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Respuesta a la densidad de híbridos comerciales de maíz
Fernando Hernández, Agustina Amelong y Lucas Borrás. Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Rosario
Palabras Claves:
maíz, densidad, genotipos, rendimiento.
Introducción
La elección de la densidad de siembra para el cultivo de maíz es una práctica de manejo compleja para el productor agropecuario. Algunas de las causas detrás de la complejidad en la elección son: • El rendimiento en grano de maíz presenta una respuesta parabólica al aumento de la densidad poblacional de plantas (Figura 1). Existe una determinada densidad que maximiza los rendimientos y desvíos de la densidad óptima lo impactan negativamente. • La densidad óptima de siembra es diferente según el ambiente explorado (Figura 1). Ambientes de baja productividad o de menor calidad tienen valores de densidad óptima menores que ambientes de mayor calidad. • Tiene un fuerte impacto en los costos de producción. El costo de la semilla de maíz es mayor que la del resto de los cultivos extensivos (soja, sorgo, trigo, girasol, cebada). • Los genotipos (híbridos) del mercado muestran diferencias en densidad óptima para un mismo ambiente, por lo que no todos los genotipos comerciales se deben sembrar a una misma densidad en un mismo ambiente.
Eco-fisiología de la respuesta de rendimiento a la densidad de siembra
El rendimiento depende de la cantidad de biomasa producida a madurez y del índice de cosecha. Este índice de cosecha es la proporción de la biomasa total que está conformada por los granos a cosecharse. Como puede verse en la Figura 1, en una densidad determinada se maximiza el rendimiento. En densidades menores a la óptima, el rendimiento disminuye por la incapacidad de las plantas de generar nuevas estructuras, tanto reproductivas como también vegetativas para la captación de recursos. Esto genera bajas producciones de biomasa total por superficie. A densidades supra-óptimas el rendimiento cae por reducciones importantes en el índice de cosecha.
Cuando el rendimiento es dividido en sus dos componentes numéricos (número de granos, NG y peso de granos, PG) ambos se modifican con cambios en la densidad de plantas, aunque el componente que más explica a nivel de planta y de superficie las modificaciones en rendimiento es el NG. En bajas densidades el rendimiento es bajo por un menor NG por unidad de área, a causa de que la capacidad de la planta de incrementar su área foliar es limitada (Williams et al., 1968; Tetio-Kagho and Gardner, 1988; Cox, 1996) y una baja plasticidad reproductiva (tamaño y número de estructuras reproductivas por planta). La plasticidad fenotípica en área foliar y en capacidad de establecer estructuras reproductivas en baja densidad es muy inferior en maíz que en cultivos como soja o trigo (Andrade y Abatte, 2005).
Aumentos en la densidad de siembra generan una menor disponibilidad de recursos (agua, nutrientes, radiación) por planta, lo que reduce el crecimiento durante todo el ciclo del cultivo. Caídas importantes en la biomasa están relacionadas con reducciones en el índice de cosecha (Echarte y Andrade, 2003).
Análisis más específicos relacionados con la determinación del NG por planta se han enfocado alrededor de floración, durante el comúnmente denominado período crítico del cultivo (Andrade et al., 1999; Otegui y Bonhomme, 1998). El NG depende del crecimiento de las espigas alrededor de floración y de la eficiencia de fijación de granos por unidad de biomasa de espiga (BE). Esta BE depende, a su vez, del crecimiento de la planta (Tasa de Crecimiento de Planta, TCP) y de la proporción de la biomasa que la planta destina a la espiga (Fig. 2). Algunos de estos factores ecofisiológicos que ayudan a entender las diferencias en el NG están gobernados por el ambiente y otros por el genotipo. El crecimiento de las plantas está relacionado con el ambiente explorado y el
Figura 01
Figura teórica de la respuesta de maíz a la densidad de siembra para dos ambientes, uno de mayor calidad ambiental (línea llena) y otro de menor calidad ambiental (línea punteada). La flecha muestra la densidad óptima para cada ambiente.
genotipo, donde a bajas densidades las plantas muestran una mayor TCP y a altas densidades una menor TCP. Además, en un mismo ambiente algunos genotipos tienen mayores TCP que otros. La acumulación de BE depende del crecimiento de la planta y de la proporción de la biomasa total que vaya a la espiga. Esta partición de biomasa está gobernada por parámetros genotípicos específicos a los cuales el ambiente influye en forma leve (Figura 2). Del mismo modo, la eficiencia de fijación de granos por unidad de BE acumulada está fuertemente gobernada por efectos genotípicos.
El PG en situaciones de alta densidad también se ve reducido (Borrás y Westgate, 2006), y esta reducción depende fuertemente de cambios en el PG potencial que se establece alrededor de floración (Gambín et al., 2006; Gambín et al., 2008; Cox and Cherney, 2012).
Interacciones genotipo x densidad para el manejo del cultivo y el concepto de genotipos flex vs. fixed.
Al momento de la siembra de maíz, el productor agropecuario puede controlar varios de los factores que afectan el ambiente al que se va a exponer el cultivo (fecha de siembra, fertilidad de suelo por fertilización) y otros no, ya que son de carácter más aleatorio (precipitaciones, temperaturas, radiación). En nuestros sistemas de producción en secano, el agua es el principal factor ambiental que modifica la calidad del sitio donde se desarrollará el cultivo y si bien las predicciones climáticas ayudan al productor a definir el ambiente futuro su incertidumbre es muy grande, por lo que el productor al momento de la siembra decide la densidad en función del ambiente promedio. Esto quiere decir que en una proporción de años el rendimiento es menor al máximo que podría haber logrado por haber quedado con una densidad sub-óptima y en otros pierde rendimiento producto de haber sembrado una densidad supra-óptima.
La respuesta a cambios en la densidad poblacional varía entre distintos genotipos comerciales de uso actual (Sarlange et al., 2007), lo que genera interacciones genotipo x densidad. Esta diferencia es marcada entre genotipos de diferente largo de ciclo (Sarlangue et al., 2007; Van Roekel y Coulter, 2012).
Producto de la fuerte interacción genotipo x densidad que existe en los genotipos comerciales actuales, al ser lanzados al mercado las empresas incluyen la recomendación de una densidad óptima de siembra para cada mega-ambiente (en general rangos de rendimiento). A causa de una alta presión dentro de los semilleros para sacar nuevos genotipos y el gran recambio de genotipos en maíz dichas recomendaciones no están fundadas en un número amplio de ambientes (mayormente sitios y pocas veces años).
En la actualidad ha surgido el concepto de genotipos flex vs. fixed, que se relaciona con la capacidad de modificar el tamaño de su estructura reproductiva en bajas densidades (o altas tasas de crecimiento por planta). Un genotipo flex es aquel que en densidades bajas puede compensar la falta de plantas en mayor medida que un genotipo fixed por una mayor flexibilidad en el tamaño de espiga. No existen datos de estabilidad de rinde frente
Figura 02
Relación entre el número de granos y la tasa de crecimiento por planta (TCP) alrededor de floración. Esta relación es el resultado de dos procesos: (A) la respuesta a la biomasa de espiga 15 días después de antesis (DDA) a cambios en la TCP alrededor de floración y (B) la respuesta del número de granos a cambios en la biomasa de espiga 15 DDA. TCPb, Ple, Ce, PIg y Cg representan los parámetros genéticos que caracterizan estas respuestas.
a cambios en la densidad de siembra en la actualidad que soporten estos conceptos (Roozeboom, et al., 2011), a pesar de que la industria los usa comúnmente.
Los objetivos de este ensayo fueron: (i) cuantificar la respuesta del rendimiento genotipos de similar grupo de madurez sembrados a diferentes densidades, (ii) entender cuáles son los mecanismos fisiológicos que producen cambios en la densidad óptima e interacciones genotipo x densidad.
Materiales y Métodos
Se evaluaron once genotipos comerciales de cuatro empresas que fueron seleccionados por su importancia comercial, de similar grupo de madurez. Los genotipos fueron: NK860, NK900 (Syngenta), P1979Y, P2069Y, P2053Y (Pioneer), DK670, DK692 (Dekalb), AX852, AX886, AX887 y un pre-comercial (Nidera). El experimento fue sembrado en el Campo Exp. Villarino, Fac. Cs. Agr. de la UNR, en Zavalla, provincia de Santa Fe, durante la campaña 2011/12. El ensayo se condujo bajo siembra directa con una fecha de siembra del 17 de Octubre, en tres densidades de siembra (1, 8 y 16 pl m-2). El diseño experimental fue en bloques al azar con tres repeticiones. El tamaño de las parcelas fue de 6 surcos por 5,5 m de largo. El espaciamiento entre surcos fue de 0,52 m. El ensayo se fertilizó con 220 kg ha-1 de N mediante una aplicación incorporada de UAN en pre-siembra. El ensayo se irrigó con una lámina de 35 mm durante la floración mediante un sistema de aspersión.
La densidad objetivo fue lograda mediante el raleo manual de plantas en el estado V2-V3. Por cada parcela se marcaron 10, 15 y 20 plantas para las densidades baja, intermedia y alta respectivamente. Sobre estas plantas se obtuvieron los valores de: TCP 15 días pre y post-antesis, BE 15 días post-antesis, NG por planta y PG. Los valores de TCP y BE se estimaron a través de métodos no destructivos basados en relaciones alométricas entre variables de las plantas y su peso seco (Vega et al., 2001).
Tabla 01
Valores medios mínimos y máximos para Rendimiento, Peso de 1000 granos, número de granos, número de granos potenciales, tasa de crecimiento por planta durante el período crítico y biomasa de espiga 15 días después de antesis. NG: número de granos, TCP: tasa de crecimiento por planta, *** p<0.0001, ** p< 0.005, * p< 0.05, ns: no significativo. Los valores entre paréntesis representan la diferencia mínima significativa (0.05).
Densidad pl m-2
1
8 Rendimiento Peso de grano NG
kg ha-1 g pl-1 mg grano-1 granos m-2 granos pl-1
Media 2687 Mín 2301 Máx 3333 269 230 333 293 259 330 994 738
994 738 1200 1200
Media 9068 Mín 7402 Máx 10648 113 93 133 247 222 308 3658 3217 4189 457 402 524
TCP Biomasa de espiga
g día-1 g pl-1
7.6 6.7 9.0 51.0 37.2 64.5
3.3 2.7 4.6 17.9 13.4 23.9
16
Media 4360 Mín 2132 Máx 6451 28 13 40 205 140 226 2085 1029 3158 130 64 197 1.3 0.9 1.5
Gen ** ** *** ** *** *** Dens *** *** *** *** *** *** Gen * Dens ns (1992) ** (41.3) ** (35.4) * (724) *** (74) *** (0.5) 5.7 3.3 7.5
*** (3.9)
La determinación de densidad óptima se realizó por medio del cálculo de Williams et al. (1968). La eficiencia de seteo (EfSet), corresponde al cociente entre NG en madurez fisiológica por unidad de BE 15 días post-antesis.
Resultados
Se encontraron diferencias significativas tanto entre genotipos como entre densidades para todas las variables evaluadas (Tabla 1). La interacción genotipo x densidad resultó significativa para todas las variables excepto para rendimiento por unidad de superficie (sí para rinde por planta). El rendimiento por unidad de superficie fue alto en la densidad intermedia de 8 pl m-2, y menor en las dos densidades extremas de 1 y 16 pl m-2 .
Las variaciones de rendimiento entre las distintas densidades fueron explicadas por cambios en el NG y en el PG. Para el promedio de todos los genotipos, los mayores rendimientos se encontraron en la densidad intermedia (9068 Kg/ha -base seca-), de la misma forma que el NG (3658 granos por m-2), pero no ocurrió lo mismo para el PG, que tuvo su mayor valor en la densidad más baja (Tabla 1).
Se encontraron diferencias en rinde por planta entre genotipos tanto en baja como en alta densidad (p<0.05), indicando diferencias en rinde potencial por planta y en sensibilidad al stress por densidad. Las
Tabla 02
Rendimientos promedio (kg ha-1) para cada uno de los genotipos en las tres densidades evaluadas.
Genotipo 1
NK860 NK900 P1979Y P2069Y P2053Y DK670 DK692 AX852 2707 3175 2970 2806 3078 3333 2710 2316
AX886 2682
AX887
2301 Pre com. Nidera 2749
Densidad (pl m-2) 8
8037 7402 7756 8661 10613 9619 9888 8517 10648 9324 10583
16
3845 2132 3415 2938 4940 6379 5584 6451 2279 3991 5866
Tabla 03
Valores promedios de los parámetros de las curvas de biomasas de espiga vs. tasa de crecimiento de planta y número de granos vs. biomasa de espiga, para todos los genotipos evaluados. Los parámetros son los mismos que se visualizan en forma gráfica en la Figura 2. ***:p<0.0001, *p<0.05, ns: no significativo. Los valores entre paréntesis representan la diferencia mínima significativa (0.05).
Genotipo TCPb Ple Ce Plg Cg
NK860 0.74 8.89 0.01 22.58 0.01 NK900 0.22 7.19 0.00 20.43 0.00 P1979Y 0.70 8.84 0.02 22.34 0.00 P2069Y 1.52 10.62 0.01 31.02 0.02 P2053Y 0.86 8.64 0.05 28.73 0.01 DK670 0.60 5.10 0.00 48.04 0.04 DK692 0.79 9.93 0.00 26.54 0.01 AX852 0.00 5.91 0.00 36.12 0.03 AX886 0.89 8.07 0.03 48.95 0.03 AX887 1.04 9.08 0.01 45.39 0.04 Pre Com. Nidera 0.55 5.52 0.01 38.97 0.01
Gen ***(0.35) ***(1.54) ns *(16.35) ns
Tabla 04
Densidad óptima de genotipos comerciales de similar grupo de madurez relativa. Los 11 genotipos fueron sembrados en tres densidades contrastantes (1, 8 y 16 pl m-2) y la densidad óptima para cada uno fue calculada siguiendo a Williams et al. (1968). Las letras muestran diferencias significativas (p<0.05).
Genotipo
AX852 Pre-Com Nidera DK670 DK692 P2053Y AX887 NK860 P1979Y P2069Y AX886 NK900
Densidad Optima
(pl m-2) 8.6 a 7.8 ab 7.5 ab 7.3 ab 6.6 abc 6.4 abc 6.2 bc 5.7 bc 5.5 bc 4.8 c 4.7 c
diferencias en rinde por planta entre genotipos en la baja densidad se correlacionan con diferencias en el NG, pero no con diferencias en el PG, y estas diferencias se correlacionaron con la EfSet. En la alta densidad las diferencias en rinde por planta entre genotipos se correlacionaron con diferencias en el PG y NG y las diferencias en el NG se correlacionaron con una mayor BE y no con cambios en la EfSet. Si bien hubo diferencias entre genotipos en su TCP dentro de cada densidad, estas diferencias no explicaron las diferencias en rinde por planta que mostró cada genotipo dentro de cada densidad.
Los genotipos mostraron diferencias (p<0.05) en densidad óptima, calculada entre 4.7 a 8.6 pl m-2 (Tabla 4). Los rendimientos promedio para cada genotipo en cada densidad se encuentran detallados en la Tabla 2.
Conclusiones
• Existieron diferencias marcadas en densidad óptima para los diferentes genotipos evaluados, por lo que cada genotipo debe ser sembrado a una densidad diferente. Este rango fue de 8.6 a 4.7 pl m-2 . • Existieron grandes diferencias en rendimiento entre los genotipos evaluados en alta como en baja densidad. Existen genotipos que tienen una mayor tolerancia a situaciones de stress por densidad y otros que tienen mayor rendimiento potencial por planta en situaciones de alto crecimiento. • Los mecanismos de generación del NG entre genotipos es bien diferente. Algunos tienen más crecimiento por planta (P2053Y,
DK670) y otros mayor eficiencia en la partición de biomasa a espiga (AX852). • No se pudo establecer un mecanismo eco-fisiológico específico para explicar las diferencias en densidad óptima entre los genotipos evaluados.
Encuentre el presente trabajo en www.aapresid.org.ar - Revista Sin Papel
Bibliografía Andrade, F., Uhart, S., Cirilo, A., Otegui, M.E. 1996. Editorial La Barrosa y Dekalb Press, Argentina. Andrade, F.H., Vega, C.R.C., Uhart, S., Cirilo, A., Cantarero, M., Valentinuz, O. 1999. Crop Science 39, 453-459. Andrade, F.H., Abatte, 2005. Agronomy Journal. Borrás, L., Westgate, M.E. 2006. Field Crops Research 95:223-233. Cox W., 1996. Agronomy Journal 88:489-496. Cox, W., Cherney, J.H. 2012. Agronomy Journal 104:945-952. Echarte, L., Andrade, F.H. 2003. Field Crops Research 82:1-12. Gambín, B.L., Borrás, L., Otegui, M.E. 2006. Field Crops Research 95:316-326. Gambín, B.L., Borrás, L., Otegui, M.E. 2008. Australian Journal of Agricultural Research 59:280-290. Kruk, B., Satorre, E.H. 2003. Capítulo 13, Producción de Granos, Bases Funcionales para su manejo. Satorre et al., Eds., Editorial Fac. de Agronomía UBA. Mitchell, R. 1970. Crop growth and culture. Iowa State University Press, Ames, 324 pp. Otegui, M.E., Bonhomme, R. 1998. Field Crops Research 56:247-256. Roozeboom, K., Visser L., Duncan, S. ASA-CSSA-SSSA Annual Meeting, Octubre 2011, San Antonio, Texas, USA. Poster 227-11. Sarlangue T., Andrade F.H., Calviño P.A., Purcell L.C. 2007. Agronomy Journal 99:984-991. Tetio-Kagho F., and F.P. Gardner. 1988. Agronomy Journal 80:935-940. Van Roekel, R.J., Coulter, J.A. 2012. Agronomy Journal 104:612-620. Vega C.R.C.; Andrade F.H.; Sadras V.O.; Uhart S.A.; Valentinuz O.R. 2001. Crop Science 41: 748-754. Williams W., Loomis R., Duncan W., Dorvrat A., Nunez F. 1968. Crop Science 8:303-308.
