Correlaciones entre variables de producción en trigos doble propósito

Morant, A.E., Merchán¹, H.D., Lutz, E.E.

Departamento de Agronomía, Universidad Nacional del Sur. Altos de Palihue (8000) Bahía Blanca

¹ Dirección para correspondencia: Alicia Morant. Departamento de Agronomía- Universidad Nacional del Sur. San Andrés 800 - B° Palihue. (8000) Bahía Blanca. TE: 54-291-45 95 102. FAX: 54-291-45 95 127 (directo)

E-mail: amorant@criba.edu.ar; dmerchan@criba.edu.ar; eelutz@criba.edu.ar

Título abreviado: Correlaciones en trigo doble propósito

RESUMEN

El cultivo del trigo con el doble propósito requiere la utilización de genotipos que optimicen ambas producciones simultáneamente. Su obtención implica conocer la interrelación entre caracteres que contribuyen a la manifestación del  rendimiento en forraje y en semilla. Con este objetivo se buscó determinar la relación causa-efecto y evaluar la importancia relativa de las características agronómicas componentes del rendimiento.
El ensayo se llevó a cabo en Cabildo (Pcia. de Bs. As., 38° 36'Sur, y 61° 58'Oeste). Se utilizó un diseño de bloques completos aleatorizados con cuatro repeticiones, en parcelas de 5,50 m de longitud, con siete surcos distanciados 0,20 m por, comparando siete genotipos de ciclo vegetativo largo.
Se muestrearon ocho plantas por cultivar sobre los tratamientos sembrados el 03/03/2000, realizándose sobre ellas las siguientes mediciones: número de macollos, número de hojas totales, vivas y muertas, área foliar, peso seco de la parte aérea de la planta, en la fecha en que se produjo para cada cultivar el pasaje del ápice de crecimiento por el estado de doble arruga, y rendimiento de forraje en materia seca por metro cuadrado, cortando en esa misma fecha.
Cuando el grano estuvo maduro sobre igual cantidad de plantas se midieron: número de espiguillas llenas y vacías, número de granos por espiga, y peso de grano por espiga, en cada planta muestreada, además de número de espigas por unidad de superficie; peso de 1000 granos, y rendimiento como peso de grano por metro cuadrado.
Se calcularon las correlaciones fenotípicas simples sobre  ambos grupos de datos y se aplicó el método de regresión parcial estándar [Coeficiente de Sendero] para particionar dicha correlación.
A pesar de los altos y significativos valores de R y R², la variabilidad del material condicionó la relación de las variables con el rendimiento, de manera que sólo a través del área foliar y del número de granos por planta podrían lograrse cambios en el rendimiento de pasto y de grano, respectivamente.  Como las variables consideradas están tan fuertemente unidas a la condición de ciclo largo o facultativo con siembras tempranas, este podría ser el criterio a tener en cuenta, lo cual simplificaría notablemente la selección.

Palabras clave: Trigo doble propósito; Triticum aestivum; Coeficiente de sendero; Producción de forraje; Producción de grano.

SUMMARY

For the double purpose wheat cultivation, to obtain genotypes that simultaneously optimize both productions is necessary. Understanding the interplay between forage yield and seed yield components is very important. Therefore, the objective of this work is to ascertain the cause-effect relationship and assess the relative importance of agronomic yield components.
The essay was conducted in Cabildo (Buenos Aires, 38th 36'South and 61 ° 58'West). We compared seven. long-cycle wheat varieties on standard plots for wheat,  using a randomized complete block design with four replicates. The seeding date was 03/03/2000. Of each treatments eight plants per cultivar were sampled  and  number of tillers, total leaf number, dead and alive, leaf area, aerial dry weight,  when each variety achieved the double ridge state, and yield of forage( dry matter/ m2), cutting on the same date, were measured.
When the grain was ripe the filled and empty spikelets number, grains/spike number and grain/spike weight on each plant sampled, in addition to spikes number per unit area; 1000 grain weight and yield (grain weight / m²⁾ were measured.
On both data sets phenotypic correlations were calculated, and standard partial regression method known as Path coefficient (Li, 1956) was applied to partition the correlation.
Despite the high and significant values of R and (R2), the variability of the material conditioned the relationship of these variables, so only through the AF and N ° G / pl changes in grass and grain performance, respectively, could be achieved As the variables considered are so strongly linked to the long cycle condition with early plantings, this could be the criterion to be considered, which would greatly simplified the selection.

Keywords: Double purpose wheat; Triticum aestivum; Path coefficient; Forage production; Grain production.

INTRODUCCIÓN

Los sistemas mixtos de producción resultan la opción más adoptada por los productores en la zona semiárida, ya que combina la ganadería, actividad adaptada a las condiciones agroecológicas, con la agricultura, estimulada por los precios del mercado granario. El uso del trigo con doble propósito (pasto y grano) es, para estos sistemas, una alternativa digna de análisis porque las raciones para alimentación animal originadas del pastoreo podrían más que compensar una producción de grano supuestamente menor (Arzadun et al, 2009). No es frecuente hallar genotipos que por su plasticidad se adapten a ser sembrados en fechas tempranas manteniendo sus rendimientos (Merchán et al, 2003), ya que el objetivo prioritario en la selección de cultivares de trigo ha sido y es la producción de grano. Resulta entonces necesario cambiar los criterios de selección para hacer efectiva la obtención de genotipos que optimicen ambas producciones simultáneamente. Para ello es importante conocer la interrelación entre caracteres que contribuyen a la manifestación del  rendimiento en forraje y en grano, ya que esto posibilita la selección indirecta (Liang y Riedl, 1964). Sin embargo, las interacciones entre componentes, los cambios en la variabilidad por efecto de la selección y el origen genético de las asociaciones entre caracteres, pueden dar valores de correlación no representativos del verdadero efecto individual de los componentes sobre el rendimiento, carácter de mayor complejidad (Mariotti, 1986).
En el presente ensayo, en función de lo expuesto, se buscó determinar la relación causa-efecto y evaluar la importancia relativa de las características agronómicas componentes del rendimiento de pasto y de grano, a través del cálculo de las correlaciones fenotípicas simples entre ellas, y de la partición de dichas correlaciones en sus efectos directos e indirectos.

MATERIALES  Y MÉTODOS

El ensayo se realizó en el Criadero de Cereales de la Asociación de Cooperativas Argentinas (ACA.) ubicado sobre la ruta provincial N° 51 a 32 km de Bahía Blanca y 15 km de la localidad de Cabildo, (38° 36'Sur, y 61° 58'Oeste). El clima de esta región es templado subhúmedo; las precipitaciones alcanzan valores medios anuales de 640 mm; las lluvias son más abundantes entre los meses de diciembre a marzo, siendo este último el mes más lluvioso; la estación seca se encuentra en los meses de junio, julio y agosto. La temperatura media anual es de 15,5°C; el mes de enero, que es el más caluroso, tiene una media de 22° C y el mes más frío es julio, con una media de 6.3° C.
Los suelos son de textura franco - arenosa, buena capacidad de retención de agua, buen drenaje, no anegadizos, con reacción neutra, no salinos,  y susceptibles a erosión eólica e hídrica. La clasificación por capacidad de uso (Servicio de Conservación de Suelos de los EEUU), los caracteriza como de clase IIe, con pocas limitaciones, que puede ser usado para cultivos de labranza y pasturas.
El ensayo se sembró el 03/03/2000, con un diseño de bloques completos aleatorizados con cuatro repeticiones, con parcelas estándar para trigo, (siete surcos distanciados 0,20m por 5,50m de longitud), comparando siete genotipos de distinto origen (argentino, australiano y estadounidense) previamente seleccionados entre 18 materiales, por ciclo vegetativo más largo (Tabla 1).

Tabla I.  Genotipos participantes del ensayo, según su origen

Origen	Genotipos	Fecha de pasaje a estado reproductivo
Australia	C2	15/06/2000
Argentina	Charrúa	05/05/2000
Australia	E3082	4/7/2000
EEUU	Karl	6/6/2000
EEUU	Longhorn	15/6/2000
Argentina	Super	14/6/2000
Argentina	V223	29/5/2000

Se muestrearon al azar ocho plantas de cada variedad en la fecha en que se produjo para cada cultivar el pasaje del ápice de crecimiento al estado de doble arruga (DA) (Tabla 1);  sobre las mismas se determinaron: número de macollos (N° M), número de hojas totales (N°HT), vivas (N°HV) y muertas (N°HM), área foliar (AF), peso seco de la parte aérea de la planta (PS), y rendimiento de forraje en materia seca por metro cuadrado (PS/ m²). 
La cantidad de materia seca acumulada durante el período vegetativo se estimó para cada variedad en un trabajo previo (Morant et al, 1998),  utilizando una ecuación de correlación múltiple compuesta por el número de macollos, de hojas totales, de hojas vivas y de hojas muertas por planta, variables que tuvieron valores de correlación simple altos, positivos y significativos (p<0,01). Con esta información como base se analizó la misma característica en la nueva población, pero asociando los resultados con  los correspondientes a producción de grano.
Sobre ocho plantas de cada variedad en estado de grano maduro, se midieron: número de espiguillas llenas y vacías (N°e/E, Ll y V), número de granos por espiga (N° G/E), y peso de grano por espiga (PG/E), en cada planta muestreada, además de número de espigas por unidad de superficie (N° E/m²); peso de 1000 granos (P₁₀₀₀), y rendimiento como peso de grano por metro cuadrado (PG/ m²).
Se calcularon las correlaciones fenotípicas simples de las variables con su respectivo rendimiento (pasto o grano) sobre ambos grupos de datos. Se aplicó el método de regresión parcial estándar conocido como Coeficiente de Sendero (Li, 1956) para particionar dicha correlación sobre PS/ m² y PG/ m², en sus efectos directos e indirectos, a través de posibles correlaciones inter - componentes. Se utilizó el Programa estadístico MSTAT, de la Universidad de Michigan.

RESULTADOS Y DISCUSION

La probabilidad de predicción de los rendimientos teóricos sobre la base de los valores de los componentes (valores R= coeficiente de correlación múltiple),  el porcentaje de las variaciones en el rendimiento individual que pueden explicarse por su asociación con los componentes (valores R² = coeficiente de determinación) y el efecto de factores desconocidos o no controlados (Pn = 1- R² = coeficiente de independencia) figuran en la Tabla 2.

Tabla 2 - Coeficiente de correlación múltiple (R), coeficiente de determinación (R²) y coeficiente de independencia (1- R²) en los sistemas analizados (p<=0,01)

	Pasto	Grano
R	0,765**	0,834**
R2	0,525**	0,609**
Pn= 1- R2	0,475	0,391

La naturaleza del sistema causal para rendimiento forrajero puede analizarse con la información de la Tabla 3

Tabla 3 -  Matriz de Correlaciones simples intercomponentes y correlación total y coeficiente de regresión parcial estándar entre rendimiento forrajero y sus componentes para trigos cultivados con doble propósito.

Variables	Matriz de correlaciones simples entre variables						Correlación Total con Peso Seco/ m2	Coef. de Regresión  Parcial Estándar
	N° M/pl.	N° HV/pl	N° HM/pl	N° HT/pl	PS/pl	AF/pl
N° M/pl.	1,00						0,219ns	-0,166ns
N° HV/pl	0,826**	1,00					0,170ns	29,46ns
N° HM/pl	0,674**	0,577**	1,00				0,595**	50,38ns
N° HT/pl	0,815**	0,820**	0,94**	1,00			0,487**	-71,17ns
PS/pl	0,466**	0,519**	0,739**	0,733**	1,00		0,581**	0,256ns
AF/pl	0,074ns	0,054ns	0,188ns	0,154ns	0,210ns	1,00	0,472**	0,315**

**: significancia al 1%)
N° M/pl: número de macollos por planta; N°HV: número de hojas vivas por planta;  N°HM: número de hojas muertas por planta; N°HT: número de hojas totales por planta); PS/pl: peso seco de la parte aérea de la planta; AF/pl: área foliar por planta; Peso Seco/ m²: rendimiento de forraje en materia seca por metro cuadrado. 

Los componentes considerados N° HM/pl, N° HT/pl, PS/pl, AF/pl  mostraron correlaciones significativas (Tabla 2), pero una vez efectuada la partición para determinar sus efectos directos, los mismos perdieron significancia. Sus contribucviones relativas pueden analizarse como sigue:

Como resultado de este último análisis queda en evidencia que AF fue la única variable que mantuvo un efecto directo significativo sobre rendimiento forrajero, en correspondencia con la correlación total entre ambas, por el  hecho de no asociarse significativamente a la variación de ninguno de los demás atributos.
La relación entre los componentes forrajeros no resultó similar a la encontrada previamente  (Morant et al, 1998) con poblaciones sembradas en fecha temprana, pero  con un ciclo menos de selección
La naturaleza del sistema causal de los resultados obtenidos para el rendimiento en grano, puede analizarse considerando  la información de la Tabla 4.

Tabla 4 - Matriz de Correlaciones simples intercomponentes.  Correlación total y coeficiente de regresión parcial estándar entre rendimiento en grano y sus componentes, para trigos cultivados con doble propósito.

Variables	Matriz de correlaciones simples entre variables						Correlación Total con Peso de grano/m2	Coef. de Regresión  Parcial Estándar
	N° E/ m2	N°e/E Ll	N°e/E V	N° G/pl	P1000	PG/pl
N° E/ m2	1,00						-0,487**	-0,144ns
N°e/E Ll	-0,28ns	1,00					0,413*	0,024ns
N°e/E V	-0,17ns	0,289ns	1,00				0,078ns	-0,003ns
N° G/pl	-0,398*	0,441*	0,057ns	1,00			0,793**	0,495**
P1000	-0,48**	0,449*	0,076ns	0,78**	1,00		0,761**	0,293ns
PG/pl	-0,445*	0,221ns	0,348ns	-0,08ns	-0,12ns	1,00	-0,012ns	-0,003ns

(*: significancia al 5%; **: significancia al 1%)
N° E/m²: número de espigas por unidad de superficie; N°e/E Ll número de espiguillas llenas por espiga;  N°e/E V número de espiguillas vacías por espiga; N° G/E: número de granos por espiga; PG/E: peso de grano por espiga; P_1000:  peso de 1000 granos, PG/ m² Peso de grano por unidad de superficie (= rendimiento).

Los componentes N° E/ m2,  N°e/E Ll,  N° G/pl y P1000 mostraron correlaciones significativas (Tabla 3), pero nuevamente, una vez efectuada la partición, los efectos directos perdieron significancia, excepto para N° G/pl., única variable que mantuvo  su importancia (rx4 y=0,793**; Px4y= 0,495**).
  El análisis de sus contribuciones relativas mostró lo siguiente:

En función de los resultados obtenidos del presente estudio, se confirma que no siempre el carácter de mayor correlación con rendimiento es el que más contribuye a su expresión final, ya que las  correlaciones fenotípicas dependen en gran medida, de las interrelaciones entre caracteres (Fonseca y Patterson (1968); Parodi et al.,1970; Pistorale y Wolff, 1998;  Abbott et al, 2007).
Si bien la probabilidad de predicción fue alta (Tabla 2), hubo efectos directos poco significativos sobre el rendimiento como consecuencia de efectos indirectos importantes. Esta pudo ser la razón de efectos residuales (Pn) con valores grandes, a pesar de haber considerado los componentes más obvios.
Es difícil pensar que las variables utilizadas no estén biológicamente relacionadas con las producciones respectivas; podría en cambio suponerse que las diferencias entre genotipos para los componentes medidos se han hecho mínimas por selección y parecen no incidir en las fluctuaciones del rendimiento.
La reducción de variabilidad entre genotipos para los atributos considerados que sufrió la población analizada al ser seleccionada previamente por ciclo vegetativo largo,  pudo influir el valor numérico de las correlaciones.
Esto lleva a pensar que variables como las consideradas están tan fuertemente unidas a la condición de ciclo largo o facultativo con siembras tempranas (Morant et al, 2001), que este podría ser el criterio a tener en cuenta, lo cual simplificaría notablemente la selección, conduciendo a estudiar cómo se aviene esta condición con los requerimientos cuantitativos de bajas temperaturas y los relativos a longitud de fotoperíodo.

CONCLUSIONES

El método de correlación reafirma su utilidad, ya que la correspondencia entre los valores reales de rendimiento obtenidos, y los rendimientos teóricos calculados sobre la base de los componentes (R) fue alta. El porcentaje de variación que puede explicarse por asociación con sus respectivos componentes en conjunto,  (R²), fue también significativo para ambos rindes.  Pero, para las condiciones del presente ensayo, la escasa variabilidad del material condicionó la relación de las variables con el rendimiento, de manera que sólo a través del AF y del N° G/pl podrían lograrse cambios en el rendimiento de pasto y de grano, respectivamente. En casos así, la partición de la correlación puede explicar la falta de concreción de avances genéticos esperados.

AGRADECIMIENTOS

El presente trabajo fue totalmente financiado por la Universidad Nacional del Sur, Bahía Blanca, Argentina.

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