Del Valle, 2002, Evaluación niveles críiticos y normas DRIS en banano Musa, AAA

In : Acorbat. Memorias XV reunión. Realizada en Cartagena de Indias, Colombia. 27 de octubre
al 02 noviembre 2002. Medellín (COL) : Asociación de Bananeros de Colombia AUGURA, 2002
SESIÓN ORAL ECOFISIOLOGÍA
Evaluación de niveles críticos y normas DRIS para el
diagnóstico nutricional del banano ‘Giant cavendish’
(musa, aaa) en dos regiones de Venezuela1
Critical levels and DRIS norms evaluation for the nutritional diagnosis of
the ‘Giant cavendish’ banana (musa, aaa) in two regions of Venezuela.
R. Del Valle*, W. Briceño* y H. Peña*
RESUMEN
ABSTRACT
El diagnóstico nutricional representa una herramienta fundamental para el uso eficiente de los abonos, disminuir la contaminación de suelos y aguas por nutrimentos no absorbidos
e incrementar la rentabilidad y calidad de los productos. Se
evaluó la aplicabilidad de niveles críticos y normas DRIS propuestos para banano, en dos regiones de Venezuela. Para ello
se realizó un muestreo aleatorio simple en 14 lotes de cada
región, colectando datos de cinco plantas en floración y cinco en cosecha por cada lote (total 280 plantas). El muestreo
foliar se realizó siguiendo el Método Internacional de Referencia (MEIR), considerando los tres órganos de muestreo.
Se obtuvieron nuevos rangos de suficiencia para N, P, K, Ca,
Mg, Cu, Fe, Mn, Zn, ajustados a las zonas. No hubo correlación entre los índices IBN-DRIS y el rendimiento. La importancia del manejo de nutrimentos para la sostenibilidad de la
industria bananera exige el desarrollo de criterios de diagnóstico confiables ajustados por región, especialmente de normas DRIS o similares.
Nutritional diagnosis represents a main tool for an efficient
use of mineral and organic sources of nutrients, minimize soils
and water pollution by non absorbed compounds and increase
profit and product quality. Proposed critical levels and DRIS
norms suitability were evaluated in two regions of Venezuela. For this, a simple random sampling method was used in
14 plots from each region. Five flowering plants and five plants
at harvest time were measure in every plot (280 plants in total). Field sampling was performed according the International
Reference Sampling (IRS) using three organs. New optimal
ranges for N, P, K, Ca, Mg, Cu, Fe, Mn and Zn were obtained.
There was no correlation between DRIS index and yield. Given
the critical issue about the nutrient management for the
sustainability of banana industry it is necessary to develop
reliable criteria for regional conditions, specially for DRIS
norms or similar systems.
I
INTRODUCCIÓN
La sobre-utilización de abonos conlleva la
pérdida de nutrimentos y de dinero, lo cual ocasiona importantes daños ambientales y socio-económicos. Por otro lado, el sub-abonamiento conduce al agotamiento de los suelos y reducción de
los rendimientos y calidad de los productos
(Maene, 2000). Si consideramos que para el caso
del banano normalmente se asumen porcentajes de
pérdidas por el orden del 30 % (nitrógeno) al 80
*
% (fósforo), es evidente que el incremento en la eficiencia del uso de nutrimentos de fuentes orgánicas y minerales es clave para la sostenibilidad de
la industria bananera. Ello involucra, entre otros,
el desarrollo de técnicas de diagnóstico efectivas
que permitan monitorear los suelos y el estado nutricional de las plantas en relación con su potencial productivo y la rentabilidad.
El monitoreo por vía del análisis foliar puede
indicar: a) Si algún elemento está limitando la pro-
Universidad Nacional Experimental del Táchira, UNET. Departamento de Ingeniería Agronómica. Avenida Universidad, Paramillo. Apartado 436, San Cristóbal, 5001, Edo. Táchira. Venezuela. Tel: (58) 276-3530422-Ext. 334; Fax: (58) 276-3531118. Email: rvalle@unet.edu.ve
365
ducción, antes que aparezcan síntomas de deficiencia. b) Si el programa de fertilización está suministrando todos los nutrimentos para asegurar el
rendimiento y la calidad de los productos. c) La
necesidad de corregir prácticas de manejo y reducir el uso de determinados nutrimentos con base
en evaluaciones de índole económica, sin grandes
perjuicios para la productividad y la calidad
(Bataglia y Santos, 2001). Sin embargo, estos objetivos no se pueden alcanzar si no se dispone de
un método de muestreo foliar y un sistema de interpretación de datos confiables que permitan relacionar la información nutricional con variables
de interés agronómico.
En los años ’70 se propuso un esquema de
muestreo conocido como Método Internacional de
Referencia (MEIR), el cual considera tres órganos
(Martin-Prével, 1980). Posteriormente, Lahav y
Turner (1992) y Martin Prével (2002) han propuesto
niveles críticos tentativos para la interpretación del
análisis foliar a partir del MEIR. No obstante, estos
criterios no han sido suficientemente evaluados
(Martin-Prével, 2002).
Se ha señalado la necesidad de considerar,
además de los niveles simples de los nutrimentos,
las relaciones entre ellos (Martin-Prével, 1990). A
este respecto se han formulado sistemas alternativos como el DRIS (Diagnosis and Recomendation
Integrated System), el cual consiste en un conjunto de normas de diagnóstico que consideran las
relaciones entre los elementos, más que las concentraciones individuales per se. Se basa en la teoría de que el estado nutricional de las plantas se
hace menos variable cuando éstas alcanzan su
crecimiento potencial (Beaufils, 1973).
Angeles et al. (1993) propusieron normas DRIS
preliminares para banano utilizando un banco de
datos con 915 observaciones en plantas de altos
rendimientos. Así mismo, Rodríguez y Rodríguez
(1997) generaron normas DRIS para la evaluación
nutricional del plátano en Venezuela. El objetivo
del presente trabajo fue evaluar la aplicabilidad de
los niveles críticos y normas DRIS propuestos para
el diagnóstico nutricional del banano en dos regiones productoras de Venezuela.
MATERIALES Y MÉTODOS
El marco de muestreo estuvo constituido por la
finca “Punta de Oro” ubicada en el municipio La
Ceiba, Estado Trujillo, y las plantaciones comercia366
les de la zona bananera de los valles lacustrinos del
Estado Aragua. El clon evaluado en ambos casos
correspondió al banano ‘Giant Cavendish’ (Musa,
AAA, Sub-grupo Cavendish) de acuerdo a la clasificación de Simmonds (1966). Los suelos de ambas zonas son recientes, profundos, de alta fertilidad, con pH 7,6 - 8,29, texturas francas, sin problemas de salinidad. El régimen pluviométrico es
bimodal con épocas de lluvia y sequía marcadas.
La temperatura media oscila entre 25 - 27 ºC.
Para el muestreo foliar se tomaron al azar en
cada lote cinco plantas en floración y se utilizó el
Método Internacional de Referencia (MEIR), considerando tres órganos de muestreo: limbo 3, nervadura 3 y pecíolo 7 (Martin-Prével, 1980). Para la
estimación del rendimiento se seleccionaron al
azar cinco plantas en cosecha y se promediaron.
Los análisis foliares se realizaron de acuerdo a protocolos estándar (Jones et al., 1991).
Se utilizó un muestreo Simple al Azar, considerando como unidad de muestreo al “lote”. Se obtuvieron datos de 140 plantas en floración y 140
plantas en cosecha. En el cálculo del tamaño de
muestra se consideró el Peso como variable respuesta, según la fórmula (Haddad y López, 1988):
2
2
2 2
n = K s2 Donde: n = 1 4,326
= 13,905
≈1 4
2
E
1,1 6
De acuerdo a datos previos (Haddad y López,
1988), se seleccionó un valor del error máximo
admisible (E) para Peso de 1,16 Kg. El valor de la
desviación estándar (s) corresponde al reportado
por Díaz (1985) para Peso y el valor de K se fijó en
1, para un coeficiente de confiabilidad del 68 %.
Para el análisis de datos se utilizó análisis de correlación de Pearson y Spearman (variables no distribuidas normalmente) y tablas lógicas para la
determinación de concordancia en el diagnóstico
de los lotes. El Cuadro 1 ilustra el caso de una tabla lógica de concordancia para N del limbo.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Niveles Críticos:
El Cuadro 2 presenta la síntesis de las tablas de
concordancia cuando se consideraron como lotes
de alto rendimiento aquellos cuyo peso promedio
de racimos era igual o superior a 40 Kg (90 % del
máximo peso promedio observado en el estudio)
ECOFISIOLOGÍA
Cuadro 1. Tabla lógica de concordancia para cinco lotes en el caso de Nitrógeno del limbo, considerando el nivel
crítico de deficiencia propuesto por Lahav y Turner (1992).
Media del lote para
concentración de
N itrógeno en el limbo.
2,4
3,0
2,8
2,4
3,0
D iagnóstico del lote
(nivel crítico de
deficiencia = 2,8)
Deficiente
Suficiente
Suficiente
Deficiente
Suficiente
y se utilizaron los niveles críticos de Lahav y Turner
(1992) y Martin-Prével (2002).
El porcentaje de casos concordantes totales por
órgano osciló entre 31,7 % y 45,2 %, correspondiendo el mayor valor al limbo empleando los niveles críticos propuestos por Martin Prével (2002).
A fin de verificar el ajuste de los niveles críticos
disponibles se graficaron los datos y se determinaron rangos de suficiencia óptimos de acuerdo a
criterios de Howeler (1983). Los resultados se
muestran en el Cuadro 3.
El Cuadro 4 presenta los porcentajes de casos
Rendimiento relativo
promedio del lo te
Lógica
Alto
Alto
Alto
Medio o Bajo
Medio o Bajo
Discordancia
Concordancia
Concordancia
Concordancia
Discordancia
concordantes por elemento y órgano de acuerdo
a los rangos de suficiencia del Cuadro 3, obtenidos en este trabajo.
El porcentaje general de casos concordantes se
incrementó, aún cuando no superó el 52,8 %. Siendo afectada la concordancia entre el diagnóstico
y el rendimiento por múltiples factores no nutricionales, e interacciones entre nutrimentos, la proporción de casos concordantes es relativamente alta.
Nuevamente, el mayor porcentaje general, y por
elemento (a excepción de P y Mn), lo mostró el
limbo. Vale destacar que hubo diferencias entre los
Cuadro 2. Porcentaje de casos concordantes según lógica de diagnóstico para los órganos del MEIR. Peso de referencia = 40 Kg y niveles críticos de Lahav y Turner (1992) (Limbo L y T, Nervadura y Pecíolo) y Martin-Prével (2002)
(Limbo M-P).
Órgano
N
P
K
Ca
Mg
Cu
Fe
Mn
Zn
Total
Limbo L y T
85,7
17,9
25,0
35,7
39,3
28,6
35,7
17,9
39,3
36,1
Limbo M-P
89,3
28,6
32,1
53,6
35,7
21,4
35,7
67,9
42,9
45,2
N ervadura
64,3
17,9
32,1
17,9
17,9
28,6
32,1
75,0
28,6
34,9
Pecíolo
50,0
25,0
32,1
17,9
17,9
17,9
25,0
75,0
25,0
31,7
Valor más alto
89,3
28,6
32,1
53,6
39,3
28,6
35,7
75,0
42,9
45,2
Lim
Lim Ner
Pec
Lim
Lim
Lim Ner
Lim
Ner Pec
Lim
Lim
Órgano
Lim
Cuadro 3. Rangos de suficiencia óptimos para ‘Giant Cavendish’ (Musa, AAA) en las zonas evaluadas.
% de Materia Seca
Órgano
ppm
N
P
K
Ca
Limbo
2,7-3,6
0,18-0 ,31
3,5-5,4
Pecíolo
0,4-0,7
0,17-0 ,26
2,6-5,4
1,5-20
Nervadura
0,5-1
0,16-0 ,32
3-5,3
1,4-3 ,4
Mg
0,65-1,5 0,35-0,76
Cu
Fe
Mn
Zn
40-520
120-620 120-220
30-130
0,55-1,6
15-95
160-600
70-125
10-36
0,6-1,3
20-160
200-680
80-175
10-56
367
Cuadro 4. Porcentaje de casos concordantes según lógica de diagnóstico para los órganos del MEIR (peso de referencia = 40 Kg y rangos de suficiencia propuestos en este trabajo).
Órgano
N
P
K
Ca
Mg
Cu
Fe
Mn
Zn
Total
Limbo
89,3
25,0
46,4
53,6
50,0
50,0
50,0
64,3
46,4
52,8
Nervadura
53,6
28,6
32,1
35,7
32,1
39,3
46,4
75,0
35,7
42,1
Pecíolo
50,0
39,3
32,1
25,0
17,9
42,9
46,4
75,0
32,1
40,1
Valor más alto
89,3
39,3
46,4
53,6
50,0
50,0
50,0
75,0
46,4
52,8
Órgano
Lim
Pec
Lim
Lim
Lim
Lim
Lim
N er Pec
Lim
Lim
órganos para detectar exceso de nutrimentos que
afectan el rendimiento. Los excesos de2 P (6), K (11)
y Mn (4) fueron mejor detectados por el limbo, los
de N (2), Ca (6), Mg (2) por la nervadura y los de
Cu (3), Fe (8) y Zn (4) por el pecíolo. En caso de
sospecha sobre el exceso de algún nutrimento distinto a P, K y Mn puede ser conveniente utilizar un
órgano distinto al limbo para el diagnóstico.
Normas DRIS:
En la Gráfica 1 se muestra el diagrama de dispersión entre los Índices de Balance de Nutrimentos (IBN) obtenidos a partir de los valores DRIS para
N, P, K, Ca y Mg, según normas preliminares propuestas por Angeles et al. (1993), y el peso promedio de racimos en cada lote. No se observó correlación entre los IBN-DRIS calculados y el peso de
los racimos. Se ha establecido que los más altos
valores en los IBN deben corresponder con los
menores rendimientos y viceversa. Como se evidencia en la gráfica, ello en muchos casos no se
cumplió. Tampoco hubo correlación entre los índices DRIS por nutrimento y el rendimiento. Como
dato comparativo Rodríguez et al. (1999) reportan
un coeficiente de correlación r = 0,85 para Peso
vs IBN-DRIS en plátano. Otros autores señalan
correlaciones significativas de los índices DRIS con
el rendimiento en diversos cultivos (Lucena, 1997).
No obstante, los índices DRIS por nutrimento
mostraron un nivel de concordancia del 79,3 %
con los rangos de suficiencia ajustados, en cuanto
al diagnóstico de elementos deficientes y suficientes por lote. Aún cuando inicialmente se diseñó el
sistema DRIS con la intención de que sus normas
tuviesen validez universal, se ha señalado con frecuencia una validez restringida de las mismas.
Peso promedio (Kg)
Gráfico 1. Diagrama de dispersión Peso promedio de
racimos vs. Indices de Balance Nutricional (IBN-DRIS)
50
45
40
35
30
25
20
15
10
5
0
0
368
100 200 300 400 500 600 700 800 900 100
0
IBN-DRIS
ECOFISIOLOGÍA
Lucena (1997) y Roberts y Heard (1999) señalan
que deben desarrollarse normas DRIS para las condiciones de cada región.
CONCLUSIONES
– Tanto los niveles críticos como las normas DRIS
propuestos hasta ahora mostraron una aplicabilidad parcial en las condiciones del estudio.
– Los rangos de suficiencia óptimos obtenidos en
este trabajo para el clon ‘Giant Cavendish’, respecto a las concentraciones de N, P, K, Ca, Mg,
Cu, Fe, Mn y Zn, en las zonas estudiadas, permitieron obtener mayor concordancia entre el
rendimiento y el diagnóstico de los lotes evaluados.
– El limbo fue el órgano que mostró mayor correspondencia entre diagnóstico y rendimiento. Por
lo tanto debe preferirse su utilización a los fines del diagnóstico. No obstante, para determinar exceso de nutrimentos distintos a P, K y Mn,
puede ser necesario utilizar otros órganos.
– Las normas preliminares DRIS propuestas por
Angeles et al. (1993), generaron índices DRIS
por nutrimento y un Índice de Balance de Nutrimentos general que no se correlacionaron
con el rendimiento. Sin embargo, dichas normas permitieron detectar elementos en rango
de suficiencia o deficiencia, los cuales coincidieron en un 79,3 % con los diagnósticos de los
niveles críticos ajustados.
– Como alternativa a los niveles críticos, el sistema DRIS ofrece una herramienta más efectiva
para el diagnóstico nutricional, dado que considera las relaciones entre elementos y puede
suministrar una lista en secuencia desde los
elementos más requeridos a los menos necesitados. Sin embargo, para el caso de banano se
hace necesario desarrollar nuevas normas
adaptadas las regiones. Dada la importancia del
manejo de nutrimentos para la sostenibilidad de
la industria bananera se deben realizar mayores esfuerzos de investigación en aquellas técnicas de diagnóstico de suelos y plantas que
permitan reducir la enorme pérdida actual de
nutrimentos contaminantes, reducir costos y
mejorar rendimientos y calidad de fruta.
NOTAS
1. Trabajo financiado parcialmente por el Decanato de Investigación de la Universidad Nacional Experimental del Táchira y la Facultad de Agronomía de la Universidad Central de Venezuela.
2. Número de casos de exceso detectados entre paréntesis.
LITERATURA CITADA
ANGELES, D.; SUMNER, M. y LAHAV, E. 1993. Preliminary
DRIS norms for banana. J. Plant Nutrition 16(6):1059-1070.
BATAGLIA, O y SANTOS, W. 2001. Estado nutricional de plantas perennes: avaliação e monitoramento. Informações
Agronõmicas. 96:3-8.
BEAUFILS, E. 1973. Diagnosis and Recommendation Integrated
System (DRIS). Soil Science. Bull. 1. University of Natal. (Sur
Africa). 132 p.
DÍAZ, C. 1985. Diagnóstico del estado nutricional del banano
en dos fincas de los Valles de Aragua. Tesis Ing. Agr. Universidad Central de Venezuela, Facultad de Agronomía. 115 p.
HADDAD, O. y LÓPEZ, A. 1988. Uso de la técnica de muestreo para estimar parámetros en explotaciones bananeras.
Informe mensual de la UPEB 85:11-23.
HOWELER, R. 1983. Análisis del tejido vegetal en el diagnóstico de problemas nutricionales. Centro Internacional de
Agricultura tropical. 28 p.
JONES, J.; WOLF, H. y MILLS, A. 1991. Plant analysis handbook.
Micro-macro Pubs. Athens, Georgia, USA. 213 p.
LAHAV, E. y TURNER D. 1992. Fertilización del banano para
rendimientos altos. Instituto Internacional de la Potasa.
Boletín Nº 7. 68 p.
LUCENA, J. 1997. Methods of Diagnosis of mineral Nutrition
of plants. A critical Review. Acta Hort. 448:179-192.
MAENE, L. 2000. Efficient fertilizer use and its role in increasing
food production and protecting the environment.
International Fertilizer Industry Association. Paris. 13 p.
MARTIN-PRÉVEL, P. 1980. La nutrition minérale du bananier
dans le monde. Première partie. Fruits 35 (9): 503-518.
MARTIN-PRÉVEL, P. 1990. Past, present and future of tropical
fruit nutrition with special reference to the banana. Acta
Hort. 275:523-534.
MARTIN-PRÉVEL, P. 2002. Banana ( Musa spp.). En:
International Fertilizer Industry Association (IFA). World
fertilizer use manual. http://www.fertilizer.org [Consulta: 10
may. 2002].
ROBERTS, T. y HEARD, J. 1999. In-crop assessment of plant
nutrient status. Proceedings of the Canada Agronomy
Workshop, Brandon, MB. July 7-9, 1999.
RODRÍGUEZ V. y RODRÍGUEZ, O. 1997. Normas foliares DRIS
para el diagnóstico nutricional del plátano (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón). Rev. Fac. Agron. (LUZ) 14:285296.
RODRÍGUEZ, V.; RODRÍGUEZ, O. y BRAVO, P. 1999. Índice
de balance de nutrimentos para la predicción del rendimiento del plátano (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón). Rev. Fac. Agron. (LUZ) 16:488-494.
SIMMONDS, N. 1966. Bananas. 2da. Ed. Longman. Londres.
512 p.
369