La productividad del cultivo de banano está influenciada por diferentes factores físicos, químicos, biológicos, los cuales, a su vez, varían entre lotes, fincas y zonas geográficas; sumado a esto la alta variabilidad climática, alto costo de insumos, disminución en mano de obra y ajuste a la oferta-demanda del producto terminado obliga al productor a optimizar recursos y realizar intervenciones para programar las cosechas. El objetivo de esta investigación fue realizar una proyección de rendimiento, considerando variables de producción. El estudio se realizó durante el segundo semestre de 2021 y primer trimestre de 2022 en el departamento de Antioquia, municipio de Turbo, para la proyección se tuvo en cuenta tipo de semilla, semanas a cosecha, peso de racimos, población, retorno, recobro y merma. Se plantean posibles escenarios con sus respectivas interacciones y su respuesta en rendimiento. El diseño experimental fue en bloques completamente al azar con 3 repeticiones, los datos se analizaron con el software R Studio 2022.02, se realizaron pruebas no paramétricas (Kruskal-Wallis; Yuen) y comparación de medias con un análisis post-hoc de Kruskal-Wallis con un nivel de confianza del 95%. Se encontraron diferencias significativas (P<9e-5), donde el tratamiento de cormo + pseudotallo fue el que presento los mejores indicadores con un número de semanas acumuladas a cosecha de 28.40±0.35 y un peso de racimo de 24.3±0.19 kg.
Para la identificación de la simbiosis entre la raíz y hongos micorrícicos arbusculares (HMA), se reportan metodologías con variaciones en concentraciones de reactivos, temperatura y tiempo de exposición en la tinción, lo que no siempre se ajusta a la necesidad de cultivos específicos debido a la variación en las estructuras de las raíces. El objetivo del presente trabajo fue estandarizar una metodología para identificación de colonización micorrícica en cultivos de banano con una forma práctica y ágil. La investigación se desarrolló durante el segundo semestre del 2022 en el municipio de Apartadó-Antioquia. Se establecieron 4 tratamientos que consistieron en la evaluación con y sin inoculación micorrícica con dos técnicas de decoloración cada uno (con y sin sometimiento a baño María). Se evaluó un total de 108 placas (54/técnica) donde se identificó porcentaje de colonización, visibilidad, vesículas y arbúsculos. El diseño experimental fue completamente al azar. La información se procesó con el software R Studio 2022.02. Se obtuvo un ANAVA y comparación de medias con un análisis post-hoc de Tukey y Kruskal-Wallis con un nivel de confianza del 95%. En todos los casos se encontró simbiosis, se identificaron diferencias estadísticas en porcentaje de colonización con valores entre 46,8% - 90,2%; arbúsculos entre 12,1 - 338,0 unidades y porcentaje de visibilidad del 100% en tratamientos sometidos a baño María, resaltando la necesidad del sometimiento a calor en raíces de banano para favorecer la decoloración, tinción y visibilidad debido a su arquitectura.
The objective of this study was to evaluate and compare the erosion rates generated by two types of hand tools for small-scale tillage on a hillslope, using experimental tests and the Universal Soil Loss Equation (USLE). The hand tools evaluated were a conventional hoe and a redesigned furrowing hoe. The experimental work was conducted in a 145 m2 plot with an average slope of 45% in Colombia. Three treatments were evaluated: a) Zero tillage and no herbicide (control); b) tillage with a conventional hoe plus herbicide; c) tillage with a furrowing hoe plus herbicide. Each treatment was represented by a sedimentation plot, using three repetitions in blocks (lower, middle, and upper parts of each plot), according to the maximum slope gradient. Both hand tillage tools generated high to extremely high erosion rates with differences of up to 8.1 times between them. Both types of tools accelerated soil erosion rates, being higher in furrowing hoe tillage. The USLE method showed no differences in erosion rates between the tillage methods, while differences were found in the experimental tests. This is explained by the lower sensitivity of the USLE to detect small-scale changes in factors such as soil type, cover, and slope.
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