15
Efecto del ambiente,el genotipo y la fertilidad sobre el rendimiento en grano de trigo pan y su calidad en la región subhúmedaseca pampeana
ANAVA de cada año. Primeramente se
compararon las varianzas (cuadrado medio del
error, CME) de cada año y así se determinó la
posible heterogeneidad de las mismas. Se utilizó
el criterio de Box citado por Pimentel Gomes
(1978) quien mencionó que el cociente entre el
CME mayor y el CME menor no debe ser
superior a tres. Luego el análisis de grupo de
experimentos se basó en un modelo donde el
efecto del año (ambiente) se consideró aleatorio
semejante al desarrollado por Petersen (1994).
Se realizaron regresiones lineales entre los
factores temperatura y uso consuntivo durante
el llenado de los granos y el rendimiento en
grano y entre las variables PH, contenido de
proteína y rendimiento. Todos los análisis se
realizaron utilizando el software estadístico
INFOSTAT (Di Rienzo et al., 2018).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
En la Tabla 2 se describen los años desde el
punto de vista climático (temperatura y lluvias)
en los que se estudió el rendimiento en grano, el
peso hectolítrico y la proteína del grano de los
distintos genotipos. En el período estudiado se
registró una gran variabilidad en las
precipitaciones mensuales y menor variabilidad
en las temperaturas medias mensuales. El año
2010 tuvo una precipitación anual semejante al
promedio histórico, con una buena recarga en
otoño, un invierno seco y una primavera con un
buen comienzo en septiembre, pero con estrés
hacia el final. El año 2011 fue semejante al
anterior con una pequeña diferencia hacia al
Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov Dic
Total anual
(mm)
Evapotranspiración
Potencial (mm.mes
1
)
135,1 107,2 88,6 51,5 30,6 16,1 15,3 25,1 39,1 66,8 93,7 127,2
796
Precipitación media
mensual (mm.mes
1
) *
87,9 74,3 96,8 56,1 32,3 14,9 20,7 22,8 45,1 72,2 81,9 98,8
704
2010
66,9 143,3 231,6 4,5 1,2 6,6 2,8 0,0 133,6 59,6 36,0 12,7
699
2011
170,8 47,0 70,2 140,2 8,6 8,8 28,0 11,5 3,8 62,3 126,1 42,1
719
2012
88,1 178,8 69,3 61,0 1,0 1,1 0,0 144,3 18,9 192,5 82,3 86,1
923
2013
20,5 71,3 63,5 37,6 5,1 0,0 10,5 4,9 64,0 91,7 73,9 61,6
505
2015
99,2 92,0 105,2 112,8 25,2 1,4 11,5 10,6 62,7 88,4 73,6 145,7
828
2016
187,7 197,0 6,5 116,1 71,0 33,9 26,6 0,0 35,3 253,2 58,1 19,0
1004
Promedio
anual (ºC)
Temperatura media
mensual (ºC) *
23,2 22,2 19,7 15,4 11,4 8,2 7,7 9,7 12,4 15,8 19,2 22,0
15,6
2010
24,4 21,6 20,6 13,9 11,6 9,3 6,5 8,9 12,5 15,3 19,0 23,1
15,6
2011
22,5 21,6 19,6 15,9 12,0 7,7 7,9 8,8 14,0 15,3 21,3 23,0
15,8
2012
25,6 22,1 20,0 14,9 12,7 8,6 6,9 9,9 12,9 15,8 19,8 21,3
15,9
2013
23,3 22,2 17,1 17,1 11,9 9,5 8,1 10,0 11,2 16,7 20,4 25,5
16,1
2015
23,8 22,2 21,8 17,0 13,4 9,6 9,0 11,2 11,4 12,6 18,5 22,5
16,1
2016
22,8 22,5 19,8 13,7 10,0 7,6 7,5 10,8 12,0 14,5 18,4 23,1
15,2
Tabla 2. Precipitación mensual, evapotranspiración potencial y temperatura media mensual en
Santa Rosa, La Pampa, Argentina
Table 2. Monthly rainfall, potential evapotranspiration and monthly average temperature in Santa
Rosa, La Pampa, Argentine
* Observatorio meteorológico Ing. Arg. Juan C. Lasalle, Facultad de Agronomía de la UNLPam
La evapotranspiración potencial para el lugar de estudio fue determinada por el método de Thornthwhaite (1948)