Tesis:
Empleo de modelos matemáticos para la predicción de la competencia entre trigo (Triticum aestivum) y Sinapis alba
- Autor: VITTA, Javier Ignacio
- Título: Empleo de modelos matemáticos para la predicción de la competencia entre trigo (Triticum aestivum) y Sinapis alba
- Fecha: 1994
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS AGRONOMOS
- Departamentos: SIN DEPARTAMENTO DEFINIDO
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: FERNANDEZ QUINTANILLA, César
- Resumen: En este trabajo se estudió la competencia entre trigo y Sinapis alba mediante el empleo de modelos matemáticos. Por un lado, se analizó la bondad de un modelo que considera el área foliar relativa de la mala hierba (AFm) para predecir las pérdidas de rendimiento del cultivo. Se compararon además tres metodologías de estimación de AFm, basadas en estimaciones visuales, en fotografías y en la utilización de un medidor óptico. Por otro lado, se propuso un modelo dinámico de la competencia, fundamentado en el crecimiento del trigo y de S. alba en monoculturas. El modelo basado en AFm tuvo un mejor comportamiento que el basado en la densidad de plantas de S. alba, especialmente en el año en que los flujos de nascencia de la mala hierba estuvieron más distanciados en el tiempo. El parámetro principal del modelo (q = coeficiente relativo de competencia) varió de acuerdo a la fecha de determinación de AFm. Dichos cambios fueron explicados por la diferente tasa de crecimiento relativo del área foliar de las especies. La estimación visual resultó ser la mejor de las tres metodologías para predecir el rendimiento del cultivo. Su mejor comportamiento estuvo asociado a su capacidad para distinguir niveles muy bajos de infestación de la mala hierba. El modelo dinámico predijo adecuadamente la biomasa del trigo en competencia con S. alba. El modelo posee cuatro variables de entrada: el peso inicial, la tasa intrínseca de crecimiento y la biomasa máxima de ambas especies en monoculturas y la temperatura media del aire durante el período de competencia. Un análisis de sensibilidad demostró que el efecto competitivo de la mala hierba en bajas densidades fue más variable que el efecto competitivo en altas densidades. Mediante simulaciones se concluyó que los recursos capturados por la mala hierba no quedaron disponibles para el cultivo luego de una práctica de deshierbe