Validaci

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Validación del Modelo CERES-Maize en el Trópico
Caribeño

Elvin Román-Paoli, Marilis Esteves-Nieves, James
Beaver Departamento de Agronomía y Suelos,
Recinto Universitario de Mayagüez, Universidad de
Puerto Rico

INTRODUCCIÓN
El modelo CERES-Maize ha sido validado
extensamente, pero ha sido mayormente bajo
condiciones templadas. En Puerto Rico (PR), se
validó este modelo con el propósito de determinar
su efectividad para predecir el rendimiento de
maíz en reservas para uso agrícola.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se validaron las variables rendimiento, fecha de
florecida, número de granos, fecha de madurez
fisiológica, índice de área foliar (IAF), número
de hojas total y biomasa con información
recopilada en experimentos de campo realizados en
el 2004 y 2005. Además se utilizó información
publicada de varios estudios con las mismas
variedades. Las variedades de maíz de
polinización abierta evaluadas fueron
Mayorbela, Diente de Caballo, Churo y un
híbrido comercial modificado genéticamente con
Bt. Los suelos de las tres localidades estudiadas
pertenecían a los órdenes de suelos Vertisoles,
Oxisoles y Mollisoles para Lajas, Isabela y
Guánica, respectivamente. A estos cultivares de
maíz se le estimó los coeficientes genéticos (CG)
en experimentos de campo realizados en el 2004 y
2005 en Lajas. Los CG estimados están descritos
en el Cuadro 1. Los datos se sometieron a un
análisis de regresión lineal en donde los datos
observados se consideraban como variable
independiente y los simulados como dependiente.
Las variables fueron evaluadas utilizando los CG
estimados en el año contrario al que está en
validación.
Cuadro 1. Descripción de los coeficientes
genéticos más importantes estimados para maíz.
P1 Tiempo que transcurre entre germinación hasta el final etapa fase juvenil del cultivo.
P5 Tiempo de acumulación de materia seca del grano (florecida hasta madurez fisiológica).
G2 Número potencial de granos por mazorca.
G3 Velocidad lineal de crecimiento del grano en mg/día.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN La predicción del
rendimiento bajo diferentes condiciones de manejo
fue pobre (Gráfica 1). Esto se debió
probablemente a la sobreestimación de la fecha de
florecida (datos no incluidos) y el número de
hojas para todas las variedades evaluadas (Cuadro
2). El modelo estima el área foliar basado en el
número de hojas completamente desarrolladas, las
hojas que emergen diariamente y el estrés de agua
en la planta. Si el número de hojas se
sobreestima, resulta en una sobreestimación del
LAI, la intercepción de luz y la acumulación de
biomasa. Una planta de maíz alcanza su potencial
genético cuando logra un LAI 3.0.
CONCLUSION En PR el modelo se puede utilizar como
herramienta para predecir tendencias de las
variedades que mejor se comportan en cuanto a
rendimiento en una situación particular en las
localidades estudiadas. Pero se debe tener en
consideración que hay limitaciones en la
predicción del rendimiento y fenología.
Mayorbela fue la variedad que el modelo mejor
predijo, mientras que Chulo y Diente de
Caballo fueron predominantemente inferior tanto
para el modelo como en el campo.
Ninguna de las variedades sembradas en Lajas
alcanzaron un LAI 3.0, por lo que se deduce que
no expresaron su potencial genético (Cuadro 3).
El modelo hizo una mejor predicción del número de
granos por mazorca (datos no incluidos). La fecha
de madurez fisiológica depende de la fecha de
florecida de la planta. Por tanto, si el modelo
sobreestima la fecha de florecida es de esperar
que el mismo sobreestime la fecha de madurez
fisiológica (datos no incluidos) como se observó
en nuestra validación. En éste estudio, se
sobreestimó la biomasa, exceptuando la variedad
Chulo en el 2005 (datos no incluidos) .