universidad central del ecuador facultad de ciencias ... · jimÉnez pÉrez, para optar por el...

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR

FACULTAD DE CIENCIAS AGRÍCOLAS

CARRERA DE INGENIERÍA AGRONÓMICA

Evaluación de la disponibilidad energética en el rendimiento de maíz (Zea mays L.) en el periodo septiembre-marzo 2019

Trabajo de titulación presentado como requisito previo a la obtención del Título de

Ingeniera Agrónoma Autor: Jiménez Pérez Adriana Stefanía

Tutor: M.Sc. Aída Hipatia Arteaga Mena

Quito, 2019

ii

DERECHOS DE AUTOR

Yo, ADRIANA STEFANÍA JIMÉNEZ PÉREZ en calidad de autora y titular de los derechos

morales y patrimoniales del trabajo de titulación: EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD

ENERGÉTICA EN EL RENDIMIENTO DE MAÍZ (Zea mays L.) EN EL PERIODO

SEPTIEMBRE-MARZO 2019, modalidad presencial, de conformidad con el Art. 114 del

CÓDIGO ORGÁNICO DE LA ECONOMÍA SOCIAL DE LOS CONOCIMIENTOS, CREATIVIDAD E

INNOVACIÓN; concedo a favor de la Universidad Central del Ecuador una licencia gratuita,

intransferible y no exclusiva para el uso no comercial de la obra, con fines estrictamente

académicos o de investigación. Conservo a mi favor todos los derechos de autora sobre la

obra, establecidos en la norma citada.

Así mismo, autorizo a la Universidad Central del Ecuador para que realice la digitalización y

publicación de este trabajo de titulación en el repositorio virtual, de conformidad a lo

dispuesto en el Art. 144 de la Ley Orgánica de Educación Superior.

La autora declara que la obra objeto de la presente investigación es original en su forma de

expresión y no infringe derechos de autor de terceros, asumiendo la responsabilidad por

cualquier reclamación que pueda presentarse por esta causa y liberando a la Universidad

de toda responsabilidad.

___________________________

Adriana Stefanía Jiménez Pérez

CC. 1726590530

Dirección electrónica: [email protected]

iii

APROBACIÓN DEL TUTOR

En mi calidad de Tutora del Trabajo de Titulación, presentado por ADRIANA STEFANÍA

JIMÉNEZ PÉREZ, para optar por el Grado de Ingeniera Agrónoma; cuyo título es:

EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD ENERGÉTICA EN EL RENDIMIENTO DE MAÍZ

(Zea mays L.) EN EL PERIODO SEPTIEMBRE-MARZO 2019, considero que dicho trabajo

reúne los requisitos y méritos suficientes para ser sometido a la presentación pública y

evaluación por parte del tribunal examinador que se designe.

En la ciudad de Quito, a los 28 días del mes de junio de 2019.

_________________________________

M.Sc. Aída Hipatia Arteaga Mena

DOCENTE-TUTOR

C.C. 1703592673

iv

EVALUACIÓN DE LA DISPONIBILIDAD ENERGÉTICA EN EL RENDIMIENTO DE MAÍZ

(Zea mays L.) EN EL PERIODO SEPTIEMBRE-MARZO 2019

APROBADO POR:

Ing. Met. Aída Hipatia Arteaga Mena, M.Sc. ____________________________

TUTORA

Ing. Agr. Gustavo Fernando Sevillano Vásquez, M.Sc. ___________________________

TRIBUNAL LECTOR-EVALUADOR

Ing. Agr. Carlos María Nieto Cabrera, Dr. ___________________________

TRIBUNAL LECTOR-EVALUADOR

2019

v

DEDICATORIA

Dedico esta tesis a mis queridos

padres por el apoyo que siempre

me han brindado y al amor de mi

vida Edison por su incondicional

amor a través de estos años.

ADRIANA

vi

AGRADECIMIENTOS

Agradezco infinitamente a mis padres Fabián Jiménez y Jeanneth Pérez por guiarme por el

buen camino y apoyarme tanto moralmente como en lo económico, siempre optando por lo

mejor para mí, sin ustedes no hubiera llegado hasta aquí.

A mi compañero de vida Edison Llumipanta, gracias por ser mi mejor amigo y por quedarte

a mi lado tanto en los buenos como en los malos momentos, siempre luchando por alcanzar

nuestros sueños. Te amo.

A mi tutora de tesis la Ing. Aida Arteaga por su guía, paciencia y dedicación en la

realización de esta investigación y por la confianza depositada en mí, durante este período.

Al Ing. Andrés Méndez encargado de la estación meteorológica, por su amabilidad y ayuda

durante la fase de campo de este proyecto.

A todos mis amigos y compañeros durante mi periodo estudiantil que a través de todas las

vivencias que atravesamos me han permitido obtener gratas experiencias.

A todos los profesores que me impartieron su conocimiento en esta profesión, a la facultad

de Ciencias Agrícolas y la Universidad Central del Ecuador.

vii

ÍNDICE DE CONTENIDO

CAPÍTULOS PÁGINAS 1. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................. 1

2. REVISIÓN DE LITERATURA ............................................................................................ 3

2.1. Radiación Fotosintética Activa Interceptada (RFAi) ............................................... 3

2.2. Eficiencia en el Uso de la Radiación (EUR) .............................................................. 3

2.3. Índice de Área Foliar (IAF) ....................................................................................... 4

2.4. Tasa de Asimilación Neta (TAN) .............................................................................. 5

2.5. Integral térmica (IT) ................................................................................................ 6

2.6. El cultivo de maíz .................................................................................................... 7

2.6.1. Origen ............................................................................................................... 7

2.6.2. Taxonomía ........................................................................................................ 7

2.6.3. Características botánicas .................................................................................. 8

2.7. Variedad Mishqui Sara .......................................................................................... 11

3. MATERIALES Y MÉTODOS ........................................................................................... 14

3.1. Ubicación .............................................................................................................. 14

3.2. Materiales: ............................................................................................................ 14

3.3. Métodos ................................................................................................................ 15

3.4. Factores en estudio ............................................................................................... 16

3.5. Tratamientos ......................................................................................................... 16

3.6. Unidad Experimental ............................................................................................ 16

3.7. Croquis de la distribución del experimento:......................................................... 17

3.8. Definición de variables .......................................................................................... 17

3.8.1. Cálculo de la duración de las fases fenológicas del cultivo de maíz (DFF) ..... 17

3.8.2. Determinación del índice del área foliar. ....................................................... 18

3.8.3. Determinación de la Tasa de Asimilación Neta .............................................. 18

3.8.4. Determinación de la Integral Térmica ............................................................ 19

3.8.5. Manejo de datos de radiación solar global RG .............................................. 19

3.8.6. Manejo de datos de RFA mediante el equipo sensor QSO-S-PAR ................. 20

3.8.7. Rendimientos ................................................................................................. 20

3.8.8. Determinación de la Eficiencia en el Uso de la Radiación Solar (EUR) .......... 20

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ......................................................................................... 21

4.1. Control de calidad de los datos de radiación solar ............................................... 21

4.1.1. Correlación entre Heliofanía y radiación Solar Global. .................................. 21

viii

4.1.2. Correlación entre Radiación Fotosintética Activa de la Radiación Global y Radiación Fotosintética Activa del equipo QSO-S-PAR ................................. 21

4.2. Fases Fenológicas .................................................................................................. 22

4.3. Índice de Área Foliar ............................................................................................. 24

4.4. Tasa de Asimilación Neta ...................................................................................... 28

4.5. Integral Térmica .................................................................................................... 31

4.6. Rendimiento .......................................................................................................... 34

4.7. Eficiencia en el Uso de la Radiación ...................................................................... 36

4.8. Comparación entre experimentos realizados en el CADET .................................. 38

5. CONCLUSIONES ........................................................................................................... 40

6. RECOMENDACIONES ................................................................................................... 41

7. RESUMEN .................................................................................................................... 42

8. SUMMARY ................................................................................................................... 43

9. REFERENCIAS ............................................................................................................... 44

10. ANEXOS .................................................................................................................... 51

ix

LISTA DE CUADROS

CUADROS PÁG

1. Ubicación del sitio experimental. ............................................................................... 14

2. Características climáticas del sitio experimental. ....................................................... 14

3. Factores en estudio: .................................................................................................... 16

4. Tratamientos formulados para la evaluación de la eficiencia en el uso de la

radiación a diferente densidad. ............................................................................... 16

5. Correlación de Pearson Heliofanía - Radiación Solar Global. ..................................... 21

6. Correlación de Pearson RFA de la RG - RFA equipo QSO-SPAR. ................................. 22

7. Resumen de la duración de las fases fenológicas de Densidad Comercial................. 23

8. Resumen de la duración de las fases fenológicas de Doble Densidad. ...................... 23

9. Análisis de la varianza del IAF para la emergencia. .................................................... 26

10. Prueba de normalidad del IAF para la emergencia. ................................................... 26

11. Análisis de la varianza del IAF para la prefloración. ................................................... 27

12. Prueba de normalidad del IAF para la prefloración.................................................... 27

13. Análisis de la Varianza del IAF para la maduración cérea. ......................................... 27

14. Prueba de normalidad del IAF para la maduración cérea. ......................................... 28

15. Análisis de la varianza de la TAN para la emergencia. ................................................ 30

16. Prueba de normalidad de la TAN para la emergencia. ............................................... 30

17. Análisis de la varianza de la TAN para la prefloración. ............................................... 31

18. Prueba de normalidad de la TAN para la prefloración. .............................................. 31

19. Análisis de la varianza para la integral térmica. ......................................................... 33

20. Prueba de normalidad de la integral térmica. ............................................................ 33

21. Análisis de la varianza para el rendimiento. ............................................................... 36

22. Prueba de normalidad del rendimiento. .................................................................... 36

23. Análisis de la varianza para la EUR. ............................................................................ 37

24. Prueba de normalidad de la EUR. ............................................................................... 38

25. Resumen EUR de otras investigaciones. ..................................................................... 38

26. Resumen de variables de los tres experimentos realizados en el CADET. ................. 39

x

LISTA DE GRÁFICOS

GRÁFICOS PÁG

1. Correlación Heliofanía-Radiación Solar Global ............................................................ 21

2. Correlación RFA de la RG-RFA equipo QSO-S-PAR ....................................................... 22

3. Índice de Área Foliar para los tratamientos DC y DD por fases. .................................. 25

4. Tasa de Asimilación Neta presentada por fases y por tratamientos (DC y DD) .......... 29

5. Integral Térmica para DC y DD por fases ..................................................................... 32

6. Integral Térmica para DC y DD total ............................................................................ 32

7. Rendimiento total del experimento en los tratamientos DC y DD .............................. 34

8. Número de mazorcas para los dos tratamientos por calidad...................................... 35

9. Eficiencia en el Uso de la Radiación y RFA para el tratamiento DC y DD .................... 37

xi

LISTA DE FIGURAS

FIGURAS PÁG

1. Desarrollo fenológico del maíz .................................................................................... 10

2. Distribución de los tratamientos del área de estudio ................................................. 17

xii

LISTA DE ANEXOS

ANEXOS PÁG

1. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de emergencia del tratamiento de Densidad Comercial. ................................................................................................ 51

2. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de prefloración del tratamiento de Densidad Comercial. ................................................................................................ 51

3. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de panojamiento del tratamiento de Densidad Comercial. ................................................................................................ 53

4. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de aparición de estigmas del tratamiento de Densidad Comercial. ....................................................................... 53

5. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración lechosa del tratamiento de Densidad Comercial. ....................................................................... 54

6. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración cérea del tratamiento de Densidad Comercial. ........................................................................................... 55

7. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración córnea del tratamiento de Densidad Comercial. ........................................................................................... 55

8. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de emergencia del tratamiento de Doble Densidad. ....................................................................................................... 56

9. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de prefloración del tratamiento de Doble Densidad. ....................................................................................................... 57

10. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de panojamiento del tratamiento de Doble Densidad. ....................................................................................................... 58

11. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de aparición de estigmas del tratamiento de Doble Densidad. ............................................................................. 59

12. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración lechosa del tratamiento de Doble Densidad. ............................................................................. 59

13. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración cérea del tratamiento de Doble Densidad. .................................................................................................. 60

14. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración córnea del tratamiento de Doble Densidad. ............................................................................. 60

15. Proceso para la obtención de materia seca según el método del disco. ................... 61

16. Obtención de datos mediante el equipo sensor QSO-S-PAR. .................................... 62

17. Proceso fenológico del cultivo desde la siembra hasta la cosecha. ........................... 63

18. Clasificación de mazorcas por su calidad, tratamiento de Densidad Comercial. ....... 65

19. Clasificación de mazorcas por su calidad, tratamiento de Doble Densidad. .............. 66

20. Número de mazorcas por calidad y por tratamientos................................................ 66

21. Secamiento final del rendimiento (foto solo hace referencia a la tercera calidad de los dos tratamientos). ............................................................................ 66

22. Peso del rendimiento del tratamiento de Densidad Comercial (kg). ......................... 67

23. Peso del rendimiento del tratamiento de Doble Densidad (kg). ................................ 67

24. Resumen de variables para los dos tratamientos. ..................................................... 68

25. Prácticas agrícolas realizadas al experimento. ........................................................... 68

xiii

TÍTULO: Evaluación de la disponibilidad energética en el rendimiento de maíz (Zea mays L.) en el periodo septiembre-marzo 2019. Autor: Adriana Stefanía Jiménez Pérez Tutor: Aída Hipatia Arteaga Mena

RESUMEN La presente investigación tuvo como objetivo evaluar la Eficiencia en el Uso de la Radiación (EUR) y otras variables de la influencia de la radiación en maíz, a dos diferentes densidades de siembra: 0,80m * 0,25m considerada Densidad Comercial (DC) y 0,80m * 0,12m denominada Doble Densidad (DD), con un diseño completamente al azar (DCA), ubicado en el Campo Docente Experimental La Tola (CADET). En la DC se obtuvo una menor duración de las fases fenológicas, así como una menor cantidad de Índice de Área Foliar y una inferior Integral Térmica debido a la duración de su ciclo, sin embargo la DC presentó mejores resultados en cuanto al rendimiento, la TAN y la EUR, por lo que la densidad de siembra si afecta a la disponibilidad energética en maíz. PALABRAS CLAVE: RADIACIÓN / TEMPERATURA / FASES FENOLÓGICAS/ DENSIDAD DE SIEMBRA / METEOROLOGÍA

xiv

TITLE: Evaluation of the electrical availability in the efficiency of corn (Zea mays L.) from September-March 2019. Author: Adriana Stefanía Jiménez Pérez Tutor: Aída Hipatia Arteaga Mena

ABSTRACT The objective of this research was to evaluate the Efficiency in the Use of Radiation (EUR) and other variables of the influence of radiation on maize, at two different planting densities: 0.80m * 0.25m considered Commercial Density (DC) and 0.80m * 0.12m, called Double Density (DD), with a completely random design (DCA), located in the La Tola Experimental Teaching Field (CADET). In the DC a shorter duration of the phenological phases was obtained, as well as a lower amount of Foliar Area Index and a lower Thermal Integral due to the duration of its cycle, however the DC presented better results in terms of yield, the TAN and the EUR, so the planting density does affect the energy availability in corn. KEYWORDS: RADIATION / TEMPERATURE / PHENOLOGICAL PHASES / SOWING DENSITY / METEOROLOG

1

1. INTRODUCCIÓN

A manera de principal elemento ambiental, la radiación solar es vital para los seres vivos,

como es el caso de los vegetales que la utilizan para crear carbohidratos por medio de la

fotosíntesis, por lo que es una fuente de energía tanto de procesos físicos como biológicos

(Taiz & Zeiger, 2002). El crecimiento y rendimiento en los cultivos se ve influenciado por la

interacción de la radiación con otros elementos tales como la precipitación y la

temperatura (Rivetti, 2007). Castillo et al., (2007) sostiene que la agricultura es una forma

de cosechar energía solar al complementarse con suficiente agua, nutrimentos y dióxido

de carbono.

El Ecuador por su ubicación geográfica es un país bastante favorecido en cuanto a radiación

solar se refiere, y esto se debe a que durante todo el año el ángulo de incidencia de la

radiación solar es perpendicular a nuestra superficie, lo que no sucede en otras partes del

planeta ya que el ángulo de incidencia es diferente en el trascurso de las estaciones del

año. Esta recepción de mayor cantidad de radiación solar hace que el país tenga una ventaja

posicional, pero cabe mencionar que esta radiación varía dentro del Ecuador debido a las

condiciones climatológicas locales (CIE, 2013).

El rendimiento de grano en maíz (Zea mays L.) se puede valorar por el producto de la

materia seca almacenada hasta su madurez fisiológica por el índice de cosecha. Por otro

lado la intercepción y el manejo de la radiación solar incidente sobre el dosel del cultivo

durante su ciclo ontogénico dan como resultado la materia seca (Andrade & Ferreiro, 1996;

Lee & Tollenaar, 2007). Sinclair & Muchow (1999) afirman que la Eficiencia en el Uso de la

Radiación (EUR) es la pendiente de la relación lineal de la Radiación Fotosintética Activa

(RFAi) interceptada por los cultivos que es transformada en biomasa.

Para el rendimiento final en el cultivo de maíz es importante tener en cuenta las prácticas

de manejo agronómico, así como la fecha de siembra, ya que puede alterar tanto la

eficiencia en la captura de radiación solar como la duración del ciclo ontogénico, lo que

puede provocar cambios en la producción de materia seca y del rendimiento del grano

(Cárcova et al., 2003).

En maíz la densidad de plantas hace que varíen las tasas de crecimiento y del desarrollo

foliar, modificando también la arquitectura del canopeo del cultivo, viéndose afectando así

el rendimiento (Maddonni & Otegui, 2001; Valentinuz & Tollenaar, 2006; Lee & Tollenaar,

2007). Otros estudios mencionan que el maíz a diferencia de otras especies tiene una mejor

tolerancia a las altas densidades, principalmente en los híbridos modernos (Vega et al.,

2001; Echarte & Andrade, 2003).

Lucchesi (1987) indica que un parámetro biofísico importante que se debe analizar en el

dosel de un cultivo es el Índice de Área Foliar (IAF) debido a la cantidad de radiación

2

fotosintéticamente absorbida. Un alto IAF produce gran cantidad de biomasa hasta que el

autosombreamiento de las hojas al crecer el cultivo genera una baja tasa fotosintética

media por unidad de área foliar.

También es importante indicar que según Díaz et al., (2012) se debe evaluar la Integral

Térmica (IT) que son lo grados días de desarrollo de un cultivo o el resultado de la

temperatura durante todo el ciclo ontogénico del cultivo. Con esta variable Kantolic &

Slafer (2001) relacionan la temperatura ambiental con las fases fenológicas del cultivo, con

lo cual se puede predecir cuándo sucederá una fase fenológica o también deducir su

rendimiento.

INIAP (2000) sostiene que el cultivo de maíz es de gran importancia económica para la

población de la región sierra en el Ecuador ya que se cultiva en diversos ambientes

climáticos y en altitudes comprendidas entre los 2 000 y 3 000 msnm, siendo uno de los

componentes primordiales de la alimentación en la población rural, ya que brinda una gran

cantidad de hidratos de carbono.

Del cultivo de maíz se puede aprovechar todo el material vegetal por ejemplo las brácteas

que cubren la mazorca se usan para la preparación de las humitas, así como también se

pueden fabricar artesanías, por otro lado los tallos frescos se los puede chupar y cuando

están secos se emplean como forraje para el ganado o en la elaboración de chozas, abono

y combustible, abarcando este cereal una gran importancia dentro del desarrollo de la

población rural (Álvarez, 2007).

Cabe mencionar que el maíz es una planta de metabolismo C4, que no representa foto-

respiración detectable, muy eficiente en la producción de biomasa superando

ampliamente a otros cultivos como el girasol, la soja o el trigo. Esta capacidad de alta

producción de biomasa y elevado índice de cosecha (alrededor de la mitad de su peso seco

en biomasa aérea corresponde a órganos reproductivos) se debe a una elevada tasa

fotosintética, a un bajo valor energético de la materia seca producida y a una adecuada

estructura del cultivo. En ambientes con alta radiación solar y elevada amplitud térmica el

maíz produce, en ausencia de estreses bióticos y abióticos, muy buenos potenciales de

rendimiento (Andrade et al., 1996).

Por lo expuesto anteriormente y por la importancia que tiene este cultivo, esta

investigación buscó determinar la relación que existe entre radiación, tasa de asimilación

neta e integral térmica relacionados al rendimiento del cultivo del maíz a dos densidades

de siembra diferentes, debido a que en el país se ha investigado muy poco las formas,

modelos o tecnologías que permitan aprovechar con ventaja esta inmensa cantidad de

energía solar recibida.

3

2. REVISIÓN DE LITERATURA

2.1. Radiación Fotosintética Activa Interceptada (RFAi)

El rendimiento máximo de un cultivo es función directa de su índice de área foliar óptimo (cantidad de follaje requerido para interceptar 95 % de la radiación incidente), el cual está determinado por la densidad de población (Shibles & Weber, 1965; Williams et al., 1965). A valores menores o mayores respecto al índice óptimo de área foliar, el rendimiento del cultivo decrece (Karlen & Camp, 1985; Hashemi-Dezfouli & Herbert, 1992; Andrade et al., 1992): con valores menores, parte de la radiación solar no será interceptada por el follaje; con valores mayores, la proporción de follaje sombreado se incrementa, la relación fotosíntesis, respiración y rendimiento decrecen (Andrade et al., 1992; Wells, 1991).

La radiación solar total que incide sobre el dosel de los cultivos tiene un intervalo de longitud de onda de 0,380 a 4,00 µm; para la fotosíntesis las plantas utilizan sólo la radiación de 0,400 a 0,700 µm, definida como la radiación fotosintética activa (RFA), y corresponde aproximadamente a 48 % de la radiación solar total incidente (Nobel, 1991; Jones, 1992). El resto de la radiación solar absorbida por las hojas induce efectos térmicos, afectando la temperatura foliar y la tasa de transpiración (Gallo & Daughtry, 1986).

Entre las distintas alternativas para medir la fracción de radiación interceptada, el empleo del medidor de fotones fotosintéticamente activos o “interceptómetro” ha sido una de las técnicas más utilizadas (Jonckheere et al., 2004).

Empleando una analogía con la ley de Beer, Monsi & Saeki (2005), determinaron la fracción de radiación interceptada a partir del valor de Índice de Área Foliar y de un coeficiente de extinción lumínico (K), que depende del ángulo de inserción de las hojas.

Esta expresión ayuda a conocer la cantidad de luz que se extingue, al transmitirse por los estratos inferiores del dosel de la planta. En trabajos realizados bajo esta tendencia, se ha demostrado que valores de 0.7 para coeficiente de atenuación de luz en maíz, se presentan en cultivares cuyas hojas tienen un ángulo planófilo, extinguiéndose así el 70 % de luz en los estratos inferiores del cultivo, que parece indicar que solo el 30 % de radiación incidente está llegando a los estratos inferiores (Camacho et al., 1995).

2.2. Eficiencia en el Uso de la Radiación (EUR)

La cantidad de radiación solar absorbida por la vegetación y la utilización de esta energía en el crecimiento vegetal constituyen los procesos biofísicos que controlan la producción de biomasa y el rendimiento de los cultivos a una tasa potencial. Por esta razón, estos parámetros son fundamentales para estimar la cantidad de biomasa acumulada y monitorear el crecimiento de un cultivo (Kooman et al., 1996; Liu et al., 2004), en la medida que no experimente condiciones de estrés durante su ciclo ontogénico (Monteith, 1977; Sinclair & Muchow, 1999). La pendiente de la relación lineal entre los valores acumulados de la materia seca vegetal y la radiación solar (total o fotosintéticamente activa), absorbida o interceptada, es denominada eficiencia en el uso de la radiación (EUR, gr MJ-1) (Monteith, 1977). En

4

general, se puede asumir que el valor de radiación interceptada se asemeja a la cantidad de energía absorbida, de manera particular cuando el vegetal no presenta tejidos en senescencia (Gallo et al., 1993; Edwards et al., 2005). La naturaleza empírica de la EUR y la baja precisión con la que puede medirse son causas de incertidumbre acerca de las estimaciones que se obtienen a partir de los modelos de simulación de cultivos; en este sentido, algunos autores cuestionan la utilización del concepto de EUR en la modelación de cultivos (Loomis & Amthor, 1999). La forma en que se deberían realizar las mediciones a los efectos de estimar EUR, tanto de la biomasa del cultivo como de la intercepción de radiación, ha sido objeto de abundante debate. Si bien Sinclair & Muchow (1999), sostienen que la relación lineal entre la biomasa acumulada y el total de la radiación interceptada para el mismo periodo provee una expresión apropiada de EUR, y a pesar de ser el procedimiento más utilizado en su determinación, su naturaleza acumulativa ha sido objetada y su implementación puesta en tela de juicio (Demetriades-Shah et al., 1992, 1994; Monteith, 1994). Sin embargo, la EUR es un parámetro ecofisiológico particularmente útil a los efectos de analizar el crecimiento vegetal (Kadaja & Tooming, 2004, Lindquist et al., 2005; de la Casa et al., 2007).

2.3. Índice de Área Foliar (IAF)

El Índice de Área Foliar es un concepto que fue definido por primera vez en 1947 como el total del área de una cara del tejido fotosintético por la unidad de superficie del terreno (Watson, 1947). Una manera más práctica y fácil de entender este concepto consiste en verlo como la representación de la cantidad de superficie foliar (m2) que se encuentra en una determinada superficie de terreno (m2) (Aguirre-Salado et al., 2011). El tejido foliar juega un papel clave en procesos de intercambio de energía y gases (ej. CO2

y vapor de agua) entre el ecosistema terrestre y la atmósfera. Conocer la cantidad y distribución espacial de dicho tejido es fundamental para poder estimar la intercepción de radiación solar, de agua de lluvia y, por lo tanto, la fotosíntesis, transpiración y respiración de las hojas (Olivas et al., 2013). Como resultado de dichas interacciones, el área foliar variará conforme a procesos hidrológicos, biogeoquímicos y biofísicos (Peduzzi et al., 2012). De la misma manera, el reclutamiento de nuevas plantas en un sitio y su crecimiento y distribución espacial y temporal van a verse afectados directamente por la cantidad de tejido foliar en el dosel que intercepte la luz solar e intercepte y transpire el agua (Moser et al., 2007). El área foliar, junto con la biomasa, tiene una estrecha relación con la productividad, lo que a su vez se relaciona con el almacenamiento de carbono y el crecimiento de las plantas. Así, este índice es una variable clave en modelos ecológicos regionales y globales (Yang et al., 2006; Bonan, 1993) Tanto el índice de área foliar (IAF) como la distribución angular de las hojas son indicadores usados ampliamente para representar la arquitectura vegetativa de la parte aérea, pero resultan difíciles de medir directamente (Gordon et al., 1994), entonces para salvar esta dificultad se han desarrollado instrumentos ópticos que determinan indirectamente el IAF a partir de mediciones de la radiación fotosintéticamente activa (PAR) por encima y por debajo de la canopia (Jonckheere et al., 2004).

5

Reconociendo el papel fundamental del IAF en diversos procesos del crecimiento vegetal, Gordon et al. (1997) evaluaron un modelo que estima la evolución del IAF basado en los principios de intercepción lumínica y la eficiencia de conversión en biomasa, y le incorporaron la influencia del estrés hídrico y las condiciones térmicas para variedades específicas. El IAF, de esta manera, cumple la función de retroalimentación entre las plantas y el régimen de radiación, que de esta forma actúa controlando la capacidad fotosintética del cultivo (Kadaja & Tooming, 2004). Una manera alternativa de examinar los cambios que experimenta la parte aérea del cultivo durante su ciclo es a partir de mediciones de la fracción de suelo cubierto (Burstall & Harris, 1983; Korva, 1996; Korva & Forbes, 1997). Por otra parte, Burstall & Harris (1983) y Millard et al. (1990) sostienen que la estimación de la cobertura es más fácil de realizar y asumen la existencia de una relación 1:1 entre el porcentaje de suelo cubierto (%C) y la fracción de la radiación fotosintéticamente activa interceptada (fAPAR). Aprovechando la evolución que ha tenido la tecnología digital, es posible realizar actualmente el seguimiento del desarrollo de la canopia por medio de fotografías digitales y determinar el porcentaje de cobertura del suelo aplicando técnicas de interpretación de imágenes (Rodríguez et al., 2000). Conocer el estado y condición del desarrollo de la canopia constituye una información fundamental en los procedimientos destinados a estimar la productividad de los cultivos, ya sea a partir del relevamiento de campo tradicional, así como también para efectuar evaluaciones por medio de teledetección satelital (Millard et al., 1990).

2.4. Tasa de Asimilación Neta (TAN)

La TAN también denominada tasa foliar unitaria (TFU) o índice de eficiencia fotosintética, representa la ganancia neta en peso seco por unidad de área foliar y es una medida indirecta de la fotosíntesis (Hunt, 1982). Es definida como el incremento de material vegetal por unidad de tiempo y se expresa en g·m-2 ·dia-1 (Beadle, 1988). La TAN es una medida de la eficacia del follaje, el cual constituye la principal fuente de fotoasimilados en la producción de materia seca e indica también la velocidad de fotosíntesis neta en un lapso relativamente largo, entre dos muestreos (Escalante & Kohashi, 1993). Por otro parte Gardner et al., (1985), sostiene que debido a que la superficie foliar es el principal órgano fotosintético de la planta, a veces es conveniente expresar el crecimiento por unidad de superficie foliar. La tasa de acumulación de materia seca por unidad de área foliar por unidad de tiempo es llamada tasa de asimilación neta (TAN) y es usualmente expresada en g m-2 (área foliar) día-1. La TAN es una medida de la eficiencia fotosintética promedio de las hojas en una comunidad de cultivo. Esta es alta cuando las plantas son pequeñas y la mayoría de las hojas están expuestas a la luz solar directa. A medida que el cultivo crece y el índice de área foliar se incrementa, más y más hojas comienzan a sombrearse, causando una disminución de la TAN a media que la estación de crecimiento progresa. Morales et al. (2009), menciona que la tasa de asimilación neta (TAN) indica la cantidad de biomasa acumulada en función del área foliar y el tiempo. Al respecto, Pearcy et al. (1994), señalaron que TAN es una medida de la eficiencia de las hojas para producir nuevo

6

crecimiento vegetal y tiene mayor importancia que otras variables fisiológicas, como la tasa de crecimiento relativo (TCR). Gardner et al. (1990) quien señala que este parámetro no es constante con el tiempo y muestra una tendencia a disminuir con la edad de la planta. La disminución se acelera por un ambiente desfavorable y la ganancia de materia seca por unidad de área foliar disminuye en la medida que brotan nuevas hojas, debido al sombreamiento reciproco. Por su parte, Hunt (1982), menciona que la TAN, indica la eficiencia fotosintética promedio, individual o en una comunidad de plantas. La capacidad de la planta para incrementar su masa seca en función del área asimiladora en periodos cortos a lo largo del ciclo de crecimiento depende del área foliar, de la disposición y edad de las hojas y de los procesos de regulación interna relacionados con la demanda de los asimilados.

2.5. Integral térmica (IT)

La integral térmica (IT) o suma de grados-día a partir de una fecha preestablecida, es un parámetro climático que ha mostrado relaciones con fenómenos biológicos y ecológicos muy diversos, desde la concentración de alcaloides en DelphiniuJIl barbeyi (Ralphs et al., 2002) hasta la proporción de ciervas de dos años que paren en Noruega (Langvatn et al., 1996). La IT es un estimador de la cantidad de energía que ha recibido la vegetación durante un periodo de tiempo determinado y, por tanto, está relacionado con el desarrollo morfológico (Frank & Hofmann, 1989) y la ocurrencia de las fenofases (Jouglet et al., 1982). McMaster & Willhelm, (1997), sostienen que los Grados-día (GD), describen el tiempo de

los procesos biológicos de muchos organismos basados en la temperatura. También se

conocen como unidades de calor o integral térmica. Numerosos organismos como las

plantas, hongos, bacterias e incluso insectos, necesitan una determinada suma de grados

para completar todo su desarrollo vital. Cuanto mayor sea el calor que reciben (hasta unos

límites) mayor es la tasa de crecimiento y por tanto, antes completan su ciclo. Este sencillo

método puede aplicarse para diferentes propósitos. Uno de ellos, es el cálculo de estados

fenológicos de las plantas o el cálculo de las diferentes fases de crecimiento de las plagas.

Este tipo de modelos se llevan estudiando muchas décadas y aun hoy se siguen utilizando

e investigando. Deryng et al. (2011) desarrollaron una simulación utilizando Grados-día en

la que se podía estimar los rendimientos agrícolas en el futuro basados en predicciones de

cambio climático. Wilstermann & Vidal (2013) estudiaron la dependencia de la

temperatura en la eclosión del huevo y estado larvario de la plaga de maíz Diabrotica

virgifera. Jones et al. (2013) estudiaron la incidencia de Cydia pomonella en América del

norte mediante modelos de Grados-día.

La temperatura es, sin duda, el más decisivo entre los elementos climáticos para el

desarrollo y la distribución espacial de las especies vegetales. Los umbrales térmicos dirigen

el ritmo anual de la actividad biológica y se constituyen en auténtico factor limitante

cuando sobrepasan ciertos valores, distintos para cada especie vegetal. La temperatura

condiciona el hecho de que un cultivo pueda o no desarrollarse en un territorio. Además,

interviene en el proceso vegetativo de las plantas, ya que el crecimiento de los cultivos es

7

el resultado de los múltiples efectos que ejercen las variaciones de temperatura sobre las

funciones de la planta, tales como la respiración, la transpiración o la fotosíntesis; Cada una

de las fases en que se divide el ciclo vegetativo de los cultivos requiere unas condiciones

de temperatura óptimas en las cuales la planta se desarrolla con mayor rapidez. Además,

el hecho de que la planta pase de una fase a la siguiente se debe al efecto de determinadas

temperaturas (Pandolfi & Pitzalis, 1977).

El valor de la integral térmica suele ser específico para una fenofase y especie determinada,

lo cual permite predecir y desarrollar modelos sobre su desarrollo vegetativo, producción

y calidad, en función de parámetros climáticos (Haferkamp et al., 2005).

2.6. El cultivo de maíz

2.6.1. Origen

El origen del maíz ha sido causa de discusión desde hace mucho tiempo. Numerosas

investigaciones revelan que esta gramínea tiene su origen en México hace unos 7000 años,

como el resultado de la mutación de una gramínea silvestre llamada Teosinte. Y

seguramente antiguos mexicanos se interesaron en reproducir esta planta y por selección,

produjeron algunas variedades mutantes (GRUPO SEMILLAS, 2012).

En Ecuador se dice que el cultivo de maíz se desarrolló hace 6500 años, pues

investigaciones realizadas a partir de fitolitos en muestras de tierra, revelan que en la

Península de Santa Elena (Provincia de Santa Elena), los antiguos habitantes de la cultura

“Las Vegas” ya empezaron a cultivar esta gramínea desarrollando de esta manera el inicio

de una incipiente horticultura (Yánez, 2010).

2.6.2. Taxonomía

La clasificación del maíz puede ser botánica o taxonómica, comercial y estructural

(Cabrerizo, 2012).

a. Botánica Reino: Vegetal Subreino: Embriobionta División: Angiospermae Clase: Monocotyledoneae Orden: Poales Familia: Poaceae Género: Zea Especie: Mays Nombre científico: Zea mays L.

8

b. Estructural

Cabrerizo (2012), señala que el maíz puede dividirse en varios tipos (razas o grupos), en

función de calidad, cantidad y patrón de composición del endospermo. Estos son: el maíz

dentado, cristalino, amiláceo, dulce, palomero y tunicado.

c. Comercial

La clasificación del maíz por colores es una formalidad comercial y las características de los

diferentes tipos son: maíz blanco, maíz amarillo, maíz mezclado y maíz negro.

2.6.3. Características botánicas

Según Maroto (1998), el maíz presenta las siguientes características botánicas:

Raíces

Son fasciculadas y su misión es aportar un perfecto anclaje a la planta. En algunos casos

sobresalen unos nudos de las raíces a nivel del suelo y suele ocurrir en aquellas raíces

secundarias o adventicias.

Tallo

Es simple, erecto en forma de caña y macizo en su interior, tiene una longitud elevada

pudiendo alcanzar los 4 metros de altura, además es robusto y no presenta ramificaciones.

Hojas

Son largas, lanceoladas, alternas, paralelinervias y de gran tamaño. Se encuentran

abrazando al tallo y con presencia de vellosidad en el haz, además los extremos de las hojas

son muy afilados y cortantes.

Inflorescencia

Es una planta monoica pues presenta inflorescencia masculina y femenina separada dentro

de la misma planta. La inflorescencia masculina es una panícula (vulgarmente denominado

espigón o penacho) de coloración amarilla que posee aproximadamente entre 20 a 25

millones de granos de polen, además cada flor que compone la panícula contiene tres

estambres donde se desarrolla el polen.

En cambio la inflorescencia femenina cuando ha sido fecundada por los granos de polen se

denomina mazorca, aquí se encuentran las semillas (granos de maíz) agrupadas a lo largo

de un eje, esta mazorca se halla cubierta por hojitas de color verde, terminando en una

especie de penacho de color amarillo oscuro, formado por estilos.

9

Grano

La cubierta de la semilla (fruto) se llama pericarpio, es dura, por debajo se encuentra la

capa de aleurona que le da color al grano (blanco, amarillo, morado), contiene proteínas y

en su interior se halla el endosperma con el 85-90 % del peso del grano.

El embrión está formado por la radícula y la plúmula.

Fenología del maíz

La fenología del maíz se divide en dos estados (INTA, 2012). ESTADOS VEGETATIVOS

VE emergencia

V1 primera hoja

V2 segunda hoja

V3 tercera hoja

V(n) enésima hoja

VT Panoja

ESTADOS REPRODUCTIVOS

R1 sedas

R2 ampolla

R3 Grano lechoso

R4 Grano pastoso

R5 Dentado

R6 Madurez Fisiológica

Ciclo de vida del maíz

10

Figura 1. Desarrollo fenológico del maíz

Fuente: SENAMHI, (2011)

Revelo (2006) Indica que el ciclo vegetativo del maíz comprende: Nascencia: es el periodo que transcurre desde la siembra hasta la aparición del coleóptilo, cuya duración aproximada es de 6 a 8 días. Crecimiento: una vez nacido el maíz, aparece una nueva hoja cada tres días si las condiciones son normales. A los 15-20 días siguientes a la nascencia, de la planta, debe tener ya cinco o seis hojas, y en las primeras 4-5 semanas la planta deberá tener formada todas sus hojas. Floración: a los 25-30 días de efectuada la siembra se inicia la panoja en el interior del tallo y en la base de este. Transcurridas 4 a 6 semanas desde este momento se inicia la liberación del polen, con una duración de 5 a 8 días, pudiendo surgir problemas si las temperaturas son altas o se provoca en la planta una sequía por falta de riego o de lluvias. Fructificación: con la fecundación de los óvulos por el polen se inicia la fructificación. Una vez realizada la fecundación, los estilos de la mazorca, vulgarmente llamados pelos del choclo, cambian de color, tomando un color castaño. Transcurrida la tercera semana después de la polinización, la mazorca toma un tamaño definitivo, se forman los granos y aparecen en ellos el embrión. Los granos se llenan de una sustancia leñosa, rica en azucares, los cuales se transforman al final de la quinta semana en almidón.

11

Maduración y secado: hacia el final de la octava semana después de la polinización, el grano alcanza su máximo de materia seca, pudiendo entonces considerarse que ha llegado a su madurez fisiológica. Entonces suele tener alrededor del 35 % de humedad. A medida que va perdiendo la humedad se va aproximando el grano a su madurez comercial, influyendo en ello más condiciones ambientales de temperatura, humedad ambiente, etc., que las características.

2.7. Variedad Mishqui Sara

Información obtenida de la ficha técnica INIAP-103 “Mishqui Sara”. Emitida por la Estación Experimental del Austro, Programa de Maíz (Egüez & Pintado, 2010.) Adaptación y rendimiento: Esta variedad posee un amplio rango de adaptación, pudiendo sembrarse desde los 40 (Guayas-Estación Experimental Litoral Sur) a 2650 msnm (Azuay-Sigsig); sin embargo los mejores resultados para cosecha en choclo se han conseguido en altitudes comprendidas entre los 1700 a 2650 msnm, en seco se ha obtenido buenos resultados en altitudes comprendidas entre los 850 a 2230 msnm. Zonificación: La variedad INIAP-103 tiene un amplio rango de adaptación, se ha sembrado en zonas como Guayas, E.E. Litoral Sur a 40 msnm hasta los 2650 msnm en Sigsig-Azuay, con temperaturas que varían entre los 20 y 14ºC, con precipitaciones entre los 600 a 1000 mm. Sin embargo el porcentaje de choclos de primera, segunda y tercera clase varían según la altitud. En los valles cálidos, la mayor parte de productores siembran maíces amarillos duros para alimentación de animales menores. Por los resultados obtenidos en localidades comprendidas entre 1700 a 2650 msnm con la variedad l-103, está constituye una nueva alternativa de ingreso por su venta en choclo, logrando mejores precios en el mercado por tamaño y su sabor dulce. Manejo del cultivo

Preparación del suelo La preparación del suelo se realiza con un mes de anticipación para facilitar la descomposición de residuos, el mismo que se consigue con un pase de arado, uno de rastra y surcada. En zonas donde se siembra con labranza cero, como en los cantones del sur occidente de Loja debe rozarse el terreno para luego de las primeras lluvias aplicar herbicida y proceder a la siembra.

Fertilización Es necesario realizar un análisis de suelo previo a la siembra para saber la cantidad de nutrientes requeridos por el cultivo, en caso de no disponer del análisis de suelos se consigue buenos rendimientos con la aplicación de 4 sacos de 45 kg de 10-30-10 a la siembra, más dos sacos de urea a los 30 días y dos a los 60 días después de la siembra (antes de la floración masculina), el suelo debe estar húmedo para su fácil absorción. En siembras bajo labranza cero el 10-30-10 se debe aplicar a la siembra en otro hoyo enterrando el fertilizante, o a los 12 días de la siembra (enterrando el fertilizante con el

12

espeque) y la urea se aplicará alrededor de la planta o a chorro continuo, siempre en suelo húmedo.

Épocas de siembra En la sierra Sur, en zonas sobre los 2200 msnm, la siembra se inicia con el periodo de lluvias, desde septiembre a diciembre, en Valles cálidos desde los 500 a 1800 msnm las siembras se inician desde enero a marzo que coincide con la época lluviosa; en zonas bajo riego se puede sembrar todo el año, existen valles en las provincias de Azuay y Loja que cuentan con sistemas de riego, éstas son ideales para la siembra de la variedad INIAP-103,ya que la humedad relativa es baja (inferior al 50 %) y los productores puede en cosechar la variedad para vender en choclo y la planta como forraje. Además, esa época es óptima para la producción de semilla de calidad, porque existe baja producción de grano.

Semilla El maíz es una planta alógama, su polinización es anemófila (viento) y siempre se cruzara con otros maíces, perdiendo así su pureza genética y proteica, por lo tanto debe proveerse de semilla certificada para cada siembra. En caso de producir su propia semilla (seleccionada), deberá separarse el lote de multiplicación por lo menos 500 m de otros cultivos de maíz, o también sembrar adelantado para evitar cruzamientos, por ello es muy importante conocer los días que transcurren desde la siembra hasta la floración masculina (cuando el 50 % de las plantas liberen el polen) y la floración femenina (cuando 50 % de las plantas presenten estigmas (pelos de Choclo).

Sistema y densidades de siembra El maíz en unicultivo se siembra a 0,80 m en surcos y 0,25 m en sitios, depositando una semilla por sitio (50 000 plantas/ha). En cultivo asociado con frejol la distancia entre surcos es de 0,80 m y 0,50 m en sitios depositando dos semillas de maíz y dos de frejol, la cantidad de semilla requerida en unicultivo es 30 kg/ha y en cultivo asociado se necesitan 30 kg/ha de maíz y 45 kg/ha de fréjol.

Manejo de agua de riego La mayor parte de productores siembran el maíz bajo condiciones de temporal, es decir cuándo se inicia el período de lluvias tanto en la sierra como en los valles cálidos. Cuando se dispone de canales de riego es recomendable regar por aspersión o por goteo para que el uso del agua sea más eficiente. El riego por inundación (que lo practica la mayoría de productores) produce gran cantidad de erosión del suelo. No debe faltar agua al cultivo para que pueda obtenerse buenos rendimientos; pero la época más crítica del cultivo en la cual no debe faltar la suficiente humedad es dos semanas antes y dos semanas después de la floración, así se consigue un buen llenado de grano; el cultivo no debe llegar nunca al punto de marchites permanente, porque la productividad bajará notablemente

Deshierbas Para el maíz sembrado en monocultivo en zonas con alta presencia de malezas, se

recomienda la aplicación de herbicidas selectivos a base de atrazina en dosis de 1,6 a 2,0

kg/ha de ingrediente activo (2,0 a 2,5 kg/ha de producto comercial), en 400 litros de agua,

13

la aplicación se realiza en preemergencia, después de la siembra o en post emergencia

temprana (malezas con 4 hojas).

En cultivos bajo labranza reducida, después de las primeras lluvias se debe aplicar

productos a base de glifosato en dosis de 2-3 l/ha, de acuerdo a la incidencia de malezas,

inmediatamente después de la siembra.

Plagas comunes y su combate

En zonas donde hay presencia de insectos-plaga en el suelo, es necesario desinfectar la

semilla con productos a base Thiodicarb en dosis de 20 cm3/kg de semilla. Cuando hay

ataque de insectos trozadores (Agrotis spp) (10 % de la población de plantas afectadas) se

puede aplicar a la base del tallo insecticidas a base de Acefato en dosis de 0,4 a 0,5 kg/ha

de producto comercial, en 200 litros de agua.

Cuando existe ataque de gusano cogollero (Spodopthera frugiperda), se puede controlar

con productos de origen vegetal como el Neem X en dosis de 0,5 a 1 l/ha, si el ataque es

severo se puede controlar con productos a base de Clorpirifos en dosis de 0,75 l/ha en 200

litros de agua.

En lugares donde se presenta mosca y mariposa del choclo (Euxesta eluta y Helicoverpa

sp), se puede prevenir el daño colocando dos gotas de aceite comestible de origen vegetal

(usando una piceta o aceitero) cuando los estigmas tengan 3 cm de longitud, se puede

repetir la aplicación a los 8 y 15 días, la cantidad de aceite para cada aplicación será de 3

l/ha.

Cosecha

Cuando el cultivo se destina para choclo, la cosecha se realiza en estado "lechoso", en el

campo se puede reconocer este estado cuando los estigmas están de color oscuro y la

punta de la mazorca se dobla con el dedo con facilidad. Como el choclo es muy apetecido

por los pájaros se puede proteger los mismos con malla plástica de empaque o protectores

de papel (cucuruchos). Para semilla se cosechará cuando ha pasado la madurez fisiológica,

en campo se puede observar una capa negra en la base del grano y para grano comercial

se dejará pasar unos 20 días más en el campo.

14

3. MATERIALES Y MÉTODOS

3.1. Ubicación

La presente investigación se llevó a cabo en el Centro Académico Docente Experimental La

Tola (CADET), el cual pertenece a la Facultad de Ciencias Agrícolas de la Universidad Central

del Ecuador.

Cuadro 1. Ubicación del sitio experimental.

Ubicación Localidad

Provincia: Pichincha Cantón: Quito Parroquia: Tumbaco

Barrio: Tola Chica Altitud: 2465 msnm Latitud: 00° 14' 46"S

Longitud: 78° 22' 00"O.

Fuente: INAMHI, 2013 Datos Boletín Anual

Cuadro 2. Características climáticas del sitio experimental.

PARÁMETROS Valores Normales

(anual)

Temperatura máxima media 22,7 ºC

Temperatura mínima media 9,7 ºC

Temperatura media 15,7 ºC

Precipitación 865 mm

Humedad relativa 75,1 %

Radiación 5589,7 W/m2*

Velocidad del viento 7,8 m/s

Nubosidad 6 octas

Fuente: INAMHI, Valores Normales del periodo 1981-2010 *Dato promedio obtenido de los años 2017-2018

3.2. Materiales:

Vegetal:

Semillas de maíz variedad INIAP-103 “Mishqui Sara”

De campo:

Fertilizante (10-30-10 y urea)

Piranómetro HUKSEFLUY SR11-8098

Equipo sensor QSO-S-PAR

15

Cilindro para medición de diámetro 2,3cm2

Termómetro de mercurio

Balanza MOTEX BW 303P (capacidad máxima 300 kg)

Libreta de campo

Cámara Fotográfica

Tabla de registros

De laboratorio:

Estufa de aire forzado WSU 100

Balanza de precisión CITIZEN CG 2202C (capacidad máxima 2200g)

Balanza analítica RASWAG AS220.R2 (precisión 0,01mg)

3.3. Métodos

El lote se distribuyó en dos parcelas con las siguientes características: A: Parcela de densidad comercial, una semilla por golpe (DC).

B: Parcela de doble densidad, una semilla por golpe (DD).

Disponibilidad hídrica: Se mantuvo el suelo a capacidad de campo a través de la precipitación o mediante riego por inundación cuando fue necesario, durante todo el ciclo ontogénico del cultivo. Nutrimiento de plantas: De conformidad con la ficha técnica INIAP (2010) se aplicó cuatro sacos de 45 kg/ha de 10-

30-10 a la siembra, más dos sacos de urea a los 30 días y dos a los 60 días después de la

siembra (antes de la floración masculina). El suelo se mantuvo húmedo para fácil absorción

de los nutrientes.

Registro de Variables: Para las variables del ambiente físico (radiación global y temperatura del aire) se levantaron

datos diarios tomados de la estación meteorológica “La Tola”- CADET. En la parcela con

arreglos DC y DD se levantaron datos de la RFA con el equipo sensor QSO-S-PAR, en la parte

superior de dos plantas testigo tomadas al azar (una por cada arreglo), en el período de

12:00 a 13:00 horas en DC y DD a día seguido, en las fechas que se registró el 50 % de

plantas en emergencia, V5, V7, V9… Vn para la fase de prefloración, continuándose con el

16

50 % de plantas en las fases de panojamiento, aparición de estigmas, maduración lechosa,

cérea y córnea.

En la parcela con arreglos DC y DD se levantaron datos del ambiente biológico (área foliar,

materia en fresco y seca) en las fechas que se registró el 50 % de plantas en emergencia,

V5, V7, V9… Vn, para la fase de pre- floración, continuándose con el 50 % de plantas en las

fases de panojamiento, aparición de estigmas, maduración lechosa, cérea y córnea.

3.4. Factores en estudio

En la investigación se evaluó la densidad de siembra con dos niveles y tres observaciones por nivel, así:

Cuadro 3. Factores en estudio:

Factor 1 Densidad de siembra según la ficha técnica del INIAP (2010)

D1 Densidad Comercial

D2 Doble Densidad

3.5. Tratamientos

Resultaron de la combinación de cada nivel de los factores en estudio, en la siguiente tabla se detallan los tratamientos.

Cuadro 4. Tratamientos formulados para la evaluación de la eficiencia en el uso de la radiación a diferente densidad.

Tratamiento Observación Código Descripción

t1 1 D1R1 Espaciado a 0.80 y 0.25m






3.6. Unidad Experimental

Parcela neta: Dos surcos centrales

Plantas de borde: Un surco en cada lado de la parcela neta

Plantas para evaluar: En el total de plantas por parcela neta

Área parcela neta: 288 m2

Área total experimental: 400 m2

17

3.7. Croquis de la distribución del experimento:

PARCELA DE INVESTIGACIÓN

Figura 2. Distribución de los tratamientos del área de estudio

3.8. Definición de variables

3.8.1. Cálculo de la duración de las fases fenológicas del cultivo de maíz (DFF)

El inicio de fase, según Pascale (1970), se considera la fecha en la cual se registra el 20 % de órganos característicos de la fase en estudio, la plenitud es la fecha en la cual el 50 % de órganos han aparecido y el fin de fase, la fecha en la cual se registra el 80 % de órganos de la fase en investigación. Para obtener la duración de las fases, se procedió a inspeccionar diariamente el cultivo, a partir de la primera semana después de la siembra, donde se registró el número total de plántulas en emergencia hasta que éstas representen el 20 % del número total de semillas sembradas, se continuó con la toma de datos hasta que el cultivo mostró el 20 % de la siguiente etapa fenológica (prefloración), considerando a ésta cuando las plantas presentan la cuarta hoja abierta, se realizó el conteo de los días transcurridos desde el 20 % de la etapa de emergencia hasta el 20 % de la etapa de prefloración, obteniendo así el periodo de duración de la primera fase fenológica. A continuación, considerando como el 100 % el número total de plantas en emergencia, el cálculo de la duración de las fases fenológicas, en días, se registró desde la fecha de inicio de fase hasta la fecha de inicio de la fase siguiente; es decir del 20 % hasta el 20 % de la siguiente fase. Determinación de la Materia Seca

El levantamiento de materia en fresco y materia seca se realizó en las fechas correspondientes a la plenitud de fase (50 %); cabe señalar que la fase de prefloración, cuenta con una larga duración, por lo que el levantamiento de éstos datos se realizó en las fechas de plenitud de la presencia de la hoja 5, hoja 7, hasta la hoja n. Para la fase de prefloración se determinó la Plenitud de Fase en 50 % y final de fase en 80 %, mientras que

18

para las siguientes fases solo se consideró la Plenitud de fase debido a que esta fase tiene una mayor duración con respecto a las demás fases fenológicas del cultivo.

Cuando el cultivo presentó la plenitud de cada fase (50 %) a partir de la emergencia, se extrajeron 4 plantas al azar de la parcela DD y dos plantas al azar de la parcela DC, se separaron el total de las hojas de cada planta, y de las hojas impares de las muestras recolectadas se obtuvo un disco foliar mediante un sacabocados de área conocida. El criterio para obtener los discos foliares de las hojas impares fue en la intersección dada por la mitad del largo de la hoja y mitad del máximo ancho de la hoja, evitando así seleccionar la parte donde se encuentra el nervio principal de la misma, a continuación se procedió a pesar la materia en fresco del total de hojas de cada planta. Posteriormente según De la Roza (2002) el total de hojas de cada planta y el total de discos de cada planta fueron colocados por separado en una estufa a una temperatura de 60°C durante 24 horas; después, se pesaron las muestras en una balanza digital y se anotaron los valores de materia seca obtenidos en las muestras.

3.8.2. Determinación del índice del área foliar.

Se procedió a medir el Índice de Área Foliar (IAF) en las fechas en las cuales el cultivo en cada fase presentó la Plenitud de Fase (50 %), mediante el uso del área específico de la hoja (AEH). Esta medida contempló la toma del peso seco de pequeños discos de hoja de un área conocida de un conjunto de plantas muestreadas en la que se calculó el AEH como Ad/Wd, donde Ad es el área y Wd es el peso seco los discos de hoja. El área de la hoja en conjunto se calculó como Ad=AEH*Wb, donde Ab= área y Wb= peso seco de conjunto de hojas (Marani & Levi, 1973). El área obtenida hasta este momento representaba solo el área de las muestras tomadas, es decir 4 plantas para la DD y 2 plantas para la DC por lo que al resultado se multiplicó por el número total de plantas de cada parcela (705 DC y 1217 DD), para luego dividir por el número de muestras extraídas en cada tratamiento. Ya obtenidos los datos del área foliar se procedió a calcular el IAF mediante la siguiente fórmula. (Beadle, 1993):

IAF= área foliar/área del terreno

3.8.3. Determinación de la Tasa de Asimilación Neta

Con los datos registrados de IAF y materia seca, se calculó la TAN mediante la fórmula (Degiovanni, 2010):

TAN= 𝑷𝑺𝟐−𝑷𝑺𝟏

𝑻𝟐−𝑻𝟏 *

𝑳𝒏 𝑨𝑭𝟐−𝑳𝒏𝑨𝑭𝟏

𝑨𝑭𝟐−𝑨𝑭𝟏

Dónde:

P1 y P2: Pesos de materia seca

19

T1 y T2: Tiempos 1 y 2

AF2 y AF1: Área foliar en los tiempos 1 y 2

Ln AF2 y Ln AF1: Logaritmos neperianos del área foliar en los tiempos 1 y 2

3.8.4. Determinación de la Integral Térmica

Se registraron los valores diarios de la temperatura del aire en grados Celsius, esta información se obtuvo mediante un termómetro seco de mercurio, ubicado en la Estación Meteorológica “CADET” provisto por el Instituto Nacional de Meteorología e Hidrología (INAMHI). Para cada fase se calculó la integral térmica (IT), según las fechas registradas del inicio de fase (20 %) procedentes del levantamiento de datos en campo. Se calculó la IT mediante la fórmula (Díaz et al., 2012):

IT= Σ T°d – Tb Dónde:

T°d= es la temperatura diaria

Tb= es la temperatura base o mínimo biológico.

Para la temperatura base García y López (2002), en una investigación realizada en México, sugieren una temperatura base para el maíz de 7.5°C, valor que puede ser utilizado para el cálculo de las unidades térmicas o grados día de desarrollo, en las variedades de maíz de Valles Altos, zonas de altitud intermedia o zonas del trópico húmedo.

3.8.5. Manejo de datos de radiación solar global RG

Se utilizaron los valores diarios de radiación solar global (RSG) los cuales se obtuvieron mediante un Piranómetro HUKSEFLUY SR11- 8098, provisto en la Estación Meteorológica automática del INAMHI instalada en el CADET. Se recurrió a los valores diarios de Radiación Solar Global (RSG) en W/m2 acumulados para cada período, según lo señalado en el cálculo de la duración de las fases fenológicas, para luego calcular la Radiación Fotosintética Activa incidente (RFAi) según la siguiente fórmula (Monsi & Saeki, 2005):

RFAit=1 – exp – (kIAFt) RSGt * 0.5

Dónde:

RFAit= Radiación Fotosintética Activa interceptada en el tiempo t

k= es el coeficiente de extinción que para el caso del maíz será igual a 0.65

IAF= es el Índice de Área Foliar en el tiempo t

RSGt= Es la Radiación Solar Global en el tiempo t

20

3.8.6. Manejo de datos de RFA mediante el equipo sensor QSO-S-PAR

Una vez tomados los datos con el equipo sensor según lo especificado en el apartado del

registro de las variables, se procedió a descargar la información en el computador

disponible en la oficina/Laboratorio de Agroclimatología para luego, con estos datos

correlacionarlos con la RFA obtenida de la RG de la estación meteorológica. Cabe

mencionar que fue de especial importancia observar los días y horas exactas para la captura

de datos con el sensor antes indicado.

3.8.7. Rendimientos

Una vez que el cultivo alcanzó la madurez fisiológica, en las observaciones de densidad

comercial y doble densidad se procedió a cosechar las mazorcas de cada tratamiento, y a

desgranarlas, luego se realizó un secado final del grano y se pesaron por observaciones,

después se realizó la proyección a toneladas sobre hectárea, considerando que en la

proyección existe cierto margen de error tales como pérdidas en la cosecha, perdidas por

plagas y/o enfermedades, perdidas en post cosecha, entre otros.

3.8.8. Determinación de la Eficiencia en el Uso de la Radiación Solar (EUR)

Ya con los cálculos de la radiación fotosintética activa incidente y el dato del rendimiento, la Eficiencia en el uso de la Radiación solar se calculó siguiendo la ecuación (Sinclair y Muchow, 1999):

EUR= R/RFAi Dónde:

EUR: eficiencia en el uso de la radiación

R: rendimiento expresado en g.m-2.día-1

RFAi: radiación fotosintéticamente activa incidente, expresada en MJ.m-2.día-1

21

4. RESULTADOS Y DISCUSIÓN

4.1. Control de calidad de los datos de radiación solar

4.1.1. Correlación entre Heliofanía y radiación Solar Global.

Se efectúo la correlación entre la Heliofanía y la Radiación Solar Global tomándose los

valores diarios desde el mes de julio 2018 hasta el mes de marzo 2019, representada en el

gráfico 1, donde se calculó el coeficiente de Pearson, mismo que arrojó un resultado de

0,96 (cuadro 5), lo que permite inferir que estas dos variables se encuentran altamente

relacionadas entre sí en un 96 %, por lo que se puede hacer uso de los datos de manera

confiable.

Gráfico 1. Correlación Heliofanía-Radiación Solar Global

Cuadro 5. Correlación de Pearson Heliofanía - Radiación Solar Global.

Correlación de Pearson

Variable (1) Variable (2) n Pearson p-valor RADIACION SOLAR GLOBAL W/m.. HELIOFANIA 228 0,96 <0,0001

4.1.2. Correlación entre Radiación Fotosintética Activa de la Radiación Global y Radiación Fotosintética Activa del equipo QSO-S-PAR

En el grafico 2 se representa la correlación entre la Radiación Fotosintética Activa de la

Radiación Solar Global obtenida a través del Piranómetro HUKSEFLUY SR11-8098, de la

Estación Automática de La Tola y la Radiación Fotosintética Activa capturada mediante el

equipo sensor QSO-PAR, para el periodo octubre 20018 – marzo 2019 de forma horaria en

los días del registro de datos acorde a lo especificado en el ítem “Registro de Variables”.

De manera similar se calculó el coeficiente de Pearson dando como resultado un

22

coeficiente de 0,92 lo que quiere decir que estas RFA están relacionadas un 92 %,

mostrando una correlación positiva que indica la confiabilidad de los datos.

Gráfico 2. Correlación RFA de la RG-RFA equipo QSO-S-PAR

Cuadro 6. Correlación de Pearson RFA de la RG - RFA equipo QSO-SPAR.

Correlación de Pearson

Variable (1) Variable (2) n Pearson p-valor RFA- QSO-S-PAR RFA-RSG 28 0,92 <0,0001

4.2. Fases Fenológicas

SENAMHI, (2011) muestra que las observaciones agrometeorológicas permiten evaluar la

interacción de un cultivo con su medio ambiente físico para conocer sus condiciones

climáticas y requerimientos hídricos adecuados; estos conocimientos son necesarios en el

uso de modelos agroclimáticos, en el diseño y la planificación de riegos, en la programación

de siembras y cosechas, en zonificaciones agroclimáticas.

En los siguientes cuadros se detalla el resumen de cada fase fenológica por cada densidad,

considerando que la fecha de siembra fue el 26 de septiembre de 2018, para los dos

tratamientos.

23

Cuadro 7. Resumen de la duración de las fases fenológicas de Densidad Comercial.

Del 20 % de Fecha Al 20 % de Fecha Duración

días

EMERGENCIA 06-oct-18 PREFLORACIÓN 31-oct-18 26

PREFLORACIÓN 01-nov-18 PANOJAMIENTO 30-dic-18 60

PANOJAMIENTO 31-dic-18 APARICIÓN DE ESTIGMAS 07-ene-19 8

APARICIÓN DE ESTIGMAS 08-ene-19 MADURACIÓN LECHOSA 30-ene-19 23

MADURACIÓN LECHOSA 31-ene-19 MADURACIÓN CEREA 17-feb-19 18

MADURACIÓN CEREA 18-feb-19 MADURACIÓN CORNEA 26-mar-19 37

Total 172

Cuadro 8. Resumen de la duración de las fases fenológicas de Doble Densidad.

Del 20 % de Fecha Al 20 % de Fecha Duración

días

EMERGENCIA 04-oct-18 PREFLORACIÓN 30-oct-18 27

PREFLORACIÓN 31-oct-18 PANOJAMIENTO 01-ene-19 63

PANOJAMIENTO 02-ene-19 APARICIÓN DE ESTIGMAS 09-ene-19 8

APARICIÓN DE ESTIGMAS 10-ene-19 MADURACIÓN LECHOSA 02-feb-19 24

MADURACIÓN LECHOSA 03-feb-19 MADURACIÓN CEREA 22-feb-19 20

MADURACIÓN CEREA 23-feb-19 MADURACIÓN CORNEA 30-mar-19 36

Total 178

SICA, (1999) Indica que el maíz se desarrolla muy bien cuando recibe una pluviosidad de

1000 a 2000 mm durante el ciclo, una temperatura promedio de 24,5ºC y un mínimo de 2,2

horas de luz (heliofanía) diariamente. Los valores normales para la temperatura mínima

media del sitio de investigación CADET es de 9,7°C, y la máxima media de 22,7°C (INAHMI,

Normales para el período 1981-2010) por lo que se aprecia que no existió ningún factor

negativo que pudiera haber interactuado con su correcto desarrollo. Entonces para el

tratamiento de DC la emergencia tuvo una duración de 26 días mientras que para el

tratamiento de DD fue de 27 días, para el caso de la prefloración que es la etapa más larga

en el ciclo del cultivo la DC tuvo una duración total de 60 días en comparación con la de DD

que alcanzó un total de 63 días.

Cuando el cultivo entro en reproducción, para la DC fue necesario 8 días para el

panojamiento al igual que la DD, siendo esta fase la única que coincidieron los dos

tratamientos, en cuanto a la fase de aparición de estigmas la DC necesitó 23 días, seguida

de la DD con 24 días. Para la fase de maduración lechosa la DC tuvo una duración de 18

días mientras que la DD tuvo un total de 20 días y por último de la maduración cérea hasta

la madurez fisiológica o maduración córnea se necesitó en DC 37 días y para DD 36 días.

Alcanzándose así un total de días desde la siembra hasta la cosecha para DC 182 y para DD

186. En la mayoría de las fases fenológicas presentadas durante todo el ciclo ontogénico

24

del cultivo se observa que el tratamiento de Doble Densidad necesitó más días para pasar

a la siguiente fase.

Soto et al., (2009) menciona que la fenología vegetal cambia por efecto del genotipo,

factores climáticos, densidad de siembra y su interacción; por lo tanto, en la presente

investigación el factor densidad de siembra mostró resultados diferentes, a pesar de no ser

estadísticamente significativos. El tratamiento de Densidad Comercial fue más precoz que

el tratamiento de Doble Densidad.

Por otro lado al comparar los datos fenológicos de este estudio con los de la ficha técnica

del INIAP 2010, analizando la misma variedad de maíz Mishqui Sara para la floración

femenina indica un rango de 60 a 80 días y en este estudio dio como resultado para DC 105

días y para DD 107 días; así mismo, la ficha técnica menciona un rango de 100 a 120 días

para todo el ciclo vegetativo y en el presente estudio un total de 182 y 186 días para DC y

DD respectivamente desde la siembra hasta la madurez fisiológica o córnea. García, (2003)

sostiene que incluso un mismo genotipo sembrado en diferentes condiciones climáticas

puede presentar diferentes estados de desarrollo, después de transcurrido el mismo

tiempo cronológico.

4.3. Índice de Área Foliar

La densidad de población y el arreglo espacial de plantas tienen un efecto directo sobre el

crecimiento de las plantas y es de esperar que al variar las distancias entre surcos y entre

plantas haya una manifestación diferencial en los valores de índice de área foliar y de la

capacidad productiva de cada uno de los híbridos bajo prueba, lo anterior se sustenta en

los análisis cuantitativos del crecimiento, donde se requiere medir el material vegetal

presente y la capacidad de autoconversión de esa estructura vegetal. La forma de conocer

a detalle dichos conceptos se logra a través de la cuantificación del peso de materia seca

total por unidad de área y la determinación del índice de área foliar (Báez et al., 2002).

A continuación en el grafico 3 se presenta el índice de área foliar de cada uno de los

tratamientos para cada fase evaluada.

25

Gráfico 3. Índice de Área Foliar para los tratamientos DC y DD por fases.

Los valores de IAF que se obtuvieron desde la emergencia fueron 0,1006 para DC y 0,850

para DD, para la hoja 5= 0,2273 DC y 1,1305 DD, para la hoja 7= 0,7664 DC y 1,1819 DD,

para la hoja 9= 1,7524 DC y 3,1695 DD, para la hoja 11= 2,8312 DC y 3,9935 DD, para la hoja

13= 2,9843 DC y 4,3783 DD, para la hoja 15= 3,1211 DC y 4,8164 DD, para la hoja 17= 3,2417

DC y 5,1954 DD, en el panojamiento 4,1639 DC y 6,2354 DD, en la aparición de estigmas

4,5834 DC y 7,6642 DD, en la maduración lechosa 5,3304 DC y 6,3580 DD, en la maduración

cérea 3,6118 DC y 5,7229 DD, y en la maduración córnea 2,7758 DC y 4,6606 DD.

Por lo antes mencionado se aprecia que existe un Índice de Área Foliar mayor en la Doble

Densidad que en la Densidad Comercial principalmente porque hubo más plantas en DD

que en DC, 1217 y 705 respectivamente. Por otro lado el mayor IAF en DC se registró en la

maduración lechosa mientras que para la DD se registró en la aparición de estigmas.

En relación a producción de materia seca total, se observa una relación similar a la citada

por Andrade et al., (1992) para maíces templados, es decir que a medida que se aumenta

la densidad de siembra, también aumenta la materia seca total hasta un número óptimo

de planta.

Yoshida, (1972) señala que el crecimiento de biomasa en un área cultivada depende del

desarrollo de su área foliar. Las hojas van cubriendo poco a poco un área disponible,

aumentando gradualmente la capacidad del vegetal para aprovechar la energía solar.

Además señala que un aumento en el índice de área foliar (IAF) proporciona aumento de

producción de biomasa; más, debido al autosombreamiento de las hojas, la tasa

fotosintética media por unidad de área foliar decrece. Indica también el IAF ideal para

determinados cultivos, como: 3.2 para soya; 5 para maíz; de 6 a 8.8 para trigo y de 4 a 7

para arroz.

0123456789

Emer

gen

cia

Ho

ja 5

Ho

ja 7

Ho

ja 9

Ho

ja 1

1

Ho

ja 1

3

Ho

ja 1

5

Ho

ja 1

7

Pan

oja

mie

nto

Ap

aric

ión

de

esti

gmas

Mad

ura

ció

nle

cho

sa

Mad

ura

ció

n c

érea

Mad

ura

ció

nfi

sio

lógi

ca

m2

Fases-Hojas

ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR

DC DD

26

En relación al descenso del Índice de Área Foliar en maíz que se presenta en las últimas

fases del cultivo en los dos tratamientos, concuerda con García, (2003) debido, a la

senescencia de la planta, considerando que la pérdida de área foliar se relaciona con hojas

que ya no son activas fotosintéticamente y que además parte de su vida en la planta ya

ha culminado.

En los siguientes cuadros se muestran el análisis de la varianza del IAF realizado para las

fases del experimento, y también se realizó la comprobación de la normalidad con una

prueba de Shapiro-Wilks.

Cuadro 9. Análisis de la varianza del IAF para la emergencia.

Variable N R2 R2 Aj CV

IAF 6 0,95 0,94 21,99

Cuadro de Análisis de la Varianza (SC tipo III)

F.V. SC gl CM F p-valor

Tratamiento 0,85 1 0,85 77,22 0,0009

Error 0,04 4 0,01

Total 0,89 5

Test: LSD Fisher Alfa =0, 02 DMS= 0, 32031

Error: 0, 0110 gl: 4

Tratamiento Medias

1,00 0,10m2 A

2,00 0,85m2 B

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,02)

En el cuadro 9 se aprecia que existen diferencias altamente significativas para los

tratamientos y se generaron dos rangos de significancia donde la Doble Densidad es mayor

que la Densidad Comercial por lo que la DD contó con una gran cantidad de superficie foliar

para la formación de carbohidratos necesarios para la fase de emergencia.

Cuadro 10. Prueba de normalidad del IAF para la emergencia.

Shapiro-Wilks (modificado)

Variable n Media D.E. W* p (Unilateral D)

RDUO IAF 6 0,00 0,09 0,90 0,4590

El cuadro 10 muestra que los residuos del IAF para la emergencia son normales, es decir

tienen una distribución normal con un p-valor de 0,46.

27

Cuadro 11. Análisis de la varianza del IAF para la prefloración.


IAF 6 0,99 0,98 3,34



Tratamiento 7,73 1 5,73 287,84 0,0001

Error 0,08 4 0,02

Total 5,80 5


Error: 0, 0199 gl: 4

Tratamiento Medias

1,00 2,42m2 A

2,00 4,02m2 B


En el cuadro 11 se aprecia que existen diferencias altamente significativas entre

tratamientos y se generaron dos rangos de significancia, donde la Densidad Comercial es

menor en cuanto al Índice de Área Foliar respecto a la Doble Densidad explicado por un

mayor número de plantas (1217) en comparación a la DC que tuvo un total de 507 plantas.

Cuadro 12. Prueba de normalidad del IAF para la prefloración.



RDUO IAF 6 0,00 0,13 0,98 0,9583

El cuadro 12 muestra que los residuos del IAF para la Prefloración son normales, es decir


Cuadro 13. Análisis de la Varianza del IAF para la maduración cérea.


IAF 6 0,95 0,94 6,04



Tratamiento 6,69 1 6,69 84,22 0,0008

Error 0,32 4 0,08

Total 7,00 5

28


Error: 0, 0794 gl: 4

Tratamiento Medias

1,00 3,61m2 A

2,00 5,72m2 B


En el cuadro 13 se aprecia que existen diferencias altamente significativas, generándose

dos rangos de significancia; así la Doble Densidad tiene un mayor IAF que la Densidad

Comercial en la fase de maduración cérea, presentado la DD una mayor cobertura del suelo

para la captación de radiación.

Cuadro 14. Prueba de normalidad del IAF para la maduración cérea.



RDUO IAF 6 0,00 0,25 0,91 0,4911

El cuadro 14 muestra que los residuos del IAF para la Maduración cérea son normales, es

decir tienen una distribución normal con un p-valor de 0,49.

Al realizar el análisis de la varianza para las fases de panojamiento, aparición de estigmas,

maduración lechosa y maduración córnea no se presentaron diferencias significativas entre

tratamientos, por lo que no se presentan sus cuadros.

4.4. Tasa de Asimilación Neta

Es la medida de la eficiencia de una planta o de una población como sistema asimilatoria,

es decir, la ganancia neta de asimilados por unidad de área foliar y por unidad de tiempo

(Evans, 1972; Hunt, 1978).

Por lo que en el siguiente gráfico se muestran los resultados obtenidos en el experimento

en cuanto a la TAN.

29

Gráfico 4. Tasa de Asimilación Neta presentada por fases y por tratamientos (DC y DD)

Según el gráfico 4 para la fase de emergencia del tratamiento de Densidad Comercial nos

dio una TAN de 0,0057 g m-2 d-1 mientras que para la Doble Densidad la TAN fue de 0,0020

g m-2 d-1. En la siguiente fase de prefloración para la hoja 5 la DC tuvo una TAN de 0,0054 g

m-2 d-1, y para DD fue de 0,0034 g m-2 d-1. Para la hoja 7 en la DC tuvimos un valor de 0,0083

g m-2 d-1, mientras que en DD el resultado fue de 0,0161 g m-2 d-1, siendo este el valor más

alto de la TAN obtenido para este tratamiento. Para la hoja 9 en DC 0,0090 g m-2 d-1 y 0,0051

g m-2 d-1 en DD, para la hoja 11= 0,0135 g m-2 d-1 DC, siendo este el valor más alto de la TAN

obtenido para este tratamiento y 0,0138 g m-2 d-1 DD, para la hoja 13= 0,0031 g m-2 d-1 DC

y 0,0046 g m-2 d-1 DD, para la hoja 15= 0,0067 g m-2 d-1 DC y 0,0127 g m-2 d-1 DD, para la hoja

17= -0,0186 g m-2 d-1 DC y -0,0228 g m-2 d-1 DD, en el panojamiento -0,0012 g m-2 d-1 DC y

0,0039 g m-2 d-1 DD, en la aparición de estigmas 0,0037 g m-2 d-1 DC y 0,0008 g m-2 d-1 DD, a

partir de la fase de maduración lechosa en ambos tratamientos se registró un valor

negativo de la Tasa de Asimilación Neta hasta la maduración córnea o madurez fisiológica.

Ahora dados los resultados de todas las fases para la TAN en las dos densidades se observa

que hubo una producción irregular de materia seca por unidad de área fotosintética y por

unidad de tiempo, ya que la TAN es alta cuando las plantas son pequeñas debido a que gran

parte de las hojas se encuentran expuestas a la luz directa, más tarde, con el crecimiento

del cultivo las hojas comienzan a sombrearse lo que ocasiona que la Tasa de Asimilación

Neta disminuya a medida que el ciclo ontogénico del cultivo progresa (Gardner, 1985).

Esta irregularidad en la TAN se puede explicar según un estudio realizado en Colombia en

el altiplano de Pasto en el cual se evaluó el comportamiento del crecimiento de maíz ICA-

507, obteniéndose una TAN similar a la de este experimento, quien además expresa que

estos cambios en la actividad fotosintética están explicados en cambios ambientales

incidentes sobre el proceso, como pueden ser, la temperatura, luminosidad, humedad del

suelo y disponibilidad de nutrientes (Criollo, 2000).

0

0,005

0,01

0,015

0,02

Emer

gen

cia

Ho

ja 5

Ho

ja 7

Ho

ja 9

Ho

ja 1

1

Ho

ja 1

3

Ho

ja 1

5

Ho

ja 1

7

Pan

oja

mie

nto

Ap

aric

ión

de

esti

gmas

Mad

ura

ció

nle

cho

sa

Mad

ura

ció

ncé

rea

Mad

ura

ció

nfi

sio

lógi

ca

g/m

2/ d

ía

Fases-Hojas

Tasa de Asimilación Neta

TAN DC TAN DD

30

Finalmente, al relacionar los resultados de esta investigación con el IAF obtenidos para los

dos tratamientos con resultados de la TAN, se aprecia que no siempre un mayor Índice de

Área Foliar como resultó del tratamiento de DD en contraste con el de DC, implica una

mayor producción de materia seca por unidad de área foliar y por unidad de tiempo,

corroborando así lo que Orozco-Vidal (2008), afirma en cuanto a la asociación negativa

existente entre el IAF y la TAN, ya que, como una consecuencia del incremento en sombreo

mutuo de las láminas foliares, a medida que aumenta el IAF disminuye la TAN.

A continuación se muestran los cuadros del análisis de la varianza realizado para cada fase

fenológica del cultivo, así como también se realizó la comprobación de la normalidad de

los datos con una prueba de Shapiro Wilks.

Cuadro 15. Análisis de la varianza de la TAN para la emergencia.


TAN 6 0,98 0,97 9,31



Tratamiento 2,1E-05 1 2,1E-05 164,06 0,0002

Error 5,2E-07 4 1,3E-07

Total 2,2E-05 5


Error: 0, 0000 gl: 4

Tratamiento Medias

2,00 0,002 g/m2/día A

1,00 0,006 g/m2/día B



tratamientos y se generaron dos rangos de significancia donde la Densidad Comercial es

superior a la Doble Densidad por lo que el tratamiento que resultó obtener una mejor Tasa

de Asimilación Neta para la fase de emergencia es la DC.

Cuadro 16. Prueba de normalidad de la TAN para la emergencia.



RDUO TAN 6 0,00 3,2E-04 0,96 0,8387

El cuadro 16 muestra que los residuos de la TAN para la emergencia son normales, es decir


31

Cuadro 17. Análisis de la varianza de la TAN para la prefloración.


TAN 6 0,84 0,81 16,14



Tratamiento 5,3E-05 1 5,3E-05 21,68 0,0096

Error 9,8E-06 4 2,5E-06

Total 6,3E-05 5


Error: 0, 0000 gl: 4

Tratamiento Medias

2,00 0,002 g/m2/día A

1,00 0,005 g/m2/día B



tratamientos y se generaron dos rangos de significancia para la fase de prefloración, donde

la Doble Densidad fue menor a la Densidad Comercial, por lo que este tratamiento fue más

eficiente en cuanto a acumulación de biomasa se refiere.

Cuadro 18. Prueba de normalidad de la TAN para la prefloración.



RDUO TAN 6 0,00 1,4E-03 0,80 0,0681

El cuadro 18 muestra que los residuos de la TAN para la Prefloración son normales, es decir


A partir de la fase de panojamiento no se presentaron diferencias significativas entre

tratamientos por lo cual no se realizó el análisis correspondiente.

4.5. Integral Térmica

Para llegar a la plenitud de desarrollo una especie vegetal precisa acumular diariamente

una cantidad determinada de temperatura o grados-día. El hecho de que la planta presente

necesidades térmicas específicas para completar su ciclo vital es algo que ya explicó

Reamur en 1735 (Lorenzetti & Pandolfi, 1987), pero es a comienzos del siglo XX cuando se

utiliza el concepto de suma térmica. Este considera la contribución diaria de temperatura

32

en las diversas fases y periodos de desarrollo como expresión de una necesidad térmica

constante para cada especie.

Gráfico 5. Integral Térmica para DC y DD por fases

Gráfico 6. Integral Térmica para DC y DD total

En el grafico 5 se muestra que para la emergencia en la Densidad Comercial la cantidad acumulada de grados/día fue de 219,2, mientras que para la Doble Densidad fue de 228,2. En cuanto a la prefloración la DC tuvo una Integral térmica de 509,5 grados/día y la DD obtuvo 535,6 grados/día, siendo estos los valores de IT más altos registrados durante todo el ensayo debido a que esta fase en la más larga que se presenta en el cultivo de maíz. Para la fase de panojamiento se obtuvo un total de 71,7 grados/día y 67,7 grados/día para DC y DD respectivamente. En la fase de aparición de estigmas la Integral Térmica fue de 199,6 grados/día en DC y en DD 213,5 grados/día. Para maduración lechosa 170,2 grados/día en DC y 187,3 grados/día en DD. En la fase de maduración cérea 103,7 grados/día DC y 102,6 grados/día DD y por último en la fase de maduración córnea o madurez fisiológica un total de 220,7 para DC grados/día y 212,5 grados/día para DD. Es importante mencionar que la DC supera en la cantidad de grados día a la DD en las fases de panojamiento, maduración cérea y maduración córnea o fisiológica.

0

100

200

300400

500

600

Emer

gen

cia

Pre

flo

raci

ón

Pan

oja

mie

nto

Ap

aric

ión

de

esti

gmas

Mad

ura

ció

nle

cho

sa

Mad

ura

ció

n c

érea

Mad

ura

ció

ncó

rnea

Gra

do

s/d

ía (

ºC)

Fases

INTEGRAL TÉRMICA FASES

DC DD

1400

1500

1600

Gra

do

s/d

ía (

ºC)

Tratamientos

INTEGRAL TÉRMICA ACUMULADA

DC DD

33

En el grafico 6 se observa la cantidad de grados acumulados en todo el ciclo del cultivo para los dos tratamientos en donde la DC presentó un total de 1494,6 ºC y la DD 1547,4 ºC, este último obtuvo una cantidad mayor de grados/día debido al retraso en el cambio de las fases fenológicas.

Este comportamiento coincide con un estudio realizado por Díaz et al., (2013) en el Estado de México cuyo experimento se realizó a 2600 msnm, reportando una Integral térmica total de 1158,6 ºC para esa altitud, en tanto en este experimento ubicado a 2465msnm, obtuvo una integral térmica de 1494,6 y 1547,4 ºC respectivamente. En el siguiente cuadro se observa el análisis de la varianza y la prueba de Shapiro-Wilks realizado para los valores de la integral térmica.

Cuadro 19. Análisis de la varianza para la integral térmica.


IT ºC 6 0,97 0,96 0,38



Tratamiento 4129,13 1 4129,13 122,65 0,0004

Error 134,67 4 33,67

Total 4263,79 5


Error: 33, 6667 gl: 4

Tratamiento Medias

1,00 1494,6 ºC A

2,00 1547,4 ºC B



tratamientos y se generaron dos rangos de significancia donde la Doble Densidad supera a

la Densidad Comercial porque la DD tardó más tiempo al cambiar de fase y la integral

térmica se encuentra en función de la duración de las fases fenológicas acumulando de esa

forma mayor cantidad de grados día sobre el ciclo ontogénico del cultivo.

Cuadro 20. Prueba de normalidad de la integral térmica.



RDUO Rendimiento 6 0,00 0,42 0,88 0,3295

34

El cuadro 20 muestra que los residuos del Rendimiento son normales, es decir tienen una

distribución normal con un p-valor de 0,33.

4.6. Rendimiento

En el siguiente gráfico se muestra el rendimiento que resultó de la totalidad de cada

tratamiento, en el que visualmente se aprecia que la Densidad Comercial sobrepasa a la

Doble Densidad.

Gráfico 7. Rendimiento total del experimento en los tratamientos DC y DD

En el grafico 7 se observa el rendimiento total por tratamientos de grano seco, donde la

Densidad Comercial tuvo un valor promedio de 10,06 t/ha mientras que la Doble Densidad

7,05 t/ha.

Estos valores se relacionan con los obtenidos en la ficha técnica del INIAP (2010), la

variedad Mishqui Sara reporta un rendimiento experimental de grano seco en un rango de

4,5 - 10,9 t/ha y con un promedio de 7,7 t/ha. Lo cual coincide con los resultados obtenidos

en este experimento.

También se puede mencionar que como consecuencia de las altas densidades de siembra

se da en la plantas una menor producción de grano en la mazorca, y si a ello le sumamos el

hecho de usar distanciamientos angostos se pone en riesgo la entrega de compuestos

elaborados para el llenado del grano, lo cual se traduce en la formación de granos más

livianos, produciendo una baja en los rendimientos (Cirilo, 2005).

0,00

2,00

4,00

6,00

8,00

10,00

12,00

t/h

a

Tratamientos

RENDIMIENTO TOTAL POR TRATAMIENTOS (t/ha)

DC DD

35

Gráfico 8. Número de mazorcas para los dos tratamientos por calidad

En relación a la calidad de las mazorcas (gráfico 8) muestra que el número total de mazorcas de primera calidad en DC fue de 355 superando a las de la DD con un total de 332. Para la segunda calidad en el tratamiento de DC hubo 513 mazorcas mientras que en DD se registró un total de 351 mazorcas y para la tercera calidad en DC un total de 277 mazorcas y para DD 421 mazorcas, ganando en número a las de DC. La reducción en el número de frutos o granos por mazorca lo explica Gardner et al., (1985), donde a medida que la densidad se aumenta se produce un mayor aborto de frutos. Eso reduce el rendimiento en grano al disminuir la cantidad de asimilados que el grano puede almacenar, lo que explica porque hubo más número de mazorcas de primera y de segunda en el tratamiento de Densidad Comercial. Dentro de un campo de cultivo con manejo agronómico homogéneo, la variabilidad de las propiedades químicas, biológicas y físicas del suelo usualmente conduce a diferencias en el crecimiento y desarrollo de las plantas, y por ende en el rendimiento del cultivo (Srinivasan, 2006; Rodríguez et al., 2008). Por otra parte el arreglo espacial de plantas y la densidad de siembra son prácticas de manejo que definen casi de manera rotunda la capacidad de la planta de llevar a cabo funciones fisiológicas como la absorción y uso de radiación solar, agua y nutrientes, las cuales se encuentran íntimamente relacionadas con el rendimiento del cultivo. (Kruk & Satorre, 2004).

Finalmente, al relacionar los valores del IAF y la TAN; los rendimientos en la DC fueron

mayores en cantidad y calidad, debido al incremento de foto asimilados por unidad de

superficie y unidad de tiempo.

En el siguiente cuadro se observa el análisis de la varianza realizado al rendimiento para conocer las diferencias significativas para los tratamientos, y también se realizó la prueba de Shapiro-Wilks para saber si los datos obtenidos tienen normalidad.

0

100

200

300

400

500

600

Primera Segunda Tercera

Nº

maz

orc

as

Calidad

NÚMERO DE MAZORCAS POR TRATAMIENTO

DC DD

36

Cuadro 21. Análisis de la varianza para el rendimiento.


Rendimiento t/ha 6 0,94 0,93 5,43



Tratamiento 13,62 1 13,62 63,20 0,0014

Error 0,86 4 0,22

Total 14,48 5


Error: 0, 2155 gl: 4

Tratamiento Medias

2,00 7,05 t/ha A

1,00 10,06 t/ha B



tratamientos y se generaron dos rangos de significancia, donde la Densidad Comercial

obtuvo mejores resultados en cuanto al rendimiento debido a que este tratamiento generó

mejor calidad de mazorca de primera y de segunda, y al momento de pesar el grado seco

superó a la Doble Densidad.

Cuadro 22. Prueba de normalidad del rendimiento.



RDUO Rendimiento 6 0,00 0,42 0,88 0,3295

El cuadro 22 muestra que los residuos del Rendimiento son normales, es decir tienen una


4.7. Eficiencia en el Uso de la Radiación

A continuación en el gráfico 10 se detalla la EUR tanto para DC y DD, así como también la RFAi de los dos tratamientos.

37

Gráfico 9. Eficiencia en el Uso de la Radiación y RFA para el tratamiento DC y DD

Los valores de la EUR varían entre zonas, principalmente por el tipo de vegetación

(composición específica, estructura y metabolismo fotosintético) y, dentro de una misma

zona, varía en función de las condiciones ambientales, principalmente la temperatura y el

agua disponible (Nouvellon et al., 2000; Bradford et al., 2005), similar al criterio de Otegui

et al., (1995) que adicionalmente incluye entre los factores que intervienen en la EUR, las

prácticas de manejo del cultivo.

En los siguientes dos cuadros se observa el análisis de la varianza realizada a la EUR para

verificar si entre tratamientos hay diferencias significativas o no, así como también se

efectúo la comprobación de la normalidad con una prueba de Shapiro-Wilks.

Cuadro 23. Análisis de la varianza para la EUR.


EUR g. m-2 MJ-1 6 0,95 0,94 5,43



Tratamiento 0,90 1 0,90 76,90 0,0009

Error 0,05 4 0,01

Total 0,95 5


Error: 0, 0118 gl: 4

Tratamiento Medias

2,00 1,61 g. m-2 MJ-1 A

1,00 2,39 g. m-2 MJ-1 B


2,39

1,61

-

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

202,18 210,12

g.m

-2M

J-1

RFAi (MJ/m2 * ciclo-1)

EUR (g/MJ)

DC DD

38


tratamientos donde se generaron dos rangos de significancia y se observa que la Densidad

Comercial aprovecha mejor la Eficiencia en el Uso de la Radiación que la Doble Densidad

al haber obtenido un mejor rendimiento.

Cuadro 24. Prueba de normalidad de la EUR.



RDUO EUR 6 0,00 0,10 0,89 0,3723

El cuadro 24 muestra que los residuos de la EUR son normales, es decir tienen una


En el siguiente cuadro se detallan estudios realizados en diferentes partes del continente y

cuál fue su la Eficiencia en el Uso de la Radiación:

Cuadro 25. Resumen EUR de otras investigaciones.

Coordenadas

Autor/es Año Ubicación/ país Latitud Altitud (msnm)

Maíz/Variedad EUR

(g. m-2 MJ-1)

Diáz et al. 2013 Cerrillo/México 19º 24’ N 2600 Amarillo Almoloya(1),

Cacahuacintle(2) y Cóndor(3)

(1) 0,32 (2) 0,42 (3) 0,31

Contreras et al.

2012 Toluca/México 19º 17’ 32” N 2607 Cóndor (1), H48 (2) y

H50 (3)

(1) 1,86 (2) 1,67 (3) 1,62

Faraldo et al. 2011 La

Pampa/Argentina 36° 26’ S 113 Zea mays L. 0,27

Hernández & Soto

2013 Mayabeque/Cuba 22°58′04″N 135 Zea mays L. 1,61

Si bien los datos mostrados corresponden a otras variedades de maíz, es importante

mostrar sus resultados, como una aproximación que explicaría el factor latitud en la

radiación solar utilizada por los cultivos; encontrándose valores superiores en bajas

latitudes, como es la ubicación de nuestro país.

4.8. Comparación entre experimentos realizados en el CADET

En el siguiente cuadro se detalla los resultados de algunas variables obtenidas en tres

ensayos realizados bajo el mismo tema pero en diferentes periodos. Se compararon los

resultados de Wendy Jiménez quien realizó su tesis en el periodo enero-mayo 2017, los

39

resultados de Santiago Estévez en el periodo febrero- junio 2017 y el presente experimento

bajo mi cargo Adriana Jiménez en el periodo septiembre 2018- marzo 2019.

Cuadro 26. Resumen de variables de los tres experimentos realizados en el CADET.

Wendy J. enero- mayo 2017

Santiago E. febrero-junio 2017

Adriana J. septiembre -marzo 2019

Variables DC DD DC DD DC DD

IT (grados/ día) (total) 1431,1 1474,7 1456,1 1497,9 1494,6 1547,4

Rendimiento ( t/ha) 3,16 2,31 2,33 1,96 10,06 7,05

RFAi (MJ m-2.ciclo -1) 176,08 177,05 183,44 211,03 202,18 210,12

EUR ( g. m-2 MJ-1) 1,79 1,30 1,27 0,93 2,39 1,61

Fenología (días) 182 186 181 183 172 178

En el cuadro 26 se observa que las variables en estudio presentan diferencias entre experimentos, debido a la época de siembra, así como por los diferentes elementos climáticos que influenciaron en los tres ensayos, corroborando lo señalado por Cárcova et al. (2003) quien menciona que la fecha de siembra puede alterar la eficiencia en la captura de radiación solar así como la duración del ciclo ontogénico, lo que puede provocar cambios en la producción de materia seca y del rendimiento del grano. No obstante de los valores encontrados producto de condiciones climáticas diferentes, dadas por las disimiles épocas de siembra, la tendencia de las variables en estudio, se mantienen.

El rendimiento en el presente experimento alcanzó todo el potencial de la variedad Mishqui Sara para los dos tratamientos, referido en la ficha técnica del INIAP (2010). Esto se puede explicar debido a la utilización del suelo que se dio para este experimento, en comparación con los otros dos ensayos realizados en el CADET (suelo siempre trabajado), en tanto que el suelo asignado a este experimento fue parte de un potrero, es decir un suelo relativamente descansado, y previa a la siembra se pudo registrar la presencia de lombrices, sirviendo como un indicador de un alto contenido de materia orgánica, esto se sustenta en lo que menciona Paustian et al., (1997) donde los sistemas de labranza ejercen efectos diferenciales en el rendimiento de los cultivos, en las características físicas, químicas e hidráulicas de los suelos. Bajo el sistema de labranza convencional, el uso del arado y rastra modifica la estructura de la capa superficial del suelo, la continuidad del espacio poroso y reduce el contenido de materia orgánica.

Por otro lado en el ensayo de Estévez (2017), existió un bajo porcentaje de emergencia debido a un anegamiento presente en esta fase, seguida de una alta incidencia de lluvias lo que produjo una pérdida en el rendimiento de su cultivo y por tanto también una disminución en el valor de la EUR, lo que contrasta con lo que dice Bergamaschi et al. (2006), que el cultivo del maíz está firmemente influenciado por el comportamiento de la precipitación y el déficit hídrico, que causa mayor impacto sobre el rendimiento del grano cuando ocurre la floración.

40

5. CONCLUSIONES

La presente investigación muestra mejores resultados de rendimiento en la Densidad

comercial, respecto a la Doble densidad, explicados por una disminución del Índice de

Área Foliar (IAF), una mayor Tasa de Asimilación Neta del cultivo, un incremento en la

Eficiencia en el Uso de la Radiación y adicionalmente, un incremento de la

disponibilidad energética (IT) durante las fases últimas fases fenológicas.

Las variables estudiadas en este experimento se deducen en la siguiente expresión:

Fenología IT IAF TAN Rendimiento EUR

Con el valor de la EUR alcanzado en este experimento, en contraste a otros estudios

realizados en sitios geográficamente diferentes, permite deducir, con cierta

aproximación, la influencia del factor latitud que implica la disponibilidad de una

mayor cantidad de radiación solar en bajas latitudes y su consecuente utilización por

parte de los cultivos.

Al comparar los ensayos realizados en el CADET, bajo una misma posición geográfica

del ensayo, la misma variedad de maíz e iguales procesos metodológicos, si bien la

época de siembra determina importantes diferencias en los valores de las variables, la

tendencia de éstas sigue el mismo patrón durante el ciclo ontogénico del cultivo;

exceptuando el incremento observado en el IAF en la investigación de Jiménez W.,

que ameritaría un particular análisis.

41

6. RECOMENDACIONES

Repetir el ensayo en diferentes localidades del país con el fin de obtener el

comportamiento de las variables, en particular la cantidad en la EUR.

Bajo similares condiciones ambientales, realizar una investigación con otra

variedad de maíz para conocer el comportamiento de las variables con el factor

genotípico.

Teniendo valores significativos de la EUR como los obtenidos en este experimento,

es importante realizar investigaciones similares con cultivos en asociación, que

potenciarían la producción agrícola en el país.

42

7. RESUMEN

Al ser el maíz uno de los principales cultivos en nuestro país debido a su consumo tanto

para humanos como para animales es necesario conocer las ventajas de la disponibilidad

energética que tiene este cultivo, por lo que con el objetivo de determinar la Eficiencia en

el Uso de la Radiación y otras variables de la influencia de la radiación, se impulsó la

presente investigación ubicada en el Campo Docente Experimental La Tola (CADET), a una

altitud de 1465msnm, para lo cual se trabajó con la variedad Mishqui Sara o INIAP 103, en

donde el factor en estudio es la densidad, así se propusieron dos densidades; la primera

0,80m * 0,25m considerada Densidad Comercial, por lo recomendado en la ficha técnica

del INIAP y la otra a 0,80m * 0,12m denominada Doble Densidad. Se utilizó un diseño

completamente al azar (DCA) con tres observaciones y se realizaron análisis de la varianza

para observar si existen diferencias significativas entre los tratamientos y pruebas de

normalidad, para las variables de Índice de Área Foliar, Tasa de Asimilación Neta,

Rendimiento y Eficiencia en el Uso de la Radiación. También se evaluaron las variables de

Fenología e Integral Térmica. Los dos tratamientos en estudio fueron sometidos a las

mismas prácticas culturales. Los resultados indican que en cuanto a fenología la Doble

Densidad retrasa su ciclo hasta alcanzar su madurez fisiológica en comparación con la

Densidad Comercial que es más precoz, para el Índice de Área Foliar la Densidad Comercial

es inferior a la Doble Densidad, por lo que este tratamiento es más eficiente en cuanto a

biomasa. La Tasa de Asimilación Neta en este estudio resultó ser irregular para los dos

tratamientos llegando desde la fase de Maduración lechosa en adelante a ser nula. En el

caso de la Integral Térmica la Densidad Comercial acumuló menor cantidad de

requerimiento de calor que la Doble Densidad, principalmente por el retraso en su

fenología. En cuanto al Rendimiento la Densidad Comercial superó a la Doble Densidad y

por tanto también obtuvo mejores resultados en la Eficiencia en el Uso de la Radiación. Así

se concluye que en materia seca la Doble Densidad produce mejores efectos, pero en

cuanto a duración del ciclo, rendimiento, TAN y Eficiencia en el Uso de la Radiación la

Densidad Comercial generó mejores resultados, por lo que la densidad de siembra si afecta

a la disponibilidad energética en maíz.

43

8. SUMMARY

As corn is one of the main crops in our country due to its consumption for both humans

and animals, it is necessary to know the advantages of energy availability that this crop has,

so that in order to determine the Efficiency in the Use of Radiation and other variables of

the influence of radiation, the present investigation located in the La Tola Experimental

Teaching Field (CADET) was promoted, at an altitude of 1465 meters above sea level, for

which the variety Mishqui Sara or INIAP 103 was worked on, where the factor under study

is density, so two densities were proposed; the first 0.80m * 0.25m considered Commercial

Density, as recommended in the INIAP data sheet and the other at 0.80m * 0.12m, called

Double Density. A completely randomized design (DCA) with three observations was used

and analysis of the variance was performed to observe if there are significant differences

between the treatments and normality tests, for the variables of Foliar Area Index, Net

Assimilation Rate, Yield and Efficiency in the Use of Radiation. The variables of Phenology

and Thermal Integral were also evaluated. The two treatments under study were subjected

to the same cultural practices. The results indicate that in terms of phenology, Double

Density delays its cycle until it reaches its physiological maturity in comparison with the

Commercial Density that is earlier, for the Foliar Area Index, Commercial Density is lower

than Double Density, so this treatment is more efficient in terms of biomass. The Net

Assimilation Rate in this study was found to be irregular for the two treatments reaching

from the Milky Maturation phase onwards to null. In the case of Thermal Integral,

Commercial Density accumulated a lower amount of heat requirement than Double

Density, mainly due to the delay in its phenology. Regarding Performance, Commercial

Density surpassed Double Density and therefore also obtained better results in the

Efficiency in the Use of Radiation. Thus it is concluded that in dry matter Double Density

produces better effects, but in terms of cycle length, yield, TAN and efficiency in the use of

radiation, commercial density generated better results, so the density of planting if it

affects the availability energy in corn.

44

9. REFERENCIAS

Aguilar, C. C., Escalante, E. J., Aguilar, M. I., Pérez, R. A. (2017). Crecimiento, rendimiento y

rentabilidad del maíz VS-535 en función del biofertilizante y nitrógeno. Ecosistemas

y Recursos Agropecuarios, vol. 4, núm. 12, septiembre-diciembre, 2017.

Universidad Juárez Autónoma de Tabasco Villahermosa, México. pp. 475-483.

Aguirre-Salado, C.A., J.R. Valdéz-Lazalde, G. Ángeles-Pérez, H.M. de los Santos-Posadas, y

A.I. Aguirre-Salado. (2011). Mapeo del Índice del Área Foliar y Cobertura Arbórea

Mediante fotografía Hemisférica y Datos SPOT5 HRG: Regresión y K-NN.

Agrociencia. 45: 105-119.

Álvarez, J. (2007). Revista sembrando. “El desarrollo del país en buenas manos”. BNF. 22-

23pp.

Andrade F H, M A Ferreiro. (1996). Reproductive growth of maize, sunflower and soybean

at different source levels during grain filling. Field Crops Res. 48:155-165.

Andrade, F. H., S.A. Uhart, G. G. Arguissain, and R. A. Ruiz. (1992). Radiation use efficiency

of maize grown in a cool area. Field Crop Res. 28: 345-354.

Báez, G. A. D; Chen, P.; Tiscareño-López, M. and Srinivasan, R. (2002). Using satellite and

field data with crop growth modeling to monitor and estimate corn yield in Mexico.

Crop Sci. 42(6): 1943-1949.

Bange, P., Hammer, L., Milroy, S., Rickert, K. (2000). Improving estimates of individual leaf

area of sunflower (Mejora de estimaciones del area de hoja individual del girasol).

Agronomy Journal. 92(1), 761-765. DOI: 10.2134/agronj20000.924761x

Beadle, C. L. (1988). Análisis del crecimiento vegetal. pp. 17-21. In: Técnicas en fotosíntesis

y bioproductividad. Traducido al español de la 2da edición en inglés. Patrocinada

por el programa ambiental de las naciones unidas (UNEP) y Colegio de

Postgraduados. Ed. Futura. Chapingo, México.

Beadle, C. L. (1993). Growth analysis. In Photosynthesis and Producction in a Changing

Environment (Analisis del crecimiento. En fotosintesis y produccion en un entorno

cambiante) 36-46. Springer Netherlands.

Bergamaschi, H.; Dalmago, G.A.; Comiran, F.; Bergonci, J.I.; Muller, A.; Franca, S.; Santos,

A.; Radin Biachi, C.B.; Pereira, P. (2006). Déficit hídrico y productividad en la cultura

do milho. Pesq. Agropec. Bras., 41 (2): 243-249.

Bonan, G. B. (1993). Importance of leaf área index and forest type when estimating

photosynthesis in boreal forests. Remote Sensing of Envoronment 43:303-314.

Bradford JB, Hickec JA, Lauenrothb WK. (2005). The relative importance oflight-use

efficiency modifications from environmental conditions and cultivation for

estimation of large-scale net primary productivity. Remote Sensing of Environment.

96: 246-255.

Burstall, L., and P.M. Harris. (1983). The estimation of percentage light interception from

leaf area index and percentage ground cover in potatoes. J. Agri. Sci. (Cambridge)

100:241-244.

45

Cabrerizo, C. (2012). “El maíz en la alimentación Humana”. Recuperado de:

http://www.infoagro.com.

Camacho, R. G., O. Garrido y M. G. Lima. (1995). Caracterización de nueve genotipos de

maíz (Zea mays L.), en relación al área foliar y coeficiente de extinción de luz. Sci.

Agric. 52: 294-298.

Cárcova J, L Borrás, M E Otegui. (2003). Ciclo ontogénico, dinámica del desarrollo y

generación del rendimiento y la calidad en maíz. In: Producción de Granos. Bases

Funcionales para su Manejo; Ed. Facultad de Agronomía, Universidad de Buenos

Aires. Buenos Aires, Argentina, pp: 132-157.

Castillo, A. M., G. I. Nikolskii, S. C. A. Ortiz, H. Vaquera H., B. G. Cruz, S. E. Mejía, y H. A.

González. (2007). Alteración de la fertilidad del suelo por el cambio climático y su

efecto en la productividad agrícola. Interciencia 32(6): 368-376.

Cirilo A., (2005). Distancia entre surcos: Criterios para su manejo en el cultivo de maíz. VIII

Congreso Nacional de Maíz. Rosario-Argentina. Pág: 433-434.

Criollo, H. (2000). Comportamiento del crecimiento del maíz (Zea mays L.) cultivado a

diferentes distancias de siembra. Revista de Ciencias Agrícolas. Pasto-Colombia.

De la Casa, A., G. Ovando, L. Bressanini, Á. Rodríguez y J. Martínez. (2007). Uso del índice

de área foliar y del porcentaje de cobertura del suelo para estimar la radiación

interceptada en papa. Agricultura Técnica (Chile) 67(1):78-85.

Degiovanni, V. (2010). Producción eco-eficiente del arroz en América Latina. Centro

Internacional de Agricultura Tropical (CIAT). Cali-Colombia.

Demetriades-Shaw, T.H., M. Fuchs, E.T. Kanemasu and I. Flitcroft. (1992). A note of caution

concerning the relationship between cumulated intercepted solar radiation and

crop growth. Agric. For. Meteorol. 58:193-207.

Demetriades-Shaw, T.H., M. Fuchs, E.T. Kanemasu and I. Flitcroft. (1994). Further

discussions on the relationship between cumulated intercepted solar radiation and

crop growth. Agric. For. Meteorol. 68:231-242.

Deryng D. Sacks WJ. Barford CC. Ramankutty N. (2011). Simulating the effects of climate

and agricultural management practices on global crop yield. Global Biogeochem.

Cycles, 25.

Díaz LE, Loeza-Corte JM, Campos-Pastelín JM, Morales-Rosales EJ, Domínguez-López A,

Franco-Mora O. (2013). Eficiencia en el uso de la radiación, tasa de asimilación neta

e integral térmica en función del fósforo en maíz (Zea mays L.). Agrociencia 47:135-

146.

Díaz, L. E., P. J. M. Campos, R. A. Morales, B. G. Salgado, V. A. Castillo, y G. H. Gil. (2012).

Ciencias Agrícolas Informa 21(2): 86-96.

Echarte, L.; Andrade, F.H. (2003). Harvest index stability of Argentinean hybrids released

between 1965 and 1993. Field Crops Res. 82:1-12.

Edwards, J.T., L.C. Purcell and E.D. Vories. (2005). Light interception and yield potential of

short-season maize (Zea mays L.) hybrids in the midsouth. Agron. J. 97:225-234.

http://www.infoagro.com/

46

Egüez, J., Pintado, P. (2010). Ficha técnica de la variedad de maíz blanco harinoso para

consumo humano.INIAP-103 “Mishqui Sara”. Cuenca-Azuay, Ecuador: INIAP,

Estación Experimental del Austro, Programa de Maíz.

Energía Solar. (2013). CIE (Corporación para la Investigación Energética). Recuperado de:

http://www.energia.org.ec/cie/?page_id=39

Escalante, E.J.A, Kohashi, S.J. (1993). El rendimiento y crecimiento del frijol. Manual para la

toma de datos. Colegio de Postgraduados, Montecillo. 84 p.

Evans, G. C. (1972). The cuantitative analysis of plant growth. Studies in ecology. Vol 1.

Black190 well Scientific Publication. London. pp 45 - 68.

Frank A.B. y Hofmann L. (1989). Relationship among grazing management, growing

degreedays, and morphological development for native grasses on the Northern

Great Plains. Journal of Range Management, 42, 199-202.

Gallo, K. P., and C. S. T. Daughtry. (1986). Techniques for measuring intercepted and

absorbed photosynthetically active radiation in corn canopies. Agron. J. 78: 752-

756.

Gallo, K.P., C.S.T. Daughtry and C.L. Wiegand. (1993). Errors in measuring absorbed

radiation and computing crop radiation use efficiency. Agron. J. 85:1222- 1228.

García, A. D., y López, C. (2002). Temperatura base y tasa de extensión foliar de maíz.

Fitotecnia. 25(4): 381-386.

García, J., (2003). Evaluación del crecimiento de dos ecotipos de lulo amazónico (Solanum

sessiliflorum Dunal) bajo tres ambientes en el piedemonte amazónico del Caquetá.

Posgrado en ciencias agrarias, Facultad de Agronomia. Universidad Nacional de

Colombia. p.63.

Gardner, F., P.; Brent P., R.; Mitchel R., L. (1990). Physiology of crop plants. Second Edition.

Iowa state University. AMES. USA. 208 p.

Gardner, F.P.; Brent Pearce, R; Mitchel, R.L. (1985). Carbon fixation by crop canopies. In:

Physiology of Crop Plants. Iowa State University Press. Pp. 31-57. Traducido por: J

Chiesa, S.F.Luque y M.G. Cantarero. Cereales y Oleaginosas. 2000.

Gordon, R., D.M. Brown, and M.A. Dixon. (1994). Nondestructive estimation of potato leaf

area index using a fish-eye radiometer. Potato Res. 37:393-402.

Gordon, R., D.M. Brown, and M.A. Dixon. (1997). Estimating potato leaf area index for

specific cultivars. Potato Res. 40:251-266.

Grupo semillas. (2012). “El Maíz en el Ecuador”. Recuperado de:

http://www.ecuadorxporta.org/htm/index.htm.

Haferkamp M.R., Macneil M.D. y Grings E.E. (2005). Predicting Nitrogen Content in the

Northern Mixed-Grass Prairie. Rangelalld Ecology & Management, 58, 155-160.

Hashemi-Dezfouli, A., and S. J. Herbert. (1992). Intensifying plant density response of corn

with artificial shade. Agron. J. 84:547-555.

Hunt, R. (1978). Plant Growth Analysis. Studies in Biology No. 96. Edward Arnold Publishers,

London.

http://www.energia.org.ec/cie/?page_id=39

http://www.ecuadorxporta.org/htm/index.htm

47

Hunt, R. (1982). Plant growth curves. The functional approach to plant growth analysis.

Edward Arnold Publishers, Ltd. London. 248 p.

INIAP. (2000). Proyecto PROMSA “Manejo de los Recursos Genéticos de Maíz en la Sierra

del Ecuador”. Programa de Maíz. EESC. Quito-Ecuador. 1-3pp.

INTA. (2012). “Fenología del maíz”. Recuperado de: http://riap.inta.gov.ar.

Jonckheere, I., S. Fleck, K. Nackaerts, B. Muys, P. Coppin, M. Weiss, and F. Baret. (2004).

Review of methods for in situ leaf area index determination. Part I. Theories, sensors

and hemispherical photography. Agric. For. Meteorol. 121:19-35.

Jones VP. Hilton R. Brunner JF. Bentley WJ. Alston DG. Barrett B. Van Steenwyk RA., Hull

LA. Walgenbach JF. Coates WW. Smith TJ. (2013). Predicting the emergence of the

codling moth, Cydia pomonella (Lepidoptera: Tortricidae), on a degree-day scale in

North America. Pest Management. Science. 69, 1393–1398.

Jones, G. H. (1992). Plants and Microclimate. A Quantitative Approach to Environmental

Plant Physiology. Second edition. Cambridge University Press. Cambridge, Great

Britain. 428 p.

Jouglet J.P., Bernard-Brunet J. y Dubost M. (1982). Phénologie de quelques especes de

pelouses subalpines du Brianconnais. Fourrages, 92, 67-90.

Kadaja, J. and H. Tooming. (2004). Potato production model based on principle of maximum

plant productivity. Agric. For. Meteorol. 127:17-33

Kantolic, A. G., and G. A. Slafer. (2001). Photoperiod sensitivity after flowering and seed

number determination in indeterminate soybean cultivars. Field Crops Res. 72: 109-

118.

Karlen, D. L., and C. R. Camp. (1985). Row spacing, plant population and water management

effects on corn in the Atlantic Coastal Plain. Agr. J. 77: 711-715.

Kooman, P.L., M. Fahem, P. Tegera and A.J. Haverkort. (1996). Effects of climate on

different potato genotypes. 1. Radiation interception, total and tuber dry matter

production. Europ. J. Agronomy 5:193-205.

Korva, J.T. (1996). Grids in ground cover measurements. Potato Res. 39:533-540.

Korva, J.T., and G.A. Forbes. (1997). A simple and lowcost method for leaf area

measurement of detached leaves. Exp. Agric. 33:65-72.

Kruk B., & Satorre E., (2004). Densidad y arreglo espacial del cultivo en Producción de

Granos. Bases funcionales para su manejo. Editorial Satorre.

Langvatn R., Albon S.D., Burkey T. y Clutton-Brock T.H. (1996). Climate, plant phenology

and variation in age of first reproduction in a temperate herbivore, Journal of

Animal Ecology, 65, 653-670.

Lee E A, M Tollenaar. (2007). Physiological basis of successful breeding strategies for maize

grain yield. Crop Sci. 47 (Suppl. 3): S202-S215.

Lindquist, J.L., T.J. Arkebauer, D.T. Walters, K.G. Cassman and A. Dobermann. (2005). Maize

radiation use efficiency under optimal growth conditions. Agron. J. 97:72-78.

http://riap.inta.gov.ar/

48

Liu, J., J.R. Miller, E. Pattey, D. Haboudane, I.B. Strachan and M. Hinther. (2004). Monitoring

crop biomass accumulation using multi-temporal hyperspectral remote sensing

data. IEEE, 1637-1640.

LIucchesi, A.A. (1987). Fatores da produção vegetal. In: CASTRO, P.R.C.; FERREIRA, S.O.;

YAMADA, T. (Ed.). Ecofisiologia da produção agrícola. Piracicaba: Associação

Brasileira para Pesquisa da Potassa e do Fosfato, 1987, p.l-ll.

Loomis, R.S. and J.S. Amthor. (1999). Yield potential, plant assimilatory capacity, and

metabolic efficiencies. Crop Sci. 39:1584-1596.

Lorenzetti, M. C. y Pandolfi, A. M. (1987). Modelli biometeorologici per la soia. Annalli della

Facoltá di Agraria, XLI: 129-144. Perugia.

Maddonni, G.; Otegui, M.E. (2001). Plant population density, row spacing and hybrid effects

on maize canopy architecture and light attenuation. Field Crops Research 71:183-

193.

Maroto, J. (1998). “Horticultura herbácea especial”. 4ta Edición. Ediciones Mundi Prensa.

Madrid-España. 589-593 pp.

McMaster GS. Wilhelm WW. (1997). Growing degree-says: one equation, two

interpretations. Agricultural and Forest Meteorology. 87, 291-300.

Millard, P., G.G. Wright, M.J. Adams, R.V. Birnie, and P. Withworth. (1990). Estimation of

light interception and biomass of the potato (Solanum tuberosum L.) from reflection

in the red and near-infrared spectral bands. Agric. For. Meteorol. 53:19-31.

Monsi, M. and T. Saeki. (2005). On the factor light in plant communities and its importance

for matter production. Annals of Botany 95: 549-567.

Monteith, J.L. (1977). Climate and the efficiency of crop production. Britain. Phil. Trans. R.

Soc. Lond. p. 277- 294.

Monteith, J.L. (1994). Validity of the correlation between intercepted radiation and

biomass. Agric. For. Meteorol. 68:213-220.

Morales, R. E. J., E. J. A. Escalante, y S. J. A. López. (2009). Biomasa y rendimiento de frijol

con potencial ejotero en unicultivo y asociado con girasol. Rev. Chapingo Ser. Hortic.

15(1): 33–39.

Moser, G., D. Hertel, y C. Leuschner. (2007). Altitudinal change in LAI and stand leaf biomass

in tropical Montane forest: a transect shady (study) in Ecuador and a pan-tropical

meta-analysis. Ecosystems 10, 924-935.

Nobel, P. S. (1991). Physicochemical and Environmental Plant Physiology. Academic Press,

Inc. Los Angeles, Calif. pp: 345-392.

Nouvellon Y, Lo seen D, Rambal S, Bégué A, Moran MS, Kerr Y, Qi J. (2000). Time course of

radiation use efficiency in a shortgrass ecosystem: consequencesfor remotely

sensed estimation of primary production. Remote Sensing ofEnvironment, 71:43-

55.

Olivas, P.C., S.F. Oberbaceur, D.B. Clark, D.A. Clark, M.G. Ryan, J.J. O´Brien, y H. Ordoñez.

(2013). Comparison of direct and indirect methods for assessing leaf area index

49

across a tropical rain forest landscape. Agricultural and Forest Meteorology

177:110-116.

Orozco-Vidal J. A., Arturo Palomo-Gil , Emiliano Gutiérrez-Del Río , Armando Espinoza

Banda y Vicente Hernández-Hernández. Dosis de nitrógeno y su efecto en la

producción y distribución de biomasa de algodón transgénico. Terra

Latinoamericana 26: 29-35.

Otegui M. E, M G Nicolini, R A Ruiz, P Dodds. (1995). Sowing date effects on grain yield

components for different maize genotypes. Agron. J. 87:29-33.

Pandolfi, A., y Pitzalis M.,. (1977). Effetto della temperatura sul primo sottoperiodo di

alcune varietá di riso [Efecto de la temperatura en el primer periodo subperiodo de

algunas variedades de arroz]. Ecología Agraria, 15 (2), 117-128.

Paustian, K.; Andrén, O.; Janzen, H.H.; Lal, R.; Smith, P.; Tian, G.; Tiessen, H.; Van Noordwijk,

M.; Woomer, P.L. (1997). Agricultural soils as a sink to mitigate CO2 emissions. Soil

Use Management, 13 (4): 230-244.

Pearcy, R. W., J. Ehleringer, H. A. Mooney, and P. W. Rundel. (1994). Plant Physiological

Ecology. Chapman & Hall. Great Britain. 457 p.

Peduzzi, A., R.H. Wynne, T.H: Fox, R.F. Nelson, y V.A. Thomas. (2012). Estimating leaf area

index in intensively managed pine plantations using airborne laser scanner data

Forest Ecology and Management 270: 54-65.

Ralphs M.H., Gardner D.R., Turner D.L., Pfister J.A y Thacker E. (2002). Predicting toxicity of

tall larkspur (Delphinium barbeyi): measurement of the variation in alkaloid

concentration among plants and among years. Journal of Chemical Ecology, 28,

2327-2341.

Revelo, M. (2006). Proyecto de prefactibilidad para la comercialización de maíz (En linea).

Recuperado de:

http://repositorio.ute.edu.ec/bitstream/123456789/6982/1/27776_1.pdf

Rivetti, R. A. (2007). Producción de maíz bajo diferentes regímenes de riego

complementario en Río Cuarto, Córdoba, Argentina. II. Producción de materia seca.

Rev. Fac. Cienc. Agrar. 38(2): 25-36.

Rodríguez, A., A. de la Casa, R. Accietto, L. Bressanini, y G. Ovando. (2000). Determinación

del área foliar en papa (Solanum tuberosum L., var. Spunta) por medio de

fotografías digitales conociendo la relación entre el número de pixeles y la altura de

adquisición. Rev. Bras. Agrometeorol. 8:215-221

Rodríguez, J., A.M. González, F.R. Leiva y L. Guerrero. (2008). Fertilización por sitio

específico en un cultivo de maíz (Zea mays L.) en la Sabana de Bogotá. Agronomía

Colombiana 26(2): 308-321.

Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología (SENAMHI). (2011). Manual de

observaciones fenológicas. Perú. (En línea). Recuperado de:

https://www.senamhi.gob.pe/load/file/01401SENA-11.pdf

Shibles, R. M., and C. R. Weber. (1965). Leaf area, solar radiation interception, and dry

matter production by soybeans. Crop Sci. 5:575- 578.

https://www.senamhi.gob.pe/load/file/01401SENA-11.pdf

50

SICA. 1999. Maíz Amarillo duro, Recuperado de:

http://www.sica.gov.ec/agronegocios/biblioteca/convenio%20MAG%201

1CA/productos/maíz_mag. PDF.

Sinclair, T.R. and R.C. Muchow. (1999). Radiation use efficiency. Adv. in Agron. 65:215-265.

Soto, F; Plana, R; Hernández, N. 2009. Influencia de la temperatura en la duración de las

fases fenológicas del trigo harinero (Triticum aestivum ssp. ativum) y triticale

(Titicum secale Wttmack) y su relación con el rendimiento. Cultivos Tropicales

30(3):32-36.

Srinivasan, A. (2006). Precision agriculture: an overview. pp. 3-15. In: Srinivasan, A. (ed.).

Handbook of precision agriculture principles and applications. The Haworth Press

Inc., New York. 704 p.

Taiz, L., and E. Zeiger. (2002). Plant Physiology. Sinauer. U.S.A.pp: 145-150.

Valentinuz, O.R.; Tollenaar, M. (2006). Effect of genotype, nitrogen, plant density and row

spacing on the area-per- Agron. J. 98:94-99.

Vega C.R.C.; Andrade, F.H.; Sadras, V.O. (2001). Reproductive partitioning and sed set

efficiency in soybean, sunflower and maize. Field Crop Res. 72:165- 173.

Watson, D.J. (1947). Comparative physiological studies in the growth of field crops. I.

Variation in net assimilation rate and leaf area between species and varieties, and

within and between years. Ann. Bot-London 11, 41-76.

Wells, R. (1991). Soybean growth response to plant density: Relationships among canopy

photosynthesis, leaf area and light interception. Crop Sci. 31: 755-761.

Williams, W. A., R. S. Loomis, and C. R. Lepley. (1965). Vegetative growth of corn as affected

by population density. I. Productivity in relation to interception of solar radiation.

Crop Sci. 5: 211-215.

Wilstermann A. Vidal S. (2013) Western corn rootworm egg hatch and larval development

under constant and varying temperatures. Journal of Pest Science 86: 419–428.

Yánez, C. (2010). “Manual de producción de maíz para pequeños agricultores y

agricultoras”. FAO, INAMHI, MAG. Proyecto de emergencia para la rehabilitación

Agroproductiva de la Sierra del Ecuador. FAO/TCP/ECU/3101 (E). Quito-Ecuador. 23

p.

Yang, W., B. Tan, D. Huang, M. Rautiainen, N. V. Shabanov, Y. Wang, J. L. Privette, K.F.

Huemmrich, R. Fensholt, I. Sandholt, M. Weiss, D. E. Ahl, S. T. Gower, R. R. Nemani,

Y. Knyazikhin, y R.B. Myneny. (2006). MODIS leaf area index products: from

validation to algorithm improvement. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 44:1885-

1898.

Yoshida, 5. (1972). “Physiological Aspect of Grain Yield”, en Annual Review of Plant

Physiology. Palo Alto. 3 (23):67-437 p.

51

10. ANEXOS

Anexo 1. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de emergencia del tratamiento de Densidad Comercial.

Fase: EMERGENCIA

Fecha Temperatura

Diaria (°C) Temperatura

Base (°C) Temperatura

Acumulada (°C)

06-oct-18 15,3 7,5 7,8

07-oct-18 15,8 7,5 8,3

08-oct-18 15,0 7,5 7,5

09-oct-18 14,5 7,5 7,0

10-oct-18 15,2 7,5 7,7

11-oct-18 15,5 7,5 8,0

12-oct-18 15,4 7,5 7,9

13-oct-18 14,5 7,5 7,0

14-oct-18 16,1 7,5 8,6

15-oct-18 17,1 7,5 9,6

16-oct-18 16,9 7,5 9,4

17-oct-18 15,9 7,5 8,4

18-oct-18 15,5 7,5 8,0

19-oct-18 16,2 7,5 8,7

20-oct-18 16,7 7,5 9,2

21-oct-18 16,8 7,5 9,3

22-oct-18 15,3 7,5 7,8

23-oct-18 15,6 7,5 8,1

24-oct-18 15,3 7,5 7,8

25-oct-18 16,3 7,5 8,8

26-oct-18 17,5 7,5 10,0

27-oct-18 16,1 7,5 8,6

28-oct-18 16,8 7,5 9,3

29-oct-18 15,7 7,5 8,2

30-oct-18 17,3 7,5 9,8

31-oct-18 15,9 7,5 8,4

INTEGRAL TÉRMICA 219,2

Anexo 2. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de prefloración del tratamiento de Densidad Comercial.

Fase: PREFLORACIÓN

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

01-nov-18 15,1 7,5 7,6

02-nov-18 14,9 7,5 7,4

03-nov-18 14,7 7,5 7,2

04-nov-18 15,0 7,5 7,5

52

05-nov-18 15,1 7,5 7,6

06-nov-18 17,1 7,5 9,6

07-nov-18 17,5 7,5 10,0

08-nov-18 17,3 7,5 9,8

09-nov-18 15,9 7,5 8,4

10-nov-18 16,6 7,5 9,1

11-nov-18 16,4 7,5 8,9

12-nov-18 15,1 7,5 7,6

13-nov-18 17,0 7,5 9,5

14-nov-18 16,7 7,5 9,2

15-nov-18 16,7 7,5 9,2

16-nov-18 16,1 7,5 8,6

17-nov-18 16,9 7,5 9,4

18-nov-18 15,0 7,5 7,5

19-nov-18 16,6 7,5 9,1

20-nov-18 16,5 7,5 9,0

21-nov-18 15,8 7,5 8,3

22-nov-18 16,3 7,5 8,8

23-nov-18 17,1 7,5 9,6

24-nov-18 15,6 7,5 8,1

25-nov-18 17,1 7,5 9,6

26-nov-18 14,7 7,5 7,2

27-nov-18 14,3 7,5 6,8

28-nov-18 15,7 7,5 8,2

29-nov-18 14,7 7,5 7,2

30-nov-18 14,5 7,5 7,0

01-dic-18 16,2 7,5 8,7

02-dic-18 15,7 7,5 8,2

03-dic-18 14,6 7,5 7,1

04-dic-18 13,8 7,5 6,3

05-dic-18 15,8 7,5 8,3

06-dic-18 15,0 7,5 7,5

07-dic-18 15,8 7,5 8,3

08-dic-18 14,7 7,5 7,2

09-dic-18 16,5 7,5 9,0

10-dic-18 15,9 7,5 8,4

11-dic-18 15,5 7,5 8,0

12-dic-18 16,3 7,5 8,8

13-dic-18 15,9 7,5 8,4

14-dic-18 16,5 7,5 9,0

15-dic-18 16,7 7,5 9,2

16-dic-18 16,7 7,5 9,2

17-dic-18 15,9 7,5 8,4

18-dic-18 16,0 7,5 8,5

19-dic-18 15,7 7,5 8,2

20-dic-18 15,5 7,5 8,0

53

21-dic-18 15,7 7,5 8,2

22-dic-18 15,5 7,5 8,0

23-dic-18 16,0 7,5 8,5

24-dic-18 17,7 7,5 10,2

25-dic-18 16,8 7,5 9,3

26-dic-18 17,8 7,5 10,3

27-dic-18 17,2 7,5 9,7

28-dic-18 18,0 7,5 10,5

29-dic-18 16,0 7,5 8,5

30-dic-18 16,1 7,5 8,6


Anexo 3. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de panojamiento del tratamiento de Densidad Comercial.

Fase: PANOJAMIENTO

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

31-dic-18 15,9 7,5 8,4

01-ene-19 16,8 7,5 9,3

02-ene-19 17,6 7,5 10,1

03-ene-19 17,3 7,5 9,8

04-ene-19 18,1 7,5 10,6

05-ene-19 16,8 7,5 9,3

06-ene-19 14,6 7,5 7,1

07-ene-19 14,6 7,5 7,1


Anexo 4. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de aparición de estigmas del tratamiento de Densidad Comercial.

Fase: APARICIÓN DE ESTIGMAS

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

08-ene-19 13,7 7,5 6,2

09-ene-19 15 7,5 7,5

10-ene-19 13,9 7,5 6,4

11-ene-19 15,5 7,5 8

12-ene-19 15,3 7,5 7,8

13-ene-19 14,8 7,5 7,3

14-ene-19 15,5 7,5 8

15-ene-19 15,5 7,5 8

16-ene-19 15,3 7,5 7,8

17-ene-19 17 7,5 9,5

18-ene-19 16,6 7,5 9,1

54

19-ene-19 17 7,5 9,5

20-ene-19 16,3 7,5 8,8

21-ene-19 17,6 7,5 10,1

22-ene-19 18,1 7,5 10,6

23-ene-19 17,3 7,5 9,8

24-ene-19 17,2 7,5 9,7

25-ene-19 17,3 7,5 9,8

26-ene-19 16,9 7,5 9,4

27-ene-19 16,6 7,5 9,1

28-ene-19 16,6 7,5 9,1

29-ene-19 17,1 7,5 9,6

30-ene-19 16 7,5 8,5


Anexo 5. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración lechosa del tratamiento de Densidad Comercial.

Fase: MADURACIÓN LECHOSA

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

31-ene-19 16,3 7,5 8,8

01-feb-19 16,5 7,5 9,0

02-feb-19 17,3 7,5 9,8

03-feb-19 17,0 7,5 9,5

04-feb-19 16,7 7,5 9,2

05-feb-19 17,7 7,5 10,2

06-feb-19 16,7 7,5 9,2

07-feb-19 17,0 7,5 9,5

08-feb-19 16,7 7,5 9,2

09-feb-19 16,1 7,5 8,6

10-feb-19 17,0 7,5 9,5

11-feb-19 17,3 7,5 9,8

12-feb-19 18,1 7,5 10,6

13-feb-19 17,2 7,5 9,7

14-feb-19 16,7 7,5 9,2

15-feb-19 16,5 7,5 9,0

16-feb-19 17,0 7,5 9,5

17-feb-19 17,4 7,5 9,9


55

Anexo 6. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración cérea del tratamiento de Densidad Comercial.

Fase: MADURACIÓN CÉREA

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

18-feb-19 16,5 7,5 9,0

19-feb-19 15,5 7,5 8,0

20-feb-19 16,5 7,5 9,0

21-feb-19 17,0 7,5 9,5

22-feb-19 16,7 7,5 9,2

23-feb-19 16,6 7,5 9,1

24-feb-19 13,7 7,5 6,2

25-feb-19 16,0 7,5 8,5

26-feb-19 16,7 7,5 9,2

27-feb-19 17,0 7,5 9,5

28-feb-19 16,1 7,5 8,6

01-mar-19 15,4 7,5 7,9


Anexo 7. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración córnea del tratamiento de Densidad Comercial.

Fase: MADURACION CORNEA

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

02-mar-19 16,0 7,5 8,5

03-mar-19 15,8 7,5 8,3

04-mar-19 16,1 7,5 8,6

05-mar-19 16,3 7,5 8,8

06-mar-19 16,9 7,5 9,4

07-mar-19 16,1 7,5 8,6

08-mar-19 16,5 7,5 9,0

09-mar-19 16,9 7,5 9,4

10-mar-19 16,2 7,5 8,7

11-mar-19 16,5 7,5 9,0

12-mar-19 16,7 7,5 9,2

13-mar-19 15,8 7,5 8,3

14-mar-19 16,9 7,5 9,4

15-mar-19 17,0 7,5 9,5

16-mar-19 17,3 7,5 9,8

17-mar-19 17,9 7,5 10,4

18-mar-19 16,5 7,5 9,0

19-mar-19 14,9 7,5 7,4

20-mar-19 16,8 7,5 9,3

21-mar-19 16,4 7,5 8,9

56

22-mar-19 14,7 7,5 7,2

23-mar-19 15,5 7,5 8,0

24-mar-19 15,5 7,5 8,0

25-mar-19 16,0 7,5 8,5

26-mar-19 17,0 7,5 9,5


Anexo 8. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de emergencia del tratamiento de Doble Densidad.

Fase: EMERGENCIA

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

04-oct-18 16,3 7,5 8,8

05-oct-18 16,1 7,5 8,6

06-oct-18 15,3 7,5 7,8

07-oct-18 15,8 7,5 8,3

08-oct-18 15,0 7,5 7,5

09-oct-18 14,5 7,5 7,0

10-oct-18 15,2 7,5 7,7

11-oct-18 15,5 7,5 8,0

12-oct-18 15,4 7,5 7,9

13-oct-18 14,5 7,5 7,0

14-oct-18 16,1 7,5 8,6

15-oct-18 17,1 7,5 9,6

16-oct-18 16,9 7,5 9,4

17-oct-18 15,9 7,5 8,4

18-oct-18 15,5 7,5 8,0

19-oct-18 16,2 7,5 8,7

20-oct-18 16,7 7,5 9,2

21-oct-18 16,8 7,5 9,3

22-oct-18 15,3 7,5 7,8

23-oct-18 15,6 7,5 8,1

24-oct-18 15,3 7,5 7,8

25-oct-18 16,3 7,5 8,8

26-oct-18 17,5 7,5 10,0

27-oct-18 16,1 7,5 8,6

28-oct-18 16,8 7,5 9,3

29-oct-18 15,7 7,5 8,2

30-oct-18 17,3 7,5 9,8


57

Anexo 9. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de prefloración del tratamiento de Doble Densidad.

Fase: PREFLORACIÓN

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

31-oct-18 15,9 7,5 8,4

01-nov-18 15,1 7,5 7,6

02-nov-18 14,9 7,5 7,4

03-nov-18 14,7 7,5 7,2

04-nov-18 15,0 7,5 7,5

05-nov-18 15,1 7,5 7,6

06-nov-18 17,1 7,5 9,6

07-nov-18 17,5 7,5 10,0

08-nov-18 17,3 7,5 9,8

09-nov-18 15,9 7,5 8,4

10-nov-18 16,6 7,5 9,1

11-nov-18 16,4 7,5 8,9

12-nov-18 15,1 7,5 7,6

13-nov-18 17,0 7,5 9,5

14-nov-18 16,7 7,5 9,2

15-nov-18 16,7 7,5 9,2

16-nov-18 16,1 7,5 8,6

17-nov-18 16,9 7,5 9,4

18-nov-18 15,0 7,5 7,5

19-nov-18 16,6 7,5 9,1

20-nov-18 16,5 7,5 9,0

21-nov-18 15,8 7,5 8,3

22-nov-18 16,3 7,5 8,8

23-nov-18 17,1 7,5 9,6

24-nov-18 15,6 7,5 8,1

25-nov-18 17,1 7,5 9,6

26-nov-18 14,7 7,5 7,2

27-nov-18 14,3 7,5 6,8

28-nov-18 15,7 7,5 8,2

29-nov-18 14,7 7,5 7,2

30-nov-18 14,5 7,5 7,0

01-dic-18 16,2 7,5 8,7

02-dic-18 15,7 7,5 8,2

03-dic-18 14,6 7,5 7,1

04-dic-18 13,8 7,5 6,3

05-dic-18 15,8 7,5 8,3

06-dic-18 15,0 7,5 7,5

07-dic-18 15,8 7,5 8,3

08-dic-18 14,7 7,5 7,2

09-dic-18 16,5 7,5 9,0

58

10-dic-18 15,9 7,5 8,4

11-dic-18 15,5 7,5 8,0

12-dic-18 16,3 7,5 8,8

13-dic-18 15,9 7,5 8,4

14-dic-18 16,5 7,5 9,0

15-dic-18 16,7 7,5 9,2

16-dic-18 16,7 7,5 9,2

17-dic-18 15,9 7,5 8,4

18-dic-18 16,0 7,5 8,5

19-dic-18 15,7 7,5 8,2

20-dic-18 15,5 7,5 8,0

21-dic-18 15,7 7,5 8,2

22-dic-18 15,5 7,5 8,0

23-dic-18 16,0 7,5 8,5

24-dic-18 17,7 7,5 10,2

25-dic-18 16,8 7,5 9,3

26-dic-18 17,8 7,5 10,3

27-dic-18 17,2 7,5 9,7

28-dic-18 18,0 7,5 10,5

29-dic-18 16,0 7,5 8,5

30-dic-18 16,1 7,5 8,6

31-dic-18 15,9 7,5 8,4

01-ene-19 16,8 7,5 9,3


Anexo 10. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de panojamiento del tratamiento de Doble Densidad.

Fase: PANOJAMIENTO

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

02-ene-19 17,6 7,5 10,1

03-ene-19 17,3 7,5 9,8

04-ene-19 18,1 7,5 10,6

05-ene-19 16,8 7,5 9,3

06-ene-19 14,6 7,5 7,1

07-ene-19 14,6 7,5 7,1

08-ene-19 13,7 7,5 6,2

09-ene-19 15,0 7,5 7,5


59

Anexo 11. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de aparición de estigmas del tratamiento de Doble Densidad.

Fase: APARICIÓN DE ESTIGMAS

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

10-ene-19 13,9 7,5 6,4

11-ene-19 15,5 7,5 8

12-ene-19 15,3 7,5 7,8

13-ene-19 14,8 7,5 7,3

14-ene-19 15,5 7,5 8

15-ene-19 15,5 7,5 8

16-ene-19 15,3 7,5 7,8

17-ene-19 17 7,5 9,5

18-ene-19 16,6 7,5 9,1

19-ene-19 17 7,5 9,5

20-ene-19 16,3 7,5 8,8

21-ene-19 17,6 7,5 10,1

22-ene-19 18,1 7,5 10,6

23-ene-19 17,3 7,5 9,8

24-ene-19 17,2 7,5 9,7

25-ene-19 17,3 7,5 9,8

26-ene-19 16,9 7,5 9,4

27-ene-19 16,6 7,5 9,1

28-ene-19 16,6 7,5 9,1

29-ene-19 17,1 7,5 9,6

30-ene-19 16 7,5 8,5

31-ene-19 16,3 7,5 8,8

01-feb-19 16,5 7,5 9

02-feb-19 17,3 7,5 9,8


Anexo 12. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración lechosa del tratamiento de Doble Densidad.

Fase: MADURACIÓN LECHOSA

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

03-feb-19 17,0 7,5 9,5

04-feb-19 16,7 7,5 9,2

05-feb-19 17,7 7,5 10,2

06-feb-19 16,7 7,5 9,2

07-feb-19 17,0 7,5 9,5

08-feb-19 16,7 7,5 9,2

09-feb-19 16,1 7,5 8,6

10-feb-19 17,0 7,5 9,5

60

11-feb-19 17,3 7,5 9,8

12-feb-19 18,1 7,5 10,6

13-feb-19 17,2 7,5 9,7

14-feb-19 16,7 7,5 9,2

15-feb-19 16,5 7,5 9,0

16-feb-19 17,0 7,5 9,5

17-feb-19 17,4 7,5 9,9

18-feb-19 16,5 7,5 9,0

19-feb-19 15,5 7,5 8,0

20-feb-19 16,5 7,5 9,0

21-feb-19 17,0 7,5 9,5

22-feb-19 16,7 7,5 9,2


Anexo 13. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración cérea del tratamiento de Doble Densidad.

Fase: MADURACIÓN CÉREA

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

23-feb-19 16,6 7,5 9,1

24-feb-19 13,7 7,5 6,2

25-feb-19 16,0 7,5 8,5

26-feb-19 16,7 7,5 9,2

27-feb-19 17,0 7,5 9,5

28-feb-19 16,1 7,5 8,6

01-mar-19 15,4 7,5 7,9

02-mar-19 16,0 7,5 8,5

03-mar-19 15,8 7,5 8,3

04-mar-19 16,1 7,5 8,6

05-mar-19 16,3 7,5 8,8

06-mar-19 16,9 7,5 9,4


Anexo 14. Cálculo de la Integral Térmica para la fase de maduración córnea del tratamiento de Doble Densidad.

Fase: MADURACION CORNEA

Fecha Temperatura



Acumulada (°C)

07-mar-19 16,1 7,5 8,6

08-mar-19 16,5 7,5 9,0

09-mar-19 16,9 7,5 9,4

10-mar-19 16,2 7,5 8,7

11-mar-19 16,5 7,5 9,0

61

12-mar-19 16,7 7,5 9,2

13-mar-19 15,8 7,5 8,3

14-mar-19 16,9 7,5 9,4

15-mar-19 17,0 7,5 9,5

16-mar-19 17,3 7,5 9,8

17-mar-19 17,9 7,5 10,4

18-mar-19 16,5 7,5 9,0

19-mar-19 14,9 7,5 7,4

20-mar-19 16,8 7,5 9,3

21-mar-19 16,4 7,5 8,9

22-mar-19 14,7 7,5 7,2

23-mar-19 15,5 7,5 8,0

24-mar-19 15,5 7,5 8,0

25-mar-19 16,0 7,5 8,5

26-mar-19 17,0 7,5 9,5

27-mar-19 16,7 7,5 9,2

28-mar-19 16,9 7,5 9,4

29-mar-19 15,3 7,5 7,8

30-mar-19 16,5 7,5 9,0


Anexo 15. Proceso para la obtención de materia seca según el método del disco.

1. Recolección de muestras 2. Obtención disco de la parte central de la hoja

62

3. Peso de disco en fresco 4. Peso de la hoja en fresco

5. Colocación de muestras en la estufa 6. Peso de disco y hoja, materia seca

Anexo 16. Obtención de datos mediante el equipo sensor QSO-S-PAR.

63

Anexo 17. Proceso fenológico del cultivo desde la siembra hasta la cosecha.

Semilla utilizada en el experimento 0 días, Siembra

14 días 21 días

42 días 57 días

64

72 días

85 días 93 días

104 días 118 días

65

136 días

167 días 183 días

Anexo 18. Clasificación de mazorcas por su calidad, tratamiento de Densidad Comercial.

66

Anexo 19. Clasificación de mazorcas por su calidad, tratamiento de Doble Densidad.

Anexo 20. Número de mazorcas por calidad y por tratamientos.

Calidad Densidad Comercial

OBSERVACIÓN PRIMERA SEGUNDA TERCERA TOTAL MAZORCAS

1 120 149 96 365

2 134 184 100 418

3 101 180 81 362

TOTAL 355 513 277 1145

Calidad Doble Densidad

OBSERVACIÓN PRIMERA SEGUNDA TERCERA TOTAL MAZORCAS

1 112 124 166 402

2 120 113 120 353

3 100 114 135 349

TOTAL 332 351 421 1104

Anexo 21. Secamiento final del rendimiento (foto solo hace referencia a la tercera calidad de los dos tratamientos).

Densidad Comercial

67

Doble Densidad

Anexo 22. Peso del rendimiento del tratamiento de Densidad Comercial (kg).

1º Observación 2º Observación 3º Observación

Anexo 23. Peso del rendimiento del tratamiento de Doble Densidad (kg).

1º Observación 2º Observación 3º Observación

68

Anexo 24. Resumen de variables para los dos tratamientos.

Resumen - DENSIDAD COMERCIAL

FASE IT IAF RSG

(W/m2) RFAi

(MJ/m2*d) Rendimiento

(g/m2) EUR

(g/MJ)

EMERGENCIA 219,2 0,101 5603,81 101,73

PREFLORACIÓN 509,5 3,2417 4969,95 188,60

PANOJAMIENTO 71,7 4,1640 6735,86 271,56

APARICIÓN DE ESTIGMAS 199,6 4,5834 5636,96 231,14

MADURACIÓN LECHOSA 170,2 5,3304 5483,06 229,46

MADURACIÓN CEREA 103,7 3,6118 4900,93 191,48

MADURACIÓN CORNEA 220,7 2,7758 5578,39 201,32

Total 1494,6 202,18 483 2,39

Resumen - DOBLE DENSIDAD

FASE IT IAF RSG

(W/m2) RFAi

(MJ/m2*d) Rendimiento

(g/m2) EUR

(g/MJ)

EMERGENCIA 228,2 0,85 5633,20 103,47

PREFLORACIÓN 535,6 5,1954 5063,74 211,28

PANOJAMIENTO 67,7 6,2354 5682,32 241,21

APARICIÓN DE ESTIGMAS 213,5 7,6642 5788,32 248,34

MADURACIÓN LECHOSA 187,3 6,3580 5228,44 222,25

MADURACIÓN CEREA 102,6 5,7229 5248,99 221,26

MADURACIÓN CORNEA 212,5 4,6606 5425,14 223,04

Total 1547,4 210,12 338,3 1,61

Anexo 25. Prácticas agrícolas realizadas al experimento.

Aplicación de fertilizante 10-30-10 y urea.

69

Riego por inundación

Control de plagas

universidad central del ecuador facultad de ciencias ... · jimÉnez pÉrez, para optar por el...

Documents