Impacto de la interacción genotipo por ambiente por manejo sobre la generación del rendimiento de quinua

Abstract

Las brechas de rendimientos en quinua en el Noroeste argentino pueden reducirse ajustando la densidad de plantas al genotipo más adaptado a determinado ambiente. El estudio se desarrolló en dos sitios representando los mega-ambientes de Valles Áridos y Puna, utilizando genotipos Andinos (RQ252 y RQ420) y Costeros (Titicaca y Puno), probados a densidad de plantas convencional (14 plantas m-2) y baja (7 plantas m-2), durante dos ciclos de cultivo. Se evaluaron el rendimiento de granos de eje principal, ramificaciones y total, índice de cosecha, peso y número de granos, biomasa, índice de área foliar, proporción de radiación interceptada por el cultivo, tasa de crecimiento del cultivo, coeficiente de atenuación lumínica, eficiencia en el uso de la radiación y coeficiente de plasticidad relativa. El efecto del sitio explicó el mayor porcentaje de variación total para la mayoría de las variables evaluadas (de 31,1% a 63,5%), salvo para el índice de área foliar y el peso de granos. El efecto del año resultó preponderante para el índice de área foliar (28,1%), a pesar de ello, las respuestas genotipo dependientes a cambios en el sitio y la densidad de plantas en el rendimiento y los determinantes fisiológicos prevalecieron más allá de variaciones interanuales. El efecto del genotipo resultó preponderante para el peso de granos (76,7%) y se destacó en el índice de cosecha (26,9%) y en el rendimiento de granos de ramificaciones (31%), resultados a considerar en mejora genética futura. El efecto de la densidad de plantas mostró valores menores al 15,5% de variación total explicada en las variables evaluadas, confirmando la capacidad de la especie de compensar bajas densidades de plantas. En Valles Áridos, ninguno de los genotipos mostró variaciones significativas en el rendimiento ante cambios en la densidad de plantas. En Puna, se observaron reducciones de 29% a 39% en el rendimiento ante la disminución de la densidad de plantas en genotipos Andinos, explicadas por reducciones en la biomasa (2%-26%) y en el índice de cosecha (3%-29%), mientras los genotipos Costeros mostraron reducciones de rendimiento menores, entre 9% y 20%. En Puna, el genotipo RQ252 alcanzó un rendimiento de 4,3 t ha-1 en la densidad de plantas convencional, mientras en Valles Áridos, el genotipo Titicaca alcanzó un rendimiento de 2,3 t ha-1 en la menor densidad de plantas, aunque sin diferencias significativas con el rendimiento alcanzado en la densidad de plantas convencional. En 2018 en Puna, se observaron incrementos en el porcentaje de granos pequeños de hasta 16% debido al efecto de bajas temperaturas coincidentes con etapas fenológicas vulnerables. El mayor porcentaje se observó en genotipos Andinos, de mayor duración del ciclo de cultivo, y a baja densidad de plantas, donde la madurez de los frutos se ralentiza y torna desuniforme. Diferencias de 47% en el índice de área foliar entre densidades de plantas en el genotipo RQ252 en Puna, se redujeron a 20% en términos de proporción de radiación interceptada debido a diferencias en el coeficiente de atenuación lumínica (0,64 y 0,56 para 7 y 14 plantas m-2 respectivamente). La eficiencia en el uso de la radiación se mantuvo estable en genotipos Costeros entre sitios y densidades de plantas (2 y 2,3 g MJ-1 para Puno y Titicaca respectivamente), y se redujo al pasar de Puna a Valles Áridos en genotipos Andinos (de 2,3 a 1,7 g MJ-1), lo que resultó en una reducción en la tasa de crecimiento del cultivo en genotipos Andinos entre sitios de 21 a 13 g m-2 d-1. La asociación entre el coeficiente de atenuación lumínica y el rendimiento de granos de las ramificaciones en Titicaca (R2= 0,62, P <0,01) le permitió alcanzar el mayor y más estable rendimiento promedio de este estudio: 2,7 t ha-1, CV= 25%. El coeficiente de plasticidad relativa para el rendimiento de granos resultó cuatro veces menor en genotipos Costeros respecto a los Andinos. La interpretación de la triple interacción genotipo × sitio × densidad de plantas a través del análisis de la generación del rendimiento brinda herramientas para el manejo y la mejora genética que no habían sido exploradas aún en el cultivo de quinua.

Yield gaps in quinoa in Northwestern Argentina can be reduced by adjusting plant population density to the best-adapted genotype to a certain environment. The study was developed in in two sites representing Dry Valleys and Highlands mega-environments, using Andean genotypes (RQ252 and RQ420) and Coastal genotypes (Titicaca and Puno), tested at conventional (14 plants m-2) and low (7 plants m-2) plant population density, during two cycles. The variables evaluated were grain yield of the main stem, branches, and total, harvest index, grain weight, grain number, biomass, leaf area index, proportion of radiation intercepted by the crop, crop growth rate, coefficient of light attenuation, radiation use efficiency, and coefficient of relative plasticity. The site effect explained the highest percentage of total variation for most of the variables evaluated (from 31.1% to 63.5%), except for the leaf area index and grain weight. The year effect was predominant for the leaf area index (28.1%), despite this, the genotype-dependent responses to changes in the site and the plant population density in the yield and its physiological determinants prevailed beyond interannual variations. The genotype effect was predominant for grain weight (76.7%) and highlighted in the harvest index (26.9%) and in the branches grain yield (31%), results to be considered in future genetic improvement. The plant population density effect showed lower values than 15.5% of the total variation explained in the variables evaluated, which confirms the ability of the species related to compensate low plant population densities. In the Dry Valleys, none of the genotypes showed significant variations in grain yields due to changes in plant population density. In the Highlands, reductions of 29% to 39% in grain yields were observed going from conventional to low plant population density in Andean genotypes, explained by reductions in biomass (2%-26%) and in the harvest index (3%-29%). Coastal genotypes showed smaller yield reductions, between 9% and 20%. In the Highlands, attainable yields were 4.3 t ha-1 using the RQ252 genotype at the conventional plant population density, while in the Dry Valleys, attainable yields were 2.3 t ha-1 using Titicaca genotype at the lowest plant density, with no significant differences with yields attained at the conventional plant population density. In the Highlands in 2018, increases in small grain percentages of up to 16% were observed because of low temperature effects matching vulnerable phenological stages. The highest percentage was observed in Andean genotypes, with a longer duration of the crop cycle and low plant population density, where the grain maturity slows down and becomes uneven. Differences of 47% in the leaf area index between plant population densities in the RQ252 genotype in Puna were reduced to 20% in terms of proportion of intercepted radiation due to differences in the coefficient of light attenuation (0.64 and 0.56 for 7 and 14 plants m-2, respectively). Radiation use efficiency remained stable in Coastal genotypes between sites and plant population densities (2 and 2.3 g MJ-1 for Puno and Titicaca respectively) and was reduced when moving from the Highlands to the Dry Valleys in Andean genotypes (from 2.3 to 1.7 g MJ-1), which resulted in a reduction in the crop growth rate in Andean genotypes between sites from 21 to 13 g m-2 d-1. The association between the coefficient of light attenuation and the grain yield of the branches in Titicaca (R2= 0.62, P <0.01), allowed it to achieve the highest and most stable average yield between sites and plant population densities in this study: 2.7 t ha-1, CV= 25%. The coefficient of relative plasticity for grain yield that was four times lower in Coastal genotypes compared to Andean ones. Plant population density adjustment for the best-adapted genotype to each mega-environment of Northwest Argentina can be carried out in quinoa cultivation, thus reducing yield gaps. The interpretation of the triple interaction genotype × site × plant population density through the analysis of yield generation provides tools for management and genetic improvement that had not yet been explored in quinoa cultivation.