Evaluación de modelos de producción para el cultivo de maíz, en función del régimen hídrico en diferentes etapas fenológicas
"Del 12 de Junio al 5 de Noviembre de 1979, se llevó a cabo el presente trabajo de investigación a nivel de campo en el área de la Universidad Autónoma Agraria "Antonio Narro", denomi¬nado Evaluación de Modelos de Producción para el Cultivo del ¬Maíz, en función del Regimen Hídrico en...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 1981 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro |
| Repositorio: | Repositorio Digital CID-UAAAN |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uaaan.mx:123456789/47190 |
| Acceso en línea: | http://repositorio.uaaan.mx:8080/xmlui/handle/123456789/47190 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Maíz Cultivo Producción CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA |
| Sumario: | "Del 12 de Junio al 5 de Noviembre de 1979, se llevó a cabo el presente trabajo de investigación a nivel de campo en el área de la Universidad Autónoma Agraria "Antonio Narro", denomi¬nado Evaluación de Modelos de Producción para el Cultivo del ¬Maíz, en función del Regimen Hídrico en diferentes Etapas Feno-lógicas. Los objetivos principales de la investigación son los siguientes: Evaluar diferentes modeles matemáticos con respecto a su eficiencia en la predicción de rendimientos en el cultivo de maíz, utilizando como parámetro diferentes indicadores climáticos y edáficos en diferentes etapas de desarrollo del cultivo. Hacer disponible esta información para ser usada por di-ferentes profesionistas, para su aplicación en la elaboración de calendarios de riegos, planeación de programas agrícolas de riegos, operación de distritos de riego, predicción de rendimientos para fines de evaluación y proyección económica, selección de cultivos, y sus posibles aplicaciones a la agricultura de temporal. Para la recopilación de la información requerida, fue necesaria la instalación de dos subproyectos: uno para la obten¬ción del Factor de Susceptibilidad del Maíz a un nivel dado de de-ficiencia de humedad en las diferentes etapas de crecimiento; para la cual se utilizó un diseño de bloques al azar con tres repeticio nes y cuatro tratamientos (ver materiales y método); y un segundo para la obtención de la información necesaria para la evaluación ¬de posibles indicadores (cuadro 4) en la caracterización del Factor de Deficiencia. Se utilizó un diseño factorial con tres repeticiones y ocho tratamientcs, los factores fueron: etapas de crecimiento y niveles del porcentaje de humedad aprovechable. Las observaciones consistieron en la determinación dia¬ria del contenido de humedad del suelo (PHA, Tm, PH), en tres estra tos de profundidad 0-30 cms.; 30-60 cms.; 60-90 cms. y el perfil integrado. Se utilizaron dispersores de neutrones para medir el con tenido de humedad en base a volumen y por un programa de computado¬ra se obtenían las otras expresiones del contenido de humedad. Se realizaron mediciones diarias de la evaporación des¬de un tanque evaporómetro tipo A y se calculó la evapotranspiración potencial por el método combinado de Penman y por Oltimo se obtuvie ron los rendimientos en grano. Se reportaron los resultados, análisis de varianza de los dos subproyectos, gráficas, cuadros de evaluación de los indi¬cadores, los coeficientes de correlación entre el rendimientc ob¬servado y rendimiento esperado, evaluación de los modelos de pro¬ducción, etc. Mediante la utilización de la ecuación (4), se obtu- vieron los siguientes valores: Etapa Valor FS Etapa 1 0.24 Etapa 2 0.36 Etapa 3 0.20 Lcs indicadores que resultaron con mayores valores del coeficiente de correlación entre el rendimiento observado y en ren dimiento estimado fueron el potencial matricial Tm, y el porcenta¬je de humedad aprovechable PHA, y sus respectivas combinaciones ¬con la evaporación del tanque y la evapotranspiración potencial pa¬ra las expresiones del perfil integrado y el estrato 0-30 cms. En la evaluación de los modelos, el modelo de días ¬secos resultó con el mayor coeficiente de correlación entre el ¬rendimiento observado y el rendimiento esperado. Sin embargo, los modelos aditivo y multiplicativo también resultaron con correla¬ciones altas, lo que garantiza su utilización" |
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