I
RENDIMIENTO Y CONTENIDO DE NITRÓGENO EN SOJA BAJO
DENSIDADES DE SIEMBRA CONTRASTANTES
Eduardo Esteban Laurito
Práctica Pre Profesional de Integración
Carrera de Ingeniería Agronómica
Facultad de Agronomía
UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO
DE LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES
Azul, fecha y año
II
Aprobado por:
---
Veedor de la Facultad
Presidente del Tribunal Evaluador
---
Docente de la Facultad
Miembro del Tribunal Evaluador
---
Docente de la Facultad
Miembro del Tribunal Evaluador
III
Índice General
Índice de Tablas
Índice de Figuras
Abreviaturas y siglas
Resumen I. Introducción
1. Generación del rendimiento y densidad 2. Nutrición del cultivo
II. Planteo del problema III. Objetivos
1. Objetivo general
2. Objetivos específicos 3. Hipótesis
IV. Materiales y métodos
1. Delimitación y preparación del ensayo 2. Radiación incidente y biomasa
3. Determinaciones a cosecha
4. Diseño experimental y análisis estadístico V. Resultados y discusión
1. Condiciones ambientales durante el ciclo del cultivo 2. Intercepción de radiación y biomasa total en floración 3. Rendimiento y sus componentes
4. Contenido de Nitrógeno VI. Conclusión
VII. Bibliografía VIII. Apéndice
IV
Índice de Tablas
Tabla 1. Absorción total de nutrientes expresada en base seca
Tabla 2. Componentes del grano de soja, como porcentaje del peso total Tabla 3. Resultados del análisis de suelo.
Tabla 4. Medias de los tratamientos testigo (T) y raleo (R) y valor-p del ANOVA para las variables: radiación interceptada en R2 (RIR2) y biomasa
aérea total en R2 (BATR2).
Tabla 5. Medias de los tratamientos testigo (T) y raleo (R) y valor-p del ANOVA para las variables: concentración de nitrógeno en la biomasa en R2 (%NR2), nitrógeno absorbido en R2 (NAR2), concentración de nitrógeno en rastrojo (%NR), concentración de nitrógeno en grano (%NG) y nitrógeno absorbido en grano (NAG).
Tabla 6.Escala de desarrollo Fehr y Caviness (1971)
12 13 19 23
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36
V
Índice de Figuras
Figura 1. Relación hipotética entre rendimiento y densidad para el cultivo de soja.
Figura 2. Imagen satelital mostrando la ubicación del ensayo en el predio Agroaérea Sudeste.
Figura 3. Esquema del diseño experimental del ensayo.
Figura 4. Temperatura media y precipitaciones mensuales durante la campaña 2015/2016 y promedio histórico (1994-2016)
Figura 5. Medias de rendimiento, número de granos por m2 (NG), peso de mil granos (PMG), número de vainas por planta, diámetro de la base del tallo y número de ramas por planta para los tratamientos testigo (T) y raleo (R).
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18
18 22
26
VI
Abreviaturas y siglas
Definición Sigla
VII
Resumen
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I. INTRODUCCIÓN
La soja es el cultivo con mayor volumen de producción de Argentina y en su integración agrícola-industrial representa la actividad más significativa dentro del producto bruto interno (PBI) de nuestro país. Además, aporta aproximadamente un 20% a la producción mundial (Becco 2014).
Para la campaña 2015/16 la producción nacional alcanzó 58.799.258 t, con un rendimiento promedio de 3.015 kg/ha; mientras que la producción del partido de Azul fue de 283.500 t, con un rendimiento promedio de 2.330 kg/ha (MAGYP 2017).
1. Generación de rendimiento y densidad
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Figura 1. Relación hipotética entre rendimiento y densidad para el cultivo de soja. Tomado de: Rotundo et al. 2014.
La densidad de plantas óptima (Figura 1) es aquella que permite un buen crecimiento y evita el vuelco (plantas con tallos no muy finos y un sistema radicular bien desarrollado), reduce la incidencia de enfermedades y asegura una adecuada altura de inserción de las vainas inferiores para facilitar la cosecha y evitar pérdidas (Baigorrí 2015).
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antecesor trigo (fines de diciembre y principios de enero). Por otro lado, cuando las condiciones ambientales (suelo, clima, malezas) limitan el crecimiento del cultivo, es necesario incrementar la densidad de siembra para lograr una mejor cobertura (Baigorrí 2015).
Los cultivares con mayor crecimiento, ya sea por su mayor longitud de ciclo, tendencia al vuelco y/o altura, tienen densidades óptimas menores. En resumen, son recomendables mayores densidades de siembra a menor longitud de ciclo, y para un mismo cultivar, a medida que se adelanta o atrasa la fecha de siembra con respecto al mes de noviembre. Además, la densidad de plantas debe ajustarse al espaciamiento entre surcos en función del ambiente, las fechas de siembra y las características del cultivar elegido (Baigorrí 2015).
En contraste con lo anteriormente expuesto, los productores agropecuarios de Argentina siembran soja con densidades a cosecha de entre 30 a 40 plantas por metro cuadrado (pl/m2). Esta práctica de manejo tiene su origen en causas diversas, entre las cuales se pueden mencionar (i) el relativamente bajo costo de la semilla de soja, (ii) la baja calidad de la semilla que se usa habitualmente, y (iii) la inexistencia de pérdidas de rendimiento, producto de sembrar densidades excesivamente altas (Pérez y Usseglio 2012).
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2. Nutrición del cultivo
Una buena nutrición mineral es necesaria para que los cultivos alcancen un óptimo crecimiento y altos rendimientos. La soja presenta un elevado contenido de Nitrógeno (N) en los granos (Tabla 1) y acumula N en planta en forma sostenida desde la emergencia hasta el inicio del llenado de granos, observándose, previamente a este último estadio, las máximas tasas de absorción del nutriente (García y Ciampitti 2009).
Tabla 1. Absorción total de nutrientes expresada en base seca. Tomado de Ciampitti y García (2007).
Absorción total (kg/t)
N P K Ca Mg S
75 6,9 39 16 9 4,5
Extracción en Grano (kg/t)
55 6,1 19,1 3 3,5 3,2
Índice de cosecha del Nutriente
0,73 0,89 0,49 0,19 0,39 0,72
*Expresado en base seca
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este nutriente a partir del aporte del suelo, por la mineralización de N orgánico, por fijación biológica y eventualmente, por fertilización (González 2015).
El principal componente de los granos de soja son las proteínas, aunque las concentraciones de aceite y carbohidratos también resultan relevantes (Tabla 2).
Tabla 2. Componentes del grano de soja, como porcentaje del peso total. Tomado de Vanegas Pérez et al. (2009).
Componente
% (del peso total)
Proteína 38,0
Aceite 17,5
Lecitina 0,5% 0,5
Carbohidrato insoluble 15,0 Carbohidrato soluble (azúcar,
estaquiosa, refinosa y otros) 15,0 Humedad, ceniza y otros 14,0
La demanda local de la soja se basa en la obtención de la harina que representa el 79% de la semilla y del aceite, que es el 18% restante. El principal uso del aceite es la alimentación humana, y por ello compite con el aceite de girasol. Asimismo, se ha registrado una demanda creciente como insumo del biodiesel, siendo un producto sustituto del aceite de palma, de colza y del petróleo (Agrofy 2016).
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expeler mientras que, si es a través de la aplicación de solventes, se llaman harinas (Agrofy 2016).
La harina de soja se utiliza principalmente como forraje y también para producir alimentos para los humanos, compitiendo con el maíz, mientras que los pellets tienen su uso principal en la alimentación animal. En términos generales, las harinas de soja son de excelente calidad, comparadas con otras oleaginosas, ya que su contenido proteico varía entre 48-53,8% (base seca). Por otro lado, los pellets contienen 30 a 40 % de proteínas (base seca) (Gallardo 2011).
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II. PLANTEO DEL PROBLEMA
El costo de la semilla de soja se está incrementando con variedades que tienen nuevas y mejoradas características, mejor resistencia a enfermedades y rendimientos mayores. Los productores deberían ser capaces de obtener densidades de siembra de forma precisa gracias a la alta calidad de la semilla, tratamientos con funguicidas e insecticidas, mejores maquinarias para la siembra y controles de malezas más eficientes. En base a esto, se plantea estudiar el efecto que tiene la disminución de la densidad de siembra utilizada normalmente por los productores, sobre el rendimiento obtenido, pensando en mantener la producción con un menor gasto de insumos.
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III. OBJETIVOS
1. Objetivo general
Analizar los efectos de la reducción en la densidad de siembra sobre el rendimiento, sus componentes y el contenido de nitrógeno en soja.
2. Objetivos específicos
Evaluar la respuesta del rendimiento a la reducción de la densidad de
siembra, determinando los componentes numéricos y ecofisiológicos asociados a la misma.
Estudiar la influencia de la reducción en la densidad de siembra sobre la
absorción y partición de nitrógeno.
3. Hipótesis
Ante una disminución en la densidad plantas, el rendimiento no cambia
debido a la capacidad de compensación del cultivo.
La reducción en la densidad de plantas disminuye el nitrógeno absorbido en
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IV. MATERIALES Y MÉTODOS
1. Delimitación y preparación del ensayo
Para el experimento se utilizó una parcela en un lote implantado de soja, ubicado en el predio de Agroaérea Sudeste de la Ciudad de Azul (coordenadas -36.844050, -59.881903) (Figura 2). El manejo del cultivo fue el implementado habitualmente por el productor. En dicho lote se eligió una zona con homogeneidad en estado y número de plantas de soja, y se delimitó una superficie de 15 m de largo por 10 m de ancho (150 m2). Dentro de la misma se establecieron 8 parcelas de 4 surcos, distanciados a 52 cm, cada una (Figura 3). Los tratamientos asignados en estado V1 (según la escala de Fehr y Caviness, 1971) fueron:
Testigo (T): densidad normal, con 19,36 plantas logradas/m, equivalente a
372.000 plantas/ha (37,2 pl/m2).
Raleo (R): aplicado manualmente para alcanzar 9,68 plantas logradas/m,
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Figura 2. Imagen de satélite mostrando la ubicación del ensayo en el predio de Agroaérea Sudeste.
Figura 3. Esquema del diseño experimental del ensayo.
Parcela: 8 7 6 5 4 3 2 1
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El suelo del lote correspondió a un Natrudol Petrocalcico (USDA-Soil Taxonomy V.2006); Natracuol Típico (USDA- 7ª Aprox. ST V.1975) perteneciente a la serie Sierra chica de la carta topográfica Azul Sur 3760-6-3. Se tomaron muestras de suelo del estrato 0-15 cm de profundidad con un calador, para la determinación de MO, P, N-NO-3 y pH en el Laboratorio de suelos de la Facultad de Agronomía de Azul, arrojando los resultados que se detallan en la Tabla 3.
Tabla 3. Resultados del análisis de suelo.
2. Radiación interceptada y biomasa
Se determinó el porcentaje de intercepción de radiación (RIR2) mediante fotómetro
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En el mismo estado fenológico, se realizó un muestreo de biomasa aérea total sobre una superficie de 0,42 m2, se secó posteriormente en estufa a 60 °C y se pesó la materia seca (BATR2). Luego las muestras se molieron para la
determinación de nitrógeno total (%NR2) por microKjeldahl. En base a estos
parámetros se calculó el nitrógeno absorbido (NAR2).
3. Determinaciones a cosecha
Se cosecharon manualmente muestras de plantas en los dos surcos centrales de cada parcela sobre una superficie de 2,1 m2, en estado de madurez fisiológica (R8). A su vez, se realizaron las siguientes determinaciones: número de ramas por planta, número de vainas por planta y diámetro de la base del tallo. Posteriormente las muestras se secaron en estufa a 60 °C y se trillaron mecánicamente para obtener el rendimiento en grano. Se realizaron conteos de 500 granos para determinar el peso de mil (PMG) y se calculó el número de granos por m2 (NG).
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4. Diseño experimental y análisis estadístico
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V. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
1. Condiciones ambientales durante el ciclo del cultivo
Figura 4: Temperaturas medias y precipitaciones mensuales durante la campaña 2015/16 y promedios históricos (período 1994-2016). Elaborado en base a datos del Centro Regional de Agrometeorología (2017) de la FA-UNICEN (Estación Azul Centro-Estación Facultad de Agronomía de Azul).
Durante el periodo en el cual se realizó el ensayo se registraron, en la mayoría de los meses, niveles de precipitaciones inferiores a las medias históricas mensuales, exceptuando el mes de Febrero, donde la precipitación estuvo muy por encima al de la media histórica. Esta situación, se correspondió con el período de inicio de floración del cultivo, correspondiente al estado R1/R2 en el cual se realizaron muestreos de materia y cuantificación de nitrógeno.
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Con respecto a la temperatura, entre los meses de Noviembre a Marzo, la media mensual de cada mes en particular fue superior a la media mensual histórica. A partir de Marzo las temperaturas medias fueron menores con respecto a las temperaturas medias históricas.
2. Intercepción de radiación y biomasa total en floración
La reducción de la densidad de plantas por raleo no afectó significativamente la radiación interceptada en R2. Tampoco se observaron diferencias significativas entre tratamientos para la biomasa aérea total acumulada en R2 (Tabla 4). Esto indicaría que la cobertura del cultivo al inicio del período reproductivo fue estable entre densidades contrastantes, siendo de interés para aspectos del manejo relacionados con el uso del agua y la competencia con malezas.
Tabla 4. Medias de los tratamientos testigo (T) y raleo (R) y valor-p del ANOVA para las variables: radiación interceptada en R2 (RIR2) y biomasa aérea total en R2
(BATR2).
Tratamiento RIR2 (%) BATR2 (kg/ha)
T 59,3 2602
R 56,3 2422
valor-p 0,6623 0,4948
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con los resultados obtenidos por el presente experimento; que la intercepción de radiación en inicio de llenado de granos (R5) fue menor para densidades de 10 y 15 plantas/m2 con respecto a densidades de 20 y 30 plantas/m2 en la campaña 2013/14; mientras que en la campaña 2014/15 sólo se diferenció la densidad de 10 plantas/m2, que presentó el menor valor de radiación interceptada en pleno llenado (R6). El diseño aplicado fue completamente aleatorizado, con tres repeticiones y en cada sitio se emplearon cuatro tratamientos de densidad de plantas, que se lograron mediante el raleo de plántulas en el estado fenológico de V1-V2. De esta manera, en la campaña 2013/14 las densidades fueron 10, 15, 20 y 30 plantas/m2, y en la campaña 2014/15 fueron 10, 15, 20 y 26 plantas/m2. Las unidades experimentales fueron de 4 surcos a 52,5 cm por un largo de 6 m cada una. Por lo tanto, estos resultados fueron obtenidos en similares condiciones experimentales, aunque en un estado de desarrollo más avanzado que en esta tesis.
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materia seca en R5. Este estado fenológico se encuentra comprendido dentro del periodo R4-R6, el cual resulta crítico para la definición del rendimiento de la soja (Kantolic et al. 2003). A su vez, Rahman et al. (2006) afirmaron que con elevadas densidades de plantas se logra cerrar el entresurco antes del inicio de llenado de granos, contribuyendo alcanzar un alto rendimiento en comparación con densidades bajas. Al igual que en la investigación anteriormente citada, los resultado obtenidos no se condicen con los propuestos por esta tesis ya que en la misma no hay diferencias entre tratamientos.
Similarmente, Rotundo et al. (2014) encontraron que una densidad de 5 pl/m2 mostró menores valores de intercepción de radiación durante todo el ensayo, en comparación con las demás densidades utilizadas: 10, 20, 30 y 40 pl/m2, lo cual difiere de los resultados obtenidos en la presente experiencia. Este ensayo fue llevado a cabo en el Campo Experimental Villarino de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario, durante las campañas 2010/11 y 2011/12, probando distintos cultivares para determinar la respuesta del rendimiento y sus componentes frente a cambios en la densidad de siembra en el rango de 5-60 pl/m2.
3. Rendimiento y sus componentes
26
27
Figura 5: Medias de rendimiento, número de granos por m2 (NG), peso de mil granos (PMG), número de vainas por planta, diámetro de la base del tallo y número de ramas por planta para los tratamientos testigo (T) y raleo (R). Se indica el error estándar (barras) para cada media y el valor-p del ANOVA (α=0,10).
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Cabe aclarar que los rendimientos obtenidos, expresados a humedad de cosecha (13,5%), fueron inferiores al promedio del partido de Azul para la campaña 2015/16 (MAGYP 2017), en un 23% y un 30% para los tratamientos testigo y raleo, respectivamente.
En forma similar, Couretot y González (2015) realizaron un ensayo bajo siembra directa en la localidad de Colón (Bs. As.), con distintas variedades de soja a una densidad de 25 plantas/m con un espaciamiento entre hileras de 52 cm. Luego fueron raleadas manualmente en el estado V1 para obtener 3 tratamientos de densidad: 5, 15 y 25 pl/m lineal de surco. En os tratamientos de baja densidad (5 pl/m) se incrementaron significativamente el número de nudos y vainas por plantas. Esto se debió a un aumento en la ramificación, donde precisamente se ubicaron la mayor cantidad de destinos reproductivos. Asimismo se determinaron diferencias significativas en el número de nudo y vainas sobre el tallo principal aunque estas fueron de menor magnitud respecto de las ramificaciones. No se observaron diferencias significativas en el número de vainas y granos/m2, lo que estaría indicando una notable capacidad compensatoria del cultivo hasta densidades muy bajas. Los cambios en la densidad no afectaron el peso de los granos (datos no presentados). En cuanto al rendimiento los cambios de densidad no produjeron diferencias significativas en ninguna de las variedades probadas en el ensayo.
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densidades entre 16-20 pl/m2 se obtuvo en promedio el 99,2% del rinde máximo y entre 21-30 pl/m2 el 91,6%. A su vez, densidades mayores a 31 pl/m2 superaron el 34% del rinde máximo, mientras que densidades menores a 15 pl/m2 produjeron disminuciones del rendimiento del 11%. Por otro lado, el diámetro de tallos mostró variaciones según las densidades hasta las 16 pl/m2, valor a partir del cual las diferencias no fueron significativas. También se pudo observar que no hubo diferencias entre las variedades en el diámetro de tallos y las densidades.
Rodríguez et al. (2015) también encontraron que el peso de granos no fue afectado por la variación en la densidad de plantas durante dos campañas y el número de granos/m2 fue el componente que explicó las diferencias de rendimiento en la campaña 2013/14. A su vez, se observó una mayor capacidad de fijar granos por planta a bajas densidades, logrando en promedio de las dos campañas, 138 granos por planta con la menor densidad de 10 plantas/m2 y densidades entre 26 y 30 plantas/m2.
En las mismas condiciones mencionadas para la intercepción de radiación solar, Rotundo et al. (2014) arribaron a la conclusión de que el peso del grano no estuvo correlacionado con el rendimiento, siendo el número de granos el componente afectado por la densidad de siembra con una alta correlación. Entonces, la densidad en la cual se obtuvo el mayor número de granos permitió maximizar el rendimiento.
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ser contrastados con datos obtenidos en otros ambientes de la región. Sin embargo, los experimentos realizados en otras regiones del país coinciden con los hallazgos de esta tesis, tanto en las respuestas del rendimiento como de sus componentes.
4. Contenido de nitrógeno
En plena floración (R2), tanto la concentración como la absorción de nitrógeno en la biomasa total no presentaron diferencias significativas entre densidades contrastantes (Tabla 5). A su vez, en madurez (R8) tampoco se encontró un efecto significativo del raleo sobre la concentración de nitrógeno en rastrojo y sobre la concentración y absorción de nitrógeno en grano (Tabla 5). Debido a que el contenido de este nutriente guarda una relación directa con el contenido proteico de los granos, se desprende de este ensayo que la calidad de los mismos se mantiene, lo cual avala la opción de ajustar un manejo con menores densidades incluso en planteos productivos que se orienten a la productividad con calidad en un marco sustentable. Esto puede deberse a que el nitrógeno absorbido por plana fue suficiente para mantener calidad de grano gracias al aporte por parte del suelo y la nodulación. . Si bien es una especulación que se desprende de este trabajo, sería interesante continuar investigando como afecta la densidad a la nodulación en soja y relacionar esto con la dinámica de acumulación del nitrógeno y el crecimiento del cultivo.
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en el grano de soja y la densidad es de forma cuadrática. De esta manera, al aumentar la densidad de siembra, el nitrógeno y consecuentemente, las proteínas en el grano, disminuyen; mientras que otros nutrientes como P, K, Ca o Zn, tienen un comportamiento contrario, aumentando al incrementar la densidad.
Tabla 5: Medias de los tratamientos testigo (T) y raleo (R) y valor-p del ANOVA para las variables: concentración de nitrógeno en la biomasa en R2 (%NR2), nitrógeno absorbido en R2 (NAR2), concentración de nitrógeno en rastrojo (%NR), concentración de nitrógeno en grano (%NG) y nitrógeno absorbido en grano (NAG).
Tratamiento %NR2 NAR2 (kg/ha) %NR % NG NAG (kg/ha)
T 2,39 62,8 0,47 4,71 72,92
R 2,3 56,4 0,59 4,55 64,25
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VI. CONCLUSIONES
Respecto a la primera hipótesis planteada en esta tesis sobre la estabilidad del rendimiento al reducir la densidad, esta afirmación se corrobora debido a los distintos mecanismos de compensación que posee el cultivo que generan una variación en el número de vainas por planta, sin afectarse el número de granos por superficie y el peso de los mismos.
En relación a la nutrición del cultivo, se ha demostrado que se mantienen los niveles de nitrógeno total en planta y en grano con lo cual se rechaza la segunda hipótesis planteada.
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VII. BIBLIOGRAFÍA
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VII. APÉNDICE
1. Escala de desarrollo
El sistema para describir los estados de desarrollo es la escala de Fehr y Caviness (1971), la cual se divide en estados vegetativos y reproductivos.
Tabla 6. Escala de desarrollo de Fehr y Caviness (1971).
Estados Vegetativos
Estados reproductivos
VE: Emergencia R1: Inicio de floración VC: Cotiledonar R2: Plenitud de floración V1: Primer nudo R3: Inicio formación de vainas V2: Segundo
nudo
R4: Plenitud de formación de vainas
V3: Tercer nudo R5: Inicio de llenado de granos
Vn: Nudo(n) R6: Plenitud de llenado de granos
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2. Análisis de la varianza: salidas del programa estadístico Infostat Análisis de la varianza
RI R2
Variable N R² R² Aj CV RI R2 8 0,85 0,65 15,20
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 1330,35 4 332,59 4,31 0,1301 Tratamiento 18,00 1 18,00 0,23 0,6623 Bloque 1312,35 3 437,45 5,66 0,0941 Error 231,69 3 77,23 Total 1562,04 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=14,62403
Error: 77,2300 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 59,33 4 4,39 A R 56,33 4 4,39 A
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,10)
BAT R2 (kg/ha)
Variable N R² R² Aj CV BAT R2 (kg/ha) 8 0,74 0,40 13,09
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 931142,50 4 232785,63 2,15 0,2775 Tratamiento 64980,13 1 64980,13 0,60 0,4948 Bloque 866162,38 3 288720,79 2,67 0,2207 Error 324468,38 3 108156,13 Total 1255610,88 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=547,26738
Error: 108156,1250 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 2602,00 4 164,44 A R 2421,75 4 164,44 A
39
Rendimiento (kg/ha)
Variable N R² R² Aj CV Rendimiento (kg/ha) 8 0,48 0,00 16,78
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 168672,50 4 42168,13 0,68 0,6493 Tratamiento 46665,13 1 46665,13 0,76 0,4486 Bloque 122007,38 3 40669,13 0,66 0,6300 Error 185197,38 3 61732,46 Total 353869,88 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=413,45742
Error: 61732,4583 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 1556,75 4 124,23 A R 1404,00 4 124,23 A
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,10)
NG m2
Variable N R² R² Aj CV NG m2 8 0,37 0,00 19,19
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 104450,50 4 26112,63 0,43 0,7824 Tratamiento 17578,13 1 17578,13 0,29 0,6271 Bloque 86872,38 3 28957,46 0,48 0,7193 Error 181228,38 3 60409,46 Total 285678,88 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=409,00298
Error: 60409,4583 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 1327,75 4 122,89 A R 1234,00 4 122,89 A
40
PMG
Variable N R² R² Aj CV PMG 8 0,37 0,00 3,82
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 33,86 4 8,46 0,43 0,7816 Tratamiento 21,00 1 21,00 1,08 0,3760 Bloque 12,86 3 4,29 0,22 0,8775 Error 58,57 3 19,52 Total 92,43 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=7,35269
Error: 19,5229 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 117,33 4 2,21 A R 114,09 4 2,21 A
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,10)
diam base tallo
Variable N R² R² Aj CV diam base tallo 8 0,84 0,62 7,72
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 5,62 4 1,40 3,91 0,1457 Tratamiento 1,71 1 1,71 4,77 0,1170 Bloque 3,91 3 1,30 3,63 0,1590 Error 1,08 3 0,36 Total 6,69 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=0,99700
Error: 0,3590 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. R 8,22 4 0,30 A T 7,29 4 0,30 A
41
ramas/planta
Variable N R² R² Aj CV ramas/planta 8 0,58 0,02 20,17
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 5,03 4 1,26 1,03 0,5095 Tratamiento 0,07 1 0,07 0,06 0,8255 Bloque 4,96 3 1,65 1,36 0,4033 Error 3,65 3 1,22 Total 8,68 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=1,83513
Error: 1,2161 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 5,56 4 0,55 A R 5,38 4 0,55 A
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,10)
vainas/planta
Variable N R² R² Aj CV vainas/planta 8 0,91 0,79 12,34
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 2028,08 4 507,02 7,50 0,0648 Tratamiento 421,95 1 421,95 6,24 0,0878 Bloque 1606,12 3 535,37 7,92 0,0615 Error 202,76 3 67,59 Total 2230,84 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=13,68071
Error: 67,5879 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. R 73,90 4 4,11 A T 59,38 4 4,11 B
42
%N R2
Variable N R² R² Aj CV %N R2 8 0,89 0,75 8,64
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 1,02 4 0,26 6,25 0,0820 Tratamiento 0,02 1 0,02 0,40 0,5735 Bloque 1,00 3 0,33 8,20 0,0588 Error 0,12 3 0,04 Total 1,14 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=0,33626
Error: 0,0408 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 2,39 4 0,10 A R 2,30 4 0,10 A
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,10)
%N rastrojo
Variable N R² R² Aj CV %N rastrojo 8 0,70 0,31 20,28
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 0,08 4 0,02 1,78 0,3318 Tratamiento 0,03 1 0,03 2,52 0,2109 Bloque 0,05 3 0,02 1,53 0,3668 Error 0,04 3 0,01 Total 0,12 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=0,17989
Error: 0,0117 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. R 0,59 4 0,05 A T 0,47 4 0,05 A
43
%N grano
Variable N R² R² Aj CV %N grano 8 0,68 0,25 4,44
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 0,27 4 0,07 1,59 0,3657 Tratamiento 0,05 1 0,05 1,17 0,3578 Bloque 0,22 3 0,07 1,73 0,3313 Error 0,13 3 0,04 Total 0,40 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=0,34200
Error: 0,0422 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 4,71 4 0,10 A R 4,55 4 0,10 A
Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,10)
N R2 (kg/ha)
Variable N R² R² Aj CV N R2 (kg/ha) 8 0,88 0,73 14,75
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 1750,69 4 437,67 5,67 0,0929 Tratamiento 83,27 1 83,27 1,08 0,3754 Bloque 1667,42 3 555,81 7,20 0,0696 Error 231,69 3 77,23 Total 1982,38 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=14,62399
Error: 77,2296 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 62,83 4 4,39 A R 56,37 4 4,39 A
44
N grano (kg/ha)
Variable N R² R² Aj CV N grano (kg/ha) 8 0,52 0,00 17,34
Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)
F.V. SC gl CM F p-valor Modelo. 452,90 4 113,22 0,80 0,5969 Tratamiento 150,51 1 150,51 1,06 0,3781 Bloque 302,38 3 100,79 0,71 0,6062 Error 424,20 3 141,40 Total 877,09 7
Test:Tukey Alfa=0,10 DMS=19,78775
Error: 141,3985 gl: 3
Tratamiento Medias n E.E. T 72,92 4 5,95 A R 64,25 4 5,95 A