Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO RESULTADOS Rendimiento y carga frutal Calidad de la fruta en cosecha Condición de la fruta después de 4 días de almacenaje en frío CONCLUSIONES

3 EVALUACIÓN DEL EFECTO DEL PRODUCTO MAXI-GROW EXCEL SOBRE EL RENDIMIENTO Y CALIDAD DE LA FRUTA EN EZO (Prunus avium L.) VAR. BING. RESUMEN Con el objetivo de evaluar el efecto del producto Maxi-Grow Excel sobre el rendimiento y calidad de fruta en cerezos var. Bing, se realizó un estudio en el Fundo El Delirio, ubicado en la localidad de Rosario (34 21' Latitud sur 7 51' Longitud oeste), Región de O Higgins, Chile. Se utilizaron plantas de cerezo (Prunus avium L.) var. Bing, injertadas sobre patrón Gisella 6, plantadas el año 28 con un marco de plantación de 5 x 1,5 m y conducidos en sistema Tatura ( V ). Este ensayo se llevó a cabo desde el día 25 de septiembre de 215, fecha en que se realizó la primera aplicación, hasta el 19 de enero de 216, momento en el cual se llevó a cabo la evaluación de la condición de la fruta post almacenaje en frío. A fin de cumplir con el objetivo planteado, se establecieron dos tratamientos: un testigo absoluto sin aplicación (T) y un tratamiento que consistió en dos aplicaciones de Maxi-Grow Excel a razón de 1,25 L*ha -1 realizadas en los estados fenológicos de floración (8%) y fruto cuajado (T1). Las variables evaluadas por tratamiento fueron: carga frutal, rendimiento y productividad, calidad de la fruta al momento de la cosecha (calibre, firmeza, concentración de sólidos solubles, peso del fruto y distribución de color) y calidad de fruta en poscosecha (firmeza, condición de pedicelo, incidencia de pudrición y pitting). Los componentes del rendimiento no fueron afectados por los tratamientos. Sin embargo, si existieron diferencias estadísticas cuando se evaluaron algunas variables de calidad al momento de cosecha. La aplicación con Maxi-Grow Excel aumentó el tamaño de los frutos, presentando una mayor proporción de frutos calibre 28 y menor proporción de calibres pequeños (22 y 24). Adicionalmente existió un aumento significativo de la firmeza de la fruta con la aplicación de Maxi- Grow Excel, lo cual promueve un mayor periodo efectivo de comercialización de la fruta. Sobre los demás componentes de calidad no se observaron diferencias de significancia estadística entre los tratamientos (solidos solubles, peso del fruto, distribución de color). Por otra parte, después de los 4 días de almacenaje en frio, no existió un efecto significativo de los tratamientos sobre: la firmeza, la condición de pedicelo, incidencia de pudriciones y pitting. 3

4 OBJETIVO Evaluar el efecto del producto Maxi-Grow Excel en el rendimiento y calidad de la fruta en cerezos (Prunus avium L.) var. Bing. Lugar MATERIALES Y MÉTODO El ensayo se realizó en el Fundo El Delirio, ubicado en la localidad de Rosario (34 21' Latitud sur 7 51' Longitud oeste), Región de O Higgins, Chile. Datos del cultivo Nombre científico Prunus avium L. Variedad utilizada Bing Portainjerto Gisella 6 Año de plantación 28 Distancia de plantación 5 m x 1,5 m Sistema de conducción Tatura ( V ) Fecha de cosecha 1 de diciembre de 215 Duración del ensayo 25 de septiembre de de enero de 216 Plantas de cerezo var. Bing correspondientes al ensayo. 4

5 Datos meteorológicos Todos los datos climáticos fueron obtenidos de una estación meteorológica ubicada en el huerto donde se montó el ensayo. El Cuadro 1 muestra el registro de las temperaturas mínima y máxima, la oscilación térmica y las precipitaciones durante el período de ejecución del ensayo. Por su parte, en el Cuadro 2 es posible observar el registro de temperaturas en el momento de las aplicaciones. En las Figuras 1 y 2 se presentan las gráficas para dichos datos. Cuadro 1. Media aritmética mensual de temperatura mínima, temperatura máxima, oscilación térmica y precipitación acumulada mensual durante el período de ensayo. Temperatura Precipitación Mes Mínima Máxima Oscilación térmica C mm Septiembre 6,5 18,7 12,2 42,7 Octubre 7, 2,1 13,1 65,2 Noviembre 9,4 24,3 14,9 2,8 Diciembre 1,5 29,3 18,9, Cuadro 2. Registro de temperatura mínima, máxima y oscilación térmica el día de las aplicaciones. Temperatura Fecha Mínima Máxima Oscilación térmica Precipitación C mm 25/9/ ,2 15,2,3 2/1/215 3,9 17,3 13,4,3 Temperatura ( C) Cosecha Aplicación Fecha Temperatura Mínima Temperatura Máxima Oscilación térmica Figura 1. Gráfica de temperaturas máximas, mínimas y oscilación térmica registradas durante el período del ensayo. 5

6 3 Precipitaciones (mm) Fecha Cosecha Aplicación Precipitaciones Figura 2. Gráfica de precipitaciones durante el período del ensayo. Las aplicaciones fueron realizadas generalmente dentro de las primeras horas del día, por lo que fueron aplicadas con una temperatura ambiental por debajo de los 2 C (Cuadro 2) sin correr el riesgo de volatilización del producto. Por otra parte, es importante mencionar que las aplicaciones fueron realizadas en periodos de lluvias frecuentes, sin embargo, ninguna aplicación coincidió con la ocurrencia de estas (Figura 2). Por otra parte, la cosecha fue realizada con una temperatura mínima de 1 C. Desde el 1 de abril al 3 de julio de 215 se acumularon un total de 823 horas frío (en base 7 C) lo que equivale en esta zona a 58 porciones de frío totales para el mismo periodo. Las porciones de frío además de ser utilizada como una medida de acumulación del frío invernal, también es considerado un buen indicador de la calidad de las horas frio acumuladas. Para esta latitud, y específicamente para el año 215, las porciones de frío pueden calcularse a partir de la acumulación de las horas frío de acuerdo a la siguiente ecuación: Porciones acumuladas =,681 HF acumuladas (p-valor <,1) 6

7 Horas frío Porciones de frío Horas frío Porciones Figura 3. Gráfica de las porciones y horas frío acumuladas desde el 1 de abril al 3 de julio de 215. Es importante destacar que la temporada se caracterizó por una acumulación tardía y desuniforme de las horas frío, debido a las altas temperaturas registradas en los meses de otoño. Esta condición generó una entrada y salida desuniforme del receso resultando en un desfase en el estado fenológico de los frutales. Además, durante el período de floración, se registraron bajas temperaturas y eventos de precipitación, lo que, en términos generales, resultó en un floración extendida y poco concentrada, una brotación heterogénea, y con ello, la coexistencia de variados estados fenológicos dentro del huerto y de la misma planta. Como consecuencia de lo anterior, y respetando el momento óptimo de aplicación según protocolo, al momento de aplicación existía una media variabilidad de los estados fenológicos de las flores. Tratamientos Para desarrollar el ensayo se seleccionaron plantas homogéneas y sanas de cerezo, con similar número de laterales, estructura y dardos, en las cuales se distribuyeron aleatoriamente las repeticiones de cada tratamiento. Cada tratamiento correspondió a la aplicación o no del producto. Se utilizaron un total de 5 plantas lo que abarcó una superficie total de 375 m 2. El detalle de cada uno de los tratamientos se presenta en el Cuadro 3. Cuadro 3. Descripción de los tratamientos realizados. Trat. Producto Concentración (cc*hl -1 ) Mojamiento (L*ha -1 ) Dosis (L*ha -1 ) N aplicaciones Momento de aplicación Fecha de aplicación T T1 Maxi-Grow Excel Excel , % flor + Fruto cuajado 25 de septiembre + 2 de octubre 7

8 Las aplicaciones fueron realizadas mediante el empleo de una pulverizadora cuatro estanques con un gasto por boquilla de 4,4 L min -1. Las dosificaciones fueron extrapoladas a los litros aplicados por planta, de acuerdo al marco de plantación del huerto y fueron realizadas buscando un mojamiento equivalente a 1 L/ha. La Figura 4 muestra un registro fotográfico del estado fenológico al momento de la aplicación de los tratamientos. A B C D Figura 4. Condicion del las plantas fruto al momento de la primera (A) y segunda aplicación (B, C y D) 8

9 EVALUACIONES Cosecha Carga frutal. Se evaluó el peso total de fruta de la planta central de cada repetición y una muestra al azar de 1 frutos, obteniéndose una aproximación del número de frutos por árbol (frutos*árbol -1 ). Adicionalmente, se normalizó el valor obtenido de número de frutos por árbol de acuerdo al área de sección transversal de tronco (ASTT) expresada como frutos*cm 2 de ASTT -1. Rendimiento y productividad. Se pesó toda la fruta correspondiente a la planta central de cada repetición, obteniéndose así el rendimiento expresado en kg *árbol -1. La productividad se obtuvo mediante una relación entre los kilogramos cosechados de cada planta y su respectiva área de sección transversal de tronco, expresada en kg*cm 2 de ASTT -1. Calibre y distribución de calibre. Para realizar la medición de calibre, se tomó una muestra al azar de 1 frutos de las plantas centrales de cada repetición. Una vez tomados los frutos, se midió su diámetro ecuatorial con un pie de metro, clasificándolos en un rango entre <22 y >3 mm. Firmeza. Al momento de cosecha, se tomaron al azar 5 frutos de las tres plantas centrales por repetición. Se midió la firmeza del fruto con la utilización del equipo DUROFEL y su valor fue expresado en %. Concentración de sólidos solubles. Para realizar la medición de concentración de sólidos solubles a cosecha, se tomaron 25 frutos de las tres plantas centrales de cada repetición. Con la utilización de un refractómetro, se midió la concentración de sólidos solubles y se expresó como Brix. Peso de fruto. Para realizar la medición de peso de fruto, se tomó una muestra al azar de 1 frutos de las tres plantas centrales de cada repetición. Una vez recolectados, se pesaron utilizando una balanza digital de un gramo de precisión. Color y distribución de color. Se midió el color de 1 frutos en cada repetición con una tabla CTIFL que posee clasificaciones de color específico para cerezas. Los resultados se expresaron en número en una escala de 1 (rojo claro) a 5 (negro) y se determinó la distribución de color de estos. 9

10 Post-cosecha. Al momento de cosecha se almacenó una caja por repetición, las que fueron procesadas y luego embaladas de acuerdo a estándares comerciales para ser guardadas en cámara de frío por un período de 4 días. Posterior a dicho plazo, se evaluaron las siguientes variables: Firmeza del fruto. En una muestra de 5 frutos por repetición se evaluó la firmeza de fruto mediante la utilización de un DUROFEL (%). Incidencia de pudriciones. En una muestra de 1 frutos por repetición se evaluó la incidencia de pudriciones, expresando su valor en %. Pitting. En una muestra de 1 frutos por repetición se evaluó la incidencia de pitting, expresando su valor en %. Condición de pedicelo. En una muestra de 1 frutos por repetición se determinó, mediante un análisis visual, el aspecto del pedicelo de acuerdo a la siguiente escala: Pedicelo verde: Pedicelo sano y completamente verde. Pedicelo verde-pardo: Pedicelo levemente deshidratado, con zonas café de pequeño tamaño (<3% del pedicelo dañado) Pedicelo pardo: Pedicelo mayoritariamente deshidratado. De color pardo. Sin pedicelo: Frutos sin pedicelo Verde Verde pardo Pardo Sin pedicelo 1

11 DISEÑO EXPERIMENTAL Y ANÁLISIS ESTADÍSTICO Se utilizó un diseño completamente aleatorizado con dos tratamientos y cinco repeticiones de cinco plantas cada una. Para comparar los tratamientos, los resultados de las evaluaciones de rendimiento, calidad y condición de la fruta, se analizaron mediante análisis de la varianza (ANDEVA). Cuando existieron diferencias significativas, las medias se separaron mediante la Prueba de Comparación Múltiple de LSD Fisher a un nivel de confianza del 95%. RESULTADOS Rendimiento y carga frutal De acuerdo a lo expuesto en el Cuadro 4, no se registraron diferencias significativas entre los tratamientos, tanto para el rendimiento como para la carga frutal (p-valor =,521 y p-valor =,64, respectivamente). Pese a no existir diferencias estadísticas, el rendimiento en T1 fue un 36% mayor al observado en el testigo, mientras que en la carga frutal se observó un aumento del orden del 25% a favor de T1. En relación al área de sección trasversal del tronco (ASTT), tampoco presentó diferencias de significancia estadística (p-valor =,724) quedando en evidencia que se trabajó con plantas homogéneas en términos de tamaño. Del mismo modo, no fue posible identificar diferencias significativas entre los tratamientos al normalizar el rendimiento y la carga frutal por los cm 2 de ASTT. Estos resultados son presentados mediante gráficos desde la Figura 5 a la Figura 8. Cuadro 4. Medias, error típico (E.E.) y p-valor asociado al ANDEVA realizado, para las variables rendimiento, carga frutal, ASTT, productividad y carga normalizada. P-valor <,5 indica diferencias significativas entre tratamientos. Tto Rendimiento Carga ASTT Productividad Carga N Media E.E. Media E.E. Media E.E. Media E.E. Media E.E. Kg*pl -1 Frutos*pl -1 cm 2 g*cm -2 de ASTT Frutos*cm -2 de ASTT T 6,6 2,1 745, ,3 2,2 68,8 2,8 7,8 2,4 T1 9, 2,8 935, ,4 5,4 91,3 26,5 9,5 2,8 p-valor,521,64,724,524,66 11

12 14, 12, Rendimiento (kg*pl -1 ) 1, 8, 6, 4, 2,, Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 5. Gráfica de medias y error típico para los valores obtenidos de rendimiento. No fueron encontradas diferencias de significancia estadística entre tratamientos. Carga frutal (N frutos*pl -1 ) Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 6. Gráfica de medias y error típico para los valores obtenidos de carga frutal. No fueron encontradas diferencias de significancia estadística entre tratamientos. 12

13 Pproducsvidad (g*cm -2 ASTT) Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 7. Gráfica de medias y error típico para los valores obtenidos de productividad. No fueron encontradas diferencias de significancia estadística entre tratamientos. 14 Carga N (frutos*cm -2 ASTT) Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 8. Gráfica de medias y error típico para los valores obtenidos de carga frutal normalizada. No fueron encontradas diferencias de significancia estadística entre tratamientos. Calidad de la fruta en cosecha Distribución de calibres. El comportamiento observado en la distribución de calibres, permite afirmar que las medias, en general, se concentraron entre los calibres 24 y 28 (alrededor del 9% de los frutos). En términos generales, existió una tendencia significativa en T1 a presentar frutos con mayor tamaño (calibre 28) y, por consiguiente, a concentrar una menor cantidad de frutos calibre 22 y 24 que en los demás tratamientos (Cuadro 5). Esta tendencia a presentar mayores valores de calibre, incluso presentando numéricamente mayor carga, permite afirmar que la aplicación con Maxi-Grow Excel favorece el tamaño de los frutos a cosecha. 13

14 Cuadro 5. Medias ( ) y error típico (E.E.) de la distribución de calibres para cada tratamiento. P valor <,5 indica diferencias estadísticamente significativas entre tratamientos. Trat. Distribución de calibre (%) < >3 E.E. E.E. E.E. E.E. E.E. E.E. E.E. T, 7 1,2 28 7,2 49 4, 17 6, T1,2 1,9 13 1,7 49 3,5 32 2,5 5 3,9,4 p-valor,7,81,971,5,271,346 En T1, el 32% de los frutos presentó un calibre 28. Esta significativa diferencia con respecto al testigo es importante considerarla puesto que el precio de la cereza fluctúa de acuerdo a su tamaño, por lo cual el desplazamiento de la curva hacia calibres más grandes (Figura 9), implicaría mayores ganancias al productor. 6 Frecuencia (%) * * < >3 Escala de calibre Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 9. Gráfica de medias y barras de error típico del porcentaje de frutos obtenidos para cada calibre en cada tratamiento. Asterisco indica diferencias significativas entre tratamientos para la escala asociada (p <,5). 14

15 Firmeza, solidos solubles y peso del fruto. Los resultados obtenidos en estas distintas variables de calidad, se presentan en el Cuadro 8 y en las Figuras 1 A, B y C. La firmeza del fruto fue afectada significativamente por los tratamientos, siendo estadísticamente mayor en T1. De acuerdo a este resultado, la fruta que posea mayor firmeza mantendrá un mayor periodo efectivo de comercialización, sobre todo en los mercados de destino más lejanos. Cuadro 8. Medias, error típico (E.E.) y p-valor asociado al ANDEVA realizado para las variables: firmeza, concentración de solidos solubles, peso del fruto. P valor <,5 implica diferencias significativas entre tratamientos. Tratamiento Firmeza Sólidos solubles Peso Media E.E. Media E.E. Media E.E. mg*mm -2 Brix g T 86, b 4,3 2,2 1,5 9,,2 T1 91,2 a 3,3 22,3 1, 9,6,2 p-valor,2*,28,138 Letras distintas en la misma columna indican diferencias significativas entre las medias de los tratamientos (p valor <,5) A b a Firmeza (%) Tessgo absoluto MaxiGrow 15

16 25 B Sólidos solubles ( Brix) C Tessgo absoluto MaxiGrow Peso del fruto (g) Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 1. Gráfica de medias y barras de error típico de la firmeza (A), concentración de sólidos solubles (B) y peso del fruto (C) en los distintos tratamientos al momento de cosecha. Por otra parte, la concentración de solidos solubles y peso del fruto no presentaron diferencias entre tratamientos. Es importante destacar que la aplicación con Maxi-Grow Excel aumentó el contenido de solidos solubles y el peso en un 11 y un 7%, respectivamente, sin embargo, estas diferencias no resultaron ser estadísticamente significativas. 16

17 Distribución de color. Las medias por tratamiento de la frecuencia de cada color no se diferenciaron estadísticamente entre tratamientos (Cuadro 9 y Figura 11). El 5% de los frutos se concentró en el color rojo caoba, mientras que el 4% en el color caoba oscuro. Cuadro 9. Medias, error típico y p-valor asociado al ANDEVA, realizado para cada una de las categorías de color evaluadas. Los valores se presentan en puntos porcentuales respecto del total de la muestra.. P valor <,5 implica diferencias significativas entre tratamientos. Color (%) Tratamiento Rojo claro Rojo Rojo caoba Caoba oscuro Negro Media E.E. Media E.E. Media E.E. Media E.E. Media E.E. T - 1 5, ,8 4 13,1 5 3,1 T1-8 2, , ,2 4 1,9 p-valor sd,981,7332,9139,928 Letras distintas en la misma columna indican diferencias significativas entre las medias de los tratamientos (p valor <,5). 7 6 Frecuencia (%) Rojo claro Rojo Rojo caoba Caoba oscuro Negro Escala de color Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 11. Gráfica de medias y error típico del porcentaje de frutos obtenidos para cada escala de color de la fruta establecida por tratamiento. 17

18 Condición de la fruta después de 4 días de almacenaje en frío Firmeza del fruto, incidencia de pudriciones y pitting. De acuerdo a lo observado en el Cuadro 1 y en las Figuras 12 A, B y C, no fue posible identificar diferencias significativas entre tratamientos para estas variables evaluadas. Es importante considerar que la fruta, con el nivel de firmeza registrado posterior al almacenaje en frío (> 7%), es clasificada como fruta firme, lo que garantizaría su comercialización en mercados de destino más lejanos (mercado asiático). El nivel de pudriciones fue relativamente bajo considerando el tiempo de almacenaje en frío, mientras que el nivel de pitting fue importante tomando en cuenta que este problema se acentúa en frío. Cuadro 1. Medias, error típico (E.E.) y p-valor asociado al ANDEVA realizado para las variables: firmeza, incidencia de pudriciones y pitting en cada tratamiento, a los 4 días después de almacenaje en frío. P valor <,5 implica diferencias significativas entre tratamientos. Tratamiento Firmeza Pudriciones Pitting Media E.E. Media E.E. Media E.E. mg*mm -2 % % T 73,1 1,4 9,7 2,8 33,2 8,4 T1 73,2,9 16, 4,9 41,4 9,7 p-valor,959,292,539 18

19 Firmeza (%) A Tessgo absoluto MaxiGrow 25 B Incidencia de pudriciones (%) Tessgo absoluto MaxiGrow Incidencia de pitng (%) C Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 12. Gráfica de medias y barras de error típico de la firmeza (A), incidencia de pudriciones (B) y pitting (C) en los distintos tratamientos a los 4 días después de almacenaje en frío. 19

20 Condición de pedicelo. El nivel de deshidratación del pedicelo no arrojó diferencias significativas entre los tratamientos (Cuadro 11 y Figura 13). Cuadro 11. Medias, error típico (E.E.) y p-valor asociado al ANDEVA realizado para la condición del pedicelo en cada tratamiento después de 3 días de almacenaje en frío. P valor <,5 implica diferencias significativas entre tratamientos Condición de pedicelo (%) Tratamiento Verde Verde pardo Pardo Sin pedicelo Media E.E. Media E.E. Media E.E. Media E.E. T - 59,8 5, 38, 5,6 2,2 1,1 T1-47, 1,7 51,8 11, 1,2,4 p-valor sd,311,295,419 Frecuencia (%) Verde Verde pardo Pardo Sin pedicelo Escala de deshidratación Tessgo absoluto MaxiGrow Figura 13. Gráfica de medias y error típico del porcentaje de frutos con pedicelo verde, verde pardo, pardo y sin pedicelo, en cada tratamiento, a los 4 días después de almacenaje en frío. 2

21 CONCLUSIONES Según los resultados obtenidos en las condiciones del presente estudio, se puede concluir que: ü Los componentes del rendimiento (productividad y carga frutal) no se ven afectados por los tratamientos establecidos. Al normalizar estos valores por el ASTT tampoco se observan diferencias significativas. ü En relación a la calidad de la fruta evaluada en cosecha, existe un efecto significativo de los tratamientos; la aplicación con Maxi-Grow Excel aumenta el tamaño de los frutos, presentando una mayor proporción de frutos calibre 28 y menor proporción de calibres pequeños (22 y 24). ü Por otra parte, existe un aumento significativo de la firmeza de la fruta con la aplicación de Maxi-Grow Excel, lo cual promueve un mayor periodo efectivo de comercialización de esta fruta. ü Sobre los demás componentes de calidad, como los sólidos solubles, peso del fruto y color, a pesar de existir diferencias numéricas a favor de Maxi-Grow Excel, no se observan diferencias de significancia estadística entre los tratamientos. ü Después de los 4 días de almacenaje en frio, no existe un efecto significativo de los tratamientos sobre las variables evaluadas (firmeza, condición de pedicelo, incidencia de pudriciones y pitting). ü De acuerdo al resultado obtenido con Maxi-Grow Excel sobre algunas variables de calidad, sería interesante evaluar el producto, en primera instancia, con distintas dosis y, por otra parte, en distintos momentos con el objetivo de cubrir el crecimiento del fruto con este producto hasta el estado de color pajizo, puesto que antes de este momento predomina el proceso de multiplicación celular, lo que define, en gran medida, el tamaño potencial del fruto. 21