| Revista: | Revista mexicana de ciencias agrícolas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000423644 |
| ISSN: | 2007-0934 |
| Autores: | Salazar García, Samuel1 Ibarra Estrada, Martha Elva Álvarez Bravo, Arturo1 González Valdivia, José |
| Instituciones: | 1Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Campo Experimental Santiago Ixcuintla, Santiago Ixcuintla, Nayarit. México |
| Año: | 2018 |
| Periodo: | Ene-Feb |
| Volumen: | 9 |
| Número: | 1 |
| País: | México |
| Idioma: | Español, inglés |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico |
| Resumen en español | La disponibilidad de modelos de predicción brinda la oportunidad de pronosticar eventos importantes del desarrollo floral del aguacate. El objetivo de esta investigación fue desarrollar modelos de predicción, basados en temperatura, del desarrollo floral en aguacate ‘Méndez’. La investigación se realizó en dos huertos comerciales de la empresa Agro González en el sur del estado de Jalisco, México. En cada huerto se eligieron 10 árboles y en cada uno de ellos se etiquetaron 30 brotes al inicio de cada flujo vegetativo (FV) de invierno (febrero 2014 y 2015) y verano (agosto 2014 y 2015). De cada árbol marcado se recolectó una yema apical mensual o quincenalmente según se aproximaba la fecha de antesis. Con el registro de las temperaturas mínimas (desde 8 a 20 °C) se calcularon los días frío (DF) y se acumularon para cada periodo de muestreo de yemas, denominándolos días frío acumulados (DFA). Mediante regresiones se identificaron las temperaturas asociadas al desarrollo floral y se obtuvieron modelos matemáticos de predicción. Posteriormente, se evaluó la capacidad para predecir el desarrollo floral de los mejores modelos de predicción obtenidos para cada FV en 2014 contra el mismo FV en 2015 y viceversa. Después de la verificación de la no diferencia entre años, se obtuvo un modelo de regresión para cada FV integrando la información de los dos años en un solo conjunto de datos. El desarrollo floral de yemas apicales de los FV de invierno y verano fue asociado a temperaturas ≤ 17 (126 DFA) e ≤ 15 °C (138 DFA), respectivamente, y pudo ser modelado matemáticamente |
| Resumen en inglés | The availability of prediction models provides an opportunity to forecast important events of avocado flower development. The objective of this research was to develop models of prediction, generation in temperature, floral development in ‛Mendez’ avocado. The investigation was carried out in two commercial orchards of the company Agro Gonzalez in the south of the state of Jalisco, Mexico. In each orchard 10 trees were selected and in each of them 30 shoots were labeled at the beginning of each vegetative flow (FV) of winter (February 2014 and 2015) and summer (August 2014 and 2015). From each marked tree an apical bud was collected monthly or biweekly as the anthesis date approached. With the record of the minimum temperatures (from 8 to 20 °C) the cold days (DF) were calculated and accumulated for each sampling period of years, denominating them accumulated cold days (DFA). Through the regressions, the temperatures associated with the floral development were identified and mathematical prediction models were obtained. Subsequently, the ability to predict the floral development of the best prediction models for all FV in 2014 against the same FV in 2015 and vice versa was evaluated. After verification of the difference between years, a regression model is obtained for each FV by integrating the information of the years into a single data set. The floral development of apical buds of the winter and summer FV was associated with temperatures ≤ 17 (126 DFA) and ≤ 15 °C (138 DFA), respectively, and could be modeled mathematically |
| Disciplinas: | Agrociencias |
| Palabras clave: | Plantas para uso industrial, Aguacate, Persea americana, Variedades, Temperatura, Modelos biológicos, Ecofisiología, Floración, Modelos de predicción |
| Keyword: | Plants for industrial use, Avocado, Persea americana, Cultivars, Temperature, Biological models, Ecophysiology, Flowering, Prediction models |
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