El ambiente, la calidad y el rendimiento de la planta de maíz : su asociación con la producción potencial de etanol lignocelulósico a través de 16 años de evaluaciones en la Provincia de Buenos Aires

Abstract

Los métodos que evalúan la calidad del forraje pueden ser apropiados para determinar la aptitud de zonas para la producción de etanol. Una buena calidad del componente vegetativo del maíz (tallo + hojas, S + L) podría generar un rastrojo de buena calidad para producir etanol lignocelulósico. Se propuso encontrar un patrón de conglomerados de sitios con condiciones favorables para la producción potencial de bioetanol mediante la evaluación de esta fracción de planta. La calidad y el rendimiento de los híbridos de maíz S + L (DMY) se evaluó de 1999 a 2014 en múltiples localidades de la provincia de Buenos Aires. Además, se calculó el rendimiento potencial de etanol (EY). Se identificaron cuatro clústeres de entornos (sitio x año). Cluster verde clasifica la mayoría de los sitios evaluados en los últimos 3 años. Mostró los promedios más altos de DMY, fibra neutra detergente (NDF) y EY. No se pudieron definir áreas o regiones con ventajas favorables y competitivas para la producción potencial de bioetanol, utilizando el componente de maíz S + L como materia prima biológica. Esto indicaría que las características de rendimiento y calidad de S + L estarían determinadas por las variables climáticas asociadas con el año.

Methods that evaluate forage quality can be appropriate to determine the biofeedstock aptitude to ethanol production. A good quality of maize vegetative component (stalk + leaves, S + L) could generate a good quality stover to produce ethanol lignocellulosic. It was proposed to find a sites clusters pattern with favorable conditions for potential bioethanol production through evaluation of this plant fraction. S+L maize hybrids quality and yield (DMY) was evaluated from 1999 to 2014 in multiple Buenos Aires province locations. Besides the potential ethanol yield (EY) was calculated. Four environments (site x year) clusters were identified. Cluster green classify most sites evaluated in the last 3 years. It showed the highest DMY, neutral detergent fiber (NDF) and EY averages. Areas or regions with favorable and competitive advantages for potential bioethanol production could not be defined, using S + L maize component as biofeedstock. This would indicate that the performance and quality characteristics of S + L would be determined by climatic variables associated with the year.