Aymara Sánchez, Vianel Rodríguez, Orlando Rodríguez Hermes Rosales. RESUMEN
El Sistema Integrado de Diagnóstico y Recomendación (DRIS) genera índices que permiten ordenar los requerimientos nutricionales de las plantas y ha mostrado utilidad en la interpretación de análisis foliares. Para determinar el mejor método de cálculo de los índices DRIS (IN-DRIS), se evaluaron dos formas de cálculo de las funciones (método original y desviación estándar) y se obtuvo la sumatoria de las funciones por el DRIS modificado (M-DRIS) y método original. La población de referencia estuvo conformada por 43 muestras foliares de plátano Hartón, provenientes de un muestreo estratificado en la serie de suelo Chama, ubicada al sur del Lago de Maracaibo en el estado Zulia, Venezuela. Los IN-DRIS de N y K presentaron baja correlación con el índice de balance nutricional, por los métodos evaluados. El método M-DRIS presentó el mayor número de correlaciones significativas entre los IN-DRIS y la concentración foliar de nutrientes, lo que permitió establecer ecuaciones (R2> 70%) para predecir las concentraciones de K, Ca y Fe deseables para que el balance nutricional sea corregido.
Palabras clave: Índices DRIS, método de cálculo, plátano Hartón. ABSTRACT
The Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS), generates indexes that allow to order the nutritional requirements of the plants and it has shown utility in the interpretation of foliar analysis. To determine the best method in calculation of the index DRIS (IN-DRIS), two forms of calculation of the functions were evaluated (original method and standard deviation) and the sum of the functions was obtained by the modified DRIS (M-DRIS) and original method. The reference population was conformed by 43 foliar samples plantain Harton, coming from a stratified sample in the soil series Chama, located to the south of the Lake of Maracaibo in the state Zulia, Venezuela. The N and K IN-DRIS presented low correlation with the nutritional balance index, for the evaluated methods. The M-DRIS, method presented the highest number of significant correlations betwen IN-DRIS and concentration of foliar nutritients, which allowed to establish equations (R2> 70%) to predict the concentrations of K, Ca and Fe desirables so that the nutritional balance can be corrected.
Words key: index DRIS, method of calculate, plantain Hartón. INTRODUCCIÓN
El diagnóstico foliar es un método que evalúa el estado nutricional del cultivo y permite indirectamente, conocer la fertilidad del suelo y las necesidades de fertilizantes dentro de criterios económicos.
Los resultados de los análisis foliares deben interpretarse a fin de que puedan ser utilizados como guía en la recomendación de fertilizantes. El procedimiento usual es comparar los resultados analíticos obtenidos mediante los métodos clásicos (nivel crítico del nutriente –CNL, rango de suficiencia, entre otros), con parámetros o
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valores previamente establecidos.
Un método alternativo de interpretación de análisis foliares, es el denominado Sistema Integrado de Diagnóstico y Recomendación (DRIS), desarrollado por Beaufils (1973), el cuál consta de un conjunto de normas o valores de referencia establecidos a través de la media aritmética, las cuales se agrupan en combinaciones binarias. Este procedimiento alternativo consiste en comparar los resultados analíticos mediante el cálculo de las funciones DRIS y posteriormente se emite una recomendación de fertilización basados en la calibración de los índice DRIS y el índice de balance nutricional (IBN) contra los rendimientos u otra variable (Malavolta et al., 1997; Arizaleta et al., 2002, Rodríguez, 2003).
Existen en la literatura dos formas de cálculo de las funciones de comparación DRIS: por un lado las fórmulas originales de Beaufils (1973) y por otro, las modificadas por Jones (1981). Beaufils (1973) propuso el uso de una fórmula cuando el valor analítico problema (A/B) > que el valor norma (a/b) y una segunda cuando A/B < a/ b. Este además utiliza el coeficiente de variación (CV) como estimador de la dispersión de las relaciones de la población de referencia en el cálculo de las funciones DRIS. Jones (1981) propuso apenas, una fórmula válida para las dos condiciones y como estimador de la dispersión, la desviación estándar.
Por otro lado, existen dos formas de interpretar los índices DRIS: métodos que interpretan los índices de los nutrientes en función del valor cero, de tal manera que índices, por debajo de cero o sea negativos, se interpretan en el ámbito de la deficiencia, e índices positivos se interpretan como excesivos; siendo los cercanos por arriba o por debajo a cero, interpretados como adecuados. Mientras que otros, interpretan los índice de los nutrientes en función del correspondiente a la materia seca (IMS): de esta manera índices por debajo del valor de la materia seca, se interpretan en el ámbito de la deficiencia, e índices mayores a los de la materia seca, se interpretan en consecuencia como excesivos; siendo los cercanos al de la materia seca, por encima y por debajo, interpretados como adecuados.
En consecuencia, en la actualidad hay varios métodos de cálculo en cada etapa. Nick (1998) señaló que las combinaciones entre los métodos y las etapas de cálculo del DRIS, pueden modificar los resultados finales de la evaluación del estado nutricional; dado que al final se tendrá como resultado al índice DRIS, pero proveniente de diferentes formas de cálculo.
En otro orden de ideas, la definición de la población de referencia que se utilizará en la determinación de las normas DRIS, es fundamental para garantizar la eficiencia de la interpretación que se genere por el DRIS. En la propuesta original de Beaufil (1973), la población de referencia a muestrear y analizar gira en torno a las subploblaciones de alto, medio y bajo rendimiento, con el fin de realizar los cálculos pertinentes en la subpoblación de medio rendimiento, considerado por este autor como nutricionalmente balanceada. En contraposición, en Venezuela, Rodríguez y Rojas (1997) desarrollaron normas DRIS para el naranjo “Valencia” 0 (Citrus sinensis
L.), Rodríguez y Rodríguez (1997) para el plátano 0 (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón) y Arizaleta (2000) para el cafeto 0 (Coffea arabica L.), basados en la población de referencia, la cual fue obtenida mediante la técnica del muestreo completamente al azar en la subpoblación de más alto rendimiento.
Posteriormente Rodríguez 0 (2002), recomendó la técnica del muestreo estratificado como alternativa más confiable, debido a que surgían dificultades para calcular el tamaño de muestra necesaria para posteriores evaluaciones del estado nutricional mediante la técnica de muestreo completamente al azar en el cultivo del plátano.
Con base en estos planteamientos, en el presente trabajo se propuso evaluar el diagnóstico nutricional del plátano Hartón a partir de la técnica del muestreo estratificado, mediante dos formas de cálculo de las funciones (método original y desviación estándar) y dos de interpretación de los índices DRIS.
MATERIALES Y MÉTODOS
Población de referencia. El banco de datos fue generado durante los años 2001 y 2002, mediante el muestreo aleatorio estratificado, a nivel de las series de suelos Chama y Padre, del municipio Rafael Pulgar, ubicado al sur del Lago de Maracaibo del estado Zulia.
Se seleccionó como unidad experimental la cepa constituida por dos plantas de plátano cultivar Hartón: la planta madre a inicio de la fase reproductiva (emisión de la inflorescencia) y su respectivo hijo o brote lateral en pleno desarrollo. La muestra foliar fue tomada en la planta “madre” siguiendo lo establecido por el Método de Muestreo Internacional de Referencia (MEIR) (Martin-Prével, 1980).
Las muestras foliares fueron procesadas en la Unidad de Investigación de Suelos y Nutrición Mineral de Planta, del Departamento de Química y Suelos del Decanato de Agronomía, siguiendo la metodología establecida. Se determinó el contenido de N, P, K, Ca, Mg, S, Fe, Mn, Zn, Cu, B y Na.
Análisis exploratorio de los datos. Se determinó la normalidad de los datos mediante la prueba de Shapiro y Wilk (1965). En las variables que no siguieron distribución normal, se usó la transformación de Box y Cox (1964), la cual consiste en elevar el número a transformar, al exponente que va desde –2 hasta 2, pasando por fracciones de un decimal.
Determinación de las relaciones o cocientes a ser Normas DRIS. El total de las observaciones de los análisis foliares, se dividió en dos subpoblaciones, de acuerdo con el límite establecido por Rodríguez (1997), en altos rendimientos (mayores o iguales a 18 kg/racimo) y bajos rendimientos (menores de 18 kg/racimo). La determinación de los cocientes a ser norma, se realizó con los nutrientes que disminuyen (N, P y K), y los que se acumulan con edad (Ca, Mg, Fe, Mn, Cu, Zn, B, Mo y Na) y para relacionar los dos grupos de nutrientes, se utilizaron las expresiones como productos (Rodríguez, 1999). La media, el coeficiente de variación (CV) y la varianza (S2) para todas las diferentes formas de expresión (ej.: N/P y P/N) fueron calculadas para los grupos de alto y bajo rendimiento.
La selección de las relaciones o cocientes entre un par de nutrientes A y B se basó en el criterio de la mayor relación de varianza calificado estadísticamente diferente mediante la prueba de “F”, entre el grupo de baja productividad y de alto rendimiento (S2b/S2a) (Letzsch, 1985).
Cálculo de los índices de los nutrientes. Para su cálculo, se anteceden dos procedimientos básicos: 1. Los relacionados con el cálculo de las funciones:
a. Método original de Beaufils (BO) (Beaufils, 1973). Este método se basa en las fórmulas siguientes: ƒ (X/Y) = ( X/Y - 1) . 100 K , si X/Y > x/y
x/y CV
ƒ (X/Y) = ( 1 - x/y ) . 100 K , si X/Y < x/y X/Y CV
Donde:
X/Y: relación de los contenidos de los nutrientes en hoja, entre los elementos bajo diagnóstico. X/y: norma o media de la relación de la población de altos rendimientos
CV: coeficiente de variación de la norma en la población de alto rendimiento.
K: constante, 10 , factor que aproxima los valores de los índices a valores enteros (Beverly, 1992), sin ningún propósito funcional (Walworth y Sumner, 1987).
b. Método de la desviación estándar (DS) (Jones, 1981). Este método se basa en las formulas siguientes: ƒ (X/Y) = (X/Y – x/y) . K/s
Donde:
K: valor constante (10)
2. Los relacionados con la interpretación de los Índices DRIS:
a. El método original de Beaufils (BO), (Beaufils, 1973) y el método de la desviación estándar (DS) (Jones, 1981). Ambos métodos interpretan los índices de los nutrientes en función del valor cero.
b. Método de DRIS modificado (M-DRIS) (Hallmark et al., 1988). Este método se basa en las mismas fórmulas de calculo de las funciones, del original BO, pero con la variante que se calcula el índice de materia seca (IMS), con fines de interpretación
.
La fórmula para el cálculo de la materia seca es la siguiente: IMS = [(-) f(X/m.s.) – f(Y/m.s.) …..(-) f(n/m.s.)]/z
Donde Z: corresponde al número de funciones que contienen a los nutrientes estudiados.
Los índices DRIS de balance de nutrientes DRIS. Una vez establecidas las normas DRIS, fueron calculados los índices DRIS en todas las muestras del banco de datos, para cada uno de los nutrientes.
Análisis de correlación y regresión
.
El análisis de correlación por el método paramétrico propuesto por Pearson (Reis, 2002) fue realizado para comprobar estadísticamente la asociación entre contenido de nutrientes y sus respectivos índices DRIS, IBN y el rendimiento para los diferentes métodos utilizados. Se determinaron ecuaciones de predicción de los índices en función de las concentraciones de los elementos, a través del paquete estadístico SAS.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los coeficientes de correlación relación entre contenido de nutrientes de la población y su respectivo índice de nutriente DRIS, obtenidos a través de los métodos de BO, DS y M-DRIS se presentan en el Tabla 1. Se encon- traron correlaciones positivas y significativas (p<0.01) entre la concentración foliar de nutrientes y su IN-DRIS, a excepción de B, para los métodos evaluados.
El método de M-DRIS mostró mayor asociación entre contenidos nutricionales y los IN-DRIS (r2 entre 0,62 y 0,85), los índices de K, Ca y Fe presentaron la más alta correlación, en la población analizada. Estos valores indican mejor desempeño de los índices con respecto al contenido nutricional de la planta. Estos resultados concuerdan con los obtenidos por Reis et al. (2002), quienes afirmaron que una correlación positiva y significa-
Tabla 1. Coeficiente de correlación entre índice DRIS (IN, IP, IK, ICa, IMg, IFe, IMn, IZn, ICu, IB, IMo) y la concentración del elemento, por los métodos BO, DS y M-DRIS
Variable Variable Observaciones BO DS M-DRIS
IN IP IK ICa IMg IFe IMn IZn ICu IB IMo N P K Ca Mg Fe Mn Zn Cu B Mo 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 43 0,55** ns 0,68** 0,82** 0,43** 0,69** 0,45** ns ns -0,89** 0,46** 0,50** ns 0,70** 0,74** 0,44** 0,57** 0,38* ns 0,31* -0,82** 0,48** 0,77** 0,62** 0,85** 0,85** 0,70** 0,85** 0,80** ns 0,71** -0,80** 0,76** * (P<0,05); ** (P<0,01)
tiva aumenta la seguridad para utilizar las normas DRIS desarrollas, pues bajos contenidos de nutrientes esta- rán asociados a bajos índices DRIS e indican limitaciones nutricionales.
Las correlaciones negativas y significativas obtenidas para boro y la no asociación del índice del zinc con la concentración del elemento en la planta, indican que estos elementos son dependientes de la concentración de los restantes elementos y que sus índices son de poca utilidad en la evaluación del estado nutricional, en concordancia con lo indicado por Righetti et al. (1988).
Las asociaciones directas, negativas y ausentes, entre la concentración de elementos y los índices DRIS, pue- den ser explicadas por la misma naturaleza de las fórmulas de cálculo de las funciones e interpretación DRIS. En lo que concierne a las funciones DRIS, éstas se han diseñado de tal manera que su sumatoria sea cero, lo que visualiza su interdependencia, ocasionando que entre las funciones se influyan entre si, cuando el conteni- do de algunos elementos en la planta varían más que otros. En lo concerniente a los índices de interpretación, la cual es la media de la funciones DRIS, también hace que se tornen mas dependientes de los componentes más variables. Por las razones expuestas, se disminuye la oportunidad de que en un elemento que varia poco, el índice pueda ser diagnosticado como el más deficiente o excesivo (Righetti et at., 1988).
Por tal motivo, la modificación sugerida a través del M-DRIS aumenta las posibilidades de diagnósticos más acertados.
Por las razones expuestas, solamente para el método señalado, se presentan en el Tabla 2, las ecuaciones de ajuste y los valores de R2 para la relación entre la concentración del elemento y su respectivo índice DRIS.