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Cuban Journal of Agricultural Science

Print version ISSN 0864-0408On-line version ISSN 2079-3480

Cuban J. Agric. Sci. vol.53 no.2 Mayabeque Apr.-June 2019  Epub Apr 01, 2019

 

Ciencia de los Pastos

Evaluación de variedades de Cenchrus purpureus con tolerancia a la salinidad en el Valle del Cauto, Cuba. Comportamiento Agronómico

Yovanis Álvarez Báez1  * 

Rafael S. Herrera García2 

Yuniel Méndez Martínez3 

Jorge L. Ramírez de la Ribera1 

Danis M. Verdecia Acosta1 

1Universidad de Granma, Peralejo, km 171/2 carretera Bayamo- Manzanillo, Cuba.

2Instituto de Ciencia Animal, Cuba.

3Facultad de Ciencias Pecuarias. Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Quevedo, Los Ríos, Ecuador

RESUMEN

Mediante un diseño de bloques al azar y cinco réplicas (la unidad experimental fue el surco de cinco metros de longitud) se realizó la evaluación de ocho variedades de Cenchrus purpureus obtenidas por cultivos de tejidos de in vitro con posible tolerancia a la salinidad (CT-501, 502, 503, 504, 505, 506, 507 y 508) y se compararon con su progenitor (Cenchrus purpureus vc. Cuba CT-115). El experimento se desarrolló en la estación experimental de pastos y forrajes (EEPF) perteneciente al IIA ¨Jorge Dimitrov¨, Bayamo, Cuba. Después del corte de establecimiento se realizaron mediciones cada 15 días desde los 30 hasta 105 días de rebrote, en los períodos lluviosos y poco lluvioso del año. El análisis de componentes principales indicó que el rendimiento, ancho de la hoja, área foliar, longitud y ancho del entrenudo, por ciento de hojas y altura explican el 93.14 % de la variabilidad entre variedades en el período lluvioso, mientras que en el período poco lluvioso el 86.12 % de la variabilidad se explicó a través del ancho y longitud del entrenudo, longitud y ancho de las hojas, por ciento de hojas, rendimiento y área foliar. El análisis de conglomerado evidenció la presencia de cinco y cuatro grupos de variedades para los períodos antes señalados, donde se destaca la CT-508 por su mayor altura y rendimiento. El análisis multivariado demostró los indicadores agronómicos que mayor aporte hacen para explicar la variabilidad entre las variedades y se sugiere profundizar en los indicadores bromatológicos para trazar estrategias de manejo para esta región.

Palabras clave: análisis multivariado; forraje; nuevas variedades

INTRODUCCIÓN

Uno de los factores que más influye en el rendimiento y calidad de los pastos y forrajes es el suelo donde se desarrollan, que se puede alterar por causas naturales o provocadas por la actividad humana, donde los procesos de salinización desempeñan primordial papel. A nivel mundial se encuentran afectadas por este flagelo millones de hectáreas y se estima que se pierden por esta causa 1.5 millones de hectáreas con sistemas de riego, lo que significa la reducción de once mil millones de dólares en la productividad agrícola (FAO 2018).

En Cuba se encuentran perjudicadas (por diferentes factores) un millón de hectáreas de suelo, alrededor del 15 % del área agrícola y con grave riesgo de seguir aumentando. En la región oriental del país se presentan los mayores daños con alrededor de 650 000 hectáreas de suelos dedicados a la ganadería y a la agricultura, y es una de las principales causas de la baja eficiencia económica y productiva del territorio, por la disminución de la producción de los pastos y forrajes, de hasta 25 % en muchas de las empresas de la región. En el Valle del Cauto, con una extensión de 9 540 km2, el proceso de salinización alcanza 38 % de su área (INRH 2017). Sin embargo, como estrategia para solucionar este problema, en el Instituto de Ciencia Animal a través del cultivo de tejidos in vitro se obtuvieron nuevas variedades de Cenchrus purpureus, con posible tolerancia a la salinidad (Herrera et al. 2003).

Al considerar lo antes expuesto, el objetivo de esta investigación fue evaluar las nuevas variedades en las condiciones edafoclimáticas de una zona del Valle del Cauto.

MATERIALES Y MÉTODOS

Localidad, clima y suelo. El experimento se desarrolló en la Estación Experimental de Pastos y Forrajes (EEPF) del Instituto de Investigaciones Agropecuarias (IIA) “Jorge Dimitrov” ubicada a 10 ½ km de la ciudad de Bayamo, Cuba, y situada en los 20º 18´13” de latitud norte y los 76º 39´ 48” de longitud oeste. El clima de la región y donde está ubicada la estación, se clasifica como tropical húmedo (Barranco y Díaz 1989), con temperaturas máximas que oscilan entre los 30-34 ºC. Las precipitaciones durante la evaluación superaron la media histórica de la región de 769 mm y la humedad relativa registró valores que oscilaron entre 51 y 98 %.

El suelo del área experimental es del tipo Fluvisol poco diferenciado, según la nueva clasificación genética de los suelos de Cuba (Hernández et al. 2015). Presenta mediana fertilidad, su textura es de una arcilla ligera, con drenaje generalmente bueno y la topografía llana. En la tabla 1 se muestra la composición química del suelo del área experimental.

Table 1 Chemical composition of the soil from the experimental area 

Diseño experimental y tratamientos. Se utilizó un diseño de bloques completamente aleatorizado con cinco réplicas y la unidad experimental fue el surco de cinco metros de longitud (Herrera et al. 2013a b).

Los tratamientos fueron ocho nuevas variedades de Cenchrus purpureus tolerantes a la salinidad (501, 502, 503, 504, 505, 506, 507 y 508) obtenidas por cultivo de tejido in vitro en el Instituto de Ciencia Animal (Herrera et al. 2003). Además, se empleó como control el C. purpureus vc. Cuba CT-115 (progenitor). A partir del corte de establecimiento se realizaron muestreos cada 15 días desde los 30 hasta 105 días de rebrote y se determinó: la longitud y ancho (cm) de la cuarta hoja completamente abierta a partir del ápice, longitud y ancho del cuarto entrenudo (cm) a partir del nivel del suelo, peso verde y seco de la macolla (g/macolla), altura (cm), contenido de hojas y tallos (%) y área foliar (cm2) de acuerdo con la metodología descrita por Herrera (2006). No se utilizó riego ni fertilización. Se evaluaron los períodos lluviosos (mayo a agosto) y poco lluvioso (noviembre a febrero).

Análisis estadístico. A la información obtenida en ambas etapas experimentales se les realizó análisis multivariado de componentes principales. Se determinaron las componentes principales con valores propios mayor que la unidad y factores de preponderancia mayor que 0.75 (Torres et al. 2008). A continuación, se realizó análisis de conglomerado y a cada grupo se determinó, para cada indicador el valor medio, desviación estándar y coeficiente de variación.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

En el Valle del Cauto, existen condiciones específicas muy diferentes al resto de las regiones de Cuba, en especial las características climáticas (mayores temperaturas y menores lluvias), topografía y tipos de suelos (Ledea et al. 2016 y 2017). Esto determina la necesidad de evaluar variedades que demuestren mayor especificidad adaptativa, de manera que se pueda establecer la estructura de pastos para esas particularidades y se logre cubrir las exigencias productivas que aún no se han resuelto.

En el presente estudio y basado en resultados anteriores (Martínez et al. 1988 y Herrera et al. 1990) se consideraron las variables altura, contenido de hojas, longitud y ancho de las hojas, longitud y ancho del entrenudo, rendimiento y porcentaje de materia seca ya que habían demostrado su efectividad para demostrar la variabilidad entre clones obtenidos por cultivos de tejidos y mutagénesis química. Además, se incluyó el área foliar ya que fue un indicador destacado al explicar la variabilidad entre variedades de Pennisetum tolerantes a la sequía (Ray et al. 2016).

La tabla 2 muestra los resultados del análisis de componente principal para el período lluvioso. Se establecieron cuatro componentes principales con valor propio mayor que la unidad y para seleccionar las variables se tomó el factor de preponderancia igual o mayor que 0.75, lo que permitió explicar el 93 % de la variabilidad entre las variedades.

La primera componente explica el mayor por ciento de variabilidad total, caracterizada por las variables rendimiento, el ancho de las hojas y el área foliar, las cuales se encuentran correlacionadas positivamente con esta componente. En la segunda componente, explican la mayor variabilidad el por ciento de hojas y la altura, la primera correlacionada negativamente con la componente y estableciendo una relación biológica negativa con la altura, lo que explica que, a mayor altura, las variedades muestran menor por ciento de hojas.

Table 2 Results of the main component analysis in the rainy season 

La tercera y cuarta componente expresan la mayor variabilidad a través de las variables longitud y ancho del entrenudo, respectivamente. Las dos correlacionadas negativamente con sus componentes. Estas variables fueron las de mayor peso al ayudar explicar el 93.14 % de la variabilidad entre las variedades. Sin embargo, resultó interesante la inclusión del área foliar que pudo estar determinada por las condiciones climáticas y de salinidad (de baja a mediana) del suelo del área experimental. Además, este comportamiento puede ser atribuible a la forma de obtención de estas variedades, a través de cultivos de tejidos in vitro y situación de estrés provocada por el medio salino donde se desarrollaron (Herrera et al. 2003).

Las variables agronómica rendimiento y morfoagronómicas ancho de las hojas, altura, ancho y longitud del entrenudo, y porciento de hojas son las que más influyen en la variabilidad de estas variedades, las que coinciden con las reportadas por Martínez et al. (1988), cuando evaluaron somaclones de Cenchrus en áreas de experimentación del Instituto de Ciencia Animal sin riego ni fertilización y fue refirmado con lo encontrado por Herrera et al. (1990) al utilizar estos mismas variables en la evaluación de mutantes de King grass obtenidos por mutagénesis física. Ledea et al. (2017) al estudiar en similares condiciones el Cenchrus purpureus vc. Cuba CT-115 y la variedad CT-500 encontraron que el rendimiento de materia seca y la tasa de crecimiento absoluto fueron las variables que más influyeron.

Para la evaluación en el período poco lluvioso se realizó el mismo análisis y se establecieron tres componentes principales (tabla 3).

En la primera componente predominaron las variables ancho del entrenudo, longitud de las hojas, rendimiento y el por ciento de hojas. La segunda componente estuvo caracterizada por el ancho de las hojas y el área foliar y la tercera se encontró influenciada por la longitud del entrenudo. Estas componentes explicaron el 86.12 % de la variabilidad entre variedades en esta etapa.

Table 3 Results of the main component analysis in the dry season 

Estas variables son las de mayor peso para explicar la variabilidad entre las variedades y si se compara con lo obtenido en el período lluvioso existe diferencia entre las varianzas totales acumuladas, lo que puede ser atribuido a las condiciones climáticas que no son favorables para el desarrollo de los pastos tropicales en esta época cuando no se cuenta con riego y la variabilidad entre variedades tiende a ser menor. Similar respuesta a las del presente trabajo encontró Díaz (2007) en este período donde pudo agrupar las variables en dos componentes que explicaron el 76.63 % de la variabilidad en variedades de Cenchrus tolerantes a la sequía, destacándose la longitud, número y el ancho de las hojas, rendimiento, la tasa de crecimiento absoluto y el área foliar.

Martínez (2007) en el período poco lluvioso encontró 84.08 %, de explicación de la variabilidad entre clones, lo que no coincide con los resultados del presente trabajo, diferencia que puede ser atribuible a las condiciones edafoclimáticas diferentes en las que se realizaron dichas investigaciones y en especial el suelo, ya que los del Valle del Cauto a pesar de estar presente los procesos de degradación, son bajos en N y P. En este sentido, Cruz et al. (2017) al evaluar variedades mixtas (tolerantes a la sequía y salinidad) encontraron que las variables altura y grosor del tallo fueron las más influyentes en sus resultados.

El análisis de conglomerado evidenció cinco grupos para el período lluvioso y cuatro en el poco lluvioso (tabla 4).

Para el período lluvioso el grupo uno se formó con la variedad que se caracterizó por mayor altura, rendimiento y área foliar que el resto, indicadores en los cuales se presta mucha atención (tabla 5).

El grupo dos, permitió agrupar a las variedades de menor altura, rendimiento medio y características en la región foliar muy peculiares; se destacan en un indicador que es el ancho del entrenudo, que solamente fue mayor en el grupo uno y en el grupo cuatro, indicando su probable alta capacidad de almacenaje de agua, carbohidratos y otros nutrientes necesarios para la síntesis de otros compuestos después de cada corte o pastoreo (Duarte et al. 2018).

Table 4 Groups formed in the cluster analysis 

Table 5 Mean values, standard deviation and variation coefficient of the indicators in the groups formed for the rainy season 

H (height, cm); LP (leaves percentage); Y (yield, gDM/bunch); DM (dry matter, %); LW (leaves width, cm); LL (leaves lenght, cm); LA (leaf area, cm2); IW (internode width, cm) and IL (internode lenght, cm)

Estos resultados coinciden con los reportados por Ray et al. (2018), que al evaluar variedades tolerantes a la sequía encontró mayor porcentaje de hojas y área foliar que el control (Cuba CT-115), lo que permite generar mayor cantidad de biomasa y proveer a los animales de elementos con mayor calidad nutritiva. Esta investigación evidencia la adaptabilidad de estas variedades a las condiciones de ecosistemas degradados.

En el período poco lluvioso se definieron cuatro grupos y se cuantifico el valor medio, la desviación estándar y el coeficiente de variación para los indicadores (tabla6).

Table 6 Mean values, standard deviation and variation coefficient of the indicators in the groups formed for thedry season 

H (height, cm); LP (leaves percentage); Y (yield, gDM/bunch); DM (dry matter, %); LW (leaves width, cm); LL (leaves lenght, cm); LA (leaf area, cm2); IW (internode width, cm) and IL (internode lenght, cm)

El grupo uno lo integró la variedad 508 con resultados análogos a los encontrados en el período lluvioso, y se destaca como prometedora en las condiciones edafoclimáticas del Valle del Cauto, en las dos épocas del año. Sin embargo, el porcentaje de hojas fue menor que las demás, condicionado su alto rendimiento por el contenido de tallos, lo que la relaciona con variedades de corte y no de las que puedan ser pastadas dentro de este género. Un aspecto negativo en este período fue el bajo contenido de materia seca de todas las variedades, indicador que se correlaciona con el aporte de nutrientes.

El grupo dos estuvo formado por las que mostraron menor altura y mayor porcentaje de hojas, con un acortamiento de la longitud del entrenudo. Estas características le confieren cierta estructura de defensa contra el período poco lluvioso (Herrera 2006) y condiciones ideales para ser utilizadas por animales en pastoreo por la posición que muestran los meristemas cercanos al suelo (Leal et al. 2018). El bajo crecimiento es una característica adaptativa para sobrevivir al estrés por salinidad, ya que puede ser afectado hasta 25% sin síntomas apreciables (Martín et al. 2012). Además, disminuye el ancho de las hojas, lo que pudiera influir en la menor pérdida de agua por transpiración.

El grupo tres se caracterizó por presentar valores aceptables del área foliar y el cuarto mostró menor rendimiento. El estudio ha identificado una serie de tendencias generales de esta especie en la zona estudiada, lo cual coincide con lo reportado por Ray et al. (2016) al agrupar variedades tolerantes a la sequía, donde el ancho de las hojas, rendimiento total y de hojas, y tasa de crecimiento absoluto fueron las variables determinantes para el agrupamiento.

Se concluye que el análisis de componentes principales indicó que los indicadores rendimiento, porcentaje de hojas, ancho de la hoja, área foliar y longitud del entrenudo, explican la mayor variabilidad entre las variedades, donde se agruparon las variedades con características similares en ambos períodos evaluados. Se sugiere profundizar en los indicadores bromatológicos para trazar estrategias de manejo para esta región

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Recibido: 10 de Mayo de 2018; Aprobado: 05 de Febrero de 2019

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