Estimación de brechas de rendimiento

TABLADA, M.; GONZALEZ, L.; BRUNO, C.; BALZARINI, M.

Salta

Congreso; XVI Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría; 2011

La reducción de brechas entre los rendimientos logrados por productores y los que  se podrían alcanzar, con el uso de la tecnología adecuada en una región, se  traduce en aumento de la producción de alimentos. Para calcular la brecha es  necesario estimar rendimientos desde bases de datos con diferentes estructuras.  Además, es importante cuantificar la variabilidad espacial y temporal de los  rendimientos para comprender el significado de la brecha en relación a éstas. En  este trabajo, ilustramos una estrategia de análisis para estimar brechas de  rendimiento para un cultivo en una región. Usamos Modelos Lineales Mixtos (MLM)  para aproximar los rendimientos alcanzables desde una base de datos de Ensayos  Comparativos de Rendimiento distribuidos en la región y los rendimientos logrados  por el promedio de los productores en distintas localidades de la misma región  desde una base de datos publicada oficialmente. Se usaron MLMs con efectos para  año y localidad(año) para aproximar los rendimientos logrados, considerando el  efecto año como fijo y alternativamente como aleatorio obteniendo el BLUE y  BLUP del rendimiento anual. Otro MLM con efecto de genotipo, de año, de  ensayo(año) e interacciones, fue usado para aproximar el rendimiento alcanzable  anual, también suponiendo el efecto año como fijo y alternativamente como  aleatorio. Se construyeron polígonos de frecuencias relativas acumuladas (FRA) para  visualizar las diferencias entre los ordenamientos de los años según el rinde estimado  desde ambas bases de datos. Se analizó el impacto del uso de BLUP y BLUE de  rendimientos sobre estas distribuciones, se calcularon las brechas anuales con  distintos índices y se expresaron con distintos gráficos. La diferencia anual  promedio observada desde los polígonos de FRA obtenidos a partir de BLUE de rendimientos  de ambas bases de datos, expresada como porcentaje de la variabilidad anual  representa una buena alternativa para la estimación de brechas de rendimiento.