Ajuste de curvas de crecimiento de frutos de mandarino tangor 'murcott', mediante modelos no lineales mixtos

PONCE DE LEON, L.; BRAMARDI, S.; BOVEDA, G.; GIMENEZ, L.; TASSILE, V.; MAZZA, S.

Neuquen

Congreso; XXIII Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría y II Encuentro Argentino-Chileno de Biometría; 2018

Grupo Argentino de Biometría

El crecimiento de frutos de mandarino tangor ´Murcott´ responde a una curva sigmoidea en forma de S, no lineal en sus parámetros. Para su ajuste se utilizan modelos de regresión no lineal. El estudio consistió en encontrar el modelo matemático-estadístico que describa el patrón de crecimiento de frutos tangor ´Murcott´. Se registraron datos del diámetro ecuatorial (mm) de frutos en la provincia de Corrientes, Argentina. Los datos experimentales se obtuvieron en 7 huertos comerciales de tangor ´Murcott´ (Citrus reticulata × C. sinensis), durante 4 temporadas. En cada huerto se seleccionaron 10 plantas, medianteun muestreo sistemático con arranque aleatorio. En cada planta se identificaron 30 frutos, distribuidos en toda la copa del árbol, a los que se realizó el seguimiento del diámetro ecuatorial (mm) empleando calibre digital, con una frecuencia de 10 a 15 días. Las mediciones fueron referidas a días desde la fecha de plena floración (DDPF), que corresponde al 80% de flores abiertas. El mejor modelo no-lineal para describir el crecimiento de frutos de Tangor Murcott, fue el logístico en su 5ta reparametrización (Ratkowsky, 1983), dado que no presentó problemas de convergencia con el método de Marquardt, mostró las mejores medidas de no-linealidad (Bates y Watts, 1980) y bajo error residual: y= 1/?1+exp(?2) *?3 x. Como se espera que los parámetros del modelo varíen deacuerdo con las condiciones ambientales, un modelo mixto no lineal que incorpore efectos fijos y aleatorios es el adecuado para describir este tipo de situación. Con base en los datos experimentales, los modelos mixtos no lineales se ajustaron considerando los efectos fijos ?1, ?2 ?3 y los efectos aleatorios b1, b2 y b3 incorporados individualmente o en sus posibles combinaciones. El proceso de ajuste se lleva a cabo globalmente y para cada combinación de Temporada-HuertoEl ajuste de los parámetros se realizó con el método REML, y los efectos aleatorios de la covarianza: no estructurados, se realizaron con el software InfoStat, 2017. El valor AIC se utilizó como criterio de selección. El modelo que mejor se ajustó tanto globalmente como para la combinación Temporada-Huerto, fue el modelo con los tres parámetros aleatorios (b1, b2, b3). Esto es consistente con los resultados encontrados para describir otras frutas ya que los parámetros ?1, ?2 y ?3 están influenciados por las características ambientales (combinación Temporada-Huerto)