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.