INVESTIGADORES
BARTOSIK Ricardo
congresos y reuniones científicas
Título:
Predicción del poder germinativo de cebada cervecera (Hordeum vulgare) almacenada en silobolsa.
Autor/es:
BARTOSIK, RICARDO; MARÍA BERNADETTE ABADIA; CARDOSO, LEANDRO MARCELO; HERNÁN TAHER
Lugar:
Virtual
Reunión:
Congreso; 1er Congreso Argentino de Semillas; 2020
Institución organizadora:
Asociación de Laboratorios Agropecuarios Privados (ALAP) - Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Córdoba
Resumen:
Un importante porcentaje de la cebada (Hordeum vulgare) se almacena en silobolsas. La industria cervecera requiere una germinación mayor a 95% para utilizarla en maltería, por lo que contar con herramientas de predicción de evolución de la germinación resulta conveniente. El objetivo de este trabajo fue evaluar la utilidad del modelo de viabilidad de Ellis y Roberts utilizando constantes de la bibliografía para predecir la germinación de cebada almacenada en silobolsas. Para ello, se realizó una regresión lineal de los valores de germinación observados (como porcentaje de plántulas normales) en función de los predichos por el modelo para cebada almacenada en cuatro silobolsas a distintas humedades (11,0; 11,5; 13,3 y 15,4%), temperaturas (Tres Arroyos y Balcarce) y tiempos (desde 155 hasta 336 días). La pendiente de la regresión fue 0,63 y la ordenada al origen fue 36,7%, y sus intervalos de confianza (=95%) excluyeron a los valores ideales de 0 y 1, respectivamente. Esto indica que el modelo de Ellis y Roberts con las constantes utilizadas no predijo adecuadamente la germinación en general. La predicción fue adecuada para humedades de 11,0% (desvío estándar: 0,094 y coeficiente de variación: 0,079%) y 11,5% (desvío: 0,536 y coeficiente de variación: 0,438%), pero sobreestimó la pérdida a 13,3% (desvío estándar: 5,437 y coeficiente de variación: 4,377:%) y 15,4% (desvío estándar: 6,542 y coeficiente de variación: 6,361%). Desarrollar constantes para los rangos típicos de humedad de almacenamiento de cebada en silobolsa (11 a 15%) podría mejorar el poder predictivo del modelo de Ellis y Roberts.