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RESUMEN
En este trabajo se ajustan métodos no destructivos para estimar el área foliar por tallo (AFT) de caña de azú-
car en la variedad LCP 85-384. Se midió durante el ciclo del cañaveral, en 1031 tallos, la altura de tallo al anillo de la
hoja +1 (ALT+1) y se contó el número de hojas verdes liguladas por tallo (NHVt), determinando también la superficie foliar
individual (AFi) de todas las hojas verdes. El área foliar observada por tallo (AFTO) resultó de la sumatoria del AFi de las
hojas liguladas por tallo. Se evaluaron tres alternativas de estimación del AFT: en el Método 1, x= ALT+1 * NHVt; en el
Método 2, x= AFi(hoja+3) * NHVt y en el Método 3, x= AFi(hoja+3)* NHVt * ALT+1. Las ecuaciones de regresión se selecciona-
ron considerando el coeficiente de determinación (R2), su significación estadística y la observación gráfica de los valores
observados y calculados. Para el Método 1 se eligió la ecuación potencial AFT= 6,791 x 0,811 (R2:0,951); para el Método
2, el modelo lineal AFT= 0,930 x (R2: 0,955) y para el Método 3, la ecuación AFT= 2,267 x0,522 (R2: 0,958). Conociendo el
número de hojas verdes liguladas por tallo y su altura al anillo de la hoja +1, y/o midiendo el área individual de la hoja+3,
se puede estimar, durante todo el ciclo del cultivo, el área foliar por tallo de la variedad LCP 85-384, de manera no des-
tructiva, rápida y precisa.
Palabras clave: Saccharum spp., técnicas no-destructivas, modelos de regresión.
ABSTRACT
Non-destructive methods for estimating leaf area per stalk in LCP 85-384 sugarcane variety
Non-destructive methods for estimating leaf area per stalk (AFT) in LCP 85-384 sugarcane variety were
adjusted. During crop cycle, 1031 stalks were studied in terms of height with respect of leaf +1 dewlap (ALT+1) and
number of green ligulated leaves (NHVt), and individual foliar surface (AFi) of all green leaves per stalk was determined.
The observed leaf area per stalk (AFTO) turned out to be the sum of AFi values of all green ligulated leaves per
stalk. Three alternatives for estimating AFT were evaluated: in Method 1, x= ALT+1 * NHVt; in Method 2, x= AFi(leaf
+3) * NHVt and in Method 3, x= AFi(leaf +3) * NHVt * ALT+1. Regression equations were selected considering the coefficient of
determination (R2), its statistical significance and the graphic display of observed and calculated values. The equa-
tion chosen for Method 1 was AFT= 6.791 x 0.811 (R2: 0.951); for Method 2, AFT= 0.930 x (R2: 0.955) and for Method
3, AFT= 2.267 x 0.522 (R2: 0.958). Finding out the number of green ligulated leaves per stalk and stalk height with respect
of leaf +1 basal ring, and/or measuring leaf +3 individual foliar area constitute methods which allow estimating leaf
area per stalk in LCP 85-384 sugarcane variety during the whole crop cycle, in a non-destructive, quick and accurate manner.
Key words: Saccharum spp., non-destructive techniques, regression models.
Métodos no destructivos de estimación del área foliar por tallo
en la variedad LCP 85-384 de caña de azúcar
*Sección Caña de Azúcar, EEAOC. agronomia@eeaoc.org.ar.
Rev. Ind. y Agríc. de Tucumán
Tomo 84 (2): 29- 32; 2007
Esteban Brito*, Eduardo R. Romero*, Sergio D. Casen*, Luis G. Alonso*
y Patricia A. Digonzelli*
ISSN 0370-5404
NOTA TÉCNICA
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INTRODUCCIÓN
La determinación del área foliar constituye un
parámetro fundamental en la evaluación del desarrollo y
crecimiento de los cultivos, en estudios de requerimientos
hídricos y eficiencia bioenergética y en la determinación
de daños producidos por patógenos y plagas. Además,
por su estrecha relación con la intercepción de la radiación
solar, con la fotosíntesis y con el proceso transpiratorio,
aspectos fuertemente vinculados a la acumulación de bio-
masa y a la productividad, constituye una información
básica para la modelización del crecimiento, desarrollo y
rendimiento agronómico de los cultivos (Elings, 2000; De
Oliveira et al., 2007).
Para la medición del área foliar se dispone de
variados procedimientos destructivos y no destructivos,
cuya elección dependerá de las características del cultivo,
de la cantidad de material a evaluar, del tamaño de las
muestras, del nivel de precisión requerido y de las dispo-
nibilidades de tiempo, personal y equipos. De este con-
texto surge la necesidad de generar métodos no destruc-
tivos, simples, de bajo costo y técnicamente precisos para
medir el área foliar por planta. A tal efecto, el empleo de
modelos de regresión, establecidos entre una o más varia-
bles simples medidas en la planta y su área foliar real,
acelera sensiblemente el tiempo de las determinaciones,
reduce el esfuerzo y los costos y permite trabajar con una
precisión adecuada evitando la destrucción del material, el
que se puede muestrear varias veces a lo largo del tiem-
po (Elings, 2000).
En caña de azúcar, por la cantidad y tamaño de sus
hojas, resulta especialmente importante disponer de técni-
cas operativamente rápidas, simples y precisas. García y
Mariotti (1990), trabajando con siete clones de caña de
azúcar, señalan que el área foliar/tallo puede ser estimada
mediante el conteo del número de hojas verdes y la altura
del tallo al anillo de la hoja +1.
Estudios realizados en caña de azúcar en Cuba,
citados por Ferrer Reyes (2006), señalan la factibilidad de
estimar el área foliar por tallo a partir de ecuaciones linea-
les que involucran la superficie foliar individual de la
hoja+3 o de la hoja verde de mayor dimensión. Asimismo,
Ferrer Reyes (2006) estima el área foliar/tallo en 12 varie-
dades de caña de azúcar a partir de un modelo que inclu-
ye el número de hojas verdes por tallo y el área individual
de la hoja 0 y de la última hoja verde.
En Brasil, De Oliveira et al. (2007) determinan el área
foliar por tallo en caña de azúcar mediante una ecuación esta-
blecida a partir del número de hojas verdes expandidas (a
partir de la hoja +1) por tallo y del área de la hoja +3.
El objetivo de este trabajo fue ajustar métodos no des-
tructivos para estimar el área foliar por tallo de caña de azú-
car en la variedad LCP 85-384, cultivar de máxima difusión
comercial en el área cañera de Tucumán (Cuenya et al.,
2005).
MATERIALES Y MÉTODOS
El material evaluado (variedad LCP 85-384) provino
de ensayos implantados con la variedad LCP 85-384 del
Subprograma Agronomía de la Caña de Azúcar realizados
en el ciclo 2001/2002, ubicados en el campo experimental
de la Estación Experimental Agroindustrial “Obispo
Colombres” (EEAOC), Las Talitas - Tucumán (26º 48' S,
65º 12' O), Argentina.
Los muestreos se realizaron en 10 fechas sucesi-
vas, entre principios de enero y junio del 2002 y con una
frecuencia de 15 a 30 días, trabajando en cada oportuni-
dad sobre tres a cinco parcelas distribuidas aleatoriamen-
te en el campo, constituidas por tres surcos (distanciados
a 1,6 m) de 1 m de largo. Las evaluaciones efectuadas en
las progresivas fases fenológicas, permitieron incluir una
amplia variación en la población de tallos por metro lineal,
en el crecimiento caulinar y en el desarrollo y la expansión
foliar. En cada muestreo y en todos los tallos del surco cen-
tral de cada parcela, se determinaron la altura de tallo al ani-
llo de la hoja +1 (ALT+1) y el número de hojas verdes ligu-
ladas por tallo (NHVt). Además, en cada hoja verde expan-
dida, numerada según la nomenclatura de Kuijper, citada
por Ferrer Reyes (2006), se midió el largo y ancho máximo
de la lámina a fin de calcular su área foliar individual (AFi),
según la ecuación ajustada para LCP 85-384 por Brito et al.,
2003. El área foliar observada por tallo (AFTO) se obtuvo de
la sumatoria del AFi de las hojas verdes.
Se midieron en total 1031 tallos de caña de azúcar,
incluyendo un rango de variación entre 19 y 47 tallos por
metro lineal, de 2,5 a 260 cm en la altura, entre 1 y 11 hojas
verdes expandidas por tallo y de 0,8 a 3985 cm2 en el área
foliar por tallo.
En un primer análisis se correlacionó el área foliar
individual de la hoja +1 a la hoja+5 respecto del AFTO, a
fin de identificar cuál de estas evidenciaba la mejor aso-
ciación para incorporarla en el modelo.
En la Tabla 1 se presentan los resultados del análi-
sis de correlación para cada una de las hojas verdes ligu-
ladas con el área foliar total por tallo. Puede observarse
que todas muestran una correlación altamente significativa
con el AFTO. Finalmente, se eligió para incorporar a los
modelos de regresión el AFi de la hoja+3, teniendo en con-
sideración su elevado R2, que cuenta con antecedentes
específicos de su utilización en caña de azúcar (Ferrer
Reyes, 2006 y De Oliveira et al., 2007) y que permitiría uti-
lizar el modelo desde un estadio fenológico temprano del
cultivo (inicio - mediados del macollaje).
Para seleccionar los mejores modelos de estimación
del área foliar por tallo (AFT), se sometieron a análisis
de regresión lineal y no lineal respecto del AFTO, dis-
tintas combinaciones de los datos de altura, número de
hojas verdes/tallo y área foliar individual de las hojas
según su posición en el tallo.
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Con la información obtenida se seleccionaron
para su evaluación tres alternativas para establecer la
variable independiente de los modelos de estimación del
AFT. Método 1: con x= ALT+1 *NHVt; Método 2: con x=
NHVt * AFi(hoja+3) y Método 3: con x= ALT+1 * NHVt *
AFi(hoja+3).
Las ecuaciones de mejor ajuste fueron seleccio-
nadas considerando el valor y la significación del coefi-
ciente de determinación (R2), su significación estadística
según el “Test F” y la observación gráfica de la variabili-
dad de los valores observados y calculados.
RESULTADOS
Método 1
Utilizando como variable independiente el producto
entre la altura de tallo y el número de hojas verdes por tallo
(ALT+1 * NHVt), variables medidas rutinariamente en la
evaluación del desarrollo y crecimiento de cultivo y que no
exigen prácticamente ningún esfuerzo operativo adicional,
se estableció como la ecuación de mejor ajuste al modelo
potencial, que se presenta en la Figura 1.
Este método tiene una elevada precisión (R2> 0,95)
y muestra, en el rango del AFT considerada, una distri-
bución bastante homogénea de los residuos. El modelo
elegido permite estimar el área foliar por tallo desde la
emergencia, fase inicial del ciclo del cultivo.
Método 2
En esta alternativa, la variable independiente
queda definida mediante el producto del número de
hojas verdes liguladas por tallo y el área foliar de la hoja
+3 (AFi(hoja+3)).
En este caso la función matemática de mejor
ajuste correspondió al modelo lineal, que se presenta
en la Figura 2.
El ajuste es elevado y altamente significativo,
con un E.E.A. más bajo que el obtenido con el Método
1. Sin embargo, esta alternativa metodológica puede
utilizarse a partir de la generalización del macollaje y en
tallos que cuenten con tres o más hojas verdes ligula-
das. Además, el requerimiento de tiempo es algo mayor
al exigir la tarea adicional de medir en cada tallo de la
muestra y sus réplicas, el largo y ancho máximo de la
lámina de la hoja +3, además del número de hojas ver-
des por tallo.
Método 3
En esta tercera alternativa, la variable indepen-
diente queda definida mediante el producto entre la
altura de tallo al anillo de la hoja +1, el número de hojas
verdes liguladas por tallo y el área foliar de la hoja +3
(AFi(hoja+3)). La ecuación matemática de mejor ajuste
correspondió al modelo potencial, que se muestra en la
Figura 3.
El nivel de ajuste es elevado y altamente signifi-
cativo, con un E.E.A. bajo respecto de los modelos
seleccionados. Sin embargo esta alternativa, al igual
que en el Método 2, puede utilizarse a partir de la gene-
Estimación de área foliar por tallo
AFi vs AFTO n0datos R2
+1 1018 0,720***
+2 991 0,803***
+3 932 0,868***
+4 857 0,873***
+5 826 0,821***
+6 758 0,758***
Tabla 1. Asociación entre el área foliar individual de las suce-
sivas hojas verdes liguladas y el área foliar por tallo.
Y= 6,791 x
0,8 11
R
2
=0,951***
EEA: 222,4
F: 19563,14***
n: 1031
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
0 500 1000 1 500 2000 2500
ALT +1 * NºHVt
Área Foliar por tallo (cm
2
)
Figura 1. Modelo de regresión de estimación del área foliar
por tallo en LCP 85-384, en función del producto de la altura
y el número de hojas verdes liguladas por tallo. Se incluyen
el error estándar del ajuste (E.E.A.) y el número de datos ana-
lizado. Se muestran los límites fiduciales de predicción.
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
0 100 0 2 000 30 00 400 0
NºHV t * AFi H j+3
Área Foliar por tallo (cm
2
)
Y= 0,9296 x
R
2
:0,955
E.E.A.: 199,3
F-Stat: 19883,3***
n: 932
Figura 2. Modelo de estimación del área foliar por tallo en
LCP 85-384, en función del producto del número de hojas ver-
des liguladas por tallo y la superficie foliar de la hoja +3. Se
incluyen el error estándar del ajuste (E.E.A.) y el número de
datos analizados. Se muestran los límites fiduciales de pre-
dicción.
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ralización del macollaje y en tallos que cuenten con tres
o más hojas verdes liguladas. Asimismo, necesita un
tiempo operativo algo mayor al requerir la medición adi-
cional, a la altura y el número de hojas verdes liguladas
por tallo, del largo y ancho máximo de la lámina de la
hoja +3.
Por lo tanto, determinando el número de hojas
verdes liguladas por tallo y su altura al anillo de la hoja
+1 y/o adicionando la medición del área individual de la
hoja +3 de cada tallo, se puede estimar de manera no-
destructiva, rápida y con elevada precisión, el área
foliar por tallo de LCP 85-384, durante las distintas
fases del ciclo del cañaveral. Los modelos propuestos
son simples, precisos y operativamente prácticos en la
toma de datos.
BIBLIOGRAFÍA CITADA
Brito, E.; E. R. Romero; S. Casen y L. Alonso. 2003.
Estimación no destructiva del área foliar de hojas
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384. Rev. Ind. y Agríc. de Tucumán 80 (1-2): 1 - 4.
Cuenya, M.; E. Chavanne; S. Ostengo; M. Espinosa;
M. Ahmed; D. Costilla; A. Armanini y M. García.
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De Oliveira, R. A.; E. Daros; J. L. Camargo Zambon;
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php. (consultado 07 febrero 2007).
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foliar por hoja y por tallo en siete clones de caña de
azúcar. Rev. Ind. y Agríc. de Tucumán 67 (1): 119-
127.
Figura 3. Modelo de estimación del área foliar por tallo en
LCP 85-384, en función del producto de la altura de tallo, con
el número de hojas verdes liguladas por tallo y con la super-
ficie foliar de la hoja +3. Se incluyen el error estándar del ajus-
te (E.E.A.) y el número de datos analizados. Se muestran los
límites fiduciales de predicción.
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