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Agriscientia

On-line version ISSN 1668-298X

Agriscientia vol.27 no.1 Córdoba Jan./June 2010

 

ARTÍCULOS

Fundamentos para la clasificación del trigo argentino por calidad: efectos del cultivar, la localidad, el año y sus interacciones

Abbate, P.E.; F. Gutheim, O. Polidoro, H.J. Milisich y M. Cuniberti

P.E. Abbate. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Estación Experimental Agropecuaria (EEA) Balcarce, CC 276, 7620, Balcarce, Bs. As., Argentina. F. Gutheim. Chacra Experimental Miramar, Ministerio de Asuntos Agrarios, CC 35, 7607, Miramar, Bs. As., Argentina. O. Polidoro. INTA, EEA Pergamino, CC 31, 2700, Pergamino, Bs. As., Argentina. H.J. Milisich. INTA, EEA Paraná, Ruta 11, km 12.5, 3101, Paraná, Bs. As., Argentina. M. Cuniberti. INTA, EEA Marcos Juárez, CC 21, 2580, Marcos Juárez, Córdoba, Argentina. Correspondencia a P.E. Abbate: pabbate@balcarce.inta.gov.ar

RESUMEN

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.

Palabras clave: Trigo; Calidad; Efecto cultivar; Efecto localidad; Efecto año; Interacción cultivar x ambiente.

Bases for the segregation of Argentine bread wheat by quality: effects of cultivar, location, year and their interactions.

SUMMARY

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.

Key words: Wheat; Quality; Cultivar effect; Location effect; Year effect; Cultivar x environment interaction.

Fecha de recepción: 27/10/09;
fecha de aprobación: 14/06/10

INTRODUCCIÓN

Existe una necesidad creciente de tener consistencia y certidumbre en la calidad del trigo por parte de la industria y exportadores (Otamendi, 2004). Para los molineros y panaderos la consistencia en la calidad del grano es importante, ya que evita cambios en los procesos industriales. Para los exportadores, conocer y mantener la calidad les permitiría lograr mejores precios y más mercados.

Los factores que tienen mayor influencia en la variación de la calidad comercial e industrial (molinera y panadera) de trigo son, por un lado, la disponibilidad de nitrógeno y el nivel de rendimiento (García et al., 2001), y por otro lado las temperaturas y precipitaciones durante el llenado del grano (Triboi et al., 2000). A fin de cuantificar el efecto del cultivar, la Resolución 7/2003 (Artículo 4°) de la ex Secretaría de Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimentos de Argentina (SAGPyA) establece la conformación de un Índice de Calidad como base para el Sistema de Clasificación de Variedades de Trigo (SAGPyA, 2003a). A tal fin, se aplica un índice de calidad de trigo (ICT) desarrollado en la Argentina (Miranda y Salomón, 2001; PRONACATRI, 2006) que aún no ha sido aprobado oficialmente. Este índice se calcula como la suma ponderada de las siguientes variables: peso hectolítrico, porcentaje de proteína en grano, porcentaje de gluten húmedo, relación rendimiento de harina/ceniza del grano, fuerza de la masa (W), estabilidad farinográfica y volumen de pan. Actualmente, el Comité de Cereales de Invierno de la Comisión Nacional de Semillas (CONASE) clasifica a los nuevos cultivares de trigo en tres grupos de calidad (GC), por comparación con cultivares de referencia, sin que se hayan definido rangos del ICT para cada uno de estos grupos: el GC 1 corresponde a los cultivares correctores, aptos para panificación industrial; el GC 2 incluye a los cultivares para panificación tradicional, aptos para fermentaciones largas mayores a 8 horas mientras que en el GC 3 se incluyen los cultivares para panificación directa con fermentaciones cortas menores de 8 horas (PRONACATRI, 2006).

Anualmente se realizan informes de calidad de trigo dentro de cada región, los de mayor continuidad son el de la región central del país (de la EEA Marcos Juárez del INTA) y el del sur bonaerense (de la Chacra Integrada Barrow). También se producen anualmente informes que cubren todas las subregiones trigueras, como el informe "Trigo Argentino, Informe Institucional sobre su Calidad" generado por la SAGPyA, el Servicio Nacional de Sanidad y Calidad Agroalimentaria (SENASA), el INTA y numerosas instituciones privadas que colaboran con el muestreo y análisis. Otro informe de alcance nacional es el de cosecha de la empresa Granotec Argentina S.A. y más recientemente el de la empresa Guarner Argentina S.A. Regularmente se compara la calidad de los cultivares a partir de los datos de la Red de Ensayos Comparativos de Variedades de Trigo (RET) coordinada por el Instituto Nacional de Semillas (INASE). Sin embargo, en esos análisis la calidad de los cultivares se evalúa por medio de muestras compuestas de varias localidades y no todos los años se evalúan los mismos cultivares, por los cual no se puede comparar la magnitud de los efectos del cultivar, la localidad, el año y sus interacciones, ya que no se discriminan todos estos factores. Ocasionalmente se ha analizado la estabilidad de la calidad a través de ambientes (años o localidades), a partir de datos sin repeticiones de cada cultivar, dentro de cada experimento (Calzolari y Polidoro, 2004; Cuniberti et al., 2004; Gutheim y Abbate, 2007). Si bien ese tipo de análisis puede ser razonable como primera aproximación, al no contarse con repeticiones de parcelas el error experimental incluirá el efecto del ambiente y de la interacción cultivar x ambiente, por lo cual la conclusión obtenida puede resultar viciada si la interacción cultivar x ambiente es alta.

Los objetivos de este trabajo fueron cuantificar la magnitud de los efectos del cultivar, la localidad, el año y sus interacciones sobre la calidad, a fin de mejorar: 1) la clasificación de los cultivares por calidad y propósito de uso, 2) la clasificación de la producción de trigo con el propósito de aumentar la gama de calidades ofrecidas y prever su abastecimiento y 3) la definición de protocolos de producción de trigo con calidad diferenciada. Estos objetivos se enmarcan dentro del Programa Nacional de Calidad de Trigo (PRONACATRI), creado por Resolución 334/2003 de la SAGPyA de la República Argentina (SAGPyA, 2003b).

MATERIALES Y MÉTODOS

Durante las campañas 2003/04, 2004/05 y 2005/06 se realizaron cuatro experimentos por año en las localidades de Marcos Juárez, Paraná, Pergamino y Balcarce. Cada experimento incluyó un total de ocho cultivares de trigo, cuatro de ciclo largo (Klein Sagitario, Buck Arriero, Klein Escorpión, Relmo INIA Tijetera) y cuatro de ciclo corto (Klein Proteo, Buck Brasil, PROINTA Gaucho y PROINTA Granar). Dentro de cada ensayo, los cultivares fueron agrupados de acuerdo con su ciclo en dos fechas de siembra (las más adecuadas para cada localidad). Los experimentos fueron conducidos en secano, siguiendo un manejo similar al de la RET de trigo de cada localidad, con control químico de malezas y fertilización nitrogenada y fosfatada similar o superior a la usual de cada localidad. El tamaño de las parcelas fue generalmente de siete surcos de 5 m de largo distanciados a 0,20 m entre sí. El grano fue cosechado mecánicamente. El diseño estadístico de cada experimento fue en bloques completos aleatorizados con tres repeticiones.

Los análisis de calidad comercial, molinera y panadera fueron realizados sobre una muestra de grano de cada parcela en el Laboratorio de Calidad Industrial de Cereales y Oleaginosas de la Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez del INTA. Las variables obtenidas fueron peso medio del grano (PMG, mg), peso hectolítrico (PH, kg hl-1), rendimiento de harina (RHAR, %), gluten húmedo (GLUH, %), gluten seco (GLUS, %), gluten index (GLUI%), concentración de proteína (PROT, %), variables alveográficas (P, L, G, W, P/G, P/L, IE), absorción de agua (AA, %) y volumen de pan (VOLP, cm3). El ICT (Miranda y Salomón, 2001) se calculó a partir de los valores medidos de PH, RHAR, PROT, GLUH, W y VOLP. Como la estabilidad farinográfica no fue medida, se asumió que no fue limitante (>17 min). Además, se asumió que el porcentaje de cenizas (no medido) fue de 0,6%, valor correspondiente al promedio obtenido por Granotec para nueve subregiones trigueras durante 7 años (rango de variación: 0,5 a 0,8%). Para evaluar la estabilidad de los GC entre localidades, los datos del ICT de cada parcela se clasificaron siguiendo dos criterios:

Criterio 1: es un criterio de clasificación relativo, equivalente al utilizado para clasificar los cultivares. Debido a que el ICT varía con el ambiente, los nuevos cultivares de trigo que se presentan a inscripción se clasifican comparando su ICT con el de cultivares de GC conocido (PRONACATRI, 2006). Es decir, no se aplican valores absolutos del ICT para decidir a que GC pertenece un cultivar (o cada dato particular de ese cultivar). Dado que en los experimentos no se contó con testigos de cada GC, se tomó como referencia la media general del experimento (i.e., la media de todas las repeticiones y cultivares, dentro de cada localidad y año) y se establecieron límites para definir cada uno de los GC como desvíos respecto de la media:

donde dijkl es el desvío de una observación respecto de la media (), ICTijkl es el índice de calidad de trigo para la l-ésima observación del cultivar k en la localidad j en el año i, y es la media del ICT de la localidad j en el año i (i.e., la media de cada experimento). Los límites de los desvíos para cada CG (i.e., los valores 4,2 y -3,3) son promedios de 6 años y cuatro subregiones trigueras calculados a partir del reporte del PRONACATRI (2006).

Criterio 2: es un criterio de clasificación absoluto, que corresponde al punto de vista de un comprador (usuario) de la producción; en tal caso, los límites para cada GC se establecieron como valores absolutos y no como desvíos respecto de un valor (o cultivar) de referencia:

Los límites para cada GC (i.e., los valores 49,2 y 41,6) son promedios de 6 años y cuatro subregiones trigueras, calculados a partir del reporte del PRONACATRI (2006).

Para ambos criterios de clasificación se construyó una tabla de contingencia de localidad x GC, para cada cultivar, que se analizó por medio de la prueba de χ2.

Un análisis de varianza (ANVA) se realizó combinando localidades y años como factores fijos (Annicchiarico, 2002); las fuentes de variación consideradas fueron, por lo tanto: cultivar, localidad, año y sus interacciones (cultivar × localidad, cultivar × año, localidad × año y cultivar × localidad × año). Para cada fuente de variación se calculó la suma de cuadrados de tipo III con el procedimiento GLM del programa SAS. Para comparar el grado de variación de cada fuente, se siguió un criterio similar al de Yan et al. (2000). A tal fin se calculó el coeficiente de variación porcentual (CV) para cada fuente de variación (cultivar, localidad, año o sus interacciones), como:

donde el subíndice i denota la fuente de variación, SCi es la suma de cuadrados, GLi son los grados de libertad, es la media de la fuente de variación, xij es la j-ésima observación correspondiente a la media y n es el número total de observaciones. El CV así calculado no es aditivo; i.e., la suma de los CV debido a todas las fuentes de variación de una variable no tiene por qué ser 100%. No obstante, el CV permite comparar el grado de variación originado por cada fuente de variación, independientemente de la unidad de medición.

RESULTADOS

En la Tabla 1 se presentan las medias de cada variable. El ANVA mostró que todas las fuentes de variación generaron diferencias estadísticamente significativas (P≤0,05) (Tabla 1). Solamente el efecto año no fue significativo para determinar la AA (P=0,11).

Tabla 1. Valores promedio para las variables analizadas a través de cultivares, localidades y años, y el nivel de significancia de las fuentes de variación del análisis de varianza. Las variables y sus unidades se detallan en Materiales y Métodos

a Nivel de significancia para cada fuente de variación del análisis de varianza; * = P ≤ 0,05; ** = P ≤ 0,001; ns = diferencia no significativa.

El efecto del cultivar fue altamente significativo para todas las variables (Tabla 1) y mayor al 50% en 9 de las 17 variables analizadas (Figura 1). Las variables que presentaron una mayor influencia del cultivar fueron las alveográficas (P/L > P/G > L > P > W, con valores de CV entre 83 y 177%), seguidas por las de gluten: GLUS y GLUH, con CV entre 65 y 67%. El efecto del cultivar fue numéricamente mayor al de localidad y al de año en solamente siete variables: GLUH, GLUS, GLUI, L, G, P/L y VOLP (Figura 1).


Figura 1. Coeficiente de variación porcentual respecto de la media (calculado según la Ecuación 4), de los efectos principales (cultivar, localidad y año) para las variables de calidad estudiadas (las variables y sus unidades se detallan en Materiales y Métodos).

La influencia de la localidad resultó siempre altamente significativa (Tabla 1) y mayor a 100% para P/L, P/G y P. El efecto de localidad fue numéricamente mayor al de cultivar y año simultáneamente, para siete de las variables (PMG, P, W, P/G, IE, AA e ICT), y mayor al efecto del cultivar en 10 variables (Figura 1).

El año tuvo influencia significativa en 16 de las 17 variables (Tabla 1), pero sólo cinco mostraron efectos debidos al año mayores al 50%: P/L > P/G > IE > L > GLUS (Figura 1). El año fue el mayor efecto para definir los valores de PROT, PH y RHAR, y superó al efecto del cultivar en IE.

La interacción localidad × año fue siempre altamente significativa (Tabla 1) y la más importante de las interacciones, especialmente en las variables alveográficas (Figura 2); ya que superó el 50% en nueve de las variables estudiadas. Para seis de las 17 variables (GLUH, GLUS, L, G, P/G y P/L), esta interacción tuvo un efecto numéricamente mayor que el del cultivar, localidad o año. Para las variables mencionadas, esta interacción resultó claramente cruzada, por lo tanto el efecto de la localidad no fue fácilmente predecible ya que su ordenamiento cambió entre años.


Figura 2. Coeficiente de variación porcentual respecto de la media (calculado según Ecuación 4), de las interacciones dobles y triples para las variables de calidad estudiadas (las variables y sus unidades se detallan en Materiales y Métodos).

Las interacciones restantes (cultivar × localidad, cultivar × año y cultivar × localidad × año) si bien fueron altamente significativas (Tabla 1) sólo mostraron un CV importante (cercano o mayor al 50 %) para P/G y P/L. El bajo efecto de la triple interacción indicó que la interacción localidad × año fue poco variable entre cultivares.

La Tabla 2 resume los resultados del análisis de la clasificación por GC. Según el primer criterio de clasificación, sólo dos cultivares (K. Proteo y B. Brasil) presentaron una mayor proporción de casos en el GC 1 que en los restantes grupos, tres cultivares (K. Sagitario, I. Tijetera y P. Gaucho) presentaron una mayor proporción en el GC 2 y otros tres (B. Arriero, K. Escorpión, P. Granar) presentaron mayoría en el GC 3. Al evaluar si la cantidad de datos de cada grupo para cada cultivar varió entre localidades, se encontró que las diferencias fueron significativas en cinco de los ocho cultivares estudiados (Tabla 2).

Tabla 2. Porcentaje de casos de cada grupo de calidad, para cada cultivar, según el criterio de clasificación 1 y 2 (ver Materiales y Métodos), χ2 para la homogeneidad en la proporción de casos entre localidades y nivel de significancia del χ2 .

* = p ≤ 0,05; ** = p ≤ 0,001; ns = diferencia no significativa.
a B: Buck, K: Klein, I: INIA (Uruguay).

De acuerdo con el segundo criterio de clasificación, todos los cultivares presentaron la mayor proporción de casos en el GC 1, y en tres de los ocho cultivares estudiados esa proporción cambió significativamente entre localidades. Solamente los cultivares K. Proteo y B. Brasil mantuvieron la mayor proporción de casos en el GC 1 a través de ambos criterios; para el resto de los cultivares, el GC más frecuente cambió con el criterio de clasificación.

DISCUSIÓN

Los datos presentados muestran que los efectos de localidad y de año fueron tanto o más importantes que el de cultivar sobre las variables asociadas con la calidad industrial, por lo menos para los cultivares utilizados en este estudio (todos de GC 1 o 2). En consecuencia, una caracterización por cultivar será insuficiente para clasificar la producción de trigo argentina. La inclusión de la localidad en la clasificación propuesta por Cuniberti (2004) resulta bien justificada. Un criterio similar debería aplicarse para establecer protocolos de producción de trigo. No obstante, los resultados obtenidos muestran que la interacción localidad× año puede tener un efecto marcado sobre la calidad (comercial, molinera y panadera). Chidichimo et al. (2007) encontraron un efecto similar al analizar 7 años de datos provenientes de cuatro localidades. Por lo tanto, una simple clasificación por cultivar y localidad tendría limitaciones para definir protocolos de producción y clasificar la producción obtenida. Sería importante mejorar y desarrollar métodos de monitoreo y modelos de diagnóstico de la calidad que ayuden a verificar en pre y poscosecha la calidad industrial alcanzada en cada zona y año. Resulta evidente que tal seguimiento de la calidad tendrá un costo. Si la segregación por calidad no tiene una ventaja acorde, la discriminación sólo por cultivar y localidad puede ser la alternativa más realista.

Los datos muestran que los efectos de cultivar, localidad, año y sus interacciones fueron en general mayores que el error experimental. Este hecho puede justificar la omisión del análisis de calidad con repeticiones de parcelas a fin de cuantificar esos efectos. Éste es el enfoque que se utiliza actualmente al evaluar la calidad de la RET de trigo. Sin embargo, los resultados permiten destacar las limitaciones de realizar un análisis que no incluyan repeticiones. Si se utilizan localidades como repeticiones para obtener información referida a la calidad de los cultivares, gran parte del valor de la interacción cultivar × localidad quedará incluida en el error experimental, por lo que se perderá sensibilidad para identificar diferencias entre cultivares ya que el término del error experimental aumentará. De forma similar, si se utilizan años como repeticiones dentro de una localidad, el error aumentará ya que incluirá la interacción cultivar × año. Esta pérdida de sensibilidad aumenta la probabilidad de concluir que no hay diferencias entre cultivares o interacción cultivar x localidad o interacción cultivar x año, aunque existan.

El ICT con el cual se clasifican los cultivares de trigo resultó principalmente afectado por la interacción localidad × año y significativamente afectado por las interacciones cultivar × localidad y cultivar × año, por lo cual el ordenamiento de los cultivares estudiados cambió entre localidades y años. Esto implica una limitación para clasificar cultivares que se puede desatender argumentando que el efecto de cada una de esas interacciones no superó el 25%. No obstante, la limitación más preocupante es que al clasificar los cultivares no exista un método rutinario para corroborar que esas interacciones no resulten altas en algún nuevo cultivar. Cabe destacar que no hay por qué suponer que los cultivares estudiados en el presente trabajo representen el comportamiento de nuevos cultivares, por lo cual, la moderadamente baja interacción entre cultivares observada aquí no es un buen estimador de la interacción de los nuevos cultivares con el ambiente.

En estudios previos (Jara, 2003; Fraschina et al., 2007) se realizó el análisis agrupando a priori los cultivares por GC. Al proceder de esa manera puede quedar enmascarado el comportamiento particular de algunos cultivares y reducirse la interacción entre GC, pero la interacción permanecerá oculta dentro de cada grupo. Para superar esos análisis, en este estudio se han definido los GC con un criterio adecuado para clasificar cultivares (criterio 1) o para clasificar la producción (criterio 2). Según ambos criterios, la clasificación de la calidad cambia con la localidad, en especial con el criterio 1. Cabe preguntarse entonces, si ocurriría lo mismo utilizando otra variable de clasificación o modificando el ICT. Si una variable se trasforma linealmente en otra (por ejemplo, si los valores de W de 200 a 500 se escalan de 0 a 9, mediante la ecuación lineal y = 2,46 x + 9), por propiedades algebraicas de las sumas de cuadrados, es de esperar un cambio moderado en los CV de la variable transformada y ningún efecto sobre las pruebas de F (i.e., las significancias del ANVA). El ICT se calcula escalando cada una de las siete variables de calidad de 0 a 9 y luego haciendo un promedio ponderado de esos valores. Si bien no todas las variables que integran el ICT tienen un aporte perfectamente lineal, éste es cercano a la linealidad. Por lo tanto, no resulta llamativo que el ICT refleje los CV y las interacciones de las variables que lo componen. En definitiva, si se transforma linealmente una variable de clasificación o se modifica el ICT linealmente, no deben esperarse cambios sustanciales en el resultado de la clasificación. Sin embargo, si los GC se crean usando rangos de una variable (p. ej. del ICT), tal como los de las Ec. 1 y 2, se trata de una transformación no lineal, que puede modificar tanto los CV como las significancias del ANVA. Por lo tanto, resulta crítico elegir límites realistas para los rangos de clasificación. Los resultados obtenidos indican que no es conveniente aplicar el mismo criterio de clasificación de la calidad, en todas las subregiones trigueras argentinas. A fin de mejorar el sistema de clasificación actual, se puede intentar identificar localidades representativas en distintas subregiones para evaluar la calidad. Obviamente, tal esfuerzo en la clasificación por calidad se justificaría si existiera un beneficio económico o social en llevarla adelante.

Una limitación de este estudio es que no incluyó cultivares del GC 3. La menor variación en los parámetros de calidad, esperable en los cultivares elegidos, puede ser la causa de que el efecto de cultivar encontrado resultara menor que el de localidad o año. Por otro lado, se debe tener presente que el manejo de los ensayos no fue homogéneo, sino que cada ensayo siguió la modalidad de su localidad. Por tal motivo, las conclusiones de este trabajo incluyen el efecto del manejo dentro de la localidad. Esto puede ser particularmente importante en relación con el manejo de la fertilidad nitrogenada dado su conocido efecto sobre los parámetros de calidad.

En conclusión, para el amplio conjunto de datos analizado, los efectos de la localidad y del año fueron tanto o más importantes que el del cultivar para definir la calidad de trigo; además, el efecto de la localidad cambió entre años. Por otro lado, la clasificación por GC no resultó estable entre localidades. Estos hechos tienen consecuencias que deben considerarse al categorizar cultivares, clasificar la producción y definir protocolos de producción de trigo.

AGRADECIMIENTOS

A R. Miranda (Criadero ACA, Universidad Nacional del Sur), M.L. Seghezzo y E.R. Molfese (Laboratorio de Calidad Industrial de Granos, Chacra Experimental Integrada Barrow, convenio INTA-MAA) por sus comentarios. A C.N. Rademakers por su ayuda en la preparación del manuscrito. Los datos presentados en este trabajo fueron obtenidos en el marco del Módulo Trigo del Proyecto Nacional del INTA 520204: Generación de información para el desarrollo de protocolos para la producción diferenciada y certificada.

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