Crecimiento y desarrollo del cultivo del haba (Vicia faba L.), parametrización del submodelo de fenología de cropgro-fababean
- CONFALONE GIL, ADRIANA
- Federico Sau Sau Director
- Benigno Ruiz Nogueiras Co-director
Universidade de defensa: Universidade de Santiago de Compostela
Fecha de defensa: 29 de novembro de 2008
- Jaume Lloveras Vilamanya Presidente/a
- Santiago Pereira Lorenzo Secretario
- Jesús Moreno González Vogal
- María Belén Díaz Hernández Vogal
- José Alberto Oliveira Prendes Vogal
Tipo: Tese
Resumo
El haba (Vicia faba L.) es un cultivo tradicional de estación fría de la cuenca mediterránea. Se trata de una especie de día largo cuyos rendimientos se ven influidos por la fecha de siembra. El objetivo de este trabajo es estudiar la ecofisiología de Vicia faba L. en el agroclima de Lugo, especialmente el efecto de la fecha de siembra sobre el crecimiento, desarrollo y rendimiento. Por otro lado, la base de datos obtenida se utiliza para evaluar la capacidad predictiva de la fenología del modelo CROPGRO-fababean e indicar las posibles modificaciones a realizar para predecir correctamente el desarrollo del cultivo de haba. Para alcanzar estos objetivos se realizaron ensayos de campo utilizando el cultivar de crecimiento indeterminado `Alameda¿ en condiciones no limitantes durante tres años consecutivos, desde el otoño de 2004 en la finca de prácticas de la Escola Politécnica Superior (Universidad de Santiago de Compostela, Campus de Lugo), con cinco fechas de siembra cada año (1ª.- última semana de octubre-primera semana de noviembre; 2ª.- mediados de diciembre; 3ª.- mediados de febrero; 4ª.- última semana de marzo-primera semana de abril; 5ª.- última semana de abril-primera semana de mayo) y se realizó un seguimiento de los principales parámetros ecofisiológicos. La fecha de siembra que presentó el mayor rendimiento medio en granos (7733 kg ha-1) fue la sembrada a mediados de febrero. Presentando más vainas y semillas por m2 que las restantes fechas de siembra, así como un índice de cosecha más alto. Esta fecha de siembra presenta el mayor índice de área foliar (IAF), así como la mayor eficiencia en el uso de la radiación. No existieron diferencias significativas en biomasa total aérea entre esta fecha de siembra y la 2ª (mediados de diciembre). La 1ª fecha de siembra (fines de octubre-principios de noviembre) no es recomendable para obtención de grano ya que presenta bajos rendimientos. Además, el cultivo demora mucho tiempo antes de producirse la emergencia y luego de ésta, presenta tasas de crecimiento muy bajas, lo que beneficia el ataque de plagas y enfermedades fúngicas. Sin embargo, esta fecha posee buena cantidad de materia seca en el estadio de vainas, lo que indica que podría ser utilizada en rotación con el maíz, cuya siembra en Galicia se realiza en el mes de abril. Las siembras de primavera (4ª fecha: última semana de marzo-primera semana de abril; 5ª fecha: última semana de abril-primera semana de mayo) tuvieron menor rendimiento en grano, que disminuye a medida que se atrasa la fecha de siembra, con menor número de vainas por m2 y menor peso de mil semillas. Presentan un IAF crítico más alto que las siembra otoño-invernales, y un coeficiente de extinción de la radiación PAR (k) menor. Las fechas de siembra extremas (1ª y 5ª) presentaron menor rendimiento, menor número de vainas por m2 e índices de cosecha más bajos que las restantes fechas de siembra. La metodología utilizada con el programa temple simulado acoplado al CROPGRO-fababean, conjuntamente con datos de campo que proveen un amplio rango de condiciones ambientales, logra ajustar los parámetros del modelo fenológico original (CROPGRO-fababean incluido en DSSAT 4.0), o de diferentes variantes del modelo original para permitir una buena predicción de tasa de aparición de hojas y de los principales eventos fenológicos (floración, primera vaina y madurez fisioñlógica). El proceso de validación, realizado con una base de datos independiente, confirma el apartado anterior y permite elegir el submodelo correspondiente al proceso fenológico concreto, variante del submodelo original más adecuado con sus parámetros idóneos. Éste, no tiene por qué ser el submodelo que mejor ajuste consiguió durante el proceso de calibración. Los parámetros óptimos varían considerablemente de un submodelo a otro. Las predicciones de la tasa de aparición de hojas mejoran considerablemente con una mayor temperatura base, y en menor medida pero de modo sistemático cuando el submodelo incluye el efecto del fotoperiodo. Este efecto fue muy evidente en la fase de emergencia-floración, pero no pudo ser evidenciado en fases posteriores.