Efecto de la variabilidad climática en producción y calidad en pera variedad triunfo de Viena (Pyrus communis L.)

Abstract

Una técnica para predecir el comportamiento de un cultivo es el uso de funciones matemáticas que describan su crecimiento y producción. La implementación de estos modelos y sus condiciones climáticas cambiantes sigue siendo un desafío para el desarrollo sostenible de la agricultura. Esta investigación se centró en analizar datos de crecimiento y producción en un peral, variedad triunfo de Viena (Pyrus communis L.), durante cinco ciclos de cosecha (2011 al 2016), en Sesquilé (Cundinamarca, Colombia). Se realizó un análisis de variabilidad climática interanual, dada la influencia de los fenómenos de El Niño y La Niña en el predio evaluado, con anomalías de temperatura entre ± 3.6 °C. Se examinaron diversos modelos dinámicos para el crecimiento del fruto en relación con la temperatura y la radiación. Al implementar estos modelos, se tomó en cuenta la temperatura de frío necesaria para romper la dormancia de las plantas. Se eligieron las siguientes ecuaciones: Logística, gamma incompleta, Gompertz, monomolecular y Blumberg. Asimismo, se emplearon funciones transformadoras de temperatura como positive chill units, bidabe model, Jones model, low Chill, Taiwan model y unified model. Las simulaciones fueron realizadas en Vensim, implementando la metodología de diagramas Forrester. La caracterización climática, indicó que es una zona semi árida y fría, con temperatura media, máxima y mínima de 13.90 °C, 21.26 °C y 5.29 °C, respectivamente. El modelo que mejor describió el comportamiento de los datos fue “Logística” con “Jones” y “Taiwan”. Las simulaciones realizadas cubrieron el período de análisis del crecimiento del fruto, evidenciando un comportamiento lineal con una tasa de crecimiento constante, desde la fase II o crecimiento exponencial del desarrollo del fruto. (Texto tomado de la fuente).

A technique for predicting crop behavior is the use of mathematical functions that describe their growth and production. The implementation of these models under changing climatic conditions remains a challenge for sustainable agricultural development. This research focused on analyzing growth and production data in a pear tree, Vienna Triumph variety (Pyrus communis L.), during five harvest cycles (2011 to 2016), in Sesquilé (Cundinamarca, Colombia). An analysis of interannual climate variability was conducted, given the influence of El Niño and La Niña phenomena on the evaluated property, with temperature anomalies between ± 3.6 °C. Various dynamic models for fruit growth in relation to temperature and radiation were examined. When implementing these models, the cold temperature necessary to break plant dormancy was taken into account. The following equations were chosen: Logistic, incomplete gamma, Gompertz, monomolecular, and Blumberg. Likewise, temperature transforming functions such as positive chill units, bidabe model, Jones model, low Chill, Taiwan model, and unified model were employed. Simulations were performed in Vensim, implementing the Forrester diagram methodology. The climatic characterization indicated that it is a semi-arid and cold zone, with mean, maximum, and minimum temperatures of 13.90 °C, 21.26 °C, and 5.29 °C, respectively. The model that best described the data behavior was "Logistic" with "Jones" and "Taiwan". The simulations carried out covered the analysis period of fruit growth, evidencing a linear behavior with a constant growth rate, from phase II or exponential growth of fruit development.