Resumen
Palabras claves: Caoba, Abono, NPK, Compost, Sustratos
Introducción
Para la producción y manejo de los cultivos, se han utilizado diferentes formas de controlar y mejorar el desarrollo de las plantas a través de diversos métodos de cultivo tales como el tratamiento y la preparación de los terrenos adecuados. La principal función de los sustratos es su capacidad para la retención de nutrientes y agua. Estas características aportan al intercambio gaseoso y también sirven como anclaje para el sistema radicular de la planta; sus componentes pueden ser orgánicos o inorgánicos, por lo que es necesario conocer y las propiedades químicas y físicas de los ingredientes que se utilizan para la preparación de los mismos, para así garantizar que la mezcla de sustrato que se produzca, sea inofensiva y cumpla con las necesidades y características de la planta (Bloodnick, 2018).
Para determinar cuál de los tratamientos es el más eficiente para el cultivo de la caoba se puso a prueba por seis semanas, dos grupos de árboles de caoba, unos con el compost y otros con el NPK, (además dejar otro grupo sin tratamiento como control) para luego comparar el crecimiento, cantidad relativa de agua de las hojas y la compactación de la copa de los tres grupos de árboles.
Materiales y métodos
Área de estudioAnálisis de datos
Respecto a las variables de diferencia de crecimiento (DifCrec), cambio de número de hojas (CambHoja), contenido relativo de agua (CRA) e índice de compactación de copa (IndCompacCop) relacionadas a los diferentes tratamientos de abono fueron evaluadas mediante un análisis de varianzas (ANDEVA).
Resultados
## Loading required package: carData
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Tratamiento 2 0.8387 0.4194 22.81 1.19e-07 ***
## Residuals 47 0.8640 0.0184
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: resid(aovCT)
## W = 0.92848, p-value = 0.004845
## Compost Control NPK
## 16 18 16
##
## Cochran test for outlying variance
##
## data: cra ~ tratamiento
## C = 0.5335, df = 16.667, k = 3.000, p-value = 0.07135
## alternative hypothesis: Group Compost has outlying variance
## sample estimates:
## Compost Control NPK
## 0.02978271 0.01333010 0.01271219
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: CRA and Tratamiento
## Kruskal-Wallis chi-squared = 30.667, df = 2, p-value = 2.192e-07
##
## Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test
##
## data: CRA and Tratamiento
##
## Compost Control
## Control 0.00142 -
## NPK 0.00065 8.8e-07
##
## P value adjustment method: none
Figura 1. Contenido relativo de agua en arboles con abono compost, NPK y control.
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Tratamiento 2 31.13 15.566 3.028 0.0579 .
## Residuals 47 241.61 5.141
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: resid(aovDT)
## W = 0.78283, p-value = 3.606e-07
##
## Cochran test for outlying variance
##
## data: difc ~ tratamiento
## C = 0.6359, df = 16.667, k = 3.000, p-value = 0.004212
## alternative hypothesis: Group Control has outlying variance
## sample estimates:
## Compost Control NPK
## 1.594292 9.442222 3.812000
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: DifCrec and Tratamiento
## Kruskal-Wallis chi-squared = 9.7511, df = 2, p-value = 0.007631
##
## Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test
##
## data: DifCrec and Tratamiento
##
## Compost Control
## Control 0.2991 -
## NPK 0.0213 0.0046
##
## P value adjustment method: none
Figura 2. Diferencia en el cambio de altura entre los distintos tratamientos.
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Tratamiento 2 448.9 224.46 13.49 2.34e-05 ***
## Residuals 47 781.8 16.63
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: resid(aovCHT)
## W = 0.97957, p-value = 0.5338
## Warning in leveneTest.default(CambHojas, Tratamiento): Tratamiento coerced
## to factor.
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 2 0.1669 0.8468
## 47
##
## One-way analysis of means (not assuming equal variances)
##
## data: CambHojas and Tratamiento
## F = 12.336, num df = 2.000, denom df = 31.147, p-value = 0.0001133
##
## Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
##
## data: CambHojas and Tratamiento
##
## Compost Control
## Control 0.17944 -
## NPK 0.00077 6.8e-06
##
## P value adjustment method: none
Figura 3.Cambio de hojas entre los arboles de cada tratamiento.
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Tratamiento 2 0.711 0.3557 2.178 0.125
## Residuals 47 7.676 0.1633
##
## Shapiro-Wilk normality test
##
## data: resid(aovIT)
## W = 0.93997, p-value = 0.01344
##
## Cochran test for outlying variance
##
## data: incoco ~ tratamiento
## C = 0.61753, df = 16.667, k = 3.000, p-value = 0.007622
## alternative hypothesis: Group Control has outlying variance
## sample estimates:
## Compost Control NPK
## 0.1086533 0.2919663 0.0721800
##
## Kruskal-Wallis rank sum test
##
## data: IndCompacCop and Tratamiento
## Kruskal-Wallis chi-squared = 2.4074, df = 2, p-value = 0.3001
Figura 4. Indice de compactacion de la copa entre tratamientos
## Warning in cor.test.default(CRA, DifCrec, conf.level = 0.95, method = "s"):
## Cannot compute exact p-value with ties
##
## Spearman's rank correlation rho
##
## data: CRA and DifCrec
## S = 31631, p-value = 0.000113
## alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
## sample estimates:
## rho
## -0.5189147
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: CRA and CambHojas
## t = -4.6921, df = 48, p-value = 2.281e-05
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## -0.7258096 -0.3346309
## sample estimates:
## cor
## -0.5607484
##
## Pearson's product-moment correlation
##
## data: DifCrec and CambHojas
## t = 2.4349, df = 48, p-value = 0.01866
## alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
## 0.05862865 0.55838005
## sample estimates:
## cor
## 0.3315655
Fig 5.Relación entre Crecimiento (DifCrec), Contenido relativo de agua (CRA) y Cambio de hojas (CambHojas) para cada tratamiento y en conjunto (Cor, de Spearman). Cada uno de los pares de variables por cada tratamiento fueron analizados con coeficiente de correlación de Spearman, con una excepción de Cambio de hojas y Contenido relativo de agua , con coeficiente de correlación Pearson (P). Cor: coeficiente de correlación de Spearman de todos los tratamientos; P: coeficiente de correlación de Pearson; ‘.’ :p<0.05; *** p<0.001.
Discusión
Conclusiones
Referencias
Bloodnick, E. (2018). PRO-MIX. Premier Tech Horticulture. Principios básicos de los sustratos.Recuperado de: https://www.pthorticulture.com/es/centro-de-formacion/principios-basicos-de-los-sustratos
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