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Comparación de modelos no lineales para describir curvas de crecimiento del portainjerto limón rugoso (Citrus jambhiri Lush.) bajo condiciones de vivero = Comparison of non-linear models to describe growth curves of the rough lemon root (Citrus jambhiri Lush.) under nursery conditions
Resumen
El objetivo fue encontrar el modelo estadístico que mejor describa el patrón de crecimiento del portainjerto Limón 'Rugoso' (Citrus jambhiri (Lusch.) en vivero hasta diámetro de injertación. Para ello se sembró en almácigos y a los 45 días de la emergencia los plantines se trasplantaron a macetas de 5 L con sustrato constituido por cascarilla de arroz (40 %), suelo (40 %), y sustrato comercial (20 %). Se evaluaron variables de crecimiento cada 30 días.
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El objetivo fue encontrar el modelo estadístico que mejor describa el patrón de crecimiento del portainjerto Limón 'Rugoso' (Citrus jambhiri (Lusch.) en vivero hasta diámetro de injertación. Para ello se sembró en almácigos y a los 45 días de la emergencia los plantines se trasplantaron a macetas de 5 L con sustrato constituido por cascarilla de arroz (40 %), suelo (40 %), y sustrato comercial (20 %). Se evaluaron variables de crecimiento cada 30 días. Para el crecimiento aéreo se cuantificó: diámetro de cuello (DC); cantidad de hojas (CH), largo del tallo (LT); masa fresca del tallo (MFTa), masa fresca de hojas (MFH), masa seca del tallo (MSTa); masa seca de hojas (MSH). También el crecimiento de raíz mediante: largo de raíz (LR), masa fresca (MFR) y seca de raíz (MSR), y variables totales: masa fresca total (MFTotal); masa seca total (MSTotal) y largo total (LT). Para modelar las curvas de crecimiento se probaron los modelos Logístico, Gompertz y Monomolecular. El modelo Gompertz fue el que mejor ajustó al crecimiento del portainjerto en el tiempo para las variables de crecimiento aéreo (a excepción del número de hojas) y para las variables totales (a excepción del largo total), mientras que el modelo Logístico fue el que mejor ajustó al crecimiento del portainjerto en función del tiempo para las variables de crecimiento radicular. También, obtuvo buen ajuste para las variables número de hojas y largo total, debido a que presentó menor cuadrado medio residual del error comparado con los modelos Logístico, Richards y Monomolecular.
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This work aimed to find the statistical model that best describes the growth pattern of Lemon 'Rugoso' rootstock (Citrus jambhir (Lusch.) in the nursery up to grafting diameter. Thus, the sowing was carried out in seedlings. 45 days after emerging, the seedlings were transplanted to 5 L pots with a substrate consisting of rice husks (40%), soil (40%), and commercial substrate (20%). Growth variables were evaluated every 30 days. For aerial growth, the
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This work aimed to find the statistical model that best describes the growth pattern of Lemon 'Rugoso' rootstock (Citrus jambhir (Lusch.) in the nursery up to grafting diameter. Thus, the sowing was carried out in seedlings. 45 days after emerging, the seedlings were transplanted to 5 L pots with a substrate consisting of rice husks (40%), soil (40%), and commercial substrate (20%). Growth variables were evaluated every 30 days. For aerial growth, the following were quantified: neck diameter (DC), number of leaves (CH), stem length (LT), fresh mass of the stem (MFTa), fresh mass of leaves (MFH), dry mass of the stem (MSTa), dry mass of leaves (MSH). Also, root growth through root length (LR), fresh (MFR) and dry root mass (MSR), and total variables: total fresh mass (MFTotal), total dry mass (MSTotal), and full length (LT). To model growth curves, Logistic, Gompertz, and Monomolecular models were tested. The Gompertz model best fitted the rootstock growth over time for the aerial growth variables (except the number of leaves) and for the total variables (except the total length), while the Logis-tic model was the one that best adjusted the growth of the rootstock based on the time for the root growth variables. It was also suitable for the variables number of leaves and total length due to it presented a lower residual mean square of the error compared to the Logistic, Richards, and Monomolecular models.
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Autor
Forlin, Alejandro S.;
Chabbal, Marco Daniel;
Yfran, Elvira María de las Mercedes;
Gimenez, Laura Itatí;
Carcaño, Arturo;
Beltran, Victor Manuel;
Fuente
Agrotecnia 34 : 15 - 23 (diciembre 2023)
Fecha
2023-12
Editorial
Instituto Agrotécnico "Pedro M. Fuentes Godo", Universidad Nacional del Nordeste
ISSN
0328-4077
2545-8906 (Digital)
2545-8906 (Digital)
Formato
pdf
Tipo de documento
artículo
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
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