Scielo RSS <![CDATA[Agriscientia]]> http://www.scielo.org.ar/rss.php?pid=1668-298X20100001&lang= vol. 27 num. 1 lang. <![CDATA[SciELO Logo]]> http://www.scielo.org.ar/img/en/fbpelogp.gif http://www.scielo.org.ar <![CDATA[<b><i>Bases for the segregation of Argentine bread wheat by quality</i></b>: <b><i>effects of cultivar, location, year and their interactions</i></b>]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100001&lng=&nrm=iso&tlng= Regularmente se analiza la producción triguera argentina para conocer su calidad industrial, pero no se comparan formalmente los efectos del cultivar, localidad, año y sus interacciones. El objetivo de este estudio fue cuantificar la magnitud de los efectos de esos factores. Durante tres campañas se realizaron experimentos, en cuatro localidades con ocho cultivares. Se evaluaron peso medio del grano, peso hectolítrico, rendimiento de harina, gluten húmedo, gluten seco, gluten index, concentración de proteína, variables alveográficas, absorción de agua y volumen de pan. Se calculó un índice para definir grupos de calidad. Para comparar el efecto de cada factor, se calculó su coeficiente de variación. Para la mayoría de las variables, los factores presentaron diferencias significativas (P=0,05), los efectos de localidad y año fueron tanto o más importantes que el de cultivar, y la interacción localidad × año fue la de mayor magnitud. La clasificación en grupos de calidad fue afectada por la localidad y el efecto de la localidad cambió entre años. Los resultados justifican incluir la localidad para definir protocolos de producción y para clasificar cultivares y la producción triguera argentina.<hr/>Regularly, quality analyses of Argentine wheat production are performed in order to know its industrial quality. These analyses are insufficient to compare effects of cultivar, location, year and their interactions. The aim of this work is to quantify the effects of these factors. Eight cultivars were grown in four Argentine locations during three cropping seasons. Ten quality traits were evaluated: mean weight of grain, hectolitric weight, flour yield, wet gluten, dry gluten, gluten index, protein concentration, alveographic variables, water absorption, bread volume. A wheat quality index was calculated and quality groups were established. Coefficient of variation was calculated in order to compare the effect of each factor. For most variables studied, significant differences for each factor (P=0.05) were found .The location and year effects on quality traits were so important or more so than the cultivar effect. The most important interaction effect was location x year. The classification in quality groups was affected by location. Thus, location inclusion in wheat classification would be justified to define production protocols and to classify cultivars and Argentine wheat production. <![CDATA[<b><i>Evaluation of a statistical forecasting method for the soil water condition in the Argentinean pampas region</i></b>]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100002&lng=&nrm=iso&tlng= Una de las herramientas disponibles para el monitoreo de sequías y excesos de humedad en el suelo es el índice estandarizado de precipitación (SPI). Desde hace 3 años se ha implementado una metodología de monitoreo y predicción estadística mensual del SPI en la región pampeana de la Argentina. El objetivo de este trabajo fue hacer una evaluación de esos pronósticos. En primer lugar, se describen la metodología de cálculo del SPI y los aspectos considerados para emitir los pronósticos. Luego se presentan los resultados de la evaluación mediante tablas de contingencia. Se obtuvo un porcentaje de acierto en la categoría del SPI pronosticada del 78%, a nivel general para toda la región, y un coeficiente de contingencia de 0,65.<hr/>One of the available tools for monitoring soil dryness and excessive wetness is the Standarized Precipitation Index (SPI). Three years ago, a methodology for monitoring and monthly statistical prediction of the SPI in the Pampas region of Argentina was put into operation. The aim of this paper is to evaluate these forecasts. First, the SPI calculation methodology is described, and so are those aspects taken into account in order to issue the forecasts. Then, some results of the evaluation by means of contingence tables are shown. Considering the whole region, the percentage of success for the predicted SPI category was 78 % and the contingence coefficient was 0.65. <![CDATA[<b><i>Bayesian estimation of (co) variance components in Argentinian Brangus for carcass traits using the FCG algorithm</i></b>]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100003&lng=&nrm=iso&tlng= Se emplearon los datos de 2273 toritos y vaquillonas Brangus para estimar las heredabilidades (h²) y las correlaciones aditivas y ambientales de caracteres de calidad de carne medidos por ultrasonido. Los registros provenían del programa de evaluación genética de la Asociación Argentina de Brangus. Los caracteres medidos fueron el área del ojo del bife (AOB), el marmoreado (MB), la grasa dorsal (GD) y la grasa de cadera (GC). La edad media de los animales al momento de la medición fue 641 días en machos y 685 días en hembras. Los parámetros genéticos y ambientales fueron estimados mediante un algoritmo bayesiano conjugado. Los valores estimados de h² fueron 0,22, 0,16, 0,12 y 0,21, para AOB, GD, CC y MB, respectivamente. En términos generales, las estimaciones de las correlaciones genéticas y ambientales se encontraron cercanas a la cifra media de la literatura. Si bien los valores estimados de h² fueron inferiores al promedio de la investigación realizada en vacunos para carne, la variabilidad encontrada es suficiente como para que la respuesta a la selección por estos caracteres - empleando predicciones de los valores de cría calculadas con los parámetros estimados - sea moderadamente efectiva.<hr/>Data on 2273 Brangus young bulls and heifers were used to estimate heritabilities (h²) and genetics and environmental correlations for ultrasound carcass measures. Records were from the genetic evaluation program of Asociación Argentina de Brangus. Traits measured were rib-eye area (AOB), marbling (MB), back-fat thickness (GD), and hip-fat thickness (GC). Average ages of measure were 641 days in males and 685 in females. The genetic and environmental dispersion parameters were estimated by a conjugate Bayesian algorithm (FCG). Estimates of h² were 0,22, 0,16, 0,12, and 0,21, for AOB, GD, CC, and MB, respectively. In general, estimates of genetic and environmental correlations were close to the average published values. Even tough estimates of h² were below the average of published estimates for beef cattle, the additive genetic variation found in the current study would lead to a moderate response to selection - using predictions of breeding value that are calculated with the estimate parameters. <![CDATA[<b><i>Features available of winter cold to sweet cherry north areas of the province of Mendoza, Argentina</i></b>]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100004&lng=&nrm=iso&tlng= La carencia de frío invernal afecta la calidad y reduce los rendimientos de los frutales de carozo. Los cerezos poseen fuertes exigencias de frío invernal. La acumulación de unidades de frío Utah modificada (UFUM) que presentan las zonas estudiadas, San Martín y Junín, varía a través de los años. En tales áreas el cultivo del cerezo aún no se ha difundido. Junín posee un valor medio de 884 UFUM, mientras que en San Martín es de 816 UFUM, suficiente sólo para variedades de requerimientos bajos. El 95% de los ciclos invernales oscilaron de 459 a 1310 para Junín y de 390 a 1241 UFUM para San Martín. En ambos departamentos sólo el 45% de los años se alcanzan las 900 UFUM, mientras que la probabilidad de cumplir 900 UFUM es 57% y 41% para Junín y San Martín respectivamente. La probabilidad de 1200 UFUM es de sólo 8 y 5% para Junín y San Martín respectivamente. Este estudio establece bases que deberían ser consideradas para el desarrollo de proyectos de producción de cerezas en áreas con baja disponibilidad de frío y sin experiencia en el cultivo. Además, permitiría seleccionar las variedades más adaptadas y desarrollar una zonificación para el cultivo.<hr/>The lack of winter chilling has an effect on fruit quality and yield in stone fruits. Sweet cherry trees have strong winter chilling demands. The accumulation of modified Utah chill units (MUCU) observed in these areas, San Martín and Junín, is variable. In these areas, the cultivation of the sweet cherry tree has not spread yet. Junín shows a mean of 884 MUCU, meanwhile San Martín has 816 MUCU, just enough for low requirement varieties. However, 95% of winters oscillated between 459 and 1310 MUCU for Junín, and 390 to 1241 MUCU for San Martín. In both areas only 45% of the years reaches 900 MUCU, while probabilities to fulfill 900 MUCU are 57% and 41% for Junín and San Martín respectively. The probability of 1200 MUCU is 8% and 5% for Junín and San Martín. This study establishes the basis that should be considered for sweet cherry development projects in areas with low chilling availability and no experience in crop production. Moreover, it allows to select more adapted varieties and to develop crop zoning. <![CDATA[<b><i>Winter chill availability estimation for sweet cherries in northern Mendoza province, Argentina</i></b>]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100005&lng=&nrm=iso&tlng= Durante el reposo invernal los frutales de clima templado deben estar expuestos a bajas temperaturas para satisfacer sus necesidades de frío. La disponibilidad de frío varía entre regiones y entre años, y puede ser insuficiente para los cerezos. Por lo tanto cuando se desea incorporar el cultivo del cerezo a nuevas regiones se debe conocer previamente la disponibilidad de frío invernal. Los objetivos del presente estudio fueron: desarrollar un pronóstico para estimar la disponibilidad de frío invernal y calcular la probabilidad de satisfacer una determinada demanda de frío del año en curso. Los modelos mostraron que el porcentaje de variabilidad explicado de las unidades de frío Utah modificado en las fechas de referencias (UFUM FR) varía entre 50 y 87% para Junín y entre 50 y 86% para San Martín. La probabilidad que posee Junín de alcanzar el valor medio de 884 unidades de frío Utah Modificado (UFUM) es 28%, mientras el valor medio de San Martín es 816 UFUM y su probabilidad es 16%. El pronóstico de frío invernal permitirá al productor evaluar los riesgos que posee su plantación de experimentar daños por falta de frío invernal y eventualmente ejecutar medidas correctivas.<hr/>During the winter rest, fruit trees of temperate zones should be exposed to low temperatures in order to satisfy their chilling requirements. Chill availability varies through regions and years, and this may be insufficient for cherry trees. Therefore, when farmers want to incorporate new areas, they should be acquainted with winter chilling availability beforehand. The objectives of this study were: to develop a prognosis to estimate the amount of winter chilling and to calculate the probability of satisfying the amount of chilling requirement of any given year. Models showed that the proportion explained by modified Utah chill units at reference date (MUCU RD) varied between 50 to 87% for Junín and 50 to 86% for San Martín. For Junín, the probability to reach an average value of 884 chill units Utah modified (MUCU) is 28%, whereas the average value for San Martín is 816 MUCU and its probability correspond to 16%. The winter chill prognosis will allow the producer evaluates the risks which has its plantation suffer damage due to lack of winter chill and eventually implement corrective measures. <![CDATA[<b><i>Leaf area estimation in wheat plants suffering several kinds of abiotic stress</i></b>]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100006&lng=&nrm=iso&tlng= En trigo, es posible estimar el área de las hojas (AF) utilizando el producto del largo, el ancho de la lámina (LxA) y un coeficiente de proporcionalidad (b m). Sin embargo, no hay información sobre la posibilidad de usar el mismo valor del coeficiente para estimar el área en plantas que sufren estrés hídrico, lumínico o nutricional. Para estudiar este punto se realizaron dos experimentos en los cuales se aplicó sequía, sombreo y deficiencias de N y P a plantas de trigo. El coeficiente b m se calculó a partir de la regresión lineal entre AF y LxA y fue similar entre las plantas control y aquellas que sufrieron sequía o deficiencias de N o P, pero fue distinto en plantas sombreadas. El mayor valor de b m en las plantas sombreadas se debió a una mayor proporción del sector medio de la lámina, definido por su forma rectangular. La validación de la posibilidad de usar el b m del control para estimar AF en plantas estresadas se realizó por regresión lineal entre el AF medida y calculada. Se concluye que puede usarse el mismo coeficiente b m para estimar el AF en plantas no estresadas y en plantas que sufren sequía o deficiencias de N o P. El uso del mismo valor del coeficiente b m en plantas sombreadas llevó a una subestimación del AF, la que fue más pronunciada a medida que aumentó el sombreo.<hr/>In wheat, leaf area (LA) can be estimated as the product between length, maximum blade width (LxW) and a proportionality coefficient b m. However, it is unknown whether this coefficient is the same in stressed and non stressed plants. In order to study this, two experiments in which drought, shading and N and P deficiencies were applied to wheat plants were performed. The b m coefficient was calculated by linear regression between LA and LxW. The coefficient was similar in control plants as compared to those suffering wilting or N or P-deficiency, but different in shaded plants. The greater b m in shaded plants was due to an increased proportion of the central section of the blade, defined by its rectangular form. Validation of the possibility of using b m of the control to estimate LA in stressed plants was performed by linear regression between measured and calculated LA. It is concluded that the same b m coefficient can be safely used to calculate LA from LxW in non-stressed plants and in those suffering drought or N or P-deficiency. The use of the same coefficient value in shaded plants produced an underestimation of LA, which was more pronounced as shading increases. <![CDATA[<b><i>Models for non-destructive leaf area estimation of two cassava (</i></b><b>Manihot esculenta<i> crantz) cultivars in Argentina</i></b>]]> http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100007&lng=&nrm=iso&tlng= 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 = ß0 + ß1.LP(cm) +ß2.SLC(cm² ) ß3.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.<hr/>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 = ß0 + ß1.PL(cm) +ß2.CLA(cm² )+ ß3.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.