Models for non-destructive leaf area estimation of two cassava (Manihot esculenta crantz) cultivars in Argentina

摘要

La medición del área foliar (AF) en mandioca es difícil de realizar, ya que sus hojas poseen lóbulos particularmente irregulares que precisan procedimientos meticulosos y lentos, y se requieren instrumentos sofisticados y costosos. El objetivo de esta investigación fue ajustar y evaluar modelos estadísticos predictivos para estimar, de manera simple y precisa, el AF de dos cultivares de mandioca cultivados en Corrientes, Argentina. En las diferentes muestras se determinaron las dimensiones lineales y el peso seco de las hojas. Se ajustaron ecuaciones de regresión lineal múltiple para estimar el AF mediante el método de selección de variables stepwise para dos cultivares de mandioca. El modelo seleccionado por su buen ajuste y precisión para estimar el área foliar fue: AF = ??0 + ??1.LP(cm) +??2.SLC(cm2 ) ??3.ΣLL(cm) , el cuál está basado en dimensiones no destructivas y de fácil medición. Dicho modelo requiere de diferentes estimaciones de sus parámetros para cada cultivar. Los resultados obtenidos en el presente estudio demuestran que bajo las condiciones de evaluación, el área foliar puede ser estimada usando simples mediciones lineales, como ser la longitud del pecíolo, la sumatoria de la longitud de los lóbulos y la superficie del lóbulo central para ambos cultivares. Palabras clave: Dimensiones foliares; Raíces reservantes; Regresión lineal múltiple. Models for non-destructive leaf area estimation of two cassava (Manihot esculenta crantz) cultivars in Argentina. SUMMARY It is difficult to make the measurement of the cassava leaf area (LA) due to the irregular shape of the lobes which need meticulous, time consuming and tedious methods and demand sophisticated and expensive instruments. The aim of this research was to adjust and to evaluate simple and precise statistical predictive models in order to estimate the LA of two cassava cultivars grown in Corrientes, Argentina. In the different samples, leaves linear dimensions and leaf dry weight were determinated. Lineal regression equations for two cassava cultivars were tested to estimate LA though the stepwise variable selection method. The model selected due to its goodness of fit and precision to estimate LA was: LA = ??0 + ??1.PL(cm) +??2.CLA(cm2 )+ ??3.ΣLL(cm) , based on non-destructive and easy to measure dimensions. This model needs different estimations of the parameters for each cultivar. The results obtained in this research showed that under the evaluated conditions and for both cultivars, leaf area might be estimated using simple linear measurements, as petiole length, sum total of lobes length and central lobe area. Key words: Leaf dimensions; Storage roots; Multiple lineal regression. Fecha de recepción: 27/04/09; fecha de aceptación: 05/01/10 INTRODUCCIÓN La mandioca (Manihot esculenta Crantz) constituye el principal componente energético en la dieta de más de 600 millones de personas de las regiones tropicales del mundo. Las raíces tuberosas de esta planta almacenan carbohidratos y son utilizadas como hortaliza, para la extracción industrial de su fécula y para la alimentación animal. La Argentina es el país más austral entre los productores de mandioca de América del Sur, y en la provincia de Corrientes se concentra el 10% de la producción nacional (SAGPyA, 2003). La tasa de crecimiento de este cultivo, la tasa de engrosamiento de raíces (Cunha Alves, 2002) y el rendimiento final están fuertemente correlacionados con el área foliar (AF). La medición directa del AF requiere instrumentos sofisticados, costosos, de poca accesibilidad (Bhatt & Chanda, 2003) y el procedimiento demanda considerable tiempo, lo que se constituye en una limitación importante para su realización. Sin embargo, el AF estimada a través de los modelos predictivos es uno de los parámetros más importantes en la evaluación del crecimiento de las plantas, y su adecuada determinación resulta de fundamental importancia para la correcta interpretación de los procesos fisiológicos del crecimiento y del desarrollo del cultivo (Ascencio, 1985; Bhatt& Chanda, 2003; Demirsoy, 2009). Además, permite especificar directamente el índice de área foliar a través de las distintas fases fenológicas y calcular numerosos índices de eficiencia del cultivo (Gardner et al., 1985), de importancia en estudios ecofisiológicos que permiten sentar las bases de la generación del rendimiento de un material genético determinado en interacción con un ambiente dado. Es por ello que resulta sumamente útil y práctico poder contar con ecuaciones que per