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Durango. Constitución 404 sur, CP. 34000 Durango, Dgo. Revista Agrofaz (ISSN 1665-8892). Es una publicación semestral con arbitraje que difunde información científica y tecnológica (Agricultura Orgánica, Producción Pecuaria, Producción Agrícola, Relación Agua-Suelo-Planta, Explotación Racional y Monitoreo de
Ecosistemas, Recursos Forestales, Industrialización de Productos Agropecuarios y Educación y Asistencia Técnica). Las formas de publicación es registrandose
en línea (www.agrofaz.mx) y sometiendo el artículo a revisión. Envío de trabajos a www.agrofaz.mx. Se permite la reproducción parcial o total de los artículos
mencionando nombre del autor y de la revista Agrofaz.
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
II. PRODUCCIÓN PECUARIA
Transferencia de inmunidad pasiva en becerras holstein alimentadas con calostro
pasteurizado
1
Ramiro González Avalos, José González Avalos, Blanca Patricia Peña Revuelta, José Luis Reyes Carrillo,
Pedro Antonio Robles Trillo
Características nutricionales de raciones para ganado en explotaciones lecheras
en la región lagunera
7
Gregorio Núñez Hernández, Karla Rodríguez Hernández, Jorge Alberto Granados Niño, Antonio Anaya
Salgado, Jorge A. Bonilla Cárdenas y Uriel Figueroa Viramontes
Variables del contexto nacional e internacional en los sistemas de producción
lecheros Mexicanos
15
Georgel Moctezuma López, José de Jesús Espinoza Arellano, José Antonio Espinosa García, José Luis
Jolalpa Barrera, y Alejandra Vélez Izquierdo
Calidad nutricional y utilización de forrajes en explotaciones lecheras en la región
lagunera
33
Gregorio Núñez Hernández, Karla Rodríguez Hernández, Jorge Alberto Granados Niño, Antonio Anaya
Salgado y Uriel Figueroa Viramontes
III. PRODUCCIÓN AGRÍCOLA
Diferentes patrones de siembra en la producción de semilla del híbrido de MAÍZ
H-135
43
Juan José García Rodríguez, Miguel Ángel Ávila Perches, Juan Diego De la Torre Vizcaino, Carlos
Herrera Corredor
Diamante: variedad de ajo blanco tipo California generada por selección individual
Luis Martín Macías Valdez, Luis Humberto Maciel Pérez y Héctor Silos Espino
51
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Conteo medio de tallos antes del corte, como herramienta para estimar la calidad
del forraje de alfalfa.
61
Héctor Mario Quiroga Garza y Alma Delia Báez González
Producción de forraje de variedades de zacate Buffel [Pennisetum ciliare L. (Link.)
Sin. Cenchrus ciliaris L.] en la región árida del estado de Durango, México.
69
Miguel A. Velásquez Valle, Jesús A. Muñoz Villalobos, Hilario Macías Rodríguez, Gerardo Esquivel
Arriaga y Miguel Rivera González.
Evaluación del impacto económico del uso de tecnologías exitosas generadas
por el INIFAP vigentes en 2012
77
José de Jesús Espinoza Arellano, Jorge M. P. Vázquez Alvarado, José Antonio Espinosa García, Horacio
González Ramírez, Damián Torres Hernández y Arturo Gaytán Mascorro
Respuesta del nopal forrajero (Opuntia ficus-indica L.) a la aplicación de estiércol
bovino solarizado
87
Héctor Idilio Trejo Escareño, Enrique Salazar-Sosa, José Dimas López Martínez, Cirilo Vázquez Vázquez
IV. RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Modelación del rendimiento de frijol bajo escenarios regionales de cambio climático en la región sureste del estado de Durango
97
Gerardo Esquivel Arriaga, Miguel Rivera González, Miguel A. Velásquez Valle, Arcadio Muñoz Villalobos,
Hilario Macías Rodríguez e Ignacio Sánchez Cohen.
Modelo predictivo de la calidad del agua en reservorios de Chihuahua-México
usando la percepción remota
107
Jesús Pilar Amado Álvarez, Luis Carlos Alatorre Cejudo, Orlando Ramírez Valle, Enrique Salazar Sosa,
Héctor Idílio Trejo Escareño, José Dimas Lopez Martínez
Producción, manejo y eficiencia en el uso del agua en explotaciones lecheras de
la región Lagunera en el período 2011-2013
Antonio Anaya Salgado, Gregorio Núñez Hernández, José. J. Cruz Chaires, Rodolfo Faz Contreras,
Karla Rodríguez Hernández, Uriel Figueroa Viramontes y Hugo A. Serrato Medina
119
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
VII. ESTUDIO Y MANEJO DE LOS RECURSOS NATURALES
Rendimiento de la higuerilla (Ricinus communis L.) cultivada en dos densidades
de población en Durango, México
129
Luz María Salazar Sánchez, Rigoberto Rosales Serna, Rafael Jiménez Ocampo, Julio César Ríos Saucedo, Brenda Andrea Breton Vázquez.
Distribución espacial del orégano (Lippia graveolens H.B.K.) EN la reserva de la
biósfera de Mapimí, Durango, México
Martínez Ríos Juan J., J. Manuel Vázquez Navarro, Judith Puentes Gutiérrez y Edmundo Castellanos
Pérez
137
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
II. LIVESTOCK PRODUCTION
Transfer of Passive Immunity to Calves Holstein Fed to Pasteurized Colostrum
1
Ramiro González Avalos, José González Avalos, Blanca Patricia Peña Revuelta, José Luis Reyes Carrillo,
Pedro Antonio Robles Trillo
Nutritional Characteristics Of Cattle Rations In Dairy Farms In The Region Lagunera
7
Gregorio Núñez Hernández, Karla Rodríguez Hernández, Jorge Alberto Granados Niño, Antonio Anaya
Salgado, Jorge A. Bonilla Cárdenas y Uriel Figueroa Viramontes
National and international context variables in the dairy Mexican production systems
15
Georgel Moctezuma López, José de Jesús Espinoza Arellano, José Antonio Espinosa García, José Luis
Jolalpa Barrera, y Alejandra Vélez Izquierdo
Forage Quality And Utilization In Dairy Farms In The Region Lagunera
33
Gregorio Núñez Hernández, Karla Rodríguez Hernández, Jorge Alberto Granados Niño, Antonio Anaya
Salgado y Uriel Figueroa Viramontes
III. AGRICULTURAL PRODUCTION
Different Patterns of Seeds in the Seed Production of the Hybrid of Maize H-135
43
Juan José García Rodríguez, Miguel Ángel Ávila Perches, Juan Diego De la Torre Vizcaino, Carlos
Herrera Corredor
Diamante: California White Garlic Variety Type Generated by Individual Selection
51
Luis Martín Macías Valdez, Luis Humberto Maciel Pérez y Héctor Silos Espino
Mean stem count before harvest, as a tool to estimate alfalfa foraje quality.
Héctor Mario Quiroga Garza y Alma Delia Báez González
61
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Forage Production of Buffel Grass Varieties [Pennisetum ciliare L. (Link.)] sin.
[Cenchrus ciliaris L.] in the Arid Region of the Durango State, Mexico.
69
Miguel A. Velásquez Valle, Jesús A. Muñoz Villalobos, Hilario Macías Rodríguez, Gerardo Esquivel
Arriaga y Miguel Rivera González.
Economic impact assessment of Inifap successful technologies in use in 2012
77
José de Jesús Espinoza Arellano, Jorge M. P. Vázquez Alvarado, José Antonio Espinosa García, Horacio
González Ramírez, Damián Torres Hernández y Arturo Gaytán Mascorro
Opuntia forage (Opuntia ficus-indica L), response to solarized cow manure application
87
Héctor Idilio Trejo Escareño, Enrique Salazar-Sosa, José Dimas López Martínez, Cirilo Vázquez Vázquez
IV. WATER-SOIL-PLANT RELATIONSHIPS
Bean Yield Modeling Under Regional Climate Change in the Southeast Region of
Durango State
97
Gerardo Esquivel Arriaga, Miguel Rivera González, Miguel A. Velásquez Valle, Arcadio Muñoz Villalobos,
Hilario Macías Rodríguez e Ignacio Sánchez Cohen.
Predictive model of water quality in Chihuahua-Mexico reservoirs using remote
sensing data
107
Jesús Pilar Amado Álvarez, Luis Carlos Alatorre Cejudo, Orlando Ramírez Valle, Enrique Salazar Sosa,
Héctor Idílio Trejo Escareño, José Dimas Lopez Martínez
Production, management and water use efficiency in dairy farms of the Lagunera
region in the period 2011-2013
Antonio Anaya Salgado, Gregorio Núñez Hernández, José. J. Cruz Chaires, Rodolfo Faz Contreras,
Karla Rodríguez Hernández, Uriel Figueroa Viramontes y Hugo A. Serrato Medina
119
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
VII. MANAGEMENT AND STUDY OF NATURAL RESOURCES
Yield in castor bean (Ricinus communis L.) grown under two population densities
in Durango, México
129
Luz María Salazar Sánchez, Rigoberto Rosales Serna, Rafael Jiménez Ocampo, Julio César Ríos Saucedo, Brenda Andrea Breton Vázquez.
Spatial distribution of oreganum (Lippia graveolens H.B.K.) at Mapimí biosphere
reserve in Durango, México
Martínez Ríos Juan J., J. Manuel Vázquez Navarro, Judith Puentes Gutiérrez y Edmundo Castellanos
Pérez
137
TRANSFERENCIA DE INMUNIDAD PASIVA EN BECERRAS
HOLSTEIN ALIMENTADAS CON CALOSTRO PASTEURIZADO
Transfer of Passive Immunity to Calves Holstein Fed to Pasteurized Colostrum
Ramiro González Avalos1, José González Avalos2, Blanca Patricia Peña Revuelta3,
José Luis Reyes Carrillo1, Pedro Antonio Robles Trillo1*
1
Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro-Unidad Laguna, Postgrado en Ciencias Agropecuarias, carretera a Santa Fe y Periférico, Torreón, Coahuila, México. *e-mail: [email protected]
2
Instituto de Ciencias Agropecuarias, Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo, Tulancingo,
Hidalgo, México.
3
Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro, Buenavista, Saltillo Coahuila, México.
RESUMEN
La transferencia de inmunidad pasiva a través del calostro
materno, el cual debe de contener una baja carga microbiana,
es primordial para la salud y supervivencia de las becerras en
las primeras semanas de vida. El objetivo del presente trabajo
fue determinar el efecto del suministro en cantidad y número
de tomas de calostro pasteurizado sobre la transferencia de inmunidad pasiva hacia las becerras lecheras Holstein Friesian.
En este estudio se aplicaron análisis de varianza y pruebas de
los rangos con signo de Wilcoxon. Se seleccionaron 90 becerras de manera aleatoria, se formaron tres grupos con 30 becerras cada uno; los tratamientos aplicados consistieron en dos,
cuatro y seis tomas de calostro suministrando 2 L toma-1. El
calostro aplicado se colectó del primer ordeño post-parto de
vacas Holstein Friesan, inmediatamente después a la colecta,
se pasteurizó a una temperatura de 60 °C por 60 min, en un
pasteurizador comercial en lotes de 40 L. Se determinó la proteína sérica como variable para estimar la transferencia de inmunidad. El análisis microbiológico de las muestras de calostro
consistió en el recuento de coliformes totales (CT) y coliformes
fecales (CF) por duplicado. La pasteurización disminuyó los CT
y CF a una P < 0.05. No existió diferencia entre el número de
tomas sobre la transferencia de inmunidad pasiva. La pasteurización de calostro bovino a 60°C por 60 min redujo la cantidad
de bacterias presentes en el calostro sin afectar la transferencia
de inmunidad.
Palabras clave: bacteria, calidad, inmunoglobulina, lactancia inicial.
SUMMARY
The transfer of passive immunity via the colostrum, that
must contain a low bacterial load, is essential to the health and
survival of calves in the first weeks of life. The aim of this study
was to determine the effect of supply in quantity and number
of shots of pasteurized colostrums on passive transfer to Holstein Friesian dairy calves. In this study we applied analysis of
variance and tests of Wilcoxon signed ranks. 90 calves were
selected at random, were formed three groups, 30 calves each,
the treatments consisted of the number of feedings of colostrums offered: two, four and six, respectively, were provided 2
L application-1. Colostrum used was collected from the first milking postpartum Holstein Friesian cows. Immediately after the
collection, the density was determined and was pasteurized at
a temperature of 60 °C for 60 min, in a commercial pasteurizer;
in batches of 40 L. Serum protein was determined as a variable to estimate the transfer of immunity. Microbiological testing
of colostrums samples consisted in the count of TC and FC in
duplicate. Pasteurization decreased TC and CF, P < 0.05. No
significant difference between treatments in the passive transfer
of immunity was found. Bovine colostrums pasteurization at 60
°C for 60 min decreased the amount of bacteria present in colostrum without affecting the transfer of immunity.
lity.
Key words: bacteria, early lactation, immunoglobulin, qua-
INTRODUCCIÓN
El calostro es la primera fuente de elementos nutritivos para
las becerras después del nacimiento, es además una fuente
importante de inmunoglobulinas (Ig) o anticuerpos, cuya absorción es esencial para protegerlas contra infecciones entéricas,
las cuáles son la razón principal de mortalidad durante las primeras semanas de vida (Wells et al., 1996). Aparte de las Ig,
el calostro bovino contiene altas concentraciones de vitaminas,
factores de crecimiento, antimicrobianos no específicos y otros
compuestos bio-activos; los cuales contribuyen a su composiAGROFAZ
1
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
ción única (Playford et al., 2000). A pesar de que los factores
inmunológicos presentes en el calostro son de vital importancia
para una adecuada salud y un apropiado desarrollo de las becerras, la contaminación bacteriana puede contrarrestar dichos
beneficios.
Los especialistas recomiendan para la alimentación con calostro fresco que éste contenga menos de 100,000 UFC mL-1
de bacterias totales y menos de 10,000 UFC mL-1 de coliformes
totales (McGuirk y Collins, 2004). El conteo promedio de bacterias en el calostro suministrado en establos comerciales con
frecuencia es muy superior a este punto de referencia (Johnson
et al., 2007; Swan et al., 2007). La pasteurización puede servir
como un método efectivo y práctico para reducir la cantidad de
bacterias presentes en el calostro y disminuir así la exposición
de patógenos a las becerras recién nacidas. Sin embargo, se
requiere llevar a cabo más investigaciones que incluyan diferentes volúmenes de calostro, de tiempos de pasteurización y
de temperaturas con el propósito de determinar la mejor combinación de estos factores, buscando una mínima reducción de
Ig. Por otra parte, es importante estudiar el efecto de la pasteurización del calostro sobre la transferencia de inmunidad pasiva,
sobre la salud y crecimiento de los animales (Elizondo-Salazar
y Heinrichs, 2008).
Elizondo-Salazar y Heinrichs (2009), mencionan que la alimentación con calostro es un paso crítico para elevar la salud
de las becerras debido a la fisiología y metabolismo de la especie bovina. La placenta del bovino es de tipo epiteliocorial,
esta circunstancia impide la transferencia de Ig al feto durante
la gestación; en consecuencia, el becerro nace sin estas en la
sangre lo que lo hace casi completamente dependiente de la
absorción de Ig del calostro materno después del nacimiento.
Para lograr el éxito de la transferencia pasiva, la becerra debe
consumir una concentración suficiente de Ig del calostro de primera calidad y luego ser capaz de absorber con éxito una cantidad suficiente de estas moléculas en su plasma sanguíneo
(Godden, 2008).
La falla en la transferencia pasiva (FPT) ha sido vinculada
con el incremento de morbilidad, mortalidad y una reducción en
la tasa de crecimiento de las becerras. La FPT ocurre cuando
la becerra no absorbe una adecuada cantidad de Ig, e incluso
cuando las becerras que recibieron su alimentación temprana
con gran cantidad de calostro y alta concentración de Ig, presentan considerable variabilidad en los niveles de transferencia pasiva (Haines y Godden, 2011). Por lo anterior, el objetivo
del presente trabajo fue determinar el efecto del suministro en
cantidad y número de tomas de calostro pasteurizado, sobre la
transferencia de inmunidad pasiva hacia las becerras lecheras
Holstein Friesian.
2
AGROFAZ
MATERIALES Y MÉTODOS
El estudio se realizó del 20 de octubre de 2011 al 30 de marzo de 2012 en un establo del municipio de Francisco I. Madero
en el Estado de Coahuila; éste se encuentra localizado en la
región semi-desértica del norte de México a una altura de 1100
msnm, entre los paralelos 26° 17’ y 26° 38’ de latitud norte y los
meridianos 103° 18’ y 103° 10’ de longitud oeste (INEGI, 2009).
Se utilizó el calostro de primer ordeño de vacas Holstein
Friesian dentro de las primeras 12 h después del parto. Inmediatamente después de la colecta, se determinó la densidad
de este producto, utilizando un calostrómetro (Biogenics Inc.,
Mapleton, Or., USA ®) a una temperatura de 22 °C al momento
de la medición. El calostro con densidad ≥50 mg mL-1de Ig se
combinó hasta acumular la cantidad de 40 L (un lote), se pasteurizaron cinco lotes a una temperatura de 60 °C por 60 min en
un pasteurizador comercial (Dairytech, Inc., Windsor, Colorado
USA ®). Después de pasteurizado, el calostro se colocó en bolsas de plástico Ziploc ® de 26,8 x 27,3 cm (dos L por bolsa) y
se congeló a -20 °C.
El análisis microbiológico por duplicado de las muestras de
calostro consistió en el recuento de CT y CF de acuerdo a la
NOM-113-SSA1-1994 (Secretaría de Salud, 1994). La búsqueda y aislamiento de los microorganismos patógenos de interés
sanitario, se llevó acabo de acuerdo a la Norma Oficial Mexicana NOM-184-SSA1-2002 (Secretaría de Salud, 2002) que incluye las determinaciones para leche, fórmula láctea y producto
lácteo combinado. Especificaciones sanitarias como referencia.
Para observar el efecto de la transferencia de inmunidad
pasiva se seleccionaron 90 becerras de manera aleatoria, las
cuales fueron separadas de la madre al nacimiento y alojadas
individualmente en jaulas de madera previamente lavadas y
desinfectadas. Los tratamientos de tomas de calostro pasteurizado quedaron como sigue: A: dos tomas, B: cuatro tomas y C:
seis tomas. En los tres tratamientos la primera toma se realizó
durante las primeras dos h de vida, la segunda de cuatro a siete h posteriores a la primera y a los tratamientos B y C se les
proporcionó el resto de las tomas cada 12 h. Se suministraron 2
L toma-1. Cada tratamiento constó de 30 repeticiones considerando cada becerra como una unidad experimental.
Entre las 24 y 48 h de vida se obtuvo una muestra de sangre
de la vena yugular, 5.0 mL de cada becerra en tubos Vacutainer ® la cual se dejó coagular a temperatura ambiente hasta la
separación del suero. La lectura en un refractómetro (Vet 360,
Reichert Inc. ®) del suero (g dL-1 de proteína sérica) se empleó
como variable de la transferencia de inmunidad pasiva hacia
las becerras. Se considera >5.5 g dL-1, una transferencia exitosa de inmunidad pasiva; 5.0 a 5.4 g dL-1, una transferencia medianamente exitosa y < 5.0 g dL-1, una transferencia incompleta
de inmunidad pasiva (Quigley, 2001).
PRODUCCIÓNPECUARIA
Análisis estadístico
RESULTADOS
El análisis estadístico de la concentración de proteína sérica
se realizó mediante un análisis de varianza y la comparación
de medias se realizó mediante la prueba de Tukey. El análisis
estadístico para los coliformes se realizó mediante pruebas de
los rangos con signo de Wilcoxon, ambos análisis se ejecutaron
utilizando el paquete estadístico de Olivares-Sáenz (2012). Se
empleó el valor de P < 0.05 para considerar diferencia estadística.
Los resultados del presente trabajo muestran que la pasteurización del calostro a 60 °C por 60 min redujo significativamente la carga bacteriana (Cuadro 1). Las bacterias identificadas en
el calostro antes de la pasteurización fueron de Escherichia coli
genérica y posterior al pasteurizado, no se observó desarrollo
de colonias de dicha bacteria.
Cuadro 1. Carga bacteriana en muestras de calostro antes y después de la pasteurización.
Adicionalmente, los resultados obtenidos para la transferencia pasiva de inmunidad, entre los tres grupos; dos, cuatro y
seis tomas de calostro respectivamente (Cuadro 2), no presentaron diferencias estadísticas (P > 0.05), entre los tratamientos.
Cuadro 2. Porcentaje de transferencia pasiva (proteína sérica ≥5.5 g dL-1) en becerras Holstein
alimentadas con calostro pasteurizado.
Así mismo, aún y cuando el consumo de calostro fue mayor
en los tratamientos de cuatro y seis tomas (Cuadro 3), en los
resultados de proteína sérica de los animales muestreados, no
existió diferencia estadística entre tratamientos (P > 0.05), además, las titulaciones de proteína en suero sanguíneo oscilaron
entre 4 y 8.2 g dL-1 (Cuadro 4).
Cuadro 3. Proteína sérica en suero sanguíneo (g dL-1) en becerras Holstein alimentadas con calostro pasteurizado.
AGROFAZ
3
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Cuadro 4. Distribución de proteína sérica en suero sanguíneo (g dL-1) en becerras Holstein alimentadas con
calostro pasteurizado.
DISCUSIÓN
Diversos estudios han demostrado, que la pasteurización
de calostro bovino, a temperaturas y tiempos usados convencionalmente para leche de consumo humano, pueden reducir o
eliminar importantes patógenos bacterianos como Salmonella
spp., Mycoplasma spp. Mycobacteriumavium ssp., y paratuberculosis (Stabel, 2001). Green et al. (2003), mencionan que
el calostro bovino puede ser satisfactoriamente pasteurizado
usando ya sea un pasteurizador comercial tipo bache (63 ºC
por 30 min) o un sistema de alta temperatura corto tiempo (72
ºC por 15 s) para eliminar importantes patógenos bacterianos
incluyendo Salmonella spp., Listeria monocytogenes y E. coli
O157:H7.
En el presente estudio se pasteurizó el calostro a 60 °C por
60 min; los resultados obtenidos fueron similares a los observados en otros estudios, donde se ha pasteurizado calostro a
igual temperatura y por igual período de tiempo; se observó que
se eliminaron o redujeron significativamente los patógenos, incluyendo, Escherichia coli y también los recuentos de coliformes totales y coliformes fecales. Además, las concentraciones
de Ig del calostro (≥ 50 mg mL-1) se mantuvieron (Johnson et al.,
2007; Elizondo Salazar y Heinrichs, 2009; Elizondo-Salazar et
al., 2010; Donahue et al., 2012; Godden et al., 2012). La calidad
del calostro está en función con la concentración de Ig; es decir,
a mayor cantidad de Ig será mayor la calidad del calostro. El
calostro de alta calidad tiene una concentración de Ig > 50 g L-1
(McGuirk y Collins, 2004).
La medición de la proteína sérica en suero mediante el
refractómetro como estimación de la concentración de inmunoglobulina en suero es una prueba sencilla para evaluar la
transferencia de inmunidad pasiva. McGuirk y Collins (2004),
sugieren que una meta sería ≥ 80% de las becerras sometidas
a la prueba con él refractómetro alcancen o superen el punto de
referencia (5.5 g dL-1) de proteína sérica. El principal factor que
afecta la eficiencia de absorción de Ig es la edad de la becerra
al momento de la alimentación. La eficiencia de transferencia
de Ig a través del epitelio intestinal es óptima en las primeras
cuatro h después del parto, pero después de seis h se produce
un descenso progresivo de la eficiencia de absorción de Ig con
el tiempo (Besser et al., 1985).
4
AGROFAZ
En el presente experimento no se observó diferencia significativa en la transferencia de inmunidad entre tratamientos, 6.16
g dL-1 promedio, este resultado se puede asociar al consumo
de las dos primeras tomas de calostro, éstas se suministraron
durante las primeras seis h de vida de las becerras, obteniendo así una mayor eficiencia de absorción de Ig. Johnson et al.
(2007), observaron 6.3 g dL-1 en becerras de 48 h de vida después de haber suministrado 3.8 L de calostro pasteurizado, las
mismas fueron alimentadas dentro de la primera y segunda h
de vida.
La absorción de una cantidad adecuada de Ig, a partir del
calostro, es esencial para que las becerras puedan obtener inmunidad pasiva. Para que se obtenga una absorción adecuada
de Ig, se requiere que la becerra sea capaz de absorber Ig del
calostro lo cual dependerá del período de tiempo que transcurre entre el nacimiento y el suministro de este producto y que la
becerra consuma una cantidad suficiente de Ig, lo cual está determinado por la concentración de Ig en el calostro y la cantidad
consumida (Stott y Fellah, 1983; Jaster, 2005). En relación a las
becerras a las que se les suministraron cuatro y seis tomas de
calostro en el presente experimento, éstas no obtuvieron una
mayor transferencia de inmunidad; cabe mencionar que las
últimas tomas recibidas fueron después de las 24 h de vida.
Elizondo-Salazar y Heinrichs (2008), mencionan que la transferencia efectiva de inmunidad vía ingestión, también depende
de la habilidad del recién nacido para beber el calostro y para
asimilar las Ig ingeridas. Las becerras son capaces de absorber
las Ig del calostro por un tiempo limitado después del nacimiento, después de las 24 horas de vida, la absorción es escasa.
Los resultados observados en el presente experimento, en
relación a la carga de bacterias en el calostro después del proceso de pasteurización, nos indican una reducción significativa
en el número de bacterias presentes en el mismo, esta disminución puede influir en una mayor absorción de Ig. Las bacterias presentes en el calostro pueden unirse a los receptores no
específicos en los enterocitos de becerras recién nacidas, por
lo tanto la reducción del número de receptores disponibles para
la absorción de Ig disminuye (Staley y Bush, 1985). Además,
se pueden unir a las Ig libres en el lumen intestinal o bloquear
directamente la entrada y el transporte de las moléculas de Ig
a través de las células epiteliales intestinales, interfiriendo por
PRODUCCIÓNPECUARIA
tanto en la absorción pasiva de Ig del calostro (James et al.,
1981).
Una posible explicación para el aumento de transferencia
de inmunidad pasiva y de Ig, en becerras que consumen calostro pasteurizado; es la falta de interferencia bacteriana en
los receptores que son los responsables de la absorción de Ig
(Elizondo-Salazar y Heinrichs, 2009). Este efecto se demostró
en un estudio controlado donde se alimentaron becerras recién
nacidas con 3.8 L de calostro pasteurizado a 60 °C por 60 min o
3.8 L de calostro crudo. Con cuentas bacterianas geométricas
totales en los dos grupos, 813 UFC mL-1 o 40,738 UFC mL-1,
respectivamente. A pesar de que el volumen, el tiempo y la calidad del calostro suministrado no eran diferentes, las becerras
alimentadas con calostro pasteurizado presentaron niveles de
Ig en suero significativamente mayores a las 24 horas de edad
(22.3 mg mL-1) vs becerras alimentados con calostro crudo
(18.1 mg mL-1). Johnson et al. (2007), tienen la hipótesis de
que esta mejora puede ser debida a una reducción de la interferencia bacteriana en la absorción de Ig en el intestino, dando
como resultado una mayor eficiencia en la absorción de IgG en
becerras alimentadas con calostro 35 % pasteurizado vs 27 %
crudo.
En el presente trabajo no se estudió el efecto que tiene el
proceso de pasteurización sobre los componentes bio-activos
presentes en el calostro por ello una consideración para futuros estudios sería conocer el efecto que tiene la pasteurización
sobre la viabilidad de los leucocitos. Koewler et al. (2010), observaron que la pasteurización de calostro, usando un modelo
prototipo de pasteurizador, provocó una disminución significativa de la viabilidad de leucocitos presentes en el calostro. Sin
embargo, la investigación no se ha realizado utilizando pasteurizadores comerciales, disponibles en los establos. Se necesita
investigación adicional para conocer el efecto del tratamiento
térmico sobre los leucocitos, del calostro, así como para investigar el papel y la importancia clínica de estas células en las
becerras. Además, los componentes bioactivos del calostro con
actividad antimicrobiana (lactoferrina, lisozima y lactoperoxidasa) representan solamente una fracción menor de las proteínas
de la leche y tienen un importante rol como primera línea de defensa; además, participan directa e indirectamente en actividades antimicrobianas y otras importantes funciones fisiológicas
como promotoras de salud. Por lo tanto, es necesario conocer
el efecto de la pasteurización sobre las diferentes clases de
proteínas y su significancia clínica en las becerras (Zagorska y
Ciprovica, 2012).
Para tener éxito en la pasteurización del calostro y la transferencia exitosa de inmunidad se requiere la adhesión a protocolos estrictos de manejo. Los factores importantes incluyen el
control preciso de la temperatura, para impedir las fluctuaciones de la temperatura más de 1 °C por encima de la meta de
60 °C, para evitar la excesiva pérdida de Ig; calentamiento y
enfriamiento rápido del calostro antes y después de la fase de
pasteurización; agitación constante durante el proceso del ca-
lentamiento y la fase de enfriamiento. Sin embargo, la higiene
en el ordeño, en el almacenamiento y alimentación del calostro
son el primer punto de control para impedir un excesivo crecimiento bacteriano. Suministre el calostro a las becerras en
cantidad y calidad inmediatamente después del nacimiento.
CONCLUSIONES
Bajo las condiciones en las cuales se desarrolló el experimento, la pasteurización de calostro bovino a 60 °C por 60
minutos redujo la cantidad de bacterias presentes en el calostro sin afectar la transferencia de inmunidad pasiva. Así mismo,
la cantidad de calostro suministrada con cuatro tomas, dos de
ellas dentro de las primeras seis horas de vida, sugieren una
transferencia de inmunidad pasiva más exitosa hacia las becerras.
AGRADECIMIENTOS
Al Ing. Mario A. Valdés Berlanga y familia, por las facilidades
prestadas para la realización de la presente investigación.
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CARACTERISTICAS NUTRICIONALES DE RACIONES PARA GANADO
EN EXPLOTACIONES LECHERAS EN LA REGIÓN LAGUNERA
Nutritional Characteristics Of Cattle Rations In Dairy Farms In The Region Lagunera
Gregorio Núñez Hernández1, Karla Rodríguez Hernández1, Jorge Alberto Granados
Niño2, Antonio Anaya Salgado1, Jorge A. Bonilla Cárdenas3 y
Uriel Figueroa Viramontes1
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Blvd José Santos
Valdez 1200 Col. Centro 27440 Cd, Matamoros, Coahuila, México. 2Asistente de Investigación.
3
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias C.E. Santiago
Ixcuintla- CIRPAC. Km 6 Entronque Carretera Internacional México-Nogales, Santiago Ixcuintla,
Nayarit, México. e-mail: [email protected]
1
RESUMEN
El objetivo de este trabajo fue caracterizar nutricionalmente
las raciones utilizadas en la alimentación del ganado lechero
en la Región Lagunera. Este estudio se realizó en 10 establos
lecheros. Se caracterizó cada grupo de animales en cada una
de las explotaciones. Se registró la cantidad de cada ingrediente de las raciones, forma y horario de suministro. En cada
explotación se tomaron tres muestras al azar de aproximadamente 800 g de cada uno de los forrajes, ingredientes y raciones suministradas a los diferentes grupos de ganado. Los
forrajes se analizaron mediante espectroscopia en el cercano
infrarrojo. Las raciones suministradas a los diferentes grupos
de ganado se analizaron mediante química húmeda. Se determinó proteína cruda (PC), fibra detergente neutro (FDN), fibra
detergente ácido (FDA) y carbohidratos no fibrosos (CNF). Se
estimó energía metabolizable y energía neta de lactancia (ENl)
de las raciones mediante los métodos propuestos por la NRC
(2001). El consumo diario de materia seca (MS) por animal se
estimó mediante la cantidad de alimento ofrecida por día menos la rechazada dividida entre el número de animales de cada
corral y se multiplicó por el contenido de MS. En el presente estudio, el consumo estimado de MS fue de 21.8±3.5 kg d-1 para
vacas en lactación, 11.1±2.5 kg d-1 para vacas secas, 9.0±1.6
kg d-1 para vaquillas mayores de 1 año, y 3.8±1.1 kg d-1 para
vaquillas menores de 1 año. Las concentraciones de PC fueron de 18.35±2.1 %, 11.47±2.7 %, 13.75±3.6 %, 15.63±4.9 %
para vacas en lactación, vacas secas, vaquillas mayores de 1
año y vaquillas menores de 1 año, respectivamente, y la concentración de FDN en las raciones para estos mismos grupos
fue de 35.97±1.9 %, 49.37±6.5 %, 50.85±4.9 %, 55.1±10.3 %,
respectivamente. Las raciones tuvieron valores de 1.45±.05,
1.02±.14, 1.00±.14 y 1.1±.22 Mcal de ENl kg-1 MS para vacas
en lactación, vacas secas, vaquillas mayores de 1 año y va-
quillas menores de 1 año, respectivamente. La producción de
leche fue de 31.7±3.3 kg con 3.2±.1 % de proteína y 3.5±4 %
de grasa.
Palabras clave: Explotaciones lecheras, ganado, raciones,
valor nutritivo, consumo.
SUMMARY
The objective of this study was to characterize the nutritive
value of dairy cattle rations at the Region Lagunera. This study was conducted in ten dairy farms. Each animal group was
characterized and amount of each ingredient, form and feeding schedule were recorded in each farm. In each farm, three
samples of approximately 800 g of each forage, ingredient and
ration were taken from each group of animals. Forages were
analyzed through NIRS, and rations were analyzed through
chemical analyses. Crude protein (CP), neutral detergent fiber
(NDF), acid detergent fiber (ADF) and non fiber carbohydrates
(NFC) were analyzed. Metabolizable energy and net energy for
lactation (NEl) were estimated according to NRC (2001). Daily
dry matter (DM) intake per animal was determined as ration
amount offered minus amount refused divided by number of
animals in each group and adjusted by DM content. Estimated DM intake were 21.8±3.5 kg d-1 for lactating cows, 11.1±2.5
kg d-1 for dry cows, 9.0±1.6 kg d-1 for heifers older than 1 year,
and 3.8±1.1 kg d-1 for heifers younger than 1 year. Rations CP
were 18.35±2.1 %, 11.47±2.7 %, 13.75±3.6 %, 15.63±4.9 % for
lactating cows, dry cows, heifers older than 1 year and heifers
younger than 1 year, and NDF of the rations were 35.97±1.9 %,
49.37±6.5 %, 50.85±4.9 %, 55.1±10.3 %, for lactating cows, dry
cows, heifers older than 1 year and heifers younger than 1 year,
respectively. Ration NEl were 1.45±.05, 1.02±.14, 1.00±.14 and
1.1±.22 Mcal kg-1 DM for lactating cows, dry cows, heifers older
than 1 year and heifers younger than 1 year, respectively. Milk
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AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
production was 31.7±3.3 kg with 3.2±.1 % protein and 3.5±4
% fat.
Key words: Dairy farms, cattle, rations, nutritive value, intake.
INTRODUCCIÓN
El sistema especializado de producción de leche se localiza
principalmente en áreas semiáridas y desérticas en donde la
precipitación es menor de 500 mm. Este sistema tecnificado de
producción de leche (sistema de altos insumos) es altamente
dependiente de insumos, muchos de ellos de importación como
semen, equipo, maquinaria, productos veterinarios e ingredientes para raciones alimenticias. El sistema contempla grandes
inversiones en construcciones para la estabulación y manejo
del ganado, así como equipo para la ordeña y enfriamiento de
la leche. En este sistema se utilizan razas puras, principalmente Holstein con programas de mejoramiento genético con los
cuales, se ha mejorado notablemente la productividad. La producción de leche es de 8,000 a 10,000 kg vaca-1 día-1 (Núñez et
al., 2009). La alimentación se basa en forrajes de buena calidad
nutricional como alfalfa, ensilaje de maíz, sorgo y cereales de
grano pequeño producidos bajo condiciones de riego. La alimentación incluye el uso intensivo de granos procesados (principalmente maíz y sorgo), y el empleo de subproductos agroindustriales como pastas de soya y canola, grano de destilería y
cervecería, semilla y cascarilla de algodón, así como productos
especializados como grasas, proteína y vitaminas de sobrepaso, amortiguadores del pH ruminal y estimuladores de la actividad microbiana en el rumen, etc. Las raciones se suministran
totalmente mezcladas varias veces al día. Las características
nutricionales determinan la productividad y eficiencia del ganado, los costos de producción y los impactos al medio ambiente.
El objetivo de este trabajo fue caracterizar nutricionalmente las
raciones utilizadas en la alimentación del ganado lechero en la
Región Lagunera.
MATERIAL Y MÉTODOS
Este estudio se realizó en 10 establos lecheros de la Región Lagunera, localizada en la parte central de la porción norte
de México, entre los meridianos 101°40´ y 104°45´ de longitud
Oeste y los paralelos 25°05´ y 26°54´de latitud Norte. La altitud
de esta región es de 1,139 m sobre el nivel del mar. Con clima
bWhw (f), muy seco con lluvias en verano; una temperatura media anual de 21° C y una precipitación promedio anual de 220
mm.
La información de estructura del hato (número de animales por grupo productivo) se obtuvo a partir de los registros automatizados de cada establo. Se caracterizó cada grupo de
animales en cada una de las explotaciones. Se registró la cantidad de cada ingrediente de las raciones, así como la forma
y horario de suministro. En cada explotación se tomaron tres
muestras al azar de aproximadamente 800 g de cada uno de
8
AGROFAZ
los forrajes, ingredientes y raciones suministradas a los diferentes grupos de ganado. Las muestras se pesaron inmediatamente con una báscula digital, se identificaron y se trasladaron
al Campo Experimental La Laguna. Se secaron al sol por dos
días y después en una estufa de aire forzado a 65º C por 72
horas hasta peso constante. En el caso de los forrajes, en todas
las muestras se determinó la concentración de materia seca
(MS), proteína cruda (PC), fibra detergente neutro (FDN), fibra
detergente ácido (FDA), carbohidratos no fibrosos (CNF), almidón (ALM), grasa (GC), lignina (LIG), digestibilidad de la fibra
a 30 horas (DFDN) y energía neta de lactancia (ENl) mediante
espectroscopia en el cercano infrarrojo previamente calibrado.
Las raciones suministradas a los diferentes grupos de ganado
se analizaron mediante química húmeda, determinándose PC,
FDN, FDA y CNF de acuerdo a los procedimientos descritos
por Undersander et al. (1993). Se estimó energía metabolizable
(EM) y ENl de las raciones mediante los métodos propuestos
por el NRC (2001). El consumo de materia seca por día por
animal se estimó mediante la cantidad ofrecida y rechazada
por día dividida entre el número de animales de cada corral y
se multiplicó por el contenido de MS. Se obtuvo la producción,
contenido de grasa y proteína de la leche promedio en el mes
en que se realizó el muestreo. Se realizó estadística descriptiva
de los datos, además de un análisis correlación para determinar
el grado de asociación entre indicadores. Se empleó el programa estadístico SAS (Versión 5.01a, SAS Institute).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En el Cuadro 1 se presenta los ingredientes en las raciones
para los diferentes grupos de animales en las explotaciones lecheras. Los henos de alfalfa y el ensilado de maíz son utilizados
principalmente en las raciones de vacas en producción y becerras. El ensilado y heno de avena es empleado en raciones
de vaquillas y becerras. El ensilado de sorgo se emplea principalmente en raciones de vaquillas mayores de 1 año, vacas
secas y en menor grado en raciones de vacas en producción.
En las raciones de vacas productoras, el maíz rolado se utiliza
en todos las explotaciones mientras que la semilla de algodón,
pasta de soya y núcleos son empleados con menos frecuencia.
En la mayoría de las explotaciones se emplean núcleos concentrados en la alimentación de vaquillas menores de 1 año. En
vacas secas y vaquillas mayores de 1 año, estos núcleos concentrados se utilizan con menos frecuencia. Se observa que
las vacas productoras y becerras consumen menos de 50 %
de forraje en sus raciones, mientras que las vaquillas y vacas
secas consumen más del 80 % de forrajes en sus raciones. Lo
anterior es importante porque debido a la naturaleza digestiva
de los rumiantes, una función importante de los forrajes es estimular la rumia y salivación necesarias para mantener la salud
del ganado. Además, también estimulan las contracciones del
rumen para el paso de la digesta; lo cual, permite una eficiencia
mayor en el crecimiento de la población de microorganismos en
el rumen. Por otra parte, contrarresta los efectos negativos que
tiene la inclusión de altos niveles de grano en las raciones para
PRODUCCIÓNPECUARIA
vacas lecheras (Schroeder, 1996). Por otra parte, aunque en el
caso de vacas altas productoras de leche se utilizan grandes
cantidades de grano, subproductos agroindustriales y productos especializados, los forrajes contribuyen con 40 a 60 % del
consumo de materia seca en vacas en producción, alrededor
del 50 % de la proteína y energía neta de lactancia, y 80% de
la fibra detergente neutro. Esto es importante debido a que los
forrajes constituyen una fuente de nutrientes de bajo costo.
Cuadro 1. Frecuencia de utilización de ingredientes en raciones para el ganado en explotaciones lecheras de la
Región Lagunera.
En relación a los forrajes utilizados en este estudio, Núñez
et al. (2009) indican que la alfalfa fue el único forraje con alto
contenido de proteína (22.1±1.2 %) y energía neta de lactancia
(1.4±0.01 Mcal kg-1 de MS). Los ensilados de maíz son forrajes
principalmente energéticos (1.3±0.01 Mcal kg-1 de MS), seguidos de los henos de avena (1.2±0.01 Mcal kg-1 de MS), ensilados de avena (1.2±0.02 Mcal kg-1 de MS) y sorgo (1.2±0.01
Mcal kg-1 de MS). Se observó que existe una amplia variación
en la energía neta de lactancia sobre todo en el caso de ensilados de maíz. Además, la alfalfa tiene un contenido bajo de
fibra detergente neutro (38.6±0.07 %) seguida del ensilado de
maíz (50.7±7.2 %) y heno de avena (52.7±2.1 %). El ensilado
de sorgo tuvo mayores contenidos de fibra (63.2±4.7 %) que los
forrajes mencionados. Los rastrojos se caracterizaron por su
contenido bajo de proteína cruda (5.2±0.8 %) %, contenido alto
de fibra (74.6±2.7 %) y contenido bajo de energía (1.01±0.01
Mcal kg-1 de MS). Comparando estos valores con parámetros
de forrajes de buena calidad nutricional reportados por Núñez
et al. (2009), se observan valores menores a los recomendados para forrajes de buena calidad nutricional en el caso de los
ensilados de maíz, sorgo y avena.
La calidad de los forrajes puede afectar la producción de
leche. Thomas et al. (2001) indican diferencias hasta de 1.7
kg d-1 entre ensilados de maíz. Ballard et al. (2001) reportaron
también diferencias de 2.3 kg d-1 entre ensilados de maíz. Oba
y Allen (1999) indicaron diferencias significativas de 2.6 kg d-1
entre ensilados de maíz. En estos estudios, las diferencias en
producción de leche se atribuyeron a un mayor consumo de
materia seca, mayor digestibilidad de la materia seca, mayor
digestibilidad de la fibra y mayor consumo de energía.
En experimentos con ensilados de sorgo, Grant et al. (1995)
señalaron diferencias en producción de leche de 8.3 kg d-1 entre
AGROFAZ
9
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
ensilados de sorgo, mientras que Aydin et al. (1999) reportaron
una diferencia en producción de leche de 3.0 g d-1 entre ensilados de sorgo. Estos resultados son similares a los reportados
por Oliver et al. (2004) quienes señalaron diferencias en producción de leche de 4.6 kg d-1 entre ensilados de sorgo. Entre
los factores que explican las diferencias señaladas destacan un
mayor consumo de materia seca, materia seca más digestible
y fibra más digestible por una lignificación menor y una tasa de
paso más rápida por el rumen. No se observaron efectos en la
producción de ácidos grasos volátiles o en el pH ruminal.
En estudios con forrajes de cereales de grano pequeño,
Khorasani et al. (1993) indicó producciones de leche de 31.6,
28.8, 28.1 y 29.6 kg d-1 con raciones con ensilados de alfalfa,
cebada, avena y triticale; sin embargo, esta diferencias no fueron estadísticamente significativas. Sin embargo, en ese experimento se observó un consumo menor de materia seca en
las vacas alimentadas con las raciones de cereales de grano
pequeño.
En general, se recomienda de 1/3 a 2/3 de forraje de alfalfa
henificada o ensilada en raciones para vacas lecheras de alta
producción (Satter, 1999). El uso de ensilados de maíz, sorgo
o cereales con alfalfa en raciones para vacas lecheras permite
obtener producciones de leche similares que con raciones ex-
clusivamente con alfalfa, sin embargo, la utilización de estos forrajes en niveles superiores a 75 % en la ración puede disminuir
el consumo y la producción en vacas altas productoras de leche
(Broderick, 1985; DePeters et al., 1989; Acosta et al., 1991). Por
otra parte, se han observado mayores producciones de leche
(> 3 litros de leche diarios) con raciones de ensilado de maíz
en comparación a raciones de ensilado de sorgo (Aydin et al.,
1999; Oliver et al.,2004).
En relación a la calidad nutricional de los forrajes para vaquillas de reemplazo, la alimentación con henos con un porcentaje
mayor de 12 % de proteína cruda puede requerir de un suplemento energético. Debido a que la síntesis microbiana puede
cubrir las necesidades de proteína a esta edad, la suplementación de proteína no degradable en el rumen, no beneficia el
crecimiento de las vaquillas o la eficiencia de alimentación. El
ensilado de maíz proporciona energía suficiente para vaquillas
mayores de un año, pero es necesario suplementar fuentes de
proteína. Dietas exclusivamente con ensilado de maíz pueden
engordar las vaquillas. En este último caso la cantidad de ensilado se puede limitar incluyendo henos de alfalfa o gramíneas.
El ensilado de sorgo o sorgo x sudán permite obtener ganancias de peso de 0.750 kg/día (Núñez et al., 2009).
Cuadro 2. Cantidades (kg d-1) mínimas y máximas de ingredientes utilizadas en la alimentación de ganado en
explotaciones lecheras de la Región Lagunera.
10
AGROFAZ
PRODUCCIÓNPECUARIA
En el presente estudio, los consumos de materia seca estimados fueron de 21.8±3.5 kg d-1 para vacas lecheras, 11.1±2.5
kg d-1 para vacas secas, 9.0±1.6 kg d-1 para vaquillas mayores
de 1 año, y 3.8±1.1 para vaquillas menores de 1 año (Cuadro
2). Respecto al consumo de materia seca, Nennich et al. (2005)
reportaron consumos de materia seca de 21.9 kg d-1, 10.4 kg
d-1, 8.34 kg d-1, y 3.37 kg d-1 para vacas en producción, secas,
vaquillas y becerras, respectivamente. El consumo de alimento
es variable, sobre todo en vacas productoras, ya que puede
ser afectado por los días y nivel de producción, peso vivo, composición química y forma física de la ración. Hristov et al. (2004)
indicaron que las variables más relacionadas con el consumo
de materia seca son el contenido de proteína cruda, energía
neta de lactación, proteína bacteriana, proteína degradable en
el rumen, y contenido de fibra del forraje. Allen (2000) indicó
que el efecto del contenido de FDN en las dietas afectó el consumo de materia seca dependiendo del tamaño de partícula y
sus características de fermentación; sin embargo, señala que el
efecto solo del tamaño de partícula fue de poca magnitud. La
digestibilidad de la fibra es otro factor que afecta el consumo de
materia seca. Oba y Allen (1999) señalaron que por cada unidad
de incremento en la digestibilidad de la FDN a 48 h, aumenta el
consumo de materia seca en 0.17 kg/día. Mertens (2009) señaló un efecto de la digestibilidad de la FDN de menor magnitud al
reportado por Oba y Allen (0.097 vs 0.170 kg d-1 ). Allen (2000)
indicó que dentro de otros factores que afectan el consumo de
materia seca, también se han observado efectos negativos del
porcentaje de almidón degradado en el rumen y los productos de la fermentación de forrajes ensilados. El contenido de
proteína cruda de las raciones se relaciona positivamente con
el consumo de materia seca, observándose incrementos por
unidad de proteína cruda de 0.9 kg d-1 hasta un nivel de 12 %,
y en menor grado de 0.04 d-1 a 18 % de PC en las dietas. Por
otra parte, la adición de grasas puede afectar el consumo de
materia seca a través de efectos en la fermentación u motilidad
del rumen, aceptación por el animal, secreción hormonal, y oxidación de grasas en el hígado. Al respecto, Rabiee et al. (2012)
también señalaron una reducción en el consumo de materia
seca de 0.88 d-1 con la adición de diferentes grasas de sobrepaso; sin embargo, el efecto parece ser mayor en el caso de
productos de sales de calcio. La humedad óptima de las raciones debe ser de 40 a 55 %; en alimentos fermentados, valores
de humedad superiores a éstos pueden reducir el consumo. El
suministro de alimentos debe ser al menos de dos a tres veces
por día para estimular el consumo; las vacas con problemas de
patas consumen menores cantidades de alimento.
En el Cuadro 3 se presenta la composición química y energía de las raciones proporcionadas a los diferentes grupos de
ganado en las explotaciones lecheras estudiadas en la Región
Lagunera. Las concentraciones de proteína cruda fueron de
18.35±2.1 %, 11.47±2.7 %, 13.75±3.6 %, 15.63±4.9 % para
vacas productoras, vacas secas, vaquillas mayores de 1 año
y vaquillas menores de 1 año. Respecto a las concentraciones de fibra detergente neutro, las raciones tuvieron 35.97±1.9
%, 49.37±6.5 %, 50.85±4.9 %, 55.1±10.3 %, respectivamente. En energía neta de lactancia, las raciones tuvieron valores
de 1.45±.05, 1.02±.14, 1.00±.14 y 1.1±.22 Mcal kg-1 de materia
seca para vacas productoras, vacas secas, vaquillas mayores
de 1 año y vaquillas menores de 1 año, respectivamente.
En relación a la proteína cruda de las raciones de las vacas
productoras se observaron valores dentro de los rangos recomendados. Huber y Kung Jr. (1981) indicaron en sus estudios
que obtuvieron producciones mayores de leche cuando el porcentaje de proteína aumentó de 12.2 a 16.2 %, aunque hubo
diferentes respuestas entre vacas adultas y vaquillas de primer
parto. Wu y Satter (2000) señalaron que las mayores producciones de leche se obtuvieron con dietas con niveles de 17.0 %
de proteína en las primeras 30 semanas de lactación y con 16
% en las siguientes semanas. Ipharraguerre y Clark (2005) indicaron una relación cuadrática entre el nivel de proteína cruda
en la dieta y la producción de leche, encontrando el nivel óptimo
cuando la proteína cruda en la dieta fue de 23 %. Sin embargo,
el análisis de estas relaciones indicaron aumentos de 0.75 a
0.94 kg de leche con aumentos hasta 16 % de proteína cruda
y de solo 0.35 a 0.42 kg con aumentos hasta 20 % de proteína
cruda en la ración. En el caso de vacas secas, se observaron
algunas explotaciones con valores más bajos de los recomendados sobre todo al inicio del período de secado. En vacas secas, el rango recomendado de proteína en las raciones es de
12 a 14 % (Núñez et al.,2009).
En relación a las concentraciones de fibra detergente neutro
se observaron valores mayores a los recomendados, particularmente en vacas altas productoras. Al respecto, las recomendaciones para vacas después del parto son de 30 % de FDN y 35
% de CNF, en vacas altas productoras de 28-32 de FDN % y
de 37-42 % CNF, en vacas medias 32-36 % de FDN y de 34-40
% CNF, y en vacas al final de la lactancia de 38-43 % de FDN
y de 30-40 % de CNF. En vacas cuya producción de leche por
día fue mayor de 45 kg, el consumo de materia seca se limitó
a un 32 % de FDN, mientras que en vacas con producciones
de 22.5 kg d-1, el consumo de materia seca se limitó a 44 % de
FDN en las dietas. De la misma manera que en vacas en lactación, también se observaron niveles altos de fibra detergente
neutro en las dietas de las vacas secas. Las recomendaciones
al respecto son un mínimo de 33 % y un máximo de 43% de
CNF. Generalmente, el nivel de FDN en las raciones puede
limitar el consumo de energía neta de lactancia de las vacas
(Núñez et al., 2009).
Por otra parte, los CNF en las raciones son necesarios para
contribuir a cubrir las necesidades de energía de los animales
y de los microorganismos del rumen para su crecimiento. Los
CNF se categorizan en ácidos orgánicos, azucares, almidón y
compuestos solubles de la fibra (Varga, 2003). Los ácidos orgánicos son utilizados por el animal, pero no para un crecimiento
microbiano apreciable. Los azucares se fermentan rápidamente en el rumen y también son utilizados por el animal. El almidón
tiene gran variación en la fermentación ruminal dependiendo
AGROFAZ
11
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
de fuentes, procesamiento y almacenamiento. Nocek y Russell (1988) señalan 40 % de CNF para optimizar la producción
de leche. Varga (2003) sugiere niveles de 32 a 38 % de CNF
cuando las dietas contienen ingredientes altos en azucares y
almidón como granos de cebada, maíz y ensilado de maíz o 38
a 42 % cuando las dietas contienen henos, y subproductos de
maíz y cascarilla de soya.
En cuanto a la energía neta para lactación de las raciones
para vacas productoras, en este estudio tuvieron valores inferiores a los recomendados para vacas lecheras de 1.6 a 1.8
Mcal kg-1 (Núñez et al., 2009). En vacas secas, se tuvieron valores bajos al inicio del período seco en la mayoría de las explotaciones y solo en algunas en las vacas próximas al parto. Al respecto, se recomienda utilizar dietas con 1.30-1.39 Mcal kg-1 de
materia seca al inicio y de 1.4-1.5 Mcal kg-1 de materia seca al
final del período seco. En relación a la energía de las raciones,
las dietas para vacas lecheras contienen aproximadamente 70
% de carbohidratos. De este total, 40 a 45 % es FDN, 35-40 %
es almidón y 15 a 20 % son azucares y otros compuestos solubles de la fibra (Weiss, 2010). Este último autor al estudiar dietas para vacas en producción reportó que la energía digestible
proveniente de la FDN fue 13.1±5.4 Mcal d-1 y la proveniente
del almidón 21.2±5.2 Mcal d-1. Lo anterior, indica que el almidón
proporcionó 1.6 veces más energía que la FDN de las dietas. El
incremento en el almidón de la dieta aumenta la energía de las
dietas, pero a cierto nivel también puede disminuir la digestibilidad de la FDN hasta en 10 %. Dado lo anterior, dietas bajas en
fibra o altas en almidón pueden tener menor valor energético
que el esperado. La adición de grasas usualmente aumenta la
energía de las dietas, pero muy frecuente reduce el consumo
de la dieta, lo cual, también puede afectar el valor energético
esperado de las dietas.
En relación a las vaquillas, se observaron raciones con valores altos de fibra detergente neutro y bajos en energía neta de
lactancia. Al respecto, los valores recomendados son de 14-15
% de proteína cruda y de 22 a 34 % de FDN para 7 meses a un
año de edad. Durante la gestación, el contenido recomendado
de proteína cruda es de 13-14 % con un contenido de FDN de
30 a 45% (Zanton y Heinrichs, 2008). Los valores recomendados de energía metabolizable y energía neta de lactancia
son de 2.3 y 1.4 Mcal kg-1 de MS. En vaquillas en desarrollo,
Hoffman et al. (2008) indican que el consumo de materia seca
estuvo en función del peso vivo y la concentración de fibra detergente neutro en la ración. Por su parte, Pirlo et al. (1997)
señalan que las ganancias de peso estuvieron asociadas al
consumo de energía y proteína.
Cuadro 3. Composición química y valor energético de raciones para distintos grupos de animales en 10
explotaciones lecheras de la Región Lagunera.
PC-Proteína cruda; FDA-Fibra detergente ácido; FDN-Fibra detergente neutro; CNF-Carbohidratos no fibrosos;
ENl-Energía neta de lactancia; EM_Energía metabolizable.
En el Cuadro 4 se muestra que la producción y composición química de la leche fue de 31.7±3.3 kg con 3.2±0.1 % de
proteína y 3.5±0.4 % de grasa. Con respecto a la producción
diaria de leche por vaca, la proteína en la leche y el porcentaje
de grasa, los valores fueron similares a los obtenidos en explotaciones lecheras de diferentes regiones de los Estados Unidos
de América. Oleggini et al. (2001) reportaron valores de 30.8,
27.9 y 25.7 kg vaca-1 día-1 en explotaciones de las regiones
Norte, Centro-Sur y Sur, respectivamente, con valores de grasa
12
AGROFAZ
de 3.7, 3.6 y 3.6 %, respectivamente. Para la proteína en la
leche, los valores fueron: 3.2, 3.2 y 3.3 %, para cada región,
respectivamente. La producción de leche está relacionada con
el consumo de nutrientes. Hristov et al. (2005) indicaron que la
producción de leche se correlacionó significativamente con el
consumo de materia seca (r=0.52), consumo de energía neta
de lactancia de la ración (r=0.57), porcentaje de proteína cruda
(r=0.47), carbohidratos no estructurales (r=0.39) y proteína no
degradable en el rumen (r=0.39).
PRODUCCIÓNPECUARIA
Cuadro 4. Producción y composición promedio de la leche en explotaciones lecheras en la Región Lagunera.
CONCLUSIONES
Los henos de alfalfa y el ensilado de maíz son utilizados
principalmente en las raciones de vacas en producción y becerras. El ensilado y heno de avena es empleado en raciones de
vaquillas y becerras. El ensilado de sorgo se emplea principalmente en raciones de vaquillas mayores de 1 año, vacas secas
y en menor grado en raciones de vacas en producción.
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Comparando estos valores con parámetros de forrajes de
buena calidad nutricional se observan valores menores a los
recomendados para forrajes de buena calidad nutricional en el
caso de los ensilados de maíz, sorgo y avena.
Hristov, A. N., J. Price, W., and B. Shafii, 2005. A meta-analysis
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En relación a las concentraciones de fibra detergente neutro
se observaron valores mayores a los recomendados, particularmente en vacas altas productoras.
Huber, J. T., and Jr. L. Kung, 1981. Protein and nonprotein nitrogen utilization in dairy cattle. Journal of Dairy Science, 64(6),
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La energía neta de lactancia de las raciones para vacas productoras presentó valores inferiores a los recomendados para
vacas lecheras en producción y vaquillas de reemplazo.
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VARIABLES DEL CONTEXTO NACIONAL E INTERNACIONAL EN LOS
SISTEMAS DE PRODUCCIÓN LECHEROS MEXICANOS
National and international context variables in the dairy Mexican production systems
Georgel Moctezuma López1, José de Jesús Espinoza Arellano1, José Antonio Espinosa García1, José Luis Jolalpa Barrera1, y Alejandra Vélez Izquierdo1 .
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales. Avenida
Progreso No. 5. Barrio Santa Catarina. Delegación Coyoacán. México, D. F. Código Postal 04010.
Teléfono (0155)36 26 87 00 extensión 505 e-mail: [email protected]
1
RESUMEN
El análisis del contexto nacional e internacional y su relación con la prospección de los sistemas de producción de leche
es fundamental para visualizar cómo se verán afectados los
eslabones que forman la cadena agroalimentaria de leche en
México. Para ello, se utilizó la metodología Delphi, la cual es
una reflexión colectiva sobre un tema específico entre un grupo
de expertos y es una herramienta importante en la generación
de información para la toma de decisiones. Los resultados indican que las variables del entorno detectadas como de mayor
importancia, que impactan en la competitividad de los sistemas
de producción de leche bovina en México, fueron 16 para el
contexto nacional y 12 para el internacional. La variable con
mayor influencia futura – al año 2030 – de acuerdo a los expertos, dentro del contexto nacional fue el precio nacional de los
granos, y la de mayor influencia dentro del contexto internacional fue: las políticas de apoyo al sector ganadero (lechero) en
otros países. Al realizar el análisis de turbulencia, que consiste
en combinar la influencia futura de una variable con su grado de
predictibilidad, las variables que tendrán el mayor efecto serán:
para el contexto nacional el precio medio de la leche pagado
al productor y para el contexto internacional los “costos de producción de leche en otros países” y los “gustos y preferencias
del consumidor” por lo que resulta conveniente el monitorear a
éstas variables.
Palabras Clave: Influencia futura, método Delphi, predictibilidad, prospección y turbulencia.
ABSTRACT
The national and international context analysis and its relation with the prospection milk production systems are fundamental to visualize how the components of the agro-alimentary
milk chain in Mexico will be affected. To carry this out, the Delphi methodology was used, which is a collective reflection on a
specific subject among a group of experts and it is an important
tool in the information generation for making. Results indicate
that the variables whit the highest impact on the competitiveness of the production systems of bovine milk in Mexico, were
16 for national context and 12 for the international. The variable
with greatest future influence - to year 2030 - according to the
experts, within the national context was the national grains price, and the variable of greatest influence within the international context was: the support policies to the cattle sector (milk)
in other countries. When realizing the turbulence analysis, that
consists of combining the future influence of a variable with its
degree of predictability, the variables which that will have the
greatest effect will be: for the national context the average milk
price paid to the producer and for the international context “the
milk production costs in other countries” and the “tastes and preferences of the consumer” both with the same evaluation which
indicates that it is important to monitoring these variables.
Key words: Future influence, Delphi method, predictability,
prospection and turbulence.
INTRODUCCIÓN
El estudio del contexto es fundamental para entender el
comportamiento de los sistemas de producción, ya que nos
proporciona señales para entender los problemas a los que se
están enfrentando los productores, como ocurren esos problemas y proporciona bases para plantear posibles alternativas
de solución (De Souza et al., 2000). A finales de la década de
los 80`s, varios cambios en el entorno de las organizaciones,
generaron vulnerabilidad institucional, con la consecuente necesidad de cambios en la propia identidad y en los modelos de
funcionamiento y de gestión de esas instituciones (Díaz et al.,
AGROFAZ
15
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
1997). Estos cambios que se dan en las variables del contexto
de cualquier sistema de producción, son cada vez más profundos, repetitivos y dinámicos, lo cual provoca una necesidad de
respuesta de parte de los agentes involucrados para que sean
capaces de prospectar su entorno, con el fin de influir en los
escenarios futuros que les resulten más favorables.
El contexto es la referencia más relevante para las organizaciones de desarrollo (Valle et al., 2001), ya que el comprenderlo
permite visualizar el porqué y cómo ocurren los problemas y
da algunas pautas para generar alternativas de solución. Esta
situación se aplica a los distintos sistemas de producción lecheros en México y a sus unidades de producción. El conocimien-
to del entorno a nivel sistema, mejora la congruencia entre las
tecnologías generadas por la investigación y las necesidades
reales de los distintos actores del negocio pecuario que les
permite ser sustentables.
La conceptualización del modelo en los sistemas de producción lecheros de México, se presenta en la Figura 1, el cual
se conforma por una serie de componentes interactivos. El sistema mayor es el contexto socio – económico que comprende
el conjunto de sus fuerzas, actores, hechos y eventos que se
generan por la dinámica política, social, tecnológica, cultural y
económica nacional e internacional.
Figura 1. Modelo de los componentes del entorno de una organización de Ciencia y Tecnología agropecuaria.
Fuente: Adaptado de Valle et al., 2001
Los sistemas naturales son el conjunto de elementos bióticos y abióticos interactivos que, mediante un flujo de energía,
mantienen un intercambio permanente con su medio ambiente
(Goedert et al., 1996).
La investigación planteó como objetivo, generar un sistema de información de actualización continua que sea fácil de
manejar e interpretar y de acceso libre al público en la cual se
encuentre disponible la información con la integración de variables de los contextos nacional e internacional que influyen en el
mercado de leche de vaca y de los insumos que se utilizan en
el proceso productivo, que permitan generar recomendaciones
para la toma de decisiones a diferentes niveles para mejorar la
competitividad y sustentabilidad de los sistemas de producción
de leche en México.
16
AGROFAZ
MATERIALES Y MÉTODOS
El proceso de investigación incluyó cinco fases que más
adelante se describen. La primera de ellas incluyó la identificación y definición de variables de los contextos nacional e internacional y de los insumos y productos de mayor impacto en la
rentabilidad y competitividad de los sistemas de producción de
leche en México. Las acciones que se desarrollaron fueron las
siguientes:
Integración del equipo de investigación. Fue conformado por 12 investigadores de cuatro instituciones; tres de ellas
dedicadas a la docencia e investigación (Universidad Autónoma de Aguascalientes, Universidad Autónoma del Estado de
México y Universidad Nacional Autónoma de México) y una
en la investigación, innovación y transferencia de tecnología
PRODUCCIÓNPECUARIA
(Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y
Pecuarias). Se buscó que la experiencia del personal científico
fuera multidisciplinaria en áreas de salud, manejo, producción,
alimentación, economía, desarrollo rural, agroindustrias, sociología, transferencia de tecnología y planeación agropecuaria y
estratégica.
enseñanza, de institutos de investigación y en diferentes dependencias del Gobierno Federal (relacionadas con el sector
ganadero y en particular con el lechero); así como en distintas
páginas de Internet. Las fuentes de información consultadas
fueron de tipo económico, tecnológico, social, ambiental, competitivo, mercadológico y productivo.
Revisión de bibliografía. Se realizó una distribución por
temas con la finalidad de identificar variables de los contextos,
nacional e internacional que tuviesen influencia en los sistemas
de producción de leche en México; posteriormente se realizaron sesiones plenarias para el análisis, argumentación, correspondencia, discusión, importancia, jerarquización y validación
de cada una de esas variables, ya sea para su adecuación o
modificación, aceptación o rechazo. Las variables seleccionadas sirvieron para elaborar un modelo conceptual que describiera los sistemas de producción de leche de bovino en México
(familiar, doble propósito e intensivo), y además fueron la base
para elaborar los cuestionarios Delphi. Con base en la clasificación de las variables del mercado de insumos y productos,
se hicieron revisiones bibliográficas a través de la consulta de
medios impresos y digitales, en bibliotecas de instituciones de
Matriz de influencia actual y futura. Con el objetivo de
jerarquizar las variables se realizó una valoración sobre su
influencia actual y futura en la productividad, competitividad y
sustentabilidad en la cadena de leche, así como para obtener
una calificación promedio para cada una de las variables. Para
ello, se elaboró una matriz (Cuadro 1), en la cual se incluyeron
todas las variables (sin ningún orden jerárquico); también se
evaluó la influencia actual y la futura, en la que cada investigador calificó las variables. La escala numérica utilizada tuvo un
valor del 1 al 3, en la cual el número 1 significó la mínima importancia y el 3 la máxima; posteriormente se analizó la información y se obtuvo el promedio de esta evaluación. Las variables
se jerarquizaron con base al promedio obtenido; las de mayor
importancia fueron las que tuvieron un promedio ≥ a 2.
Cuadro 1. Matriz de influencia actual y futura.
Posteriormente se priorizaron y clasificaron en tres tercios:
superior, medio e inferior. Como criterio de selección se consideraron las variables del primer tercio y con un valor de mediana ≥ a 2 (Saldaña et al., 2006).
Matriz de impactos cruzados. Fue desarrollada incipientemente por Gordon (2004), al plantear la siguiente interrogante:
¿Los pronósticos se pueden basar en las percepciones acerca
del modo en que interactuarán los eventos futuros? El método
de impacto cruzado es un enfoque analítico de las probabilidades de un evento en un conjunto pronosticado. Estas probabi-
lidades pueden ajustarse de acuerdo a las opiniones sobre las
interacciones potenciales entre los eventos pronosticados. La
interrelación entre los eventos y su evolución se denomina “impacto cruzado”. Para determinar el grado de importancia y su
relación en la afectación positiva o negativa de cada variable,
se realizó una matriz de doble entrada (Cuadro 2), en la que
se analizó la interrelación entre las variables. Tanto en las filas
como en las columnas, y con el mismo orden, se colocaron las
variables evaluadas.
Cuadro 2. Matriz de impactos cruzados.
AGROFAZ
17
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
El propósito de realizar la matriz fue establecer qué tan cerca o lejos se encontraba una variable de otra, y la relación entre
ellas. Esto sirvió para esquematizar, por medio de flechas, la
relación que tuvieron con el sistema de producción evaluado,
esto es, el sentido de la flecha hacia adentro significó una rela-
ción de tipo positiva y hacia afuera, negativa. Cuando la flecha
tenía los dos sentidos, su relación afectó de ambas maneras al
sistema de producción lechero. Se ejemplifica el caso del contexto internacional en la Figura 2.
Figura 2. Influencia actual de las variables del contexto internacional en la competitividad de la cadena de leche
de vaca.
Panel Delphi. La justificación para utilizar este método es
que considera dos enfoques: importancia actual y futura, por lo
tanto, el método más apropiado que la literatura sugiere es el
del análisis prospectivo; es el conjunto de conceptos y técnicas
usadas para anticipar el comportamiento de variables de mercado, socioeconómicas, políticas, culturales y tecnológicas, así
como de sus interacciones (Gomes y Valle, 1999). Si bien existen diversas metodologías para el análisis prospectivo (Álvarez,
2005), la técnica Delphi es una de las más utilizadas para predecir el comportamiento futuro de dichas variables.
La finalidad de la mayoría de los estudios de Delphi es la
exploración confiable y creativa de ideas o producción de datos
convenientes para la toma de decisiones. Es un proceso de
18
AGROFAZ
análisis basado en el juicio de un grupo de expertos, que logran, mediante un proceso sistemático e iterativo, la obtención
de consensos o disensos (Landeta, 1999). Otros autores sugieren que la razón principal de su uso es la imprescindibilidad
de información de juicio (Ilbery, 2004). Linstone y Turoff (1975);
definen a la técnica Delphi como “un método para estructurar el
proceso de comunicación grupal, de modo que ésta sea efectiva para permitir a un grupo de individuos, como un todo, tratar
con problemas complejos”, es decir, su técnica se apoya en el
reconocimiento del juicio del equipo sobre el juicio individual,
además de tener un carácter anónimo. El esquema del panel
Delphi se presenta en la Figura 3.
PRODUCCIÓNPECUARIA
Figura 3. Diagrama de flujo de la técnica Delphi.
Fuente: Gomes y Valle, 1999.
El análisis prospectivo se utiliza con diferentes finalidades,
por ejemplo, en Estados Unidos de América lo aplican desde
hace casi medio siglo, fundamentalmente para analizar el futuro
de la seguridad pública y el de algunas empresas privadas. En
Finlandia se utiliza para orientar las políticas educativas, bajo
la premisa de que la anticipación implica responsabilidad, lo
cual puede transmitirse desde edades tempranas. Instituciones
como el Club de Roma o la Organización de las Naciones Unidas (ONU), a través del Millenium Programme, lo usaron para
estudiar los límites del crecimiento o el desarrollo sostenible
(Bas, 1999). En España se consignan estudios prospectivos
aplicando el método Delphi, principalmente para el desarrollo
de programas educativos universitarios o en cooperativas agropecuarias.
En México existen, entre otras, diversas instituciones privadas como la Sociedad Mundial del Futuro y académicas como
el Instituto Tecnológico Autónomo de México que se dedican
dedicadas al análisis prospectivo. Este último, a través de su
Centro de Estudios de Competitividad, que en los últimos años
generó para México, estudios prospectivos para el sector de
autopartes, minero, servicios de software e industria electrónica
(CEC-ITAM, 2006).
En el sector agroalimentario este tipo de estudios se realizaron en tres áreas: i) tecnologías de conservación de alimentos,
ii) tecnologías del envasado agroalimentario, y iii) inocuidad y
calidad alimentaria (ADIAT, 2004). Asimismo, en 2005 el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), participó en un estudio sobre el futuro de la
investigación agrícola y la innovación institucional en América
Latina y el Caribe, este proyecto fue llamado, “Quo vadis”, el
cual permitió definir criterios desde los “futuros posibles” para
inspirar/orientar en el presente, los esfuerzos de revisión y formulación de políticas, planes, prioridades y estrategias de innovación institucional (Saldaña et al., 2006). El INIFAP también
realizó el estudio sobre la cadena agroalimentaria de leche de
vaca en el estado de Hidalgo; la finalidad de este estudio fue
contribuir con la generación de información técnica y económica para formular políticas pecuarias de desarrollo del sector lechero, así como políticas de investigación y de transferencia de
tecnología en los diferentes eslabones que integran la cadena
agroalimentaria de leche (Cuevas et al., 2007).
Las actividades desarrolladas para realizar el Panel Delphi
fueron las siguientes:
•
Diseño del cuestionario Delphi. Se estructuró y aplicó un
cuestionario Delphi, con el objetivo de que los expertos,
considerados como informantes clave, realizaran una reflexión colectiva acerca de la importancia actual y futura
(año 2030) de las variables del contexto y del mercado de
AGROFAZ
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insumos y productos en la competitividad de los sistemas
de producción de leche en México. El cuestionario contó
con cinco apartados, los que se mencionan a continuación:
i.
Instrucciones para los participantes en el panel.
cuestionario Delphi (por la misma vía), y como documentos anexos, los escenarios futuros identificados,
para facilitar las respuestas a futuro.
•
ii. Datos del panelista.
iii. Bloque de preguntas sobre los insumos, servicios e infraestructura de la unidad de producción, que pueden
impactar en la productividad, rentabilidad y competitividad, de acuerdo al sistema de producción (familiar,
intensivo y doble propósito).
iv. Bloque de preguntas sobre las variables del contexto
nacional que influyen en la competitividad de la cadena
de leche en México.
v. Bloque de preguntas sobre las variables del contexto
internacional que influyen en la competitividad de la cadena de leche en México.
•
•
•
•
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Definición de las variables incluidas en el cuestionario.
Para facilitar la comprensión y participación de los panelistas, y homogenizar los criterios de las respuestas
solicitadas, se definieron las variables del cuestionario,
así como el concepto de competitividad, para ello se
consultaron fuentes de información bibliográfica disponibles en la literatura.
Descripción de los escenarios. Se identificaron y se proyectaron dos escenarios hasta el año 2030: a) el tendencial (desarrollo del país con avances y retrocesos),
y b) el optimista (desarrollo sostenible del país). Para
lograr esta meta se realizó una revisión bibliográfica
sobre la tecnología, recursos naturales, situación económica del país, acuerdos sociopolíticos y comerciales,
mayor participación social para la demanda de productos inocuos y de seguridad social; todos estos factores
relacionados con la cadena productiva de leche de vaca
en México.
Identificación de panelistas. Se identificaron e invitaron
alrededor de 60 expertos de instituciones de enseñanza, investigación, dependencias gubernamentales y
organizaciones de productores. Para la selección de
estos expertos se consideraron ciertos criterios como
la experiencia en el área, visión sistémica, reconocido
prestigio e interés manifiesto. En una sesión plenaria
los panelistas invitados fueron propuestos por los integrantes del equipo de trabajo. El total de expertos panelistas que contestaron el cuestionario fueron 50, de los
60 que fueron invitados.
Aplicación de los cuestionarios a los panelistas; primera
vuelta. Cada integrante del equipo envío a los panelistas propuestos (vía correo electrónico) una invitación
para participar; si esta era aceptada se les enviaba el
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Análisis estadístico de la información del Panel Delphi.
La calificación de las preguntas incluidas en el panel
estuvieron basadas en una escala de valores que iba
del uno al diez, donde: 1 significó relevancia casi nula;
2 a 3 muy baja; 4 a 5 baja; 6 a 7 regular; 8 importancia
elevada; 9 muy elevada y 10 extremadamente elevada.
Cuando alguna de las definiciones o términos utilizados
no eran conocidos, no estaban suficientemente claros o
no era del conocimiento del panelista, se le solicitó que
respondiera con una “N” en el espacio correspondiente. Las respuestas de los cuestionarios Delphi (escala
de 1 a 10), fueron capturadas en una hoja de cálculo
en el programa Excel (Microsoft®). Para cada pregunta
se calcularon los valores máximo, mínimo, medianas,
cuartiles, 1º, 2º y 3º, así como la diferencia intercuartílica
y el nivel de consenso. El criterio para definir el consenso fue que la diferencia intercuartílica (entre el primer y
tercer cuartil) tuviera un valor ≤ a 2.5
Análisis de turbulencia. Para su cálculo se utilizó la si
guiente fórmula:
G T = In F * (10 – Prev) / 10
Dónde:
G T = Grado de turbulencia,
In F = Influencia futura de la variable,
Prev = Predicibilidad del comportamiento futuro de la variable,
(10 – Prev) = Indicador del grado de impredicibilidad del comportamiento futuro de la variable, en el que 10, es el grado máximo de predicibilidad.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se presentan a continuación los resultados que se obtuvieron del proceso del panel Delphi y únicamente los relativos al
contexto nacional e internacional en razón de que las variables
de las unidades de producción de los distintos sistemas de lechería se encuentran en su fase de segunda vuelta.
Contexto nacional. Es el conjunto de situaciones, fenómenos o circunstancias que se combinan en momentos y lugares
específicos de la historia, y que tienen consecuencias evidentes sobre los sucesos que ocurren dentro de sus límites espacio - temporales.
Por tanto, respecto a la cadena de producción de leche de
bovino, el contexto nacional se define como el conjunto de variables de cobertura nacional que influyen en la competitividad
y rentabilidad de los distintos eslabones que la integran. Es importante considerar el contexto nacional por ser una referencia
PRODUCCIÓNPECUARIA
de alta relevancia tanto para las instituciones de apoyo a la producción de leche de bovino, como para los distintos eslabones
de la cadena en la cual, se toman en cuenta su situación actual
y desempeño futuro.
Se identificaron 16 variables del contexto nacional, relacionadas con la política macroeconómica, la oferta del mercado y
con la demanda. En el Cuadro 3 se presenta la conceptualización de cada una de ellas.
Cuadro 3. Definición de las variables de contexto nacional que inciden en la competitividad de la cadena bovinos
leche.
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Fuente: Elaboración con base a los resultados de la revisión bibliográfica, 2011.
Con relación a la influencia futura de las variables detectadas del contexto nacional, la valoración de los panelistas se
muestra en el Cuadro No. 4.
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PRODUCCIÓNPECUARIA
Cuadro 4. Influencia futura de las variables que inciden en la competitividad de la cadena productiva de bovinos
leche en México.
Q1 = primer cuartil; Q3 = tercer cuartil; Q3 - Q1 = diferencia intercuartílica
Fuente: Elaboración propia con base a los resultados del panel Delphi. 2011.
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Las variables con mayor influencia futura, fueron un grupo
de tres, que se calificaron con mediana de nueve, considerada
como muy elevada, sin embargo, la de mayor relevancia fue,
por tener una diferencia intercuartílica de 1 – segundo criterio
de desempate – la de precio nacional de granos, como la más
importante al año 2030, seguida por la de los precios pagados,
tanto al productor como al consumidor y la variable con menor
peso relativo en el futuro, a juicio de los panelistas fue la de tasa
de inflación con mediana de siete, considerada regular, con lo
cual se infiere que los participantes consideran que la inflación
se continuará controlando en el futuro.
Al preguntar a los panelistas qué tan predecible serían las
variables en un futuro tendencial al año 2030, se obtuvieron
medianas de 8 y 7 (8 elevada y 7 regular), Cuadro 5.
Cuadro 5. Predicibilidad futura de las variables que inciden en la competitividad de la cadena productiva de bovinos leche en México.
Q1 = primer cuartil; Q3 = tercer cuartil; Q3 - Q1 = diferencia intercuartílica
Fuente: Elaboración propia con base a los resultados del panel Delphi. 2011.
Turbulencia. Este indicador se define como la relación existente entre la influencia futura de la variable y que tan predecible resulta la misma.
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Las variables más perturbadoras en el contexto nacional de
la cadena agroalimentaria de leche de bovino en México se presentan en la Figura 4.
PRODUCCIÓNPECUARIA
Figura 4. Variables de alta turbulencia en el contexto nacional de la cadena agroalimentaria de leche de bovinos
en México.
En este estudio se obtuvo consenso de que la variable detonante en el futuro será el precio medio de la leche pagado al
productor y seguida muy de cerca – sólo una décima de punto
atrás – por el precio nacional de los granos, variables ligadas
al mercado y a los costos de producción en las unidades ganaderas lecheras, por lo que, han de ser consideradas como
las más importantes y críticas en el diseño de escenario y modelos de predicción y planeación en las instituciones dedicadas
a la instrumentación de políticas de apoyo al sector ganadero
lechero.
Contexto internacional. Las cadenas productivas agroalimentarias en su conjunto, así como en cada uno de sus eslabones, enfrentan una turbulencia ambiental en todo el planeta que
proviene de factores socioeconómicos, políticos, ambientales y
tecnológicos que se suceden en el contexto de dichas cadenas.
Para evaluar cómo afecta esta turbulencia a la cadena productiva pecuaria de leche de bovino en México, en una primera
fase, los investigadores identificaron por medio de consenso,
12 variables que inciden mayormente en los cambios de las cadenas; éstas variables se presentan con su conceptualización
en el Cuadro 6.
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Cuadro 6. Conceptualización de las variables de contexto internacional que inciden en la competitividad de la
cadena bovinos leche.
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PRODUCCIÓNPECUARIA
Fuente: Elaboración con base a los resultados de la revisión bibliográfica, 2011.
Las variables fueron calificadas como se presentaron en el
cuestionario, por los 50 panelistas, en el cual se evaluó el efecto
combinado de la influencia futura de la variable y qué tan previsible (previsibilidad) era cada una de ellas con un horizonte
al año 2030, en la competitividad y productividad de la cadena
leche. La evaluación se realizó en una escala de 1 a 10, igual
que el contexto nacional.
En las calificaciones de influencia futura, se encontró que
todas las variables fueron relevantes ya que las medianas es-
tuvieron entre 7 y 8 (con un predominio del 8), consideradas
como de influencia media a alta, lo cual indica que los expertos
las consideraron de alto impacto lo que confirmó que el grupo
de trabajo hizo una buena selección de las mismas. También se
estimaron los cuartiles 1 y 3 y su diferencia. Se encontró que en
la mayoría de los casos tuvo consenso (10 de 12 variables, lo
que representó un consenso del 83.3%) la diferencia fue ≤ a 2.5
por lo que se concluye que hubo consenso entre los expertos
en relación a la evaluación del impacto futuro de todas las variables evaluadas. Sus calificaciones se muestran en el Cuadro 7.
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Cuadro 7. Influencia futura de las variables del contexto internacional de la cadena productiva de leche de bovino en México.
Elaboración propia con datos del Panel Delphi.
La variable mejor posicionada y tomando como segundo
elemento de decisión la diferencia intercuartílica, fue la de políticas de apoyo al sector ganadero (lechero) en otros países, con
lo cual se puede inferir que es preciso monitorear cuáles son los
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AGROFAZ
instrumentos de apoyo que manejan otros países productores
de leche de bovino y en las variables que los panelistas tuvieron disenso; en este sentido, se visualiza que la estabilidad del
crecimiento de la economía mundial está en duda y que en la
PRODUCCIÓNPECUARIA
concentración de la producción y distribución de los productos
lácteos no existe una claridad de lo que pueda pasar en el horizonte previsible del año 2030.
En lo predecible de la variable en el futuro, los panelistas expresaron sus calificaciones como se muestran en el Cuadro 8.
Cuadro 8. Predicibilidad futura de las variables del contexto internacional de la cadena productiva de leche de
bovino en México.
Elaboración propia con datos del Panel Delphi.
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En este sentido, los panelistas tuvieron mayor dificultad al
considerar que tan predecible sería la variable en el futuro, ya
que la mayoría de las variables obtuvieron una mediana de 7,
que las coloca con un valor medio y además el nivel de disenso
fue mayor que en el bloque anterior, ya que cuatro de ellas no
alcanzaron consenso.
Para la determinación de la turbulencia de las variables del
contexto internacional, se determinó el efecto combinado de la
influencia futura y de la predicibilidad del comportamiento de las
variables, bajo la premisa de que las variables críticas son las
de mayor influencia y menor predicibilidad. La fórmula para calcular la turbulencia de las variables fue la misma que se utilizó
para el contexto nacional.
Con la anterior fórmula, las variables del contexto internacional que inciden sobre la cadena productiva de leche de bovino
en México, se graficaron según se muestra en la Figura 5, para
lo cual la turbulencia se dividió en dos categorías: alta y media.
Figura 5. Variables del contexto internacional con turbulencia alta y media.
Las variables que alcanzaron una turbulencia alta fueron
nueve; entre ellas, sobresale la relacionada a las epizootias, las
cuales pueden presentarse en cualquier momento y en cualquier parte del mundo, afectando severamente a los productores
lecheros, ya que de inmediato el resto de los países establecen
barreras sanitarias y se cierran las transacciones comerciales,
además de que en el país que se originó el problema se toman
medidas drásticas y restrictivas. Seguido de ésta variable, aparecen otras ocho variables con el mismo grado de turbulencia,
que perturban el ambiente de las cadenas productivas agroalimentarias.
En el nivel de turbulencia media aparecen tres de las variables, en donde la que menor grado tuvo fue la de importación
de vaquillas de reemplazo. En estos casos, los actores relevantes de las cadenas productivas del subsector ganadero
lechero pueden planificar sus cambios y realizar adecuaciones
con un grado de incertidumbre menos fuerte.
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AGROFAZ
CONCLUSIONES
El consenso de los expertos en las valoraciones en el contexto nacional fue de 90.6%, mientras que en el internacional
del 75%, por lo que, de acuerdo a la metodología Delphi se
considera un consenso aceptable.
En el contexto nacional, la variable que más turbulencia generará en la cadena de leche de bovinos será, de acuerdo a los
expertos, el “precio medio de la leche pagado al productor”, lo
cual será un detonante dentro de las políticas económicas de
apoyo al sector ganadero, en particular el lechero. La segunda
variable, que tendrá niveles altos de turbulencia la señalaron
los panelistas como la de “precio nacional de granos”, la que
repercute directamente en los costos de alimentación del ganado y es el elemento más crítico en el costo total de producción,
por lo que, es fundamental que los precios de los granos no
se incrementen de manera desproporcionada, ya que arrojaría
pérdidas a los productores lecheros y pondría su existencia en
el mercado en un grave riesgo.
PRODUCCIÓNPECUARIA
Para el contexto internacional, la variable que según los expertos tendrá una mayor influencia futura en la cadena agroalimentaria de leche será la de “políticas de apoyo al sector ganadero (lechero) en otros países”, ésta variable es y jugará un
rol determinante, ya que está relacionada a la magnitud de los
subsidios que ofrecen los gobiernos a sus productores locales,
que en el pasado han sido incluso, puntos de desacuerdo entre las economías más fuertes del orbe. En cuanto a que tan
predecible puede ser una variable y que afecte a la cadena
agroindustrial leche, los expertos señalaron que la “importación
de vaquillas de reemplazo” y la “política comercial mundial (tratados comerciales)” son las que tuvieron una mayor mediana
(8, considerada alta), lo que indica que seguiremos dependiendo tanto, de la entrada de animales – sobre todo de Estados
Unidos de América y Canadá – y del intercambio comercial que
se da con el Tratado de Libre Comercio (TLC), entre los dos
países mencionados y México.
Para el mismo contexto, y a pesar de disenso de parte de
los panelistas, las “epizootias (brotes de enfermedades contagiosas)”, fue la variable que mostró la mayor turbulencia y que
su aparición puede provocar grandes desastres; situación que
valdría la pena volver a replantear en un segundo estudio de
carácter prospectivo. Aparecen después, ocho variables con la
misma intensidad de turbulencia, entre las cuales se encuentran la de “costos de producción de leche en otros países” y
“gustos y preferencias del consumidor”, lo cual nos indica la importancia que debe tener la competitividad del sector lechero
mexicano y el desarrollo de nuevas tecnologías y productos en
el ámbito agroindustrial lácteo para satisfacer las nuevas demandas, de la cada vez más cambiante población mexicana en
su estructura de edades, género e ingresos.
LITERATURA CITADA
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141 pp
AGROFAZ
31
CALIDAD NUTRICIONAL Y UTILIZACIÓN DE FORRAJES EN
EXPLOTACIONES LECHERAS EN LA REGIÓN LAGUNERA
Forage Quality And Utilization In Dairy Farms In The Region Lagunera
Gregorio Núñez Hernández1, Karla Rodríguez Hernández1, Jorge Alberto Granados
Niño2, Antonio Anaya Salgado1 y Uriel Figueroa Viramontes1
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Blvd José Santos Valdez
1200 Col. Centro 27440 Cd, Matamoros, Coahuila, México. 2Asistente de Investigación.
e-mail: [email protected]
1
RESUMEN
química, energía neta de lactancia, índice de calidad nutricional.
El objetivo de este estudio fue evaluar la calidad nutricional
y utilización de forrajes en explotaciones lecheras en la Región
Lagunera. Este estudio se realizó en 10 explotaciones lecheras.
En cada explotación de cada uno de los forrajes muestreados
se determinó porcentaje de materia seca (MS), proteína cruda (PC), fibra detergente neutro (FDN), fibra detergente ácido
(FDA), carbohidratos no fibrosos (CNF), almidón (ALM), grasa
(GC), lignina (LIG), digestibilidad de la fibra (DFDN) y energía
neta de lactancia (ENl) mediante espectroscopia en el cercano
infrarrojo previamente calibrado. El índice de calidad relativa
de forraje se determinó de acuerdo a Moore y Undersander
(2002). Se registró tipo de forraje y porcentaje en las raciones
ofrecidas a cada grupo de ganado. Los análisis estadísticos se
realizaron mediante estadística descriptiva y análisis de correlación. La alfalfa es el único forraje con alto contenido de proteína
(22.1±1.2 %) y energía neta de lactancia (1.4±0.01 Mcal kg-1
de MS). Los ensilados de maíz son forrajes más energéticos
(1.3±0.01 Mcal kg-1 de MS) que los henos de avena (1.2±0.01
Mcal kg-1 de MS), ensilados de avena (1.2±0.02 Mcal kg-1 de
MS) y ensilados de sorgo (1.2±0.01 Mcal kg-1 de MS). La alfalfa
tiene un contenido bajo de fibra detergente neutro (38.6±0.07
%) en comparación al ensilado de maíz (50.7±7.2 %) y heno
de avena (52.7±2.1 %). El ensilado de sorgo tuvo mayores contenidos de fibra (63.2±4.7 %) que los forrajes mencionados. Los
rastrojos se caracterizaron por su contenido bajo de proteína
cruda (5.2±0.8 %), contenido alto de fibra (74.6±2.7 %) y contenido bajo de energía (1.01±0.01). El índice de calidad relativa
de forraje se correlacionó con el porcentaje de proteína cruda
(r=0.87), fibra detergente neutro (r=-0.87) y energía neta de lactancia (r=0.96).
SUMMARY
The objective of this study was to evaluate forage quality
and utilization in dairy farms in the Region Lagunera. This study
was carried out in 10 dairy farms. Forage samples from each
dairy farm were analyzed to determine dry matter (MS), crude
protein (PC), neutral detergent fiber (FDN), acid detergent fiber
(FDA), non-fiber carbohydrates (CNF), fat (GC), lignin (LIG),
neutral detergent fiber digestibility (DFDN) and net energy for
lactation (ENl) using near infrared reflectance previously calibrated. A quality relative index was determined according to
Moore y Undersander (2002). Forage class and percentage in
rations for the different animals groups were recorded in each
farm. Statistical analyses were conducted through descriptive
statistics and correlation analyses. Alfalfa was the only forage
high in protein content (22.1±1.2 %) and net energy for lactation
(1.4±0.01 Mcal kg-1 de MS). Corn silages were a more energetic forage (1.3±0.01 Mcal kg-1 de MS) than oat hays (1.2±0.01
Mcal kg-1 de MS), oat silages (1.2±0.02 Mcal kg-1 de MS) and
sorghum silages (1.2±0.01 Mcal kg-1 de MS). Alfalfa had a lower
neutral detergent fiber content (38.6±0.07 %) than corn silage
(50.7±7.2 %) and oat hay (52.7±2.1 %). Sorghum silage had
high fiber content (63.2±4.7 %) than the mentioned forages.
Straws were characterized by low crude protein (5.2±0.8 %),
high fiber content (74.6±2.7 %) and low energy value (1.01±0.01
Mcal kg-1 de MS). Quality forage index was correlated to crude
protein (r=0.87), neutral detergent fiber (r=-0.87) and net energy
for lactation (r=0.96).
Keys Words: Forage, quality, chemical composition, net energy for lactation, relative quality index.
Palabras clave: Forraje, calidad nutricional, composición
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AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
INTRODUCCIÓN
Los forrajes son alimentos por naturaleza para animales rumiantes como el ganado lechero debido a que éstos pueden
digerir compuestos fibrosos. La fibra es el principal componente de los forrajes seguido de carbohidratos no fibrosos. Con
excepción de la alfalfa u otras leguminosas, normalmente los
forrajes son regulares o bajos en su contenido de proteína. La
inclusión de los forrajes en las raciones permite suministrar nutrientes más baratos, optimizar la fermentación y digestión de
los alimentos en el rumen, así como obtener una buena producción y contenido de grasa de la leche. La calidad nutricional
de los forrajes se determina en gran medida a partir de la interpretación de análisis de laboratorio de composición química y
digestibilidad con relación al consumo, disponibilidad, utilización de nutrientes y producción del ganado (Allen, 1996).
El contenido de proteína cruda considera aminoácidos y
nitrógeno no proteico. La fibra de los forrajes se evalúa como
fibra detergente neutro y está compuesta de celulosa, hemicelulosa y lignina (pared celular de los forrajes). Este componente
de los forrajes es menos digestible que la proteína, carbohidratos no fibrosos, y grasa (contenido celular de los forrajes). El
contenido de fibra es importante porque afecta negativamente
el consumo por los animales, promueve la rumia de los animales, evita la acidez en el rumen y es fuente de energía. Los
carbohidratos no fibrosos son azúcares, almidón y pectinas.
Los carbohidratos no fibrosos se degradan rápidamente en el
rumen, proporcionando energía a los microorganismos del rumen, pero en exceso pueden causar acidosis en el mismo. El
contenido de energía de los alimentos no se puede medir, por lo
que se estima a través de diferentes métodos. El método más
común es a través del total de nutrientes digestibles (Weiss
et al., 1992). En el caso de ganado lechero, esta estimación
se convierte a energía neta de lactancia (Núñez et al., 2009).
El objetivo de este estudio fue evaluar la calidad nutricional y
utilización de forrajes en explotaciones lecheras en la Región
Lagunera.
MATERIALES Y MÉTODOS
Este estudio se realizó en 10 explotaciones lecheras en la
Región Lagunera. En la Figura 1 se muestra la utilización de forrajes en dichas explotaciones. Las vacas productoras y becerras consumen menos del 50 % de forraje en sus raciones. Las
vaquillas y vacas secas consumen más del 80 % de forrajes
en sus raciones. Los henos de alfalfa y el ensilado de maíz son
utilizados principalmente en vacas en producción y becerras. El
ensilado y heno de avena es empleado en vaquillas y becerras.
El ensilado de sorgo se emplea principalmente en vaquillas mayores de 1 año y vacas secas y en menor grado en vacas en
producción.
Figura 1. Utilización de forrajes en las explotaciones lecheras en la Región Lagunera.
En cada explotación se tomaron tres muestras al azar de
aproximadamente 800 g de cada uno de los forrajes que se
utilizan en las raciones de los diferentes grupos de ganado. Las
muestras se pesaron inmediatamente con una báscula digital,
se identificaron y se trasladaron al Campo Experimental La Laguna. Se secaron al sol por dos días y después en una estufa
de aire forzado a 65ºC por 72 horas hasta peso constante. En
todas las muestras se determinó porcentaje de materia seca
(MS), proteína cruda (PC), fibra detergente neutro (FDN), fibra
detergente ácido (FDA), carbohidratos no fibrosos (CNF), almidón (ALM), grasa (GC), lignina (LIG) digestibilidad de la fibra
(DFDN) y energía neta de lactancia mediante espectroscopia
en el cercano infrarrojo previamente calibrado.
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AGROFAZ
Los índices de valor relativo de forraje y calidad relativa de
forraje se determinaron de acuerdo a Moore y Undersander
(2002) de la siguiente manera.
1. Valor relativo de forraje
Consumo de materia seca, % del peso vivo (CMS)=120/FDN
Digestibilidad de la materia seca (DMS)=88.9-0.779FDA.
Valor relativo de forraje (VRF)=CMS*DMS/1.29
Donde:
CMS-Consumo de materia seca.
DMS-Digestibilidad de la materia seca.
PRODUCCIÓNPECUARIA
FDN-fibra detergente neutro.
CNF-Carbohidratos no fibrosos.
FDA- Fibra detergente ácido.
PC- Proteína cruda.
2. Calidad relativa de forraje
Cálculo del consumo de materia seca
Consumo de materia seca leguminosas=(0.012/FDN) +
(DFND-45)*0.374*1350/100
Consumo de materia seca gramineas=-2.318+0.442*PC0.0100PC2-0.0638*TND+0.000922TND2+0.180*FAD0.00196*FDA2-0.00529*PC*FAD
Calculo del TND
Leguminosas = [(CNF*0.98) + (PC*0.93) + (AG*.97*2.25) +
FDNN * DFDN] – 7
Gramíneas = [(CNF*0.98) + (PC*0.87) + (AG*0.97*2.25) +
FDNN * DFDNP] - 10
Donde:
FDN-Fibra detergente neutro.
FDA-Fibra detergente ácido.
FDNN-Fibra detergente neutro libre de proteína.
DFNDP-22.7+0.664*DFDN.
DFND- Digestibilidad de la fibra detergente neutro.
CNF- Carbohidratos no fibrosos.
AG-Grasa-1
Los análisis estadísticos se realizaron mediante estadística
descriptiva y análisis de correlación (Steel y Torrie, 1980).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En el Cuadro 1 se presentan los análisis de las variables
de calidad nutricional de los forrajes evaluados. La alfalfa fue
el único forraje con alto contenido de proteína (22.1±1.2 %) y
energía neta de lactancia (1.4±0.01 Mcal kg-1 de MS). Los ensilados de maíz fueron forrajes más energéticos (1.3±0.01 Mcal
kg-1 de MS) que los henos de avena (1.2±0.01 Mcal kg-1 de
MS), ensilados de avena (1.2±0.02 Mcal kg-1 de MS) y sorgo
(1.2±0.01 Mcal kg-1 de MS). Se observó que existe una amplia
variación en la energía neta de lactancia sobre todo en el caso
del ensilado de maíz. Además, la alfalfa tuvo menores contenidos de fibra detergente neutro (38.6±0.07 %) que el ensilado
de maíz (50.7±7.2 %) y heno de avena (52.7±2.1 %). El ensilado de sorgo tuvo mayores contenidos de fibra (63.2±4.7 %) que
los forrajes mencionados. Los rastrojos se caracterizaron por
su contenido bajo de proteína cruda (5.2±0.8 %), contenido alto
de fibra (74.6±2.7 %) y contenido bajo de energía (1.01±0.01
Mcal kg-1 de MS).
Cuadro 1. Composición química, digestibilidad de la fibra, energía neta y calidad relativa de forrajes en explotaciones lecheras en la Región Lagunera.
PC-Proteína cruda; FDA-Fibra detergente ácido; FDN-Fibra detergente neutro; Lig-Lignina; DFND-Digestibilidad de la FDN;
CNF-Carbohidratos no fibrosos; Alm-Almidón; ENl-Energía neta de lactancia, Mcal/kg de MS; CRF-Calidad relativa de forraje.
En el Cuadro 2 se presentan los coeficientes de correlación
entre variables de composición química, total de nutrientes digestibles, energía neta de lactancia e índices de valor relativo
de forraje y calidad relativa de forraje. La energía neta de lactancia de los forrajes se correlacionó negativamente con la fibra
detergente neutro (r=-0.73; P<0.05) y fibra detergente ácido (r=0.84;P<0.05), positivamente con los carbohidratos no fibrosos
(r=0.62;P<0.05) y grasa (r=0.46;P<0.05). El total de nutrientes
digestibles se correlacionó en mayor grado con la energía neta
de lactancia (r=0.88;P<0.05).
AGROFAZ
35
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Cuadro 2. Correlaciones entre variables de composición química, total de nutrientes digestibles, energía neta de
lactancia e índices de la calidad de los forrajes.
PC-Proteína cruda; FDA-Fibra detergente ácido; FDN-Fibra detergente neutro; Lig-Lignina; DFND-Digestibilidad de la FDN;
CNF-Carbohidratos no fibrosos; Alm-Almidón; ENl-Energía neta de lactancia; CRF-Calidad relativa de forraje.
La Figura 2 muestra la relación entre total de nutrientes
digestibles y energía neta de lactancia. Se observa que principalmente la alfalfa y ensilados de maíz son los forrajes con
mayores total de nutrientes digestibles (>58 %) y energía neta
de lactancia (>1.3 Mcal kg-1 de MS). Los ensilados de sorgo,
36
AGROFAZ
avena y henos de avena son forrajes con menos total de nutrientes digestibles (>48 %). Los rastrojos son forrajes con bajo
porcentaje de total de nutrientes digestibles (< 50 %) y energía
neta de lactancia (<1.0 Mcal kg-1 de MS de MS).
PRODUCCIÓNPECUARIA
Figura 2. Relaciones entre total de nutrientes digestibles y energía neta de lactancia de forrajes en explotaciones
lecheras de la Región Lagunera.
El índice de calidad relativa de forraje tuvo valores superiores a 140 para principalmente henos de alfalfa de primera
clase aunque se observan también algunos ensilados de maíz.
Así mismo henos de alfalfa de segunda y ensilados tuvieron
valores mayores de 120. Los ensilados de avena, henos de
avena y ensilados de sorgo tuvieron valores mayores de 100;
sin embargo, se observa que también estos tipos de forraje y el
rastrojo presentan valores inferiores a 100 (Figura 3).
En este estudio, el índice de calidad relativa de forraje se correlacionó con el porcentaje de proteína cruda (r=0.87;P<0.01),
fibra detergente neutro (r=-0.87;P<0.05) y energía neta de lactancia (r=0.96;P<0.05). Asimismo este índice se correlacionó
con el valor relativo de forraje (r= 0.84;P<0.05).
Figura 3. Relaciones entre valor relativo de forraje y calidad relativa de forraje en explotaciones lecheras de la
Región Lagunera.
AGROFAZ
37
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
En relación a otros estudios de calidad nutricional de forrajes, Nuñez et al. (2010) indican valores de proteína cruda de
7.37±.58 %, concentraciones de fibra neutro detergente y ácido
con valores de 63.37 ± 2.36 y 37.11±1.82, respectivamente. La
concentración de lignina fue 6.13±.47 y la concentración de
energía neta de lactancia (ENl) de 1.52±0.05 Mcal kg-1.
detergente neutro, 29.5 a 48.3 % de fibra detergente ácido, de
2.1 a 5.5 de lignina y de 5.2 a 28.3 % de carbohidratos no fibrosos. En general, los valores de las variables de composición
química y energía de los forrajes evaluados en el presente estudio se consideran que están dentro de los rangos en la literatura
mencionada.
En calidad nutricional del forraje de sorgo, Núñez et al.
(2010) reportan un porcentaje de proteína cruda de 6.07±0.7
%, concentración de fibra detergente neutro de 64.43±6.11 %,
fibra detergente ácido de 39.20±2.2%, concentración de lignina
7.98±0.4 %, y energía neta de lactancia de 1.35±0.10 Mcal kg-1
de MS de materia seca.
Gallo et al. (2013) indican que los henos de gramíneas, cereales de grano pequeño y ensilados sorgo se caracterizaron
por altos contenidos de fibra detergente neutro, mientras que
los ensilados de maíz tuvieron los mayores porcentajes de carbohidratos no fibrosos. Núñez et al. (2010) indican que estas
fracciones de carbohidratos se correlacionaron con los valores
de energía neta de maíz forrajero, sorgo forrajero y cereales de
grano pequeño. Gallo et al. (2013) mediante análisis multivariado indican que la energía neta de lactancia se correlacionó
principalmente con un compuesto de las fracciones de carbohidratos señalados. Estos mismos autores indican la agrupación
de los forrajes de acuerdo a su calidad nutricional en henos de
alfalfa, ensilados de maíz y henos de gramíneas, cereales de
grano pequeño y ensilados de sorgo.
En relación a los cereales de invierno, Núñez et al. (2010)
reportan valores de proteína cruda de 10.59 ± 0.55 %. La
concentración de fibra detergente neutro fue 61.04 ± 2.83,
fibra detergente ácido de 40.33 ± 2.55 %, y valores de lignina
7.21± 0.80 %, y energía neta de lactancia de 1.50± 0.04 Mcal
kg-1 de MS (P<0.05).
Gallo et al. (2013) reportan en alfalfa rangos de 9.9 a 24.4
% de proteína cruda, 32.9 a 62.1 % de fibra detergente neutro y
24.6 a 47.1 % de fibra detergente ácido, 5.4 a 10.7 % de lignina
y 98 a 44.9 % de carbohidratos no fibrosos. En ensilados de
maíz reportan rangos de 5.7 a 9.4 % de proteína cruda, 35.1
a 55.9 % de fibra detergente neutro y 17.9 a 30.7 % de fibra
detergente ácido, 1.7 a 3.9 % de lignina y 30.6 a 49.8 % de
carbohidratos no fibrosos. En el caso de ensilados de sorgo reportan rangos de 6.5 a 11.0 % de proteína cruda, 58.8 a 75.9 %
de fibra detergente neutro y 33.8 a 47.2 % de fibra detergente
ácido, 1.5 a 4.8 % de lignina y 3.0 a 23 % de carbohidratos no
fibrosos. Respecto a cereales de grano pequeño reportan valores de 3.5 a 14.5 % de proteína cruda, 51.3 a 78.1 % de fibra
Por otra parte, de la comparación con los valores recomendados para forrajes de buena calidad nutricional que se muestra
en el Cuadro 3, se observa que los henos de alfalfa de primera
pueden ser considerados como forrajes de buena calidad nutricional pero en henos de alfalfa de segunda la calidad nutricional
disminuye. Por otra parte, se observan valores menores a los
recomendados para forrajes de buena calidad nutricional en el
caso de los ensilados de maíz, sorgo y avena. Los rastrojos se
pueden utilizar principalmente en vacas secas y en transición
para aumentar la fibra efectiva, reducir la tasa de paso de la
ingesta por el rumen o reducir el consumo de energía en vacas
seca o vaquillas (Shaver y Hoffman, 2010)..
Cuadro 3. Valores recomendados para forrajes de buena calidad nutricional para ganado lechero.
< menores; > mayores; MS – Materia seca.
La calidad nutricional de los forrajes afecta el consumo de
energía y proteína absorbida (Allen, 1996). El consumo de
energía es función del consumo de materia seca y la concentración de energía. El consumo de materia seca se ha relacionado con el espacio que ocupan los forrajes fibrosos (efecto
de llenado ruminal). Debido a lo anterior, tanto el contenido de
38
AGROFAZ
fibra, su digestión y paso a través del rumen son factores que
pueden afectar el consumo de materia seca del ganado. En
general, forrajes de leguminosas como la alfalfa tienen contenidos bajos de fibra y tasas rápidas de digestión y paso por el
rumen por lo que pueden tener un consumo mayor de materia
seca por el ganado que otros forrajes (West, 1998). La energía de los forrajes se asocia a las concentraciones de proteína,
PRODUCCIÓNPECUARIA
grasa, carbohidratos fibrosos y no fibrosos y la digestibilidad de
estos componentes (Weiss, 1996). Se considera que el contenido, tipo y digestibilidad de los carbohidratos son los componentes que más influencia tienen en el valor energético de
los forrajes (Mertens, 1998). Algunos estudios reportaron que la
energía neta de los forrajes se ha relacionado con las concentraciones de FDA o FDN (Harlan et al., 1991). La FDA incluye
las substancias menos digestibles de la pared celular, celulosa
y lignina. Aunque las actuales estimaciones de energía neta de
lactancia se basan en ecuaciones sumativas que consideran la
digestibilidad y contenidos de carbohidratos estructurales y no
estructurales, proteína y grasa, así como pérdidas metabólicas,
varios estudios señalan la relación entre energía neta de los forrajes y su contenido de FDA (Varga et al.,1998). En el presente
estudio, los henos, ensilados de avena y sorgo y rastrojos tuvieron los contenidos más altos de fibras y menores valores de
energía. Por otra parte, la alfalfa y ensilados de maíz tuvieron
los mayores contenidos de carbohidratos no fibrosos. Los CNE
se degradan rápidamente en el rumen, proporcionando la energía necesaria a los microorganismos para su crecimiento, pero
que en exceso pueden causar acidosis ruminal. En particular el
ensilado de maíz presentó los mayores valores de almidón. El
almidón es un componente de los ensilados de maíz que cuando es fermentado en el rumen produce principalmente ácido
propiónico y cuando pasa al intestino proporciona glucosa que
se absorbe o metaboliza como lactato en el intestino delgado
(Allen, 2012).
Por otra parte, la lignina en los forrajes afecta la digestibilidad de la fibra y su tasa de digestión, aunque de manera
compleja cuando se consideran diferentes especies de forrajes
(Van Amburgh et al., 2004). La digestibilidad de la fibra detergente neutro afecta el consumo de materia seca y la producción
de vacas lecheras. La mayoría de los forrajes evaluados tuvieron valores menores de 50 % de digestibilidad de la fibra neutro
detergente, valor que se considera regular para vacas lecheras
en producción.
En relación al valor proteico de los forrajes, estos contribuyen a la proteína absorbida por el ganado a través del suministro de aminoácidos, péptidos y amoniaco a través de la
degradación de proteína en el rumen y proteína que escapa de
esta degradación y es digerida en el intestino delgado (Broderick, 1996). La proteína de los forrajes es altamente degradable,
mientras que la fracción que no se degrada en el rumen es pequeña y muy variable (Allen, 1996). La proteína degradable en
el rumen es utilizada para la síntesis de proteína microbiana;
la cual, constituye una alta proporción de la proteína metabolizable.
Respecto a la relación entre la calidad nutricional de forrajes
requeridos y las necesidades para las diferentes clases de ganado en las explotaciones lecheras, las vacas en producción y
becerras menores de 6 meses requieren forrajes de alta calidad
nutricional como los henos de alfalfa. Las vaquillas menores
de 1 año y las vacas de regular y baja producción requieren
forrajes de buena calidad nutricional. Las vaquillas mayores
de 1 año y vacas secas, requieren forrajes de regular calidad
nutricional (Cuadro 4).
Cuadro 4. Valores de calidad nutricional requeridos para forrajes para diferentes grupos de ganando lechero.
Núñez et al. (2009).
Los índices para evaluar la calidad nutricional de los forrajes han sido propuestos para integrar variables nutricionales
como las presentadas en el Cuadro 4. En particular, el índice
de calidad relativa de forraje se ha propuesto para substituir
el valor relativo de forraje (Moore y Undersander, 2002). Rohwer et al. (1978) propusieron el uso del índice de valor relativo
de forrajes basado en el cálculo del consumo de materia seca
digestible partir de determinaciones de fibra detergente neutro
y fibra detergente ácido. En los dos casos, el uso de la fibra
detergente neutro para estimar el consumo de materia seca y
la fibra ácido detergente para estimar la materia seca digestible
ha sido cuestionada por Moore y Undersander (2002). La calidad relativa de forraje utiliza el total de nutrientes digestibles
como una medida más útil de la energía de los forrajes. AsimisAGROFAZ
39
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
mo, diferencia entre gramíneas y leguminosas en la estimación
del consumo de materia seca y considera la digestibilidad de la
fibra detergente neutra. Weiss (2002) reportan relaciones entre
el índice de valor relativo de forraje y la producción de vacas
lecheras. Adicionalmente, se reportan relaciones entre el índice
de calidad relativa de forraje y ganancias de peso de animales
en desarrollo.
La aplicación del índice de calidad relativa de forraje es la
calificación de la calidad de los forrajes en relación a los requerimientos nutricionales de las diferentes clases de ganado
aunque su principal uso es para la venta de forrajes en los Es-
tados Unidos de América. La Figura 4 nos ayuda a relacionar
el índice de calidad relativa de forraje y el forraje requerido por
las diferentes clases de ganado. Las vacas altas productoras
necesitan forrajes con valores mayores de 140-160. Las vacas
medias y bajas productoras, así como becerras menores de
6 meses requieren forrajes con valores mayores de 125-150.
Las vaquillas menores de 1 año necesitan forrajes con valores
entre 115 a 130, mientras que las vaquillas mayores de 1 año y
vacas secas requieren forrajes con valores de calidad relativa
del forraje mayor de 100-120. Los valores de calidad relativa de
forrajes en algunas explotaciones fueron inferiores a recomendaciones indicadas por Undersander (2003).
Figura 3. Calidad relativa del forraje para diferentes grupos de ganado lechero.
CONCLUSIONES
LITERATURA CITADA
La alfalfa y ensilados de maíz son los forrajes de mayor
calidad nutricional mientras que los henos de avena, ensilados
de avena y ensilados de sorgo son forrajes con menor calidad
nutricional en las explotaciones lecheras.
Allen, M. S. 1996. Relationship between forage quality and dairy
cattle production. Animal Feed Science Technology. 59:5160.
En las explotaciones lecheras existe gran variación en la calidad nutricional de los forrajes por lo que en algunos casos, sus
características nutricionales están abajo de las recomendaciones para ganado lechero.
El índice de calidad relativa de forraje se relacionó con los
contenidos de proteína cruda, fibra detergente neutro y energía
neta de lactancia.
Este índice puede ser utilizado para asignar los forrajes de
manera más apropiada a los diferentes grupos de ganado en
las explotaciones lecheras.
Es necesario mejorar la calidad nutricional de los forrajes
con ajustes en los siguientes factores de manejo: a) Selección
de forrajes a producir; selección de variedades; fecha de siembra, fertilización, riego, estado de madurez a cosecha y método
de conservación.
40
AGROFAZ
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AGROFAZ
41
DIFERENTES PATRONES DE SIEMBRA EN LA PRODUCCIÓN DE
SEMILLA DEL HÍBRIDO DE MAÍZ H-135
Different Patterns of Seeds in the Seed Production of the Hybrid of Maize H-135
Juan José García Rodríguez*1, Miguel Ángel Ávila Perches1, Juan Diego De la Torre
Vizcaino1, Carlos Herrera Corredor1
Campo Experimental Bajío Km. 6.5 Carretera Celaya-San Miguel de Allende. Gto. C.P. 38010.
e-mail: [email protected]
1
RESUMEN
SUMMARY
Debido a que se intenta incrementar la producción de semillas por unidad de superficie, reducir costos de producción
y maximizar el uso de suelo, se evaluó el efecto de diferentes
patrones de siembra (PS) sobre el rendimiento y calidad de la
semilla del hibrido de maíz H-135. Los trabajos se desarrollaron
en el Campo Experimental Bajío del INIFAP en Celaya, Guanajuato, se evaluaron cuatro PS compactos: 4:1, 6:1, 8:1 y 10:1,
además de un testigo 6:2 convencional. Respecto a la variable
rendimiento de semilla, no hubo diferencias entre tratamientos.
En las variables agronómicas se observó que para el número
de hileras, los PS 10:1 y 6:1 compactos fueron superiores al
resto con 16.0 y 15.6 hileras por mazorca; en cuanto a la variable de semillas por hilera los PS 4:1, 6:1 y 8:1 fueron iguales
estadísticamente y superiores al patrón 10:1 y al testigo. La forma de semilla tipo plano fue superior en un 15.6% a las formas
redondas, en la interacción PS por forma de semilla (P<0.01) se
detectó que el PS 4:1 por la forma plana fue el mejor tratamiento
con 5,898 kg ha-1. En cuanto a las formas redondas el PS 10:1
y el testigo obtuvieron los valores más altos con 4,078 kg ha-1
y 3,742 kg ha-1 respectivamente; en relación al tamaño de semilla, el mediano registró el rendimiento más alto con 1,051 kg
ha-1. En la interacción de PS por tamaño de semilla, la combinación del PS 8:1 compacto con el tamaño mediano presentó el
mejor rendimiento con 3,525 kg ha-1. Por otra parte (P<0.01) en
la interacción de forma por tamaño de semilla, el plano medio
con el rendimiento de 9,642 kg ha-1 obtuvo el mejor resultado.
La conclusión es que la relación hembra-macho compacto es
una alternativa viable para la producción de semilla, logrando
que el 100% de la unidad de producción este sembrado con el
progenitor femenino, productor de la semilla (hibrido).
Because attempting to increase seed production per unit
area, reduce production costs and maximize land use, we evaluated the effect of different planting patterns (PS) on the yield
and seed quality of hybrid of corn H-135. The work was performed in the Campo Experimental Bajío of INIFAP in Celaya
Guanajuato, Mexico, we evaluated four PS compact: 4:1, 6:1,
8:1 and 10:1, and a control pattern conventional 6:2. Regarding the variable seed yield, there were no differences between
treatments. In agronomic variables were seen for the number
of rows, the PS 10:1 and 6:1 were higher than other compact
with 16.0 and 15.6 rows per corncob, in terms of the variable of
seeds per row the PS 4:1 , 6:1 and 8:1 were statistically equal
and superior to 10:1 and the control pattern. The seed form flat
type was higher by 15.6 % to the round forms in PS interaction
for seed form (P < 0.01 ) was detected for the 4:1 PS flat shape
was the best treatment to 5,898 kg ha -1. As for the PS 10:1
round shapes and control pattern the highest values ​​obtained
with 4,078 kg ha -1 and 3,742 kg ha-1 respectively, in relation to
seed size , the medium recorded the highest yield to 1,051 kg
ha-1. In the interaction of seed size PS, PS 8:1 combination with
the compact sized presented the best performance with 3,525
kg ha-1. On the other hand (P < 0.01) formed by the interaction of
seed size, the midplane with the performance of 9,642 kg ha-1
had the best result. The conclusion is that the compact malefemale relationship is a viable alternative for the production of
seed, used 100 % of this production unit with the female parent
seed, seed producer (hybrid).
Keywords: Patterns of seed, seed corn, yield.
Palabras Claves: Patrones de Siembra, Semilla, Maíz,
Rendimiento
AGROFAZ
43
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
INTRODUCCIÓN
El cultivo de maíz se utiliza principalmente para la alimentación humana en la mayor parte del mundo, en nuestro país es
uno de los granos básicos. En la producción mundial ocupa el
tercer lugar con una superficie de 166.7 millones de hectáreas,
(Financiera Rural, 2012). En México, de las 7.9 millones de hectáreas que se cultivan, solo se siembra con semilla mejorada
30% (Luna et al., 2012) ante este panorama se proyecta un
amplio mercado nacional, sin embargo la situación es complicada, porque el posicionamiento de las grandes corporaciones
es muy elevado; no obstante lo anterior según (Espinosa et al.,
2007) y (Doonet et al., 2012) debe tratar de aprovecharse los
elementos en la ley para reposicionar las variedades mejoradas producto de la investigación pública y privada manifestando
que para la óptima expresión de su potencial de rendimiento,
requiere de la aplicación de los resultados de la investigación
de otros componentes tecnológicos tales como densidad de
población, fertilización, fechas de siembra, labores de cultivo,
aplicación de herbicidas, así como otras recomendaciones para
el correcto manejo del cultivo. Para el caso de la producción de
semilla híbrida de maíz, un patrón de siembra tradicional (PST)
está compuesto por una serie de surcos con material genético
que es utilizado como progenitor femenino (hembra) y surcos
con material utilizado como progenitor masculino (macho), las
hembras son los que se cosechan hasta madurez y los machos
al tener sólo la función de producir polen , una vez terminada
dicha etapa se eliminan para evitar posibles contaminaciones
al cosechar las plantas del progenitor femenino (Paliwal, 2001).
Otro componente substancial que debe tomarse en cuenta
previo a la siembra es la relación hembra-macho puesto que
los PS utilizados en muchos de los casos no son los óptimos
(Larios et al., 2011 y Curtis, 1983), La proporción de surcos
hembra-macho más utilizados son: 4:1, 2:1, 4:2 y 6:2, estás dependen principalmente de la abundancia del polen producido
por el progenitor masculino, y además se basan también en la
experiencia práctica así como en la disponibilidad de maquinaria del productor (Wych, 1988).
Actualmente es factible generar genotipos con una arquitectura que permite siembras con altas densidades de población,
por lo anterior es posible implementar un patrón de siembra
conocido como compacto (PSC), que utiliza el 100 % de la superficie sembrada con material femenino y se intercala un surco del progenitor masculino en cada dos, tres o cuatro surcos
de la hembra, posteriormente se elimina el macho después de
la polinización, para disminuir la competencia durante la etapa
de maduración , además de evitar contaminaciones durante la
cosecha (Beck, 2004). A este respecto, Vallejo et al. (2008) señalan que la ventaja es que se aprovechan todos los surcos del
lote para la producción de semilla híbrida y además, se colocan
los surcos machos físicamente más cerca de la hembra, asimismo indican que las siembras compactas se sugieren en la
producción de híbridos sonde se incluya un progenitor hembra
de porte bajo a intermedio, de tal forma que el macho no sea
44
AGROFAZ
sombreado y se afecte la liberación del polen. En este aspecto,
Murga y Solórzano (1988) encontraron que el PS 4:1 compacto fue superior en 21 % al sistema tradicional. Por otro lado,
Méndez (1990) señala que el método de siembra 4:1 compacto
superó al testigo (3:1 convencional) en 19.25 % en rendimiento
por unidad de superficie, similares resultados son reportados
por Solórzano et al. (1987) y Koshawatana et al. (2010). Sin
embargo, Caballero (1995) no detectó diferencias significativas
al evaluar los PS tradicional: 8:2, 6:2, 4:2 y 3:1 y los PS compacto: 6:1, 4:1 y 2:1.
El H-135 es un híbrido trilineal que se adapta a las condiciones agroclimáticas de la zona de transición El Bajío-Valles
Altos que se ubica en altitudes de 1,700 a 2,200 metros sobre el nivel del mar (msnm), que se recomienda para zonas de
riego, punta de riego y buen temporal. El H-135 se forma con
una cruza simple obtenida en El Bajío, que se utiliza como progenitor femenino, mientras que el progenitor masculino es una
línea autofecundada de primera generación (S1) que se generó
a partir de un criollo colectado en Progreso, Hgo. (Espinosa y
Carballo, 1987). En tanto que, Espinosa y Carballo (1988) recomiendan que la cruza simple utilizada como progenitor hembra
del H-135, se debe multiplicar en Roque, Gto. o en un ambiente
similar para asegurar el mantenimiento de la calidad de su semilla. Por lo anterior el objetivo del presente estudio fue evaluar
el efecto de patrones de siembra, tradicional y compacto, que
favorezcan la producción y calidad de semilla certificada del híbrido de maíz H-135.
MATERIALES Y MÉTODOS
Los trabajos se desarrollaron en los terrenos y laboratorio de semillas del Campo Experimental Bajío (CEBAJ) del
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y
Pecuarias (INIFAP) ubicado en Roque, municipio de Celaya,
Gto., que se localiza a 20°35’ N y 100°49’ O, a una altitud de
1,752 msnm. Se utilizaron los progenitores del híbrido H-135,
el material genético empleado fueron la cruza simple (B-32 X
B-33) como progenitor femenino y la línea M-35 como macho,
se utilizaron cinco lotes aislados para evitar coincidencias entre
sí, los patrones de siembra fueron: 6:2 (tradicional, testigo) y
los PSC: 4:1, 6:1, 8:1 y 10:1. Para el PST se sembró con
una distancia entre siembra de 90 cm, mientras que en el PSC,
se utilizó esta misma distancia entre surco para el progenitor
hembra y 45 cm para el progenitor macho; en ambos casos
se sembró en forma diferida, con fecha 2 de mayo se sembró
la hembra en suelo seco y después se aplicó un riego para
promover la emergencia de plántulas, posteriormente a los 10
días se sembró el progenitor macho sobre suelo húmedo. Se
inspeccionaron los lotes durante las distintas etapas de desarrollo, detectando presencia de malezas, aplicándose dos cultivos y tres deshierbes manuales para su control; en cuanto a
plagas y enfermedades, se aplicó insecticida para el control de
trips (Frankliniella williamsi) en las primeras etapas y para el
gusano cogollero (Spodoptera frugiperda) en la etapa V7 (siete
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
hojas). Previo a la floración, se eliminaron las plantas fuera de
tipo del progenitor macho y retiraron manualmente el total de
espigas del progenitor hembra. Durante la floración, fue necesario vigilar los surcos machos y continuar eliminando plantas
que no correspondan a las características uniformes de la línea
progenitora. Respecto a los surcos hembra, se depuraron plantas antes, durante y después de la floración; eliminando plantas
estériles (mostrencas) y las no correspondientes a características del progenitor. Para determinar la madurez fisiológica, se
tomaron muestras de 10 mazorcas por tratamiento por repetición y se recurrió al indicador de la capa negra de absorción así
como también a través de un determinador de humedad (DH),
utilizando el DH marca Motomco modelo 919. Se inició la cosecha cuando la semilla tenía entre un 25 y 30 % de humedad,
la recolección fue en forma manual, la parcela útil fueron los dos
surcos centrales eliminando un metro de cada lado; se tomaron
muestras en zig-zag de cada una de las tres repeticiones por
tratamiento. Al momento de la cosecha se contaron el número
de mazorcas por planta posteriormente se les dio un tratamiento natural de secado exponiendo las mazorcas al sol, con el
propósito de reducir el contenido de humedad en la semilla y
proceder a su desgrane (12 a 14 %) se seleccionaron 20 mazorcas al azar, para determinar número de hileras por mazorca
y número de granos por hilera. Para la clasificación de la semilla se utilizó el separador de cilindros modelo Carter Day, se calibró para cada muestra de semilla a 50 revoluciones por minuto
por un tiempo de 60 segundos. De la muestra total se separó
las semillas planas de las redondas utilizando el cilindro oblon-
go de 13/64” X 3/4” considerándose semilla plana la que paso
a través de las perforaciones y redonda la que fue retenida. En
cuanto al tamaño, de toda la semilla redonda y plana que paso
por el cilindro de perforaciones redondas con las dimensiones
de 22/64”, 20/64” y 18/64”, se registraron los pesos de la semilla
que fue retenida en cada cilindro, considerándose semilla grande la que retuvo el cilindro 22/64”, mediana la que permaneció
sobre la 20/64” y chica la que retuvo el cilindro 18/64”.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
El efecto de los diferentes patrones de siembra sobre las
características evaluadas, en el Cuadro 1 se presentan los resultados de los análisis de varianza practicados a las variables
agronómicas, se observa que para número de hileras por mazorca y número de granos por hilera se registraron diferencias
(P<0.01) entre tratamientos; en base a lo anterior se practicó
la comparación de medias (Cuadro 2) en donde podemos observar que el PS 4:1 compacto con 16 hileras fue el que logró
el valor más alto, aspecto que impactará en el rendimiento de
semilla y en la utilidad económica del productor Rivas (2010);
en relación al número de hileras por mazorca, los resultados
obtenidos en esta investigación; se encuentran dentro del rango de valores reportados por Rivas (2010) ; así mismo para
número de granos por hilera el PS 4:1 compacto fue el que
obtuvo el valor más alto seguido por los PS 6:1 y 8:1 compacto
con 30 y 29 granos por hilera respectivamente los cuales a su
vez fueron superiores al testigo con 25 granos por hilera, los
valores obtenidos para granos por hilera son similares.
Cuadro 1. Comparación de medias para número de hileras y número de granos en la cruza simple B-32 X B-33
** Diferencias Altamente Significativas (P<0.01) C.V. Coeficiente De Variación
Cuadro 2. Comparación de medidas para las variables, número de hileras y número de granos por hilera, en
diferente patrón de siembra en la cruza simple B-32 X B-33
T = tratamiento
AGROFAZ
45
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
En cuanto a la variable rendimiento de semilla (Cuadro 3)
se detectaron diferencias (P<0.01) para las siguientes variables: forma de semilla (FS), interacción de patrones de siembra
por forma de semilla (PSPFS), tamaño de semilla(TS), patrones de siembra por tamaño de semilla (PSPTS) e interacción
de forma de semilla por tamaño de semilla (FSPTS); por lo que
al realizar los contrastes ortogonales se detectó que para el
factor FS, los tipo plano registraron los valores más altos con
1,489 kg ha-1 superando en un 25.7 % a la forma tipo bola cuyo
rendimiento fue de 1,106 kg ha-1 (Figura 1) por otro lado, la
interacción de PSPFS, el PS 6:2 reportó un rendimiento de
8,379 kg ha-1 de semilla de ambas formas (planos y bolas); no
obstante lo anterior, el PSC 4:1 cuyo rendimiento fue de 8,029
kg ha-1 a su vez registró un rendimiento de 5,893 kg ha-1 de semilla de forma plana superando al testigo 6:2 con una diferencia
de 1,255 kg ha-1, aspecto positivo para ser considerado en un
programa de producción de semilla ya que la preferencia de
distribuidores y productores por la semilla de formas planas es
patente, lo cual obliga a clasificar la semilla por forma, tamaño y
peso Wood et al. (1977) y Shieh y McDonald, (1982).
CUADRO 3. Análisis de varianza para rendimiento, evaluado en cinco patrones de siembra en la cruza simple
B-32 X B-33
** Diferencias Altamente Significativas (P<0.01) C.V. Coeficiente de Variación
46
AGROFAZ
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Figura 1. Respuesta de la cruza simple B-32 X B-33 evaluando rendimiento de semilla en relación a la forma de
semilla con diferentes patrones de siembra.
inicial de las plántulas procedentes de semillas grandes no persiste a lo largo de todo el ciclo del cultivo, al intervenir en su desarrollo otros factores. En general, no suele haber correlación
entre el tamaño de las semillas y el rendimiento; si se siembra
semilla de los tamaños comerciales obedece a las exigencias
de las operaciones de limpieza que obligan a eliminar ciertas
porciones de semillas pequeñas. (Besnier, 1989). En este trabajo, se detectaron diferencias estadísticas siendo el tamaño
mediano con 1,051 kg ha-1 el que alcanzo el valor más alto
(Figura 2) seguido por la semilla de tamaño chico, con 799 kg
ha-1 en cambio la semilla de tamaño grande mostró los valores
más bajos.
En esta mismo contexto, el PSC 8:1 igualmente puede ser
considerado como una opción ya que solo está por debajo del
testigo 4.7 % de rendimiento de semilla de ambas formas, sin
embargo, éste a su vez supera en 6.1 % al testigo en lo que se
refiere a semilla de forma plana al registrar un rendimiento de
4,940 kg ha-1, lo que concuerda con Rivas (2010) quien obtuvo
4.18 t ha-1 de semilla total (planos y bolas) para el tratamiento
con la relación 4:1 que representa el 80 % de la superficie factible de ser cosechada, cantidad inferior a la obtenida en este
trabajo comprobando que el PSC 8:1 tiene ventaja al ocupar el
100 % de la superficie factible de ser cosechada. Respecto al
tamaño de semilla es irregular según la variedad, al menos en
las especies de granos grandes. Sin embargo, la mayor ventaja
Figura 2. Respuesta de la cruza simple B-32 X B-33 al evaluar la variable rendimiento de semilla en tres diferentes tamaños de semilla con diferente patrón de siembra.
AGROFAZ
47
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
En la interacción de PSPTS se aprecia en la Figura 3 que el
PSC 8:1 registró el rendimiento más alto de semilla comercial
con 3,525 kg ha-1 de tamaño medio superando al testigo que
obtuvo 3,394 kg ha-1 de semilla mediana. En relación a los resultados obtenidos en la interacción de FPT en la Figura 4 se
observa que el plano medio obtuvo los valores más altos con
8,641 kg ha-1 seguido de plano chico con 6,977 kg ha-1 y 5,715
kg ha-1 de la interacción plano grande. respecto a la forma redonda el tamaño medio fue el que obtuvo el valor más alto con
6,119 kg ha-1 , seguido de la interacción bola grande en cambio
la interacción bola chica obtuvo el valor más bajo con un rendimiento de semilla de 5,013 kg ha-1.
Figura 3. Interacción de patrones de siembra por tamaño de semilla para la variable rendimiento de semilla en la
cruza simple B-32 X B-33.
Figura 4. Interacción de forma de semilla por tamaño de semilla para la variable rendimiento en la cruza simple
B-32 X B-33.
CONCLUSIONES
Técnicamente es viable la producción de semilla del hibrido
H-135 utilizando el patrón de siembra compacto, se observó
que agronómicamente todos los patrones de siembra fueron
superiores al testigo. No obstante y no detectar diferencias significativas para rendimiento, se sugiere utilizar el PSC 8:1 por-
48
AGROFAZ
que tiene ventaja sobre los demás tratamientos al ocupar el 100
% de la superficie factible de ser cosechada, así mismo, porque
registró el rendimiento más alto de semilla comercial; aspecto
positivo para ser considerado en un programa de producción de
semilla ya que la preferencia de distribuidores y productores por
la semilla de formas planas es patente.
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
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AGROFAZ
49
DIAMANTE: VARIEDAD DE AJO BLANCO TIPO CALIFORNIA
GENERADA POR SELECCIÓN INDIVIDUAL
Diamante: California White Garlic Variety Type Generated by Individual Selection
Luis Martín Macías Valdez1, Luis Humberto Maciel Pérez1 y Héctor Silos Espino2
Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Campo Experimental Pabellón. CIR Norte Centro. Km. 32.5 Carretera Aguascalientes – Zacatecas. Pabellón de
Arteaga, Aguascalientes, México. C.P. 20670
e-mail: [email protected]
2
Instituto Tecnológico El Llano, Ags. Km. 18.0 Carretera Aguascalientes – San Luis Potosí. El Llano,
Aguascalientes. México. C.P. 20330
1
RESUMEN
La variedad de ajo “Diamante” fue obtenida por selección
individual a partir del Clon CAL – RN, cuya genealogía es CALRN-11-1-1-2-4; esta nueva variedad es del tipo California, con
un ciclo vegetativo tardío de 240 días de siembra a cosecha,
estableciéndose en octubre. El bulbo tiene una forma elíptica,
de color blanco y con una distribución regular de 21 a 25 dientes por bulbo. Sus hojas son de porte erecto y de color verde
oscuro. Este clon fue seleccionado por su alta productividad y
calidad de bulbo; características de gran relevancia para el mercado nacional y de exportación. Se caracterizó genéticamente
mediante la extracción del ADN, el cual apareció con buena intensidad y adecuada resolución de bandas. Esta nueva variedad se adapta preferentemente a las zonas agrícolas del Valle
de Aguascalientes y la región productora de Zacatecas, donde
la altitud se encuentra en el rango de 1,900 a 2,200 msnm. El
rendimiento promedio experimental es de 20.8 ton ha-1.
Palabras clave: Allium sativum, variedad, ajo, mejoramiento, caracterización.
SUMMARY
The variety of garlic “Diamante” was obtained by individual
selection from Clone CAL - RN, whose genealogy is CALRN-11-1-1-2-4, this new variety is the type California, with
growing period late 240 days from planting to harvest, settling
in October. The bulb has an elliptical shape, white and with a
regular distribution of 21-25 cloves per bulb. Its leaves are erect
growth habit and dark green. This clone was selected for its high
productivity and quality of bulb; characteristics of great importance for the domestic and export market. Genetically characterized by DNA extraction, which showed good intensity and
adequate resolution of bands. This new variety is preferably
adapted to agricultural areas of the Valley of Aguascalientes
and Zacatecas producing region, where the altitude is in the
range from 1,900 to 2,200 m. The experimental average is 20.8
ton ha-1.
Keywords: Allium sativum, breeding, characterization, garlic, variety.
INTRODUCCIÓN
Los esquemas de mejoramiento genético en las especies
vegetales dependen de su fisiología de reproducción, misma
que es afectada por las condiciones del medio ambiente, que
pueden alterar de manera significativa las distintas fases inherentes a la perpetuación de la especie. La planta de ajo (Allium
sativum L.), bajo las condiciones edafo-climáticas de las zonas
productoras de ajo en México, no produce semillas verdaderas, por lo que su reproducción se realiza en forma vegetativa
o asexual.
Con base en la historia del cultivo de ajo en las diferentes
regiones del mundo, se concluye que esta especie se ha adaptado a distintos climas y también se ha seleccionado para características específicas; una de ellas es la obtención de bulbos
más grandes, en donde los tallos florales se fueron eliminando
o se fueron seleccionando clones con reducido potencial de floración; así, la selección activa realizada por el hombre provocó
la pérdida de fertilidad y actualmente son plantas completamente estériles (Kamenetsky, et al., 2004). Sin embargo, como en
otras plantas de bulbos o tubérculos, el ajo ha acumulado variabilidad genética para varias características fenotípicas: ya que
existen evidencias de hibridación a nivel cromosómico, esta variación permite la factibilidad de realizar mejoramiento genético
(Koul, et al., 1979). El problema de su reproducción asexual es
que imposibilita la formación de híbridos sexuales con su esAGROFAZ
51
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
pecie o especies afines, por lo que el método de mejoramiento
genético más eficiente es la selección y posterior multiplicación
de los genotipos con caracteres sobresalientes (Burba, 1992).
En el mundo existe una cantidad significativa de clones de la
especie A. sativum, los que han sido seleccionados por su
adaptación a la las diversas zonas agroecológicas, mismos que
presentan variabilidad fenotípica a nivel planta, bulbo y dientes,
los que pueden variar en número, tamaño, peso, color, sabor,
etc. Sin embargo, la disponibilidad de cultivares mejorados en
cada país es baja, debido a su reproducción agámica o vegetativa, lo que dificulta su diseminación entre países, y al poco
interés de las empresas dedicadas a la producción de semilla
en esta especie,
Bajo este contexto, en las regiones productoras de ajo de
Aguascalientes, Guanajuato y Zacatecas (Macías, et al., 2010;
Heredia y Heredia, 2000; Reveles, et al., 2011a); observaron
que los genotipos comerciales de ajo presentan variación en diferentes caracteres de importancia económica, como diámetro
y peso de bulbo, número de dientes por bulbo, lo que limitó su
aceptación en el mercado de exportación, ante este problema,
se iniciaron acciones de mejoramiento genético en el cultivo de
ajo mediante la selección masal e individual, obteniendo como
resultado la liberación de variedades de diferentes los tipos
(blancos, morados y jaspeados) como: San Marqueño (blanco),
Celayense, Tacátzcuaro, Huerteño (morados) y recientemente
CEZAC06 (jaspeado); los cuales se adaptan a diferentes regiones agroecológicas y donde las condiciones invernales difieren
significativamente, por lo cual el mejoramiento genético debe
ser especifico para cada región productora de ajo.
Para el año 2010, en México se estableció una superficie de
4,914 hectáreas con el cultivo de ajo, de las cuales se obtuvo
un rendimiento medio de 9.660 ton ha-1 y una producción a nivel
nacional de 47,4298 toneladas. Para el estado de Aguascalientes en el mismo año se plantaron 183 hectáreas con un rendimiento promedio de 13.970 ton ha-1 y a pesar de esta superficie, Aguascalientes, el séptimo lugar en hectáreas destinadas
a este cultivo a nivel nacional y segundo en rendimiento por
unidad de superficie (SIAP, 2012).
De acuerdo a lo anterior, para la obtención de la variedad
de ajo “Diamante”, que produce bulbos de color blanco tipo
California; se utilizó el método de mejoramiento por selección
individual debido a que el ajo es una planta apomíctica obligada
que limita cualquier posibilidad de mejoramiento genético a través de la recombinación de gametos genéticamente diferentes
mediante cruzamientos.
El ajo variedad DIAMANTE es producto de los trabajos de
mejoramiento genético realizados por varios años en el Campo
Experimental Pabellón con el fin de dar respuesta a los requerimientos de los productores de obtener genotipos que posean
características de alto rendimiento y calidad, y de los consumidores de este producto. Esta variedad fue evaluada con productores de la región que disponen de infraestructura y capital
52
AGROFAZ
de trabajo para establecerla con alta tecnología de producción
(riego localizado, ferti-irrigación, control de plagas y enfermedades, labores de cultivo, etc.); obteniendo un rendimiento comercial de 19 ton ha-1, es decir un incremento del 19% en el rendimiento en comparación al material que siembra el productor.
ORIGEN DE LA VARIEDAD
La variedad de ajo DIAMANTE, se generó mediante un proceso de mejoramiento por selección individual, partiendo de poblaciones clonales de ajo tipo California colectadas en la zona
productora de la región, las cuales se integraron al proyecto de
mejoramiento genético de ajo (Macías y Maciel, 2003). El proceso general para la obtención de la variedad de ajo realizado
por el INIFAP Aguascalientes fue el siguiente:
1. Se inició con la colecta del material genético en la zona
productora para iniciar el proceso mejoramiento por selección individual.
2. Los bulbos colectados se sembraron en manera individual y plenamente identificados en terrenos del Campo
Experimental Pabellón para determinar su comportamiento.
3. Se realizó la selección, evaluación y eliminación de las
plantas de ajo en campo.
4. Posteriormente se seleccionaron y evaluaron los bulbos
de ajo en la etapa de poscosecha mediante la eliminación de individuos con bajo peso, alto número de dientes, problemas fitosanitarios, bulbos con mala cobertura
y bulbos deformes.
5. Se conservaron de los individuos sobresalientes que
reunían las características deseadas para fines de de
mejoramiento como son el rendimiento, color, número
de dientes, vigor de la planta, sanidad del bulbo y planta, etc., para su establecimiento en campo el próximo
ciclo de selección.
6. Los materiales sobresalientes se sometieron a ensayos
de rendimiento durante un ciclo de evaluación donde se
comparó con otros clones.
7. Se realizó la validación del clon de interés durante un ciclo de cultivo en parcelas de productores para determinar su comportamiento mediante un manejo comercial.
8. Posteriormente se registró y se realizó la liberación del
clon CAL-RN-11-1-1-2-4, al cual se le denominó “DIAMANTE”, con registro provisional CP-790 de fecha 04
de abril de 2013, emitido por el Comité Calificador de
Variedades Vegetales (CCVV) perteneciente al Registro Nacional Agropecuario de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural Pesca y Alimentación
(SAGARPA).
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
DESCRIPCIÓN DE LA VARIEDAD
La variedad DIAMANTE es un ajo del tipo California, que
tiene las características de ser altamente productivo y con buen
tamaño de bulbo, además de tener estabilidad de rendimiento
a través del tiempo, este material formó parte de una de las
introducciones comerciales de materiales de ajo a la región por
parte de los productores con la finalidad de incrementar sus
rendimientos por unidad de superficie, como una parte de las
acciones realizadas con el fin de resolver el problema de la baja
productividad de este cultivo en la región, y que se ha conservado en la región por su siembra realizada año tras año. En
el Cuadro 1 se describen las principales características de la
planta, en el que se observa que la planta alcanza una altura de
57 cm, es de porte erecto y su follaje de color grisáceo. Por otra
parte, las características del bulbo se muestran en el Cuadro 2,
donde se observa que posee 25 dientes promedio, tiene forma
es elíptica, con una distribución regular de los dientes y 240
días de duración de su ciclo vegetativo.
Cuadro 1. Características de la planta de la variedad de ajo DIAMANTE. INIFAP. Campo Experimental Pabellón.
* Medido en la parte media de la hoja.
** Hoja con posición en la parte media de la planta.
*** Número de hojas al final del ciclo de la planta.
Cuadro 2. Principales características del bulbo de la variedad de ajo DIAMANTE. INIFAP. Campo Experimental
Pabellón.
* Con base a dientes de tamaño medio dentro del bulbo y valores tomados en la parte media del diente.
AGROFAZ
53
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Las características fenotípicas de una variedad de ajo en
especifico son importantes ya que permiten su correcta identificación entre diferentes poblaciones y durante el proceso de
multiplicación de semilla, cabe mencionar que una parte de estas características son determinadas por el genotipo y la otra
parte por el medio ambiente donde se desarrolla la planta como
el clima (temperatura y energía solar), manejo del cultivo (agua,
fertilizantes, fecha de siembra, etc.), presencia de organismos
patógenos (plagas y enfermedades), entre otros; los cuales
afectan el desarrollo de la planta y del bulbo, de tal manera que
un manejo incorrecto no permitirá la expresión adecuado de la
planta y también afectara la formación del bulbo. La información básica que se utiliza para la caracterización del genotipo
es vital para que un clon sea identificado fácilmente ya que generalmente son caracteres altamente heredables (IPGRI, ECP/
GR, AVRDC, 2001). Por lo tanto, con un manejo adecuado del
cultivo, se tendrán mejores resultados en cuanto a su rendimiento. En el Cuadro 3 se presenta el rendimiento medio experimental observado en el ajo Diamante, durante ocho ciclos de
evaluación de esta variedad; de tal manera que el promedio de
rendimiento obtenido fué de 20.8 ton ha-1, con una desviación
estándar promedio de 3.7 ton ha-1.
Cuadro 3. Rendimiento medio experimental durante ocho ciclos de evaluación de la variedad de ajo DIAMANTE.
INIFAP. Campo Experimental Pabellón.
Por otra parte, la variedad de ajo Diamante fue sembrada
bajo condiciones comerciales en el ciclo de cultivo Otoño–Invierno 2009–2010 en el rancho Macondo propiedad del Sr. Gerardo Vargas Prieto ubicado en el ejido Pozo No. 20-40, dentro
del municipio de Rincón de Romos, Ags., donde se utilizó la
tecnología de producción propuesta por el INIFAP Aguascalientes, la cual incluye el uso de riego por goteo con cintilla y la
aplicación de fertilizantes a través del agua de riego; se observó un rendimiento de 19.0 ton ha-1, en comparación a las 16.0
ton ha-1 con el material genético que dicho productor siembra
anualmente, lo que representa un incremento en el rendimiento
superior al 18%, una vez que el productor utiliza la variedad
Diamante.
54
AGROFAZ
CARACTERIZACIÓN GENÉTICA DE LA VARIEDAD
Se analizó el comportamiento productivo y la caracterización molecular de la variedad “DIAMANTE” al igual que 19 clones más con el fin de tener una medida relativa de comparación
(Figura 1), la caracterización genética se realizó mediante la
extracción del ADN, para detectar su secuencia por el método
de Doyle y Doyle (1989) citado por Azuara et al. (2008), el cual
mostró una pureza adecuada con un valor de 1.79 (valores por
encima de 1.6 se considera que la muestra es bastante pura),
determinada por una absorbancia de 260 y 280 nm, con una
buena intensidad y adecuada resolución de bandas al correr el
gel de agarosa al 0.8% (Azuara et al., 2008).
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Figura 1. Extracción de ADN de 20 materiales de ajo cultivados en Aguascalientes. En el carril 4 se presenta el
ADN extraído al ajo California “DIAMANTE” (Clon CAL-RN).
A partir de la matriz binaria con los datos registrados, se determino el grado de similitud cuantificado entre individuos de
ajo mediante un dendograma (representación gráfica de nodos
o líneas conectando los nodos) el cual describe las relaciones
genéticas entre individuos y a partir de dicha matriz se identificaron dos grupos. El primero esta constituido por clones de
ajo con menor producción, menor peso y mayor número de
dientes, en el segundo grupo se encuentran los de mayor rendimiento, en este se ubica el ajo variedad “DIAMANTE”, se caracteriza por ser más tardío, tener más cantidad de dientes y
ser de bulbo más grande.
El dendrograma generado por RAPD’s (Random Amplification of Polymorphic DNA), es una amplificación aleatoria de
ADN polimórfico, que se refiere a un tipo de marcador molecu-
lar basado en la reacción en cadena de la polimerasa, el cual
detectó dos grupos de los materiales de ajo con el iniciador
OPB17; el primero se caracteriza por mostrar rendimientos
más bajos comparativamente con el segundo grupo. El número
entre los grupos indica el nivel de confianza según el análisis
Bootsrap; en el grupo uno se encuentran los siguientes clones
de ajo: 8. Cortazar, 10. Pepita, 11. Massone, 12. Durango, 14.
Hermosillo, 15. Sonora, 16. Nápuri, y 17. Nicaragua, en tanto
que en el grupo dos está conformado por los siguientes clones:
1. C-3-1/25, 2. C-37-1/8, 3. Coreano, 4. DIAMANTE (Variedad
de ajo tipo California obtenido por el proceso de mejoramiento
genético por selección individual), 5. Chino, 6. Criollo Aguascalientes, 7. Español, 9. Positas, 13. Chileno, 18. Ixmiquilpan, 19.
Pata de perro y 20. Guatemala (Figura 2).
AGROFAZ
55
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 2. Dendograma generado para detectar la diversidad genética a través de RAPD’s con iniciador OPB17 de
clones de ajo (Allium sativum L.).
MEDIO AMBIENTE DONDE SE ADAPTA ESTA un buen rendimiento es probar localmente las variedades potencialmente interesantes (Martín, 2009), o generarlas medianVARIEDAD DE AJO
te un programa de mejoramiento genético en esta especie. La
El cultivo de ajo se desarrolla en la época de invierno usan- variedad de ajo DIAMANTE (Figuras 3 y 4), generada en el
do para su plantación tipos adaptados a cierta región para que Campo Experimental Pabellón perteneciente al Instituto Nacioproduzca bulbos de alto rendimiento y calidad (Brewster, 1994). nal de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIEs una planta bulbosa que se ha producido en todo el mundo FAP), se adapta preferentemente a las zonas agrícolas del Vadesde tiempos inmemorables y por esta razón se encuentran lle de Aguascalientes y región sur del estado de Zacatecas que
diversos tipos y variedades, de las cuales a veces es difícil en- colinda con la parte Noreste de Aguascalientes, donde la altitud
contrar aquel que sea adecuado para una zona productora es- se encuentra alrededor de los 1,900 a los 2,200 msnm, mismo
pecifica, de hecho cada tipo tiene características específicas que concuerda con lo mencionado por Benacchio (1982).
para desarrollarse en cierta región. La única manera de tener
Figura 3. Bulbos de la variedad de ajo blanco Diamante, obtenida mediante selección individual
56
AGROFAZ
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Figura 4. Bulbos y dientes de la variedad de ajo blanco Diamante, obtenida mediante selección individual.
La temperatura umbral mínima para el crecimiento del ajo
está entre 4.0 y 8.0 ºC, mientras que la temperatura crítica de
helada es de –1.0 ºC; para la brotación y emergencia son favorables temperaturas dentro del rango de 8.0 a 16.0 ºC, y la
formación del bulbo requiere de temperaturas entre 18.0 y 20.0
ºC, en tanto que para el crecimiento y desarrollo del bulbo la
temperatura máxima no debe exceder los 30 ºC (Santibáñez,
1994). Para la obtención de buenos rendimientos, la temperatura media óptima es de alrededor de 18.0 ºC, con una máxima
de 26.0 ºC.
Para su cultivo se recomiendan terrenos planos de textura franco sin problemas de salinidad, pedregosidad y drenaje,
además sin antecedentes de la presencia de enfermedades
que afecten el desarrollo de la planta y su rendimiento (Sidoti y
van Konijnenburg, 2010).
PROCEDIMIENTO PARA LA OBTENCIÓN Y MULTIPLICACIÓN DE SEMILLA DE AJO
Como se mencionó anteriormente, el ajo carece de semilla
verdadera y por lo tanto se utilizan los dientes de los bulbos
como órgano de multiplicación, estos dientes pueden acarrear
serios problemas de plagas y enfermedades, éstas por lo tanto
se transmiten de generación a generación, lo que obliga a organizar un sistema especializado de producción de semilla. Existe
una fuerte tendencia por parte del productor o empacador a
utilizar o vender los sobrantes del ajo de consumo como semilla, sin embargo, las diferencias entre ambos productos son
significativas, dentro de las que destacan: el punto de cosecha,
la pureza genética, la sanidad, el tamaño de los dientes y la
temperatura de conservación, entre otras. El ajo para consumo
podría transformarse en semilla, sólo si es sometido a ciertos
análisis fitopatológicos de laboratorio y estos determinen buena sanidad, además de no haberse tratado con productos que
inhiban su brotación. Por tanto, podrá ser utilizada o comercializada como semilla bajo la responsabilidad de quien lo hiciera,
por lo general y aunque los resultados de los análisis sanitarios
sean aceptables, estas semillas tienen escasa pureza genética
(Burba, 2009).
Una vez generada una variedad de ajo por un programa de
mejoramiento, se debe proceder a la producción comercial de
la semilla para que los productores puedan obtener los beneficios de la nueva variedad. El organismo encargado de producir
la semilla tendrá como principal actividad la de producir y ofertar
semilla de buena calidad totalmente garantizada en las categorías que a continuación de proponen: original, básica registrada, registrada l, registrada ll y certificada.
Original. Es la resultante de los trabajos de investigación
en mejoramiento o formación de variedades. Permanece bajo
control de su formador o mejorador manteniendo la identidad
genética de la variedad, y además constituye el germoplasma
inicial para la producción de categorías subsecuentes.
Básica. Es la semilla resultante del incremento de la semilla
Original. Su producción es en terrenos libres de patógenos y
donde no se haya sembrado ajo ni cebolla en cinco años anteriores.
Registrada. Es la semilla obtenida como primera generación
a partir de la semilla Básica y se establece como incremento
de esta con el propósito de obtener mayor volumen de semilla
disponible, su producción es en terrenos donde no se haya cultivado ajo en los tres ciclos agrícolas anteriores.
Registrada I. Esta semilla es incremento a partir de Básica o
Registrada con el propósito de incrementar su volumen debido
a que es un producto altamente perecedero. Su producción es
en campos donde en tres ciclos agrícolas anteriores no se haya
cultivado ajo ni cebolla.
Registrada II. Esta semilla es incremento a partir de Básica,
Registrada y/o Registrada I, con el propósito de incrementar
aún más su volumen debido a que este cultivo requiere para su
siembra de altas cantidades de semilla por unidad de superficie, además de que es un producto altamente perecedero, su
AGROFAZ
57
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
producción se realiza en campos donde no se haya cultivado
ajo y cebolla en tres ciclos agrícolas anteriores.
Certificada. Es la semilla producida a partir de Básica, Registrada, Registrada I y/o Registrada II. Y su producción es en
terrenos donde no se haya cultivado ajo y/o cebolla en dos ciclos agrícolas anteriores, es la semilla destinada a la producción comercial de ajo para consumo.
Aguascalientes. Se identificó un clon con características de importancia económica como son el diámetro de bulbo, número
de dientes, sanidad y peso de bulbo entre otras.
Se concluye que el mejoramiento genético de ajo por selección individual es un método adecuado para generar clones de
ajo que posean características de alto rendimiento y calidad, ya
que para este caso se obtuvieron rendimientos experimentales
de 20.8 ton ha-1.
SELECCIÓN Y MULTIPLICACIÓN DE SEMILLA
POR EL PRODUCTOR
LITERATURA CITADA
Para tener éxito en la producción de ajo se debe iniciar con
la utilización de semilla de buena calidad, posteriormente un
buen manejo del cultivo desde el inicio, donde la planta logre
encontrar las mejores condiciones para crecer y desarrollarse (lo que no se hace bien desde el principio es difícil que se
componga más tarde) hasta llegar a la cosecha y finalmente
en postcosecha se requiere un almacenamiento, empaque y
transporte adecuado.
Se propone que los productores adquieran cierta cantidad
de semilla de alta calidad genética proveniente de una institución reconocida (o de una empresa dedicada a la producción
de semillas), la cual se debe reproducir en un terreno destinado
exclusivamente para este fin, en el mejor sitio, con las mejores condiciones del terreno, con un buen manejo y utilizando
la mejor semilla disponible. Se debe asegurar la sanidad rigurosa del sitio donde se ubicará la parcela de producción de semilla; no deberá tener antecedentes de enfermedades como
pudrición blanca o nematodos. El manejo de la semilla está
estrechamente relacionado con la diseminación de problemas
sanitarios, se recomienda tomar una o varias muestras del suelo previo a la siembra para que se determine la presencia de
hongos o nematodos en un laboratorio especializado (Reveles,
et al., 2011b). Además, deberá estar aislado a una distancia mínima de 15 metros de los lotes de producción comercial de ajo
para evitar que se mezcle al momento de la cosecha. Posteriormente, cuando se tengan cantidades considerables de semilla
mejorada, se recomienda que cuando se cuente con semilla
suficiente, introducirla paulatinamente al lote de producción comercial con el fin de eliminar poco a poco la semilla de baja
calidad e introducir paulatinamente la semilla mejorada, para
de esta manera llegar a un punto en que se sustituya la semilla
de bajo potencial productivo por semilla mejorada y así estar en
posibilidades de incrementar la productividad del cultivo, expresada en rendimiento y la calidad expresada fundamentalmente
por el tamaño del bulbo y número de dientes.
CONCLUSIONES
Esta variedad de ajo tipo California fue obtenida a partir de
los trabajos de investigación realizados en un proyecto de mejoramiento por selección individual. Se generó como resultado
de un proceso de investigación que tardó siete años, iniciado
con germoplasma colectado en la zona productora de ajo de
58
AGROFAZ
Azuara, H. L., E. Silos, C. Perales, J. F. Gómez, A. G. Alpuche
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AGROFAZ
59
CONTEO MEDIO DE TALLOS ANTES DEL CORTE, COMO
HERRAMIENTA PARA ESTIMAR LA CALIDAD DEL
FORRAJE DE ALFALFA
MEAN STEM COUNT BEFORE HARVEST, AS A TOOL TO ESTIMATE ALFALFA FORAJE QUALITY
Héctor Mario Quiroga Garza2 y Alma Delia Báez González3
2
FOMIX - Coahuila. COAH-2011-C19-163386.
Campo Experimental “La Laguna”, CIR-Norte Centro, INIFAP. José Santos Valdés 1200 Pte., Matamoros, Coahuila. CP 27440. e-mail: [email protected].
3
Campo Experimental “Pabellón”, CIR-Norte Centro, INIFAP. Pabellón, Aguascalientes.
RESUMEN
Basar el manejo de los cortes de alfalfa en un conocimiento
previo de su composición química; consume tiempo, mano de
obra y se puede realizar pero a un costo muy elevado que la
mayoría de los productores no podrían solventar. Por lo tanto,
el objetivo del presente estudio fue el de probar y seleccionar
métodos sencillos e indirectos que estimen la calidad al momento del corte y el desarrollo fenológico de la alfalfa para las
condiciones de la Comarca Lagunera. La siembra se realizó
el 3 de febrero de 2012, bajo un diseño de parcelas divididas
con cuatro repeticiones, la parcela mayor fueron los estados de
madurez al corte: de botón e inicios de flor, y la parcela menor
la variedad: CUF-101 y Excelente-10. Se utilizó el estimador
del avance en el estado de madurez “Conteo Medio de Tallos”
MSC (por sus siglas en inglés), el cual toma el estado fenológico individual de cada tallo de una muestra de tallos. Se
utilizaron únicamente las muestras de dos repeticiones. Las
muestras se analizaron para: PC proteína cruda, EnL Energía
neta de lactancia, FAD fibra ácido detergente, FND fibra neutro detergente, DigMS digestibilidad de la materia seca y NDT
nutrientes digestibles totales. El estimador MSC logró explicar
entre el 38 y 45 % de la variación en EnL y PC, respectivamente
(P = 0.0001). La precisión en los otros parámetros de calidad
fue menor. Este método luce promisorio para estimar calidad de
la alfalfa en el momento del corte.
Palabras clave: Proteína Cruda, Energía Neta de Lactancia, Estado de Madurez, Medicago sativa.
SUMMARY
To base alfalfa’s harvest management with a prior knowledge of the forage chemical composition, consumes time, labor,
and at a very high cost that no all the producers could afford
it. Therefore, the objective of this study was to test and select
simple and indirect methods to estimate the forage quality at
the time of harvest and the phenological development of alfalfa
for the Comarca Lagunera region. The planting took place on 3
February 2012, under a split-plot design with four replications,
the main plots were the growth states of maturity: bud and beginnings of flower, and the subplots were the variety: CUF-101
and Excellent-10. We used the indirect estimator of plant maturity MSC “Mean Stem Count”, which takes the phenological
state of each individual stem in a sample of stems, 20 stems in
our study. We used only the samples from two replications. The
samples were analyzed in a commercial laboratory for CP contents crude protein, NEL net energy for lactation, ADF acid detergent fiber, NDF neutral detergent fiber, DigDM digestibility of
dry matter, and TDN total digestible nutrients. The use of MSC
to estimate alfalfa forage quality explained between 38 and 45
% of the changes in the variation of ENL and PC, respectively
(P = 0.0001). The accuracy of the other quality parameters were
lower. This method appears as a good promising tool, to estimate alfalfa quality at the exact harvest time.
Key words: Crude Protein, Net Energy for Lactation, Maturity Stages, Medicago sativa.
INTRODUCCIÓN
La alfalfa (Medicago sativa L.) es una leguminosa perene
ampliamente utilizada en la alimentación animal, como en el
sistema tecnificado de producción de leche de bovino. En latitudes cercanas al trópico, como la “Comarca Lagunera” (25-26°
N) es explotada durante todo el año; sin embargo su productividad y calidad no son constantes como resultado de que su
crecimiento se ve sometido a fluctuaciones climáticas típicas
AGROFAZ
61
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
de estas latitudes: temperaturas extremas, fluctuación en la horas luz, demanda evapotranspirativa, estrés hídrico, entre otras
variables.
utilizados en otras localidades y al ser comparados contra otros
métodos donde se incluye la estimación del avance fenológico
de la planta (Sanderson, 1992).
De las variables climáticas que afectan el crecimiento de
esta leguminosa, se ha reportado que durante la de primavera en latitudes de los 44° N, Minnesota, USA (tres cosechas
al año); la temperatura junto con la precipitación tienen fuerte
efectos sobre el crecimiento (Sharratt et al., 1986). En cambio
durante el crecimiento de verano, la temperatura tiene un efecto
positivo sobre el crecimiento de la alfalfa al inicio de esta estación del año, y negativo al final de ella (Sharratt et al., 1987).
Sin embargo, en el intento de cuantificar con mayor precisión el avance fenológico de las plantas de alfalfa, y no dejarlo
en una simple apreciación visual como el porcentaje de floración, se han desarrollado métodos cuantitativos como: Peso
Medio de Tallos (MSW, por su siglas en ingles) y Conteo Medio
de Tallos (MSC, por su siglas en ingles), metodologías que de
una muestra de tallos, toman en cuenta el avance fenológico de
manera individual de cada tallo (Mueller y Teuber, 2008). Otros
sistemas similares consisten en medir la altura del tallo más
alto en una muestra y el avance fenológico de dicho tallo (Hintz
y Albrecht, 1991; Parsons et al., 2006b). Aun así, son métodos
que incluyen la apreciación visual y pueden variar de acuerdo
al entrenamiento de la persona que los tome.
Sin embargo en Alberta, Canadá (49° N), se reporta a la
temperatura y al fotoperiodo como los factores ambientales que
controlan el crecimiento de la alfalfa (Major et al., 1991). Al ser
la alfalfa una planta fotosensible, clasificada como de días largos, su floración se acelera durante las épocas del año con
las mayores longitudes del día. El fotoreceptor “fitocromo B”,
que absorbe radiación de longitud de onda en el rango del rojo
y rojo-lejano, controla o dispara la síntesis de la fitohormona
de la floración (giberelina) y del inhibidor del crecimiento (Ácido
Abscísico), deteniendo la elongación de los tallos. (Wang et al.,
2008).
La alfalfa es un forraje que se explota en una gran diversidad de ambientes, desde latitudes muy al norte hasta regiones
por debajo de la latitud de los trópicos. Esta diversidad ha generado diversos grados de adaptabilidad de la alfalfa a zonas
con diferentes longitudes del día u horas luz. La adaptabilidad
de la alfalfa a los diferentes ambientes se mide como niveles o
grados de latencia invernal o “dormancia”. Así las alfalfas con
mayor grado de latencia (nivel 1) están adaptadas a latitudes de
los (45° N o S) o mayores, zonas donde el número de cortes al
año llega a no más de tres; hasta alfalfas con el menor grado
de latencia (nivel 10-9), las cuales en latitudes del trópico (23° N
o S) o menores, son explotadas durante todo año produciendo
al menos 12 cortes al año. Sin embargo, en latitudes intermedias (35° N o S) el criterio de latencia invernal no parece tener
un peso determinante en la selección de la variedad a utilizar
(Wang et al., 2009) y la tendencia es que a mayor latencia invernal, la calidad de la alfalfa (PC, FDA, FDN) es superior (Putnam
et al., 2005).
Fluctuaciones en factores climáticos y la fertilidad del suelo
bajo los cuales se desarrolla la planta, ocasionan que la calidad de la alfalfa no sea constante en las diferentes épocas del
año, entre años y entre localidades, a pesar de que se esté
cortando la alfalfa a un mismo estado de desarrollo fenológico
(Buxton, 1996). Para la estimación del desarrollo y calidad de la
alfalfa, se han desarrollados métodos de predicción basados en
factores climáticos, como son los basados en la acumulación
de unidades calor o grados día GDD05 (Quiroga et al., 1992).
Sin embargo, estos han sido reportados como poco precisos
cuando han sido utilizados para estimar el momento óptimo del
corte en alfalfa (Lee et al., 2002; Sulc et al., 1999), o han sido
62
AGROFAZ
La industria lechera depende fuertemente de la calidad del
forraje que se le proporcione a sus vacas altas productoras, y
la calidad del forraje es fuertemente dependiente del avance
fenológico del cultivo, la época del año y de las condiciones
climatológicas en las que se desarrolló el cultivo. Sin embargo,
el manejo de los cortes se realiza tradicionalmente sin la información previa necesaria sobre la composición química del forraje. Basar el manejo de los cortes en base a un conocimiento
previo de su composición química consume tiempo, mano de
obra y se puede realizar pero a un costo muy elevado que la
mayoría de los productores no podrían solventar (Hintz y Albrecht, 1991).
Por lo tanto, el objetivo del presente estudio fue el de probar
y seleccionar métodos sencillos e indirectos que estimen la calidad al momento del corte y el desarrollo fenológico de la alfalfa
para las condiciones de la Comarca Lagunera.
MATERIALES Y MÉTODOS
El estudio se establecido en terrenos del Campo Experimental “La Laguna” del INIFAP (25° 31’ 57’’ N, 103° 14’ 36.6’’
O), en Matamoros, Coahuila. Se utilizaron dos variedades de
alfalfa, CUF-101 y Excelente-10, ambas variedades pre-inoculadas y con latencias invernales de “9” y “10”, respectivamente.
El primer corte se realizó uniformemente en las dos variedades,
cortando todas las parcelas al 10% (visual) de floración. A partir
del segundo corte, ambas variedades fueron manejadas bajo
dos criterios de corte: botón e inicios de flor (10%), los cuales
fueron determinados visualmente. El estudio se estableció bajo
un diseño de bloques al azar con cuatro repeticiones y con una
distribución de los tratamientos en parcelas divididas, donde la
parcela mayor fue el estado de madurez al corte y la menor las
variedades. Cada parcela menor constó de 36 m2 en total y una
parcela útil de 2 m2. En total el estudio ocupó un área efectiva
de siembra de 576 m2.
La siembra se realizó el 3 de febrero de 2012, con una densidad para ambas variedades de 35 kg ha-1, utilizando para ello
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
una sembradora “Brillion”. Previo a la siembra y durante la preparación del terreno, se aplicó e incorporó el fertilizante fosfatado, consistente en 300 kg ha-1 de fosfato monoamónico (MAP,
11-52-00), equivalentes a 156 kg de P2O5 ha-1. De la siembra
al primer corte se aplicaron un total de 5 riegos, el de siembra
más 4 auxilios; después de cada corte se aplicó un riego de
auxilio. Para aplicar los riegos se utilizó un sistema de multicompuertas. A los 15 días después de la siembra se realizó
una aplicación de Pivot® (1 l ha-1), para el control de malezas
de hoja ancha principalmente. Para el control de “chicharrita”
(Empoasca fabae), durante el verano, se aplicó Malatión CE
50® a una dosis de 2 l ha-1.
Durante la duración del estudio y para ambas variedades
se realizaron 11 y 10 cortes para los estados de desarrollo, botón y flor; respectivamente (Cuadro 1). Para la estimación del
rendimiento de forraje verde y seco en cada corte, se utilizó el
área central de 2 x 1 m de cada parcela; obteniéndose el peso
verde de dicha área y una sub_muestra para la estimación del
contenido de materia seca (MS) y la producción de forraje seco.
Además se muestreó un área de 0.3 x 0.3 m, para el conteo de
tallos para estimar el estado de desarrollo del cultivo (utilizando
un total de 20 tallos). Los tallos fueron separados por categoría y contados, de acuerdo al avance individual de madurez de
cada tallo.
Por su simpleza y al ser solo conteos de tallos, y así eliminar
fuentes de variación por la altura del corte, en este escrito solo
se presentan los resultados de MSC. Esta metodología considera el avance fenológico de individual de cada tallo, y que en
conjunto darán el estado global de desarrollo (en forma numérica y no visual) de la alfalfa:
MSC = ∑(# tallos por estado de desarrollo) (Edo. Desarrollo n)
# Total de tallos en la muestra
Estados de desarrollo, categorías de 0 a 9 (n) (Mueller y
Teuber, 2008):
0) < 15 cm altura y sin botón/flor.
1) 15-30 cm altura y sin botón/flor.
2) 30 cm < altura y sin botón/flor.
3) Al menos un botón floral.
4) Dos o más botones florales.
5) Una flor abierta.
6) Dos o más flores abiertas.
7) Una a tres vainas verdes.
8) Cuatro o más vainas verdes.
9) Vainas café, maduras.
Los análisis de calidad de forraje se condujeron en un laboratorio comercial y solo para dos de las cuatro repeticiones. Se
determinó el contenido de proteína cruda (PC %), energía neta
de lactancia (EnL, Mcal kg-1), contenidos de fibras neutro detergente (FND %), fibra ácido detergente (FAD %), digestibilidad
de la materia seca (Dig MS %) y nutrientes digestibles totales
(NDT %); todo en base al contenido de la materia seca de la
alfalfa (Linn y Martin, 1999). MSC también se relacionó con la
acumulación de unidades calor o GDD05 y con la producción de
forraje seco por corte (FS, t ha-1).
Cuadro 1.- Fechas de corte de alfalfa, realizados en dos estados de madurez. Variedades CUF-101 y Excelente-10. Siembra: 3/02/2012. CELALA 2012-13.
†
DDS = Días después de la siembra / días entre cortes.
AGROFAZ
63
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Durante los crecimientos ocurridos a finales del mes de Julio, y durante los meses de Agosto, Septiembre y Octubre, aparecieron los síntomas característicos de la enfermedad fungosa
radicular conocida como “Pudrición Texana” ocasionada por el
hongo Phymatotrichopsis omnivora (Duggar) Hennebert; sinónimo de: Phymatotrichum omnivorum (Shear) ( Kenerley, et al
1998; Samaniego 2013); la cual originó la perdida de parcelas
al final del estudio.
Para los análisis estadísticos de la información se utilizó el
software SAS®, para relacionar los parámetros de calidad con
MSC (PROC GLM); y para la relación de MSC con FS y GDD05,
se utilizó la opción de LSMEANS. (SAS/STAT, 1990).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los rendimientos de forraje seco por corte (FS, t ha-1 corte ), se muestran en el Cuadro 2, promedio de 10 y 11 cortes
para los estados de desarrollo de botón y flor respectivamente.
El análisis de varianza no mostró diferencias significativas (P
-1
≤ 0.05), ni en los efectos principales entre los dos estados de
madurez (botón y flor), ni entre las dos variedades (latencia 9 o
10, CUF-101 o Excelente 10); ambas variedades son recomendadas para su siembra en la Comarca Lagunera. Sin embargo,
si se encontró una interacción significativa (P ≤ 0.05) entre estos dos factores (Cuadro 3). La interacción ocurrió al nivel del
estado de madurez de botón y para la variedad Excelente 10; la
cual pudo ser el resultado de que simplemente este tratamiento
estuvo ubicado en los lunares del terreno con mayor incidencia
de la enfermedad radicular; lo que limitó el desarrollo de las
plantas.
En general con la simple acumulación de ΣGDD05 no se logró una buena estimación del avance en el estado fisiológico
de la planta o MSC (Figura 1). Contrario a lo reportado en otros
estudios (Lee et al., 2002; Sulc et al., 1999), desarrollados en
latitudes más al norte, donde se utilizó la simple acumulación
de ΣGDD05 (Quiroga et al., 1992); pero es poco probable que
dichos modelos puedan trabajar en diversos ambientes o latitudes (Sulc et al., 1999).
Cuadro 2. Rendimientos de forraje seco, promedio por corte (t ha-1), de dos estados de madurez y dos variedades
de alfalfa con diferente nivel de latencia invernal. CELALA 2012-13. †
Medias con la misma literal son estadísticamente iguales. P ≤ 0.05.
‡
Botón 11 cortes, Flor 10 cortes.
§
Latencia invernal.
En la Figura 1, se presenta la relación entre la acumulación
de ΣGDD05 y MSC; y de este último con la producción de FS de
alfalfa (FS t ha-1) en cada corte, ambas sin conciderar la información del primer corte y únicamente de las dos repeticiones
utilizadas para los análisis de calidad de forraje. La relación entre MSC y ΣGDD05, fue de segundo grado pero baja, con un coeficiente de determinación de 0.35 (R2), esto es ΣGDD05 explico
solo el 35% de los cambios en MSC. Sin embargo si muestra
una clara tendencia de la relación entre estas dos variables independientes. Al realcionar MSC con la producción de FS la
precición de la estimación bajó aún más (r2), solo el 13% de la
variación en la producción de FS fue explicada por cambios en
la variable MSC. Esta gran variabilidad, sobre todo en la estimación de FS, es en gran medida consecuencia de los efectos
64
AGROFAZ
negativos en la población de plantas generados por el ataque
del hongo de la pudrición “Texana”, que llegó a tal grado que
eliminó algunas parcelas al final del estudio.
En general el uso de MSC mostró estimaciones bajas de
los parametros de la calidad del forraje de alfalfa (Figura 2).
Las mejoreas realciones entre MSC y la calidad de la alfalfa
fueron para EnL y PC, con coeficientes de determinación (r2)
que expliacron el 45 y 38 % de los cambios en EnL y PC con
los cmabios en ocurridos en MSC, respectivamente. En ambos
casos, los modelos lineales fueron altamente significativos (P =
0.0001). Para los parámetros FDN, FDA, NDT y DigMS, con el
uso de MSC como estimador, se logró explicar solo del 13 al 23
% (r2) de los cambios ocurridos.
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Cuadro 3. Probabilidad para las diferencias entre las medias individuales de forraje seco por corte de cada combinación de estado de madurez y variedad, procedimiento PROC GLM, LSMEANS. CELALA 2012-13.
Figura 12. Relación entre Conteo Medio de Tallos (MSC) con la acumulación de ΣGDD05 (A), y la producción de
forraje de alfalfa, FS t ha-1 con MSC (B). Cada punto es una observación de cada una de las dos variedades y de
las dos repeticiones. Cortes en los estados fenológicos de botón (■) y flor (♦). CELALA 2012-13.
Estas bajas estimaciónes pueden ser atribuidas a la gran
variabilidad que se presentó en el estudio por la enfermedad radicular que atacó al cultivo. Sin embargo en estudios similares
con alfalfa, también han sido reportados valores muy parecidos
e igual de bajos en la estimación de FDN, FDA Y DigMS; r2 de
0.27, 0.14 y 0.14, respectivamente (Rosenberg, 1993). En cambio, Hintz y Albrecht (1991), Winsconsin EUA; utilizando ecuaciones del segundo grado obtuvieron una expliación (R2) del 71,
72 y 74 % en los cambios de PC, FDN y FDA, utilizando MSC
como variable independiente. Fick y Onstad (1988), utilizando
MSW en lugar de MSC, lograron explicar el 62 % de los cambios en el contenido de PC de la alfalfa, solo que unicamente
utilizaron 43 observaciónes para su validación.
Para la estimación de la calidad de la alfalfa se han
utilizado otros parámetros morfológicos. El utilizado en este
reporte, MSC es directo y simple; es un conteo de tallos clasificados por su estado de madurés, conciderando la ausencia
o prersencia de botón floral y de la propia flor. Hintz y Albre-
cht (1991), desarrollaron una serie de parámetros descriptores
(PEAQ, “predictive equations for alfalfa quality”) para el avance
en madurés de la alfalfa, de los cuales destacaron dos de ellos,
los cuales a pesar de ser faciles de medir implica que no serán
constantes; ya que depende de la apreciación de la persona
que los tome: MAXHT (altura del tallo de mas alto en la muestra) y MAXSTAGE (estado de madurés del tallo de mayor altura
en la muestra, mismos criterios que con MSC).
Otros investigadores han recurrido a las transformaciónes,
por ejemplo logaritmos naturales, de los estimadores de madurés como MSC o MSW; lo que implica procedimientos matemáticos extras (Sanderson, 1992). Parsons et al., (2006a y
2006b) utilizando el método de PEAQ en convinación con GDD
con bases de 5 y 0°C, altitud del campo de alfalfa, día juliano
de la toma de la muestra, diferencia de la altitud del campo de
alfalfa y el lugar donde se encuentre la estación climatológica
mas cercana; lograron excelentes estimaciones del contenido
de NDF en alfalfa en mezcla con pastos y en alfalfa monocultiAGROFAZ
65
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
vo; logrando explicar en hasta del 80 al 92 %, de los cambios.
Estos ultimos métodos son de mayor prescisión pero requieren
de mayor información y recurren a ecuaciones matemáticas
más complejas.
Figura 13. Calidad del forraje de alfalfa: proteína cruda PC, energía neta de lactancia ENl, fibra detergente neutro
y ácido FDN y FDA, digestibilidad de la materia seca Dig. MS y nutrientes digestibles totales NDT; y sus relaciones con MSC. Cada punto es una observación de las dos variedades y de dos repeticiones. Cortes en los estados fenológicos de botón (■) y flor (♦). CELALA 2012.
66
AGROFAZ
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos en este estudio, y debido a la infestación presencia y ataque de la “Pudrición Texana” Phymatotrichopsis omnivora (Duggar) Hennebert; sinónimo de: Phymatotrichum omnivorum (Shear), no permiten emitir conclusiones
determinantes.
Parsons D, Cherney J H y Gauch Jr. H G. 2006a. Alfalfa fiber
estimation in mixed stands and its relationship to plant morphology. Crop Sci. (46):2446-2452.
Parsons D, Cherney J H y Gauch Jr. H G. 2006b. Estimation
of spring forage quality for alfalfa in New York. Forage and
Grazinglands doi:10.1094/FG-2006-0323-01-RS.
La estimación de la calidad por medio de MSC puede ser
posible, solo hay que afinar el procedimiento. Lo anterior traerá
grandes beneficios a los productores de leche, ya que podrán
estar ajustando las dietas de los animales en el mismo día que
se esté cosechando la alfalfa. Es recomendable conducir de
nuevo el estudio, pero que se establezca en diferentes ambientes.
Putnam D H, Orloff S, Teuber L R. 2005. Strategies for balancing quality and yield in alfalfa using cutting schedules and
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Visalia CA, EUA. (35)237-251.
AGRADECIMIENTOS.
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La información aquí presentada es parte de un estudio financiado por el fondo FOMIX-Coahuila en la convocatoria
(COAH-2011-C19-163386).
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AGROFAZ
67
PRODUCCIÓN DE FORRAJE DE VARIEDADES DE ZACATE
BUFFEL [Pennisetum ciliare L. (Link.) Sin. Cenchrus ciliaris L.] EN
LA REGIÓN ÁRIDA DEL ESTADO DE DURANGO, MÉXICO.
Forage Production of Buffel Grass Varieties [Pennisetum ciliare L. (Link.)] sin. [Cenchrus
ciliaris L.] in the Arid Region of the Durango State, Mexico.
Miguel A. Velásquez Valle*1, Jesús A. Muñoz Villalobos1, Hilario Macías Rodríguez1,
Gerardo Esquivel Arriaga1 y Miguel Rivera González1.
Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Relación Agua-Suelo-Planta-Atmósfera (CENIDRASPA). INIFAP. Km. 6.5 Margen derecha Canal Sacramento. 35140. Gómez Palacio, Durango. MEXICO. * Autor para correspondencia: e-mail: [email protected]
1
RESUMEN
ABSTRACT
En la región árida del Estado de Durango, la escasa y errática precipitación pluvial (325.5 mm) limita la producción de esquilmos o forraje de los cultivos y en los pastizales nativos; por
lo cual existe un déficit en la disponibilidad de alimento para
sustentar el desarrollo de la ganadería. Una opción para reducir
éste déficit es establecer praderas con especies forrajeras más
eficientes en el uso del agua de lluvia como el zacate buffel.
Con el propósito de cuantificar la producción de materia seca
bajo las condiciones ambientales en el Municipio de San Luis
del Cordero se estableció un ensayo de rendimiento de seis
materiales de zacate buffel (Variedades LAREDO y PECOS;
Líneas experimentales AS - 245, 43 y 72 y la colecta NAZAS).
El ensayo se inició con “punta de riego” para asegurar su establecimiento y bajo temporal el resto de la estación de lluvias.
Para cada material evaluado se trasplantó una planta cada 0.5
metros en la base del surco. La parcela experimental consistió
de tres surcos de cinco metros de longitud y espaciados 0.8
metros entre ellos. El ensayo se estableció considerando un
diseño bloques al azar con cuatro repeticiones. Las variables
a cuantificar dentro de cada tratamiento fueron altura de planta
(m) y producción de materia seca (t ha-1). Los resultados obtenidos señalan que para la variable altura de planta existieron diferencias significativas (P ≤ 0.05, Tukey) entre tratamientos; destacando las Variedades PECOS y LAREDO con 1.14 y 1.06
m, respectivamente. Con respecto a la producción de biomasa,
tambien existieron diferencias significativas (P ≤ 0.05, Tukey)
entre tratamientos encontrando que las Variedades LAREDO y
PECOS tuvieron los más altos rendimientos con 3.0 y 2.6 t ha-1,
respectivamente.
In the arid region of the State of Durango, the lower and
erratic rainfall (325.5 mm) limits the crop production of forage
from crops and native rangelands; for which there is a deficit
in the availability of food to sustain the development of animal
production or livestock. An option to reduce this deficit is to establish more efficient forage species in the use of rainwater as
buffel grass. In order to quantify the production of dry matter
under the environmental conditions in the county of San Luis del
Cordero it was established a trial performance of six materials
of buffel grass ( LAREDO and PECOS varieties; AS - 245, 43
and 72 Experimental lines and the NAZAS collection). The trial
began with “tip of irrigation” to ensure its establishment and low
rainfall the rest of the rainy season. For each evaluated material it was transplanted a plant every 0.5 meters at the base
of the furrow. The experimental plot consisted of three rows of
five meters long and spaced 0.8 m among them. The trial was
established under an experimental design of randomized complete block design with 4 replications. The variables to quantify
within each treatment were plant height (m) and dry matter production (t ha-1). The results obtained indicate that there existed
were significant differences for variable plant height (P ≤ 0.05,
Tukey) among treatments; highlighting PECOS and LAREDO
varieties with 1.14 and 1.06 m, respectively. With regard to the
production of biomass, also there were significant differences
(P ≤ 0.05, Tukey) among treatments, finding that the LAREDO
and PECOS varieties had higher yields with 3.0 and 2.6 t ha-1,
respectively.
Key words: Dry matter, yield, plant height, buffel grass.
Palabras clave: Materia seca, Rendimiento, Altura de planta, Zacate buffel.
AGROFAZ
69
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
INTRODUCCION
En la región árida del Estado de Durango, la principal actividad en el sector primario es la ganadería extensiva. Lo anterior debido principalmente a las condiciones climatológicas
adversas para la producción de cultivos de temporal (Medina et
al., 2005). La escasa y errática precipitación pluvial es la única
fuente de humedad para los cultivos y pastizales de la región.
Por esta razón, año con año existe un déficit en la disponibilidad
de forraje para sustentar el desarrollo de la ganadería regional.
Sólo la ocurrencia de eventos extraordinarios en magnitud amplía la posibilidad de producción de esquilmos en áreas agrícolas de temporal y del pastizal nativo. El beneficio de estos
eventos de precipitación es mediante el aprovechamiento de
escurrimientos superficiales en cauces y arroyos; los cuales
son derivados hacia parcelas para suplementar las necesidades hídricas de los cultivos. De tal manera que durante la época
de lluvias la presencia de eventos de escurrimiento superficial
en los cauces naturales es muy poca o nula, no existe la posibilidad de producir esquilmos o forraje para alimentar el ganado
y también la productividad en los pastizales es nula. En este
contexto, es necesario y oportuno disponer de especies forrajeras más eficientes para transformar los milímetros de lluvia o
los metros cúbicos de agua derivados de los arroyos hacia las
parcelas, en materia seca o forraje. En este sentido una opción
viable es el uso del zacate buffel [Pennisetum ciliare L. (Link.)
Sin. Cenchrus ciliaris L.], el cual por sus atributos genéticos y
fisiológicos tiene amplias posibilidades de adaptarse a la región
árida del estado.
Los antecedentes de investigaciones realizadas destacan la
amplia relación entre el comportamiento espacio-temporal del
crecimiento o desarrollo de esta espacie con los factores del
medio ambiente. Estos estudios se han realizado con el propósito de caracterizar y seleccionar variedades de zacate buffel
(Pennisetum ciliare L.) para diferentes condiciones ecológicas
(Servín y Ramírez, 1981; Martin-R. et al., 1995; González et
al., 1996; All-Doss y Assaeed, 2003; Hernández et al., 2004;
Arshad et al., 2006; Beltrán et al., 2008; Issoufou et al., 2008;
Ibarra-Flores et al., 2010; Conde-Lozano et al., 2011).
Para las condiciones de Islamabad en Pakistán con un
promedio de precipitación anual superior a los 1000 mm se ha
reportado una producción de biomasa promedio de seis años
de 9.25 t ha-1 (Arshad et al., 2006). Cerca de Riyadh en Arabia
Saudita también se evaluaron 24 materiales locales de zacate
buffel; los autores encontraron que con una precipitación promedio de tres años de 286 mm anuales se obtuvo al tercer año
un rendimiento de forraje de 21.2 t ha-1 (All-Doss y Assaeed,
2003).
En los estudios realizados, para cuantificar el grado de
adaptación o potencial de cultivo, se han tomado en cuenta variables que están relacionadas con la producción de biomasa.
Adicionales al rendimiento se han estimado parámetros relacionados con la caracterización de los materiales como la actividad fotosintética y eficiencia de uso del agua (Issoufou et al.,
2008) y la calidad del forraje como el porcentaje de proteína
cruda, digestibilidad in vitro de la materia seca, contenido de
minerales (González et al., 1996) cenizas y proteína digestible
(Beltrán et al., 2008). Todos estos parámetros varietales son
indicadores más precisos de la adaptación de esta especie a
condiciones principalmente de sequía y heladas. Sin embargo,
la producción y la calidad de materia seca producida por los
zacates son los principales indicadores del grado de adaptación de esta especie a condiciones adversas (González et al.,
1996). En México, varios estudios de evaluación de materiales
genéticos se han llevado a cabo principalmente en los estados
de Sonora (Martin-R. et al., 1995) y Tamaulipas (Conde-Lozano
et al., 2011). Por ejemplo, Valle et al., (2004) evaluaron la capacidad de producción de biomasa del zacate buffel Var. Biloela
asociada a la especie Gliricidia sepium; encontrando que bajo
la asociación el zacate buffel produjo una mayor cantidad de
biomasa o forraje (5.38 t MS ha-1) con respecto a la producción
en una parcela solo con zacate buffel (2.30 t MS ha-1). Por otro
lado, en el Estado de Chihuahua se ha reportado que a pesar
de registrarse una precipitación de 285 mm, algunos materiales
de zacate buffel como AS-245, 72, 18, 43, 66 y la variedad Formidable produjeron más de 5.0 t ha-1 de materia seca (Terrazas,
2007). De manera genérica en el Cuadro 1 se presenta información del comportamiento de producción de forraje de varios
materiales de zacate buffel en el país.
Cuadro 1. Producción de biomasa (t ha-1) de materiales de zacate buffel para diferentes condiciones ambientales
en México.
70
AGROFAZ
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
El objetivo del presente estudio es presentar el impacto de
las condiciones ambientales prevalecientes en el Municipio de
San Luis del Cordero sobre el crecimiento y desarrollo de la
especie Pennisetum ciliare L. (Link.) Sin. Cenchrus ciliaris L.
(zacate buffel) bajo condiciones de temporal.
MATERIALES Y METODOS
Descripción del sitio de estudio
El municipio de San Luis de Cordero se encuentra situado
en el centro-norte del estado, entre las coordenadas 25º 11’ a
25º 30’ de Latitud Norte y 104º 04’ a 104º 29’ de Longitud Oeste
en el Estado de Durango; a una altura de 1,490 metros sobre el
nivel del mar. El clima en la región es semi-seco en el Este del
municipio y semi-cálido al Oeste. La temperatura media anual
es de 12°C, con máxima de 29.6 °C y mínima de 5 °C. Contando con una precipitación media anual de 325 milímetros (Figura
1). El promedio anual de días con heladas es de 27.75 días.
Las lluvias re registran entre los meses de junio y agosto (Medina et al., 2005). El origen del suelo es en la región es aluvial por
su orografía. Los suelos presentan una profundidad promedio
de 0.25 a 0.50 metros de textura blanda arenosa con grava,
de color castaño claro a obscuro y un pH de 7.5 a 8.0, libre de
sales. La Unidad de suelo al que corresponde es el llamado
Litosol y su mayor parte de suelo se usa para la ganadería extensiva como agostadero, siguiendo en importancia el uso agrícola (FIRCO, 2004; INEGI, 1976). Los factores que limitan el
desarrollo de la ganadería visto como un incremento en el hato
ganadero son: económicos, genética animal, alto costo de los
forrajes y poca disponibilidad de forraje en los pastizales. Los
autores reportan que para este municipio el 98% de los ganaderos entrevistados están relacionados con actividades agrícolas (Orona, et al., 2009). La vegetación típica del sitio (de zonas
áridas y semiáridas) está limitada por el recurso agua, por esta
razón el tipo, la composición y la densidad de los elementos
de la vegetación están determinados por la topografía y el tipo
de sustrato (SEMARNAT-Gob DURANGO, 2007). Este tipo de
vegetación está compuesta principalmente por: Mezquite, huizache, lechuguilla, ocotillo, sotol, nopal, orégano, gobernadora,
candelilla, maguey y gran variedad de cactáceas. En el estado
de Durango, los valles representan la región con mayor producción de biomasa de pastizales nativos con un 28.8% de su
superficie. La producción de materia seca promedio de los pastizales nativos no supera los 0.175 t ha-1 (COTECOCA, 1979).
Tomado de Medina et al., 2005
Figura 1. Distribución temporal promedio de la temperatura y precipitación en la estación de San Luis del
Cordero, Dgo.
Establecimiento del ensayo de rendimiento
Para el establecimiento del ensayo de rendimiento de zacate buffel se sembraron dos charolas de unicel de 77 cavidades
para cada variedad el día 2 de agosto de 2013. �������������
El establecimiento en campo se realizó en el Municipio de San Luis del
Cordero, Dgo. el día 8 de Agosto de 2013 mediante el método
de trasplante de plantulas en una parcela bajo condiciones de
“punta de riego” o previamente irrigada con los escurrimientos
superficiales del Arrollo Naycha. Para cada material evaluado
se trasplantó una planta cada 0.5 metros en la base del surco. La parcela experimental consistió de tres surcos de cinco
metros de longitud y espaciados 0.8 metros entre ellos. Las
caracteristicas de los materiales evaluados se presentan en el
Cuadro 2.
AGROFAZ
71
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Cuadro 2. Descripcion de los materiales de zacate buffel evaluados en el Municipio de San Luis del Cordero,
Dgo. 2013.
Altura de planta
Posterior al traplante, se realizaron mediciones de esta variable a partir de la superficie del suelo, a intervalos semanales.
La parcela útil se consideró como cinco plantas con competencia completa; las cuales se ubicaron en el surco de enmedio de
la parcela experimental.
Producción de biomasa
Para estimar la producción de la biomasa de cada material
genético y en cada repeticion, tres plantas fueron cosechadas
o cortadas al raz del suelo; sólo tres plantas con competencia
completa conformaron la parcela útil. El corte se realizó con fecha del 20 de noviembre de 2013. La biomasa producida fue
secada en la estufa (a 105 °C por un periodo de 24 horas) hasta
alcanzar un peso constante. Con esta información y considerando el área de la parcela experimental (la distancia entre surcos y entre las tres plantas) el peso obtenido fue extraplolado a
toneladas por hectárea.
Analisis de la información
El analisis estadístico de la información de altura de planta
y rendimiento se considero un diseño experimental bloques al
azar con muestreo en las unidades experimentales y cuatro re-
72
AGROFAZ
peticiones. El número de muestras dentro de cada bloque fue
de 5 y 3 para altura de planta y rendimiento, respectivamente.
El analisis de varianza (ANOVA) se realizó utilizando el Paquete estadístico SAS (Ver.9) con el Programa GLM (SAS, 2002).
Para determinar la asociación entre los valores promedio de
las alturas de planta y el rendimiento se utilizó el coeficiente de
determinación (R2) de un modelo de regresion lineal.
RESULTADOS Y DISCUSION
La precipitación total anual registrada en la estación climatológica ubicada en la cabecera municipal fue de 403.2 mm;
la distribución temporal de los eventos de precipitación puede
apreciarse en la Figura 2. Como se observa en la misma Figura, a la fecha del trasplante ya se habían precipitado el 41%
(167.8 mm) del total en el año. A partir de esta fecha, la persistencia de los eventos de precipitación hizo posible el establecimiento, crecimiento y desarrollo de las diferentes variedades
evaluadas bajo condiciones de campo. La excelente habilidad
de esta especie para adaptarse a las condiciones de sequía
(Terrazas, 2007), facilitaron para que todos los materiales evaluados pudieran llegar a la etapa de madurez fisiológica (caída
de semilla) con los restantes 235 mm precipitados hasta el momento de la cosecha.
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Figura 2. Distribución de la precipitación pluvial registrada en la Estación climatológica de San Luis del Cordero,
Dgo., durante 2013.
Altura de planta
Bajo las circunstancias ambientales de humedad (tanto
atmosféricas como edafológicas) en las que se evaluaron los
materiales de zacate buffel, se encontraron diferencias significativas (P ≤ 0.05) en altura de planta entre los tratamientos
evaluados o variedades (Cuadro 3). Las variedades PECOS y
LAREDO presentaron la mayor altura que el resto de los materiales con más de 1.06 metros, mientras que el resto de los
materiales su altura fluctuó entre los 0.88 y 1.02 metros. De
acuerdo con otros estudios (Reyes et al., 2002; Ibarra-Flores et
al., 2010) los materiales considerados en este reporte se clasifican de acuerdo a las alturas alcanzadas como medias y altas.
Esta característica del hábito de crecimiento de esta especie
forrajera es importante porque el dosel de las plantas cubre y
protege al suelo conservando la humedad, incrementando la
infiltración y evitando la erosión hídrica (Mganga et al., 2010).
Rendimiento
En cuanto al rendimiento calculado como materia seca (t ha), al igual que con la variable altura de planta, las variedades
LAREDO y PECOS presentaron los valores más altos (3.0 y
2.6 t ha-1, respectivamente). El material colectado en la región
(NAZAS) produjo el valor más bajo en rendimiento (1.9 t ha-1)
como puede observarse en el Cuadro 3.
1
Cuadro 3. Comparación de medias de los valores de altura y biomasa de zacate buffel al momento del corte.
* Las medias con la misma letra en la misma columna no son significativamente diferentes (P ≤ 0.05, Tukey)
AGROFAZ
73
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Estos resultados concuerdan con lo reportado por Andrade
et al., (2009) quienes al rehabilitar praderas de zacate buffel en
el Estado de Tamaulipas, encontraron que la captación y retención de humedad hicieron posible una mayor producción de
forraje (3.15 t ha-1) que el tratamiento testigo (1.65 t ha-1). Para
las condiciones de aridez de la región la disponibilidad de humedad en el suelo es crítica para el establecimiento de nuevas
praderas de zacate; así como en la cantidad de materia seca
producida (Weidenfeld, et al., 1985). Como puede observarse
en la Figura 3, la variación temporal del contenido de la humedad en el suelo promedio dentro de la parcela experimental
presento un déficit importante debido a que en un periodo de 23
días se precipitaron 22.2 mm, lo que ocasionó que el porcentaje
del contenido de humedad en el suelo permaneciera por deba-
jo de 1500 kPa de tensión o punto de marchitez permanente
(PMP). Es importante señalar que precisamente al inicio del periodo de déficit de humedad en el suelo se inició de manera simultánea el periodo de floración; el cual continuó hasta la fecha
del corte (20 de Noviembre). A pesar de presentarse este déficit
de disponibilidad de humedad en el suelo en un periodo crítico
como la floración, el crecimiento de los materiales evaluados
no fue afectado debido a que después del 4 de Noviembre la
ocurrencia de varios eventos de precipitación el contenido de
humedad en el suelo estuvo por encima del valor por ciento de
humedad a 1500 kPa o Punto de Marchitez Permanente. Con
la humedad proporcionada por estos últimos eventos se aseguró la producción de semilla.
Figura 3. Distribución temporal de la precipitación y la humedad del suelo en la parcela experimental durante
2013 en San Luis del Cordero, Durango.
Con el propósito de asociar la altura de la planta como variable independiente y el rendimiento calculado como la variable
dependiente se realizó un análisis de regresión lineal simple
(Figura 4). Aunque el valor del coeficiente de regresión es bajo
(R2 = 0.42) el modelo presenta una tendencia lógica; es decir, más altura de planta más producción de biomasa o materia
seca. La información de altura de planta recabada es una base
de datos útil para validar y calibrar modelos de curva de crecimiento y/o la simulación de producción de materia seca de esta
74
AGROFAZ
especie forrajera en condiciones de temporal, considerando la
precipitación y la humedad del suelo (Gómez, 2007). De igual
manera, es importante considerar en futuras evaluaciones de
estos materiales la respuesta en el rendimiento a la fertilización
de nitrógeno bajo condiciones de temporal debido a que se ha
reportado que esta especie responde a las aplicaciones de este
elemento bajo este régimen de humedad (Wiedendeld et al.,
1985).
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Figura 4. Relación entre los valores promedio de altura y rendimiento de los seis materiales de zacate buffel.
Por otro lado, es recomendable continuar con esta evaluación de estos materiales de zacate buffel con el propósito de
cuantificar la biomasa producida para diferentes cortes bajo
condiciones ambientales distintas a en las cuales se realizó
este ensayo (escenarios de sequía dentro y fuera de la estación
de crecimiento). También, es necesario determinar el impacto
de condiciones ambientales diferentes para diferentes cortes
sobre la calidad del forraje producido.
CONCLUSIONES
Las condiciones de humedad prevalecientes durante el año
2013 fueron aceptables para el crecimiento y desarrollo de la
especie de zacate buffel [Pennisetum ciliare L. (Link.) Sin. Cenchrus ciliaris L.]. La información recabada durante este ciclo de
altura de planta y materia seca producida por los diferentes materiales de esta especie evaluados permiten concluir de manera
preliminar lo siguiente:
La altura de las variedades PECOS y LAREDO presentaron
una altura promedio de 1.06 metros y fueron diferentes estadísticamente (P ≤ 0.05, Tukey) que el resto de los materiales; los
cuales su altura fluctuó entre 0.88 y 1.02 metros.
En lo que se refiere a la biomasa producida, las variedades
LAREDO y PECOS presentaron los valores más altos (3.0 y
2.6 t ha-1, respectivamente) y resultaron diferentes estadísticamente (P ≤ 0.05, Tukey) que el resto de las líneas experimentales evaluadas.
Es necesario continuar con la evaluación de estos materiales con el propósito de conocer la respuesta en la producción
de materia seca y calidad del forraje bajo condiciones de sequía
extrema y aplicación de fertilizantes nitrogenados.
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EVALUACIÓN DEL IMPACTO ECONÓMICO DEL USO DE
TECNOLOGÍAS EXITOSAS GENERADAS POR EL INIFAP
VIGENTES EN 2012
Economic impact assessment of Inifap’ successful technologies in use in 2012
José de Jesús Espinoza Arellano1, Jorge M. P. Vázquez Alvarado2, José Antonio
Espinosa García2, Horacio González Ramírez2, Damián Torres Hernández2 y Arturo
Gaytán Mascorro2
Investigador del Campo Experimental “La Laguna” del INIFAP en Matamoros, Coah. y Catedrático
Provisional de la Facultad de Contaduría y Administración, de la Universidad Autónoma de Coahuila,
Unidad Torreón, e-mail: [email protected]
2
Investigadores del INIFAP de los Campos Experimentales de Zacatepec, Querétaro, Valle de Guadiana, La Laguna y La Laguna, respectivamente.
1
RESUMEN
ABSTRACT
El INIFAP es un Centro Público de Investigación con personalidad jurídica y patrimonio propio sectorizado en SAGARPA.
Su misión es contribuir al desarrollo productivo, competitivo,
equitativo y sustentable de las cadenas agropecuarias y forestales, mediante la generación y adaptación de conocimientos
científicos e innovaciones tecnológicas. Se han diseñado indicadores de desempeño y se han establecido metas anuales
para evaluar periódicamente el desarrollo de las estrategias y
su aportación al logro de los objetivos institucionales. Uno de
los indicadores de evaluación es el “Impacto de tecnologías
exitosas vigentes generadas por el INIFAP”. En este indicador
se evalúa el impacto económico resultante de la adopción, de
una muestra de tecnologías exitosas, en comparación con la
tecnología testigo. En este trabajo se presentan los resultados
de la evaluación de un grupo de cinco tecnologías seleccionadas, una en cada uno de los siguientes cultivos: frijol, arroz,
trigo, maíz blanco y nogal. Algunos de estos cultivos son básicos para la alimentación del pueblo mexicano pero también en
los que más dependencia tenemos de las importaciones. Los
resultados indican que el uso de estas tecnologías por parte
de los productores generó una derrama económica, derivada
del valor agregado a la producción, por un monto de más de
$1,448 millones de pesos, valor superior al que la Secretaría de
Hacienda y Crédito Público autorizó al INIFAP en el Proyecto de
Presupuesto de Egresos de la Federación para el año 2014 con
lo cual se comprueba que los recursos asignados a la investigación agropecuaria y forestal no son un gasto sino una inversión.
INIFAP is a public research center with legal personality and
sectored in SAGARPA. Its mission is to help develop productive,
competitive, equitable and sustainable agricultural and forestry
chains, through the generation and adaptation of scientific and
technological innovations. There have been developed indicators for periodically evaluating their contribution to the achievement of institutional goals. One of the evaluation indicators is
the “Impact of successful technologies generated by INIFAP”.
This indicator assesses the economic impact resulting from the
adoption of a sample of successful technologies, compared with
control technologies. This paper presents the results of the evaluation of a group of five technologies selected, one in each of
the following crops: beans, rice, wheat, corn and pecans. The
use of these five technologies generated an economic impact
derived from the value added production, amounting to more
than 109 million USD, higher value than the INIFAP annual
Budget for 2014 thereby verifies that the resources allocated
to agricultural and forestry research are not an expense but an
investment.
Palabras Clave: Centro público de investigación, indicadores de desempeño, tecnologías exitosas.
Keywords: Public research center, performance indicators,
successful technologies.
ANTECEDENTES
El Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas
y Pecuarias, INIFAP tiene sus antecedentes en los institutos de
Investigaciones Agrícolas (INIA), Pecuarias (INIP) y Forestales
(INIF), los cuales fueron creados independientemente a fines
de los 50 y principios de los 60. En 1984 la entonces Secretaría
de Agricultura y Recursos Hidráulicos (SARH) inició un proceso
de reestructuración en el que se crearon las condiciones para
la fusión del INIP, el INIF y el INIA. El proceso culminó el 23
AGROFAZ
77
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
de agosto de 1985 con la creación del INIFAP, como un Órgano Administrativo Desconcentrado (OAD) dependiente de la
SARH (INIFAP, 2009).
El 2 de octubre de 2001 (dieciséis años más tarde), el Diario Oficial de la Federación hizo pública la creación del INIFAP
como Organismo Público Descentralizado (OPD), con personalidad jurídica y patrimonio propio, con el objetivo de realizar
investigaciones científicas y tecnológicas en las áreas forestal,
agrícola y pecuaria; desarrollar innovaciones tecnológicas en
esas materias, así como ofrecer servicios relacionados (INIFAP,
2009).
Posteriormente, el 16 de junio de 2003 fue publicada en el
Diario Oficial de la Federación la resolución de reconocimiento
del INIFAP como Centro Público de Investigación (CPI), emitida
por el titular de la Secretaría de Agricultura, Ganadería Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA).
El INIFAP cuenta con 38 Campos Experimentales (CE) y
39 Sitios Experimentales (SE) distribuidos en ocho Centros de
Investigación Regional (CIR): Noroeste, Norte-Centro, Noreste,
Pacífico-Centro, Centro, Gofo-Centro, Pacífico-Sur y Sureste.
Además, cuenta con cinco Centros Nacionales de Investigación Disciplinaria (CENID): Conservación y Mejoramiento de
Ecosistemas Forestales, Microbiología Animal, Parasitología
Veterinaria, Fisiología y Mejoramiento Animal y Relación SueloAgua-Planta-Atmósfera y 42 Laboratorios (INIFAP, 2013).
El INIFAP, de acuerdo con datos al cierre de 2013 está conformado por 1,901 trabajadores. De estos 884 son investigadores; el resto, personal administrativo, de apoyo técnico, de
campo y secretarial. Del número total de investigadores 59%
se dedican a atender temáticas agrícolas, 23% atienden el sector pecuario, 12% a temas forestales, y el restante 6% atienden temas multisectoriales. Con respecto al grado académico
máximo con el que cuentan los investigadores del instituto se
tiene que 32% tienen doctorado, 49% con maestría y 19% con
licenciatura (INIFAP, 2013).
El INIFAP debe alinearse con los Programas Sectoriales de
la SAGARPA y de la SEMARNAT, con los Programas Especiales de Mejora de la Gestión de la SFP y con el de CONACYT,
así como con el Programa Institucional de la CONAFOR. Con
el objeto de evaluar periódicamente el desarrollo de las estrategias y su aportación al logro de los objetivos institucionales, se
diseñaron indicadores de desempeño y se establecieron metas
anuales para el periodo 2009-2013 (INIFAP, 2009).
Uno de los indicadores de evaluación del desempeño es el
“Impacto de tecnologías exitosas vigentes generadas por el INIFAP”. En este indicador se evalúa el impacto económico resultante de la adopción, de una muestra de tecnologías exitosas,
en comparación con la tecnología testigo. Tecnología exitosa:
es la tecnología o componente tecnológico que tiene cualidades que superan las de la tecnología de uso común y que motivó su adopción; puede ser una tecnología generada y adoptada
78
AGROFAZ
en años anteriores, pero debe estar vigente en el año de su
evaluación. Tecnología testigo: es la tecnología o componente
tecnológico tradicional o comercial más usado con el que se
compara (n) el (los) impacto (s) de la tecnología o componente
exitoso. Las tecnologías y su impacto pueden tener vigencia de
más de un año y en el concepto espacial puede tener impacto
en ambiente(s) diferente(s). Es un estimador del impacto económico en el sector productivo de las tecnologías generadas
por el INIFAP. La evaluación debe ser anual (INIFAP, 2011).
La evaluación se realiza bajo el supuesto de que existen
programas de desarrollo que asocian tecnología del INIFAP,
motivan su utilización masiva y se mantienen los recursos fiscales para la investigación. En este trabajo se presentan las
evaluaciones de cinco tecnologías exitosas con el objetivo de
ilustrar su impacto económico. Cuatro de estas tecnologías son
en cultivos básicos en los cuáles tenemos una alta dependencia de las importaciones. Por ejemplo en frijol nuestra dependencia del exterior es del 20.5%, en trigo 61%, en maíz amarillo
26.1%, en arroz 70% y en el caso de la nuez somos exportadores netos (Presidencia de la República, 2013).
OBJETIVOS GENERAL Y ESPECÍFICOS
El objetivo general de este trabajo fue evaluar el impacto
económico de un grupo de tecnologías exitosas generadas por
el INIFAP para mostrar a la sociedad los beneficios económicos
que obtienen los productores que utilizan estas tecnologías.
Los objetivos específicos fueron:
1) Estimar el indicador económico de impacto en términos de
rentabilidad que muestre los beneficios que obtuvieron los
productores que utilizaron cinco tecnologías exitosas generadas por el INIFAP y que estuvieron vigentes o en uso
durante el año 2012.
2) Hacer una estimación de la derrama económica o valor
agregado que se generó con el uso de tales tecnologías
METODOLOGÍA
El trabajo de evaluación se dividió en varias etapas. En
primera instancia la Coordinación de Planeación y Desarrollo
(CPyD) del INIFAP solicitó a los Directores de los Centros de Investigación Regionales (CIR’S) y de los Centros Nacionales de
Investigación Disciplinaria (CENID’s) el envío de un listado de
las tecnologías exitosas de su Centro que hubiesen estado vigentes o un uso por los productores durante el año 2012. Para
ello se les envió un formato en el programa Excel que contenía
una serie de variables de identificación como: sistema-producto
al que pertenece, año en que se generó, año en que se transfirió, impacto principal de la tecnología, rendimientos físicos unitarios, superficie donde se aplicó y el costo de producción e ingreso tanto de la tecnología exitosa como de la testigo. Una vez
que se recibieron los listados con las tecnologías se procedió
a hacer una depuración de las mismas por parte de la propia
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
CPyD, así como también por la Coordinación de Investigación e
Innovación del INIFAP (CIIV) y la Unidad de Apoyo Técnico de
la Dirección General (UAT).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
A partir de aquí inició la participación de los investigadores
del Programa de Investigación en Socioeconomía distribuyéndose las tecnologías para su evaluación por región geográfica.
Los investigadores se trasladaron a las sedes regionales de los
CIR’s donde revisaron las fichas tecnológicas y publicaciones
técnicas y científicas específicas para la tecnología en evaluación. El objetivo de la revisión de las fichas y publicaciones fue
verificar los datos técnicos en relación a los aumentos hipotéticos en producción y/o a la reducción en el uso de insumos.
Cuando fue necesario se entrevistó a los investigadores que
generaron y/o transfirieron las tecnologías para despejar cualquier duda sobre sus bondades. Cuando una tecnología contaba con las fichas técnicas generada, validada y transferida
se determinó usar los datos de esta última porque son los rendimientos reales obtenidos en parcelas de productores a nivel
semicomercial o comercial.
El frijol es uno de los cultivos de mayor importancia en México. Se cosechan diferentes variedades comerciales destacando los pintos, negros, bayos, peruanos, flor de Mayo, canarios,
etc. La superficie nacional cosechada de frijol en el 2012 fue de
1’558,991 hectáreas y un volumen de producción de 1’080,856
toneladas (SIACON, 2013). El volumen de producción nacional
no es suficiente para atender la demanda nacional por lo que
se importan alrededor de 235,687 toneladas anuales las cuales
representan aproximadamente el 20% del consumo nacional
(Presidencia de la República, 2013). Para reducir esa dependencia del exterior es necesario incrementar la producción nacional y la calidad de este grano básico para la alimentación
del país. Una de las aportaciones del INIFAP hacia ese objetivo
ha sido la generación y liberación de la variedad de frijol “Pinto
Saltillo.”
Una vez que se verificaron los datos técnicos se obtuvieron
los datos locales de costos de producción y precio de venta de
la producción vegetal y/o animal según la especie. Con estos
datos y los de producción se procedió a estimar los indicadores
típicos de ingreso neto y rentabilidad. Se incluyó un indicador
adicional que se llamó “valor agregado por la tecnología” que
resulta de multiplicar el ingreso neto adicional por unidad de
superficie generado por la tecnología exitosa multiplicado por
el número de hectáreas cultivadas lo cual nos da una idea del
beneficio económico global que genera el uso de la tecnología
en evaluación versus la testigo (Espinoza et al., 2012). La evaluación se realizó para 23 tecnologías pero aquí se ilustra la
metodología con cinco de ellas.
Tecnología 1. Variedad de frijol Pinto Saltillo.
Pinto Saltillo es una variedad de frijol con un alto potencial
productivo, es tolerante a la sequía y puede sembrarse en el
ciclo primavera-verano tanto en condiciones de riego como de
temporal. Su grano es de forma arriñonada y tamaño medio;
su resistencia a la oxidación le da una larga vida de anaquel; el
productor a comerciante la puede tener almacenada por más
de 18 meses hasta observar mejores condiciones de mercado (Sánchez, 2001; Jiménez y Herrera, 2009). El rendimiento
de Pinto Saltillo fue mayor que Pinto Villa en más de 100 kg
ha-1, sin embargo su mayor ventaja es el precio de mercado
que en 2012 fue de alrededor de $1.00 por kg más alto que el
Pinto Villa. En el año 2012 se sembraron más de 358,000 ha
de esta variedad. La diferencia en rentabilidad con respecto a
la tecnología testigo (Pinto Villa) fue de 29% lo cual generó una
derrama económica en los estados donde se aplica (Durango,
Chihuahua, Zacatecas, San Luis Potosí, Guanajuato, Sinaloa,
Nayarit y Coahuila) de casi $685 millones de pesos anuales
(Figura 1).
AGROFAZ
79
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 1. Impacto Económico en el año 2012 de la Tecnología: Variedad de frijol Pinto Saltillo.
Tecnología 2. Variedad de arroz Morelos A-2010
El arroz es uno de los cultivos de mayor demanda para la
alimentación del país y uno de los que mayor dependencia
tenemos del exterior. El consumo per cápita en México es de
aproximadamente 9 kg. de los cuales el 82% procede de las
importaciones (Presidencia de la República, 2013). La superficie cosechada en 2012 fue de 31,795 hectáreas con una producción de 178,787 toneladas. Los rendimientos promedio de
arroz en México son de 5.62 ton ha-1 (SIACON, 2013). Es un
cultivo de importancia social debido a los empleos que genera
en su cultivo. Se estima que en las labores que van desde el establecimiento del almácigo hasta la cosecha y acarreo genera
alrededor de 150 jornales por hectáreas (Salcedo, 2011). Para
reducir las importaciones es necesario desarrollar variedades
más competitivas con menor costo de producción.
En la zona central de México se siembra el arroz en trasplante y en siembra directa bajo riego; la mayoría de las variedades se han liberado para trasplante; sin embargo, al usarlas
para siembra directa tienen el problema del acame. En 1998 se
inició el mejoramiento del arroz por inducción de mutaciones
con el objetivo de obtener una variedad para siembra directa.
Para ello se irradiaron 200 gramos de semilla de la variedad
Morelos A-92, en la fuente Gammacell 220 del Instituto Nacional de Investigaciones Nucleares. Entre 1999 a 2005 se avanzó
en la selección de la generación M1 a la M7 dando como resul-
80
AGROFAZ
tado 18 líneas uniformes en 2006. En 2007 y 2008 se evaluaron
en ensayos de rendimiento en las localidades de Zacatepec y
Cuautla, en el estado de Morelos, comparándolas con el testigo comercial Morelos A-98, sobresaliendo las líneas: M7, M14,
M16, M17 y M18 por rendimiento superior a 10 t ha-1, moderada
resistencia a pirycularia, (Magnaporthe grisea) hábito de crecimiento erecto, altura de planta de 120 cm, resistentes al acame
conservando la calidad Morelos (20% de centro blanco). En
2009 estas líneas se validaron en trasplante y siembra directa
en parcelas de productores cooperantes en cuatro localidades
de Morelos y la M18 sobresalió de las demás por su rendimiento, adaptabilidad y calidad del grano, de tal forma que para el
año 2010 fue liberada como nueva variedad de arroz (Salcedo
y Barrios, 2012).
La menor altura de planta de Morelos A-2010 le permite
mayor resistencia al acame en comparación con la variedad
testigo (Morelos A-98) (Salcedo y Barrios, 2012) lo cual le permite realizar siembras directas ahorrándose aproximadamente
$9,000 ha-1. Los rendimientos son muy similares entre ambas
variedades. En comparación con Morelos A-98, la diferencia en
ingresos a favor de Morelos A-2010 fue de $6,363 ha-1 por lo
que tomando en cuenta que en el año 2012 se sembraron 211
hectáreas de esta nueva variedad en el estado de Morelos la
derrama económica generada por esta nueva tecnología fue de
$1,342,593 (Figura 2).
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Figura 2. Impacto Económico en el año 2012 de la Tecnología: Variedad de arroz Morelos A-2010.
La variedad CIRNO C2008 fue desarrollada en el Campo
Tecnología 3. Variedad de trigo cristalino CIRNO
Experimental
Norman E. Borlaug, en un proyecto colaborativo
C2008.
A nivel mundial el trigo es el cereal que más se utiliza en la
alimentación humana; en México el consumo per cápita es de
60 kg y ocupa el segundo lugar después del maíz. La superficie
cosechada con trigo en México en el año 2012 fue de 578,836
hectáreas con una producción de 3’274,336 toneladas. La producción nacional no es suficiente; en el año 2012 se importaron
4’146,429 toneladas por lo que la dependencia alimentaria de
México en este cultivo es de un poco más del 60% (Presidencia
de la República, 2013).
entre el INIFAP y el CIMMYT, para las áreas productoras de
trigo del noroeste de México. Su pedigrí e historial de selección
es SOOTY-9/RASCON-37//CAMAYO, CGS02Y00004S-2F16Y-0B-1Y-0B. CIRNO C2008 cuenta con el registro provisional
2146-TRI-086-141008/C del Catálogo Nacional de Variedades
Vegetales del Servicio Nacional de Inspección y Certificación
de Semillas. Esta variedad es de hábito decrecimiento primaveral y resistente a la roya de la hoja (Puccinia triticina), con
rendimiento promedio de 5.6 y 6.3 ton ha-1 con dos y tres riegos
de auxilio, respectivamente (Figueroa et al., 2010).
El estado de Sonora es el principal productor nacional. De
la superficie estatal el 61.56% se siembra en el Distrito de Desarrollo Rural 148 (Cajeme y Comunidades Yaquis), seguido
del Distrito de Desarrollo Rural 149 con el 26.58% al cual pertenecen Navojoa, Huatabampo y Fuerte-Mayo. El 80% del área
corresponde a variedades de trigo del grupo 5 (duro o cristalino)
y el restante 20% del tipo harinero (Félix et al., 2010).
CIRNO C2008 supera en rendimiento a otras variedades en
la mayoría de los ambientes. La diferencia en rentabilidad con
respecto a la tecnología testigo (Júpare C2001) es de 22 % y
considerando que en el año 2012 de CIRNO C2008 se sembraron 157,256 hectáreas esto generó una derrama económica de
más de 536 millones de pesos anuales en los estados donde se
aplica (Sonora, Sinaloa y Baja California) (Figura 3).
AGROFAZ
81
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 3. Impacto Económico en el año 2012 de la Tecnología: Variedad de trigo cristalino CIRNO C2008.
Tecnología 4. H377: Híbrido de maíz blanco para
riego y buen temporal.
El maíz es el cultivo más importante de México en superficie,
producción y consumo. La superficie cosechada con este cultivo en el 2012 fue de 6’923,899 hectáreas con un volumen de
producción de 22’069,254 toneladas y un rendimiento de 3.187
ton ha-1 (SIACON, 2013). En el mismo año la producción resultó insuficiente para cubrir un consumo nacional de 30’764,881
toneladas. Por lo anterior se recurrió a las importaciones por un
monto cercano a los 10 millones de toneladas, principalmente
de maíz amarillo (Presidencia de la República, 2013).
Con respecto a la problemática del cultivo, ésta es diversa
ya que se tienen problemas bióticos (plagas y enfermedades),
abióticos (sequía, reacción del suelo, etc.) y de manejo agronómico del cultivo. Asimismo, los industriales de la harina, la masa
y la tortilla demandan variedades de maíz que se ajusten mejor
a su proceso industrial para reducir costos. Aunado a lo anterior, el problema más importante que enfrenta el productor es
la rentabilidad, debido al aumento en el costo de los insumos,
especialmente en los agroquímicos: fertilizantes y semillas (Ramírez, et al., 2010).
En Jalisco, para el ciclo agrícola 2009 el precio de la semilla de la empresa multinacional con mayores ventas en el
mercado se incrementó en 37.5 % con respecto a 2008. Con
base en esta problemática, el Instituto Nacional de Investigacio-
82
AGROFAZ
nes Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), a través de su
Programa Nacional de Mejoramiento Genético de Maíz, ofrece
semillas mejoradas de maíz competitivas con alto rendimiento
las cuales pueden ser reproducidas por empresas semilleras
nacionales o grupos de productores de maíz, constituyéndose
en una opción de semilla de menor costo para los productores
(Ramírez, et al., 2010).
El híbrido de maíz blanco H-377 es una tecnología generada por el INIFAP por un grupo de investigadores del Campo
Experimental Centro-Altos de Jalisco ubicado en Tepatitlán.
El híbrido trilineal H-377 se formó con la cruza simple B-49 x
B-41 y la línea B-50 como progenitores hembra y macho, respectivamente; es de ciclo intermedio tardío, de grano blancocremoso y se adapta a las regiones tropicales y subtropicales
en un gradiente de altitud que va de los 900 a los 1850 m. Se
sugiere para los sistemas agrícolas de riego, punta de riego
y buen temporal, con precipitación pluvial superior a los 750
mm. (Ramírez, et al., 2010). Este híbrido rindió 9% más que
el testigo, la semilla tiene un costo menor en un 50% y destaca
por su alta reconversión a masa y tortilla: 2.0 y 1.5 kg., respectivamente. La diferencia en rentabilidad con respecto a la tecnología testigo (híbrido 3060) fue de 20% y considerando que
de este híbrido en el año 2012 se sembraron 51,875 hectáreas
esto generó una derrama económica en los estados donde se
aplicó (Michoacán, Jalisco y Sinaloa) de más de 129 millones
de pesos anuales (Figura 4).
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Figura 4. Impacto Económico en el año 2012 de la Tecnología: H-377 híbrido de maíz blanco.
Tecnología 5. Uso de feromona sexual para el
Esta tecnología de reciente desarrollo en México consiste
combate del gusano barrenador de la nuez
en el uso de la feromona sexual experimental de la especie
La superficie cultivada con nogal en México en el año 2012
fue de 98, 612 hectáreas de las cuales 69,796 estuvieron en
producción y 28,816 en desarrollo. La producción nacional fue
de 110,604 toneladas y el rendimiento unitario fue 1.5 ton ha-1
(SIACON, 2013). La producción nacional se destina principalmente a la exportación hacia Estados Unidos. Un alto porcentaje de la producción se exporta en cáscara, es decir, sin valor
agregado (Orona et al., 2006).
El gusano barrenador de la nuez (GBN) es una plaga del
nogal ampliamente distribuida en México y Sur de los Estados
Unidos. En México se encuentra principalmente en los Estados
de Sonora, Chihuahua y Coahuila. Es una plaga muy dañina ya
que puede ocasionar pérdidas en la producción de entre un 30
y 70%. Una larva requiere hasta cuatro pequeños frutos para
completar su desarrollo, por lo cual se considera a la primera
generación como la más dañina y la que amerita control (Fu et
al., 2007).
de gusano barrenador de la nuez (GBN) (Acrobasis nuxvorella) para capturar las primeras palomillas machos y predecir el
momento oportuno de combate químico. La tecnología permite determinar el momento de daño inicial con una desviación
de 1 a 2 días entre la predicción y la observación de daño por
muestreo. El uso de la feromona es un método práctico, barato
y exacto en la predicción de la plaga del GBN, independientemente de la fecha de aplicación del estimulante de brotación
(Fu et al., 2007).
Esta tecnología permite bajar los costos de producción debido al menor número de aplicaciones de insecticidas, así como
la obtención de mayores rendimientos por hectárea. Esto permite incrementar los ingresos netos en aproximadamente $12,
600 ha-1 y la rentabilidad, con respecto a la tecnología testigo,
en 27% lo cual genera una derrama económica de más de 95
millones de pesos (Figura 5).
AGROFAZ
83
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 5. Impacto Económico en el año 2012 de la Tecnología: Uso de feromona sexual para el combate del
gusano barrenador de la nuez.
CONCLUSIONES
Con la evaluación del impacto económico del uso de tecnologías que han sido generadas por el INIFAP y utilizadas por los
productores durante el año 2012 se logró:
Cumplir con el compromiso institucional de informar a la
Junta de Gobierno y a la sociedad sobre el impacto de sus productos y servicios. Estos compromisos están explícitos en el
Convenio de Administración por Resultados 2009-2013
El uso de solamente cinco Tecnologías Exitosas del INIFAP
generó una derrama económica, derivada del valor agregado
a la producción, de un monto de más de $1,448 millones de
pesos, valor superior al presupuesto fiscal del Instituto con lo
cual se justifican ampliamente los recursos asignados a la institución.
Con ello se muestra que las inversiones en investigación y
transferencia de tecnología no son un gasto sino una inversión
que beneficia a la sociedad.
LITERATURA CITADA
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D. Torres. 2012. Evaluación del impacto económico del uso
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84
AGROFAZ
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AGROFAZ
85
RESPUESTA DEL NOPAL FORRAJERO (Opuntia ficus-indica L.) A LA
APLICACIÓN DE ESTIÉRCOL BOVINO SOLARIZADO
Opuntia forage (Opuntia ficus-indica L), response to solarized cow manure application
Héctor Idilio Trejo-Escareño1¥, Enrique Salazar-Sosa2, José Dimas López-Martínez1,
Cirilo Vázquez Vázquez1
Facultad de Agricultura y Zootecnia, UJED. Ejido Venecia, Mpio. Gómez Palacio, Durango. Km 28
carretera Gómez Palacio-Tlahualilo.
2
Instituto Tecnológico de Torreón, DGEST. Carr. Torreón-San Pedro km 7.5, ejido Anna, Mpio.
Torreón, Coahuila.
¥
Autor para correspondencia: e-mail:[email protected], Circuito San José 122, Villas de San
Ángel, Torreón, Coahuila, México, C.P. 27086, Teléfono cel: (871) 2627246
RESUMEN
En este trabajo se estudiaron tres dosis de estiércol solarizado (20, 40, 60 t ha-1) más un testigo absoluto (cero aplicación) y un testigo químico (100-100-00) en cuatro densidades
de plantación de nopal (4435, 8871, 8887 y 13 323 plantas ha-1)
en el campo agrícola experimental de la Facultad de Agricultura
y Zootecnia-UJED en los años 2008, 2009 y 2010, para determinar cuál es la mejor dosis de estiércol solarizado y densidad
de plantación de nopal, en un suelo aridosol arcilloso. Los resultados muestran las mayores producciones en el tratamiento
de 60 t ha-1 de estiércol solarizado con 29, 66 y 43 t ha-1 para
2008, 2009 y 2010; la densidad de 13 323 plantas ha-1 produce
más, con 35.6, 77 y 57.9 t ha-1 para cada año de estudio. Con
respecto al grueso y largo de cladodios la dosis de 60 t ha-1 y
la densidad de 13 323 plantas ha-1 tuvieron los valores más
altos. La materia orgánica del suelo al final del experimento se
incrementó con respecto al inicio con valores de 2 a 2.29% en
los tratamientos de estiércol siendo los de 40 y 60 t ha-1 los más
altos con 2.29%. La conductividad eléctrica se mantuvo entre
1.5 y 1.7 dSm-1 en los tratamientos de estiércol, los testigos se
quedaron en 1.3 dSm-1. El contenido de nitratos al final del experimento, terminó en 7.1 mg kg-1 en el tratamiento más alto
que fue el de 60 t ha-1 de estiércol solarizado.
Palabras clave: nopal forrajero, estiércol solarizado, producción
SUMMARY
Three doses of solarized manure (20, 40, 60 t ha-1) and a
control (zero application) and an additional chemical treatment
(100-100-00 of Nitrogen (N) Phosphorus (P) and Potassium
(K)) at four densities of opuntia plantation (4435, 8871, 8887
and 13 323 plants ha-1) were evaluated. The experiment was
established in the Agricultural Experimental field of the Universidad Juarez del estado de Durango in 2008, 2009 and 2010,
with the main objective to determine the best dose of solarized
manure and opuntia density plantation in a clay arid soil. The
results showed higher production in the 60 t ha-1 of solarized
manure treatment with 29, 66.3 and 43 t ha-1 for 2008, 2009
and 2010, respectively; the density of 13 323 plants ha-1 was
the most productive with 35.6, 77.6 and 57.9 t ha-1 for each year
of study, changes in forage production were affected by climate
condition (frost and hail) mainly in the third year. In regarding to
the thickness and length of cladodes, 60 t ha-1 manure doses
and 13 323 plant density ha-1 showed the highest values. The
organic matter in the soil at the end of the experiment increased
respect to the beginning values from 2 to 2.29% in 40 to 60 t
ha-1 manure treatments, being 2.29% the highest. The electrical
conductivity remained in the initial values of 1.5 and 1.7 dSm-1 in
manure treatments, witnesses decreased in to 1.3 dSm-1. The
highest content of nitrates by the end of the experiment was 7.1
mg kg-1 in the treatment of 60 t ha-1 of solarized manure. As a result, solarized manure is a good alternative for nutrient crop production and to saveing the use of chemical fertilizer by farmers.
Keywords: opuntia forage, solarized manure, production
INTRODUCCION
Los sistemas de producción practicados actualmente destruyen la vegetación y aceleran la desertificación, representando un serio peligro para la flora y fauna nativas del Norte de
México. Por lo tanto, es muy importante que se implementen
proyectos de rehabilitación que incluyan las especies nativas,
tales como Opuntia, Agave, Acacia, Mimosa, entre otras (López
et al. 2012). Estudios previos en zonas semiáridas del norte
de México muestran como la administración de complementos
alimenticios según la disponibilidad del forraje permite la optiAGROFAZ
87
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
mización alimenticia del sistema, aumentando la productividad
primaria de las zonas de producción de forraje y la productividad de ganado. Sin embargo, el bajo nivel económico de los
campesinos locales hace inviable una suplementación comercial, siendo necesario explorar en la zona recursos naturales
accesibles para el ganadero y con características nutricionales
adecuadas (Baraza et al. 2008).
En las zonas áridas y semiáridas, los pastizales utilizados
por cabras y ovejas están caracterizados por grandes cambios
de estación en la producción de forraje, y marcadas fluctuaciones anuales y de estación en la calidad del forraje (Azocar,
2003). Opuntia ficus-indica es, entre las cactáceas, la de mayor
importancia agronómica, tanto por sus sabrosos frutos como
por sus tallos que sirven de forraje o pueden ser consumidos
como verdura (Kiesling, 1995; Moßhammer et al. 2006). Su uso
se incrementó a principios del siglo XVII con la introducción del
ganado a las áreas semiáridas y la subsiguiente disminución
de pastizales. La situación obligó a los ganaderos a cortar los
cladodios de Opuntia y, después de quemar las espinas, usarlo
para alimentar al ganado, especialmente durante las sequías
(Anaya, 2003).
Los índices de reproducción y los niveles de producción de
vacas, ovejas y de cabras son superiores cuando los rancheros complementan la dieta normal del ganado con el nopal durante la estación seca (Flores, 1997).
La producción de forrajes tiene ventajas con el uso de nopal
en la región de la Comarca Lagunera de Durango, México, debido a que es una planta originaria de México (Moßhammer et
al. 2006) y otra más importante que esta aclimatada a la región
debido a que nace, crece y se produce en climas áridos y semiáridos como en el que vivimos, además de que se considera
como una alternativa buena y económica para su utilización en
dietas de ganado caprino, ovino y bovino para épocas criticas
de escasa o nula precipitación (Cordeiro et al. 2003; Felker
2003). El uso de estiércol solarizado como fertilizante, minimiza los costos a los productores agrícolas y permite remediar
problemas de fertilidad del suelo, mejorando su capacidad de
retención de agua, lo que favorece el desarrollo de las plantas y la obtención de una mayor capacidad productiva, entre
otros beneficios. El objetivo de este trabajo fue determinar la
mejor dosis de estiércol bovino solarizado y la mejor densidad
de plantación, para una producción sustentable.
MATERIALES Y MÉTODOS
Características de la Región.
La Región Lagunera se localiza en la parte central de la
porción norte de los Estados Unidos Mexicanos. Se encuentra
ubicada en los meridianos 102°22‘ y 104°47‘ longitud Oeste,
y los paralelos 24°22‘ y 26°23‘ latitud Norte. Cuenta con una
extensión montañosa y una superficie plana donde se localizan las áreas agrícolas, así como las urbanas que comprende una superficie de 4,788,750 ha. Según la clasificación de
Koeppen modificado (García, 1981), el clima es seco desértico
o estepario cálido con lluvias en el verano e inviernos frescos.
La temperatura media anual en la Comarca Lagunera es de
21°C, con una evaporación media anual de aproximadamente
2,396 mm. La precipitación pluvial es de 258 mm y la altitud
de aproximadamente 1140 msnm. El experimento se realizó en
el campo agrícola experimental de la Facultad de Agricultura y
Zootecnia-UJED, el cual se encuentra ubicado en el km 28 de
la carretera Gómez Palacio-Tlahualilo, Dgo., a inmediaciones
del ejido Venecia, municipio de Gómez Palacio, Dgo. Los suelos nativos son de aluvión, tipo aridosol. El suelo en el que se
trabajo es arcilloso y esto interfiere con la mineralización del
nitrógeno (Matus et al. 2000). las características del estiércol
que se utilizó son: pH de 7.6, CE de 0.63dS m-1, MO de 5.47%,
N total de 1.12%, amonio (NH4) de 0.1135 %, P de 0.3535 %,
calcio (Ca) de 3.38%, magnesio (Mg) de 0.71%, K de 3.27%,
sodio (Na) de 0.97 ppm, molibdeno (Mo) de 560 ppm, fierro
(Fe) de 12300 ppm, zinc (Zn) de 198 ppm, cobre (Cu) de 45
ppm, y boro (Bo) de 410 ppm, el estiércol tenía 8% de humedad
al momento de aplicarlo.
Establecimiento del experimento.
El estudio se llevó a cabo durante los años 2008, 2009 y
2010; La variedad utilizada es Lisa Forrajera. Los factores en
estudio fueron tres dosis de estiércol solarizado (20, 40, 60 t ha1
), un testigo cero y un tratamiento químico (100-100–00) adicional, para compararlo con los demás; en cuatro densidades
de siembra que fueron 4435, 13323, 8871, y 8887 plantas ha-1,
con diferentes arreglos topológicos (Figura 1).
Figura 1. Distribución en campo de la plantación de nopal por densidad.
88
AGROFAZ
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Los parámetros evaluados fueron pH (en extracto) con potenciómetro, CE en extracto (CE) con conductímetro, MO con
el método de Walkley y Black (Page et al. 1982), nitratos (NO3-)
con colorimetría (Page et al. 1982). Las variables medidas en
planta nos permiten determinar cuáles son los mejores tratamientos, estas fueron: Rendimiento de forraje y desarrollo vegetativo, ancho de cladodio, largo de cladodio, grueso de cladodio. La distribución de los tratamientos en campo se realizó bajo
un diseño de bloques al azar con tres repeticiones (Martínez,
1996).Los datos se analizaron con el programa estadístico
SAS (SAS Institute Inc, 1996) a una probabilidad estadística
del 0.05. Para el análisis estadístico del experimento se utilizó
análisis de varianza y la prueba de separación de medias de la
diferencia significativa honesta (DMS).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Producción de nopal forrajero
En la producción de nopal forrajero existe diferencia significativa para los tratamientos de estiércol y para densidades de
siembra (Cuadro 1), con la mayor producción para el tratamiento de 60 t ha-1 de estiércol solarizado con el 90.2% con respecto
al testigo en el año 2008, 48.9% en 2009 y 59.6 en 2010, siendo
estadísticamente superior a los demás tratamientos de estiér-
col y solo en 2009 es similar al tratamiento químico (Figura 2).
El testigo absoluto (0 t ha-1) presento la producción más baja.
La densidad de siembra de 13,324 plantas ha-1 obtuvo los resultados más altos, con 249.7% en 2008, 107.5% en 2009 y
150.3 en 2010 mayor producción con respecto a la densidad
menos productora siendo la de 4435 en 2008 y 2010 y en 2009
la de 8,871 plantas ha-1 la que obtuvo los resultados más bajos (Figura 1). Los resultados en 2009 y 2010 son superiores a
los reportados por Salazar et al. (Salazar et al. 2010) quienes
obtuvieron 35.6 t ha-1 de forraje verde para el tratamiento de 60
t ha-1 de estiércol, pero menor a lo reportado por Martínez et al.
(Martínez et al. 2009) quienes reportan que con 100 t ha-1 de
estiércol bovino como fertilizante producen 74.3 t ha-1 de forraje
verde. El mayor rendimiento de nopalito variedad “Jalpa” se obtuvo en el tratamiento de 100 t ha-1 de estiércol aplicado (Zúñiga
et al. 2009). Con un buen manejo de cultivo el nopal lisa forrajero puede producir 200 a 400 t ha-1 de forraje fresco (Gutiérrez
et al. 2007). Estos resultados son corroborados en 2010 cuya
conclusión es que el nopal forrajero responde favorablemente
a las aplicaciones de fertilizante así como a altas densidades
de población (Reveles et al. 2010), el nopal responde bien a
la aplicación de nitrógeno (Murillo-Amador et al. 2005); sin embargo en Coahuila la producción de nopal varía de 5 a 15 t ha-1
(López et al. 2003).
Cuadro 1. Análisis de varianza para cosecha de nopal forrajero, CAE-FAZ-UJED, 2008-2010.
*-significativo
**-altamente significativo
AGROFAZ
89
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 2. Producción de nopal forrajero por tratamiento de estiércol solarizado y densidades de siembra de la
variedad Lisa Forrajera.
Grueso de cladodio
El grueso del cladodio exhibe diferencia significativa tanto
para los tratamientos de estiércol solarizado como para las densidades de siembra, con medias que se muestran en la Figura
3. El tratamiento de estiércol solarizado que presenta los cladodios más gruesos es el de 60 t ha-1, siendo 40.3%, 6.6% y
16.5% superior con respecto al testigo en los años 2008, 2009
y 2010. Con respecto a las densidades la de 13323 plantas ha-1
fue superior con 32.9, 25.0 y 34.1% con respecto a la densidad
que presenta cladodios más delgados que fue la 4435 plantas
ha-1 en 2008 y 8871 plantas ha-1 en 2009 y 2010.
El género Opuntia ficus indica presenta grosores mínimos
de 10 mm y máximos de 30 mm cladodio-1 en su experimento
y este grosor varía dependiendo la especie (Reyes et al. 2005).
En experimentos hechos por Martínez et al. 2001 reportan grosores de cladodios en la variedad Copena T5 máximas de 28
mm cladodio-1 y mínimas de 20 mm cladodio-1. En el experimento que realizamos se obtuvieron grosores máximos de 24.7 mm
cladodio-1 y mínimos de 21.16 mm cladodio-1 con la variedad
Liso forrajera con grosores similares entre las dos variedades.
Figura 3. Grosor de cladodios de nopal forrajero por tratamiento de estiércol solarizado y densidades de siembra
de la variedad Liso Forrajera.
90
AGROFAZ
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
Ancho de cladodio
Para ancho del cladodio no existe diferencia significativa
para ninguno de los dos factores de estudio en todos los años;
observándose medias de producción por tratamiento de 6.3 a
6.5 en 2008, 13.8 a 14.8 en 2009 y 14.4 a 14.7 en 2010 (cm
cladodio-1). Los más anchos corresponden a los tratamientos
de de estiércol solarizado 40 t ha-1 en 2008, 60 t ha-1 en 2009 y
40 y 60 t ha-1 en 2010.
El género Opuntia ficus-indica es el que desarrolla mejor
anchura que otros géneros obteniendo una mínima de 14 cm
cladodio-1 y una máxima de 31 cm cladodio-1 esto dependiendo de la variedad agronómica utilizada (Reyes et al. 2001). En
este experimento se obtuvo una anchura máxima de 14.82 cm
cladodio-1 en el tratamiento de 60 t ha-1 de estiércol solarizado
entrando así dentro del rango de la especie. Reportan que con
100 t ha-1 de estiércol obtuvieron resultados de 13.1 cm de ancho cladodio-1, utilizando la variedad Liso forrajera (Santos et
al, 2010).
Largo de cladodio
cuanto a las densidades de siembra solo en 2009 no se encontró diferencia significativa, con medias mostradas en la Figura
4. El tratamiento con cladodios más largos es el de 60 t ha-1 de
estiércol solarizado, con el 31.4, 14.5 y 7.8% más largos que
el testigo para los años 2008, 2009 y 2010, respectivamente.
La densidad de cladodios más largos fue la de 13323 planta
ha-1 con el 95.5, 9.8 y 7.8% para los años 2008, 2009 y 2010
con respecto a la densidad de cladodios más cortos que fue la
de 8887 plantas ha-1 (Figura 4); lo cual es opuesto a lo reportado por Ruiz-Espinoza et al. 2010 para variedades de nopalito cuyo largo decrece conforme la densidad aumenta. En este
experimento se logró obtener una longitud máxima de 27.7 cm
cladodio-1 en 2009, en el tratamiento de 60 t ha-1 de estiércol
solarizado; con solo 2 riegos en el año, con lo cual estamos en
el rango que se reporta (Reyes et al. 2001) de 27 cm mínimas y
máximas de 63 cm cladodio-1 en el género Opuntia ficus indica.
Ramírez et al. (Ramírez et al. 2010) reportaron que el género
Opuntia ficus logró en su cuarto estadio una longitud máxima
de 41 cm cladodio-1 utilizando hidroponía y suministrándole soluciones nutritivas cada tercer día.
Largo de cladodio del nopal forrajero muestra diferencia significativa para tratamientos de estiércol solarizado cada año; en
Figura 4. Largo de cladodios de nopal forrajero por tratamiento de estiércol solarizado y densidades de siembra
de la variedad Liso Forrajera.
Variables del suelo
pH del suelo
La densidad que muestra los valores más altos de pH por
año es la de 13323 plantas ha-1 y al final del año 2008 es cuando se observan los valores más grandes. En el pH del suelo
existe diferencia estadística significativa para los tratamientos
de estiércol solarizado y para densidades de siembra, con medias de 7.3 a 8.1 (Cuadro 2). Los valores más altos corresponden al tratamiento control en 2008, y tratamiento químico en
2009 y 2010. Siendo estadísticamente superior a los tratamientos de estiércol solarizado que fluctúan entre 7.5 a 7.9, que son
valores óptimo para nopal (Flores-Ortiz y Reveles-Hernández
2010). Los nopales toleran valores relativamente altos de pH
llegando a soportar hasta un pH de 8.5 (De Kock 2003).
Conductividad eléctrica del suelo
En la conductividad eléctrica del suelo existe diferencia estadística significativa para los tratamientos de estiércol con medias inferiores a 3.3 dS m-1, siendo el tratamiento de 60 t ha-1
AGROFAZ
91
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
de estiércol la presenta el valor máximo. Al final del año 2008
se muestran los valores más altos para los tratamientos y las
densidades, excepto en la de 4435 plantas que fue la que obtuvo el valor más alto al inicio de 2008 con 3.73 dS m-1 (Cuadro 2),
sin embargo los valores están dentro del rango óptimo, ya que
que para un mejor desarrollo de la planta del nopal la conduc-
tividad eléctrica máxima del suelo no debe exceder de 5-6 dS
m-1(Kock 2003). En 2010 los valores disminuyen con respecto
al año anterior, contrario a lo que menciona Castellanos et al.
2000, quienes afirmas que con la aplicación de estiércol la conductividad eléctrica tiende a aumentar.
Cuadro 2. pH y conductividad eléctrica del suelo en nopal forrajero por tratamiento de estiércol solarizado y densidad de plantación, CAE-FAZ-UJED, 2008-2010.
*muestreo inicial **muestreo al final del año
++letras iguales indican similitud estadística
Materia Orgánica del suelo
Para Materia Orgánica existe diferencia estadística significativa para los tratamientos de estiércol solarizado con medias
más altas correspondientes a los tratamientos de 40 y 60 t ha-1
de estiércol solarizado. El fertilizante químico (100-100-00) presento la menor cantidad de Materia Orgánica, similar al testigo
absoluto en 2009 y 2010 (Cuadro 3). La materia orgánica se
incrementó desde el inicio de la investigación hasta el 2010, debido a la biodegradación del estiércol, ya que éste contiene más
del 5% de MO. La aplicación apropiada de abonos orgánicos
en suelos agrícolas aumenta como medio de disposición, reciclaje de nutrientes y conservación del agua (López-Martínez
et al. 2001). La descomposición de MO depende de los microorganismos presentes y es un concepto general de una secuencia completa de procesos muy detallados en los cuales los
organismos utilizan los compuestos orgánicos como fuente de
alimento (Cabrera et al. 2005; Lamm et al. 2000). Esto coincide
con Zúñiga et al. 2009, quienes concluyeron que las aplicaciones de estiércol en el cultivo de nopal incremento el contenido
mineral y de Materia Orgánica del suelo al final del experimento. Salazar et al. 2010, reportaron que con una aplicación de 60
92
AGROFAZ
t ha-1 obtuvieron un porcentaje mayor de materia orgánica en
el suelo y Salazar-Sosa et al. (2009) también concluyen que la
adición de estiércol bovino incrementa el contenido de materia orgánica en el suelo, lo cual coincide con Castellanos et al.
(2000).
Nitratos en el suelo
Los resultados de Nitratos (NO3) muestran que existe diferencia significativa para los tratamientos de estiércol solarizado,
siendo el de 60 t ha-1 el que presenta los valores más altos, más
del doble con respecto al testigo, excepto en 2010 que apenas
es superior en 13% (Cuadro 3). La densidad de 4435 plantas
ha-1 tiene los valores más altos de nitratos, excepto en finales
del 2008 cuando la densidad de 8871 plantas ha-1 muestra
mayor contenido de nitratos. Cusick et al. (2006) revelaron que
aplicaciones de estiércol con características uniformes, tiene
impactos diferentes en la producción y absorción de nitrógeno;
debido a que la mineralización es afectada por diversos factores como humedad, temperatura, aireación, tipo y cantidad de
abono aplicado, tipo de suelo, clima, mineralogía de las arcillas,
el estado de nutrientes del suelo, actividad de la biota edáfica
PRODUCCIÓNAGRÍCOLA
(Trinidad 2007; Flores et al. 2007; Eghball et al. 2002), y diversidad de microorganismos del suelo (Tate 1995). La sombra de
las plantas puede afectar la humedad del suelo y con ello la
mineralización (Flores-Márgez et al. 2009).
Cuadro 3. Medias de materia orgánica y Nitratos del suelo en nopal forrajero por tratamiento de estiércol solarizado, CAE-FAZ-UJED, 2008-2010.
CONCLUSIONES
Se aplicaron tratamientos de estiércol de 0, 20, 40 y 60 t ha
más un tratamiento de 100-100-00 en densidades de plantación de 4435, 8871, 8887 y 13323 plantas ha-1. Los resultados
muestran que Las mejor dosis de estiércol solarizado para la
producción de nopal de la variedad Lisa Forrajera es la de 60 t
ha-1 y la densidad más productora es la de 13323 plantas ha-1.
-1
El suelo mostro incrementos de materia orgánica en el tercer año de estudio siendo los tratamientos de 40 y 60 t ha-1 de
estiércol solarizado los más favorecidos. El pH del suelo es el
óptimo señalado por algunos autores para la producción de nopal forrajero y la conductividad eléctrica se mantuvo en niveles
bajos (menor a 2 dS m-1).
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AGROFAZ
95
MODELACIÓN DEL RENDIMIENTO DE FRIJOL BAJO ESCENARIOS
REGIONALES DE CAMBIO CLIMÁTICO EN LA REGIÓN SURESTE
DEL ESTADO DE DURANGO
Bean Yield Modeling Under Regional Climate Change in the Southeast Region of Durango
State
Gerardo Esquivel-Arriaga, , Miguel Rivera-González1, Miguel A. Velásquez-Valle1,
Arcadio Muñoz-Villalobos1, Hilario Macías-Rodríguez1 e Ignacio Sánchez-Cohen1.
INIFAP. Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Relación Agua-Suelo-Planta-Atmósfera. Km. 6.5 margen derecha Canal Sacramento, Gómez Palacio, Durango. C.P. 35140.
e-mail: [email protected]
1
RESUMEN
El presente estudio analiza la situación histórica del cultivo
de frijol en la región sureste del estado de Durango y plantea
escenarios climáticos regionales (A2, A1B) en las próximas tres
décadas. Se utilizó un generador estocástico de tiempo meteorológico para generar series diarias de tiempo de precipitación
y temperatura afectadas por cambio climático y se obtuvieron
los valores mensuales y sus parámetros estadísticos para ser
incorporados en un modelo de cultivo. Las simulaciones de
la productividad del cultivo se realizaron mediante el modelo
Erosion Productivity Impact Calculator (EPIC), utilizando dos fechas de siembra en cada escenario planteado. Los resultados
indican una diferencia entre escenarios A2 y A1B de 0.1° C en
la variable temperatura, y en precipitación de 67 mm. Comparados con la climatología histórica, la temperatura máxima indica
un aumento de 0.8 °C, la temperatura mínima de 0.9 °C, y la
precipitación una reducción de 56 mm para el escenario A2 y
de 11 mm para el escenario A1B. La productividad del cultivo
de frijol con base en las simulaciones realizadas mediante el
modelo de cultivo, indica incrementos y decrementos que se
mantienen dentro de los rendimientos históricos de producción,
la cual oscila en los 0.50 ton ha-1. Por lo tanto, se espera que en
las próximas tres décadas se siga obteniendo el mismo rendimiento, si se mantienen las labores de cultivo convencionales.
PALABRAS CLAVE: cambio climático, escenarios, simulación, productividad
SUMMARY
This study analyzes the historical situation of the bean crop
in the southeastern region of Durango state and raises regional
climate scenarios (A2, A1B) in the next three decades. A sto-
chastic weather generator was used to generate daily time series of temperature and precipitation affected by climate change
was used and the monthly values ​​and statistical parameters to
be incorporated into a crop model was obtained. Simulations of
crop productivity were performed using the Erosion Productivity
Impact Calculator (EPIC) model employing two planting dates
for each proposed scenario. The results indicate a difference
between A2 and A1B scenarios of 0.1 °C at temperature variable, and 67 mm in precipitation. Compared with historical
weather, the maximum temperature indicates an increase of
0.8 °C, the minimum temperature of 0.9 °C, and precipitation
a reduction of 56 mm for the A2 scenario and 11 mm for the
A1B scenario. The bean crop productivity based on simulations
using the crop model indicates increases and decreases that
are maintained within historical yields, which ranges in 0.50 ton
ha-1. Therefore, it is expected that in the next three decades continue obtaining the same yield, if the conventional tillage crop
remains.
KEY WORDS: Climate change, scenarios, simulation, productivity.
INTRODUCCIÓN
La necesidad de estimar los potenciales impactos del cambio climático requiere de conocer con mayor detalle espacial
cómo cambiará el clima. Para ello, es necesario pasar de los
ensambles producidos por modelos de circulación general
(GCMs), a ensambles de mayor resolución espacial que reflejen las características y tendencias del clima regional (Magaña,
2010). El desarrollo de herramientas computacionales ha permitido realizar proyecciones sobre el cambio climático en el futuro, basado en modelos físicos complejos. Sin embargo, para
AGROFAZ
97
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
analizar la gama completa de escenarios se hace necesario
complementarlos con modelos físicos simples, calibrados para
ofrecer una respuesta equivalente a los complejos (Sánchez et
al., 2009).
En la actualidad, el recurso más avanzado del que se dispone para el estudio del clima es, sin lugar a dudas, el conjunto de
modelos de circulación general de Atmósfera y Océano Acoplados (AOGCMs), que suman un par de decenas. Estos modelos, basados en las leyes fundamentales de física, simulan una
gran variedad de los procesos que ocurren, en un rango muy
amplio de escalas espaciales y temporales, entre los diversos
subsistemas climáticos. Dichos modelos poseen resoluciones
espaciales variadas que se han refinado en el transcurso del
tiempo y que permiten su aplicación a escalas regionales (Conde y Gay, 2008).
La utilización de dichos modelos ha permitido realizar numerosos estudios en diversos campos de la ciencia, en el ramo
agrícola, los procedimientos para pronosticar los efectos de las
variaciones climáticas en la producción agrícola son relativamente recientes. En el decenio de los 1970’s fue característico
el uso de modelos de regresión para inferir relaciones estadísticas entre el clima y sus efectos potenciales en los rendimientos
agrícolas (Conde et al., 2004; Krishnan et al., 2009).
El Fondo de la Organización de las Naciones Unidas para
la Agricultura y la Alimentación (FAO) decidió, durante la Conferencia Alimentaria Mundial de 1974, establecer un sistema
de información y alerta sobre alimentación y agricultura a nivel
mundial, teniendo como objetivos principales el seguimiento
de las condiciones del cultivo, así como el pronóstico de rendimientos, especialmente en los países en desarrollo. Esta ini-
ciativa propició el desarrollo de modelos agroclimáticos para la
estimación de los impactos del clima en los cultivos (Conde et
al., 2004; Tebaldi y Knutti, 2010; White y Hoogenboom, 2010;
Lobell, 2010). Dentro del marco de la productividad de los sistemas agrícolas, estos dependen principalmente de la distribución temporal y espacial de la precipitación y de la evaporación,
así como de la disponibilidad de recursos de agua dulce para
el riego, especialmente de cultivos. Los sistemas de producción
de áreas marginales en términos hídricos estarían abocados a
una mayor vulnerabilidad climática y a un mayor riesgo en caso
de cambio climático.
En México, los desastres de origen meteorológico ocasionan impactos negativos en la población, el medio ambiente y
diversos sectores económicos. La magnitud de los fenómenos
meteorológicos extremos se ha incrementado, lo cual es difícil
atribuir o no directamente al cambio climático; sin embargo el
país es cada vez más vulnerable a condiciones extremas de
tiempo y clima (SEMARNAT, 2009). La agricultura de nuestro
país es vulnerable a las variaciones climáticas extremas, como
son las sequías, las inundaciones y las heladas, debido a que
se desarrolla fundamentalmente en condiciones de secano.
En el estado de Durango, la actividad agrícola en términos
de superficie se realiza principalmente bajo la modalidad hídrica de temporal. En base a información de la oficina estatal de
información para el desarrollo rural sustentable del estado de
Durango (OIEDRUS) para el período 1980–2010, la superficie
total promedio sembrada fue de 522,826 ha en la modalidad
hídrica de temporal, respecto a 103,699 ha sembradas en condiciones de riego, lo que representa que el 83 % de la superficie
total en el estado se siembra en temporal, considerando el año
agrícola Primavera-Verano y Otoño-Invierno (Figura 1).
Figura 1. Superficie sembrada por modalidad hídrica en el estado de Durango.
98
AGROFAZ
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
De los principales cultivos establecidos bajo condiciones de
temporal en el estado, el cultivo de frijol es el que ocupa mayor
superficie sembrada con un promedio de 276, 905 ha-1, seguida por maíz grano y avena forrajera. A nivel nacional Durango
ocupa el segundo lugar como productor de frijol, sin embargo
los rendimientos unitarios obtenidos se han mantenido históricamente en niveles bajos, ya que no superan la tonelada por
hectárea (Figura 2). De los municipios que destinan mayor superficie al cultivo de frijol, se encuentran Cuencamé, Guadalupe
Victoria, Pánuco de Coronado, Peñón Blanco y Santa Clara,
municipios que comprenden la región agrícola denominada Los
Llanos, Durango.
Aunado a lo anterior, el objetivo de este estudio es presentar
un análisis de la situación histórica de producción del cultivo de
frijol en la región y plantear escenarios regionales de cambio
climático en las próximas tres décadas, sobre las principales
variables que inciden en la producción del cultivo bajo la modalidad hídrica de temporal, con el fin de establecer la vulnerabilidad al que está sujeta la región en términos productivos.
Figura 2. Rendimientos históricos de frijol en el estado de Durango.
METODOLOGÍA
Unidad básica de estudio
La región denominada Los Llanos se ubica al sureste del
estado de Durango, comprende los municipios de Guadalupe
Victoria, Cuencamé, Peñón Blanco, Santa Clara y Panuco de
Coronado (Treviño et al., 1975) (Figura 3). Se encuentra entre
los paralelos 24° 03’ y 24° 37’ de latitud norte y los 103° 33’ y
104° 30’ al oeste del meridiano de Greenwich. La topografía
del terreno presenta elevaciones que varían desde 1900 hasta
2160 msnm. El clima en la mayor parte de la región es semiseco templado (BS1k) y moderadamente seco semicálido (BSh)
con régimen de lluvias en verano, las cuales oscilan de 300 a
547 mm en promedio anual y una temperatura media de 16 a
23 °C (IMTA, 2009; CONAGUA, 2014).
AGROFAZ
99
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 3. Ubicación geográfica de la Región de los Llanos, Durango.
Análisis y procesamiento de información climática
Las bases de datos se obtuvieron del Extractor Rápido de
Información Climatológica III v. 2.0 (ERIC III) (IMTA, 2009).
Identificadas las estaciones meteorológicas de la región, se
efectuó un análisis y control de calidad de la información, es-
pecíficamente para las variables temperatura (máxima y mínima) y precipitación (Cuadro 1). Obtenidas las series históricas
diarias de precipitación y temperatura se procesaron mediante
las herramientas WXPARM y PARAMETROS2, que permitió
obtener los valores medios mensuales y sus parámetros estadísticos (Williams, 1992).
Cuadro 1. Estaciones meteorológicas consideradas en el estudio.
100
AGROFAZ
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Escenarios regionales de cambio climático
LARS WG (Long Ashton Research Station Weather Generator, por sus siglas en inglés) es un generador estocástico de
tiempo meteorológico el cual genera datos diarios de tiempo de
un sitio en particular con las mismas características estadísticas
de la serie real de la estación (Semenov et al., 1998). A partir
de los escenarios regionalizados para México, se identificaron
las estaciones climatológicas más cercanas para cada punto de
la malla de 55 km x 55 km (Magaña, 2010) y se generaron series de cien años de datos diarios con el generador estocástico
mencionado anteriormente.
El modelo se calibró a partir de las características estadísticas de los datos observados y muestras diarias (100 años) de
cambio climático. Se construyó la serie sintética de tiempo futura para la climatología en los próximos 30 años, afectadas por
los índices del escenario A2 y A1B (Magaña, 2010). Las series
de tiempo generadas fueron procesadas mediante las herramientas WXPARM y PARAMETROS2 que permitió la ordenación de los datos climatológicos para obtener los valores medios mensuales y sus parámetros estadísticos (Williams, 1992)
para su posterior utilización en la modelación de rendimientos.
Modelación del rendimiento
En la modelación de rendimientos afectados por variabilidad
climática, se utilizó el modelo EPIC (Erosion Productivity Impact
Calaculator) v. 4160, ampliamente usado para evaluar el impacto y las estrategias de manejo en la producción agrícola, así
como en los recursos agua y suelo (Williams, 1995; Ren et al.,
2010; Gaiser et al., 2010; Liu et al., 2009; Ko et al., 2009; Niu
et al., 2009). El método consistió en la parametrización del modelo con base en variables de clima, suelo, cultivo y prácticas
de manejo. La información climática observada fue extraída de
ERIC III (IMTA, 2009), los escenarios se generaron mediante
LARS-WG y los requerimientos y prácticas del cultivo fueron
obtenidos de SAGARPA-INIFAP (2005) y Díaz et al., (2012).
La calibración del modelo EPIC se realizó utilizando la climatología observada, así como los rendimientos históricos (SIAP,
2014); finalmente la modelación de los rendimientos se realizó
utilizando los escenarios regionales derivados del generador
estocástico.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Escenarios regionales
Se generaron escenarios regionales de cambio climático
para las variables temperatura (máxima y mínima) y precipitación para la climatología de los próximos 30 años en la región
de los Llanos, Durango. La Figura 4 muestra la temperatura
máxima histórica (observados) y los escenarios producto del
proceso de regionalización. Respecto a la variable temperatura máxima se puede apreciar un incremento en los escenarios
simulados A2 y A1B en el periodo Enero – Septiembre el cual
oscila de 0.6 a 1.3 ºC. En los meses de Octubre a Diciembre la
diferencia es de aproximadamente 0.2 ºC, y entre escenarios
es de 0.1 °C. Resultados similares fueron obtenidos por García
et al., (2010) utilizando otra técnica de regionalización en la misma región de estudio.
Figura 4. Temperatura máxima observada vs escenarios regionales de cambio climático.
AGROFAZ
101
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
En relación a la temperatura mínima, se presenta la misma
tendencia que para la máxima, en la cual aumenta en un rango de 0.5 a los 1.3 °C, con respecto a los datos históricos (Figura 5). García et al., (2010) encontraron que los incrementos
se presentaban en los meses de Abril y Mayo, así como en el
período de Julio a Septiembre, en este caso existe un mínimo
incremento en todos los meses del año. La diferencia entre el
escenario A2 y A1B es de 0.1°C, con respecto a 0.9 °C con
base en la temperatura mínima anual histórica.
Figura 5. Temperatura mínima observada vs escenarios regionales de cambio climático.
En la variable precipitación, el comparativo entre los datos
históricos y los escenarios planteados indican una reducción en
la precipitación pluvial que inicia en los meses de Julio a Septiembre, siendo Agosto el que resulta con una disminución de
27 mm respecto a la precipitación histórica. Así mismo, el escenario A1B muestra un descenso promedio de 10 mm en los tres
meses mencionados anteriormente (Figura 6). Comparando
estos resultados con los reportados por García et al., (2010),
difieren ya que ellos reportan un incremento en la precipitación,
pero no en una distribución normal, sino de tipo bimodal; es decir la precipitación ocurre en dos periodos a través del año. Por
el contrario, los generados con LARS-WG siguen la tendencia histórica siendo el escenario A2 el que indica en promedio
anual una disminución aproximada de 50 mm vs lo observado.
Figura 6. Precipitación histórica vs escenarios regionales de cambio climático.
102
AGROFAZ
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Modelación del rendimiento
Los resultados de la modelación del rendimiento de frijol
bajo condiciones de temporal en la región de los Llanos se obtuvieron mediante la parametrización del modelo EPIC. Con
base en Díaz et al., (2012) el potencial productivo para el esta-
blecimiento de frijol en la región de los Llanos va de medio a alto
en la mayor parte de los municipios que comprenden la región,
siendo Guadalupe Victoria y Cuencamé los municipios que
más superficie destinan a la producción de frijol, con aproximadamente 90,000 ha-1 de superficie sembrada (SIAP, 2014) y
rendimientos promedio de 0.58 ton ha-1. (Figura 7).
Figura 7. Potencial productivo de frijol en la región de los Llanos, Durango.
Los resultados de la modelación del cultivo de frijol afectado
por cambio climático se presentan en el Cuadro 2. Para ello, se
manejaron dos fechas de siembra, una en el mes de Junio y
otra en el mes de Julio (SAGARPA-INIFAP, 2005) para los dos
escenarios planteados en el estudio. En promedio en la región,
involucrando los cinco municipios, el rendimiento es de 0.50 ton
ha-1, mismo que se mantiene en los escenarios planteados con
ciertos decrementos e incrementos en las simulaciones. Por
ejemplo, para el municipio de Cuencamé su rendimiento histórico oscila en los 0.57 ton ha-1, y los escenarios arrojan un rendimiento de 0.50 ton ha-1 para A2 como para A1B. Lo anterior
se deriva a que no existe una diferencia considerable en los
valores entre los escenarios planteados respecto a la temperatura como la precipitación.
Por ejemplo, la precipitación resultante para Cuencamé en
el escenario A2 arroja una precipitación de 370.2 mm y el escenario A1B estima 379.4 mm; contra una precipitación observada histórica de 392 mm; Guadalupe Victoria en el escenario
A2 estima 485 mm contra 500 mm en el escenario A1B con
respecto a 497 mm de precipitación histórica. Esta tendencia se
mantiene en los demás municipios considerados en el estudio.
AGROFAZ
103
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Cuadro 2. Modelación del rendimiento bajo condiciones actuales vs escenarios regionales.
Como se puede apreciar en el cuadro anterior, los municipios de Guadalupe Victoria y Pánuco de Coronado, los cuales
presentan un rendimiento de 0.58 y 0.54 ton ha-1 pasan a 6.0
ton ha-1 con base a las simulaciones realizadas, por el contrario
Cuencamé pasa de 0.57 a 0.50 ton ha-1, Peñón Blanco de 0.46
a 0.40 ton ha-1 y finalmente Santa Clara de 0.39 a 0.30. Los
resultados muestran que existen incrementos o decrementos
en la productividad pero que se mantienen en promedio en los
rendimientos obtenidos de forma histórica.
Conde A. A. C. y Gay G. C. 2008. Guía para la generación de
escenarios de cambio climático a escala regional. Centro de
Ciencias de la Atmósfera. UNAM, México. D.F.
CONCLUSIONES
Gaiser T., Barros I., Sereke F. and Lange F.M. 2010. Validation
and reliability of the EPIC model to simulate maize production in small-holder farming systems in tropical sub-humid
West Africa and semi-arid Brazil. Agriculture, Ecosystems
and Enviroment 135:318-327.
Los escenarios climáticos regionales derivados para la
región agrícola de los Llanos, Durango muestra que no hay
diferencia entre los escenarios A2 y A1B planteados en este
estudio. Sin embargo, comparados con los datos históricos, la
temperatura máxima indica un aumento de 0.8 °C, la temperatura mínima de 0.9 °C, y la precipitación una reducción de 56
mm para el escenario A2 y de 11 mm para el escenario A1B.
Estas diferencias se ven reflejadas en la productividad del cultivo de frijol con base en las simulaciones realizadas mediante
el modelo de cultivo, ya que generan incrementos y decrementos que se mantienen dentro de los rendimientos históricos de
producción, la cual oscila en los 0.50 ton ha-1. Por lo tanto, con
base en el generador estocástico de tiempo meteorológico utilizado (Magaña, 2010) y las simulaciones mediante el modelo
EPIC, se espera que en las próximas tres décadas se siga obteniendo el mismo rendimiento del cultivo en la región, si se
mantienen las labores de cultivo convencionales.
Díaz P. G., Guajardo P. R. A., Medina G. G., Sánchez C. I., Soria
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AGROFAZ
105
MODELO PREDICTIVO DE LA CALIDAD DEL AGUA EN
RESERVORIOS DE CHIHUAHUA-MÉXICO USANDO
LA PERCEPCIÓN REMOTA
Predictive model of water quality in Chihuahua-Mexico reservoirs using remote sensing data
Jesús Pilar Amado Álvarez1, Luis Carlos Alatorre Cejudo1, Orlando Ramírez Valle1,
Enrique Salazar-Sosa2, Héctor Idílio Trejo-Escareño3, José Dimas Lopez-Martínez3
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez (UACJ). División Multidisciplinaria de la UACJ, Calle Morelos y privada del Roble núm. 101 (Fracc. El Roble), C.P. 31579, Cuauhtémoc, Chihuahua, México.
2
Instituto Tecnológico de Torreón, DGEST.
3
Universidad Juárez del Estado de Durango. Facultad de Agricultura y Zootecnia, División de Estudios de
Postgrado, Carr. Gómez Palacio-Tlahualilo km 28. Apartado Postal 1-142, CP 35000. Gómez Palacio, Durango,
México. e-mail: [email protected]
RESUMEN
La calidad de un agua natural se valora por sus características físicas, químicas y biológicas. El objetivo de la presente
investigación fue explorar una manera exacta y rápida de monitorizar la calidad integral del agua a través de la percepción
remota y la turbidez del agua en los principales embalses con
causes perenes en el Estado de Chihuahua. Se seleccionaron
tres reservorios: Presa Las Vírgenes, Lago Colina y Presa la
Boquilla. El muestreo en los embalses se hizo en marzo del
2011. En cada uno de los puntos seleccionados se determinaron: Turbidez (NTU), pH, Oxígeno Disuelto (% de saturación),
Nitrógeno (NO3); Fósforo total y Sólidos totales disueltos. Se
adquirieron dos escenas Landsat TM. La metodología empleada incluyó: la calibración radiométrica y atmosférica del sensor
Landsat TM y la construcción del modelo estadístico predictivo entre los valores de turbidez y la reflectancia registrada por
cada una de las bandas del sensor Landsat TM. Los resultados
sobre la calidad del agua obtenidos directamente en los embalses estudiados indican que la clasificación general del agua en
las presas de Mediana a Buena. Modelo predictivo elegido para
determinar la turbidez por medio del cociente entre las bandas
B2/B3 fue todo un éxito por lo que el estudio ilustra las ventajas
de usar la teledetección documentando un peligro para el medio ambiente relativamente a corto plazo. Este estudio también
demuestra el valor de los datos de Landsat TM para el uso en
el trazado de variaciones geográficas en área de los cuerpos
de agua.
Palabras clave: Calidad integral del agua, Turbidez, Landsat TM, Modelo predictivo
ABSTRACT
The quality of natural water is valued for its physical, chemi-
cal and biological characteristics. The objective of this research
was to explore an accurate and quick water quality monitoring
through remote sensing and water turbidity in an integrated
way in the major perennial reservoirs in the State of Chihuahua, México. Three reservoirs were selected: The Virgin dam,
Lake Hill and Nozzle Dam. The reservoir sampling was done in
March 2011. In each of the selected points were determined:
Turbidity (NTU), pH, Dissolved Oxygen (% saturation), Nitrogen
(NO3), Total phosphorus and Total dissolved solids. Two Landsat TM scenes were acquired for the same date the field data
for assessing water quality, this methodology used included; the
radiometric calibration and atmospheric sensor Landsat TM and
statistical model building predictive between turbidity values and
the reflectance recorded by each of the bands Landsat sensor.
The results on water quality in reservoirs obtained directly indicated that the classification of water quality in all dams ranked
from medium to good. According to the predictive model chosen to determine the turbidity through the ratio between bands
B2/B3 resulted with good prediction so the study illustrates the
advantages of using remote sensing data documenting a potential damage to the environment at relatively short period of time.
This study also demonstrates the advantages of Landsat TM
data for delineation of geographical variations in water places.
Keywords: integrated water quality, turbidity, Landsat TM,
predictive model
INTRODUCCIÓN
En general, la calidad de un agua natural se valora por sus
características físicas, químicas, orgánicas y biológicas, asociándose a cada parámetro un nivel que asegure que el agua
reúne los requisitos necesarios para cada uno de los procesos
de consumo. En la actualidad, muchos países, a la hora de determinar la calidad de una agua natural para un uso concreto,
AGROFAZ
107
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
es el reglamento de la administración Pública del Agua el que
indica, según el anexo, el número de parámetros a analizar,
la frecuencia de análisis y el tipo de determinaciones (Marín,
2003).
La calidad del agua está afectada por diversos factores
como los usos del suelo, la producción industrial y agrícola, el
tratamiento que se le da antes de ser vertida nuevamente a
los cuerpos de agua, y a la cantidad misma del agua de los
ríos y lagos, ya que de ésta depende su capacidad de purificación. La cuantificación científica de la calidad del agua es una
estrategia básica en el desarrollo de los fundamentos para el
manejo de los recursos hídricos, (Hakanson et al., 2005). Las
metodologías tradicionales para determinar parámetros relativos a la calidad del agua han consistido en medidas en situ, y
de la toma de muestra de agua para su consiguiente análisis en
laboratorio. Este tipo de metodologías pueden arrojar medidas
exactas, pero en la mayoría de los casos requieren de muchos
recursos económicos, de tiempo y de personal especializado.
Una de las limitantes de estas metodologías clásicas es que no
pueden proporcionar una visión en tiempo real de la distribución
espacial de las variables que se están monitorizando, lo cual es
muy importante para la evaluación global y para el control de la
calidad del agua (Brivio et al., 2001).
La teledetección puede proporcionar los medios adecuados
para estimar algunos de los parámetros relacionados con la calidad del agua, que generalmente son determinados por mediciones tradicionales. Desde la década de 1980, con la mejora
de los sensores satelitales (Resolución espacial y espectral),
las imágenes multiespectrales se han utilizado para vigilar las
aguas continentales, mediante el uso de correlaciones entre la
reflectancia medida por cada una de las bandas y las propiedades de superficiales del agua, incluyendo: i) profundidad del
disco Secchi; ii) concentraciones de clorofila; iii) total de sedimentos en suspensión, iv) temperatura; y, v) datos de calidad
del agua analizadas en un laboratorio (Schiebe et al., 1992;
Dekker y Peters, 1993; Schneider and Mauser, 1996; Zilioli y
Brivio, 1997; Fraser, 1998; Giardiano et al., 2001; Kloiber et al.,
2000, 2002). El satélite Landsat-5 TM (Thematic Mapper) ha
sido utilizado para adquirir información espectral sobre los cuerpos de agua. Se han empleado todas las bandas, desde banda
1 (TM1) a la banda 7 (TM7). Por ejemplo, las bandas TM1-4
que van desde un rango espectral que comprende el visible al
infrarrojo cercano, rangos donde gran parte la energía es ab-
108
AGROFAZ
sorbida, han demostrado su utilidad par determinar información
sobre la calidad del agua (Giardiano et al., 2001; Kloiber et al.,
2000, 2002). Estudios anteriores han probado que las bandas
TM1-4 pueden registrar la reflectividad de algunos de los parámetros relativos a la calidad del agua, como el humos acuático,
clorofila a, fitoplancton, materia orgánica disuelta, sólidos disueltos en suspensión, etc. (Dekker et al., 1992; Lathrop, 1992;
Dekker y Peters, 1993; Lavery et al., 1993; Pattiaratchi et al.,
1994; Cox et al., 1998; Brivio et al., 2001; Giardiano et al., 2001;
Stadelmann et al., 2001; Kloiber et al., 2002). El objetivo de este
estudio fue desarrollar y probar un modelo empírico predictivo
para evaluar la calidad del agua en distintos reservorios usando
la turbidez del agua y las imágenes del satélite Landsat TM. De
este modo, este trabajo proporcionó como resultado un modelo
estadístico entre la turbidez medida in situ y la reflectancia registrada por las bandas TM, así como, su aplicación en estudios
de calidad de agua en los embalses del Estado de Chihuahua,
México.
MATERIALES Y MÉTODOS
El área de estudio se localiza en la parte central de Chihuahua, México. (Figura 1). Estas cuencas ������������������
comprenden una superficie de 63,709 km2, Se seccionaron tres reservorios:��������
a) Presa Francisco I. Madreo, dentro de la cuenca Hidrológica del río
San Pedro, la cual irriga tierras del Distrito 005 Delicias; donde
la vocación agrícola incluye los cultivos : Algodón, Cacahuate,
Cebolla, Chile Verde, Maíz, Sandía, Alfalfa, Nogal y Vid abarca
75,220 ha; con bajas eficiencias de conduccion (60%), y menor
a nivel parcelario (50 %), Puente (2003); con una poblacion de
habitantes de 137,938 en Delicias, 41,280 en Jimenez, 4,959
en Julimes, 43,836 en Meoqui y 16,787 personas en Rosales,
INEGI (2010). b) Lago Colina, el cual se utiliza con fines de
recreación y desfogue del río Conchos y c) Presa la Boquilla,
(Lago Toronto), ubicada dentro del municipio de San Francisco
de Conchos, fue terminada en 1916, la altura de la cortina, es
de 74 m, con una longitud de 259 m y una capacidad máxima
de 10,000 m3 s-1, pertenecientes a la Cuenca hidrológica del río
Conchos, el cual incluye a los distritos 090 Bajo Rio Bravo, riega
10,153 ha, c)103 Rio Florido donde se producen 10,156 ha. La
cuenca hidrológica del Río Conchos en el Estado de Chihuahua, comprende una superficie de 6.37 millones de hectáreas
(63,709 km2), extendiéndose desde el sur-sureste al centro y
noreste de la entidad.
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Figura 1. Área de estudio: A) Localización de las cuencas hidrográficas donde se localizan los embalses; B)
Localización de las escenas Landsat TM P32R40 y P32R42, y ubicación de la Presa las Vírgenes, Lago Colina y
Presa la Boquilla; y C) Extracción de las áreas de estudio en cada una de las Escenas Landsat TM.
Muestreo en los embalses
En un barco, con capacidad para 10 personas de 175 H.P.,
se recorrieron los tres reservorios, uno cada día, El muestreo
se hizo del 21 al 23 de marzo del 2011 en los puntos previa-
mente determinados, los cuales fueron ubicados utilizando un
GPS (Figura 2). En cada sitio se determino la profundidad del
embalse usando, la ecosonda del barco.
AGROFAZ
109
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 2. Localización de los puntos de muestreo en cada uno de los embalses en el área de estudio: a) Presa las
Vírgenes; b) Lago Colina; C) Presa Boquilla; y D) Ventana de 3x3 píxeles para tomar el valor medio de la reflectividad en cada uno de los puntos de muestreo
Metodología, parámetros considerados y análisis estadísticos
Se cuantifico el índice de calidad del agua siguiendo la metodología propuesta por Smith (1990). En cada uno de los puntos seleccionados se determinó: a) Turbidez (NTU), utilizando
un turbidímetro (Termo, AQ5000); B) pH, con un potenciómetro
multifuncional (Hanna Instrument pH/CE/TSD/T meter); c) Oxigeno Disuelto (% de saturación), con el aparato Hanna Instrument (HI 9146); d)Nitrógeno (NO3), e) Fosforo total y f) sólidos
totales disueltos , en el laboratorio, de acuerdo con la norma
NOM-001-SEMARNAT-1996 (Secretaria de Economía, 1996).
Con el valor del Índice de Calidad del Agua, se ordenaron los
sitios dentro de cada embalse y se hizo un análisis de regresión múltiple, (SAS, 2001) entre el ICA vs los seis parámetros
de calidad del agua evaluados. Posteriormente se hicieron los
diagramas de dispersión de datos de cada una de las variables
estudiadas y su relación con el ICA, se identificaron los patrones de comportamiento y se obtuvieron los modelos matemáticos, (SAS, 2001) con los cuales se pueden efectuar predicciones sobre el avance en el grado de contaminación.
Obtención y depuración de los dato de teledetección
Para poder visualizar la distribución espacial que presenta la
turbidez dentro de los cuerpos de agua se realizó una interpolación de los valores de turbidez (NTU) por el método smoothing
splines en el software ArcGis 9.3.
Una de las limitaciones que plantean las imágenes de satélite es que se encuentran afectadas por una serie de perturbaciones radiométricas: la iluminación solar y las condiciones
atmosféricas, que dificultan su utilización. Este tipo de problemas se suelen solventar en las imágenes de baja resolución espacial y alta frecuencia temporal (NOAA-AVHRR) mediante la
creación de compuestos multitemporales y filtrados. En el caso
110
AGROFAZ
de las imágenes de alta resolución espacial, como las Landsat
TM, en las que la frecuencia temporal es baja resulta necesario
llevar a cabo procedimientos de corrección más complejos.
En este trabajo se utilizaron dos escenas Landsat TM (resolución espacial de 30 m) correspondientes al 22 de marzo de
2010 (Figura 1). La corrección geométrica de las imágenes se
realizo mediante puntos de control y el algoritmo desarrollado
por Pala y Pons (1996) implementado en el software Miramon,
en el que se tiene en cuenta la distorsión topográfica mediante
la incorporación de un MDT. Finalmente, el efecto atmosférico
sobre la señal electromagnética ha sido corregido mediante el
modelo de transferencia radiativa 6S (Vermote et al., 1997).
Una vez que las imágenes fueron corregidas se procedió
a recortar el área que corresponde a cada una de las presas,
Presa las Vírgenes, Lago Colina y Presa Boquilla (Cuadro 1).
Para la determinación del modelo predictivo de la turbidez
se utilizará como variable predictiva la reflectancia de las bandas TM1-5 y TM7, los cocientes entre bandas TM1/TM2, TM2/
TM3, TM3/TM4, y el cociente entre las bandas del visible y el
infrarrojo cercano, (TM1+TM2+TM3)/TM4 (Bustamante et al.,
2009). Esta información corresponderá a los valores de reflectancia contenidos en un ventana de 3x3 píxeles para cada punto de muestreo, correspondiente a un área de 90x90m, en cada
una de las bandas del satélite Landsat TM (Figura 2).
Para determinar las relaciones estadísticamente significativas entre los valores de turbidez registrados in situ y la reflectancia de las bandas de Landsat TM, se aplico un modelo de
regresión lineal para medir la magnitud de la relación y su significancia estadística. Para medir esto, se aplicó el coeficiente de
correlación de Pearson, pensado para variables cuantitativas
(escala mínima de intervalo), es un índice que mide el grado de
covariación entre distintas variables relacionadas linealmente.
Adviértase que decimos “variables relacionadas linealmente”.
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Esto significa que puede haber variables fuertemente relacionadas, pero no de forma lineal, en cuyo caso no proceder a
aplicarse la correlación de Pearson. El coeficiente de correlación de Pearson es un índice de fácil ejecución e, igualmente, de fácil interpretación. Digamos, en primera instancia, que
sus valores absolutos oscilan entre 0 y 1. Esto es, si tenemos
dos variables X e Y, y definimos el coeficiente de correlación de
Pearson entre estas dos variables como rxy entonces: 0≤ rxy ≤1
ec. 1
Hemos especificado los términos “valores absolutos” ya que
en realidad si se contempla el signo el coeficiente de correlación de Pearson oscila entre –1 y +1. No obstante ha de indicarse que la magnitud de la relación viene especificada por el valor
numérico del coeficiente, reflejando el signo la dirección de tal
valor. En este sentido, tan fuerte es una relación de +1 como
de -1. En el primer caso la relación es perfecta positiva y en el
segundo perfecta negativa.
Cuadro 1. Datos del recorte de la escena Landsat TM usadas para este estudio.
RESULTADOS
Por otro lado la Presa la Boquilla, como se puede apreciar
en el Cuadro 3, el máximo valor (ICA = 73), donde la Turbidez
fue uno de los valores más bajos (10.40 NTU), 97.5 % de saturación, pH= 7.56, bajo en sólidos totales disueltos. Los valores
de nitratos pueden estar por encima de lo normal, esto debido al equipo utilizado, ya que no hay indicios de eutrofización
como comúnmente ocurre cuando existe presencia de elementos mayores que propicien el incremento de maleza acuática
como lirio, y tule entre otros.
Lago Colina los resultados obtenidos se pueden observar
en el Cuadro 2. El 11 % de los puntos muestreados dentro del
Lago Colina (uso recreativo) se clasifico como agua de Buena Calidad, (B), (Índice de Calidad del Agua (ICA = 70)) sobresaliendo por su valor un pH neutro (6.98), alto contenido de
Oxígeno Disuelto (100.4 % de saturación), bajo contenido de
Nitratos (10 mg L-1). El 89 % de los sitios restantes evaluados
se clasificaron como de calidad Media (ICA = 63-69), dentro del
El Índice de Calidad del Agua y el grado de Turbidez, con
sitio que contiene el valor más bajo (ICA= 63), se observa que
valores
de 7.05 NTU, enfrente de la cortina, mientras que los
el pH del agua es alcalino (8.27). En el 89 % de los sitios restanvalores
más
altos (26.83 NTU), se registraron a 38 km de distes se obtuvo la misma clasificación Media (M), con valores del
tancia,
donde
la entrada del agua con sedimentos de la parte
índice de calidad del agua (ICA) desde 63 hasta 69. El valor de
alta
de
la
cuenca
se ha hecho posible.
la turbidez, fluctuó desde 17.4, hasta 22.43 NTU, registrando
una alta correlación estadísticamente significativa.
Cuadro 2. Índice de Calidad del Agua (ICA) en el Lago Colina Chihuahua, 2011.
AGROFAZ
111
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Cuadro 3. Índice de Calidad del Agua (ICA) en La Presa La Boquilla, en la Cuenca del río Conchos. 2011.
B=Buena; M = Calidad del agua Media
Presa Francisco I. Madero. Este almacenamiento de agua
se utiliza para múltiples actividades, desde la pesca, donde se
tiene un riguroso control, paseos recreativos y principalmente
en la agricultura, los resultados obtenidos (Cuadro 4) indican
que el Índice de Calidad del Agua (ICA) varió de mediana a
buena, con valores muy similares a los encontrados en los almacenamientos registrados anteriormente, en tres puntos el
ICA, fue de 70 a 73, lo cual indica que el agua es apta para
todos los usos, al igual que en el resto de los sitios evaluados,
con valores muy similares, (ICA=65 a 67). Sin embargo es
importante mencionar que en este embalse los valores de la
Turbidez, fueron de los más altos, reportados en la zona de estudio. Los valores de turbidez (NTU) registrados en cada uno
de los embalses, la Presa las Vírgenes; Lago Colina; y Presa la
Boquilla, se muestran en el Cuadro 5.
Cuadro 4. Índice de Calidad del Agua (ICA) en La Presa Francisco I. Madero, en la Cuenca del Río San Pedro,
Delicias, Chihuahua. 2011.
B= Buena ; M = Calidad del agua Media
112
AGROFAZ
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Cuadro 5. Valores de turbidez obtenidos en cada uno de los embalses.
Se evaluó la correlación lineal de Pearson, para establecer el grado de correlación entre los valores de turbidez y
reflectancia para cada una de las bandas TM1-5 y TM7, los
cocientes entre bandas TM1/TM2, TM2/TM3, TM3/TM4, y el
cociente entre las bandas del visible y el infrarrojo cercano,
(TM1+TM2+TM3)/TM4 (Cuadro 6). Los resultados de la correlación lineal de Pearson demuestran que el cociente entre las
bandas TM2/TM3 muestra el valor más alto del coeficiente de
Pearson (-0.795;). Este resultado es estadísticamente significativo, puesto que un valor cercano a 1 ó -1; el signo en este caso
indica que es una relación negativa con la turbidez, es decir, la
banda TM3 es la que registra más eficientemente los valores
más elevados de turbidez en el cuerpo del agua.
El modelo predictivo para determinar la turbidez por medio
del cociente entre las bandas B2/B3 muestra un buen ajuste
(R2 = 0.698; Figura 3). Para contrastar esto determinamos la
capacidad de ajuste los modelos determinados con las bandas
TM2, TM3 y TM4, las cuales también tenían buena correlación
(Pearson; 0.699, 0.688, 0.677, respectivamente) y buena significancia estadística, Sig. (bilateral) < 0.01 (Cuadro 6). Los resultados mostraron que los valores de R2 para estos modelos
predictivos utilizando las bandas TM2, TM3 y TM4, fueron de
0.49, 0.54 y 0.51, respectivamente.
Figura 3. Modelo predictivo elegido para determinar la turbidez por medio del cociente entre las bandas B2/B3.
Cuadro 6. Resultado de la correlación bivariada mediante Pearson.
AGROFAZ
113
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Un vez que elegimos el mejor modelo predictivo, se procedió a aplicar en cada uno de los embalses, para así obtener la
distribución espacial de la turbidez (Figura 4). Los resultados
muestran que para la Presa las Vírgenes los valores de tur-
bidez van desde los 9.24 a los 34.27 NTU, mientras que los
valores más altos se localizan en el margen derecho de la parte
media del embalse, con valores que van desde los 20 a los 25
NTU aproximadamente.
Figura 4. Turbidez (NTU) del agua en los tres embalses derivada de aplicar el modelo predictivo al cociente entre
las bandas TM2/TM3: A) Presa las Vírgenes; B) Lago Colina C) Presa Boquilla.
El Lago Colina en cambio, presenta valores de turbidez que
van desde los 13.89 a los 24.38 NTU, la distribución espacial de
los valores muestra una clara progradación negativa desde la
entrada (valores altos) hasta la presa (valores bajos). La presa
Boquilla muestra unos valores que van desde los 6.21 a los
29.02 NTU, con un distribución espacial similar a los registrados en el Lago Colina, con valores altos en la desembocadura
del río San Pedro.
114
AGROFAZ
DISCUSIÓN
En Estudios en Brasil por Tomazoni et al. (2003), reportaron
que el agua de los afluentes del río Paraná son de buena calidad y que se pueden utilizar para abastecimiento público después de tratamientos convencionales. GuoQiang et al. (2004),
establecieron que la calidad del agua del Lago Erha, en Yunnan, China, tiene un fuerte deterioro, debido a las descargas
industriales y municipales de aquella región.
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Khan et al. (2004), indican que la aplicación del índice de calidad del agua fue evaluada por el consulado canadiense como
una medida ambiental, es herramienta práctica para mostrar
los resultados de manera integral de los parámetros físicos,
químicos, orgánicos y microbiológicos de las diferentes comunidades.
El Lago Colina presenta los valores medios más altos de turbidez y espacialmente se observan que predominan los valores
altos en todo el cuerpo de agua (Figura 5), con un ligero descenso hacia la presa, relacionados probablemente con su tamaño relativamente más pequeño. En cambio, en los grandes
embalses, Presa las Vírgenes y Boquilla, se presenta valores
medios más bajos, 15.00 (±4.01) y 12.10 (±5.97), respectivamente. La distribución espacial de los valores de turbidez en la
Presa las Vírgenes, muestra una progradación negativa desde
la desembocadura del Río San Pedro a la presa, con valores
que van desde 34.27 a 9.24 NTU, respectivamente. La Presa
Boquilla al igual la presa las Vírgenes presenta una distribución
similar, aunque existen zonas próximas a la presa donde los
valores de turbidez son elevados, principalmente áreas próximas a las laderas norte y sur de la embalse, que se podrían
relacionar con zonas de baja profundidad, lo que produce una
resuspensión de los sedimentos del fono del embalse.
En general se muestran dos patrones diferentes, en la Presa las Vírgenes se muestran valores altos en la parte media
del embalse, provocados por una resuspensión de sedimentos,
en cambio en el Lago Colina y Presa la Boquilla, se observa
un claro descenso con la distancia a la entrada de agua a los
embalses.
Figura 5. Rangos de los valores de turbidez (NTU) en los tres embalses: a) Presa las Vírgenes; b) Lago Colina C)
Presa Boquilla
AGROFAZ
115
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Estos resultados obtenidos muestran que es posible construir un modelo empírico para estimar la turbidez del agua a
partir de la reflectancia derivada del sensor del satélite Landsar
TM (Bustamante et al. 2009). La estimación de la turbidez se
hace mucho más fácil cuando las condiciones de profundidad
del agua y la vegetación no interfieren. En nuestras áreas de
estudio fue posible distinguir entre agua con una baja y elevada condición de turbidez. El índice Water Turbidity Index (WTI),
propuesto por Yamagata et al. (1988) tiene un comportamiento similar a nuestro modelo construido, ya que el emplea dos
bandas espectrales, las bandas TM-3 y TM-4, pero no explica
en gran medida la varianza observada. En esta situación, es
evidente que nuestro modelo empírico funciona mucho mejor
que el WTI y explica el doble de la varianza observada en los
datos de campo. La calidad del agua para usos múltiples en
los embalses estudiados se clasificó de mediana a buena. La
variable que más afecta el Índice de Calidad del Agua en estas
cuencas hidrológicas es la Turbidez, debido al cambio en el uso
del suelo, provocado por la deforestación, con grandes cantidades de sedimentos arrastrados. Las imágenes de satélite son
una potente herramienta que puede utilizarse para diagnosticar
el grado de calidad del agua sin hacer viajes tan difíciles y análisis de laboratorio tan costosos. La obtención de datos relativos
a la calidad del agua derivados de imágenes de satélite, puede
ayudar a conducir a una mayor comprensión de estos ambientes fluviales, limnológicos, así como, la prolongación de la vida
útil de los embalses. Esta investigación deja patente la utilidad
de las imágenes Landsat TM para la monitorización espacial
de parámetros relativos a la calidad del agua en los embalses
localizados en las cuencas hidrográficas de los ríos San Pedro
y Conchos.
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AGROFAZ
117
PRODUCCIÓN, MANEJO Y EFICIENCIA EN EL USO DEL AGUA EN
EXPLOTACIONES LECHERAS DE LA REGIÓN LAGUNERA EN EL
PERÍODO 2011-2013
Production, management and water use efficiency in dairy farms of the Lagunera region in
the period 2011-2013
.
Antonio Anaya Salgado*1, Gregorio Núñez Hernández 1, José. J. Cruz Chaires1,
Rodolfo Faz Contreras1, Karla Rodríguez Hernández1, Uriel Figueroa Viramontes1 y
Hugo A. Serrato Medina2
INIFAP CIRNOC Campo Experimental la Laguna, Blvd. José Santos Valdez 1200 Col. Centro C.P.
7440, Matamoros, Coahuila. México. 2M. C. de Apoyo al desarrollo de investigación.
e-mail: [email protected].
1
RESUMEN
El crecimiento en el consumo de los productos lácteos y con
ello el incremento de la demanda de agua para producir forrajes
dirige investigaciones en el análisis de la eficiencia en el uso del
agua en las explotaciones lecheras. El objetivo del trabajo fue
obtener un diagnóstico del manejo del agua en los sistemas de
riego utilizados para la producción de forrajes en unidades del
sistema intensivo de producción de leche de bovino en la región
Lagunera en un periodo de tres años. Se estudió el manejo de
diez explotaciones distribuidas en la Región Lagunera. Se monitoreó el clima a partir de estaciones meteorológicas automatizadas y se estimaron las necesidades hídricas de los forrajes.
Se determinó superficie de cultivo. Se evaluaron los sistemas
de riego: inundación, pivote central y el riego por goteo (cintilla
subsuperficial y superficial) que tenía cada explotación. Se determinó la producción y el uso eficiente del agua de riego en las
especies comunes. El año uno y dos del periodo de estudio tuvieron 158 y 120 mm menos de precipitación en relación al año
tres. La media de producción en seco en el cultivo del maíz fue
de 13.35 ton ha-1 y el valor de la media en los tres años de estudio para la variables uso eficiente del agua de riego (UEAR) fue
de 1.77 kg MS m-3. El cultivo de la alfalfa presentó el valor más
bajo en UEAR (0.95 kg MS m-3). La disponibilidad de agua por
superficie de cultivo (0.72 lps ha-1) en la región está por debajo
de la media mundial.
Palabras clave: Necesidades hídricas, eficiencia en el uso
del agua, cultivos forrajeros.
SUMMARY
The increase in the consumption of dairy products and thereby the increment in the demand for water to produce forage
conducts research in the analysis of efficiency in water use on
dairy farms. The objective was to obtain a diagnosis of water
management in irrigation systems used for forage production in
units of intensive production system in bovine milk in the Laguna region over a period of three years, ten farms were included
in the study. Weather was monitored from automated weather
stations and water requirements of forages were estimated.
Growing area was determined. Surface, center pivot and drip
irrigation (subsurface and surface tape) irrigation systems were
evaluated. Production and efficient use of irrigation water in the
common species was determined. The one and two year study
period were 158 and 120 mm less rainfall in relation to third
year. The average dry production in maize crop was 13.35 ton
ha-1. The value of the average in the three years of study for the
variable UEAR was 1.77 kg MS m-3. The cultivation of alfalfa
had the lowest values ​​in UEAR (0.95 kg MS m-3). Availability
of water acreage (0.72 lps ha-1) in the region is below the world
average.
Key words = Water needs, efficient use of water, forage
crops.
INTRODUCCIÓN
El crecimiento en el consumo de lácteos como respuesta en
el aumento de la población genera un crecimiento potencial del
sector productivo en productos de este origen. El sector agropecuario, es el mayor consumidor del agua ya que utiliza un
76.6 % (CNA, 2010; FAO, 2008). Con el crecimiento en el sector lácteo se incrementa la demanda de agua para producirlos
(SE, 2012). En México, el sistema intensivo de producción de
leche es el principal usuario del agua de riego en las principales
cuencas lecheras. En las explotaciones lecheras el agua es utilizada en actividades relacionadas con la ordeña, en bebedero,
pero la mayor cantidad se emplea en la producción de forraje
(Herrero y Maldonado, 2000). Conocer las eficiencias del sector
AGROFAZ
119
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
en la utilización el recurso hídrico, es de gran ayuda, esto con la
finalidad de mejorar y hacer un uso sustentable. La eficiencia
en uso del agua para la producción de forraje agrupa una serie de componentes relacionados con el cultivo y el sistema de
riego, siendo este último el que tiene una influencia mayor en
este parámetro de medición (Howell, 2001). Una estrategia de
investigación ha sido evaluar la eficiencia en el uso del agua de
riego (EUAR) de las especies más comunes de la región y su
calidad nutricional (Núñez et al., 2012).
De igual forma el estudio de los sistemas de riego con alta
eficiencia en la aplicación del riego para la producción del patrón de cultivos de la región. Al respecto, Barta et al. (2004)
indican diferencias en la eficiencia de riego de los diferentes sistemas de riego. Estos autores indican que la eficiencia de riego
es de 50 a 90 % en los sistemas superficiales, de 60 a 95 %
con sistemas de aspersión y de 70 a 95 % en sistemas de riego por goteo sub-superficial. En México, los sistemas de riego
superficiales son los más comunes. Estudios en estos sistemas
reportan eficiencias de riego de 40 a 65 % en los distritos de
riego en el país (Huerta, 1987; Hernández, 1987). Sin embargo, es posible obtener eficiencias de riego hasta de 80 % con
estos sistemas de riego tecnificados considerando conducción
por tubería, nivelación laser, diseño del riego mediante uso de
software especializado, etc. (Walker, 1998). Por otra parte, los
sistemas presurizados como pivote central y riego por goteo
subterráneo permiten reducir pérdidas de agua en la conducción. Estos sistemas tienen mayor precisión, distribución y aplicación del agua al cultivo (Román et al., 2005).
El objetivo del trabajo fue realizar un diagnóstico del manejo
del agua en los sistemas de riego utilizados para la producción
de forrajes en unidades del sistema intensivo de producción de
leche de bovino.
MATERIALES Y MÉTODOS
En este trabajo se estudió el uso del agua de riego en la
producción de forrajes en diez unidades de sistemas intensivos de producción de leche de bovino en la región Lagunera
durante tres años (2011, 2012 y 2013). Se tomaron muestras
de suelo a 0-30 cm para efectuar análisis de textura, conductividad eléctrica, pH y porciento de sodio. En cada una de las
explotaciones se obtuvo información de superficie (ha) utilizada para producción y el patrón de cultivos establecidos. Para
determinar la cantidad de agua disponible en cada sistema de
producción, se realizaron aforos de norias (pozos profundos) y
canales (agua proveniente de la presa) (Exebioet et al., 2005).
Las variables climáticas que están relacionadas con la producción se monitorearon con estaciones agro-climatológicas
automatizadas administradas por INIFAP (INIFAP, 2011). Las
variables analizadas en los tres años fueron precipitación, temperaturas, velocidad del viento, radiación, evapotranspiración
de referencia y humedad relativa. Se determinó la evapotranspiración de cultivo para estimar las necesidades hídricas de los
cultivos diarias con la fórmula de Nr = Etc = Eto * Kc, donde Nr
120
AGROFAZ
= Necesidades hídricas (mm día-1); Etc = Evapotranspiración
del cultivo (mm·día-1); Eto = Evapotranspiración de referencia
(mm·día-1) y Kc = Factor del cultivo. El Kc de cultivo fue tomado de la Tbla de referencia FAO, 1986a (FAO, 2006; Catalán,
2012). En cada explotación se identificó los sistemas de riego
utilizados en cada predio y se evaluaron la eficiencias de riego.
Evaluación del sistema de riego por inundación: Se determinó el caudal en litros por segundo (lps) en la toma principal y
en la entrada a la melga o parcelas. En tuberías con descarga
libre, se utilizaron los métodos de velocidad y sección con el
uso de un molinete electrónico “Global Flow Probe” o métodos
de aforo directo (volumétrico) con recipientes de volumen conocido, en regaderas revestidas y de tierra el método de velocidad
y sección (molinete) y cuando se utilizaron sifones, se midió el
caudal mediante la relación carga – gasto (Briones y García,
1997; INRENA – UCPSI, 2005). La eficiencia de conducción
se determinó mediante la siguiente ecuación: EFc = [1-(Qi-Qf)/
Qi)]*100.
Donde: EFc es la eficiencia de conducción (%); Qi el gasto
inicial en fuente de abastecimiento de la línea regante (lps); Qf
el gasto final o gasto que entra a la melga (lps). Para medir
la lámina de riego se calculó el volumen de agua aplicado en
la melga o tabla en función de la superficie que ocupa, con la
ecuación: Lr = V/A.
Donde: Lr es la lámina de riego (m), V el volumen de agua
(m3) y A la superficie (m2), y lamina tota Lrt = Lr1+ Lr2.. Lrn es la
sumatoria de las láminas de riego aplicadas de Lr1 hasta Lrn
durante el ciclo de cultivo, la Lr se expresó en cm. En la evaluación del sistemas de riego superficial se utilizó software llamado SIRMOD II generado en la Universidad Utah State E.E.U.U.
(Walker, 1999), con la información recabada en campo se ejecutó este software el cual simula el avance de riego en la melga
o tendida determinando la eficiencia con la que está operando
en el momento del evento de riego, con base en la textura del
suelo, gasto disponible, tipo de cultivo, largo y ancho de melga, pendiente longitudinal, rugosidad del terreno. Las variables
con las cuales se evaluó el sistema de riego superficial fueron:
Eficiencia de aplicación (%Ea), Eficiencia de conducción (%Ec),
Eficiencia de requerimiento (%Ereq) y la Eficiencia de riego (%Er)
(Morales, 2004).
Evaluación del sistema de riego pivote central: Se determinó el gasto por aspersor, torre y el gasto total en el sistema
(pivote central) con el método volumétrico (González, 2006), la
presión se midió con manómetro y tubo de pitot, asimismo, se
registró la velocidad del pivote en %, esto para definir la lámina
aplicada en función de tiempo de oportunidad de riego. Para
la prueba de uniformidad y distribución se usó la metodología
descrita por Román et al., (2008) en la que se colocó una hilera de pluviómetros a lo largo de la línea regante a separación
equidistante. Con los valores de los pluviómetros se realizó una
prueba para determinar uniformidad de distribución (UDCP) con
la siguiente ecuación:
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
UDCP = ( M25/ Mpp ) * 100%.
Donde: UDCP es uniformidad de distribución, M25 es la media ponderada del 25 % de los valores con menor aforo y Mpp
es la representación media ponderada de la prueba (Heermann
y Hein, 1968). Los parámetros de comportamiento del sistema
fueron los siguientes: Uniformidad del Pivote Central (%UDpc),
Eficiencia de aplicación (%Ea), Eficiencia de conducción (%Ec),
Eficiencia de requerimiento (%Ereq), Eficiencia de aplicación absoluta o Eficiencia de riego (%Eaa o %Er) (Román et al., 2005;
Ramírez, 2007 y Ramírez et al., 2009).
Evaluación de sistemas de riego por goteo (cintilla superficial
y/o subsuperficial): Se determinó el gasto por emisor y presión
de operación en la línea regante en la sesión de evaluación,
dimensiones de las unidades de riego, se determinó separación
entre línea regante, número de emisores por hectárea. Para
la determinación de las láminas aplicadas se utilizaron aforos
y el tiempo de aplicación del agua en el terreno. Los parámetros de comportamiento del sistema de riego goteo (cintilla subsuperficial y superficial) fueron los siguientes: Uniformidad de
distribución (%Ud), Eficiencia de aplicación (%Ea), Eficiencia de
conducción (%Ec), Eficiencia de requerimiento (%Ereq), Eficiencia de aplicación absoluta o Eficiencia de riego (%Eaa o %Er)
(Román et al., 2005; Román et al., 2008).
La determinación de la producción de forrajes al momento
de la cosecha se realizó mediante la toma de datos de altura
de planta, número de plantas, y el rendimiento de forraje verde
(RFV). Se tomó una muestra de un kg para secar en estufa de
aire forzado a 60°C hasta obtener un peso constante con lo
cual se determinó el porcentaje de materia seca (%MS) para
determinar rendimiento de materia seca. La eficiencia en el uso
del agua de riego (EUAR) (kg MS m-3) se obtuvo dividiendo el
rendimiento de forraje seco RFV (kg MS) y el volumen de agua
aplicado (m3). Los datos obtenidos fueron analizados mediante
estadística descriptiva (Steel y Torrie, 1980).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Tipos de suelos
En la Tabla 1 se presentan características de suelo en las
explotaciones lecheras estudiadas. Las características de los
suelos afectan la adaptación y producción de las especies de
forrajes. Las principales características de suelo son: textura,
pH, salinidad y contenido de sodio. Estas características también afectan prácticas agronómicas como dosis de fertilización
y calendarios de riego, etc. El estudio de suelos realizado, indica que en la mayoría de las explotaciones tienen suelos de textura franca a arcillosa con pH alcalino alrededor de 7.9. No se
presentaron problemas de sodio intercambiable y sales ya que
los valores medios fueron 1.87 y 1.98 mS cm-1 respectivamente
(Tabla 1). Lo anterior, indica que las explotaciones estudiadas
tienen suelos con buen potencial para la producción de forrajes;
sin embargo, otros estudios en la Región Lagunera, reportan
suelos con texturas desde arenosas con más de 50 % de arena
hasta texturas arcillosas con más de 30 % de arcilla. De la misma manera, los suelos de esos predios tuvieron pH alcalino,
en la mayoría de los casos superior a 8, con poca variación
entre y dentro de predios. Asimismo, tuvieron conductividades
eléctricas inferiores a 2 mS cm-1. En la mayoría de los predios
se observaron valores de PSI inferiores a 7.0 Estos resultados
son consistentes con el presente estudio; sin embargo, es conveniente señalar que otros estudios reportan que el 20 % de
la superficie total del distrito de riego 017 presenta problemas
de salinidad que pueden disminuir el rendimiento potencial de
los cultivos forrajeros entre 20 y 30 % (Santamaría et al., 2006).
Tabla 1. Características de suelo explotaciones lecheras estudiadas.
Superficie Agrícola
La superficie agrícola promedio en las explotaciones fue de
217.1 ha con un rango de 52 a 380 ha, (Tabla 2). Las superficies
en las explotaciones lecheras son cambiantes, en uno de los
predios la superficie destinada para cultivo disminuyó ya que
se utilizó para construcción de instalaciones y en otro predio
se desmonto área al exterior acondicionando superficie para la
producción incrementando ligeramente el área de cultivo de los
forrajes. Otra variante de la superficie para cultivo es el uso del
agua de rio que está en función de la disponibilidad de agua de
la presa. Estos factores explican en parte el efecto cambiante
de la superficie de cultivo. En otros estudios en la Región Lagunera, se observó que la superficie dedicada a la producción
de forrajes más frecuente fue de 101 a 250 ha; lo cual, mostró
un crecimiento en relación a otro estudio en el año 2000, en el
cual, la superficie dedicada a la producción de forrajes era de
menos de 100 ha en las explotaciones lecheras (Núñez et al.,
2000). En general, las superficies para la producción de forrajes
disminuyeron a través de los años del presente estudio.
Gasto disponible
La disponibilidad considera el caudal de las fuentes de
abastecimiento en relación a la superficie disponible para cultivo. El rango de caudal para riego fue de 150 a 138 lps; lo
que resulta en disponibilidades de agua media en el periodo
de estudio de 0.72 lps ha-1 con variaciones de 0.38 a 1.60 lps
ha-1(Tabla 2). La cual presenta poca variabilidad de los gastos
a través del tiempo de la fuente de abastecimiento de origen
de noria. En otros estudios en la Región Lagunera, se reporta
que la disponibilidad de agua para riego fue de 0.6 a 1.0 lps
ha-1, aunque existió la tendencia en más explotaciones a tener
AGROFAZ
121
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
gastos menores de 0.5 lps ha-1 en 2003 en comparación a 2000
(Núñez et al., 2003). De manera general, el valor de referencia
de este indicador es de 1.0 lps ha-1 (FAO, 1986b), lo que indica que en algunas explotaciones existen limitantes del recurso
agua. En parte esta limitante es subsanada parcialmente con el
uso de agua de presa en el ciclo de primavera. Sin embargo, la
demanda de forrajes no se cubre con la producción por la falta
de agua por lo que la mayoría de las explotaciones compra
forraje en la región o en otras regiones para completar sus necesidades. En un estudio efectuado anteriormente, se reporta
que más del 80 % de las explotaciones lecheras en la Región
Lagunera realizan compras adicionales de forrajes para cubrir
sus necesidades (Núñez et al., 2000).
Tabla 2. Superficie agrícola y disponibilidad de agua para riego en explotaciones lecheras.
lps = litros por segundo.
Necesidades hídricas de los cultivos
Las evapotranspiraciones calculadas de los diferentes cultivos forrajeros fueron de 1635, 624, 606, y 278 mm para alfalfa,
maíz, sorgo y cereales de invierno para forraje, respectivamente (Tabla 3). La variabilidad está dada en parte por las diferentes fechas de siembra y días a cosecha entre explotaciones
y diferencia en los valores de las variables climáticas en los
tres años de estudios. El crecimiento y producción están relacionados con variables climáticas como la evapotranspiración,
fenómeno por el cual los cultivos utilizan agua en funciones fisiológicas como fotosíntesis y producción de biomasa de cultivo
(Faz, 2002; Chaves et al., 2008). Esta variable está en función
de condiciones climáticas como radiación solar, temperatura,
humedad relativa y viento (Chaves et al., 2006).
Tabla 3. Evapotranspiración (mm) de los cultivos forrajeros en la Región Lagunera.
DEST = desviación estándar.
Condiciones climáticas
Las variables climáticas inciden en la producción y el uso
eficiente del agua de riego. El monitoreo indicó que se presentaron variaciones en la precipitación anual a través de los años,
94.4, 132.6 y 252.8 mm, cuando los eventos de lluvia aportan
cantidades considerables de agua ayudan a satisfacer las necesidades hídricas del cultivo. La media de las temperaturas
anuales (máximas, mínimas y medias) fueron de 30.1, 14.0 y
22.3ºC (Tabla 4). Por otra parte, a través del año se presentaron notables variaciones en velocidad del viento con rangos en
medias anuales de 1.9 a 3.0 km h-1, la media anual de radiación
122
AGROFAZ
solar para el periodo de estudio tuvo rangos de 513.8 a 493.9
w m-2 (Tabla 5) la humedad relativa varió a través de los años
con una media de 36.1%. La combinación de estas variables,
permite producir especies de clima frío (C3) en otoño-invierno
y especies de clima cálido (C4) en primavera y verano. El maíz
se desarrolla mejor en temperaturas de 20 a 30 °C (Núñez et
al., 2006) y el sorgo de 25 a 30 °C, por lo que, se siembran en
primavera y verano, mientras que las especies de clima frío,
como es el caso de cereales de invierno, se desarrollan mejor a
temperaturas de 15 a 20 °C (Núñez et al., 2009), por lo que se
siembran en otoño-invierno.
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Tabla 4. Precipitación y temperaturas en la Región Lagunera.
T =Temperatura, DEST = desviación estándar.
Tabla 5. Velocidad del viento, humedad relativa, radiación, Evapotranspiración en la Región Lagunera.
G = global, R = relativa, P = potencial.
Eficiencia de riego
Los sistemas de riego evaluados fueron 19, de los cuales,
14 correspondieron a riego por inundación, tres al goteo subsuperficial y solo dos al pivote central. El riego de los forrajes
considera tres componentes: eficiencia de requerimiento (necesidades hídricas y evapotranspiración), pérdidas por conducción y pérdidas en la aplicación (Jasso et al., 2007). Esto tres
componentes determinan la eficiencia de riego.
Eficiencia de conducción del agua de riego
El medio de conducción y la distancia por donde es conducida el agua determina en gran parte la eficiencia de conducción,
las pérdidas en esta componente se dan desde la fuente de
agua (noria, estanque o toma parcelaria) hasta el terreno de
cultivo. Las EFc variaron de 94.17 a 96.00 % (Tabla 6). Las
mejores Ec se tuvieron mediante el uso de tubería de PVC o en
los sistemas de aspersión y goteo. En estudios anteriores, se
ha reportado que en acequias de tierra y revestidas, se pierden
de 1.7 y 1.0 lps/100 m, respectivamente, mientras que en tuberías de conducción, se pueden disminuir las pérdidas hasta
0.10 lps/100 m (Rendón y Fuentes, 1996 citados por Moreno et
al., 2000). En general, las pérdidas en la conducción del agua
de riego pueden llegar a ser de 10 a 40 % del total de agua.
En este estudio las pérdidas fueron de menor magnitud a los
valores señalados anteriormente debido al uso de tubería para
la conducción del agua de riego y la implementación sistemas
de riego por aspersión y goteo.
Eficiencia de Aplicación del riego
La eficiencia de aplicación está relacionada con la uniformidad en la distribución del agua en la parcela entre la evapotranspiración y el agua aplicada en la parcela (Núñez et al.,
2010). Las pérdidas asociadas a este componente, se deben
a la percolación de agua a capas del suelo en donde el cultivo
no la puede aprovechar, presentándose pérdidas por escurrimiento superficial y percolación. La eficiencia de aplicación EFa
varió de 75.49 a 82.5 %. La eficiencia de riego es afectada por
las eficiencias de conducción y aplicación, por lo cual los valores son menores. Esto puede deberse en gran parte a que la
mayoría de las explotaciones evaluadas manejan cierta tecnificación con algún tipo de sistema de riego presurizado. En otros
estudios en la Región Lagunera, se ha encontrado que las Er
variaron de 33 a 80 % presentando la mayoría eficiencias de 40
a 80 %. En ese estudio se observaron eficiencias de 49 a 84 %
con valores más frecuentes de 60 a 80 %. En otros estudios,
se observó que la pendiente es el principal factor que afecta la
EFa, seguido por el ancho de la melga y en menor grado el largo
de las melgas (Núñez et al., 2010). En general, en la Tabla 6, se
muestra que la Er presentó valores de 69.56 a 76.46 %.
AGROFAZ
123
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Tabla 6. Parámetros de comportamiento de sistemas de riego en explotaciones lecheras.
Producción
En la Tabla 7 se presentan los valores de producción en
forraje verde y seco. En rendimiento de materia verde, el maíz
presentó valores de 45.68 a 58.3 ton ha-1 con una mayor producción en el año 2013 periodo de producción en el cual, se
presentaron condiciones climáticas favorables para este cultivo
en relación a los demás años. Cruz et al. (2013) reportaron una
producción en verde de 51.79 ton ha-1 con un maíz de ciclo precoz en otro estudio en la Región Lagunera. El sorgo presentó
un rango de valores de 41.89 a 53.6 ton ha-1, estos valores estuvieron por debajo de los reportados por Faz et al., (2013) de
70.3 ton ha- 1. En los cereales de invierno se presentó un valor
medio de 31.30 ton ha-1. El sorgo*sudan tuvo un valor medio
de 46.76 ton ha- 1. El valor reportado en otra investigación fue
similar con 48.68 ton ha- 1 (Anaya et al., 2013).
En rendimiento en seco, el maíz presentó valores de 10.3
a 16.4 ton ha-1 (Tabla 7). En otro trabajo de investigación en la
región se reportó un rendimiento con un mayor valor (18.88 ton
ha-1) con un maíz de ciclo precoz (Cruz et al., 2013). Lo anterior
indica que se puede alcanzar una mayor producción en seco en
relación a la media regional en el cultivo del maíz. Por otro lado
el sorgo presentó valores de 8.8 a 10.4 ton ha-1. El valor reportado en otro ensayo fue de 14.38 ton ha- 1 (Faz et al., 2013). Los
cereales de invierno presentaron un valor de media de 6.86
ton ha-1. El sorgo*sudan presentó un valor medio de 6.18 ton
ha-1. En otro trabajo Núñez y Cantú (2000) reportan un valor en
rendimiento en seco de 7.1 ton ha-1.
Tabla 7. Producción de forraje verde y seco en explotaciones lecheras en la Región Lagunera.
En altura de planta: el maíz presentó un valor medio de 2.43
m. La altura encontrada en otro trabajo por Cruz et al., (2013)
fue similar (2.41m). En el sorgo se presentó un rango de valores
de 1.8 a 2.8 m. La variación se presenta por diferencia en el manejo y el punto de madurez a cosecha en las diferentes explotaciones lecheras. Los valores de altura en los cereales presentaron un rango de 0.4 a 0.8 m. En este grupo se consideró los
cereales comunes de la región (avena y trigo). El sorgo*sudan
presentó una media de 2.28 m. En otros trabajos, se reportan
alturas similares de 2.33 m (Anaya et al., 2013).
Uso eficiente del agua de riego: El maíz presentó valores
de 1.4 a 2.0 kg MS m-3 de agua con un incremento a través de
124
AGROFAZ
los años. Durante el periodo de estudio, el año 2013 presentó
mejores condiciones climáticas en precipitación y temperatura
para este cultivo y el valor mayor en UEAR. Para esta variable se consideran dos componentes, el cultivo y la eficiencia
de riego, en este último componente se tuvo para el último el
mejor valor en la eficiencia de riego. Cruz et al. (2013) reportan valores similares (2.0 kg MS m-3) en otro estudio. El sorgo
presentó valores de 1.1 a 1.57 kg MS m-3(Tabla 8). Los valores
reportados en otros trabajos fueron superiores con 2.36 kg MS
m-3 (Faz et al., 2013). El sorgo*sudan presentó un valor medio
en UEAR de 0.98. En otro ensayo se reportó un valor mayor
de1.41 kg MS m-3 de agua para dicha especie forrajera (Anaya
et al., 2013).
RELACIONES AGUA-SUELO-PLANTA
Tabla 8. Altura de planta y eficiencia en el uso del agua de riego de forrajes en explotaciones lecheras (EUAR).
La Tabla 9 se muestra las producciones, lámina de riego y
eficiencia en el uso del agua de riego de los diferentes forrajes a
nivel experimental. La comparación de los resultados obtenidos
en este estudio con los resultados experimentales muestra una
brecha entre ambos que es necesario reducir para aumentar la
producción de forrajes y EUAR en las explotaciones lecheras.
El potencial de producción está determinado por el clima y la
genética de cada especie de forraje.
A través del proceso de producción, se presentan pérdidas
en el rendimiento debido a limitantes primarios de suelo, estrés hídrico y deficiencias de nutrientes. Existen otras pérdidas
secundarias causadas por competencia de maleza, daños por
plagas y enfermedades. El conjunto de pérdidas en la producción determina el rendimiento actual que observamos año con
año.
Tabla 9. Producción de forraje, lámina de riego y eficiencia en el uso del agua de forrajes a nivel experimental en
la región Lagunera.
En la Tabla 10 se presenta algunos de los principales factores de manejo agronómico que pudieron afectar la producción de los forrajes en este estudio en la Región Lagunera. En
maíz en primavera se observaron dosis de nitrógeno menores
de 200 kg ha-1y calendarios de riego con tres auxilios mientras
que en verano se observaron dosis de nitrógeno menores de
180 kg ha-1y y calendarios con tres riegos de auxilio. En sorgo
forrajero, se observaron algunas fechas tempranas a menos de
80 días julianos, dosis de fertilización menores de 150 kg ha-1
de nitrógeno y calendarios de riego con menos de 3 riegos de
auxilio e inclusive días al corte tempranos menores a 120 dds.
En cereales de invierno se observaron aplicaciones de dosis de
nitrógeno menores de 150 kg ha-1 y cortes a menos de 100 días.
Sánchez et al. (2012) reportaron que la aplicación de un mo-
delo integral que incluye determinación de potencial productivo a partir de la información de clima y suelo, la selección de
especies, híbridos o variedades con alto rendimiento y calidad
nutricional, tolerancia a enfermedades, preparación del suelo
siembra en períodos con temperatura óptimas, densidad de
plantas de acuerdo a la especie, híbrido y variedad para tener
área foliar adecuada; fertilización en base a análisis de suelo,
potencial de producción, cultivo anterior, aplicación de estiércol;
control de plagas, enfermedades y maleza con programas de
manejo integrado; riego en base a estimaciones de evapotranspiración con estaciones climatológicas, sistemas y calendarios
eficientes de riego; cosecha de acuerdo al estado de madurez
y contenido de materia seca empleando programas de pronóstico en base a unidades calor, permite aumentar la producción
de los forrajes en más de 25 %.
AGROFAZ
125
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Tabla 10. Manejo agronómico de forrajes en las explotaciones lecheras en la Región Lagunera en el período
2011-2013.
CONCLUSIONES
Las eficiencias de riego en promedio se consideran aceptables; sin embargo, existe gran variación entre explotaciones
sobre todo en la eficiencia de aplicación del riego.
La producción de los cultivos forrajeros son bajas con referencia al potencial productivo de la región Lagunera.
La eficiencia de uso del agua de riego EUAR es baja en
relación a resultados experimentales obtenidos en la Región
Lagunera.
Es necesaria la aplicación de un modelo integral de manejo
agronómico para aumentar la producción de los forrajes y la
eficiencia en el uso del agua de riego
AGRADECIMIENTOS
La presente investigación se generó con el financiamiento del Fondo Sectorial de Investigación en Materia Agrícola,
Pecuaria, Acuacultura, Agrobiotecnología y Recursos Fitogenéticos- CONACYT-SAGARPA-COFUPRO al proyecto
144591-“Mejoramiento de la productividad, competitividad y
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CULTIVADA EN DOS DENSIDADES DE POBLACIÓN
EN DURANGO, MÉXICO
YIELD IN CASTOR BEAN (Ricinus communis L.) GROWN UNDER TWO POPULATION
DENSITIES IN DURANGO, MÉXICO
Luz Maria Salazar Sánchez1*, Rigoberto Rosales Serna1, Rafael Jiménez Ocampo1,
Julio César Ríos Saucedo1, Brenda Andrea Breton Vázquez2.
INIFAP-Durango. km 4.5 Carr. Durango-El Mezquital. Durango, Dgo., México. C. P. 34170. Tel. 618-8260426, ext. 208. e-mail: [email protected].
2
Universidad Tecnológica de Durango. km 4.5 Carr. Durango-El Mezquital. Gabino Santillán, Durango,
Dgo., México. C. P. 34170.
1
RESUMEN
En México existe interés por validar el rendimiento de la higuerilla (Ricinus communis L.) en diferentes entidades. El objetivo fue evaluar el rendimiento de higuerilla cultivada en dos
densidades de población en Durango, Méx. Se sembró una población escapada (F12) que se colectó en La Ferrería, Dgo. en
2012. Se utilizaron franjas apareadas, surcos separados 0.81
m y densidades de 8,000 plantas ha-1 y 12,000 plantas ha-1. En
2012, se fertilizó (35-50-00) al momento de la siembra. En cada
franja se marcaron 20 plantas al azar para evaluar el incremento en altura, componentes del rendimiento y rendimiento de
grano. En 2013, se evaluó la altura de planta y longitud de la
espiga y se cosecharon cinco muestras de dos surcos de 5 m
en cada franja para determinar el rendimiento de grano y peso
de 100 semillas. Con los datos obtenidos se realizó un análisis
de varianza bajo un diseño completamente aleatorio, con 20
plantas y cinco repeticiones según el año y variable evaluada.
La comparación de medias se obtuvo con la prueba de Tukey
(p≤ 0.05). En 2013, el rendimiento promedio fue mayor (3,531
kg ha-1), comparado con el que se registró en 2012 (1,236 kg
ha-1). El rendimiento fue de 3,569 kg ha-1 en la densidad de
12,000 plantas ha-1 y 3,493 en 8,000 plantas ha-1, resultando
estadísticamente igual debido al ajuste natural en la población
después del rebrote. La lluvia acumulada en 2013 y el mayor vigor de las plantas durante el rebrote favorecieron el rendimiento
de la higuerilla en Durango.
Palabras clave: Ricinus communis, cultivo, adaptación,
productividad.
ABSTRACT
In México there is interest for validating castor bean (Ricinus
communis L.) seed yield in several states across the country.
The objective was to evaluate the performance of castor bean
planted in two densities of population in Durango, Mex. A weedy
population (F12) that was collected in La Ferreria, Durango was
seeded. In 2012, paired stripes were sown, with 0.81 m between rows and densities of 8,000 plants ha-1 and 12,000 plants
ha-1. In 2012, fertilizer (35-50-00) was applied at planting time.
In every strip, 20 plants were randomly tagged to assess the
increase in height, yield components and grain yield. In 2013,
plant height and spike length were evaluated and five samples
from two 5 m rows in each strip were harvested to determine
grain yield and 100 seed weight. With the data obtained an
analysis of variance was performed under a completely randomized design with 20 plants or five replications, according to
the year and evaluated trait. The means separation test used
was the Tukey´s procedure (p≤0.05). In 2013, the mean of yield
was higher (3,531 kg ha-1) compared with that recorded in 2012
(1,236 kg ha-1). At density of 12,000 plants ha-1 the grain yield
was 3,569 kg ha-1, and 3,493 kg ha-1 with 8,000 plants ha-1,
resulting statistically similar due to the adjustment in the plant
population after regrowth. The cumulative rainfall registered in
2013 and an increased plant vigor during regrowth favored seed
yield performance of castor bean in Durango.
Keywords: Ricinus communis, crop, adaptation, productivity.
INTRODUCCIÓN
La higuerilla (Ricinus communis L.) es una especie que
actualmente carece de importancia económica en Durango
debido al desconocimiento de sus posibilidades de uso en la
producción de biodiesel, extracción de proteína para alimentación animal y elaboración de biocombustibles con residuos lignocelulósicos (Suárez y Martín, 2009; Reveles et al., 2010). En
esta entidad, el biodiesel ha incrementado su importancia como
AGROFAZ
129
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
combustible para el transporte y elaboración de ladrillos (Lozano y Padilla, S. F.). La proteína es uno de los insumos más caros en la producción pecuaria, debido al bajo contenido proteico
en los forrajes y granos utilizados en alimentación animal (Galindo et al., 2013; Jiménez et al., 2013). Los tallos de higuerilla
pueden usarse en la producción de pulpa (Hassan et al., 2012)
y combustible (Suárez y Martín, 2009; Rana et al., 2012). El uso
integral de la planta de higuerilla para la elaboración de biocombustibles y alimentación de ganado doméstico, incrementará el
interés de los productores para la reconversión productiva en
Durango (Jiménez et al., 2013; Rubio et al., 2013).
Se han recolectado poblaciones de higuerilla, consideradas
como escapadas de cultivo, en diferentes municipios de Durango, las cuales han desarrollado adaptación a condiciones locales debido a los procesos de selección natural (Jiménez et al.,
2012). Es necesario caracterizar colectas locales de higuerilla
con la finalidad de establecer las posibilidades reales para la
producción de esta especie en Durango (Rosales et al., 2013).
Uno de los principales componentes del manejo de la higuerilla que debe ajustarse en Durango es la densidad de población. En siembras comerciales, la densidad de población
en higuerilla se puede ajustar de acuerdo al clima, sistema de
producción y tipo de germoplasma utilizado, con la finalidad de
optimizar el rendimiento de esta especie (Soratto et al., 2012;
Msaakpa y Obasi, 2014). En México se han propuesto densidades de población para el cultivo de higuerilla entre 2,500 a
10,000 plantas por hectárea (Rico et al., 2011). En Durango, se
carece de información precisa sobre la densidad de población
requerida para optimizar el rendimiento y proporción de grasa
en el grano de higuerilla.
La caracterización de poblaciones escapadas, variedades e
híbridos de higuerilla, con base en el rendimiento y proporción
de grasa en la semilla, contribuirá a mejorar la competitividad
de los productores agropecuarios de Durango. Con ello, se
crearán fuentes de empleo y se mejorará el nivel de vida de la
población duranguense, mediante el incremento de los ingresos económicos, uso eficiente de los recursos naturales y conservación del ambiente. El objetivo fue evaluar el rendimiento
y algunas variables morfológicas en una variedad de higuerilla
cultivada en dos densidades de población en Durango.
MATERIALES Y MÉTODOS
Se estableció un lote para la evaluación de higuerilla, con
base en el rendimiento de grano, en las instalaciones del INIFAP en Durango, Dgo. El sitio experimental se encuentra ubicado en el km 4.5 de la carretera Durango-El Mezquital, a los 23°
59’ 21” N, 104° 37’ 33” O y una altitud de 1,877 m. El suelo predominante es de tipo franco, el cual tiene capacidad intermedia
para la retención de humedad, profundidad media, pendiente
de 0 a 2 % y pH de 6.5. Es un suelo pobre en contenido de
materia orgánica, fósforo y nitrógeno. El clima de la región es
templado semiárido con régimen de lluvias en verano, variación
130
AGROFAZ
fuerte de temperatura [BS1 Kw (w) (e)] y la temperatura media
anual es de 17.4 °C (García, 1987).
La semilla utilizada en la siembra se obtuvo de una población escapada (F12) que crece de manera natural en La Ferrería, Municipio de Durango, Dgo. Se sembró el día 22 de marzo
de 2012 en franjas apareadas de 25 surcos, con 45 m de longitud y con una separación entre surcos de 0.81 m. Se fertilizó
al momento de la siembra con la dosis 35-50-00 para nitrógeno
(N), fósforo (P2O5) y potasio (K2O). Después de la emergencia
de las plantas, se realizó un aclareo para dejar una planta, cada
metro en un lote (12,000 plantas ha-1) y 1.5 m en el otro (8,000
plantas ha-1). Se aplicaron cuatro riegos de auxilio, el control de
la maleza se realizó mediante una escarda y dos deshierbes
manuales.
En cada franja se marcaron 20 plantas al azar para su utilización en las mediciones de las variables bajo estudio. Se
evaluaron variables morfológicas como altura, componentes
del rendimiento (número de espigas por planta, longitud de
espigas, frutos por espiga, peso seco de espigas, número de
semillas por espiga), rendimiento en kilogramos por hectárea y
peso de 100 semillas. Para determinar la altura se midió el tallo
principal desde la superficie del suelo hasta su ápice y en la
etapa reproductiva se consideró el ápice de la espiga principal
como el límite superior de las mediciones. En la determinación
de la altura se utilizó una regla métrica de tres metros, con precisión de un cm.
En 2013, se dejó que las poblaciones rebrotaran de manera
natural, lo cual ocurrió a partir del mes de marzo, cuando se
inició el incremento de la temperatura. Además, de la lluvia ocurrida durante el ciclo, se aplicaron dos riegos de auxilio durante
2013. Después del rebrote se midió la altura de la planta, longitud de la espiga y a la madurez; se cosecharon cinco muestras
de espiga en dos surcos de 5 m para calcular rendimiento por
hectárea y peso de 100 semillas, así como el contenido de grasa y proteína en el grano (AOAC, 1990). El contenido de grasa
(extracto etéreo) se determinó por el método de extracción continua en el aparato Soxhlet marca FOSS TECATOR con éter de
petróleo como solvente (AOAC 989.05). La proteína cruda se
evaluó por el método micro-Kjeldahl usando el factor nitrógeno
total x 6.25 (AOAC 991.20).
El análisis de varianza de los datos se obtuvo bajo un diseño
completamente aleatorio, con diferente número de repeticiones.
En el caso de las variables medidas individualmente se consideraron las plantas (20) como repeticiones de cada uno de los
dos tratamientos bajo estudio (densidades de población). En el
caso de rendimiento y otras variables evaluadas después de
la cosecha, en 2013, se tuvieron cinco repeticiones para cada
densidad. La comparación de medias se obtuvo con base en la
prueba de Tukey (p≤0.05).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En 2012, se observó reducido incremento de la altura de la
ESTUDIOYMANEJODELOSRECURSOSNATURALES
planta entre la siembra y el inicio del registro de esta variable,
lo cual se inició cuando las plantas de ambos lotes alcanzaron
más de 10 cm (Figura 1). Lo anterior, concuerda con estudios
anteriores (de Macedo et al., 2011) en que se debió a las bajas temperaturas mínimas registradas en este periodo (Figura
2), lo cual retrasó la germinación, emergencia y crecimiento del
cultivo. Los resultados mostraron que la mayor distancia entre
plantas favoreció el crecimiento de la higuerilla. Lo anterior, fue
evidente a partir de los 103 días después de la siembra (DDS),
cuando las temperaturas mínimas se estabilizaron en valores
por arriba de 14 °C.
En la primera fecha de evaluación de la altura (103 DDS) se
observó que las plantas establecidas en baja densidad (8,000
plantas ha-1) registraron el doble de la altura (24.8 cm) en comparación con las cultivadas en alta densidad (12,000 plantas
ha-1), las cuales registraron 12.4 cm. Observaciones sucesivas mostraron superioridad en el incremento de la altura de
las plantas en la densidad baja, por ello el valor máximo (217
cm) se registró primero en este tratamiento a los 190 DDS. Los
resultados concuerdan con los obtenidos en estudios previos,
en los que se demostró que la densidad baja (5.5 plantas m2)
registró el más alto rendimiento de grano, aceite y materia seca
total (Farahani y Aref, 2008; Cabrales et al., 2011). En otros estudios se observó que la altura de la planta varió entre fechas
de siembra y en el ciclo otoño-invierno se registraron valores
más bajos a medida que se incrementó la densidad de población (Machado et al., 2013).
Se ha demostrado que las temperaturas bajas afectan negativamente la germinación y emergencia (Nielsen et al., 2011);
así como el crecimiento foliar y distribución de la materia seca
entre hojas y tallos de higuerilla. Además, se estableció la posibilidad de que las bajas temperaturas del suelo disminuyeran
la absorción de agua y el crecimiento potencial de todos los
órganos de la planta (Poiré et al., 2010). Los resultados demostraron que la siembra de higuerilla en Durango debe realizarse
en condiciones de riego, una vez que se alcanzan temperaturas
mínimas cercanas a 15 °C. La fase exponencial del crecimiento se dio entre 131 y 138 días después de la siembra (junioagosto). En este periodo se inició el temporal de lluvias y se
redujo la fluctuación de las temperaturas máximas (25 a 30 °C)
y mínimas (10 a 15 °C).
Figura 1. Altura de planta en higuerilla cultivada en dos densidades de siembra. Durango, Dgo. 2012.
Figura 2. Lluvia acumulada y temperaturas máximas y mínimas registradas en periodos de cinco días durante el
cultivo de higuerilla en dos densidades de siembra. Durango, Dgo. 2012.
AGROFAZ
131
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Con excepción del peso seco de las espigas, se observaron
diferencias altamente significativas (p≤0.01) entre densidades
de siembra para todas las variables morfológicas y reproductivas evaluadas en higuerilla (Cuadros 1 y 2). Se detectó que el
número de espigas por planta fue mayor en la densidad baja
(10) en comparación con el lote sembrado en una densidad de
12,000 plantas ha-1 (6). Se estableció una mayor competencia
entre plantas por agua, luz y nutrientes en la densidad de población alta, por lo que este factor redujo la ramificación y con
ello el número de espigas y cápsulas por planta. Lo anterior,
concuerda con los resultados obtenidos en otros trabajos en
los que las líneas de higuerilla ramificadas mostraron mayor
rendimiento que las que presentaron espiga única (Sarwar et
al., 2010).
La longitud de la espiga fue mayor (19 cm) en la densidad
alta en comparación con el valor registrado (16 cm) en el lote
sembrado con densidad baja. Lo anterior, fue debido al menor
número de espigas en las plantas del lote con densidad alta, lo
cual favoreció la asignación de una mayor cantidad de fotoasimilados a cada una de ellas. Se ha observado que un bajo número de estructuras reproductivas (espigas, cápsulas y granos)
permite el incremento individual de la acumulación de materia
seca en las espigas. La longitud de las espigas obtenidas en
este estudio difieren de las reportadas en trabajos realizados
previamente, en los que se observaron longitudes mayores
(23.8 y 27.2 cm) (Vanaja et al., 2008). Lo anterior, se atribuyó al
efecto de la variedad y ambiente de producción. Además, debe
considerarse que se trató del primer año de cultivo y la higuerilla
muestra ciclo de vida bianual y perenne.
Cuadro 1. Variables determinadas en higuerilla (cv. F12) en dos densidades de siembra. Durango, Dgo. 2012.
Literales que denotan diferencias significativas (p≤ 0.05) entre variedades a través de densidades de siembra.
a-b
La densidad alta (12,000 plantas ha-1) redujo significativamente el número de frutos por espiga en comparación con los
registrados en el lote sembrado con 8,000 plantas ha-1. Los
resultados concuerdan con los que se obtuvieron en otros estudios en los que se observó compensación entre los componentes del rendimiento. Es decir, el incremento en el número
de plantas, por unidad de superficie, reduce la acumulación de
biomasa en los órganos vegetativos (fuente) y con ello disminuye la disponibilidad de nutrientes para abastecer la demanda
generada por las espigas, cápsulas y granos en crecimiento (de
Souza-Schalick et al., 2011). Por ello, es necesario buscar un
equilibrio entre la fuente y la demanda con el fin de optimizar el
rendimiento y calidad del producto obtenido.
El peso promedio de las espigas fue similar en ambas densidades de población con un valor de 40 g en densidad baja
y 39 g en alta densidad. A pesar de tener pesos similares, se
observó que en baja densidad se obtuvo un número mayor de
frutos por espiga por lo que la proporción de biomasa acumulada en órganos reproductivos fue mayor. La demanda generada
por los granos en crecimiento contribuyó al incremento en la
producción y remobilización de fotoasimilados de las hojas y
tallos hacia la semilla.
Cuadro 2. Rendimiento observado en higuerilla (cv. F12) cultivada en dos densidades de siembra. 2012 y 2013.
Durango, Dgo.
*Estimado con base en el rendimiento por planta. a-bLiterales que denotan diferencias significativas (p≤0.05) entre densidades de siembra.
132
AGROFAZ
ESTUDIOYMANEJODELOSRECURSOSNATURALES
El número de semillas por espiga registrado en las plantas
del lote de baja densidad fue 162, mientras que en alta densidad se obtuvieron 114 semillas por espiga. El rendimiento
fue mayor en el lote de baja densidad con 201 g por planta,
mientras que en alta densidad se obtuvieron 72 g por planta.
Los resultados muestran que la densidad de 8,000 plantas ha-1
incrementó el rendimiento y la evaluación individual demostró
que es posible la selección de plantas sobresalientes con base
en el rendimiento. En un estudio previo se registraron rendimientos promedio de 152 g por planta (Ahmed et al., 2012). De
la misma forma, con base en los resultados, puede decirse que
la densidad de 8,000 plantas ha-1 permitió una mayor expresión
del potencial de rendimiento de la higuerilla cultivada bajo condiciones de riego en Durango.
En 2013, el rendimiento promedio de grano (3,531 kg ha-1)
fue mayor en comparación con el registrado en 2012 (1,236 kg
ha-1). El rendimiento de grano durante el primer año de siembra
fue mayor en la densidad de 8,000 plantas ha-1, donde se registraron 1,608 kg ha-1 (Cuadro 2); mientras que en la densidad
alta se obtuvieron 864 kg ha-1. Los rendimientos registrados
son bajos en comparación con los obtenidos en otros estudios,
en los que se reportan entre 3,098 y 3,893 kg ha-1 (de SouzaSchalick et al., 2011). Lo anterior, permitió establecer la necesidad de avanzar en el mejoramiento genético, selección de
germoplasma adaptado y optimización del manejo agronómico
de la higuerilla en Durango, con la finalidad de incrementar su
rendimiento y rentabilidad económica.
En 2013, el rendimiento de grano fue estadísticamente igual
entre densidades de población, en la densidad de 12,000 plantas ha-1 se registraron 3,569 kg ha-1; mientras que en la menor
densidad se obtuvieron 3,493 kg ha-1. La igualdad estadística
observada para el rendimiento fue favorecido por el ajuste en
la población después del rebrote, ya que en las muestras de
ambos lotes se obtuvo una población de 6 plantas por cada 8.1
m2 (7,400 plantas ha-1) La mayor cantidad de lluvia ocurrida en
2013 (507 mm, Figura 3), en comparación con 2012 (377 mm,
Figura 2) favoreció el rendimiento de la higuerilla en Durango.
Otro factor que influyó en el mayor rendimiento observado en
2013 fue la mayor capacidad de crecimiento después del rebrote y la longitud del periodo de crecimiento.
Figura 3. Lluvia acumulada y temperaturas máximas y mínimas y registradas en periodos de cinco días durante
el cultivo de higuerilla en dos densidades de siembra. Durango, Dgo. 2013.
En 2013, se observaron valores de altura de la planta de
274.1 cm y una longitud de la espiga de 40.4 cm en el lote de
baja densidad; mientras que en la franja sembrada con 12,000
plantas ha-1 los valores fueron de 296.2 cm (altura de planta)
y 41.5 cm (longitud de la espiga). Los resultados demostraron
que en el segundo año de cultivo se registró alto vigor para
el crecimiento de la planta, longitud de la espiga y rendimiento de grano. El peso de 100 semillas fue similar entre años y
densidades de población, con valores que fluctuaron entre 9.8
y 10.6 g por cada 100 semillas. Los resultados muestran que
este atributo presenta reducida fluctuación debido a los factores
genéticos y la capacidad de ajuste de otros componentes, sin
modificar significativamente el peso individual del grano (Severino y Auld, 2013).
En 2013, el contenido de grasa fue estadísticamente igual
en las dos densidades de siembra, con valores entre 28.9 y
33.2 %. Resultados similares se registraron para la proporción de proteína en el grano, con valores entre 18.5 y 19.3 %.
Los valores obtenidos para el contenido y grasa fueron bajos
en comparación con otros estudios realizados con higuerilla
(Akande et al., 2012), en los que se obtuvieron valores de 47.3
a 49.4 % para grasa y 24.6 a 26.7 % para proteína. Se observó
que luego del rebrote de la higuerilla, durante el segundo año
AGROFAZ
133
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
de cultivo, hubo similitud para la mayoría de las características
evaluadas entre los lotes sembrados inicialmente en diferentes
densidades de población.
CONCLUSIONES
Durante el primer año de siembra, la densidad baja de población (8,000 plantas ha-1) favoreció la altura, el número de
frutos y el rendimiento de las plantas de higuerilla.
Después del rebrote se observó disminución en la población
de plantas, registrándose similitud entre densidades de siembra para rendimiento, peso de la semilla y otras características
evaluadas.
El rebrote favoreció la altura de la planta, longitud de la espiga y el rendimiento de grano, lo cual hizo más rentable el cultivo
de higuerilla durante el segundo año de cultivo.
AGRADECIMIENTO
Se agradece el apoyo otorgado por el fondo SAGARPA-CONACYT a través del proyecto: “Tecnología para detoxificación
de tortas derivadas de la producción de biocombustibles en Jatropha e Higuerilla”. SAGARPA-CONACYT 2011-7-163621.
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EN LA RESERVA DE LA BIÓSFERA DE MAPIMÍ, DURANGO, MEXICO
SPATIAL DISTRIBUTION OF OREGANUM (Lippia graveolens H.B.K.) AT MAPIMI BIOSPHERE
RESERVE IN DURANGO, MEXICO
Martínez Ríos Juan J.1, J. Manuel Vázquez Navarro1, Judith Puentes Gutiérrez1 y
Edmundo Castellanos Pérez1
Maestros Investigadores de la Facultad de Agricultura y Zootecnia
de la Universidad Juárez del Estado de Durango (http://faz.ujed.mx).
Apartado Postal No. 1-142, Gómez Palacio, Durango, México, CP 35000.
Tel. +52 (871) 711-8876.
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1
RESUMEN
Las especies arbustivas del altiplano semidesértico de
México son un componente esencial del ecosistema árido que
contribuyen a la estabilidad del mismo, y auxilian en la fijación
del Carbono en estas regiones en forma de Calcita (CaCO3) y/o
caliche, ayudando en cierta forma a mitigar el efecto de invernadero que se presenta de manera alarmante en algunas áreas
del globo terráqueo. El objetivo de este trabajo fue el de obtener
un mapa probabilístico de ocurrencia de Orégano (Lippia graveolens) en base a algunas determinaciones físicas y químicas
del suelo, así como la pendiente topográfica y el aspecto, mediante un sistema de información geográfica (GIS) y un modelo
de regresión logística múltiple (LMR). El estudio se realizó en la
reserva de la biosfera de Mapimí, Durango, México. El área de
trabajo se centró a los 26°37’ N y a los 103°50’ O considerando
una extensión de 15’ de latitud por 20’ de longitud (extensión
carta INEGI a escala 1:50,000 clave G13B64). Se utilizaron los
resultados de los análisis de suelo de 36 puntos de muestreo
georeferenciados (distribuidos dentro del área de estudio) mediante un sistema de información geográfica, y se calcularon
los valores para toda el área mediante interpolación basados
en la técnica IDW (Inverse Distance Weighted). A partir de esto
se generaron mapas digitales de superficies continuas (raster
a 30 m por píxel) en los temas: Porcentaje de Sodio Intercambiable (PSI), Conductividad eléctrica (CE), pH, Materia orgánica, Calcio, Magnesio, Potasio, Fósforo, arena, limo y arcilla.
También se incluyó la profundidad de suelo, la pendiente y el
aspecto, calculando éstas últimas mediante un modelo digital
de elevación (DEM). Posteriormente, se digitalizaron 60 puntos
de muestreo de la carta de vegetación del INEGI y se construyó
una matriz con las 14 variables, señalando de manera dicotómica (1 presencia; 0 ausencia) la ocurrencia de orégano dentro
de los puntos de muestreo. Los resultados mostraron que las
únicas variables independientes que lograron el nivel de significancia en el modelo (P < 0.05) fueron la pendiente (0.0037)
y el contenido de arena (0.0171). Los valores de los parámetros estimados del modelo de regresión fueron: intercepto
(5.2367); pendiente (0.4271); y la arena (-0.1633). El modelo
resultante para estimar la ocurrencia de orégano fue p = (e 5.2367
+ 0.4271[pendiente]-0.1633[arena %]
/(1+ e 5.2367+0.4271[pendiente]-0.1633[arena %]). El modelo anterior fue aplicado, en el sistema tipo GIS, a los mapas
digitales respectivos para obtener el mapa de probabilidad de
ocurrencia de orégano, seleccionando aquellas regiones con p
> 0.8 dentro del área de estudio como las factibles de encontrar
el arbusto en cuestión. En base a lo anterior es posible concluir
que los sistemas tipo GIS son una herramienta útil para determinar la probabilidad de ocurrencia de una especie vegetal en
base a determinaciones de parámetros de suelo, de pendiente
y aspecto. Señalando que la implementación y la utilización de
este tipo de sistemas se convierte en una prioridad para la toma
acertada de decisiones en la planeación y manejo de los recursos terrestres.
Palabras clave: GIS, regresión logística, Mapa de probabilidad.
SUMMARY
The shrub species from Mexico’s arid lands are an essential part of the arid ecosystem that helps to stabilize those regions and also in the Carbon sequestration process (e.g. Calcite
-CaCO3) in the soil, helping to mitigate the greenhouse effect
that is present in dangerous levels in some parts of the globe.
This research, focuses on developing a Logistic Multiple Regression (LMR) model for predicting the occurrence of Lippia
graveolens. This model used a geographic information system
(GIS) to analyze some of the soil and terrain variables that influence the Lippia growth and distribution. The research was
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AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
carried out at Mapimi Biosphere Reserve in Mexico (central coordinates 26°37’ N and 103°50’ W). The study area considered
an extension of 15’ latitude and 20’ longitude, corresponding to
the one that has the cartographic unit, scale 1:50,000, published
by INEGI (key G13B64). The information of 36 georegistered
soil samples distributed randomly in the study area were used to
calculate, through the interpolation technique called IDW (30 m
per pixel), the digital maps with continuous surfaces for 12 soil
variables, that included: ESP, EC, pH, Organic matter, Calcium,
Magnesium, Potassium, Phosphorus, the content of sand, silt
and clay, as well as soil depth. Additionally, terrain variables like
slope and aspect were also considered, being calculated from a
Digital Elevation Model. Furthermore, 60 sampling points from
a landuse map by INEGI were digitized, and all those points
with the Lippia presence were coded as ‘1’ whereas all those
points where the specie was not found where coded as ‘0’. A
regression analysis was performed using SAS Proc Logistic.
The results established that the only independent variables that
showed statistical significance (p > 0.05) were the slope (0.0037)
and the sand content (0.0171). The parameters estimates were
Intercept (5.2367); slope (0.4271), and sand (-0.1633). The resulting model to predict the occurrence of the shrub was p = (e
5.2367 + 0.4271 [slope] - 0.1633[sand]
/(1+ e 5.2367+0.4271[slope]-0.1633[sand]). This model
was applied to the database containing the digital maps to obtain a general map showing the occurrence probabilities. Finally,
a map query was performed to locate those regions were the
probability was bigger than 0.80 showing good agreement to
observations in field. Based upon these results, it is possible to
conclude that GIS along with LMR are a good tools to estimate
the probability to find some vegetal species, which can be helpful when taking decisions regarding the planning and management of natural resources.
Keywords: GIS, Logistic Multiple Regression, probability
map
INTRODUCCIÓN
Las especies arbustivas del altiplano semidesértico de
México son un componente esencial del ecosistema árido que
contribuyen a la estabilidad del mismo, y auxilian en la fijación
del carbono en estas regiones en forma de calcita (CaCO3) o
‘caliche’, ayudando en cierta forma a mitigar el efecto de invernadero que se presenta de manera alarmante en algunas áreas
del globo terráqueo (Monger y Martínez, 2001).
Dentro del Desierto Chihuahuense existen especies naturales adaptadas a este tipo de condición climática, las cuales
están sujetas a altas presiones de pastoreo y cuya explotación
no controlada contribuye a desestabilizar el entorno ecológico
(Lal, 2001).
La distribución geográfica de estas arbustivas ha sido estudiada en forma aislada y sin considerar los diferentes factores que caracterizan su distribución (Castellanos, 1985; Valdés,1989). Sin embargo, es bien sabido que la distribución
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AGROFAZ
espacial de algunas de estas plantas está sujeta a varios factores entre los que destacan las propiedades físicas del suelo
(textura, estructura y permeabilidad, entre otros) así como las
características químicas del mismo, entre las que destacan la
salinidad y sodicidad (Schlesinger, 1991).
Debido a lo anterior, en las zonas áridas y semiáridas del
país es importante contar con inventarios de recursos naturales
actualizados, por lo cual se hace necesario generar información dinámica de la ubicación de estos recursos que permita
su explotación racional y que coadyuven al desarrollo regional
dentro de una perspectiva ecológica sin riesgos para el entorno
natural.
El objetivo de este trabajo fue el de obtener un mapa probabilístico de ocurrencia de Orégano (Lippia graveolens) considerando algunas determinaciones físicas y químicas del suelo,
incluyendo el gradiente topográfico, apoyándose en un sistema
de información geográfica (GIS) y un modelo de regresión logística múltiple (LMR).
MATERIALES Y MÉTODOS
Ubicación
La reserva se localiza en la parte norte de la República
Mexicana, en la parte sur del Desierto Chihuahuense. Se ubica
próxima al vértice formado por los límites de los estados de Durango, Chihuahua y Coahuila, entre los paralelos 26° 29’ y 26°
52’ Latitud norte; y los meridianos 103° 32’ y 103° 58’ Longitud
oeste. El área de influencia comprende aproximadamente 108,
000 ha, siendo el área principal de 38,000 ha (Breimer, 1984;
Montaña, 1988).
Área de estudio
El área específica del presente estudio comprendió un extensión de 919.36 km2 (91,936 ha), se localiza al norte del Estado de Durango, cercano al límite estatal con los Estados de
Chihuahua y Coahuila. La mayor parte del área se localiza dentro del municipio de Mapimí, Durango. Sus coordenadas geográficas (INEGI, 1991) son: latitud 26°30’ a 26°45’ N; y longitud
103°40’ a 104°00’ W.
Clima
El Clima, de acuerdo con la clasificación de Köppen, modificado por E. García (CETENAL-UNAM, 1970) es tipo Bwhw(e)
el cual es considerado como seco-desértico; el área presenta
una precipitación media anual de 264.2 mm. El 72% de la precipitación anual se presenta de junio a septiembre, mientras que
el número de días lluviosos por año es solo de 47 (Breimer,
1984; Cornet, 1988).
Referente a la temperatura el área de la reserva muestra
una curva típica sinusoidal con su cresta máxima en junio/julio,
y con su depresión (valle) en Enero. De acuerdo con Cornet
(1988) el área tiene una temperatura media anual de 20.3° C,
ESTUDIOYMANEJODELOSRECURSOSNATURALES
mostrando un promedio de temperatura de 12 °C en enero y de
28.1°C en julio.
Geología
El material parental de suelo predominante es el aluvial,
originado en el período cuaternario (INEGI, 1993). El material
geológico de la zona consiste en rocas ígneas como la riolita y
el basalto; así como rocas sedimentarias principalmente como
la arenisca y la caliza (INEGI, 1981).
Según Breimer (1988) el área de la reserva puede dividirse
geológicamente en cuatro áreas: el área calcárica del este, la
zona de areniscas del norte, las zonas oeste y central dominadas por rocas volcánicas y conglomerados, y finalmente el área
de playa sedimentaria.
Suelos
De acuerdo sistema de clasificación de suelos de la FAOUNESCO, modificado por DETENAL, los tipos de suelos mas
comunes encontrados en el área son el Litosol, Regosol, Yermosol, Solonchak, Xerosol y el Fluvisol (INEGI, 1977).
Vegetación
Algunos estudios ecológicos realizados en el área (Bremier,
1984; Martinez y Morello, 1977; Montaña, 1988) establecen
que la vegetación dominante en el área consiste de especies
arbustivas del desierto, entre las que destacan Fouquieria
splendens (Ocotillo), Agave lechuguilla (Lechuguilla), Opuntia
spp. (Nopal/cardenche), Larrea tridentata (gobernadora), Prosopis spp. (Mezquite). Además, es posible encontrar en el área
algunos pastos como Hilaria mutica (zacate toboso), y Sporobolus airoides (zacatón alcalino).
puntos de estos nuevos muestreos fueron ubicados geográficamente mediante el uso de un Sistema de Posicionamiento
Global (GPS) marca Garmin modelo GPS45XL sin corrección
diferencial. La digitalización de los mapas temáticos se realizó
mediante el uso de una tableta digitalizadora del tipo Drawingboard II. Los puntos de muestreo resultantes fueron 36 y se
muestran en la Figura 1.
Se utilizaron los resultados de los análisis de suelo de los
36 puntos de muestreo y se calcularon los valores para toda
el área de estudio mediante interpolación con la técnica denominada IDW (ESRI, 1997). A partir de esto se generaron mapas digitales de superficies continuas (tipo raster a 30 m por
píxel) en los temas: Porcentaje de Sodio Intercambiable (PSI
%), Conductividad eléctrica (CE en dSm-1), pH, Materia orgánica (%), Calcio (cmol[+]/Kg), Magnesio (cmol[+]/Kg), Potasio
(cmol[+]/Kg), Fósforo (cmol[+]/Kg), arena (%), limo (%) y arcilla
(%). También se incluyó la profundidad de suelo (cm), la pendiente (grados) y el aspecto topográfico, calculando éstas últimas en el sistema de información utilizando un modelo digital
de elevación (DEM) adquirido del programa NALC (North American Land Characterization, del programa NASA/Pathfinder
Program (Lunetta, et al.,1993)
La extensión de los mapas digitales en formato raster fue
de 916 renglones por 1116 columnas. Posteriormente, se digitalizaron 60 puntos de muestreo de la carta de uso del suelo y
vegetación del INEGI clave G13B64 (Figura 2) y se construyó
una matriz con las 13 variables, señalando de manera dicotómica (1 presencia; 0 ausencia) la ocurrencia de orégano dentro de
los puntos de muestreo. El análisis de los datos se realizó utilizando el programa SAS® mediante el procedimiento LOGISTIC
(Cody y Smith, 1997) con selección de variables.
Metodología
Aplicación del modelo de predicción basado en
el análisis de regresión logística múltiple (LMR)
Para la adquisición y ubicación de los datos edafológicos
en el área de estudio se utilizó la información reportada previamente por el INEGI (carta La Flor, clave G13B64) como puntos
de muestreo en sus cartas edafológicas, las cuales fueron ubicados y digitalizados como tema puntual dentro del GIS, generando a la vez su tabla de atributos. Asimismo, se realizaron
muestreos de campo en el área de estudio para complementar
la información de aquellas zonas con información limitada, los
El análisis de regresión múltiple logística permite el uso de
variables dicotómicas (binarias) y de valores escalares como
variables independientes, lo cual permite el uso de aquellas variables que no son continuas o son derivadas cualitativamente.
Además, debido a que la probabilidad estimada (P) siempre
varía entre 0 y 1, es posible producir una superficie probabilística, a diferencia de los modelos de regresión lineal donde los
valores de probabilidad pueden caer fuera del rango de 0 y 1.
AGROFAZ
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AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 1. Ubicación de los puntos de muestreo edafológicos dentro del área de estudio
Figura 2. Ubicación de los puntos de muestreo de vegetación dentro del área de estudio
140
AGROFAZ
ESTUDIOYMANEJODELOSRECURSOSNATURALES
La técnica de regresión múltiple logística permite obtener
coeficientes para cada variable, basados en los datos obtenidos en los muestreos realizados a lo largo del área de estudio.
Estos coeficientes sirven como ‘ponderadores’ en un algoritmo
que puede utilizarse en una base de datos geográfica tipo GIS
para producir un mapa que muestre la probabilidad de que el
género Lippia se desarrolle.
(0.0037) y el contenido de arena (0.0171). En los resultados del
análisis estadístico también se encontró que la tabla de clasificación obtenida arrojó un nivel de sensibilidad del 50% para un
nivel de probabilidad de 0.3, es decir el modelo obtenido que incluye el intercepto, la pendiente y el contenido de arena pueden
predecir niveles de probabilidad de ocurrencia de Lippia (0.3)
con un 50% de confiabilidad.
La regresión múltiple logística (LMR) permite identificar las
variables importantes en la predicción de una ocurrencia, e.g.
Lippia spp, al definir la presencia o ausencia de tal ocurrencia
como una variable dependiente dicotómica (Narumalani, et al.,
1997). Pereira e Itami (1991) utilizaron regresión múltiple logística para modelar el habitat de la ardilla roja en el Monte Graham,
Arizona, E.U.A. y obtuvieron buenos resultados en el desarrollo
de modelos multivariados predictivos.
De acuerdo con los resultados anteriores, los parámetros
estimados del modelo de regresión múltiple logística fueron
Intercepto (5.2367), Pendiente (0.4271) y Arena (-0.1633) por
lo que el modelo probabilístico final quedó conformado de la
siguiente manera:
De la misma forma Luotto y Seppala (2002) utilizaron la
técnica de regresión múltiple logística y GIS en Finlandia para
ubicar geográficamente palsas (aglomeraciones de materia
orgánica congeladas permanentemente) en base a variables
ambientales derivadas de datos de uso del terreno y modelos
de elevación digital, obteniendo un modelo probabilístico capaz
de predecir la ocurrencia de palsas en un 97.67% en un área
de 300 km2. Entre otros estudios realizados que también han
utilizado GIS y LMR para generar modelos predictivos de ocurrencia destacan: Gross, et al., 2002; Fleishman, et al., 2001;
Loyn, et al., 2001; Koutsias y Karteris, 2000; Meyer y MartínezCasanovas, 1999; Mace et al., 1999; Mladenoff y Sickley, 1998;
Monkkonnen, et al., 1997.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Al realizar el análisis estadístico mediante el procedimiento
LOGISTIC para obtener el modelo probabilístico con selección
de variables, los resultados mostraron que las única variables independientes que lograron el nivel de significancia (P <
0.05) para ser incluidas en el modelo final fueron la pendiente
e β 0 + β1 ( pendiente ) + β 2 ( arena )
p=
1 + e β 0 + β1 ( pendiente ) + β 2 ( arena )
e 5.2367 + 0.4271( pendiente ) − 0.1633( arena )
p=
1 + e 5.2367 + 0.4271( pendiente ) − 0.1633( arena )
donde:
e = 2.7182818
Además, el valor de la pendiente debe expresarse en grados y el contenido de arena en porcentaje.
El modelo anterior fue aplicado, en el sistema de información
geográfica GIS (ArcView® / Spatial Analyst®), a los mapas digitales de superficies respectivos con el fin de obtener el mapa de
digital que mostrase la probabilidad general de ocurrencia del
orégano (Figura 3). Posteriormente se realizó una búsqueda
en el mapa de probabilidad general para ubicar o seleccionar
aquellas regiones con niveles de probabilidad > 0.8 dentro del
área de estudio como factibles de encontrar la arbustiva de interés. (Figura 4).
AGROFAZ
141
AGROFAZ VOLUMEN 14 NÚMERO 1 2014
Figura 3. Mapa de probabilidad general en al área de estudio después de aplicar el modelo.
Figura 4. Mapa de Probabilidad mayor a 80% en el área de estudio.
142
AGROFAZ
ESTUDIOYMANEJODELOSRECURSOSNATURALES
CONCLUSIONES
El análisis de regresión logística múltiple (LMR) con selección de variables demostró ser una herramienta útil en la obtención de mapas probabilísticos mediante GIS al encontrar
que, definitivamente en base a las características fisiológicas
del Orégano (especialmente en lo relativo a su desarrollo radicular) se ve beneficiado al crecer en los lugares con suelos
poco profundos y en su mayoría con pendientes constantes.
Aunque si bien es cierto que la variable profundidad de suelo no
jugó un papel predominante en el análisis al no ser considerada
como significativa, es bien conocido que la relación pendiente/
profundidad de suelo están íntimamente relacionadas desde el
punto de vista edáfico, ya que aquellos suelos con pendientes pronunciadas son mas factibles de presentar pérdidas de
suelo importantes, especialmente aquellas con textura fina o
arcillosa. Por lo que la ubicación de esta arbustiva en la zona
está acorde a lo observado en campo. Lo anterior refuerza el
hecho de que es menos probable de que la misma arbustiva
se ubique en zonas que muestran mayores profundidades de
suelo, ubicándoseles generalmente en las áreas con elevaciones que generalmente son clasificados como Litosoles (según
el sistema FAO-UNESCO-DETENAL) o Torriorthents, según el
sistema USDA Soil-Taxonomy (Soil Survey Staff, 1996).
Referente al modelo final obtenido, pudo observarse que el
número de muestreos realizados en el campo juega también un
rol importante en el análisis, ya que entre mayor sea el número
de muestras edáficas y mejor sea su distribución en el terreno
de estudio, facilitará y ayudará a que el proceso de interpolación sea mas fidedigno y apegado a la realidad. Por otro lado,
las observaciones de presencia y ausencia de las especies de
interés pudieran realizarse mediante una técnica de muestreo
específica tales como el sistemático o por conglomerados, procurando obtener un número de muestras mayor o igual a 100
en un área de 25 km2, de esta manera se asegura que el análisis estadístico obtenga un modelo representativo del área de
estudio con buenos niveles de confiabilidad. Tal vez el probar
con otras técnicas de interpolación diferentes al IDW como el
Krigging pudiesen ofrecer otra perspectiva de análisis.
Finalmente se pudiera sugerir que el estudio pudiese verse
beneficiado al incluir un análisis multivariado o análisis de componentes principales (ACP) de la base de datos, con la finalidad
de poder localizar y seleccionar los datos que mas aportan a la
varianza y, de esa forma, quitar u omitir aquellos datos que no
aportan o revisten relevancia en el análisis y que por el contrario
generan redundancia.
En base a lo anterior es posible concluir que los sistemas
de información geográfica (GIS) son una herramienta útil para
determinar la probabilidad de ocurrencia de una especie vegetal en base a determinaciones de parámetros de suelo, de
pendiente y aspecto. Señalando que la implementación y la utilización de este tipo de sistemas se convierte en una prioridad
para la toma acertada de decisiones en la planeación y manejo
de los recursos terrestres.
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E.S.A.Z. Universidad Juárez del Estado de Durango. México.
ÍNDICE DE AUTORES, VOLUMEN 14 NÚMERO 1
AUTHORS INDEX, VOLUME 14 NUMBER 1
Amado Álvarez Jesús Pilar 107
Anaya Salgado Antonio 119
Espinoza Arellano José de Jesús 77
Esquivel Arriaga Gerardo 97
García Rodríguez Juan José 43
González Avalos Ramiro 1
Macías Valdez Luis Martín 51
Martínez Ríos Juan José 137
Moctezuma López Georgel 15
Núñez Hernández Gregorio 7, 33
Quiroga Garza Héctor Mario 61
Salazar Sánchez Luz María 129
Trejo Escareño Héctor Idilio 87
Velásquez Valle Miguel A. 69
AGROFAZ
145
NORMAS PARA PUBLICAR EN AGROFAZ
Una acción importante que Ud. puede hacer al momento de preparar su manuscrito es tomar como consulta un ejemplar reciente de la Revista AGROFAZ en términos del formato de Encabezado, Titulo, Resumen, Summary, Palabras clave, Introducción,
Materiales y Métodos, Resultados, Discusión (combinación de Resultados y Discusión), Literatura Citada, y cuadros y figuras, los
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leyendas. El tamaño de letra es el siguiente (todo en Times New Roman); para el título en español se usará el tamaño 14 en mayúsculas en negritas, centrado; el título en inglés va debajo del anterior en minúsculas, excepto la primera letra de cada palabra,
tamaño 12 en negritas, centrado; nombres de los autores en tamaño 11 en negritas y en el orden normal (Nombre, apellido paterno
y apellido materno), centrados; las instituciones en tamaño 11 letra cursiva en minúsculas y centradas.
Los títulos de segundo orden (Resumen, Summary, Palabras clave, Introducción, Materiales y Métodos, Resultados y Discusión, Conclusiones, Literatura Citada) van con mayúsculas, en negritas y centrados; los títulos de tercer orden van al margen
izquierdo en minúsculas, a excepción de la primera letra, en negritas; los títulos de cuarto orden van al margen izquierdo en minúsculas, a excepción de la primera letra, en negritas, con punto seguido de texto.
Los manuscritos deberán contener las siguientes secciones, en este orden:
TÍTULO
Debe ser un título descriptivo tan breve como sea posible de no más de 45 caracteres incluyendo espacios, y debajo de éste
anotarlo en Inglés (descriptivo, claro y conciso); nombres de los autores sin título, posición o grado académico; e instituciones,
incluyendo el departamento, ciudad, estado o país (todos con la primera letra mayúscula), y código postal. Los pies de página en
primera página (dirección actual y correo electrónico del autor para correspondencia) son referenciados por superíndices utilizando números. Los agradecimientos, incluyendo agradecimientos de apoyo económico y estación experimental, se referenciarán
como pie de página del título.
RESÚMEN
Deberá consistir de no más de 300 palabras en un solo párrafo que resuma los resultados pertinentes incluyendo evidencias
estadísticas (valor de P), en una forma breve pero entendible, iniciando con una oración clara del objetivo de estudio y finalizando
con las conclusiones; no debe contener citas bibliográficas. Las abreviaciones que no son estándar deberán definirse la primera
vez que se mencionen.
PALABRAS CLAVE
Son palabras que se enlistan para indicar al lector los temas a los que se hace referencia en el artículo, además de facilitar la
recopilación y búsqueda en los bancos de información. Se debe enlistar un máximo de seis palabras o frases que sean las que
mejor describan la naturaleza de la investigación y no deben estar contenidas en el título. La primera letra de cada palabra clave
debe ser minúscula a menos que sea un nombre propio, deben estar separadas por coma, ordenadas alfabéticamente, y no se
aceptan abreviaciones, van después del resumen. El título de esta sección va en negritas, en minúsculas y todo con letra cursiva
incluyendo las palabras clave.
SUMMARY
Se seguirán las mismas normas que para el resumen en español. La información del Summary debe ser coincidente con el
Resumen.
KEY WORDS
Se seguirán las instrucciones dadas para las palabras clave.
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INTRODUCCIÓN
La introducción debe contener los antecedentes y la justificación del trabajo de investigación, debe especificar la hipótesis a
probar, y establecer claramente los objetivos. Se deben seleccionar cuidadosamente las referencias bibliográficas para soportar
cada concepto e importancia del estudio.
MATERIALES Y MÉTODOS
Indicar la ubicación donde se realizó el experimento, condiciones climáticas y edáficas. En este apartado se describen claramente los procedimientos biológicos, analíticos y estadísticos, o referencias específicas de los procedimientos originales. Todas
las modificaciones a los procedimientos deberán explicarse. Las raciones, fechas de las actividades del experimento si son
necesarias, características del material biológico (i.e. raza, sexo, edad y peso vivo, variedad, especie). Los métodos estadísticos
comúnmente utilizados en ciencias agropecuarias no requieren ser descritos a detalle, pero se debe proporcionar la referencia
bibliográfica.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los autores tienen la opción de combinar los resultados y discusión en una sola sección o presentarlos por separado.
RESULTADOS
Los resultados se pueden presentar en forma de cuadros o figuras cuando sea factible. El texto debe elaborarse en base a los
datos tabulados, pero los datos no deberán repetirse dentro del texto. Se presentaran los datos con alguna fuente de variación
(incluyendo el nivel de significancia; i.e. valor de P) para facilitar al lector la interpretación de los resultados del experimento. Es preferible reportar el valor de significancia actual (i.e. P = 0.032) para de esa manera permitirle al lector definir que rechazar o aceptar.
DISCUSIÓN
La discusión deberá interpretar los resultados de una marea clara y concisa en términos de mecanismos biológicos y significancia, y también deberá integrar los resultados de investigación previamente publicados en la literatura para proporcionarle al
lector una amplia base sobre la cual aceptar o rechazar la hipótesis probada. Cuando la discusión se presente por separado no
se debe hacer referencia a ninguna tabla o figura, tampoco deberá incluir valores de P a menos que se cite el valor de P de otros
trabajos.
CONCLUSIONES
Se deben concluir con aseveraciones que deben estar en concordancia con los objetivos planteados, sin rebasar el alcance
del artículo.
LITERATURA CITADA
Se presentarán únicamente las referencias bibliográficas citadas a lo largo del manuscrito. Las fuentes bibliográficas citadas
en esta sección deben estar publicadas o aceptadas para publicación (en prensa). Las comunicaciones personales y los datos no
publicados no deben aparecer en esta sección. Las referencias bibliográficas se ordenarán alfabéticamente por el apellido paterno
del autor(es), y después en orden cronológico. Después del autor, anotar el año de publicación. Al igual que en las citas del cuerpo
del escrito, dos o más publicaciones del mismo autor en el mismo año deberán diferenciarse agregando letras como subíndices
después del año. Todos los nombres de los autores deben aparecer en la sección de Literatura Citada.
A continuación se describen algunos ejemplos de referencias bibliográficas:
Libros y artículos de libros editados:
AOAC. 1990. Official methods of analysis. 15th ed. Assoc. Off. Anal. Chem., Arlington, VA.
NRC. 1989. Nutrient requirements of dairy cattle. 6th rev. ed. Natl. Acad. Press, Washington, DC.
Robinson, P. H., E. K. Okine, and J. J. Kennelly. 1992. Measurement of protein digestionin ruminants. In: S. Nissen, editor, Modern
methods in protein nutrition and metabolism. Academic Press, San Diego, CA. p. 121–127.
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AGROFAZ
Boletines técnicos, Tesis, y Disertaciones:
Goering, H. K., and P. J. Van Soest. 1970. Forage fiber analyses (apparatus, reagents, procedures, and some applications). Agric.
Handbook No. 379. ARS-USDA, Washington, DC.
Sigma. 1984. Total hemoglobin: Quantitative, colorimetric determination in whole blood at 530–550 nm. Tech. Bull. No. 525. rev.
ed. Sigma Chemical, St. Louis, MO.
Ward, J. D. 1995. Effects of copper deficiency on performance and immune function of cattle. Ph D Diss. North Carolina State
Univ., Raleigh.
Revistas Periódicas (Journals) y Resúmenes:
Cleale, R. M., R. A. Britton, T. J. Klopfenstein, M. L. Bauer, D. L. Harmon, and L. D.
Satterlee. 1987a. Induced non-enzymatic browning of soybean meal. II. Ruminal escape and net portal absorption of soybean
protein treated with xylose. J. Anim. Sci. 65:1319–1326.
Hall, J. B., R. B. Staigmiller, R. E. Short, R. A. Bellows, S. E. Bartlett, and D. A. Phelps. 1993. Body composition at puberty in beef
heifers as influenced by nutrition and breed. J. Anim. Sci. 71(Suppl. 1):205. (Abstr.).
Memorias de congresos:
NMC. 1995. Summary of peer-reviewed publications on efficacy of premilking and postmilking teat disinfections published since
1980. In: Natl. Mastitis Counc. Reg. Meet. Proc., Harrisburg, PA. Natl. Mastitis Counc., Arlington, VA. p. 82–92.
Talmant, A., X. Fernandez, P. Sellier, and G. Monin. 1989. Glycolytic potential in longissimus dorsi muscle of large white pigs as
measured after in vivo sampling. In: Proc. 35th Int. Congr. Meat Sci. Technol., Copenhagen, Denmark. p. 1129.
Van der Werf, J. H. J. 1990. A note on the use of conditional models to estimate additive genetic variance in selected populations.
Proc. 4th World Congr. Genet. Appl. Livest. Prod., Edinburgh, Scotland XIII:476–479.
Publicaciones Electronicas:
FDA. 2001. Effect of the use of antimicrobials in food producing animals on pathogen load: Systematic review of the published
literature. http://www.fda.gov/cvm/antimicrobial/PathRpt.PDF. (Accessed 14 December 2001).
Huntington, G. B., D. L. Harmon, N. B. Kristensen, K. C. Hanson, and J. W. Spears. 2006. Effects of a slow-release urea source
on absorption of ammonia and endogenous production of urea by cattle. Anim. Feed Sci. Technol. 130:225–241. doi:10.1016/j.
anifeedsci.2006.01.012.
Le Neindre, P., C. Terlouw, X. Boivin, A. Boissy, and J. Lensink. 2001. Behavioral Research and its application to livestock transport
and policy: A European perspective. J. Anim. Sci. 79(ESuppl.).http://www.asas.org/jas/jas0905.pdf.(Accessed 7 October 2001).
CUADROS Y FIGURAS
Los títulos de Cuadros y Figuras deben ir en negritas. Los Cuadros se deben de preparar de tal manera que se expliquen por
si solos. Los títulos de los Cuadros deberán ubicarse en la parte superior del mismo. Las abreviaciones utilizadas por el autor en
cada Cuadro o Figura deberán ser descritas. Es recomendable crear los Cuadros en el procesador Word. Cada columna deberá
tener un encabezado, separando las unidades utilizadas con una coma. Para referenciar la información del cuerpo del Cuadro,
utilice números como pie de página. Cada pie de página debe iniciar en una hilera nueva.
Las Figuras deben ir numeradas y al final del manuscrito. El título de las Figuras deberá ubicarse en la parte inferior de la misma. El uso de color en las Figuras deberá evitarse a menos que sea necesario para entender la Figura.
ENVÍO DE CONTRIBUCIONES
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