UNIVERSIDAD TÉCNICA ESTATAL DE QUEVEDO
FACULTAD DE CIENCIAS PECUARIAS
ESCUELA DE INGENIERÍA AGROPECUARIA
TESIS DE GRADO
PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE
INGENIERO AGROPECUARIO
TEMA
Integración de inductores de resistencia con aplicación foliar e inyección en el
control de la sigatoka negra (Mycosphaerella fijiensis Morelet) en banano y
plátano.
AUTOR
TOMAS GABRIEL NARVÁEZ VELOZ
DIRECTOR DE TESIS
Ing. MSc. Ignacio Sotomayor Herrera
QUEVEDO-ECUADOR
2014
v
A mi Madre Genara Veloz y mi Padre Euro Narváez quienes fueron un pilar
fundamental para hoy llegar a ser quien soy, además estuvieron presentes
todos los días para brindarme cariño, comprensión y valor, son aquellos que
velaron por mi salud, mis estudios, mi educación dentro y fuera de la casa, mi
alimentación entre otros.
A mis hermanos Christiam y Stalin Narváez, mis hermanas María, Angélica,
Clara y Nicole Narváez, quienes han estado acompañándome desde niños y
han compartido todos esos secretos y aventuras que solo se pueden vivir entre
hermanos y que han estado siempre alertas ante cualquier problema que se
me pudiera presentar a veces sin el conocimiento de mis padres, gracias.
A mi esposa Vanessa Benavides y mi hijo Mathías Narváez, quienes llegaron a
mi vida durante el trayecto de mi preparación, convirtiéndose en mi nueva
familia y por tanto en personas que dependían de mi responsabilidad y a
quienes cada dia me dieron el ánimo suficiente para sobrevivir y además a
quienes tengo que dar un buen ejemplo de superación y llegar a lograr todo lo
que me proponga para que algún día se puedan sentir orgullosos, muchas
gracias.
A la Escuela de Ingeniería Agropecuaria de la Facultad de Ciencias Pecuarias
perteneciente a la Universidad Técnica Estatal de Quevedo, particularmente a
los docentes y personal administrativo, por su apoyo y conocimientos
adquiridos durante mi etapa estudiantil.
A la Estación Experimental Tropical Pichilingue del INIAP, por permitirme y
facilitarme el uso de las instalaciones para la realización de la presente
investigación.
A la Secretaria de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación
(SENESCYT) quienes junto al INIAP ofertaron la beca para realizar el presente
estudio.
Al Ing. Ignacio Antonio Sotomayor Herrera, quien aparte de ser mi Director de
tesis, mi jefe en el INIAP, lo considero mi amigo y un personaje esencial en el
desarrollo del aprendizaje adquirido, le agradezco por su asesoramiento
científico y estímulo para seguir creciendo personal e intelectualmente. Es
vi
verdaderamente un honor el haber realizado este trabajo bajo su dirección y le
aseguro que nunca lo decepcionaré y estaré siempre muy agradecido por
haber dedicado parte de su valioso tiempo a ello.
Al Ing. José Villacís, Director de la Estación Experimental Tropical Pichilingue
del INIAP, por su apoyo y las facilidades prestadas para poder realizar mi
investigación en esta institución.
Al Ing. Antonio Bustamante Gonzales por su acompañamiento y guía en las
actividades realizadas en el campo y en la oficina al momento de realizar mi
trabajo de investigación, por su compromiso y solidaridad, muchas gracias.
A mis compañeros del Programa de Banano, Plátano y otras musáceas de la
EET Pichilingue, en especial William Camacho, además Pedro Terrero, Luis
Intriago, Juan Yépez, Jorge López, Alexis Guerra y Byron Aguirre, quien
aportaron laboral y emocionalmente en la ejecución del presente estudio,
muchas gracias.
Al personal de la Unidad de Documentación de la EET Pichilingue conformado
por Ing. Verónica Zambrano, Ing. Eliana Velázquez y la Lcda. Isaura Llerena
Luna, quienes supieron brindarme su apoyo incondicional durante el desarrollo
del presente trabajo de investigación mi estancia en esta institución y la
duración de este trabajo de investigación, muchas gracias.
Finalmente a una persona muy importante durante la etapa del desarrollo de mi
trabajo de investigación, por haber insistido cada día e incitado a la lectura y a
la preparación profesional, siendo un referente y un ejemplo a seguir, y aunque
por razones profesionales tuvo que salir del país para realizar estudios de
postgrado, siguió apoyándome, gracias por todo compañero y amigo Ing. Galo
Cedeño García.
Al personal de campo, los señores Milton Carranza, Carlos Carranza y Mauricio
Vascones por su valiosa colaboración y apoyo en las labores realizadas en el
campo.
A todos quienes no menciono por la extensa lista que sería pero que de una u
otra forma contribuyeron a la realización del presente trabajo de investigación.
Y a todos aquellos a quien no menciono por lo extensa que sería la lista.
GRACIAS A TODOS
vii
El presente trabajo de investigación va dedicado a mi hijo Mathías, la fuente
más importante de mi inspiración, que todos y cada uno de los días me
impulsaba a seguir adelante.
A mi Madre Genara Veloz especialmente con todo mi amor, quien me ha
enseñado con su ejemplo a rebasar las barreras que la vida me ha presentado
y que estoy seguro me servirá para toda mi vida profesional y personal, quien
me enseñó además a querer ser mejor cada día, a entender que no hay nada
imposible y que tan solo sólo hay que proponerse un objetivo y de ser
necesario sacrificarse, para lograr las metas y los sueños que nos planteamos.
A mi Padre Euro Narváez por ser la fuente de mi fortaleza, mi inspiración, mi
coraje y motivación, para así enfrentar las desavenencias que la vida nos
depara y salir victorioso.
A mi querida compañera sentimental, mi amiga y esposa Vanessa Benavides,
por estar ahí en pie de lucha junto conmigo, soportando todos los buenos y
malos momentos que me tocó enfrentar en este trayecto de consecución del
título profesional.
A mis hermanos Christiam, Stalin, María Fernanda, Angélica, Clara y Nicole,
quienes me apoyaron emocional y económicamente, sin ellos y junto a todos
los anteriormente nombrados, no hubiese llegado hoy, en este documento a
estar escribiendo sus nombres y dedicándoles mi trabajo de tesis.
“Alguna vez solo fue un Sueño, luego se volvió una Meta, ahora ya es una
REALIDAD”
viii
ÍNDICE DE GENERAL
Contenido Página
v
vii
INDICE DE FIGURAS xii
RESUMEN xix
ABSTRACT xxi
CAPÍTULO I ........................................................................................................ 1
I. MARCO CONTEXTUAL DE LA INVESTIGACIÓN ......................................... 2
1.1. Introducción 2
1.2. Justificación 5
1.3. Objetivos 6
1.3.1. Objetivo General 6
1.3.2. Objetivos Específicos 6
1.4. Hipótesis de investigación 6
CAPÍTULO II ....................................................................................................... 7
II. MARCO TEÓRICO ......................................................................................... 8
2.1. Aspectos generales del cultivo de Musáceas 8
2.2. La Sigatoka negra 8
2.2.1. Clasificación taxonómica .................................................................... 10
2.2.2. Ecología y biología de la enfermedad ................................................ 10
2.2.3. Etiología y ciclo de la enfermedad ..................................................... 12
Figura 1. Ciclo de vida de M. fijiensis (El Hadrami, 2000) 13
2.2.4. Evolución de la enfermedad en la planta ........................................... 14
Figura 2. Etapas de desarrollo del hongo Mycosphaerella fijiensis en hojas
de plantas de banano. Tumbaco (2011). 15
2.2.4. Manejo de la enfermedad .................................................................. 16
2.2.4.1. Combate Químico ............................................................................. 16
2.2.4.2. Control Cultural .................................................................................. 17
2.2.4.3. Control Biológico ................................................................................ 18
2.2.5. Inducción de resistencia sistémica adquirida o Inducida en plantas 20
ix
2.2.6. Antecedentes en otros patosistemas 24
2.2.7. Antecedentes de inducción de resistencia en banano 25
CAPÍTULO III .................................................................................................... 27
III. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN ................................................... 28
3.1. Ubicación 28
3.1.1. Ubicación política 28
3.2. Diseño de la investigación 28
3.2.1. Tipo de investigación 28
3.3. Descripción de la metodología para experimentos en Plátano
(AAB) y Banano (AAA) 28
3.3.1. Dimensiones de los lotes experimentales. 29
3.3.2. Descripción de los tratamientos para Plátano y Banano 29
3.4. Cronograma de aplicaciones de tratamientos en Plátano y banano 30
3.5. Diseño experimental 31
3.6. Variables registradas 33
3.6.1. Índice y Promedio Ponderado de infección de Sigatoka Negra a la
floración y cosecha (%) (IIFC %). 33
3.6.2. Número de hojas funcionales a la floración y cosecha 33
3.6.3. Días a la floración y cosecha 33
3.6.4. Área foliar funcional a la floración y cosecha (m2) 33
3.6.5. Peso del racimo (kg) 34
3.6.6. Número de manos por racimo 34
3.6.7. Número de frutos por racimo 34
3.6.8. Diámetro del fruto 34
3.6.9. Altura de planta (m) 34
3.6.10. Perímetro del pseudotallo (cm) 35
3.6.11. Ratio. 35
3.6.12. Rendimiento (R) 35
3.7. Manejo Agronómico y sanitario de los experimentos 35
3.7.1. Deshije 35
3.7.2. Deshoje y cirugía fitosanitaria 35
3.7.3. Deschante 36
3.7.4. Fertilización 36
x
3.7.5. Control de Malezas 36
3.7.6. Riego 36
3.7.7. Labores de protección de la fruta 36
3.7.8. Deschive 37
3.7.9. Cosecha 37
3.7.10. Descripción de los productos Inductores de resistencia utilizados
en la investigación 38
3.7.10.1.Sa.bio SL 38
3.7.10.2.Rezist 38
3.7.10.3.Induktor 38
3.7.10.4.Inmuneguard 39
3.7.10.5.Fitoalexin 40
3.7.10.6.BSK 100 40
3.7.10.7.Concat G3 41
3.7.10.8.Plandak 41
CAPÍTULO IV .................................................................................................... 43
IV. RESULTADOS Y DISCUSIÓN ................................................................... 44
4.1.1. Índice de infección (%) de Sigatoka negra a floración y cosecha en
el cultivo de Banano 45
4.1.2. Área foliar funcional en banano (m2) 56
4.1.3. Número de hojas funcionales en el cultivo de banano 61
4.1.4. Días a floración y cosecha en el cultivo de banano 63
4.1.5. Perímetro del pseudotallo y altura de planta en el cultivo de banano 64
4.1.6. Peso del racimo, número de manos, número de frutos y grado del
fruto de banano. 64
4.1.7. Número de cajas por hectárea y racimos por caja en el cultivo de
banano 69
4.2. Los resultados y la discusión de los aspectos relacionados a la
aplicación de los productos inductores de resistencia a Sigatoka
negra por vía foliar e inyección al pseudotallo en el cultivo de
plátano se indican a continuación. 71
4.2.1. Índice de infección (%) de Sigatoka negra a la floración y cosecha
en el cultivo de plátano 72
4.2.2. Área foliar funcional en plátano (m2) 78
4.2.3. Número de hojas funcionales en plátano 80
xi
4.2.4. Días a floración y cosecha en el cultivo de plátano 83
4.2.5. Perímetro del pseudotallo y altura de planta en el cultivo de plátano 85
4.2.6. Peso del racimo, número de manos, número de frutos y grado de la
fruta de plátano 85
4.2.7. Número de cajas por hectárea y racimos por caja en el cultivo de
plátano 88
4.3. Evaluación semanal de Sigatoka negra en banano cv. Williams y
plátano cv. Barraganete 89
4.4. Análisis de regresión 92
4.4.1. Análisis de regresión entre las variables índice de infección de
Sigatoka negra a la etapa de floración y cajas/hectárea en el cultivo de
banano 92
4.4.2. Análisis de regresión entre las variables área foliar funcional a
floración y cajas/hectárea en el cultivo de banano 94
4.4.3. Análisis de regresión entre las variables hojas funcionales a
floración y cajas por hectárea en el cultivo de banano 95
4.4.4. Análisis de regresión entre las variables índice de infección de
Sigatoka negra a la floración y cajas por hectárea el cultivo de plátano. 97
4.4.5. Análisis de regresión entre las variables área foliar funcional a
floración y cajas por hectárea en el cultivo de plátano 98
4.4.6. Análisis de regresión entre las variables hojas funcionales a
floración y cajas por hectárea en el cultivo de plátano 100
CAPÍTULO V................................................................................................... 102
V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES .............................................. 103
5.1. Conclusiones 103
5.2. Recomendaciones 103
CAPÍTULO VI .................................................................................................. 104
VI. LITERATURA CITADA ............................................................................. 105
ANEXOS ......................................................................................................... 120
xii
INDICE DE FIGURAS
Figura No Página
1. Ciclo de vida de M. fijiensis (El Hadrami, 2000) 13
2. Etapas de desarrollo del hongo Mycosphaerella fijiensis en hojas de
plantas de banano. Tumbaco (2011). 15
3. Interacción de los Métodos de aplicación con los productos Inductores
de Resistencia, en relación al índice de Infección en el cultivo de
banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 47
4. Promedios de Infección de Sigatoka negra en el cultivo de banano en
función de los productos Inductores de Resistencia. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 48
5. Efecto de productos Inductores de Resistencia (Factor B) sobre la
Severidad y Control de Sigatoka negra a la cosecha en el cultivo de
banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 49
6. Relación entre el área foliar a la floración y los productos Inductores de
Resistencia a Sigatoka negra en el cultivo de banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 58
7. Interacción de los Métodos de aplicación con los productos Inductores
de Resistencia, en relación al área foliar funcional a la floración en el
cultivo de banano, de acuerdo a la escala de Stover modificada por
Gauhl. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 59
8. Relación entre el área foliar a la etapa de cosecha con los productos
Inductores de Resistencia a Sigatoka negra en el cultivo de banano.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 61
9. Relación entre las hojas funcionales a la etapa de la cosecha frente a
los productos Inductores de Resistencia a sigatoka negra en el cultivo
de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 62
10. Interacción de los factores Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia, en relación al número de manos por racimo, en el cultivo
de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 65
11. Interacción de los factores Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia en relación del número de frutos por racimo, en el cultivo
de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013 67
12. Relación entre el peso neto del racimo (kg) de banano y los productos
Inductores de Resistencia a Sigatoka negra. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013. 68
xiii
13. Promedios de cajas por hectárea en relación de los productos
inductores de resistencia, en el cultivo de banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013 70
14. Relación entre la variable Índice de Infección de Sigatoka negra a la
etapa de cosecha y los productos inductores de resistencia, en el
cultivo de Plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 73
15. Porcentaje de infección y control de la Sigatoka negra en relación a los
productos Inductores de Resistencia aplicados al follaje, en el cultivo de
plátano a la etapa de cosecha. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los
Ríos, 2013. 74
16. Interacción de los factores Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia, en relación a la variable Índice de Infección de Sigatoka
negra a la cosecha en el cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013. 77
17. Interacción de los factores Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia, en relación a la variable área foliar funcional a la etapa de
cosecha, en cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los
Ríos, 2013. 79
18. Interacción Métodos de aplicación por Inductores de Resistencia, en
relación a la variable hojas funcionales a la etapa de cosecha, en el
cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 81
19. Interacción Métodos de aplicación por Inductores de Resistencia, en
relación a los días a floración, en el cultivo de plátano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013 84
20. Interacción de los Métodos de aplicación por Inductores de Resistencia
en relación al número de frutos por racimo, en el cultivo de plátano.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 86
21. Promedios de pesos/racimo de plátano en kilogramos, en relación a los
productos Inductores de Resistencia. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013. 87
22. Promedios del número cajas por hectárea del cultivo de plátano, en
relación a los productos Inductores de Resistencia. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013 88
23. Comportamiento semanal de la Sigatoka negra en banano con la
aplicación foliar de Inductores de Resistencia expresado en promedio
ponderado de infección (Musa AAA). 90
24. Comportamiento semanal de la Sigatoka negra en plátano con la
aplicación foliar de Inductores de Resistencia expresado en Promedio
ponderado de infección, (Musa AAB). 90
xiv
25. Comportamiento de la Humedad y Temperatura desde la semana 34 a
52 del año 2012 y desde la semana 1 hasta la 8 del año 2013. 91
26. Relación entre el Índice de infección a la floración y la producción
(cajas/ha) en el cultivo de Banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo,
Los Ríos, 2013. 93
27. Relación entre el área foliar funcional a la floración y la producción
(cajas/ha) en el cultivo de Banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo,
Los Ríos, 2013. 95
28. Relación entre el número de hojas funcionales a la floración y la
producción (cajas/ha) en el cultivo de Banano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013. 96
29. Relación entre el índice de infección de Sigatoka negra a la floración y
la producción (cajas/ha) en el cultivo de Plátano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 98
30. Relación entre el área foliar funcional a la floración y la producción
(cajas/ha) en el cultivo de Plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo,
Los Ríos, 2013. 99
31. Relación entre el hojas funcionales a la floración y la producción
(cajas/ha) en el cultivo de Plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo,
Los Ríos, 2013. 101
xv
INDICE DE CUADROS
Cuadro No Página
1 Descripción de las aplicaciones de los tratamientos por aspersión
e inyección en Plátano y Banano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013 29
2 Cronograma de aplicaciones de tratamientos inductores de
resistencia en Plátano y Banano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013 30
3 Esquema del análisis de varianza utilizado en la presente
investigación 31
4 Arreglo espacial de las parcelas experimentales de los cultivos de
plátano y banano 31
5 Cuadrados medios de las variables en estudio en el cultivo de
banano cv. Williams, en relación a los métodos de aplicación
(factor A), los productos inductores de resistencia (factor B) y a la
interacción AxB 42
6 Separación de medias en relación a la interacción de los factores
métodos de aplicación y los productos inductores de resistencia
en la variable índice de infección de Sigatoka negra a la etapa de
floración en el cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013 43
7 Separación de medias de Índice de la Sigatoka negra en relación
a los productos inductores de resistencia (factor B), en cultivo de
banano en la etapa de cosecha. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013 46
8 Separación de medias del factor A (métodos de aplicación), factor
B (Inductores de resistencia) y de la interacción de métodos de
aplicación por inductores de resistencia, de la variable área foliar
funcional a la etapa de cosecha en el cultivo de banano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013 56
9 Separación de medias del factor B, inductores de resistencia, en
cultivo de banano en la etapa de cosecha para la variable área
foliar funcional. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013 58
10 Separación de medias del factor A (métodos de aplicación), factor
B (Inductores de resistencia) y de la interacción de métodos de
aplicación por inductores de resistencia, de la variable número de
manos por racimo en el cultivo de banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013 63
xvi
11 Separación de medias del factor A (métodos de aplicación), factor
B (Inductores de resistencia) y de la interacción de métodos de
aplicación por inductores de resistencia, en relación al número de
frutos por racimo en el cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013 65
12 Cuadrados medios y significancia de las variables en estudio en
el cultivo de plátano cv. Barraganete, en relación a los métodos
de aplicación (factor A), los productos inductores de resistencia
(factor B) y a la interacción AxB 69
13 Separación de medias de los métodos de aplicación, inductores
de resistencia y de la interacción de estos factores, en relación al
índice de infección de Sigatoka negra a la etapa de floración en
el cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013 71
14 Separación de medias de los métodos de aplicación, inductores
de resistencia y de la interacción de estos factores, en relación al
área foliar funcional a la etapa de cosecha, en el cultivo de
plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013 79
15 Separación de medias de los métodos de aplicación y de la
interacción del factor métodos de aplicación con los inductores de
resistencia en relación al número de hojas funcionales en la
etapa de cosecha, en el cultivo de plátano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013 81
16 Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre la
variable índice de infección y cajas por hectárea 91
17 Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre la
variable área foliar a la floración y cajas por hectárea 92
18 Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre la
variable hojas funcionales a la floración y cajas por hectárea 94
19 Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre la
variable índice de infección y cajas por hectárea 95
20 Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre la
variable área foliar a la floración y cajas por hectárea 97
21 Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre la
variable hojas funcionales a la floración y cajas por hectárea 98
xvii
ÍNDICE DE ANEXOS
Anexo No
Página
1.
Resultados del análisis de suelo realizado a los lotes
experimentales de plátano y banano respectivamente.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 120
2. Croquis de campo del experimento de Banano cv
Williams. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 201 121
3. Croquis de campo del experimento de plátano cv
Barraganete. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013. 122
4. Escala de Stover modificada por Gauhl. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 123
5. Hoja de registro de datos semanales de Sigatoka negra.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 124
6. Cronograma de aplicación de fertilizantes a ensayos
experimentales de plátano y banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 125
7. Análisis de varianza realizado a la variable índice de
infección de Sigatoka negra a la etapa de floración y
cosecha, realizado al cultivo de banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 126
8. Análisis de varianza realizado a la variable área foliar
funcional a la etapa de floración y cosecha, realizado al
cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los
Ríos, 2013. 126
9. Análisis de varianza realizado a la variable hojas
funcionales a la etapa de floración y cosecha, realizado al
cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los
Ríos, 2013. 127
10. Análisis de varianza realizado a las variables días a la
floración y cosecha, realizado al cultivo de banano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 127
11. Análisis de varianza realizado a las variables perímetro
del pseudotallo y altura de planta, realizado al cultivo de
banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013. 128
12. Análisis de varianza realizado a las variables peso del
racimo, número de manos, número de frutos por racimo y
grado de la fruta, realizado al cultivo de banano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 128
xviii
13. Análisis de varianza realizado a las variables racimos por
cajas y cajas por hectárea, realizado al cultivo de banano.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 129
14. Análisis de varianza realizado a la variable índice de
infección de Sigatoka negra a la etapa de floración y
cosecha, realizado al cultivo de plátano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 129
15. Análisis de varianza realizado a la variable área foliar
funcional a la etapa de floración y cosecha, realizado al
cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los
Ríos, 2013. 130
16. Análisis de varianza realizado a la variable hojas
funcionales a la etapa de floración y cosecha, realizado al
cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los
Ríos, 2013. 130
17. Análisis de varianza realizado a las variables días a la
floración y cosecha, realizado al cultivo de plátano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 131
18. Análisis de varianza realizado a las variables perímetro
del pseudotallo y altura de planta, realizado al cultivo de
plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013. 131
19. Análisis de varianza realizado a las variables peso del
racimo, número de manos, número de frutos por racimo y
grado de la fruta, realizado al cultivo de plátano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 132
20. Análisis de varianza realizado a las variables racimos por
cajas y cajas por hectárea, realizado al cultivo de plátano.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013. 133
xix
RESUMEN
El problema fitosanitario más importante que afecta a los cultivos de banano y
plátano en el país, es sin duda la Sigatoka negra (Mycosphaerella fijiensis
Morelet); pues, desde su ingreso al país en 1987, ha causado graves pérdidas
y año tras año, los costos de control se tornan más caros y difíciles debido a la
disminución de la sensibilidad del patógeno a los fungicidas utilizados para su
control. En la actualidad la tendencia es reducir el uso de agroquímicos
mediante la adopción de tecnologías amigables con el ambiente. Por esta
razón, se planteó la presente investigación orientada a la búsqueda de
productos que contengan moléculas inductoras de resistencia en las plantas.
Estos compuestos sintéticos se están utilizando en muchos cultivos con
excelentes resultados, lográndose reducir, aunque no sustituir, el uso de
plaguicidas y por ende disminuir la contaminación ambiental. El presente
estudio se realizó en la Estación Experimental Tropical Pichilingue del INIAP,
ubicada en el km 5 de la vía Quevedo- El Empalme, provincia de Los Ríos. En
una zona ecológica, Bosque húmedo tropical. El objetivo general consistió en
determinar el efecto de productos con propiedades inductoras de los
mecanismos de resistencia de las plantas, para su integración a programas de
manejo integrado de la Sigatoka negra en los cultivos de banano y plátano. Los
objetivos específicos fueron: 1) determinar el efecto de ocho productos con
propiedades inductoras de resistencia sobre la incidencia y severidad de la
Sigatoka negra en banano y plátano y (2) evaluar dos métodos de aplicación
de estos productos en banano y plátano. Los productos se aplicaron por vía
foliar y por inyección al pseudotallo, iniciándose a partir de los 5 meses de
edad hasta la cosecha de la primera generación. Las variables evaluadas
fueron: Índice de Infección (%IE), Promedio Ponderado semanal de Infección
(PPI) de Sigatoka negra, a floración y a cosecha, número de días a floración y
cosecha, hojas funcionales y área foliar funcional a floración y cosecha,
diámetro y altura del pseudotallo, peso neto del racimo, número de manos y
frutos por racimo, grado del fruto, y número de cajas por hectárea. Se utilizó un
diseño de parcelas divididas, con tres repeticiones. La separación de las
medias y significación estadística se la realizó con la prueba de rangos
xx
múltiples de Tukey al 5% de probabilidad. Los resultados del experimento,
indican que los productos inductores de resistencia mostraron efectos sobre el
Índice de infección, hojas funcionales y área foliar funcional, donde
sobresalieron los Plandak, Rezist, Inmuneguard y Fitoalexin. El método de
aplicación por la vía foliar resulto ser más adecuado para la aplicación de los
productos inductores de resistencia a Sigatoka negra. En el peso del racimo no
se observaron efectos significativos de los tratamientos en estudio; sin
embargo, los productos Plandak, en el caso del plátano y Sa. Bio SL para el
caso de banano, mostraron una ligera tendencia de mayor efecto en
comparación de los demás productos inductores de resistencia.
xxi
ABSTRACT
The most important phytosanitary problem affecting banana and plantain in this
country is undoubtedly Black Sigatoka, since its first appearance in 1987 it has
caused serious losses, and which costs more to control year after year due to
loss at sensitivity of the fungus to chemicals used to control it. In actuality the
strong tendency to reduce the use of agrochemicals through deployment of
environmentally friendly technologies. For this reason the present investigation
was undertaken, oriented toward a search for molecular inducers of resistance
in the plant, synthetic compounds used in others crops (than banana and
plantain) with excellent results, with which there has been success reducing-but
not eliminating-use of pesticides, thereby reducing environmental
contamination. The present study was carried out in the Pichilingue
Experimental Tropical Research Station of INIAP, located at kilometer 5 on the
Quevedo- El Empalme highway. The general objective was to determinate the
effect of products with inductive properties for resistance mechanisms in plants,
for possible integration into IPM programs for black Sigatoka in banana and
plantain. Specific objectives were: 1) determinate the effects of eight products
with inductive properties for resistance on the incidence and severity of black
Sigatoka on banana and plantain, and 2) evaluate two methods of application of
these products in banana and plantain. The treatments were applied as foliar
and/or injection applications to plants starting at five months of age and
continuing through harvest of the first generations or R0. Variables evaluated
were: weekly infection index (%IE) and weighted mean infection (PPI), of black
sigatoka; days to flowering and harvest; number of functional leaves, and
functional area at flowering and harvest, diameter and height of main stalk, net
weight at racemes, number or hands and fruits, grade of fruit; and number of
racemes and boxes of fruit per hectare. A split plot design with there
replications was used, separation of means was tested with tukey´s test the
5%probability level. Products which showed the best sanitary and productive
results were: Plandak, Inmuneguard, Sa.Bio.SL, Concat G3 y Rezist: all as
foliage applications for both banana and plantain.
xxii
We concluded that the products mentioned apparently release favorable
physiological reactions in the plants that lead to a larger functional foliage area
per leaf, a greater number of functional leaves; both leading to larger and higher
quality yields. This preliminary results will serve as the basis for a second phase
a research which will incorporate these and other new products in a
comparative study with conventional chemical treatments to determinate if
commercial use of these alternative products is feasible.
CAPÍTULO I
I. MARCO CONTEXTUAL DE LA INVESTIGACIÓN
1.1. Introducción
En Ecuador hasta el año 2011, se reportaron 207193,36 y 136323 hectáreas
sembradas de banano y plátano, respectivamente (INEC, 2013);
constituyéndose la actividad bananera y platanera en fuentes generadoras de
divisas, trabajo y alimentos. La industria bananera genera trabajo para un
millón de familias, lo que equivale a más 2,5 millones de personas. Esto
significa que alrededor del 18% de la población se beneficia en una u otra
forma de esta actividad. En el 2011, el sector bananero exportó 284’590.787
cajas (18,14 kilogramos, aproximadamente que equivalen a 7 millones 427 mil
Toneladas de fruta), lo que representó un ingreso aproximado para el país de
2,146 millones de dólares por concepto de divisas y de 260 millones por
concepto de impuestos al Estado. Esto lo convierte en el primer rubro de
exportación del sector privado del país y uno de los principales aportadores
para las arcas del Estado. El volumen de fruta exportada por el Ecuador
representa la tercera parte de la exportación mundial, cifra que representa el
32% del Comercio Mundial del Banano, el 2.5% del PIB total y el 23% de las
exportaciones privadas del país (AEBE, 2013).
El sector platanero por su parte, juega también un papel importante en la
socio-economía del país, pues se reportó en el 2011 una exportación de
217909 toneladas, equivalentes a 9474.304 cajas de 50 libras y al 36% de la
producción nacional. En consecuencia, se estima que al país ingresó
52´108,672 dólares para el sector platanero. Estas estadísticas indican que
alrededor del 64% de la producción nacional se destina para el autoconsumo,
siendo el Plátano uno de los más importantes rubros para la seguridad
alimentaria nacional. La productividad promedio del banano en el país es de
1700 cajas/año/ha, cifra que es menor en relación a la obtenida por los
principales competidores como: Colombia, Costa Rica, Filipinas y Guatemala,
los cuales alcanzan una productividad de 2200, 2500, 3000 y 3000
3
cajas/año/ha, respectivamente (AEBE, 2013). Por otra parte, la productividad
del plátano en el país también es relativamente baja, apenas de 5 t/ha, en
comparación con Colombia que es el principal productor y exportador en
América latina, cuya productividad sobrepasa las 20 t/ha (Belalcázar, 1991).
Se considera que la baja productividad registrada en el país es consecuencia
de muchos factores bióticos y abióticos, que en los últimos años se están
evidenciando con mayor severidad. Uno de estos problemas, quizás el más
importante que afecta al banano y plátano, es sin duda la Sigatoka negra
(Mycosphaerela fijiensis Morelet), pues desde su ingreso al país en 1987, ha
causado graves pérdidas, y año tras año los costos de manejo de la
enfermedad se tornan más caros y difíciles, debido a la disminución de la
sensibilidad del patógeno a los fungicidas utilizados para su control (Guzmán y
Vargas, 2000). La mayor presión de inóculo se debe más al inadecuado control
de la enfermedad en alrededor de 60.000 ha de banano y la presencia de
plataneras vecinas a bananeras que no realizan ningún tipo de manejo, lo cual
agrava aún más el problema. Las 60.000 ha de banano están en manos de
pequeños productores de bajos recursos económicos, quienes no tienen
asesoría técnica y por consiguiente solo realizan prácticas de control cuando
disponen de recursos económicos y usualmente las aplicaciones las realizan
con aspersoras motorizadas de espalda, sin obtener buena cobertura de los
tratamientos fungicidas .
Es por tal motivo que se ha intensificado la búsqueda de sistemas y productos
alternativos de control de esta enfermedad, con la finalidad de disminuir el uso
de agroquímicos y reducir los costos de manejo en los que se incurre para su
control, la cual ha traído consigo un sinnúmero de amenazas sobre el entorno
social, ambiental y económico que rodea este cultivo. Muchas de las
investigaciones que se realizan actualmente se han orientado en la búsqueda
de bioproductos de origen vegetal, animal o microbiano como formas de control
alternativo. También hay grandes expectativas en los inductores de resistencia;
debido a que en la naturaleza, las plantas se encuentran expuestas a muchos
microorganismos patogénicos, pero éstas tienen la capacidad de utilizar varias
4
estrategias de defensa, en función de la constitución genética que tienen tanto
el hospedero como el patógeno (Riveros et al., 2004). La tendencia es cada
vez mayor para reducir el uso de agroquímicos, mediante la utilización de
tecnologías amigables con el ambiente, razón por la cual los investigadores
están encaminando sus investigaciones a la búsqueda de moléculas inductoras
de resistencia hacia enfermedades importantes como la Sigatoka negra.
La inducción de Resistencia Sistémica Adquirida (SAR) o Resistencia
Sistémica Inducida (ISR) en las plantas, es un concepto antiguo pero que
recientemente se empieza a comprender su funcionamiento y en la actualidad
se desarrollan muchos estudios encaminados a manejar este conocimiento.
Las plantas a través de su proceso evolutivo han adquirido la capacidad de
auto defenderse de sus enemigos nocivos, mediante la biosíntesis de
compuestos preformados o inducidos. En las plantas existe un excelente
potencial de “metabolitos secundarios” (compuestos preformados) presentes en
concentraciones variables en todos los tejidos, cuya función prioritaria es la
defensa contra microbios nocivos, a diferencia de las fitoalexinas que se
sintetizan o inducen en respuesta a una invasión microbiana (Agrios 2005). La
resistencia es la capacidad que tiene una planta para retardar el desarrollo de
una enfermedad, siendo un concepto relativo ya que todas las plantas cuentan
con resistencia o de lo contrario éstas se habrían extinguido (Aráuz, 1998).
La resistencia está determinada genéticamente y puede ser innata, si no
requiere de una inducción previa al ataque del patógeno, o ser inducida por
métodos biológicos, químicos o físicos. La resistencia inducida es un fenómeno
cuyo estudio y aplicación son relativamente nuevos, pero las perspectivas de
su uso en la agricultura son grandes (Aráuz, 1998), ya que es más difícil que
los patógenos logren desarrollar resistencia a los métodos de control biológicos
(Gutiérrez, 1996). Además, la inducción de resistencia tiene la ventaja de tener
la promoción de crecimiento como fenómeno relacionado. Este crecimiento se
da como consecuencia de la eliminación de la actividad de microorganismos
deletéreos, es decir, aquellos organismos que afectan en forma negativa el
5
crecimiento de las plantas, pero no necesariamente parasitan el tejido vegetal,
por lo que se presenta una condición secundaria favorable relacionada con el
mayor vigor de la planta (Gutiérrez, 1996).
Con el conocimiento de las reacciones de defensa de las plantas y los
compuestos bioquímicos que intervienen en el proceso, se han sintetizado
compuestos bioquímicos análogos a los que utiliza la planta en sus reacciones
de defensa. Estos compuestos sintéticos inductores de resistencia, se están
utilizando en muchos cultivos, dando excelentes resultados; con los cuales se
ha logrado reducir aunque no sustituir, el uso de pesticidas y por ende reducir
la contaminación ambiental (Ordeñana, 2002). Dada la importancia de los
cultivos de Banano y Plátano en Ecuador y América Latina, y como respuesta
a la necesidad existente de buscar nuevas herramientas tecnológicas que
contribuyan al manejo de Sigatoka negra, la presente investigación tuvo como
objetivo evaluar el efecto de diferentes productos considerados con
propiedades inductoras de resistencia para el manejo de la enfermedad en los
cultivos de Banano y Plátano.
1.2. Justificación
El uso de productos que contienen inductores bioquímicos de resistencia tales
como ácido salicílico, monosilísico, shiquímico, Jasmónico, etc., ha sido una
temática muy estudiada en los últimos años para inducir Resistencia Sistémica
Adquirida (SAR) o Resistencia Sistémica Inducida (ISR) en las plantas
afectadas por organismos patógenos. La resistencia natural de los vegetales
a organismos patógenos, es básicamente el efecto combinado de barreras
preformadas y mecanismos inducibles en las plantas. La utilización
indiscriminada y contaminante de fungicidas sintéticos utilizados para el control
de Sigatoka negra, así como la pérdida de sensibilidad de su agente causal
Mycosphaerella fijiensis hacia las principales moléculas utilizadas para su
control, amerita un esfuerzo por buscar factores de resistencia inducida que
contribuyan a una resistencia fisiológica adquirida de las plantas hacia ésta y
otras enfermedades.
6
Las sustancias inductoras de resistencia son moléculas señalizadoras que se
sintetizan naturalmente en el metabolismo secundario de las plantas, cuando
éstas activan sus mecanismos de defensa. Sin embargo, bajo ciertas
circunstancias los vegetales son incapaces de activar ese mecanismo. Por
estas razones, las últimas investigaciones orientadas a fortalecer el sistema
defensivo de las plantas, se han encaminado a la aplicación exógena de
inductores sintéticos disponibles en el mercado, dando resultados
satisfactorios en muchos cultivos. Por las razones y problemáticas ya descritas,
se hizo necesario llevar a cabo varias actividades y experimentos a nivel de
campo, para poder cumplir con los objetivos planteados en el presente
proyecto de investigación.
1.3. Objetivos
1.3.1. Objetivo General
Establecer el efecto de productos inductores de resistencia con
aplicación foliar e inyectado al pseudotallo a fin de controlar la Sigatoka
negra en los cultivos de banano y plátano.
1.3.2. Objetivos Específicos
Determinar el efecto de 8 productos con propiedades inductoras de
resistencia sobre la incidencia y severidad de la Sigatoka negra en
banano y plátano.
Especificar las ventajas de dos métodos de aplicación de los productos
en banano y plátano
1.4. Hipótesis de investigación
Hay productos que poseen propiedades inductoras de resistencia a la
Sigatoka negra en banano y plátano.
Los métodos de aplicación de los productos inductores de resistencia a
Sigatoka negra en banano y plátano tienen efectos diferenciados.
7
CAPÍTULO II
8
II. MARCO TEÓRICO
2.1. Aspectos generales del cultivo de Musáceas
Los bananos y plátanos (Musa spp.) son plantas herbáceas, poliploides y
perennes ampliamente adaptadas a regiones tropicales y subtropicales. En
este tipo de plantas se distinguen tres piezas importantes: el cormo con
hijuelos y el sistema radical, el pseudotallo con el sistema foliar y el racimo o
inflorescencia. Dos especies diploides de 22 cromosomas cada una, M.
acuminata Colla (genoma A) y M. balbisiana Colla (genoma B), son los
ancestros comunes de todas las variedades triploides y tetraploides conocidas
(Simmonds y Shepherd, 1955; Robinson y Saúco, 2010). El tamaño del
genoma de Musa fue determinado como 550 Mbp en M. balbisiana y 600 Mpb
en M. acuminata (Lisak et al., 1999). Este es más grande que los genomas de
algunas especies como arroz o Arabidopsis thaliana, pero más pequeño que
algunos cereales como la cebada o el centeno. Los 11 cromosomas que
conforman el conjunto haploide son relativamente pequeños y todos tienen un
tamaño similar con 50 Mpb de DNA (Osuji et al.,1998).
La especie Banano de Musa acuminata es una de las más importantes
cultivadas más importante en el mundo en términos de producción y consumo.
Este cultivo se cosecha en los trópicos de muchos países en desarrollo, en
donde proporciona un alimento básico para gran parte de la población. Se
considera un alimento de alto nivel energético, rico en minerales y vitaminas,
con un periodo de vida media (Manrique, 2007; Robinson y Saúco, 2010).
2.2. La Sigatoka negra
La Sigatoka negra es causada por el hongo Mycosphaerella fijiensis Morelet
(Pseudocercospora fijiensis (Morelet) Deighton, anamorfo. También se conoce
como mancha negra de la hoja y es considerada la enfermedad foliar más
destructiva y costosa de los plátanos y bananos a nivel mundial (Carlier et
al.,2000, Pasberg-Gauhl et al.,2000). Es la enfermedad económicamente más
importante en Latinoamérica y el Caribe que afecta a los cultivares de Musa.
Actúa a nivel foliar causando la destrucción progresiva del follaje, acompañada
de una fuerte necrosis que afecta al proceso fotosintético, tanto por la acción
9
del patógeno como de las toxinas difundidas por el patógeno, haciendo que la
planta llegue a la floración con un reducido número de hojas funcionales,
perjudicando el eficiente llenado de frutos y acelerando el proceso de
maduración de la fruta, lo que genera grandes pérdidas en la fase de
comercialización (Mourichon et al., 2000; Barrios, 2006).
La severidad de la enfermedad se magnifica en un sistema agrícola como el de
las Musáceas, en el cual la propagación vegetativa (reproducción asexual) y el
cultivo en grandes extensiones de tierra de un clon genéticamente uniforme, lo
hace altamente vulnerable a ataques epidémicos de la enfermedad (Clay y
Kover, 1996). La enfermedad tiene la capacidad de reducir la producción en un
50% o más en fincas de pequeños productores, al no realizar las prácticas de
manejo adecuado. Su impacto en los países productores ha sido devastador en
los últimos 30 años; ocasionando importantes pérdidas en la producción. En
Ecuador hasta el 2002 se invertían más de 60 millones de dólares anuales en
fungicidas aplicándose alrededor de 25 a 29, 20 a 24 y 12 a 16 ciclos/ha/año,
en las provincias de Los Ríos, Guayas y El Oro, respectivamente (Martillo y
Solano, 2003).
En los últimos años el hongo causante de la enfermedad, ha desarrollado
resistencia a los fungicidas sistémicos reduciendo su efectividad en más del
50%. En la actualidad el problema es aún manejable para los grandes
productores dedicados a la exportación, pero no para los medianos
cultivadores, dado el alto costo que representa un control (Osorio, 2006;
Espinoza, 2007). Por otra parte, la naturaleza compleja de este patógeno, le
da un gran potencial de adaptación a nuevas condiciones climáticas, a nuevos
fungicidas y genotipos hospederos (Ploetz, 2000).
Las evaluaciones en campo bajo condiciones de infección, han sido durante
mucho tiempo el único método disponible para evaluar y seleccionar genotipos
de Musa resistentes a M. fijiensis (Chaerani, 2006) las mismas que deben
estar validadas por comparación de los genotipos de interés con cultivares de
referencia en pruebas multilocales (Mourichon, 1997; Carlier et al., 2003). Sin
embargo, Pérez et al., (2006), manifiestan la potencialidad del empleo de
fragmentos de hojas como una metodología para comparar la agresividad en
10
un solo ciclo infectivo de diferentes poblaciones de M. fijiensis bajo condiciones
controladas de inoculación así como para evaluar la reacción de resistencia
parcial de clones de Musa spp. al patógeno basándose en la velocidad de
evolución de las lesiones.
2.2.1. Clasificación taxonómica
El patógeno M. fijiensis tiene la siguiente clasificación (Agrios, 2002).
Subdivisión : Ascomicotina
Orden : Dothideales
Familia : Dothiadeaceae
Género : Mycosphaerella
Especie : fijiensis
2.2.2. Ecología y biología de la enfermedad
M. fijiensis presenta una gran capacidad patogénica y afecta numerosos
cultivares de diversos genomas (AA, AAB y ABB). La susceptibilidad del
subgrupo de plátano comercial AAB, respecto a otros cultivares ABB, trae
consecuencias serias en la producción de este cultivo y en casos extremos,
puede llegar hasta la pérdida completa de la cosecha (Mourichon y Fullerton,
1990).
La Sigatoka negra presenta una dinámica estacional, determinada por las
variaciones de la temperatura y la pluviometría a lo largo del año. La severidad
de la enfermedad está caracterizada por zonas con precipitaciones de más de
1400 mm/año y humedades relativas por encima del 80%. La germinación y el
crecimiento de las esporas (conidias y ascosporas) son óptimos cuando existe
una película de agua sobre la hoja, factor que también favorece la producción
de pseudotecios (peritecios) e incremento en descarga de ascosporas, y es
aun mayor cuando hay presencia de lluvias excesivas. Respecto a la lluvia,
11
esta tiene su mayor efecto en el proceso de liberación del inóculo, y provee las
condiciones de humedad favorables para el desarrollo de la infección (Osorio,
2006).
La temperatura óptima para la germinación de las esporas y crecimiento de
los tubos germinativos del patógeno en Banano es de 22 a 28ºC. En plátano, el
rango óptimo de germinación de las esporas varía entre 17 y 28ºC y la
temperatura ideal para el crecimiento de los tubos germinativos es de 25ºC.
Para que ocurra la germinación de la ascospora se requieren temperaturas
más altas que los conidios; siendo la temperatura óptima para el desarrollo
completo de la enfermedad de 26ºC. El viento y el agua son mecanismos
determinantes en la dispersión de la enfermedad, por tanto las variables agro
meteorológicas son muy importantes ya que proveen las condiciones ideales
para la germinación de ascosporas, conidios y en general, el desarrollo
extensivo de la enfermedad (Belalcázar et al., 1991.; Osorio, 2006).
M. Fijiensis es un hongo perfecto que se caracteriza por presentar dos formas
reproductivas claramente diferenciadas, su fase sexual (estado teleomorfo) y
asexual (estado anamorfo). Esto último le proporciona una amplia capacidad de
infección y mayor plasticidad genética, gracias a la recombinación. Los estados
anamórficos y teleomórficos están presentes en las hojas infectadas siendo la
producción de ascosporas producidas en el estadio sexual, determinantes en
el desarrollo de la epidemia ya que contribuye con la mayor cantidad de inóculo
(Mourichon y Zapater, 1990).
En su fase asexual el patógeno, se caracteriza por la presencia de 1 a 4
conidióforos simples de color café o verde oliva, de 15-65 micras de largo y 3 a
7 micras de ancho, con una o varias cicatrices en donde se hallaban prendidos
los conidios. Los conidióforos emergen de los estomas de las hojas, una vez
que los mismos han sido colonizados (Díaz, 2003).
El conidio es hialino o ligeramente coloreado, filiforme, ahusado, con una a diez
septas, pero comúnmente de cinco a siete, con un hilum basal engrosado y una
cicatriz muy evidente en el punto de inserción al conidióforo. Los conidios se
forman a partir de los conidióforos, ya sea uno por cada conidióforo o en
12
pequeños grupos compuestos por 4 a 8 conidios. Estos poseen una longitud de
30 a 120 micras y un diámetro de 2 a 4 micras (Stover y Simmonds, 1987;
Belalcázar et al., 1991).
Los pseudotecios (peritecios) se forman a partir de las cámaras estomáticas
colonizadas por M. fijiensis, presentan forma globular con un diámetro entre 47
a 85 micras, incrustados en el tejido de la hoja los que se pueden visualizar en
ambas superficies, aunque son más abundantes en el envés que en el haz. Las
paredes del pseudotecio son de color marrón oscuro y están formadas por tres
o cuatro capas de células con forma poligonal. Dentro del peritecio se forman
en promedio ocho ascas bitunicadas, las cuales portan ocho ascosporas,
elípticas, hialinas, biceladadas con una longitud de 14-20 micras y 4-6 micras
de ancho (Díaz, 2003).
Los espermagonios son los órganos sexuales masculinos del hongo, dentro de
los cuales se forman centenares de espermacias, las cuales maduran en
presencia de rocío o lluvia. Las espermacias se dirigen hacia los peritecios
jóvenes donde se unen a las estructuras primarias periteciales en un acto de
fertilización dando origen a las ascosporas del hongo (Fernández, 2006).
M. fijiensis germina especialmente sobre la superficie abaxial de las hojas,
penetrando con sus hifas los estomas e inician con ello un proceso rápido de
colonización del mesófilo foliar en los genotipos susceptibles (Meredith y
Laurence, 1970). Esta vía de entrada de M. fijiensis a las hojas ocurre aún en
los cultivares que muestran una alta resistencia a la enfermedad.
2.2.3. Etiología y ciclo de la enfermedad
Es un hongo holomórfico que se encuentra en la naturaleza bajo dos formas
diferentes: en estado sexual (teleomorfo) representado por Mycosphaerella
fijiensis Morelet. y en estado asexual (anamorfo) representado por
Pseudocercospora fijiensis (Morelet) Deigthon, constituyendo ambas, fases
diferentes de un mismo individuo.
13
El ciclo de vida de M. fijiensis (Figura 1) se inicia con la deposición en las hojas
de las ascosporas (esporas sexuales) o conidios (esporas asexuales) del
hongo, que se encuentran en el aire. Bajo condiciones favorables de humedad,
temperatura y en presencia de agua libre en la superficie de la hoja, el proceso
de germinación ocurre en una hora aproximadamente. La penetración al
hospedero está condicionada por el tiempo que dure la película de agua sobre
la hoja y la humedad relativa, pero normalmente ocurre en un lapso de dos a
tres días. El periodo de incubación, referido como el tiempo entre germinación
y aparición de la primera pizca o síntoma, dura en banano 17 días y en plátano
29 (Belalcázar et al., 1991). Posterior a la penetración del patógeno, la hifa del
hongo coloniza las células adyacentes en no menos de 7 días sin que existan
síntomas de la enfermedad o destrucción de las células (Marín et al., 2003). El
periodo de generación o sea hasta la aparición de conidióforos y conidios,
ocurre 28 días después de la infección en banano y 34 días en plátano
(Banalcázar et al., 1991). Al igual que en el período de incubación, el período
de generación se ve influenciado por las condiciones climáticas,
susceptibilidad del hospedero y la intensidad de la infección. Este período, se
encuentra en un rango de 25 días bajo condiciones de alta humedad y 70 días
en la temporada seca. Durante la época húmeda, se presenta una alta
descarga de ascosporas y
un rápido desarrollo de la
infección (Marín et al.,
2003). Las ascosporas
maduras del hongo se
pueden observar 49 días
después de la infección en
banano y 64 días después
en plátano. El ciclo
culmina con la liberación
de ascosporas o
conidios al aire para su
diseminación.
(Balalcázar
Figura 1. Ciclo de vida de M. fijiensis (El Hadrami, 2000)
14
et al., 1991).
2.2.4. Evolución de la enfermedad en la planta
Las esporas del patógeno depositadas en las hojas inician su proceso
germinativo, si las condiciones de humedad son buenas, emitiendo su tubo
germinativo que penetra luego por los estomas, para ramificarse y colonizar
varias células vecinas produciendo primero el síntoma característico
denominado “pizca”, y posteriormente las manchas y la necrosis generalizada
(Betancourt, 1998). Cuando las condiciones no son las adecuadas, la
estructura del hongo entra en un periodo de latencia hasta obtener condiciones
favorables (Osorio, 2006). Con el desarrollo de la lesión (Figura 2), las
cámaras estomáticas colonizadas por el hongo, son rápidamente utilizadas
para la formación de pseudotecios (peritecios) del hongo. Los peritecios
aparecen cuando el tejido se necrosa y adquiere una coloración café claro a
gris (Belalcázar et al., 1991).
Foúre (1985), clasificó los síntomas observados en las hojas de plantas
infectadas en seis diferentes estadios, tal como se describen a continuación:
Estado 1: Corresponde a una pequeña decoloración aproximadamente 1 mm
de largo, clorótica o amarilla en la fase inicial y visible únicamente en el envés
de la hoja. Para observarla, debe exponerse el envés de la hoja a la luz, ya
que al trasluz no puede determinarse.
Estado 2: La decoloración se convierte en una estría de 2-3 mm de largo,
pudiendo ésta ser observada tanto en el envés como en el haz de la hoja. A
esta fase se le denomina comúnmente “pizca”.
Estado 3: La estría aumenta sus dimensiones haciéndose más larga y más
ancha. Es a partir de esta fase cuando aparecen los conidióforos que dan lugar
a la producción de conidios.
Estado 4: Se presenta como una mancha oval que adquiere una coloración
marrón o pardo oscuro en el envés y negra en el haz de la hoja.
15
Estado 5: Se caracteriza por la presencia de una mancha totalmente negra
con tendencia elíptica y rodeada por un halo amarillo cuyo centro empieza a
deprimirse.
Estado 6: El centro de la mancha se seca y llega a ser blanco-grisáceo, en el
que pueden apreciarse claramente la presencia de pseudotecios (peritecios).
Figura 2. Etapas de desarrollo del hongo Mycosphaerella fijiensis en hojas de
plantas de banano. Tumbaco (2011).
La diseminación de la enfermedad se lleva a cabo en dos fases: la primera a
través de la liberación propiamente de conidios o ascosporas y la otra consiste
en el transporte de esos inóculos. Los conidios cuando están maduros son
liberados con la ayuda del golpe del agua sobre las lesiones de la hoja. En el
caso de las ascosporas, el asca permanece en el peritecio una vez fertilizado,
cuando éste se humedece y las ascosporas están maduras son expulsadas y
diseminadas por el viento. Los conidios son transportados principalmente por
el agua, tratándose de un traslado vertical, responsable de las infecciones de
las plantas vecinas o de hijuelos y también de las reinfecciones. Las
ascosporas en cambio son transportadas por las corrientes de aire, tratándose
de un movimiento lateral y ascendente y que eventualmente podría ser
responsable de la diseminación a largas distancias (Betancourt, 1998).
16
2.2.4. Manejo de la enfermedad
Para el control de la enfermedad se utilizan algunas estrategias que buscan
reducir el nivel de inóculo y su impacto en el rendimiento y calidad del racimo.
Diferentes metodologías se aplican de forma integrada con la finalidad de
lograr un equilibrio entre la rentabilidad, la protección del ambiente y la salud
del ser humano.
Desde el punto de vista operativo, el manejo de la enfermedad posee dos
dimensiones diferentes, la prevención de los problemas y la reacción ante los
problemas que se van presentando (Aráuz, 1998).
Sin embargo, en el trópico húmedo las condiciones climáticas de alta
temperatura y humedad relativa, favorecen la severidad de la enfermedad y
dificultan su control. Por lo tanto, en los trópicos húmedos hay mayores
factores predisponentes al desarrollo de esta enfermedad que en climas como
trópicos secos o templados. Temperaturas entre 24 °C y 32 °C y humedad
relativa alta, favorecen la liberación de las ascosporas, la germinación,
penetración en las hojas y la colonización interna de los tejidos (Romero,
1998).
2.2.4.1. Combate Químico
En banano el control químico, es el método comúnmente utilizado dentro de la
estrategia de manejo de la Sigatoka negra. Sin embargo, debido al desarrollo
de altos niveles de resistencia del patógeno a la mayoría de los fungicidas
utilizados convencionalmente, los altos costos que esto implica, e innumerables
problemas de contaminación y efectos nocivos para la salud humana y animal,
ha surgido la necesidad de encontrar un mecanismo de control que no
ocasione pérdidas económicas ni daños ambientales (Díaz, 2003).
Los productos utilizados han logrado de cierta manera la disminución del
ataque masivo en la producción bananera, pero no logran detener por completo
el avance del hongo, debido posiblemente a la baja resistencia de los clones
del subgrupo Cavendish, la virulencia del patógeno y la emisión foliar semanal
de las plantas que impiden la protección total del área foliar.
17
En un inicio, el control se basó en la aplicación de Caldo Bordelés, el cual tiene
un efecto fungicida por tener cobre como ingrediente activo, y aceite mineral
teniendo un efecto fungistático (Stover, 1989). La mayor producción de
conidias ocurre en el segundo estado de estría con mayor habilidad
esporulativa y facilidad de diseminación por causa del viento y el agua; por tal
razón, las conidias son el principal objetivo al cual se orientan las medidas de
manejo, para lo cual la práctica más utilizada ha sido la aplicación de productos
químicos con base en fungicidas protectantes como Mancozeb y Clorotalonil, y
sistémicos como Propiconazole y Benzimidazole (Bustamante y Patiño, 2003).
Como métodos predictivos para realizar alguna aplicación se usa como base
sistemas de preaviso biológicos y fisiológicos (Romero, 1996). Algunos utilizan
registros climáticos, los que permiten obtener información con fines de
pronóstico y control, mientras otros como la “Regresión paso a paso” el cual
predice el periodo de latencia de la Sigatoka utilizando datos de infección
obtenidos en diferentes localidades (Hernández, et al., 2005).
El manejo basado sólo en el uso de productos químicos ha incrementado en el
patógeno la presión de selección, lo que crea poblaciones resistentes a la
aplicación indiscriminada de fungicidas, además del impacto de los pesticidas
sintéticos sobre los humanos y el ambiente (Vergara, 1994 y Villa, 1999).
Esta situación conduce a los investigadores a retomar los antiguos métodos de
manejo de enfermedades como la utilización de extractos vegetales, el control
biológico dentro del marco de manejo integrado de plagas, mediante el empleo
de substratos, antagonistas, enmiendas orgánicas y el uso de moléculas
inductoras de resistencia; y ahora último el uso de la diversidad genética intra
e inter específica en arreglos espaciales, como estrategia para reducir el
impacto de epidemias, lo que a futuro se espera permita una producción
agrícola más sostenible y menos contaminante (Guzmán, 2002).
2.2.4.2. Control Cultural
El control cultural es una de las principales estrategias para el manejo de la
enfermedad ya que tiene como objetivo fundamental crear condiciones
microclimáticas que no favorezcan al desarrollo del patogeno. La remoción de
18
las hojas viejas, la poda sanitaria, cirugía y la aplicación de urea para acelerar
la descomposición del tejido vegetal en el suelo, se han utilizado como
estrategias para reducir la densidad del inóculo. Adicionalmente, la
implementación de un sistema eficiente de drenaje y un programa de
fertilización balanceada de las plantas ha permitido contribuir a un manejo
eficiente de la enfermedad (Belalcázar, 2000).
Otras prácticas agronómicas se integran también al manejo cultural de la
enfermedad y como el control de la población de plantas por unidad de
superficie a través del desoje. El deshoje es una práctica que se realiza con la
finalidad de reducir la cantidad de inóculo a través de la eliminación de las
hojas o partes de ellas, que tienen tejido quemado (cirugía), procurando colocar
las hojas con el envés hacia el suelo para que no liberen las ascosporas en el
aire (Castellanos, 1999 y Orozco, et al., 2002)
2.2.4.3. Control Biológico
Agrios (1996) menciona que el control biológico de enfermedades consiste en
el uso de microorganismos o los productos de su metabolismo, para destruir
total o parcialmente las poblaciones de un patógeno o para proteger
directamente a las plantas de los patógenos en el sitio de infección antes o
después de que ocurra la infección. Por su parte Krishna, et al (2006) indican
que es la aplicación de organismos vivos antagonistas al patógeno o que por
competencia reducen el inóculo o la actividad del mismo en su forma activa o
latente, ya sea esto en forma natural o a través de manipulación del ambiente.
El control biológico para esta enfermedad no ha sido exitoso porque está
relacionada con características del filoplano, la cual se puede considerar un
ambiente hostil para los microorganismos antagonistas, debido a que su
superficie está expuesta a fuertes cambios de temperatura y humedad en
periodos cortos de tiempo (ambiente inestable con altas condiciones de estrés)
y a su baja y heterogénea disponibilidad de nutrientes como carbohidratos y
proteínas (Blakeman, 1982; Ceballos, 2012). Por la particularidad de la
naturaleza policíclica de la enfermedad, la agresividad del patógeno de la
19
Sigatoka Negra, la alta susceptibilidad de los clones utilizados en las
plantaciones, la presencia de plantas en todos los estados de desarrollo en
todo momento y la producción continúa de tejido susceptible a infección el
control biológico representa un gran reto (Marín et al., 2003).
Los microorganismos antagonistas pueden tener la capacidad de producir
sustancias antibióticas o enzimas líticas que actúen sobre las esporas o tubos
germinativos del hongo (Andrews, 1992). Un ejemplo claro sería la utilización
de microorganismos quitinolíticos o gluconolíticos que han demostrado ser de
gran utilidad puesto que la pared celular de dichos hongos como M fijiensis
está constituida principalmente por microfibrillas de quitina y glucanos sensibles
al ataque de enzimas especialmente a nivel de la hifa (Salazar, et al., 2006).
En investigaciones realizadas con la aplicación de microorganismos
antagónicos como Serratia marcescens, Bacillus cereus y Serratia
entomophyla, no se encontraron diferencias significativas. Sin embargo, se
conoce que estos organismos tienen la habilidad de producir quitinasas, las
cuales actúan en las paredes del hongo. La aplicación de estos organismos
junto con un sustrato de quitina genera una probabilidad del aumento en la
población de otros microorganismos quitinolíticos en el filoplano; donde
conjuntamente afectan al patógeno (González, et al., 1996).
Otro punto importante es que la quitina aplicada a la superficie de la hoja sirve
como un sustrato alimenticio para las poblaciones de microorganismos
quitinolíticos, aumentando de esta manera el número poblacional ayudando de
cierta forma a la degradación de las paredes del hongo patógeno (González, et
al., 1996). La aplicación de quitina como sustrato junto con la bacteria Bacillus
cereus ha demostrado resultados positivos, debido al incremento poblacional
de esta bacteria sobre las hojas; controlando de esta forma la enfermedad de la
mancha foliar en maní, cuyo agente causal es Cercospora arachidicola
(Kishore, et al., 2005).
Al evaluar el efecto de varias cepas de Trichoderma spp, se encontraron ocho
que presentaron inhibición del hongo M fijiensis en la fase in vitro, mientras que
dos d éstas tuvieron un comportamiento agresivo sobre el crecimiento del
20
fitopatógeno en la fase de vivero, por tanto los autores recomiendan el uso de
estas en campo. (Arzate et al, 2006). En tanto Cobos (2010) encontró que
cepas nativas de Trichoderma spp (Paisaje, Machala y Bonanza) aisladas en
condiciones in vitro, demostraron una gran actividad antagónica en contra del
patógeno Paracercospora fijiensis, las mismas que alcanzaron los menores
incrementos radiales diarios, considerándose de esta manera los más
antagónicos para controlar la enfermedad.
Carr (2009), aisló y evaluó hongos del filoplano de banano con propiedades
Quitinolíticas y se ha encontrado que algunos aislamientos son capaces de
producir metabolitos secundarios con una alta actividad fungicida contra M.
fijiensis en condiciones in vitro y en invernadero, mientras tanto investigadores
como Patiño et al., (2007) han evaluado el uso de sustratos foliares como una
estrategia para modificar la filosfera del banano y promover el crecimiento y
proliferación de microorganismos nativos (quitinolíticos y gluconolíticos) que
compitan y antagonicen a M. fijiensis. Los resultados han sido muy
interesantes en la reducción de ciclos de aplicaciones de fungicidas necesarios
para combatir la enfermedad.
2.2.5. Inducción de resistencia sistémica adquirida o Inducida en plantas
Los vegetales disponen de varios mecanismos de autodefensa que van desde
las barreras físicas hasta las reacciones bioquímicas que desencadenan
sustancias tóxicas que eliminan o inhiben el ataque de fitopatógenos. En teoría,
todas las plantas poseen genes de resistencia para responder a la invasión; sin
embargo, esta respuesta puede ser en forma constitutiva, al estar presente
permanentemente en las plantas o inducida cuando ocurre el ataque de un
patógeno, lo que desencadena reacciones tóxicas en las plantas que bloquean
la posesión del patógeno y posterior desarrollo de la enfermedad (Riveros,
2001).
Las defensas inducibles y las constitutivas, se han venido entrelazando en el
transcurso de la evolución, pues se hallan sujetas a presiones selectivas
similares, y a pesar de las innumerables clases de moléculas naturales que una
planta es capaz de sintetizar y acumular, no son muchos los que sirven como
21
defensas químicas inducibles (Vivanco et al., 2005). Entre las moléculas
conocidas como activadoras, señalizadoras o inductoras de resistencia están el
ácido salicílico, ácido shiquímico, ácido jasmónico, jasmotatos
(octadecanoides), fosfonatos de K y Ca, MAP-cinasas, fitoalexinas, etc.; las
cuales actúan ya sea como inductores directos o como señalizadores de rutas
enzimáticas para la activación de genes de resistencia (Riveros, 2001). Por
ejemplo, el ácido salicílico se ha sugerido como un excelente inductor de
resistencia en el cultivo de tabaco para controlar muchas enfermedades (Willits
y Ryals, 1998).
Una vez que las plantas detectan que están siendo atacadas por patógenos,
reconfiguran rápidamente su metabolismo induciendo una cascada de señales
que terminan en la síntesis de diversos compuestos de defensa.
La activación de las defensas de la planta debe contar con un sistema de
detección que le permita reconocer un posible ataque. Las señales que la
planta reconoce y que estimulan la activación de los sistemas de defensa se
llaman inductores; estos inductores pueden presentarse como moléculas en la
superficie del patógeno, moléculas secretadas por el patógeno o fragmentos de
la misma planta liberadas por la acción del patógeno, ocasionando una
interacción con los receptores específicos del hospedante agilizándose las
señales internas para la activación de los mecanismos de defensa (ArgenBio,
2007).
Esto es asociado a cambios bioquímicos en el metabolismo de las plantas y
estas pueden ser estimuladas a través de diferentes métodos (Arauz 1998).
Entre los cambios celulares se da la incorporación de iones de calcio al medio
intracelular, la activación de proteínas, la producción de especies reactivas del
oxígeno y del nitrógeno y el aumento en la concentración de ciertas hormonas
vegetales (etileno, ácido jasmónico y ácido salicílico).
Los inductores pueden ser considerados como moléculas activadoras capaces
de inducir la síntesis de fitoalexinas en la planta, en ausencia del patógeno.
Este concepto es ampliamente aplicado a múltiples reacciones de defensa que
se inducen y agrupan tanto a nivel histológico de barrera física como
bioquímico con la síntesis de novo de proteínas relacionadas con la
22
patogenicidad (PR, Protein Related). La naturaleza química de estos inductores
es muy variada, tales como: ácidos grasos, RNA levaduras, glicoproteínas,
proteínas, péptidos, glicolípidos, lípidos, lipoproteínas, lipopolisacáridos,
oligosacáridos, polisacáridos, entre otros. Se pueden encontrar inductores de
tipo exógeno y endógeno, dependiendo de cómo son producidos.
Se reporta una amplia gama de inductores exógenos abióticos de naturaleza
química, semisintéticos no naturales, que han sido utilizados como inductores
de resistencia a enfermedades en trabajos de laboratorio, invernadero y/o en
campo. En general, los inductores son moléculas de bajo peso molecular, no
cuentan con una actividad antimicrobiana, muestran acción de protección local
inducida y en otras, se vuelven sistémicos e incluso pueden ser de amplio
espectro, protegiendo contra enfermedades causadas por diversos
microorganismos (hongos, bacterias, micoplasmas, virus y nematodos, entre
otros) (Riveros, et al., 2004)
Las señales internas para la activación de los mecanismos de defensa de la
planta consisten primeramente en la producción excesiva de especies reactivas
de oxígeno, en las cuales los radicales libres de hidroperoxilo (HO2 •) y el
hidroxilo libre (OH•), pueden provocar peroxidación de lípidos causando
destrucción de la membrana celular, teniendo un efecto tóxico directo sobre el
patógeno o también pueden contribuir en la muerte de células del hospedante
en el punto de infección por el patógeno (Arauz, 1998)
Después de la fase de reconocimiento directo o indirecto de un inductor
específico codificado por un gen del patógeno, se inicia una respuesta de
hipersensibilidad (HR) (Medina, 2006). La reacción hipersensible fue descrita
por primera vez por Stakman (1915) ocurriendo únicamente en plantas
resistentes. La reacción hipersensible está asociada al bloqueo en el
desarrollo del patógeno (bacteria, hongo o virus), por la aparición de gránulos
cafés que se tornan rápidamente en puntos necróticos coalescentes que se
extienden al citoplasma de la célula invadida (Riveros, 2001) Esto conlleva
muerte celular programada en el sitio de ingreso de patógeno y una posterior
23
activación de mecanismos de defensa sistémicos. Medina (2006), indica que
esto se da teniendo como punto inicial la reacción incompatible patógeno-
hospedante que están asociadas a pequeños puntos necróticos, que contienen
células muertas del hospedante en el punto de ataque por el patógeno.
Otra barrera física es la deposición de callosa (polisacárido común de la pared
de las células de las áreas cribosas, puede observarse también en las células
parenquimatosas como consecuencia de lesiones) en las paredes celulares, de
tal forma que el bloqueo de plasmodesmos con callosa impide el movimiento
del patógeno de célula a célula. En las primeras etapas del desarrollo de los
mecanismos de defensa de la planta se genera un refuerzo de las paredes
celulares, luego se forman papilas que son barreras físicas que se crean
alrededor de la hifa de penetración, bloqueándose su desarrollo (Arauz, 1998).
Las plantas también producen metabolitos secundarios que juegan un rol
importante en la defensa contra el ataque de todo tipo de patógenos.
Numerosos estudios han demostrado que las plantas sintetizan una gran
variedad de pequeñas moléculas con efectos tóxicos o antinutritivos para los
patógenos. Algunos de estos compuestos con características defensivas e
insecticidas son alcaloides, terpenoides, taninos, saponinas y
glucosinolatos. Todos estos cambios fisiológicos y moleculares también se
producen en otras partes de la planta que no fueron atacadas.
En estas áreas los mecanismos de defensa se desencadenan de forma
preventiva por cualquier posible ataque o daño. Otro mecanismo de defensa
originado a partir de la acción de los inductores de resistencia, es la
acumulación de sustancias que no estaban presentes antes en la planta, o las
mismas se encontraban en bajas cantidades llamadas Fitoalexinas, las cuales
funcionan como agentes antimicrobianos o reguladores de otros mecanismos
(ArgenBio, 2007).
Riveros (2010), define a las fitoalexinas como compuestos antimicrobiales de
bajo peso molecular producidos por las plantas en respuesta a una infección,
agentes químicos, daño mecánico o a estrés. Agrios (1996) indica que las
fitoalexinas se sintetizan en células sanas adyacentes a las células dañadas y
24
se acumulan tanto en tejidos necróticos resistentes, como susceptibles es
decir, se producen restringidamente en un sitio alrededor de la infección. La
resistencia ocurre cuando uno o más fitoalexinas alcanzan una concentración
suficiente para inhibir el desarrollo del patógeno. Taiz y Zeiger (1991) describen
que antes de una infección, las fitoalexinas se encuentran en una
concentración casi detectable pero después de una infección son sintetizadas
rápidamente, casi en horas después del ataque del patógeno y son tóxicas
para amplio espectro de hongos y bacterias patógenas.
2.2.6. Antecedentes en otros patosistemas
El benzothiadiazole (BTH) es un inductor de Resistencia Sistémica Activada
(SAR) que ha mostrado buenos resultados en la inducción de resistencia para
el mildiú velloso en las crucíferas; en la cual la duración del efecto protector se
extendió entre 15 – 30 días después de aplicado el tratamiento.
Los metabolitos secundarios como compuestos pertenecientes a los grupos de
alcaloides, terpenoides y fenilpropanoides; participan activamente en la muerte
directa del patógeno o restringiendo su invasión al resto de la planta. Pero no
todos los metabolitos son necesariamente antibacterianos y antifúngicos
(Vivanco, 2005). Algunos inhiben la germinación de esporas, como también
destruyen especies reactivas de oxígeno que son tóxicas para la misma célula
vegetal, las mismas que se sintetizan durante las primeras etapas de la
respuesta de defensa en la planta.
Un ejemplo sobre este caso fue en la investigación sobre la actividad
antifúngica de Inula viscosa (familia compositae), con preparados de solventes
orgánicos; la cual mostró resultados positivos sobre el control de enfermedades
foliares como: mildíu velloso del pepino causado por Pseudoperonospora
cubensis; tizón tardío de la papa y el tomate causado por Phytohpthora
infestans; mildíu polvoriento del trigo causado por Blumeria graminis y tizón del
girasol causado por Puccinia helianthi (Wang, et al., 2004).
En el caso del patosistema pepino (Cucumis sativus) Podosphera xanthii,
causante del mildíu polvoriento, fue utilizado un inductor exógeno proveniente
de las hojas de Reynoutria sachalinensis. Se observó la síntesis de una
25
fitoalexina, C-glycosdsil comúnmente conocida como cucumarina, la cual se
acumula en el sitio de penetración del hongo jugando un papel importante en el
bloqueo, colonización y supervivencia del patógeno; como también la
lignificación de la pared celular y el aumento en actividad de las enzimas
quitinasas y peroxidasas (Fofana, et al., 2004).
2.2.7. Antecedentes de inducción de resistencia en banano
En los cultivos de banano y plátano, la inducción de resistencia está siendo
recientemente estudiada para el control de Sigatoka negra. Sin embargo,
continúa la búsqueda de nuevos productos que puedan servir para disminuir el
efecto de este patógeno que afecta a la producción de estas musáceas y por
ende a la economía de los productores.
En países como Colombia y Costa Rica, se han realizado investigaciones,
entre las cuales se encontró que en condiciones de invernadero la combinación
de fungicidas convencionales con ácido salicílico, presentó un aumento
significativo en el control de Sigatoka negra; mientras que en condiciones de
campo el mismo tratamiento mostró un 30% más de control. En otros
experimentos realizados en Costa Rica, el uso de inductores de resistencia
conocidos como Acibenzolar-s-metil (ASM), ácido salicílico, ácido giberélico, en
mezcla con aceite mineral y fosfonatos, redujeron evidentemente los niveles de
severidad de la Sigatoka negra (Washington, 2006).
La utilización de Acibensolar-S-methyl, es una molécula capaz de activar el
mecanismo de Resistencia Sistemática Activada (SAR) en plantas. Según
Patiño (2002) el Acibensolar-s-methyl hizo que un cultivar altamente
susceptible, se asemejara a los niveles de defensa que posee FHIA 23;
indicando que a pesar de su condición de susceptibilidad es posible activar
genes relacionados con la defensa hacia Sigatoka Negra en fase de
Invernadero. Además Zuluaga et al., (2007) demostraron que la aplicación de
ASM en rotación y en mezcla con fungicidas convencionales presentó un
control de la enfermedad hasta un 50% mayor al obtenido con el control
convencional, evidenciado esto en los valores más bajos del área bajo la curva
del índice de severidad de la enfermedad (IS) y más altos de hojas sanas (HS)
al momento de la floración. Márquez, et al., (2009) realizaron un estudio donde
26
introdujeron semillas del cultivar Dominico Hartón en diferentes dosis de ASM
durante 60 minutos, identificando que la dosis más baja (0,005 mLL-1 de agua)
presentó los niveles más bajos de grado de evolución de síntomas y severidad
de la enfermedad.
En un estudio donde se incluyó Ácido Salicílico en rotación y mezcla con
fungicidas convencionales, al igual que el producto Biofun en rotación y en
mezcla con ASM, mostraron un control de la enfermedad estadísticamente
igual al obtenido con el control convencional, lo cual reveló una reducción de 46
- 100% de la cantidad de fungicidas convencionales usados en el control de la
Sigatoka Negra
CAPÍTULO III
28
III. METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN
3.1. Ubicación
La presente investigación se desarrolló en la Estación Experimental Tropical
Pichilingue del Instituto Nacional Autónomo de Investigaciones Agropecuarias
(INIAP), en el Cantón Quevedo, Provincia de Los Ríos, Km 5 vía a El Empalme.
El centro experimental cuenta con una altura promedio de 75 msnm,
temperatura media de 250C, humedad relativa de 87% y una heliofanía de
919,73 horas/año. Las coordenadas geográficas son 1006 Latitud Sur y 79025
de Longitud Occidental. Según la clasificación de zonas de vida de. Holdridge,
el ensayo se ubicó en una zona de Bosque Tropical Húmedo.
3.1.1. Ubicación política
Provincia : Los Ríos
Cantón : Quevedo
Lugar : Estación Experimental Tropical Pichilingue del INIAP, km. 5 vía
Quevedo-El Empalme
3.2. Diseño de la investigación
3.2.1. Tipo de investigación
Este tema de investigación corresponde a la línea 2 dentro de los parámetros
de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo:
“Desarrollo de conocimiento y tecnologías de agricultura alternativa aplicable a
las condiciones del trópico húmedo y semihúmedo del Litoral Ecuatoriano”.
3.3. Descripción de la metodología para experimentos en Plátano
(AAB) y Banano (AAA)
29
3.3.1. Dimensiones de los lotes experimentales.
En el experimento de plátano que ocupó una superficie de 9.348 metros
cuadrados, se utilizaron cormos del cultivar Barraganete (Musa AAB). En el
caso de banano, se utilizaron 2950 metros cuadrados, en el cual se utilizó
vitroplantas del cultivar Williams (Musa AAA) de 8 semanas de edad.
En el anexo 1, se muestran los resultados del análisis de suelo realizado en
cada uno de los lotes experimentales.
3.3.2. Descripción de los tratamientos para Plátano y Banano
En estos experimentos se evaluaron 8 productos inductores de resistencia,
utilizando dos métodos de aplicación: al Follaje e Inyectado al pseudotallo,
convirtiéndose en 16 tratamientos más 2 testigos, uno por cada método. En el
anexo 2 y 3, se muestra la distribución y nomenclatura de los tratamientos para
el caso de banano y plátano, respectivamente.
El primer tratamiento fue el testigo 1 sin aplicación y del segundo tratamiento
en adelante se aplicaron los productos en estudio al follaje de las plantas e
identificados de la siguiente manera: T2 Concat G3, T3 Inmuneguard, T4
Induktor, T5 Fitoalexin, T6 BSK 100, T7 Sa. Bio SL, T8 Rezist, T9 Plandak. El
tratamiento 10 fue el testigo 2, el cual sirvió como comparación para los
tratamientos posteriores que fueron inyectados al pseudotallo de las plantas,
siendo: T11 Concat G3, T12 Inmuneguard, T13 Induktor, T14 Fitoalexin, T15
BSK 100, T16 Sa. Bio SL, T17 Rezist, T18 Plandak.
La aplicación de los tratamientos en Plátano, se ejecutó con una frecuencia
mensual en la época seca y cada 20 días en temporada lluviosa, mientras
que para Banano, la frecuencia fue de 20 días en la época seca y 10 días en
la época lluviosa. Las aplicaciones se realizaron en horas de la mañana,
cuando las condiciones ambientales fueron las adecuadas, es decir que no
hubo presencia de lluvias y/o vientos fuertes.
Para la aplicación de los tratamientos aplicados al follaje se utilizó una
aspersora motorizada de espalda con capacidad de 12 litros, en el caso de
Plátano, y para el caso de banano esta labor se realizó con una aspersora
CP3 de 20 litros adaptada para cubrir todos los espacios de las hojas a
30
aplicar. Los tratamientos inyectados al pseudotallo se aplicaron al mismo
momento que los foliares utilizando para al efecto una Jeringa de 22
centímetros cúbicos y una cánula intramamaria.
Las especificaciones de las aplicaciones se detallan en el cuadro 1, tanto
para banano como para plátano.
Cuadro 1. Descripción de las aplicaciones de los tratamientos por aspersión e
inyección en Plátano y Banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo,
Los Ríos, 2013.
APLICACIONES FOLIARES
Productos No.
Plantas Plátano
No. Plantas Banano
Dosis producto/L
Cantidad de agua
utilizada en Plátano
Cantidad de agua utilizada
en Banano
Total del producto
usado/Plátano
Total del producto
usado/Banano
Concat G3 27 18 5 g 5 litros 4 Litros 25 g 20 g
Inmuneguard 27 18 5 ml 5 litros 4 Litros 25 cc 20 cc
Induktor 27 18 5 ml 5 litros 4 Litros 25 cc 20 cc
Fitoalexin 27 18 5 ml 5 litros 4 Litros 25 cc 20 cc
BSK 100 27 18 5 ml 5 litros 4 Litros 25 cc 20 cc
Sa.Bio SL 27 18 5 ml 5 litros 4 Litros 25 cc 20 cc
Rezist 27 18 5 ml 5 litros 4 Litros 25 cc 20 cc
Plandak 27 18 5 ml 5 litros 4 Litros 25 cc 20 cc
APLICACIÓN INYECTADA AL PSEUDOTALLO
Productos No.
Plantas Plátano
No. Plantas Banano
Dosis producto/L
Cantidad de agua
utilizada en Plátano
Cantidad de agua utilizada
en Banano
Dosis en cc de mescla/planta
Plátano
Dosis en cc de mescla/planta
Concat G3 27 18 5 gr 1 litro 900 cc 37 50
Inmuneguard 27 18 5 ml 1 litro 900 cc 37 50
Induktor 27 18 5 ml 1 litro 900 cc 37 50
Fitoalexin 27 18 5 ml 1 litro 900 cc 37 50
BSK 100 27 18 5 ml 1 litro 900 cc 37 50
Sa.Bio SL 27 18 5 ml 1 litro 900 cc 37 50
Rezist 27 18 5 ml 1 litro 900 cc 37 50
Plandak 27 18 5 ml 1 litro 900 cc 37 50
3.4. Cronograma de aplicaciones de tratamientos en Plátano y banano
Las fechas de las aplicaciones y el número de éstas se detallan en el cuadro
2, en donde se expone la frecuencia para los dos cultivos. Se debe
mencionar que la época seca se considerada aproximadamente desde la
31
semana 25 hasta la 52 del año, mientras que la época lluviosa se inicia a
partir de la semana 1 del año 2013.
Cuadro 2. Cronograma de aplicación de los tratamientos inductores de
resistencia en Plátano y Banano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013.
Mes
APLICACIÓN DE PRODUCTOS INDUCTORES DE RESISTENCIA EN PLATANO, AÑO 2012-2013
N0
de Aplicaciones Fechas de aplicación de
productos IR. Semana del
año
OCTUBRE 1 10-oct 41 NOVIEMBRE 1 12-nov 46 DICIEMBRE 1 10-dic 50 ENERO 2 10-31-ene 2-5 FEBRERO 1 21-feb 8 MARZO 1 13 -Marzo 11 ABRIL 1 5- Abril 14
Mes
APLICACIÓN DE PRODUCTOS INDUCTORES DE RESISTENCIA EN BANANO AÑO 2012-2013
No
de Aplicaciones/mes
Fechas de aplicación de productos IR.
Semana del año
AGOSTO 2 6-24 32-34 SEPTIEMBRE 1 13 37 OCTUBRE 2 3-23 40-43 NOVIEMBRE 1 12 46 DICIEMBRE 2 3-24 49-52 ENERO 3 3-12-23 1-2-4 FEBRERO 3 4-14-25 6-7-9 MARZO 3 8-19-29 10-12-29 ABRIL 2 12-25 15-17
3.5. Diseño experimental
El ensayo se lo estableció bajo un diseño de parcelas divididas en bloques
completos al azar con 3 repeticiones; donde la parcela principal fue el método
de aplicación Foliar e Inyectado (Factor A) y las subparcelas correspondieron
a los Inductores (Factor B). Los tratamientos constaron de 25 plantas, de las
cuales las 9 centrales fueron consideradas como útiles, y las 16 restantes
fueron las consideradas como borde en el caso de Plátano. En el caso de
Banano las parcelas constaron de 6 plantas utilices y se utilizaron como bordes
plantas ya establecidas anteriormente. Para el análisis de varianza utilizó el
adeva, mostrado en el cuadro 3.
32
Cuadro 3. Esquema del análisis de varianza utilizado en la presente
investigación.
Las comparaciones de las medias de los tratamientos se ejecutaron con las
prueba de Tukey al 0,05% de probabilidad.
Cuadro: 4. Arreglo espacial de las parcelas experimentales de los cultivos de
plátano y banano.
Descripción Plátano Banano
Distancia entre repetición: 5m 10m
Distancia entre subparcelas: 4m 5m
Distancia entre Unidades Experimentales: 3m 2,5m
Distancia entre plantas en la Unidad Experimental: 2,5m 1,5mx2,5m
Superficie de la Unidad Experimental (m2): 100 m2 7,5 m2
Superficie total del ensayo (m2):: 9348 m2 3480 m2
Plantas por Unidad Experimental: 25 6
Plantas útiles dentro de la Unidad Experimental: 9 6
Modelo matemático
Yijkl= µ + αi + βj + δk + (α. β)ij + Pk + €ijkl
FUENTE DE VARIACION GRADOS DE LIBERTAD
Repetición r-1 2
Factor A (Métodos) a-1 1
2
8
8
32
53
Error (a) (r-1)(a-1)
Factor B Inductores b-1
Métodos x Inductores (a-1)(b-1)
Error (b) a(r-1)(b-1)
Total r x a x b -1
33
3.6. Variables registradas
3.6.1. Índice y Promedio Ponderado de infección de Sigatoka Negra a la
floración y cosecha (%) (IIFC %).
Este parámetro se evaluó mediante la utilización de la escala de Stover
modificada por Gauhl (1994) (Anexo 4), la cual permitió determinar el
promedio del Promedio Ponderado de Infección, Índice de Infección, en cada
uno de los tratamientos en estudio. El registro de este dato se lo ejecutó en
una hoja de evaluación (anexo 5), iniciándose cuando las plantas tenían 5
meses de sembradas (semana 42, del 2012), labor que se llevó a cabo
posteriormente con frecuencia semanal, hasta el momento de la floración
(semana 8 del 2013) de las plantas. Esto permitió establecer la curva del
comportamiento de la enfermedad en cada tratamiento.
3.6.2. Número de hojas funcionales a la floración y cosecha
Esta variable se registró utilizando la Escala de Stover modificada. Para el
efecto, se consideró como hojas funcionales a aquellas que presentaron
hasta el grado 3 de la referida escala.
3.6.3. Días a la floración y cosecha
Este dato se lo obtuvo contando los días desde la siembra hasta que el 50%
de las plantas evaluadas de cada tratamiento emitió su bellota, cuando la flor
estaba totalmente fuera de la planta. Los datos de cosecha se obtuvieron
contando los días transcurridos desde la siembra hasta que se cosechó el
50% de las plantas evaluadas de los tratamientos en estudio.
3.6.4. Área foliar funcional a la floración y cosecha (m2)
Esta variable se la determinó en el caso del plátano mediante la metodología
propuesta por Belalcázar, et al., (1990) la cual consiste en multiplicar el largo
por el ancho de la tercera hoja por la constante 0.80 por el número de hojas.
En el caso de Banano se utilizó el método del nuevo factor propuesto por
Kumar et al (2002) que consiste en multiplicar el largo por el ancho de la
tercera hoja por la constante 0.80 por el número de hojas y por el factor
34
0,662. La medición del área foliar se realizó con una cinta graduada en
centímetros midiendo el largo y ancho de la lámina foliar.
3.6.5. Peso del racimo (kg)
Esta variable se la registró al momento de la cosecha, después de 11 o 12
semanas posteriores a la floración para el caso de banano y 10 u 11
semanas para el caso de plátano. Se registró el peso neto de racimo y se
consideró frutos que cumplían con las normas para la exportación, es decir,
sin rastros de daños por insectos o quemazón de sol, con poca curvatura y
dedos dobles.
3.6.6. Número de manos por racimo
Esta variable se registró al momento de la cosecha, contando el número de
manos en cada racimo.
3.6.7. Número de frutos por racimo
Esta variable se determinó al momento de la cosecha, contabilizando los
frutos aptos para la exportación, con las mismas normas antes mencionada.
3.6.8. Diámetro del fruto
Se lo determinó midiendo el diámetro de tres frutos seleccionados al azar de
la segunda mano de los racimos que se evaluaron, para obtener luego el
promedio. Para el efecto, se utilizó un calibrador Vernier de hasta 63 grados,
siendo un grado equivalente a 0,798 mm.
3.6.9. Altura de planta (m)
Esta variable se determinó midiendo con una regla graduada en centímetros,
la altura de las plantas al momento de la floración, desde el nivel del suelo
hasta la altura del raquis del racimo para luego obtener el promedio de la
parcela.
35
3.6.10. Perímetro del pseudotallo (cm)
Esta variable se la obtuvo midiendo la circunferencia del pseudotallo de las
plantas evaluadas a una altura de 0.50 m desde el nivel del suelo. Se realizó
al momento de la floración con una cinta graduada en centímetros.
3.6.11. Ratio
Se estimó la relación racimos/cajas en todos los tratamientos en estudio.
3.6.12. Rendimiento (R)
Se determinó en kg/ha/año, en base a los promedios de los pesos de los
racimos evaluados en cada tratamiento.
3.7. Manejo Agronómico y sanitario de los experimentos
En los experimentos se replicaron todas las labores que requieren los
cultivos, necesarias para cumplir con los requerimientos para la fruta de
exportación. Las actividades desarrolladas se detallan a continuación:
3.7.1. Deshije
Esta labor se inició cuando las plantas cumplieron 5 meses de edad donde se
realizó la selección del hijo más vigoroso o el mejor ubicado, después esta
labor se la realizó con una frecuencia de 8 semanas o cuando haya
presencia de nuevos hijuelos, eliminádnoslo de una forma cuidadosa sin
dañar a la planta madre y al hijo seleccionado con anterioridad.
3.7.2. Deshoje y cirugía fitosanitaria
Estas labores se cumplieron al mismo momento, desarrollándose con una
frecuencia quincenal y semanal en Plátano y Banano, respectivamente. El
deshoje consistió en la eliminación de hojas agobiadas y de aquellas que
tenían más del 50% de su superficie afectada por la Sigatoka negra. La
práctica de “cirugía” consistió en la eliminación solamente de las partes
necróticas de las hojas, labor que permitía aprovechar el resto del área
fotosintética de la hoja.
36
3.7.3. Deschante
Esta práctica se realizó cada 6 y 4 semanas en la época seca y lluviosa,
respectivamente. Consistió en eliminar las chantas o vainas viejas o
podridas que estaban adheridas al pseudotallo.
3.7.4. Fertilización
La aplicación de fertilizantes se la realizó siguiendo las recomendaciones del
Departamento de Manejo de Suelos y Aguas de la EET- Pichilingue,
basadas en el análisis de suelo realizado antes de la siembra. Esta labor se
inició a la semana 8 después de la siembra. En el anexo 5, se muestra el
cronograma de aplicación de fertilizantes para los dos cultivos.
3.7.5. Control de Malezas
El manejo de malezas se realizó de forma manual, mecánica y química.
La aplicación de herbicidas se la realizó cuando ya el control manual y
mecánico no era eficiente. Para este caso se usaron herbicidas Verdict
(Heloxyfop-R metil ester) y Basta (Glufosinato de Amonio).
3.7.6. Riego
En este experimento se realizaron riegos en la época seca, los cuales se
proporcionaron cada 15 días, con una duración de tres horas por parada,
utilizando el sistema de gran cañón, con una descarga de 12 mm de agua por
metro cuadrado.
3.7.7. Labores de protección de la fruta
Para el adecuado control de la calidad de la fruta obtenida se realizaron las
siguientes actividades:
Enfunde. En el caso de plátano, esta labor consistió en colocar fundas de
Polietileno con especificaciones 35x68x0,0004 Biflex PH A/D.
En Banano en cambio se utilizaron fundas de Polietileno con las
especificaciones 37x60x0,0004 impregnados con insecticidas. Se usaron
37
cintas de plástico de 10 colores diferentes, para llevar el cronograma de
enfunde y cosecha por edad de los racimos.
En el caso de Banano al momento del enfunde se colocó en la parte superior
del raquis un “corbatín” que es una cinta plástica con características
2x32x0,003 Azul, Impregnado con clorpirifos, para el control de insectos. Otro
de estos corbatines se colocó en la parte inferior del raquis después de realizar
el deschive.
3.7.8. Deschive
En Plátano esta labor se realizó cuando la inflorescencia estaba totalmente
abierta, y consistió en eliminar los dedos que no alcanzaron su normal
desarrollo y la última mano útil de todos los racimos.
En banano consistió en eliminar la mano considerada falsa (mano deforme)
más un número determinado de manos útiles, en este caso más 2, número
que dependió de las condiciones ambientales imperantes, riego y drenaje,
además de la densidad de siembra. Se efectuó la cirugía en los racimos que
consistió en la eliminación de los dedos laterales de todas las manos de
racimo.
En plátano esta actividad se la realizó cuando los racimos cumplieron 11
semanas después del enfunde, en Banano se la realizó cuando los racimos
cumplieron 12 semanas o máximo 13 después del enfunde.
3.7.9. Cosecha
En Plátano esta actividad se la realizó cuando los racimos cumplieron 11
semanas después del enfunde. En banano cuando los racimos cumplieron 12
semanas o máximo 13 después del enfunde.
38
3.7.10. Descripción de los productos Inductores de resistencia utilizados
en la investigación
3.7.10.1. Sa.bio SL
Composición química:
Quitosan Oligosacarina 20-50 g/litro, Otros componentes orgánicos 100 g/litro,
Potasio 20 g/litro.
Es un bioestimulante natural de última generación que activa y fortalece los
mecanismos de defensa de las plantas (hipersensibilidad), ya sea estimulando
la formación de fitoalexinas, oxígeno activo, quitinasas, lignina, etc., o
acelerando la respuesta de las plantas al ataque de patógenos.
Por su velocidad y efectividad en la activación de las defensas, SA.BIO puede
cumplir funciones similares a las de un fungicida, bactericida, nematicida, etc.
Es un elÍcitor biológico derivado de la quitina que coadyuva a la formación de
quitinasas e hidroliza las paredes celulares de hongos, bacterias y quitinolíticos
(nematodos, ácaros, huevos, etc.), entre otros.
3.7.10.2. Rezist
Formulación líquida
Composición química: cobre (cu) 1.75%, Manganeso (mn) 1.75%, Zinc (zn)
1.75%, Incrementa la resistencia natural de la planta contra las toxinas de las
enfermedades y de los nemátodos mediante la activación de la Resistencia
Sistémica Adquirida de la planta. Activa la resistencia contra el estrés biótico
(Hongos, Bacterias, Virus, Nemátodos) y abiótico (salinidad, inundaciones,
sequías, etc.) Contiene innovadores componentes que aumentan la expresión
genética responsable de la activación de la Resistencia Sistémica Adquirida.
Controla la producción de Etileno causado por cualquier estrés biótico o
abiótico. Dirige el Ciclo de la Metionina (Ciclo SAM) a la producción de super
Poliaminas, responsables de la Resistencia Sistémica Adquirida.
3.7.10.3. Induktor
Concentrado emulsionado, compuesto de Criptococcinacinas, polisaccharides,
PRIVs 400 g/L, Acido butanoico 150 g/L, Aceites esenciales polinsaturados
100 g/L, Fitoquel, prolinic phytohormons, metabolitos microbianos 80 g/L,
39
Macro y micro nutrientes, enzimas, péptidos 500 g/L, C-K-Silicatos 60 g/L,
Niacina 8000 ppm, Metil Jasmonatos-Leu-Iso-Valina 2000 ppm, Total
ingredientes Activo por litro 1000 g/L
Es un bioestimulante, activador de un amplio espectro de reacciones inmunes
de tipo vegetal cuyo elicitores son hongos ficomicetos, tipo Botritis,
especialmente en las porciones aéreas de la planta. Es un potente reactivador
y optimizador fisiológico, reconstructor de membranas y paredes celulares.
Posee metabolitos microbianos, péptidos, proteínas, obtenidas por vías
multidireccionales originarias de varias cepas de levaduras de Cryptococcus
spp, Aureobasidium sp., Actinomyces sp., localizadas en microecosistemas
aéreos vegetales. Contiene además sustancias naturales biológicamente
activas, como biopolímeros, exopolisacáridos, macro y micro nutrientes,
enzimas y fitoquelatinas, bases hormonales prolinicas, auxínicas, jasmonatos,
nicotínicos, lignosulfonatos. Estos se encuentran contenidos dentro de una
suspensión de extractos microbianos naturales y biomoleculas específicas
(BE), enriquecidas con oligoelementos minerales.
3.7.10.4. Inmuneguard
Composición: Pirrolnitrin, µ-polisaccharides, PRIVs 400 g/L Fitoquel, prolinic
phytohormons, metabolitos microbianos 100 g/L. Macro y micro nutrientes,
enzimas y fitoquelatinas microbianos 500 g/L. Total ingredientes Activo por litro
1000 g/L. Bioestimulante, activador de reacciones inmunes vegetal, reactivador
y optimizador fisiológico, robustecedor de membranas, paredes celulares y su
fisiología. Posee metabolitos procedentes del cultivo in vitro obtenidos por
diferentes mecanismos de tipo multidireccional inducido de patosistemas. Es
originario de varias cepas de Pseudomonas fluorescens, localizadas en
microecosistemas vegetales, sustancias naturales biológicamente activas,
como biopolímeros, exopolisacáridos, macro y micro nutrientes, enzimas y
fitoquelatinas, precursores hormonales auxínicos, citoquinínicos. Estos se
encuentran contenidos dentro de una suspensión de extractos microbianos
naturales y biomoléculas específicas, enriquecidas con oligoelementos
minerales. Se trata de sustancias naturales biológicamente activas, como
biopolímeros, exopolisacáridos, macro y micro nutrientes, enzimas y
40
fitoquelatinas, precursores hormonales, que actúan como agentes de inducción
de resistencia vegetal.
3.7.10.5. Fitoalexin
Composición: Fósforo (P2O5) 42 %, Potasio (K2O) 28%.
Tiene la propiedad de estimular en la planta la producción de sustancias
naturales denominadas fitoalexinas, las cuales ejercen una acción protectora
frente al ataque de Phytophtora y Mildiú, ya que estimula la protección biológica
inducida, produciendo un fortalecimiento del tronco, cuello, raíz y tallo. Además
tiene múltiples indicadores en todo tipo de cultivos, como nutriente y
estimulante del crecimiento vegetativo, favoreciendo al desarrollo del sistema
radícular y otros órganos de la planta, mejora el estado nutricional de la planta,
especialmente en los momentos de mayor actividad: brotación, floración,
desarrollo y maduración de los frutos.
3.7.10.6. BSK 100
Composición.
Aceites vegetales esenciales polinsaturados : 10.00%
Ácidos grasos del grupo Ω 3 : 5.00%
Extractos de plantas aromáticas : 3.00%
Ácidos grasos butíricos : 4.00%
Extractos vegetales inductores de resistencia : 40.00%
Complejo compensador fisiológico : 9.00%
Poly-d glucosamina : 2.00%
Cis jasmonato : 2000 ppm
Ácido nicotínico : 5000 ppm
Lignosulfonatos y silicatos : 4.50%
Agentes emulsificantes : 6.00%
Acondicionadores y diluyentes naturales : 15.80%
Total : 100.00%
Es un producto de acción de generación avanzada, de tecnología vanguardista,
potenciando su uso para el manejo integrado, bajo condiciones de alta presión
de la Sigatoka negra, así como la Sigatoka amarilla que afectan severamente el
41
follaje de las plantas de Banano y Plátano, causando importantes pérdidas
económicas, así como la secadera del follaje en condiciones de alta presión de
la enfermedad, provocando una reducción severa del rendimiento y la
continuidad de la producción.
3.7.10.7. Concat G3
Composición: 10 % de extracto de Carophilaceas
Es un reconstituyente biológico, activa con éxito los agentes naturales para la
autodefensa de las plantas en forma permanente; permite que las plantas
tengan un crecimiento constante y rápido, ya que induce a la resistencia de los
factores de estrés y/o agentes patógenos que afecten al cultivo.
Contiene extractos puros de plantas que al ser aplicados sobre el cultivo tiende
a producir un equilibrio biótico, simulando una diversidad ecológica,
provocando así que las sustancias activas de Concat Induzcan el Sistema de
Resistencia (IRS), e influyan positivamente sobre las plantas del cultivo
generando una mayor cantidad de sustancias protectoras (PR-Proteína) y
energía química (ATP), permitiendo un descanso armónico del cultivo.
3.7.10.8. Plandak
Composición % p/p % p/v
Carbohidratos (oligosacáridos condensados) 1.65% 1.68%
Ácidos orgánicos 0.55% 0.56%
Vitamina C 0.10% 0.10%
Es una fórmula bioestimulante de la fisiología vegetal, que además promueve
la activación de los mecanismos naturales de defensa del plátano/banano. Sus
ingredientes de origen natural carecen de efectos biocidas, es decir, no atacan
a los agentes patógenos. Usado de manera regular, como preventivo, aumenta
la capacidad de respuesta del cultivo a los ataques de patógenos; también
puede integrarse en los estadios iniciales de la enfermedad dentro de
programas de manejo integrado, con el objeto de reducir el uso de ingredientes
activos biocidas de tipo sistémico.
42
En musáceas, se puede aplicar conjuntamente con la emulsión de aceite,
recomendándose hacer una prueba previa de compatibilidad. En general se
recomiendan las aplicaciones periódicas, cada 7-15 días, sobre todo en épocas
de mayor probabilidad de estrés biótico por causa de patógeno.
43
CAPÍTULO IV
44
IV. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
4.1. Los resultados y discusión de los aspectos relacionados a la aplicación
de los productos Inductores de resistencia a Sigatoka negra por vía foliar
e inyección al pseudotallo en el cultivos de banano se indican a
continuación.
En el cuadro 5, se presentan los cuadrados medios de las variables en estudio,
para tener inicialmente una perspectiva de los resultados obtenidos.
Cuadro 5. Cuadrados medios de las variables en estudio en el cultivo de
banano cv. Williams, en relación a los Métodos de aplicación
(factor A), los productos Inductores de Resistencia (factor B) y a la
interacción AxB.
Variables
Métodos de aplicación (A)
Productos inductores de resistencia (B)
Interacción A x B
CM SE CM SE CM SE
Índice de infección Sigatoka negra a la floración 10,01 ns
22,15 ns
28,39 *
Índice de infección Sigatoka negra a la cosecha 229 ns
458 * 116
ns
Área foliar funcional a la floración 18,38 * 3,65
* 3,87
*
Área foliar funcional a la cosecha 1,233 ns
0,38 * 0,04
ns
Hojas funcionales a la floración 0,05 ns
0,87 ns
0,98 ns
Hojas funcionales a la cosecha 7,11 ns
2,92 * 0,22
ns
Días a la floración 104 ns
149 ns
213 ns
Días a la cosecha 254 ns
557 ns
209 ns
Altura de planta 0,006 ns
0,03 ns
0,03 ns
Perímetro del pseudotallo 23,34 ns
5,905 ns
10,35 ns
Peso del racimo 23,34 ns
5,56 ns
16,8 ns
Número de manos/ racimo 0,06 ns
0,73 ns
0,87 *
Número de frutos/ racimo 516 ns
150 ns
690 *
Grado de la fruta 0,482 ns
0,305 ns
0,16 ns
Racimos/ caja 0,01 ns
0 ns
0,01 ns
Cajas/ hectárea 2097 ns
1200 ns
3630 ns
Análisis realizado con el paquete estadístico “Infostat Profesional versión 2008”
CM=Cuadrado medio. SE= Significancia estadística. ns= no significativo. * = significancia al 0,05%.
45
4.1.1. Índice de infección (%) de Sigatoka negra a floración y cosecha en el
cultivo de Banano
Al realizar el análisis de varianza a la variable Índice de Infección (%) a la
etapa de floración, se puede apreciar diferencias significativas solo para la
interacción A x B (Métodos x Inductores), mientras que para los factores A
(Métodos) y B (Inductores de resistencia), no se reportó diferencia significativa
(Anexo 7).
En el cuadro 6, se muestra la separación medias de la interacción de los
factores métodos de aplicación por inductores de resistencia, con la prueba de
Tukey al 0,05% de probabilidad.
Cuadro: 6. Separación de medias en relación a la interacción de los factores
Métodos de aplicación y productos Inductores de Resistencia en la
variable índice de infección de Sigatoka negra a la etapa de
floración en el cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013.
Inductores de resistencia
Método de aplicación foliar
Método inyectado al pseudotallo
Medias del factor B (Inductores de
resistencia) Media s SE Medias SE
Concat G3 9,84 a 15,54 ab 12,69
Inmuneguard 14,55 ab 11,95 ab 13,25
Induktor 17,31 ab 11,17 ab 14,24
Fitoalexin 13,57 ab 13,95 ab 13,76
BSK-100 9,15 a 15,38 ab 12,27
Sabio S.L. 12,59 ab 15,71 ab 14,15
Rezist 15,42 ab 19,95 b 17,69
Plandak 10,72 ab 10,68 ab 10,7
Testigo 14,25 ab 10,82 ab 12,54
Métodos de aplicación 13,04 a 13,91 a 13,48 SE= Significancia estadística, (Tukey al 0,05% de probabilidad), letras distintas en una misma columna indican diferencia estadística.
Se puede evidenciar las medias de cada uno de los productos inductores de
resistencia, observándose que los productos no actuaron en similares
condiciones, dependiendo del método utilizado. Se puede notar que el nivel
más bajo de infección se da con el tratamiento BSK-100 aplicado foliarmente,
el cual alcanzó 9,15% de índice de infección. Por otra parte, los tratamientos
46
Concat G3 foliar (9,84%), Plandak inyectado (10,68%) y foliar (10,72%),
presentan bajos promedios superados solo por BSK 100. Seguidos en el
mismo nivel de significación se presentan a los tratamientos Induktor
inyectado, Inmuneguard inyectado, Sabio S.L. foliar y el Fitoalexin foliar con
11,17%, 11,95%, 12,59% y 13,57%, en su orden. Finalmente se puede
observar a los tratamientos Concat G3 inyectado, Sabio S.L. inyectado,
Induktor foliar y Rezist inyectado, que presentan los más altos niveles de
infección de Sigatoka negra a floración con valores de 15,54%, 15,71%,
17,31% y 19,95% respectivamente.
El tratamiento Testigo tanto foliar como inyectado, presentó un
comportamiento intermedio en cuanto al índice de infección a floración, lo que
posiblemente se debió a que en el sorteo de las parcelas experimentales para
su ubicación dentro del ensayo, se dio en los bordes del experimento, donde
estuvieron en contacto con cultivos de palma africana y caucho que
circundaban al ensayo, lo cual redujo la presión de la enfermedad. Al contrario
sucedió con los tratamientos con inductores de resistencia, que por ubicación
estuvieron expuestos a una mayor presión de la enfermedad, dado que en el
centro del experimento se originó mayor inóculo por efecto del monocultivo de
banano.
Adicionalmente, se muestran las medias y la significación estadística de los
métodos de aplicación, los cuales se observan bastantes similares con una
ligera ventaja del método aplicado al follaje.
Para que los resultados de la interacción sean más fácilmente observados se
presenta en la figura 3, un gráfico de puntos, donde se puede evidenciar la
tendencia de cada uno de los productos inductores en cada uno de los
métodos de aplicación.
47
Figura 3. Interacción de los Métodos de aplicación con los productos
Inductores de Resistencia, en relación al índice de Infección en el
cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013.
Al analizar estadísticamente esta variable a la etapa de cosecha, la que se
muestra en el Anexo 7, se observa que el factor B (Inductores de Resistencia)
muestra significancia, mientras que para el factor A (Métodos de aplicación) y
la interacción A x B, no se observó diferencia estadística alguna. Por tanto, se
puede mencionar, que los inductores de resistencia ejercieron un claro efecto
sobre la presencia de la enfermedad en la etapa de cosecha,
independientemente del método de aplicación utilizado.
En el cuadro 7, se presenta la separación de medias realizada al factor B
(Inductores de resistencia), en la etapa de cosecha, se puede apreciar
respecto al índice de infección de Sigatoka negra que el Testigo sin aplicación
al igual que Concat G3, son estadísticamente iguales y diferentes de los
demás, pues éstos obtuvieron los niveles más altos de infección a ésta etapa.
Por su parte, Fitoalexin, Rezist, Inmuneguard, BSK 100, Induktor y Plandak, se
diferenciaron del resto por presentar las medias más bajas de IE.
Aplicacion foliar Aplicación por inyección
Induktor Rezist Inmuneg Testigo Fitoalexin Sa.Bio Plandak Concat BSK8,00
11,50
15,00
18,50
22,00
Índic
e d
e infe
cció
n d
e S
igato
ka n
egra
(%
)17,31
15,4214,55
13,57 12,59
10,729,84
9,15
11,17
19,95
11,95
10,82
13,95
15,71 15,54 15,38
17,31
15,4214,55
13,57 12,59
10,729,84
9,15
11,17
19,95
11,95
10,82
13,95
15,71 15,54 15,38
Aplicacion foliar Aplicación por inyección
48
Cuadro 7. Separación de medias de Índice de la Sigatoka negra en relación a
los productos Inductores de resistencia (factor B), en cultivo de
banano en la etapa de cosecha. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo,
Los Ríos, 2013.
Inductores de resistencia Medias de Inductores de resistencia
Medias SE
Concat G3 92,7 a
Inmuneguard 75 b
Induktor 77,3 b
Fitoalexin 73,6 b
BSK-100 75,8 b
Sabio S.L. 85 ab
Rezist 74,7 b
Plandak 78 b
Testigo 97,7 a SE= Significancia estadística con (Tukey al 0,05% de probabilidad). Letras diferentes en una misma columna indican diferencia estadística.
Referente al cuadro mencionado, mediante un diagrama de barras (Figura 4),
se presenta la separación de medias realizada a los productos inductores de
resistencia a la etapa de cosecha en el cultivo de banano. En esta figura se
observa al testigo con el más alto nivel de infección de Sigatoka negra con
relación a los productos inductores de resistencia, los cuales muestran una
similitud de resultados, excepción de los productos Concat G3 y Sa. Bio SL,
quienes obtuvieron los porcentajes más altos de los inductores de resistencia.
Figura 4. Promedios de Infección de Sigatoka negra en el cultivo de banano
en función de los productos Inductores de Resistencia. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Testigo Concat Sa.Bio Plandak Induktor BSK Inmuneg Rezist Fitoalexin20,0
40,0
60,0
80,0
100,0
Índi
ce d
e in
fecc
ión
de S
igat
oka
negr
a
97,7
92,7
85,0
78,0 77,3 75,8 75,0 74,7 73,6
97,7
92,7
85,0
78,0 77,3 75,8 75,0 74,7 73,6
49
Por otra parte, en la Figura 5 se presenta el porcentaje de control y de
infección de cada uno de los productos inductores de resistencia y el testigo en
el cultivo de banano a cosecha, en donde se puede apreciar que el porcentaje
de infección más bajo lo obtuvo el producto Fitoalexin 73,6% con un 26,4% de
control, mientras que los más altos fueron para el Testigo y Concat G3 con
97,7 y 92,7% con 2,3 y 7,3% de control, respectivamente.
Figura 5. Efecto de productos Inductores de Resistencia (Factor B) sobre la
Severidad y Control de Sigatoka negra a la cosecha en el cultivo de
banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Cabe mencionar que el crecimiento y desarrollo de las plantas se dio durante
la época seca, siendo esta la condición para un manejo natural de la infección,
sin embargo, la etapa de floración, llenado del fruto y cosecha se llevó a cabo
durante la época lluviosa, motivo por el cual se detuvo la emisión foliar y
aumentó la presión del hongo, lo que pudo haber influido en el exagerado
incremento del IE en la etapa de cosecha. La presencia de las lluvias favorece
la producción, liberación y germinación de ascosporas del hongo de la
Sigatoka negra, por ende la pronta infección de las hojas.
50
En la Figura 5, se observa que el Fitoalexin ejerció un 26,4% de control sobre
la Sigatoka negra en comparación al Testigo y los demás tratamientos. Este
efecto posiblemente se puede atribuir al alto contenido de fosfito de potasio en
su formulación, dado que los fosfitos se caracterizan por su alta solubilidad y
movilidad tanto de forma ascendente como descendente, lo cual facilita su
acción sobre la nutrición y defensa de la planta. Las aplicaciones foliares de
fosfitos inducen una protección sistémica hacia patógenos en cultivos de ciclo
corto y perennes (Lovatt y Mikkelsen, 2006).
La eficacia del fosfito potásico se atribuye a un efecto directo e indirecto. Por
una parte, Lobato et al., (2007), demostraron que el efecto directo del fosfito es
de una naturaleza fungistática, ya que en condiciones in vitro logró restringir el
crecimiento de Pythium y además inhibió su esporulación. Por otra parte,
Daniel et al., (2005), sugirieron que el efecto del fosfito también se lleva a cabo
de una forma indirecta, ya que mediante rutas metabólicas se activan algunos
sistemas de resistencia adquirida (SAR) tanto para fitopatógenos como para
insectos plaga. En este cultivo el efecto de los fosfitos para el control de
Sigatoka negra fue comprobado por Washington (2006), pues al aplicar fosfitos
de forma foliar combinados con ácido giberélico y aceite agrícola, observó
efectos muy significativos sobre la incidencia y severidad de la enfermedad.
La eficacia del producto Rezist sobre Sigatoka negra se muestra en la Figura
5, en donde se mostró un control del 25% de control de la enfermedad. La
actividad inductiva de resistencia del producto Rezist se atribuye según Stoller
(2009), a los altos contenidos de ácido salicílico y poliaminas en su
formulación, además de contener minerales tales como Cu, Mn y Zn. Según
Burnell (1988), el Mn juega un importante papel en la defensa de las plantas
contra patógenos, ya que es un co-factor importante de muchas enzimas que
intervienen en la biosíntesis de metabolitos secundarios tales como el ácido
shiquímico, aminoácidos aromáticos, cumarinas, ligninas y flavonoides.
Por otra parte, el Cu también interviene en la biosíntesis de metabolitos
secundarios de las plantas, por lo tanto es de mucha importancia en el
fortalecimiento de la resistencia de los vegetales hacia enfermedades. Esto se
debe a que interviene en la formación de ligninas, interponiendo así una
51
barrera mecánica que interfiere en la entrada de organismos patógenos,
además de contribuir a la formación de sustancias como las fitoalexinas, que
también ayudan a la resistencia de las plantas, al inhibir el desarrollo y la
germinación de los hongos (Kirkby y Römgeld, 2008). Existe también la
evidencia de que el Zn contribuye a la defensa de las plantas hacia
organismos patógenos, al mantener la integridad y controlar la permeabilidad
de la membrana. Esto se ha demostrado en experimentos con deficiencias de
Zinc, donde se ha comprobado que las membranas pierden permeabilidad lo
cual ayuda a la liberación de carbohidratos y aminoácidos que actúan como
atrayentes de plagas y enfermedades (Kirkby y Römgeld, 2008).
El ácido salicílico (AS) ha sido reportado como un excelente inductor abiótico
de resistencia en las plantas hacia plagas y enfermedades. En un estudio
White (1979), demostró por primera vez la participación del AS en la
resistencia de plantas a enfermedades, pues observó que al inyectar aspirina
(un derivado del AS) a las hojas de tabaco infectadas con virus del mosaico del
tabaco (TMV), observó que la planta logró producir niveles significativos de
proteínas relacionadas a la patogenicidad o más conocidas como PR, logrando
reducir hasta un 90% el número de lesiones causadas por el virus. Vlot et
al.,(2009) mencionan que muchas plantas tratadas con AS inducen la
expresión de genes PR, otorgando resistencia a virus, bacterias y hongos
patógenos. Finalmente como resultado de muchas investigaciones, se ha
comprobado que el AS influye en muchos aspectos de la defensa vegetal, sea
esta como una respuesta de hipersensibilidad (RH) o muerte celular
programada, la manifestación de proteínas relacionadas a la patogenicidad
(PR), así como la inducción de resistencia sistémica y local a muchas
enfermedades. Al parecer el AS utiliza algunos mecanismos para activar estas
defensas, además de interactuar con otro grupos de hormonas en la
señalización de las respuestas de SAR (Rangel et al., 2010).
Los resultados obtenidos con el producto Rezist basado en AS y Mn, Cu y Zn,
coinciden con los expuestos por Zuluaga et al., (2007), quienes determinaron
que el AS utilizado en mezcla y rotación con fungicidas convencionales, logró
reducir hasta en 46% la cantidad de fungicidas convencionales usados en el
52
control de Sigatoka negra, lo que atribuye a los mecanismos de defensa que
indujo el ácido salicílico (AS). Así mismo Vawdrey y Grice (2005), reportaron
que en evaluaciones de campo realizadas con el producto Acibenzolar
(análogo del ácido salicílico), y fungicidas convencionales (triazoles,
estrobirulinas y protectantes) para el control de Sigatoka amarilla en South
Johnstone, Australia, encontraron que con el referido producto, el índice de
severidad de la enfermedad fue menor que el de los protectantes e incluso que
el del tratamiento con Propiconazole, indicando el potencial del ácido salicílico
en el manejo integrado de la enfermedad.
Espinoza (2007), demostró que al mezclar medios de cultivo con diferentes
dosis de B, Mn, Cu, Zn y Si, y al establecer colonias de M. fijiensis en esos
medios, se logró inhibir a diferentes niveles el desarrollo del patógeno, siendo
de todos los elementos evaluados el Cu el más efectivo en mostrar elevados
niveles de control in vitro. Estos resultados coinciden con los reportados por
Alvarado (2007), quien al evaluar el efecto combinado de Ca y B con el
fungicida Mancozeb, observó una significativa reducción en los niveles de
severidad de la Sigatoka negra.
El efecto de los productos Inmuneguard e Induktor sobre la enfermedad se
mostró bastante significativo en comparación al Testigo, ya que según lo
observado en la Figura 5, muestra un 25% y 22,7% de control, presentando
un comportamiento bastante similar al mostrado por Fitoalexin sobre el control
de Sigatoka negra. El efecto de ambos inductores puede deberse a los altos
contenidos de metabolitos microbianos procedentes de cepas de
Pseudomonas fluorescens, Cryptococcus spp, Aureobasidium sp.,
Actinomyces sp. Según Riveros (2008), la inducción de resistencia
proporcionada por microorganismos, se debe a la habilidad de producir
sustancias o metabolitos que actúan por medio de antibiosis sobre el
patógeno, inhibiendo la germinación y la esporulación en muchos casos.
Las principales sustancias y metabolitos encontrados en los inductores de tipo
biótico son glicoproteínas, péptidos, quitina, glucano, polisacáridos y lípidos,
53
los mismos que han sido aislados de extractos, fluidos y filtrados de cultivos de
hongos y bacterias (Riveros, 2002). En este mismo contexto Blandón et
al.1999, confirmaron que algunos grupos de bacterias, P. fluorescens,
levaduras y actinomicetos, encontrados en bioles derivados de la pulpa del
café, ejercieron control significativo sobre algunas enfermedades.
Patiño (2002) encontró que cepas de la rizobacteria P. fluorescens
incrementaron la resistencia del banano FHIA-23 a la Sigatoka negra, cuando
éstas se aplicaron en combinación con fuentes orgánicas de energía.
El efecto del producto BSK-100 sobre Sigatoka negra se muestra también en
la Figura 5, donde se puede apreciar un 24,2%, lo cual puede deberse a que
su mayor composición se basa en extractos y aceites de origen vegetal, los
cuales según Kagale et al., (2004), activan procesos de defensa en las plantas,
brindando así protección preventiva hacia plagas y enfermedades. Por otra
parte, Wang et al., (2004) observaron que al aplicar extractos a base de
aceites esenciales de Inula vicosa en algunos cultivos, estos mostraron
actividad antifúngica de amplio espectro contra una variedad de fitopatógenos
foliares. Por su parte, Apablaza et al., (2002) mencionaron que la actividad
biológica de los extractos vegetales se debe a la presencia de sustancias
fenólicas, terpenoides, flavonoides, saponinas y algunos ácidos orgánicos.
Los resultados obtenidos con BSK-100, coinciden con los reportados por
Osorio (2006), que al realizar pruebas en campo con extractos de Momordica
charantia y Senna reticulata, encontró que éstos ejercieron un control
significativo sobre Sigatoka negra en comparación al Testigo no tratado,
aunque ninguno de los dos extractos superó al Testigo químico. Estos
resultados también coinciden con los encontrados por Marín et al.,(2006),
quienes al evaluar el efecto de extractos y aceites vegetales sobre Sigatoka
negra, encontraron niveles de severidad de la enfermedad más bajos que en el
Testigo no tratado, sin embargo, los extractos fueron superados por el Testigo
químico de referencia.
En la Figura 5, se puede observar también que el producto Plandak mostró un
22% de control sobre la Sigatoka negra, lo cual supera ampliamente al Testigo,
54
coincidiendo con los resultados obtenidos por la empresa SAS (2013), quien
en ensayos realizados con este producto en Colombia, Costa Rica y Ecuador,
observaron menores índices de severidad de la Sigatoka negra en
comparación al tratamiento Testigo. Incluso en pruebas de hoja simple, el
Plandak se comportó mejor que los fungicidas protectantes, aunque los
sistémicos lo superaron en el nivel de control de la enfermedad.
Este efecto se puede atribuir a que el producto Plandak contiene compuestos
Oligosacáridos que activan rutas metabólicas para la expresión de genes de
resistencia, los mismos que codifican la síntesis de PR’s (Proteínas
relacionadas a la patogenicidad) tales como PAL, gluconasas, quitinasas y
peroxidasas. Estas a su vez activan la producción de compuestos fenólicos
(Ácidos clorogénico, cafeico y ferrúlico) que son precursores de fitoalexinas
específicas de musáceas del grupo de las FENILFENALENONAS del tipo
FEN4 – FEN5 – FEN6, las mismas que desempeñan un papel fundamental en
los mecanismos de resistencia inducida en plantas del género Musa (SAS
2013; Luis et al., 1993; Otalvaro et al., 2002).
En este contexto, Kamo et al.,(1998) reportaron que los frutos de banano y
plátano en estado verde producen fenilfenalenonas antifúngicas cuando son
afectados por Colletotrichum musae; compuestos metabólicos que están
estrechamente relacionados con los mecanismos de defensa de Musa, lo cual
al parecer no deja desarrollar al patógeno hasta que los frutos maduren. Por su
parte, Quiñonez et al., (2000) mencionan que algunas fenilfenalenonas
naturales y análogas estructurales, ejercen una actividad antifúngica contra
Mycosphaerella fijiensis.
La mayoría de fenolenonas se activan o aparecen cuando la planta es atacada
por fitopatógenos o sufren daños físicos, razón por la cual el Plandak
proporciona fenolenonas de este tipo (SAS 2013). Sin embargo, Luis et al.,
(1997) mencionan que muchas fenolenonas están presentes en bajas
concentraciones en las plantas de Musa sanas a manera de antibióticos
naturales, razón por la cual algunas de ellas han sido denominadas como
fitoanticipinas. Al parecer estos compuestos juegan un papel preventivo
(fitoanticipinas) y post-inductivo (fitoalexinas) en el sistema defensivo de las
55
plantas del género Musa, razón por la cual se ha sugerido denominar a las
fenilfenalenonas de este tipo con el nombre de fitoresistinas debido a su
dualidad (Luis et al., 1995). Finalmente cabe mencionar que el producto
Plandak no es un fungicida como tal, sino que mediante sus componentes es
capaz de activar estas rutas metabólicas específicas para el género Musa.
Esto ha sido comprobado en pruebas in vitro, al tratar esporas de M. fijiensis
directamente con el producto, éstas no se vieron afectadas y continuaron su
desarrollo de manera normal, mientras que las esporas expuestas con
extractos de hojas de banano previamente tratadas con el Plandak,
presentaron un significativo nivel de inhibición de su tubo germinativo (SAS
2013).
En la Figura 5, se puede también observar que el producto Sabio S.L. mostró
un 15% de control de la Sigatoka negra a la cosecha, en contraste al
tratamiento Concat G3 y el Testigo, los cuales mostraron los valores más bajos
de control de la enfermedad. Si bien es cierto el producto Sabio S.L. no fue el
mejor producto, sin embargo, es evidente que un 20% de control es positivo
desde todo punto de vista, debido a que en este ensayo no se usó ningún tipo
de fungicida químico. Este pequeño pero importante nivel de control obtenido
con Sabio S.L., puede deberse a la concentración de oligosacarinas y
quitosano en la composición del producto, lo cual fortalece el sistema
defensivo de la planta, tal como lo menciona Bettiol (2006).
En este sentido Porras et al., (2009), demostraron que en ensayos de
laboratorio el quitosano tuvo el potencial de inhibir en gran porcentaje el
crecimiento de las bacterias Erwinia carotovora y Xanthomonas spp., mientras
que el desarrollo de Fusarium oxysporum y Botrytis cinerea no fue significativo.
Sin embargo, estos estudios señalan que al combinar el quitosano con el
cinamaldehído, se logró inhibir ampliamente el crecimiento de F. oxysporum y
B. cinerea en comparación al tratamiento control, lo cual sugiere que el
cinamaldehído potencializa la acción antifúngica del quitosano. Por su parte,
Gurgel et al (2005) demostraron en pruebas tempranas, que la aplicación de
56
quitosano antes de la inoculación, mostró un efecto bastante significante en el
control de Fusarium oxysporum f.sp. lycopersici en tomate.
Entre los metabolitos secundarios que induce el quitosano, está la enzima
fenilalanina amonio liasa (PAL), la cual es clave para la inducción de
resistencia, además de otras enzimas tales como las B-1,3 glucanasas,
quitinasas y quitosanasas (Inui et al., 1997). En este mismo contexto,
Rodríguez et al.,(2006) demostraron que al tratar semillas de arroz con el
quitosano se logró inducir mayores niveles de la enzima PAL, lo cual se tradujo
en una menor severidad del hongo Pyricularia grisea causante de la quemazón
en el cultivo de arroz, en comparación al tratamiento Testigo.
Por último, tal como se ilustra en la Figura 5, los tratamientos Concat G3 y el
Testigo fueron los más afectados por la enfermedad, reflejando de esta
manera el bajo efecto del Concat G3 sobre la variable índice de infección.
4.1.2. Área foliar funcional en banano (m2)
Después de haber realizado el análisis de varianza a la variable área foliar
funcional en la etapa de floración el cultivo de banano (Anexo 8), se presentó
diferencia estadística en los factores A (Métodos de aplicación) y B (Inductores
de resistencia) y en la interacción de éstos. Esto demuestra que sobre el área
foliar funcional a la floración tienen una influencia directa los métodos de
aplicación, inductores de resistencia y la interacción de éstos.
En el cuadro 8, se muestra la separación de medias de los factores A y B,
además de la interacción de éstos con su respectiva significación estadística.
Se puede observar que para el factor métodos de aplicación, se muestra al
método por inyección como diferente estadísticamente del método foliar, pues
obtuvo un promedio de 15,55 metros cuadrados, mientras que el método de
aplicación al follaje fue de 14,39 metros.
57
Cuadro: 8. Separación de medias del factor A (Métodos de aplicación), factor
B (Inductores de Resistencia) y de la Interacción de métodos de
aplicación por inductores de resistencia, de la variable área foliar
funcional a la etapa de cosecha en el cultivo de banano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013
Inductores de resistencia
Método de aplicación foliar
Método inyectado al pseudotallo
Medias del factor B (Inductores de
resistencia)
Media s SE Medias SE Medias SE
Concat G3 14,57 bcde 16,47 ab 15,52 a Inmuneguard 13,63 cde 14,57 bcde 14,10 ab Induktor 12,37 e 14,37 bcde 13,37 b Fitoalexin 13,87 cde 15,73 abc 14,80 ab BSK-100 14,8 abcd 16,4 ab 15,60 a Sabio S.L. 15,77 abc 15,7 abc 15,74 a Rezist 15,9 abc 14,2 bcde 15,05 ab Plandak 13,17 de 17,1 a 15,14 ab Testigo 15,4 abcd 15,43 abcd 15,42 a
Métodos de aplicación 14,39 b 15,55 a 14,97
SE= Significancia estadística, (Tukey al 0,05% de probabilidad), letras distintas en una misma columna indican diferencia estadística.
En el cuadro 8, se observa además la separación de medias del factor B
(inductores de resistencia), presenta a los productos Concat G3, Sa.Bio SL,
BSK 100 y el Testigo se ubican en un mismo rango de significancia, siendo
éstos los mejores promedios a esta etapa, sin embargo, los productos
Plandak, Rezist, Fitoalexin e Inmuneguard, se ubican en un segundo rango y
por último se encuentra Induktor con 13,37 metros cuadrados. Se puede notar
que el testigo se encuentra por encima de la media de los tratamientos, esto
puede deberse al mismo motivo mencionado en la variable anterior, en
referencia del testigo.
Es este mismo cuadro (8) se presenta la separación de medias de la
interacción de los factores métodos de aplicación por inductores de resistencia.
Se puede observar que el método de aplicación, por inyección al pseudotallo
obtuvo las mejores medias en esta variable, siendo Plandak aplicando por
inyección el que logró obtener mayor área foliar funcional a esta etapa con
17,1 metros cuadrados a floración, siendo estadísticamente distinto a todos los
otros tratamientos, independientemente del método de aplicación utilizado. Se
58
puede evidenciar además que la prueba de Tukey dividió a las medias en 7
rangos de diferenciación, mostrando en el último rango al producto Induktor
con 12,37 metros cuadrados.
Adicionalmente en mediante de un diagrama de barras (Figura 6) se presenta
el comportamiento de los productos inductores de resistencia frente al testigo,
en la variable área foliar funcional a la etapa de floración, donde se puede
notar que el testigo sin aplicación obtuvo valores de área foliar superiores a
cinco de los productos inductores de resistencia utilizados (Induktor,
Inmuneguard, Fitoalexin, Rezist y Plandak).
Figura 6. Relación entre el área foliar a la floración y los productos Inductores
de Resistencia a Sigatoka negra en el cultivo de banano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
En la Figura 7, utilizando un gráfico de puntos se presenta la separación de
medias de interacción de los factores métodos de aplicación por inductores de
resistencia. Se puede apreciar que el producto Plandak aplicado por inyección
obtuvo mayor área foliar funcional a esta etapa (17,10 m2), seguido del Concat
G3 (16,47) y BSK 100 (16,40), con el mismo método de aplicación. Por el
contrario, los productos aplicados al follaje demostraron menor cantidad de
área foliar, lo que demuestra que el método de aplicación o las condiciones en
que fueron aplicados los inductores influyeron para lograr estos resultados.
Testigo Sa.Bio BSK Concat Plandak Rezist Fitoalexin Inmuneg Induktor8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
Áre
a fo
liar
func
iona
l a la
flor
ació
n
15,4215,73 15,60 15,52
15,13 15,0514,80
14,10
13,37
15,4215,73 15,60 15,52
15,13 15,0514,80
14,10
13,37
59
Figura 7. Interacción de los Métodos de aplicación con los productos
Inductores de Resistencia, en relación al área foliar funcional a la
floración en el cultivo de banano, de acuerdo a la escala de Stover
modificada por Gauhl. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013.
Por su parte en la etapa de cosecha en el análisis de varianza, en este
mismo cultivar no se mostró diferencia estadística para el factor A, ni para la
interacción de los factores A x B (ver anexo 8). Sin embargo, se notó
diferencia significativa para el factor B, la separación de medias se observa
en el cuadro 9.
Los resultados del análisis de varianza indican que sobre el área foliar
funcional a la cosecha, no hubo efecto de los métodos de aplicación ni de la
interacción de los dos factores, pero si fue influenciado por los productos
inductores de resistencia independiente del método de aplicación.
En siguiente cuadro (9), se ilustra los rangos de diferenciación, de la
separación de medias del factor B (Inductores de resistencia), en banano a
la etapa de cosecha. En este se muestra únicamente al producto
Inmuneguard con mayor área foliar funcional a cosecha, con 1,63 metros
cuadrados, relegando a un segundo rango al resto de los productos y a un
tercer rango donde solo se encuentra al testigo con 0,77 metros cuadrados.
Aplicación foliar Aplicación por inyección
Rezist Sa.Bio Testigo BSK Concat Fitoalex Inmuneg Plandak Induktor10,00
12,25
14,50
16,75
19,00
Áre
a fo
lia
r fu
ncio
na
l a
la
flo
ració
n (
m2
)15,90 15,77
15,4014,80 14,57
13,87 13,6313,17
12,37
14,20
16,40 16,47
15,73
14,57
17,10
14,37
15,90 15,7715,40
14,80 14,57
13,87 13,6313,17
12,37
14,20
16,40 16,47
15,73
14,57
17,10
14,37
Aplicación foliar Aplicación por inyección
60
Cuadro 9. Separación de medias del factor B, Inductores de Resistencia, en
cultivo de banano en la etapa de cosecha para la variable área
foliar funcional. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Inductores de resistencia Medias de Inductores de resistencia
Media s SE
Concat G3 0,93 ab
Inmuneguard 1,63 a
Induktor 1,2 ab
Fitoalexin 1,34 ab
BSK-100 1,27 ab
Sabio S.L. 1,11 ab
Rezist 1,05 ab
Plandak 1,31 ab
Testigo 0,77 b
Media de los inductores de resistencia 1,18
SE= Significancia estadística, (Tukey al 0,05% de probabilidad), letras distintas en una misma columna indican diferencia estadística.
En la figura 8, se presentan estos promedios mediante un diagrama de
barras, donde se observa el comportamiento de cada uno de los productos y
del testigo. En este se muestra al producto Inmuneguard con un mayor área
foliar funcional con 1,63 m2, mientras que el testigo sin aplicación y el
producto Concat se muestran como los promedios más bajos con 0,77 m2 y
0,93 m2. Los demás productos inductores de resistencia presentaron media
que están entre 1 y 1,35 metros cuadrados de área foliar.
Hay que mencionar que el testigo sin aplicación a la etapa de floración
obtuvo un importante número de metros cuadrados de área foliar funcional,
pero a la cosecha no mostró el mismo resultado, lo que demuestra que no
fue capaz de mantener un buen promedio durante la etapa del llenado del
fruto.
61
Figura 8. Relación entre el área foliar a la etapa de cosecha con los productos
Inductores de Resistencia a Sigatoka negra en el cultivo de banano.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
4.1.3. Número de hojas funcionales en el cultivo de banano
El análisis de varianza a la variable hojas funcionales en el cultivo de banano a
la floración se muestra en el Anexo 9, no se observa diferencia estadística
para ninguno de los factores en estudio. Esto demuestra que ni los métodos de
aplicación ni los productos inductores de resistencia solos o en interacción
produjeron algún cambio que fuera estadísticamente diferente entre los
tratamientos.
Al analizar esta variable a la etapa de cosecha en el cultivo de banano
(Anexo 9), no se evidenció diferencia estadística para el factor A (métodos
de aplicación) ni para la interacción del factor AxB, sin embargo, si se
muestra diferencia estadística para el factor B (Inductores de resistencia), lo
que indica que los productos aplicados tienen un efecto directo sobre el
número de hojas funcionales a la cosecha en el cultivo de banano,
independientemente del método de aplicación utilizado.
Los resultados de la separación de medias realizado al factor B, se muestra
en la Figura 9, donde se indica que fueron los productos aplicados quienes
mostraron efecto sobre este parámetro estudiado en banano. Se puede
apreciar que el producto Inmuneguard fue el que llegó a mantener un mayor
Testigo Inmuneg Fitoalexin Plandak BSK Induktor Sa.Bio Rezist Concat0,00
0,45
0,90
1,35
1,80
Áre
a folia
r fu
ncio
nal a la c
osecha
0,77
1,63
1,34 1,31 1,271,20
1,111,05
0,93
0,77
1,63
1,34 1,31 1,271,20
1,111,05
0,93
62
número de hojas funcionales hasta la cosecha con 2,5 hojas, seguido de los
producidos Fitoalexin con 1,42, Plandak con 1,37 y BSK con 1,28, luego
Induktor con 1 hoja. En un último rango se encuentran Rezist, Concat y el
Testigo con 0,62, 0,43 y 0,1 hoja, respectivamente.
Hay que mencionar que a la etapa de floración se llegó a finales de la época
seca, sin embargo durante el llenado del fruto se mantuvo la época lluviosa,
lo cual podría haber incidido de una manera exagerada en el excesivo
aumento de la infección, lo que podría haber provocado la pérdida de varias
hojas durante esta etapa hasta llegar a cosecha.
Por razones de análisis estadístico, se realizó la transformación de datos,
utilizando para el efecto la siguiente fórmula: X = √0,5 + (valores de cero)
para los valores que contenían ceros, mostrándose en la separación de
medias, los promedios de cada uno de los productos analizados, más no los
datos transformados.
Figura 9: Relación entre las hojas funcionales a la etapa de la cosecha frente
a los productos Inductores de Resistencia a sigatoka negra en el
cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013.
Como sucedió en el caso de área foliar funcional, el testigo sin aplicación no
soportó las condiciones ambientales imperantes en la época lluviosa, lo cual
permitió que obtuviera el más bajo promedio de hojas funcionales a la
Testigo Inmuneg Fitoalexin Plandak BSK Induktor Sa.Bio Rezist Concat0,00
0,66
1,31
1,97
2,62
Hoja
s funcio
nale
s a
la c
osecha
0,10
2,50
1,42 1,371,28
1,000,88
0,62
0,43
0,10
2,50
1,42 1,371,28
1,000,88
0,62
0,43
63
cosecha, lo que demuestra que es imposible llevar a cabo una explotación
bananera sin aplicaciones de productos para el manejo de la Sigatoka negra.
Adicionalmente, se debe mencionar que ninguno de los resultados obtenidos
en este cultivo a la cosecha no son los suficientes para poder obtener una
fruta de calidad de exportación.
Soto (1985), menciona que para que una planta de banano pueda llegar a
obtener un racimo en condiciones idóneas para la exportación debe contar a
la etapa floración con un mínimo de 12 hojas. Por su parte, Satyanarayana
(1986), explicó que este número de hojas es el mínimo necesario, para que
la planta pueda llegar a sintetizar la suficiente cantidad de hidratos de
carbono que sirva para que el fruto llegue con el grado necesario a la
cosecha. Por su parte Daniels, et al., (1994), sugieren que la planta debe
mantener de 9 a 10 hojas desde floración a cosecha.
Robinson y Brower (1998), afirman que la planta de banano puede conservar 8
hojas desde la etapa de floración sin afectar directamente el peso del fruto. Por
el contrario, si el número de hojas es solo cuatro pueden resultar en una
pérdida notable de la producción. Leopold y Kriedemann (1975) señalan que
este comportamiento está relacionado a que la interceptación de la luz está
determinada por el tamaño, la forma, la posición y la distribución de las hojas
en la planta, además porque no todas las hojas contribuyen de igual forma al
llenado del racimo, efectuando mayor actividad fotosintética las hojas más
viejas con relación a las más jóvenes en banano (Eckstein y Robinson 1995;
Segura et al., 2005). En base a esto Belalcázar, et al., 1995, manifiestan, que
es el tipo de hoja eliminada y no la intensidad de la defoliación, lo que
determina el efecto de la remoción de hojas sobre el rendimiento.
4.1.4. Días a floración y cosecha en el cultivo de banano
En el análisis de varianza realizado a estas variables en el cultivo de banano a
la etapa de floración y cosecha, no presentó diferencia estadística alguna en
ninguno de los casos, como se muestra en el Anexo 10, lo cual indica que los
productos inductores de resistencia y los métodos de aplicación utilizados no
influyeron estadísticamente en acelerar o disminuir la llegada de las etapas de
64
floración y cosecha.
4.1.5. Perímetro del pseudotallo y altura de planta en el cultivo de banano
En el análisis de varianza realizado a estas variables (Anexo 11), no se
encontró diferencias estadísticas en ninguno de los factores en estudio, lo que
muestra que los productos inductores de resistencia ni los métodos de
aplicación de los mismos influyen sobre las variables en mención.
4.1.6. Peso del racimo, número de manos, número de frutos y grado del fruto
de banano.
Los análisis de varianza realizados a estas variables se muestran en el anexo
12, donde se puede observar que para el caso del peso neto y grado de la
fruta, no se observó diferencia estadística en ninguno de los factores
estudiados ni en la interacción de los mismos.
Por lo contrario para el caso del número de manos (cuadro 10) y número de
frutos por racimo (cuadro11), se observaron diferencias estadísticas en la
interacción de los factores entre métodos de aplicación por los productos
inductores de resistencia.
En el cuadro 10, se muestra la separación de medias de la interacción de los
factores AxB, para la variable número de manos por racimo. Pero hay algo
importante que mencionar, pues el análisis de varianza reportó diferencia
estadística para la interacción, más la separación de medias con la prueba de
Tukey no separa medias es decir la diferencia mínima significativa de esta
prueba no puede separar estos promedios por lo cercano que están uno del
otro.
En lo que refiere al análisis de varianza del factor b (inductores de resistencia),
mostrado también en el cuadro 10, donde se presenta en un primer rango de
diferenciación al producto Concat G3, con 8,92 manos por racimo siendo este
diferente estadísticamente del producto Induktor con 7,73 manos, con los
demás tratamientos es estadísticamente similar.
65
Cuadro: 10. Separación de medias del factor A (Métodos de aplicación), factor
B (Inductores de Resistencia) y la interacción de Métodos de
aplicación por Inductores de Resistencia, de la variable número
de manos por racimo en el cultivo de banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013
Inductores de resistencia
Método de aplicación foliar
Método inyectado al pseudotallo
Medias del factor B (Inductores de
resistencia)
Media s SE Medias SE Medias SE
Concat G3 9 a 8,83 a 8,92 a Inmuneguard 7,57 a 8,63 a 8,10 ab Induktor 7,43 a 8,03 a 7,73 b Fitoalexin 8,1 a 8,63 a 8,37 ab BSK-100 8,33 a 7,83 a 8,08 ab Sabio S.L. 8,97 a 7,8 a 8,39 ab Rezist 8,53 a 7,77 a 8,15 ab Plandak 8,1 a 8,9 a 8,50 ab Testigo 8,53 a 7,83 a 8,18 ab
Métodos de aplicación 8,28 a 8,25 a 8,27
SE= Significancia estadística, (Tukey al 0,05% de probabilidad), letras distintas en una misma columna indican diferencia estadística.
De igual manera en la figura 10, se muestra un gráfico de puntos, donde se
observa el comportamiento del número de manos, según los métodos de
aplicación, en el cual se evidencia una conducta similar entre los métodos de
aplicación con todos los tratamientos.
Figura 10. Interacción de los factores Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia, en relación al número de manos por racimo, en el
cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013.
Aplicación foliar Aplicación por inyección
Concat Sa.Bio Testigo Rezist BSK Plandak Fitoalexin Inmuneg Induktor7,00
7,63
8,25
8,88
9,50
Nú
me
ro d
e m
an
os p
or
racim
o
9,00 8,97
8,53 8,53
8,33
8,10 8,10
7,577,43
8,83
7,80
8,73
7,77 7,83
8,90
8,63 8,63
8,03
9,00 8,97
8,53 8,53
8,33
8,10 8,10
7,577,43
8,83
7,80
8,73
7,77 7,83
8,90
8,63 8,63
8,03
Aplicación foliar Aplicación por inyección
66
La separación de medias de la interacción de los factores métodos de
aplicación por inductores de resistencia en la variable número de frutos, se
muestra en el cuadro 11, en el mismo se puede evidenciar que el producto
Sa.Bio SL aplicado al follaje obtuvo el mayor número de frutos, mientras que
Inmuneguard por esta misma vía de aplicación presento el menor número de
frutos.
Cuadro: 11. Separación de medias del factor A (Métodos de aplicación), factor
B (Inductores de Resistencia) y de la interacción de Métodos de
aplicación por Inductores de Resistencia, en relación al número
de frutos por racimo en el cultivo de banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013
Inductores de resistencia
Método de aplicación foliar
Método inyectado al pseudotallo
Medias del factor B (Inductores de
resistencia)
Media s SE Medias SE Medias SE
Concat G3 142,27 abc 152,73 ab 147,50 a Inmuneguard 120,13 c 153,77 ab 136,95 a Induktor 127,93 bc 150,4 abc 139,17 a Fitoalexin 126,07 bc 148,5 abc 137,29 a BSK-100 146,03 abc 148,23 abc 147,13 a Sabio S.L. 163,97 a 131,43 bc 147,70 a Rezist 151,1 ab 128,63 bc 139,87 a Plandak 131,37 bc 146,8 abc 139,09 a Testigo 145,73 abc 149,73 abc 147,73 a
Métodos de aplicación 139,40 a 145,58 a 142,49
SE= Significancia estadística, (Tukey al 0,05% de probabilidad), letras distintas en una misma columna indican diferencia estadística.
De la misma forma, mediante un gráfico de puntos (Figura 11) se muestra la
interacción de esta variable, donde se observa a varios productos que
mantienen una media similar a la de Sa. Bio SL, y no se muestra tendencia
diferenciada de los métodos de aplicación.
67
Figura 11. Interacción de los factores Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia en relación del número de frutos por racimo, en el
cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013
Se consideró necesaria la presentación de los promedios de los pesos de los
racimos por cada producto inductor de resistencia y el Testigo sin aplicación,
para esto en la Figura 12, se muestra el comportamiento de los productos
inductores de resistencia independientemente del método de aplicación
utilizado, notándose que es el producto Sa. Bio SL el que obtuvo el mejor
promedio de peso neto en el racimo para el cultivo de banano con 27,8 kg,
seguidamente se encuentra el producto Concat G3 con 27,2 kg y BSK 100 con
26,2 kg. Por otra parte, se nota que el Testigo sin aplicación obtuvo 25,9 kg, lo
que indica que los productos no tienen un efecto marcado sobre el peso de la
fruta cosechada.
Aplicación foliar Aplicación por inyección
Sa.Bio Rezist BSK Testigo Concat Plandak InduktorFitoalexin Inmuneg114,0
128,0
142,0
156,0
170,0
Nú
me
ro d
e fru
tos p
or
racim
o
164,0
151,1
146,0
145,7142,3
131,4127,9 126,1
120,1
131,4128,6
148,2 149,7153,8
146,8150,4
148,5152,7
164,0
151,1
146,0
145,7142,3
131,4127,9 126,1
120,1
131,4128,6
148,2 149,7153,8
146,8150,4
148,5152,7
Aplicación foliar Aplicación por inyección
68
Figura 12. Relación entre el peso neto del racimo (kg) de banano y los
productos Inductores de Resistencia a Sigatoka negra. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Adicionalmente, se puede observar que a mayor peso (Figura 12) mayor
número de manos y frutos (Figuras 10 y 11), siendo los productos Sa.Bio y
Concat los que lograron obtener mayor peso y número de manos y frutos,
independientemente del método utilizado.
Los promedios obtenidos en la presente investigación para el caso del cultivo
de banano, en lo que refiere a las variables peso del racimo, número de manos
y frutos con valores de 26 kg, 8 manos y 144 frutos por racimo, son bastantes
similares a los obtenidos por Cuellar y Morales (2005), quienes al evaluar el
efecto de dos densidades y sistemas de siembra obtuvieron promedios de 26,5
kilogramos, 6,5 manos y 103 dedos por racimo en la primera generación, con
una calibración promedio de 45 grados en la última mano de abajo hacia
arriba, contrario a esta investigación en la cual se cosechó con un promedio de
grado de 39 grados en la segunda mano de abajo hacia arriba. Soto (1985),
indica que el grado de la fruta calibrado desde arriba hacia abajo disminuye
dependiendo del número de manos.
Los ventaja obtenida por el producto Sabio SL en banano con 27,80 kg de
peso, 8,3 manos y 147 dedos por racimo sobre los demás tratamientos, puede
deberse que el producto mostró un buen efecto sobre el control de Sigatoka
negra, logrando así una mayor área foliar funcional, y por ende un mejor
Testigo Sa.Bio Concat BSK Induktor Plandak Rezist Fitoalexin Inmuneg20,0
22,0
24,0
26,0
27,9
Peso d
el r
acim
o e
n K
ilogra
mos
25,9
27,8
27,2
26,225,9 25,8
25,2 25,224,8
25,9
27,8
27,2
26,225,9 25,8
25,2 25,224,8
69
llenado de los frutos. Esto es confirmado por Velandia et al., (2012) quienes
señalan algo similar al utilizar productos similares al Sabio SL en combinación
con fungicidas en el control de hongos en el cultivo de Cebolla. Por su parte,
Bosch y Currah (2002), establecieron que el mayor impacto negativo del
patógeno en la producción de cebolla de bulbo, ocurre si la pérdida de tejido
foliar se presenta en la fase de bulbificación, es decir, similar a lo que acurre
cuando la Sigatoka negra es más severa en el periodo de llenado de racimos.
4.1.7. Número de cajas por hectárea y racimos por caja en el cultivo de banano
En el análisis de varianza realizado a estas variables, el cual se muestra en el
Anexo 13, se observa que no presenta diferencia significativa para ninguno de
los factores en estudio ni para la interacción de los mismos. Es decir, no existe
influencia marcada de los productos inductores de resistencia, ni los métodos
de aplicación. Esto indica que los tratamientos en estudio no tuvieron influencia
sobre el número de cajas por hectárea ni para el ratio (racimos por cajas).
Sin embargo, se hace pertinente mostrar los promedios de cajas por hectárea
y racimos por cajas del cultivo de banano.
En el caso de banano cv Williams, se presenta un gráfico de comportamiento
de los promedios de cajas por hectárea obtenidos por cada uno de los
inductores de resistencia y el Testigo sin aplicación (Figura 13), en donde, si
bien el análisis de varianza y la separación de medias no encontró diferencia
estadística, se nota una clara diferencia numérica entre éstos, habiendo una
diferencia entre el Testigo y los productos Sa.Bio SL y Concat de 280 y 189
cajas, respectivamente. Quizás esta diferencia pudo deberse al efecto de los
productos además de las buenas condiciones del cultivo.
70
Figura 13. Promedios de cajas por hectárea en relación de los productos
inductores de resistencia, en el cultivo de banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013
Testigo Sa.Bio Concat BSK Induktor Plandak Fitoalexin Rezist Inmuneguard2000
2538
3075
3613
4150
Caj
as p
or h
ecta
rea
3806
40863995
3853 3804 37893709 3708
3642
3806
40863995
3853 3804 37893709 3708
3642
71
4.2. Los resultados y la discusión de los aspectos relacionados a la
aplicación de los productos inductores de resistencia a Sigatoka negra
por vía foliar e inyección al pseudotallo en el cultivo de plátano se
indican a continuación.
En el cuadro 12 se presentan los cuadros medios y la significancia de las
variables estudiadas en el cultivo de plátano, en relación a los factores A y B,
(métodos de aplicación e inductores de resistencia) respectivamente y la
interacción de estos.
Cuadro: 12. Cuadrados medios y significancia de las variables en estudio en
el cultivo de plátano cv. Barraganete, en relación a los Métodos
de aplicación (factor A), los productos Inductores de Resistencia
(factor B) y a la interacción AxB.
Variables
Métodos de aplicación (A)
Productos inductores de resistencia (B)
Interacción A x B
CM SE CM SE CM SE
Índice de infección de Sigatoka negra a la floración 0,24
ns 3,04
ns 0,51
ns
Índice de infección de Sigatoka negra a la cosecha 1943
* 248
* 313
*
Área foliar funcional a la floración 25 ns
18 ns
12 ns
Área foliar funcional a la cosecha 126 ns
17 ns
23 *
Hojas funcionales a la floración 0,1 ns
0,57 ns
0,96 ns
Hojas funcionales a la cosecha 39,2 ns
5,8 ns
12,2 *
Días a la floración 0,00 ns
90,8 ns
137 *
Días a la cosecha 0,02 ns
85 ns
133 ns
Altura de planta 80 ns
1176 ns
732 ns
Perímetro del pseudotallo 14,9 ns
42,7 ns
42,1 ns
Peso del racimo 2,08 ns
2,4 ns
2,82 ns
Número de manos/ racimo 0,02 ns
0,31 ns
0,23 ns
Número de frutos/ racimo 4,7 ns
11,3 ns
16,3 *
Grado de la fruta 39,19 ns
1,69 ns
9,94 ns
Racimos/ caja 0,05 ns
0,05 ns
0,05 ns
Cajas/ hectárea 1078 ns
1260 ns
1480 ns
Análisis realizado con el paquete estadístico “Infostat Profesional versión 2008”
CM=Cuadrado medio. SE= Significancia estadística. ns= no significativo. * = significancia al 0,05%.
72
4.2.1. Índice de infección (%) de Sigatoka negra a la floración y cosecha en el
cultivo de plátano
Al realizar el análisis de varianza en la etapa de floración no se observa
diferencia estadística, tanto para los factores como para la interacción. Caso
contrario ocurrió en la etapa de cosecha, donde se pudo evidenciar diferencia
estadística para los factores A y B, y en la interacción de éstos, es decir hubo
influencia de los productos aplicados y los métodos de aplicación sobre el
porcentaje de infección de Sigatoka negra, como se muestra en el análisis de
varianza (anexo 14 muestra adevas de la etapa de la floración y cosecha).
La separación del factor A (Métodos de aplicación), mostrada en el cuadro 13
muestra que el método aplicado foliarmente fue diferente estadísticamente,
pues obtuvo un menor porcentaje de infección con 55,21%. Por su parte el
método de inyección al pseudotallo alcanzó 67,21%, indicando esto que los
productos aplicados al follaje son mejor absorbidos por la planta por medio de
la cutícula de la hojas.
En cambio para los productos inductores de resistencia (factor B), no se
presenta separación estadística de las medias con la prueba de Tukey, es
decir no hay diferencia significativa entre los inductores de resistencia, como
se observa en el análisis de varianza cuadro 13. Sin embargo, en la Figura 14,
se muestra la distribución de los productos inductores de resistencia junto con
el Testigo. Se observa que hay diferencias numéricas entre los productos
utilizados, donde el producto BSK 100 y el Testigo sin aplicación obtuvieron los
más altos índices de infección, mientras que los productos Rezist, Plandak,
Fitoalexin e Inmuneguard, mostraron los más bajos índices de infección de
Sigatoka negra en este cultivar.
Adicionalmente en el cuadro 13, también se presentan los resultados de la
interacción según la prueba de Tukey, la cual muestra al producto Rezist
aplicado al follaje como el mejor producto para el control de sigatoka negra con
40,91 %.
73
Cuadro: 13. Separación de medias de los Métodos de aplicación, Inductores
de Resistencia y de la interacción de estos factores, en relación
al índice de infección de Sigatoka negra a la etapa de floración en
el cultivo de plátano. EET. Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013.
Inductores de resistencia
Método de aplicación foliar
Método inyectado al pseudotallo
Medias del factor B (Inductores de
resistencia)
Media s SE Medias SE Medias SE
Concat G3 66,01 abcde 64,68 abcde 65,30 a
Inmuneguard 46,01 bcde 69,59 ab 57,80 a
Induktor 42,88 de 75,57 a 59,22 a
Fitoalexin 44,3 cde 67,49 abcde 55,90 a
BSK-100 67,68 abc 73,11 ab 70,39 a
Sabio S.L. 66,82 abcde 60,29 abcde 63,55 a
Rezist 40,91 e 66,72 abcde 53,81 a
Plandak 50,95 abcde 58,32 abcde 54,63 a
Testigo 71,37 abc 69,24 abcd 70,30 a
Métodos de aplicación 55,21 b 67,22 a 61,22
SE= Significancia estadística, (Tukey al 0,05% de probabilidad), letras distintas en una misma columna indican diferencia estadística.
Figura 14. Relación entre la variable Índice de Infección de Sigatoka negra a la
etapa de cosecha y los productos inductores de resistencia, en el
cultivo de Plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013.
Testigo BSK Concat Sa.Bio Induktor Inmuneg Fitoalexin Plandak Rezist40,00
47,81
55,61
63,42
71,22
Índic
e d
e infe
cció
n d
e S
igato
ka n
egra
70,30 70,39
65,30
63,55
59,2257,80
55,9054,63
53,81
70,30 70,39
65,30
63,55
59,2257,80
55,9054,63
53,81
74
En la Figura 15, se muestra el porcentaje de infección y control de la Sigatoka
negra de cada uno de productos y el Testigo, en el cultivo de plátano a la
cosecha. En este se evidencia la supremacía en el control sobre la Sigatoka
negra de los productos Rezist, Plandak y Fitoalexin como en el caso de
banano, mostrando con el más alto promedio de infección al Testigo y al
producto BSK 100 con 70% de infección.
Figura 15. Porcentaje de infección y control de la Sigatoka negra en relación a
los productos Inductores de Resistencia aplicados al follaje, en el
cultivo de plátano a la etapa de cosecha. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013.
Rezist se presenta como el más eficaz en el control de Sigatoka negra como
se puede observar en la Figura 15, mostrando un control del 46% de control de
la enfermedad. Por las razones encontradas por otras investigadores como
Stoller (2009), Burnell (1988), (Kirkby y Römgeld., 2008) en el capítulo de
banano, al igual que White (1979), Rangel et al., (2010), Zuluaga et al., (2007),
Vawdrey y Grice (2005) y Espinoza (2007), quienes hacen referencia de las
bondades que presenta productos a base de estas sustancias.
75
En la Figura 15, se presentan también los resultados del producto Plandak el
cual mostró un 45% de control sobre la Sigatoka negra, valor que se encuentra
muy distanciado del obtenido por el testigo sin aplicación.
Para este producto la empresa SAS (2013), Luis et al., (1993); Otalvaro et al.,
(2002), mencionan que estas sustancias activan la producción de compuestos
fenólicos (Ácidos clorogénico, cafeico y ferrúlico), siendo estos precursores de
fitoalexinas específicas de musáceas.
En esta misma figura, se puede observar que el producto Fitoalexin ejerció un
44%, de control sobre la Sigatoka negra en comparación al Testigo. Lovatt y
Mikkelsen (2006), hablan de las beneficios fisiológicos que pueden ocasionar
el uso de las sustancias de las cuales está compuesto el Fitoalexin De igual
manera tal como se mencionó en el caso de banano Lobato et al., (2007),
Daniel et al., (2005) y Washington (2006), corroboran la información sobre el
uso de los fosfitos, elementos presentes en su formulación.
Inmuneguard e Induktor mostraron resultados bastante diferenciados al
Testigo, pues como se observa en la Figura 15, obtuvieron un 42% y 41%,
respectivamente, datos similares a los de Fitoalexin sobre el control de
Sigatoka negra. La acción de cepas de Pseudomonas fluorescens,
Cryptococcus spp, Aureobasidium sp., Actinomyces sp, componentes de estos
productos son mencionadas por Riveros (2008), Blandón et al., (1999), y
Patiño (2002) como ya se explicó en el caso del cultivo de banano.
En la Figura 15, se muestra también el producto Sabio S.L. el cual mostró un
36,5% de control de la Sigatoka negra a cosecha en contraste con los el
producto BSK 100 y el Testigo, quienes obtuvieron los niveles más bajos en el
control de la enfermedad. La concentración del Quitosano entre sus
componentes puede haber sido las razones de este resultado según lo
manifiestan Bettiol (2006), Iniu et al, (1997) y Rodríguez et al., (2006)
Por otra parte el producto BSK-100, presenta 29,26% de control, pero
demuestra un menor índice de infección al del testigo, lo cual puede deberse a
la presencia de extractos y aceites de origen vegetal, entre sus componentes,
76
los cuales según Kagale et al., (2004) y Wang et al., (2004), actúan en
procesos de defensa en las plantas, ejerciendo acción preventiva contra los
patógenos, con actividad antifúngica de amplio espectro.
Para el caso del tratamiento Testigo en el cultivo de plátano mostrado en la
Figura 15, el porcentaje presentado es de 30%, lo cual puede deberse a la
resistencia natural que posee el cultivo, debido a que su genoma (AAB) se
compone de una unidad del genoma Balbisiana representado por la letra B, el
cual le otorga cierto nivel de tolerancia a la Sigatoka negra en comparación al
cultivo de banano que su genoma (AAA) se compone de un juego triple
Acuminata.
En la Figura 16, se muestra la separación de medias realizada a la interacción
Métodos de aplicación por Inductores de resistencia para la variable Índice de
infección de Sigatoka negra a la cosecha. Se puede apreciar que el producto
Rezist aplicado al follaje mostró el menor índice de infección de Sigatoka
negra, seguido Induktor por la misma vía de aplicación. Cabe indicar que
según la distribución gráfica, se puede observar a los tratamientos aplicados
por el método foliar con los más bajos índices en relación con los aplicados al
pseudotallo, estando estos ubicados con porcentajes superiores al 55%,
siendo el producto Induktor el que presenta el más alto índice de infección
77
Figura 16. Interacción de los factores Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia, en relación a la variable Índice de Infección de
Sigatoka negra a la cosecha en el cultivo de plátano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Cabe mencionar que en este cultivo al igual que en banano, el crecimiento y
desarrollo de las plantas transcurrió durante la temporada de ausencia de
lluvias, los cual pudo haber influido en la poca agresividad de la enfermedad,
por lo contrario el transcurso desde la floración a la cosecha se realizó durante
la temporada lluviosa, donde la emisión de hojas se detuvo y aumentó la
presión del hongo, lo cual pudo haber sido un efecto directo en el incremento
de la Sigatoka negra en el experimento y consecuencia de esto el aumento de
la infección en la plantación para la etapa de cosecha.
Los resultados obtenidos en el cultivo de plátano, difieren a los obtenidos por
Cedeño (1998) en su estudio de recolección y caracterización genética de
materiales de plátano, en el cual se determinó que el índice de infección a
floración y cosecha en el cv. Barraganete fue de 44,67 y 71,73%,
respectivamente.
Aplicación foliar Aplicación por inyección
Testigo BSK Sa.Bio Concat Plandak Inmuneg Fitoalexin Induktor Rezist30,00
42,50
55,00
67,50
80,00
Índ
ice
de
in
fecció
n d
e S
iga
toka
ne
gra
71,37
67,68 66,82 66,01
50,95
46,01 44,30 42,8840,91
69,2473,11
60,29 64,5858,32
69,5967,49
75,57
66,72
71,37
67,68 66,82 66,01
50,95
46,01 44,30 42,8840,91
69,2473,11
60,29 64,5858,32
69,5967,49
75,57
66,72
Aplicación foliar Aplicación por inyección
78
4.2.2. Área foliar funcional en plátano (m2)
El análisis estadístico de esta variable (Anexo 15), no muestra diferencia
estadística para ninguno de los factores en estudio, indicando esto que no
hubo efecto de los productos inductores ni de los métodos de aplicación
sobre el área funcional a la floración en este cultivo.
De igual manera, a la etapa de cosecha en plátano, no se mostró diferencia
estadística para el factor A (Métodos de aplicación) ni para el factor B
(Inductores de resistencia). Por el contrario, para la interacción de éstos si
se encontró diferencia estadística. Los resultados de la separación de
medias realizados a ésta se muestran en el cuadro 14. Las diferencias
encontradas entre los factores demuestran que el área foliar funcional a la
etapa de cosecha, estuvo influenciada por los productos y los métodos de
aplicación.
Cuadro 14. Separación de medias de los Métodos de Aplicación, Inductores
de Resistencia y de la interacción de estos factores, en relación al
área foliar funcional a la etapa de cosecha, en el cultivo de plátano.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Inductores de resistencia
Método de aplicación foliar
Método inyectado al pseudotallo
Medias del factor B (Inductores de
resistencia)
Media s SE Medias SE Medias SE
Concat G3 7,6 abc 6,9 abc 7,3 a Inmuneguard 12,27 bc 4,86 abc 8,6 a Induktor 9,47 abc 2,6 a 6,0 a Fitoalexin 7,23 abc 4,3 ab 5,8 a BSK-100 5,67 abc 3,6 a 4,6 a Sabio S.L. 4,63 ab 7,87 abc 6,3 a Rezist 12,97 c 4,6 ab 8,8 a Plandak 9,83 abc 6,47 abc 8,2 a Testigo 3,5 a 4,5 ab 4,0 a Métodos de aplicación 8,1 b 5,1 a 6,6
SE= Significancia estadística, (Tukey al 0,05% de probabilidad), letras distintas en una misma columna indican diferencia estadística.
En la Figura 17, se muestran las medias y los rangos de significancia
obtenidos en las separación de medias realizado a la interacción entre los
factores A x B. Se puede apreciar al producto Rezist aplicado al follaje como
79
el de mejor comportamiento, siendo diferente estadísticamente de los
tratamientos con 12,97 metros cuadrados, seguidos en un segundo rango de
diferenciación por el producto Inmuneguard aplicado por el mismo método
anterior con 12, 27 metros cuadrados. Por su parte, el tratamiento Testigo
foliar obtuvo 3,5 metros cuadros por encima de los resultados obtenidos por
Induktor inyectado con 2,5 metros cuadrados. Hay que tomar en cuenta que
los productos Rezist e Inmuneguard aplicados por el método de inyección,
obtuvieron promedios bastantes bajos en comparación con los aplicados de
manera foliar, lo que indica que es este método el más adecuado.
Figura 17. Interacción de los factores Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia, en relación a la variable área foliar funcional a la
etapa de cosecha, en cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013.
Aplicación foliar Aplicación por inyección
Rezist Inmuneg Plandak Induktor Concat Fitoalexin BSK Sa.Bio Testigo1,50
4,88
8,25
11,63
15,00
Área f
oliar f
uncio
nal a la c
osecha
12,9712,27
9,83 9,47
7,60 7,23
5,674,63
3,504,60 4,86
6,47
2,60
6,904,30
3,60
7,87
4,50
12,9712,27
9,83 9,47
7,60 7,23
5,674,63
3,504,60 4,86
6,47
2,60
6,904,30
3,60
7,87
4,50
Aplicación foliar Aplicación por inyección
80
4.2.3. Número de hojas funcionales en plátano
En plátano cv. Barraganete al realizar el análisis de varianza a la floración
(anexo 16), no se encontró diferencia estadística en ninguno de los factores
estudiados.
Sin embargo, a la etapa de cosecha que se muestra en el Anexo 16, se
observa diferencia para la interacción de los factores (Métodos por Inductores
de resistencia) como se describe en el cuadro 15. Esto indica que los factores
antes mencionados, tuvieron efecto sobre el número de hojas funcionales a la
cosecha. Por el contrario, no se encontró diferencia estadística
independientemente para los factores A y B.
Cuadro 15. Separación de medias de los Métodos de aplicación y de la
interacción del factor Métodos de aplicación con los Inductores
de Resistencia en relación al número de hojas funcionales en la
etapa de cosecha, en el cultivo de plátano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Inductores de resistencia
Método de aplicación foliar
Método inyectado al pseudotallo
Medias del factor B (Inductores de
resistencia)
Media s SE Medias SE Medias SE
Concat G3 3,6 cd 4,6 bcd 4,1 a Inmuneguard 7,18 ab 2,87 cd 5,0 a Induktor 7,36 ab 2,2 d 4,8 a Fitoalexin 5,3 abcd 2,97 cd 4,1 a BSK-100 3,87 cd 2,1 d 3,0 a Sabio S.L. 2,8 cd 5,63 abc 4,2 a Rezist 8,45 a 3,23 cd 5,8 a Plandak 5,77 abc 4,83 bcd 5,3 a Testigo 2,67 cd 3,23 cd 3,0 a Métodos de aplicación
5,2 3,5 4,4
SE= Significancia estadística, (Tukey al 0,05% de probabilidad), letras distintas en una misma columna indican diferencia estadística.
En la Figura 18, se presenta el resultado de la separación de medias de la
interacción de los factores métodos de aplicación por inductores de resistencia,
donde se observa que los productos inductores de resistencia que obtuvieron
los mejores promedios en la variable hojas funcionales a cosecha en plátano
son Rezist con 8,45, Induktor con 7,36 e Inmuneguard con 7,18 hojas, todos
81
aplicados por el método foliar. Cabe mencionar que estos productos no
presentaron buenos promedios por el método de inyección al pseudotallo, lo
que indica que el método de aplicación influyó en la obtención de estos
resultados. Además los mismos productos que llegaron con un mayor número
de metros cuadrados de área foliar a la cosecha en plátano (Rezist,
Inmuneguard, Induktor y Plandak), fueron aquellos que mantuvieron hasta
cosecha un mayor número de hojas funcionales, a diferencia del producto
Plandak el cual logró obtener mayor área foliar con un menor número de hojas.
Esto demuestra que las hojas fueron de mucho mayor tamaño, y por ende le
permitió mantener mayor superficie fotosintéticamente activa de la hoja.
Figura 18. Interacción Métodos de aplicación por Inductores de Resistencia,
en relación a la variable hojas funcionales a la etapa de cosecha,
en el cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los
Ríos, 2013.
Los resultados encontrados en el número de hojas funcionales a la floración y
cosecha en plátano difieren de los obtenidos por Cedeño (1998), quien reportó
a la floración un promedio de 6 hojas funcionales, mientras que a la cosecha
llegó con 0 hojas. Algo similar reportó Reyes (1995), quien a hasta la floración
de las plantas logró obtener 8 hojas, mientras que a la cosecha estas llegaron
con 0 hojas funcionales. Las similitudes de los resultados obtenidos por estos
investigadores podrían deberse a que ninguno utilizó algún método de manejo
Aplicación foliar Aplicación por inyección
Rezist Induktor Inmuneg Plandak Fitoalexin BSK Concat Sa.Bio Testigo1,00
3,00
5,00
7,00
9,00
Ho
jas fu
ncio
na
les a
la
co
se
ch
a
8,45
7,36 7,18
5,775,30
3,873,60
2,80 2,673,23
2,20
2,87
4,83
2,97
2,10
4,60
5,63
3,23
8,45
7,36 7,18
5,775,30
3,873,60
2,80 2,673,23
2,20
2,87
4,83
2,97
2,10
4,60
5,63
3,23
Aplicación foliar Aplicación por inyección
82
para la Sigatoka negra, a diferencia de lo realizado en la presente
investigación. Adicionalmente, las condiciones ambientales en las que se
manejaron los experimentos pudieron haber sido muy heterogéneas.
Los resultados obtenidos en plátano se explican en gran medida por la
presencia del genoma Balbisiana en su cadena de ADN, pues Cuellar, et
al.,(2011) encontraron mayores reacciones de resistencia a enfermedades
foliares en los genotipos de plátano que en los bananos. Conjuntamente
Tezenas (1990) y Belalcázar et al., (1991), afirman que la resistencia a
enfermedades en musáceas es mayor en aquellos materiales con genoma B
(Balbisiana “Plátanos) que aquellos cultivares con genoma A (Acuminata
“Bananos).
Por su parte, en la presente investigación las medias de hojas funcionales en
las plantas a la etapa de floración, superan lo recomendado por Belalcázar et
al., (1994) quien sugiere que para obtener un racimo de buen peso y calidad,
las plantas de plátano deben mantener, como mínimo, seis hojas funcionales
desde la floración hasta los 45 días de edad del racimo. Arcila et al., (1994)
explican que el desempeño productivo de la planta depende principalmente de
la actividad fisiológica realizada por la hoja, mientras tanto Cayón et al., (1995)
encontraron que plantas con seis y nueve hojas a floración produjeron racimos
de mayor peso en comparación con plantas que sólo conservaron tres hojas
funcionales.
En base a los resultados mostrados, se puede deducir que el efecto de los
inductores de resistencia se ve reflejado en esta variable manteniendo un
mayor número de hojas funcionales. Cayón (2004), menciona que el
crecimiento y producción de los bananos depende del desarrollo progresivo de
las hojas, las cuales deben mantenerse funcionales desde la emisión de la
inflorescencia y durante el desarrollo de los frutos.
La diferencia significativa encontrada en el análisis de este factor para los
productos Rezist, Induktor e Inmuneguard puede deberse a que estos últimos,
como ya se mencionó anteriormente lograron también buenos resultados
frente a la infección de Sigatoka negra, reduciendo la severidad de la
83
enfermedad, esto debido quizás a que ambos productos entre sus
componentes cuentan con cepas de Pseudomonas fluorescens. Al respecto
Riveros (2008), indica que éstas poseen la habilidad de producir sustancias
que por medio de antibiosis actúan sobre el patógeno, inhibiendo la
germinación y esporulación en muchos casos, al igual que Blandón et al.,
(1999) quienes encontraron que estas bacterias ejercieron control sobre
algunas enfermedades.
4.2.4. Días a floración y cosecha en el cultivo de plátano
Al analizar estadísticamente esta variable a la etapa floración en el cultivo de
plátano (Anexo 17), se observó diferencia significativa para la interacción de
los factores, mas no para los factores por si solos. Pero al realizar la
separación de medias de la interacción no se mostró tal diferencia, por tanto se
muestra en la Figura 19 las medias obtenidas por cada producto inductor de
resistencia. Vale la pena mencionar que la media a floración para los métodos
de aplicación fue de 242 días (8 meses) después de la siembra.
En la Figura 19 se muestran los resultados de la separación de medias para la
interacción de los factores métodos de aplicación e inductores de resistencia.
Se puede observar que los productos Plandak y Sa.Bio aplicados al
pseudotallo lograron llegar a la etapa de floración en un menor número de
días. De igual manera, se puede evidenciar una diferencia de 20 días, entre el
que presentó mayor y menor número de días hasta esta etapa, número de días
que fue muy poco, lo cual explica por qué la prueba de Tukey no fue capaz de
separarlas estadísticamente.
84
Figura 19. Interacción Métodos de aplicación por Inductores de Resistencia,
en relación a los días a floración, en el cultivo de plátano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013
En cambio a la etapa de cosecha, en el análisis de varianza mostrado en el
Anexo 17, no se encontró diferencia para ninguno de los casos. Sin embargo,
se debe mencionar que se obtuvo un promedio de 316 días (10,5 meses) a
cosecha, para ambos métodos de aplicación. Los resultados obtenidos
demuestran que los métodos de aplicación ni los productos inductores de
resistencia aplicados, lograron tener algún efecto sobre este cultivo en lo que
respecta al número de días a la cosecha.
Los resultados obtenidos en la presente investigación para el caso de plátano
se asemejan con los obtenidos por Cedeño (1998), quien obtuvo resultados
similares en la etapa de cosecha a los 11 meses, pero difieren con los
obtenidos por Belalcázar (1991), cuando en este mismo cultivar al primer ciclo
y la etapa de cosecha se alcanzó a los 16 meses. Factores como la densidad
de plantación manejada y la altitud donde se ubican los cultivos, influyen en el
tiempo de cosecha, alargando o disminuyendo el tiempo transcurrido hasta la
floración y cosecha.
Aplicación foliar Aplicación por inyección
Fitoalexin Sa.Bio Concat Testigo Induktor BSK Plandak Inmuneguard Rezist225,00
233,75
242,50
251,25
260,00
Dia
s a
flo
ració
n249,33 248,33
245,00
242,33241,00
237,00 236,33234,67
246,00
232,67
238,00
248,33247,33
232,33
252,00
242,33
249,33 248,33
245,00
242,33241,00
237,00 236,33234,67
246,00
232,67
238,00
248,33247,33
232,33
252,00
242,33
Aplicación foliar Aplicación por inyección
85
4.2.5. Perímetro del pseudotallo y altura de planta en el cultivo de plátano
En análisis de varianza de estas variables, no se observó diferencia estadística
para ninguno de los casos, como se observa en el Anexo 18. Estos resultados
indican que los métodos de aplicación ni los productos utilizados
independientes o combinados, tuvieron algún efecto sobre este cultivo, lo que
demuestra que los inductores de resistencia no afectan de forma negativa o
positiva sobre el crecimiento y desarrollo de las plantas.
4.2.6. Peso del racimo, número de manos, número de frutos y grado de la fruta
de plátano
En el análisis de varianza realizado a las variables peso neto, número de
manos, número de frutos por racimo y grado de la fruta (Anexo 19), se mostró
diferencia estadística únicamente para la interacción de los factores métodos
de aplicación por inductores de resistencia en relación a la variable número de
frutos por racimo. Los promedios de la interacción se muestran en la Figura 20.
En la separación de medias, no se reportó diferencia estadística, por tanto,
solo se muestran los promedios de los productos inductores de resistencia en
la figura 20.
Para las demás variables, no se mostraron diferencias estadísticas entre
ninguna ellas, es decir el peso del racimo de plátano, el número de manos,
frutos por racimo y el grado de la fruta no es influenciado por ninguno de los
factores en estudio.
86
Figura 20. Interacción de los Métodos de aplicación por Inductores de
Resistencia en relación al número de frutos por racimo, en el
cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos,
2013.
Por otra parte en la Figura 21, se muestra el comportamiento de los productos
inductores de resistencia en referencia al peso del racimo, donde a pesar de
no presentar diferencia estadística entre éstas, se consideró necesario
presentar las medias obtenidas, evidenciando una pequeña diferencia de peso
entre el que más obtuvo (Plandak) y el que menos obtuvo (Induktor), estando
ubicado el Testigo con un peso intermedio de los obtenidos. Estos resultados
podrían deberse al buen manejo del cultivo, dándole a todos los tratamientos
las mismas condiciones.
Aplicación foliar Aplicación por inyección
Induktor Plandak Rezist Inmuneguard Concat Sa.Bio Fitoalexin BSK Testigo20,00
23,50
27,00
30,50
34,00
Núm
ero
de fru
tos p
or
racim
o
32,00 31,67 31,3330,67
30,00
28,6728,33
27,6726,33
25,33
32,33
29,00
26,00
31,67
29,33 29,33
28,33
30,00
32,00 31,67 31,3330,67
30,00
28,6728,33
27,6726,33
25,33
32,33
29,00
26,00
31,67
29,33 29,33
28,33
30,00
Aplicación foliar Aplicación por inyección
87
Figura 21. Promedios de pesos/racimo de plátano en kilogramos, en relación a
los productos Inductores de Resistencia. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013.
Se puede evidenciar en la Figura 20 que el producto Plandak aplicado al
pseudotallo logró obtener el mayor número de frutos, al igual que el peso fue
superior a los demás (Figura 21).
Por otra parte, el producto Concat inyectado se muestra con un buen número
de frutos, sin embargo los productos Induktor y Plandak se muestran como los
mejores promedios por el método foliar. El comportamiento de los demás
productos y el Testigo se nota en un promedio que va de 25 a 30 frutos por
racimo, independientemente del método de aplicación (Figura 20).
Rodríguez et al., (1999), indican que el número de hojas funcionales afectan
significativamente al peso y tamaño del racimo. En este contexto Cayón
(2004), menciona que el área foliar y la fotosíntesis están estrechamente
relacionadas con la acumulación de materia seca y en base a ésto se puede
evaluar la capacidad fotosintética y predecir el desempeño productivo de las
plantas de banano y plátano. Estas pueden ser las razones por las cuales los
productos Rezist, e Inmuneguard presentan los valores más altos con
respecto al peso del racimo, pues éstos lograron obtener un mayor área foliar y
hojas funcionales a la floración y cosecha, respectivamente.
Testigo Plandak Concat Rezist Fitoalexin Sa.Bio Inmuneguard BSK Induktor8,00
9,75
11,50
13,25
15,00
Pes
o de
l rac
imo
en k
ilogr
amos
13,47
14,73
14,12 14,0213,85
13,4813,32
12,80 12,78
13,47
14,73
14,12 14,0213,85
13,4813,32
12,80 12,78
88
4.2.7. Número de cajas por hectárea y racimos por caja en el cultivo de plátano
Al realizar el análisis de varianza a estas variables mostrado en el anexo 20,
no mostró diferencia estadística en ninguno de los casos, los que indica que el
número de cajas por hectárea y racimos por cajas, no es influenciado
directamente por la aplicación de productos inductores de resistencia.
Sin embrago, se consideró necesario mostrar las medias del número de cajas
por hectárea, pues se mostraron diferencias numéricas importantes. Para el
efecto se ilustra en la Figura 22, el comportamiento de las medias en la
variable número de cajas por hectárea, donde se puede notar que el producto
Plandak muestra un comportamiento diferente al observado en el cultivo de
banano, pues en Barraganete se observa como el mejor de los promedios
teniendo una media de 1067 cajas por hectárea, seguida del producto Concat
con 1023 cajas. Por su parte, el Testigo presenta un promedio de 976 cajas es
decir 91 cajas menos que el producto que mayor número de cajas obtuvo
como promedio en el cultivo de plátano.
Figura 22. Promedios del número cajas por hectárea del cultivo de plátano, en
relación a los productos Inductores de Resistencia. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013
Se puede mencionar que las medias productivas y fenológicas obtenidas por
algunos tratamientos en comparación con el Testigo o con otros tratamientos,
pueden deberse en gran medida a que éstos fueron los mismos productos que
Testigo Plandak Concat Rezist Fitoalexin Sa.Bio Inmuneguard BSK Induktor800
875
950
1025
1100
Caja
s p
or
hecta
rea
976
1067
1023 10151003
977964
927 926
976
1067
1023 10151003
977964
927 926
89
lograron menor Índice de Infección, mayor número de hojas funcionales y por
ende mayor área foliar funcional, repercutiendo esto en lograr un mejor estado
fisiológico del cultivo que dio como resultado mejores rendimientos al finalizar
la investigación.
4.3. Evaluación semanal de Sigatoka negra en banano cv. Williams y plátano
cv. Barraganete
En la Figura 23, se presentan los resultados de las evaluaciones semanales
realizadas desde la semana 34 del año 2012 hasta la 8 del 2013 para el cultivo
de banano, mientras que en la Figura 24 se presentan los correspondientes al
plátano desde la semana 42 del 2012 hasta la semana 7 del 2013. Se puede
apreciar una similar tendencia para todos los tratamientos aplicados por vía
foliar en el cultivo de banano y plátano. Es decir, no se observa un claro efecto
de los productos sobre la Sigatoka negra, lo cual puede deberse a que las
condiciones propias de la época seca son inapropiadas para el desarrollo
severo de la enfermedad. En la época seca al existir humedad relativa baja
(por debajo del 80%) y temperaturas medias que no superaron los 27°C
(Figura 25), no se dieron las condiciones favorables para la esporulación de
Mycosphaerella fijiensis, puesto que la extensa época seca que se da en el
Litoral ecuatoriano está considerada como el mejor fungicida, razón por la cual
la mayoría de productores dejan de aplicar fungicidas sistémicos o realizan
aplicaciones con frecuencias más distantes entre ciclos. Sin embargo, se
puede observar en la Figura 25, que a partir de la semana 1 del año 2013, la
humedad relativa sobrepasa el 80% y por lo tanto se comienza visualizar a
partir de la semana 5 que los niveles de severidad comienzan a subir de
manera significativa, lo cual indica una clara relación del patógeno y el
ambiente.
90
Figura 23. Comportamiento semanal de la Sigatoka negra en banano con la
aplicación foliar de Inductores de Resistencia expresado en
promedio ponderado de infección (Musa AAA).
Figura 24. Comportamiento semanal de la Sigatoka negra en plátano con la
aplicación foliar de Inductores de Resistencia expresado en
Promedio ponderado de infección, (Musa AAB).
0,00
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
1,20
1,40
1,60
1,80
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 1 2 3 4 5 6 7 8
Semanas año 2012 Semanas año 2013
Pro
me
dio
po
nd
era
do
de
infe
cció
n d
e S
igat
oka
n
egr
a e
n B
anan
o
Testigo
Concat G3
Inmuneguard
Induktor
Fitoalexin
BSK-100
Sabio S.L.
Rezist
Plandak
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
S 42 S43 S 44 S 45 S 46 S 47 S 48 S 49 S 50 S 51 S 52 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 S 6 S 7
Semanas del año 2012 Semanas del año 2013
Pro
me
dio
po
nd
era
do
de
infe
ccio
n d
e
Siga
toka
ne
gra
en
Plá
tan
o
TESTIGO 1
CONCAT G3
INMUNEGUARD
INDUKTOR
FITOALEXIN
BSK 100
SABIO SL
REZIST
PLANDAK
91
Figura 25. Comportamiento de la Humedad y Temperatura desde la semana
34 a 52 del año 2012 y desde la semana 1 hasta la 8 del año 2013.
65,0
70,0
75,0
80,0
85,0
90,0
22,5
23,0
23,5
24,0
24,5
25,0
25,5
26,0
26,5
27,0
27,5
34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 1 2 3 4 5 6 7 8
Hu
med
ad
rela
tiv
a (%
)
Tem
per
atu
ra
(°C
)
Semanas año 2012 - 2013
temperatura °C Humedad %
92
4.4. Análisis de regresión
En base a los resultados de los cuadros 5 y 12, se tomó la variable sanitaria
índice de infección de la Sigatoka negra a la floración, las variables fenológicas
área foliar funcional y hojas funcionales a la floración, para realizar un análisis
de regresión frente a una variable productiva como cajas por hectárea.
Se realizan con el objetivo principal de elaborar proyecciones con respecto a la
producción en cajas por hectárea de los cultivos de banano y plátano, en
referencia a las variables antes mencionadas a la etapa de floración. Si bien es
cierto hay que tener en cuenta las condiciones ambientales, de suelo y de
manejo que imperen en las zonas donde se realicen investigaciones, además
poder contar con mayor información de datos de campo en tiempo y espacio
para lograr realizar una proyección más precisa, la información presentada en
este documento servirá como fuente de comparación para el o los
investigadores que efectúen trabajos particularmente similares.
4.4.1. Análisis de regresión entre las variables índice de infección de
Sigatoka negra a la etapa de floración y cajas/hectárea en el cultivo
de banano
La variable dependiente es cajas por hectárea, el número de datos pares
utilizados es 54, el coeficiente de determinación R2 = 0,33 y el valor del
Coeficiente de Correlación r = 0,57.
La ecuación de la regresión lineal quedó expresada de la siguiente forma:
Cajas/ hectárea= 4085,8 – 19,62 IIF.
Donde: IIF = índice de Infección de Sigatoka negra a la Floración
Al interpretar los resultados arrojados por la regresión lineal (Figura 26) se
determinó que por cada unidad incrementada en el índice de infección en las
hojas, la producción se disminuye en 19,62 cajas/ha. Mientras que hay que
mencionar que los límites inferior y superior se encuentran muy distantes, lo
cual demuestra la heterogeneidad de los datos comparados.
93
Análisis de regresión lineal
Variable N R² r
R/cajas 54 0,33 0,57
Cuadro: 16. Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre las
variables índice de infección y cajas por hectárea.
Variables Media Error
Experimental
Límite Inferior (95%)
Limite Superior
(95%) T p-valor
Cajas/hectárea 4085,8 176,06 3732,57 4439,16 23,21 <0,0001 IIF -19,62 12,36 -44,43 5,19 -1,59 0,1185
Figura 26. Relación entre el Índice de infección a la floración y la producción
(cajas/ha) en el cultivo de Banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los
Ríos, 2013.
6,24 10,73 15,21 19,69 24,18
Indice de infección a floración
2852,69
3410,42
3968,15
4525,88
5083,60
caja
s/H
a
94
4.4.2. Análisis de regresión entre las variables área foliar funcional a floración y
cajas/hectárea en el cultivo de banano
La variable dependiente es cajas por hectárea, el número de datos pares
utilizados es 54, el coeficiente de determinación R2 = 0,13 y el valor de r= 0,36.
La ecuación de la regresión lineal quedó expresada de la siguiente forma:
Cajas/hectárea= 2315,42 + 100,61AFFF.
Dónde: AFFF= área foliar funcional a floración
En la Figura 27, se muestra el resultado de la regresión realizada, la cual
indica que por cada 10 metros cuadrados de área funcional a la floración, se
tiene 2315,42 cajas/ha de banano y por el incremento de un metro cuadrado
en el área foliar a la floración, se incrementa la producción en 101 cajas/ha de
banano.
Además, hay que mencionar que los limites inferior y superior de la media
obtenida se encuentra en 29,54 y 171 con un valor del error de 35,42 (Cuadro
17).
Análisis de regresión lineal
Variable N R² r
R/cajas 54 0,13 0,36
Cuadro: 17. Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre las
variables área foliar a la floración y cajas por hectárea.
Variables Media Error
Experimental
Límite Inferior (95%)
Limite Superior
(95%) T p-valor
Cajas/hectárea 2315,42 532,97 1245,94 3384,9 4,34 0,0001
Área foliar F 100,61 35,42 29,54 171,69 2,84 0,0064
95
Figura 27. Relación entre el área foliar funcional a la floración y la producción
(cajas/ha) en el cultivo de Banano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013.
4.4.3. Análisis de regresión entre las variables hojas funcionales a floración y
cajas por hectárea en el cultivo de banano
La variable dependiente es cajas por hectárea, el número de datos pares
utilizados es 54, el coeficiente de determinación R2 = 0,03 y el valor de r= 0,17.
La fórmula para la regresión polinómica de segundo orden es: Y=a+bx+cx2,
por tanto los resultados se expresaron de la siguiente forma:
Cajas por hectárea= -2909,58+ 888,01HFF– 29,02HFF^2.
Los resultados obtenidos por el análisis de regresión polinómica de segundo
orden se muestran en la figura 28, donde se demuestra que el aumento en la
producción de cajas por hectárea se elevó hasta 888,01, valor donde la curva
empieza a decaer (15 hojas funcionales). Este decrecimiento según los
resultados de la regresión es de 29,02 cajas por cada hoja funcional que
aumente en el eje de las x.
10,00 12,14 14,29 16,43 18,57
Área foliar funcional a floración
2500,00
3145,90
3791,80
4437,70
5083,60
caja
s/H
a
96
Análisis de regresión polinómica de segundo orden
Variable N R² r
R/cajas 54 0,03 0,17
Cuadro: 18. Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre las
variables hojas funcionales a la floración y cajas por hectárea.
Variables Media Error
Experimental
Límite Inferior (95%)
Limite Superior
(95%) T p-valor
Cajas/hectárea -2909,58 12448,42 -27900,83 22081,66 -0,23 0,8161
Hojas funcionales a floración 888,01 1812,77 -2751,27 4527,29 0,49 0,6263 Hojas funcionales a floración^
2 -29,02 65,85 -161,21 103,18 -0,44 0,6613
Figura 28. Relación entre el número de hojas funcionales a la floración y la
producción (cajas/ha) en el cultivo de Banano. EET Pichilingue,
INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
11,51 12,55 13,60 14,64 15,69
Hojas funcionales a floración
2852,69
3410,42
3968,15
4525,88
5083,60
caja
s/H
a
97
4.4.4. Análisis de regresión entre las variables índice de infección de Sigatoka
negra a la floración y cajas por hectárea el cultivo de plátano.
La variable dependiente es cajas por hectárea, los número de datos pares
utilizados es 54, el coeficiente de determinación R2 = 0,53 y el valor de r= 0,73.
La fórmula para la regresión polinómica de primer orden es: Y=a+bx+cx2, por
tanto quedó expresada de la siguiente forma:
Cajas por hectárea= -366,29+ 369IIF– 0,24 IIF^2.
Los resultados obtenidos por el análisis mediante la regresión polinómica de
estas variables demuestra el aumento en la producción de cajas por hectárea,
aumenta 369 por cada unidad que aumente el índice de infección, pero luego
se ve restringido el incremento al llegar al 8%, donde comienza a disminuir en
24,15 cajas por cada unidad que se incremente el índice de infección como se
observa en la figura 29.
Análisis de regresión polinómica de segundo orden
Variable N R² r
R/cajas 54 0,53 0,73
Cuadro: 19. Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre las
variables índice de infección y cajas por hectárea.
Variables Media Error
Experimental
Límite Inferior (95%)
Limite Superior
(95%) T p-valor
Cajas/hectárea -366,29 208,84 -785,55 52,98 -1,75 0,0855
IIF 369,63 63,36 242,44 496,83 5,83 <0,0001
IIF^2 -24,15 4,7 -33,59 -14,72 -5,14 <0,0001
98
Figura 29. Relación entre el índice de infección de Sigatoka negra a la floración y la producción (cajas/ha) en el cultivo de Plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
4.4.5. Análisis de regresión entre las variables área foliar funcional a floración y
cajas por hectárea en el cultivo de plátano
La variable dependiente es cajas por hectárea, el número de datos pares
utilizados es 54, el coeficiente de determinación R2 = 0,36 y el valor de r= 0,60.
La fórmula para la regresión polinómica de primer orden es: Y=a+bx+cx2, por
tanto quedó expresada de la siguiente forma:
Cajas por hectárea= -56,16+78,53IIF–1,40 IIF^2.
Los resultados obtenidos por el análisis mediante la regresión polinómica de
estas variables, demuestra que el incremento en la producción es constante en
78,53 cajas/hectárea por metro cuadrado, hasta en plantas que obtuvieron un
promedio de 28 metros cuadrados. Sin embargo al superar este valor de área
foliar la producción empieza a disminuir en relación de 1,4 cajas por cada
unidad que aumente el área foliar. (Figura 30).
3,17 4,82 6,47 8,13 9,78
Indice de infección a floración
604,41
758,03
911,65
1065,28
1218,90
caja
s/H
a
99
Análisis de regresión polinómica de segundo orden
Variable N R² r
R/cajas 54 0,36 0,60
Cuadro: 20. Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre las
variables área foliar a la floración y cajas por hectárea.
Variables Media Error
Experimental
Límite Inferior (95%)
Limite Superior
(95%) T p-valor
Cajas/hectárea -58,16 299,2 -658,84 542,51 -0,19 0,8466
Área foliar a floración 78,53 26,73 24,86 132,19 2,94 0,005
Área foliar a floración^
2 -1,4 0,59 -2,58 -0,22 -2,39 0,0208
Figura 30. Relación entre el área foliar funcional a la floración y la producción (cajas/ha) en el cultivo de Plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
11,88 16,39 20,90 25,41 29,92
Area foliar floración
693,10
824,55
956,00
1087,45
1218,90
Ca
jas/H
a
100
4.4.6. Análisis de regresión entre las variables hojas funcionales a floración y
cajas por hectárea en el cultivo de plátano
La variable dependiente es cajas por hectárea, el número de datos pares
utilizados es 54, el coeficiente de determinación R2 = 0,08 y el valor de r= 0,28.
La fórmula de regresión lineal quedó expresada de la siguiente forma:
Cajas por hectárea= 406,72 + 38,79HFF.
Este resultado da a entender que por cada hoja que aumenta en el eje de la X,
se incrementarán 38,79 cajas por hectárea como promedio, además los límites
inferior y superior de la media obtenida se encuentran en 1,14 y 76,15 (cuadro
22), siendo estos valores los mínimos y máximos alcanzados en estas
variables. Hay que mencionar que la tendencia mostrada de a entender que el
incremento puede ser lineal, pero habría que verificar hasta que número de
hojas seguirá esta tendencia pues no puede ser infinito. (Figura 31).
Análisis de regresión lineal
Variable N R² r
R/cajas 54 0,08 0,28
Cuadro: 21. Coeficientes de regresión y estadísticos asociados entre las
variables hojas funcionales a la floración y cajas por hectárea.
Variables Media Error
Experimental
Límite
Inferior (95%)
Limite
Superior (95%) T p-valor
Cajas/hectárea 406,72 278,68 -152,5 965,93 1,46 0,1505
Hojas funcionales
a la floración 38,79 18,62 1,44 76,15 2,08 0,0421
101
Figura 31. Relación entre el hojas funcionales a la floración y la producción
(cajas/ha) en el cultivo de Plátano. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013.
12,08 13,30 14,53 15,75 16,97
Hojas funcionales a floración
693,10
824,55
956,00
1087,45
1218,90
caja
s/H
a
CAPÍTULO V
V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
5.1. Conclusiones
De acuerdo a los resultados obtenidos en la presente investigación se
puede concluir que los productos inductores de resistencia mostraron
efectos sobre el Índice de infección a Sigatoka negra, hojas funcionales
y área foliar funcional, donde sobresalieron los Plandak, Rezist,
Inmuneguard y Fitoalexin.
El método de aplicación por la vía foliar resultó ser más adecuado para
la aplicación de los productos inductores de resistencia a Sigatoka
negra.
Respecto al peso del racimo no se observó efectos significativos de los
tratamientos en estudio; sin embargo, los productos Plandak, en el
caso del plátano y Sa. Bio SL para el caso de banano, mostraron una
ligera tendencia superior a los demás productos inductores de
resistencia.
5.2. Recomendaciones
Se recomienda evaluar los productos inductores bajo nuevas
condiciones de manejo, realizando las primeras aplicaciones por vía
foliar a las 4 semanas después de la siembra, para tratar de inducir
tempranamente los mecanismos de resistencia esperados.
Incorporar un tratamiento testigo químico adicional (fungicidas
sistémicos y protectantes) que contemple la alternancia de ciclos de
aplicación de fungicidas para control de Sigatoka negra.
CAPÍTULO VI
105
VI. LITERATURA CITADA
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120
ANEXOS
Anexo 1. Resultados del análisis de suelo realizado a los lotes experimentales de plátano y banano respectivamente. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
ANALISIS DE SUELO LOTE PLÁTANO ANALISIS DE SUELO LOTE BANANO
Clase Textural
Arena Limo Arcilla Franco-Limoso
Clase Textural
Arena Limo Arcilla Franco-Limoso 36% 50% 14% 36% 50% 14%
pH 5,3 Acido pH 5,7 Medio Acido
MO 4,20% Medio MO 4,20% Medio
Contenido de Nutrientes Contenido de Nutrientes
Nutriente Contenido Unidad Interpretación Nutriente Contenido Unidad Interpretación
N 14 ppm Bajo N 13 ppm Bajo
P 30 ppm Alto P 63 ppm Alto
K 0,57 meq/100ml Alto K 0,95 meq/100ml Alto
Ca 8 meq/100ml Medio Ca 10 meq/100ml Alto
Mg 0,7 meq/100ml Bajo Mg 1,2 meq/100ml Medio
S 8 ppm Bajo S 9 ppm Bajo
Zn 4 ppm Medio Zn 8 ppm Alto
Cu 7 ppm Alto Cu 7,6 ppm Alto
Fe 446 ppm Alto Fe 388 ppm Alto
Mn 2,3 ppm Bajo Mn 2,5 ppm Bajo
B 0,21 ppm Bajo B 0,44 ppm Bajo
Fuente: Departamento de Manejo de Suelos y Aguas de la EET- Pichilingue.
121
Anexo 2: Croquis de campo del experimento de Banano cv Williams. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
2 Métodos de aplicación (Factor A) 9 Productos (Factor B)
BLOQUE 1
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O X O O O O O O O O O X
X T6 T12 T17 T1 T11 T5 T14 T9 T3 X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O X O O O O O O O O O X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X T4 T10 T15 T7 T8 T16 T2 T13 T18 X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
BLOQUE 2
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X T18 T7 T10 T15 T14 T9 T12 T2 T11 X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X T1 T5 T13 T8 T6 T16 T3 T17 T4 X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
BLOQUE 3
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X T10 T9 T1 T11 T7 T12 T17 T17 T16 X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X T3 T5 T5 T4 T18 T2 T13 T6 T8 X
X O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
122
Anexo 3: Croquis de campo del experimento de plátano cv Barraganete. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Métodos de aplicación 8 Productos inductores de resistencia; testigo sin aplicación
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
Bloque 1
X
T6
X X
T12
X X
T17
X X
T1
X X
T11
X X
T5
X X
T14
X X
T9
X X
T3
X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X
T4
X X
T10
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T7
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X X
T16
X X
T2
X X
T13
X X
T18
X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
Bloque 2
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X
T18
X X
T7
X X
T10
X X
T15
X X
T14
X X
T9
X X
T12
X X
T2
X X
T11
X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X
T1
X X
T5
X X
T13
X X
T8
X X
T6
X X
T16
X X
T3
X X
T17
X X
T4
X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
Bloque 3
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X
T10
X X
T9
X X
T1
X X
T11
X X
T7
X X
T12
X X
T15
X X
T17
X X
T16
X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X
T3
X X
T5
X X
T14
X X
T4
X X
T18
X X
T2
X X
T13
X X
T6
X X
T8
X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X
X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X
123
Anexo 4. Escala de Stover modificada por Gauhl. EET Pichilingue, INIAP,
Quevedo, Los Ríos, 2013.
Escala de Stover Modificada por Gauhl: 0 = Sin síntomas; 1 = Hasta 10 manchas visibles; 2 = Menor al 5% de daño; 3 = del 6 al 15% de daño; 4 = del 16 al 33% de daño; 5 = del 34 al 50% de daño; 6 = Más del 50% de daño; HP = Hojas por planta; HMJE = Hoja más jóven con estría; HMJQ = Hoja más jóven con quema; HF = Hojas funcionales (Menor o igual a grado 3); HE = Hojas enfermas.
124
Anexo 5: Hoja de registro de datos semanales de Sigatoka negra. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Lugar------------------------ Fecha-------------- N° de Semana------------- Tratamiento N°---------------- Repetición N°------------
N° de
planta
Número o posición de la hoja
HP HMJE HMJQ HF HE
NHGI *IE
%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 1 2 3 4 5 6
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Total 106
* IE
(%) =
∑ (A x B) x
100
Promedio 10,6 Promedio IE %
K x N
% de Hojas Infectadas por Grado (% HIG)**
A = Valor numérico de la categoría de
daño (escala 0-6)
Promedio Ponderado de Infección (PPI)***
125
Anexo 6. Cronograma de aplicación de fertilizantes a ensayos experimentales de
plátano y banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Dosis (g) y frecuencia de aplicaciones de fertilizantes en Plátano
Semana Urea MESZ
Muriato de
Potasio
Sulfato de
Amonio
Sulfato de
Magnesio Nutrimenores Total
g/planta 0
63
31 94
8 16
16 16 16 31 95 12 23
23 16 16 31 109
16 31
31 16 16 31 125 20 31
31 16 16 31 125
24 47
31
16
94 28 47
63
16
126
32 47
63
16
126 Total 242 63 258 64 112 155 768
Dosis (g) y frecuencia de aplicaciones de fertilizantes en Banano
Semana Urea 15-15-
15
Muriato de
Potasio
Sulfato de
Amonio
Sulfato de
Magnesio Nutrimenores Total
g/planta 0
50
50
8 30
30
30
90 12 50
50 30 30 16 176
16 63
63 30 30 16 202 20 63
63 30 30 16 202
24 63
63 30 30 16 202 28 63
63 30 30 16 202
Total 332 50 332 150 180 80 1124
126
Anexo: 7. Análisis de varianza realizado a la variable índice de infección de Sigatoka negra a la etapa de floración y cosecha,
realizado al cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Anexo: 8. Análisis de varianza realizado a la variable área foliar funcional a la etapa de floración y cosecha, realizado al cultivo de
banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación
Área foliar funcional a la floración Área foliar funcional a la cosecha
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 18,38 18,38 30,54 0,031 1,23 1,23 4,27 0,175
Bloque 2 0,51 0,25 0,27 0,768 5,13 2,56 25,39 0,000
Error factor (A) 2 1,2 0,6 0,64 0,541 0,58 0,29 2,86 0,087
Inductores de resistencia (B) 8 29,2 3,65 3,87 0,010 3,04 0,38 3,76 0,012
Interacción AxB 8 30,96 3,87 4,1 0,008 0,32 0,04 0,4 0,907
Error factor (B) 16 31,39 1,96 2,08 0,077 2,56 0,16 1,59 0,183
Error total 16 15,09 0,94
1,62 0,1
Total 53 126,74 14,48
Fuente de variación Índice de infección de Sigatoka negra a la
floración Índice de infección de Sigatoka negra a la
cosecha
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 10,01 10 0,54 0,538 2296 2296 17,220 0,0535
Bloque 2 363,06 182 19,69 0,000 1259 629 13,900 0,0003
Error factor (A) 2 36,81 18 2 0,168 267 133 2,950 0,0814
Inductores de resistencia (B) 8 177,21 22 2,4 0,065 3663 458 10,110 0,0001
Interacción AxB 8 227,08 28 3,08 0,026 925 116 2,550 0,0526
Error factor (B) 16 184,44 12 1,25 0,330 745 47 1,030 0,4777
Error total 16 147,49 9
724 45
Total 53 1146,10 9878
127
Anexo: 9. Análisis de varianza realizado a la variable hojas funcionales a la etapa de floración y cosecha, realizado al cultivo de
banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Hojas funcionales a la floración Hojas funcionales a la cosecha
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 0,05 0,05 0,03 0,88 7,11 7,11 5,740 0,139
Bloque 2 6,19 3,09 3,88 0,04 28,86 14,43 23,100 0,000
Error factor (A) 2 3,49 1,75 2,19 0,14 2,48 1,24 1,980 0,170
Inductores de resistencia (B) 8 6,99 0,87 1,1 0,410 23,34 2,92 4,670 0,004
Interacción AxB 8 7,82 0,98 1,23 0,35 1,73 0,22 0,350 0,934
Error factor (B) 16 8,36 0,52 0,65 0,8 23,16 1,45 2,320 0,051
Error total 16 12,77 0,8
10 0,62
Total 53 45,67 96,68
Anexo: 10. Análisis de varianza realizado a las variables días a la floración y cosecha, realizado al cultivo de banano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación
Días a la floración Días a la cosecha
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 104 104 1,55 0,34 254 254 0,51 0,55
Bloque 2 307 153 0,53 0,6 1434 717 1,98 0,17
Error factor (A) 2 135 67 0,23 0,8 990 495 1,37 0,28
Inductores de resistencia (B) 8 1194 149 0,51 0,83 4456 557 1,54 0,22
Interacción AxB 8 1707 213 0,73 0,66 1670 209 0,58 0,78
Error factor (B) 16 4175 261 0,9 0,58 6022 376 1,04 0,47
Error total 16 4653 291
5782 361
Total 53 12276 20608
128
Anexo: 11. Análisis de varianza realizado a las variables perímetro del pseudotallo y altura de planta, realizado al cultivo de
banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación
Altura de planta (Metros) Perímetro del pseudotallo (Metros)
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 0,01 0,01 0,81 0,46 23,34 23,34 2,82 0,23
Bloque 2 0,10 0,05 2,72 0,10 8,21 4,11 0,46 0,64
Error factor (A) 2 0,01 0,01 0,38 0,69 16,53 8,26 0,92 0,42
Inductores de resistencia (B) 8 0,24 0,03 1,60 0,20 47,24 5,9 0,66 0,72
Interacción AxB 8 0,24 0,03 1,60 0,20 82,79 10,35 1,16 0,38
Error factor (B) 16 0,32 0,02 1,07 0,45 194,59 12,16 1,36 0,27
Error total 16 0,30 0,02
143,02 8,94
Total 53 1,24 515,72
Anexo: 12. Análisis de varianza realizado a las variables peso del racimo, número de manos, número de frutos por racimo y grado
de la fruta, realizado al cultivo de banano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Peso del racimo (Kg) Número de manos/racimo Número de frutos/racimo Grado del fruto
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 9,71 9,71 9,62 0,09 0,06 0,06 0,100 0,78 516 516 15,43 0,059 0,5 0,5 0,52 0,55
Bloque 2 27,88 13,94 2,08 0,16 4,35 2,17 7,080 0,01 397 199 1,02 0,382 0,6 0,3 1,33 0,29
Error factor (A) 2 2,02 1,01 0,15 0,86 1,15 0,57 1,870 0,19 67 33 0,17 0,844 1,9 0,9 4,31 0,03
Inductores de resistencia (B) 8 44,48 5,56 0,83 0,59 5,82 0,73 2,370 0,07 1200 150 0,77 0,63 2,4 0,3 1,42 0,26
Interacción AxB 8 134,46 16,81 2,51 0,06 6,97 0,87 2,840 0,04 5522 690 3,55 0,015 1,3 0,2 0,74 0,66
Error factor (B) 16 116,47 7,28 1,09 0,44 4,92 0,31 1,000 0,50 4389 274 1,41 0,249 5,5 0,4 1,61 0,18
Error total 16 107,20 6,7
4,91 0,31
3110 194
3,4 0,2
Total 53 442,21 28,18 15202 15,6
129
Anexo: 13. Análisis de varianza realizado a las variables racimos por cajas y cajas por hectárea, realizado al cultivo de banano.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación
Racimos por caja Cajas por hectárea
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 0,01 0,01 6,523 0,125 209739 209739 9,62 0,09
Bloque 2 0,02 0,008 1,839 0,191 602041 301020 2,08 0,157
Error factor (A) 2 0 0,002 0,335 0,72 43590 21795 0,15 0,861
Inductores de resistencia (B) 8 0,03 0,004 0,89 0,546 960751 120094 0,83 0,589
Interacción AxB 8 0,09 0,011 2,442 0,061 2904145 363018 2,51 0,056
Error factor (B) 16 0,08 0,005 1,117 0,414 2515690 157231 1,09 0,435
Error total 16 0,07 0,005
2315386 144712
Total 53 0,3 9551342
Anexo: 14. Análisis de varianza realizado a la variable índice de infección de Sigatoka negra a la etapa de floración y cosecha,
realizado al cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Índice de infección de Sigatoka negra a la
floración Índice de infección de Sigatoka negra a la cosecha
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 0,24 0,236 0,049 0,845 1943,28 1943,28 89,130 0,01
Bloque 2 7,61 3,805 1,561 0,24 629 314,5 4,760 0,02
Error factor (A) 2 9,58 4,792 1,966 0,172 43,61 21,8 0,330 0,72
Inductores de resistencia (B) 8 24,36 3,044 1,249 0,33 1985,4 248,17 3,750 0,01
Interacción AxB 8 4,10 0,512 0,21 0,98 2499,77 312,47 4,730 0,00
Error factor (B) 16 19,89 1,243 0,51 0,906 773,52 48,34 0,730 0,73
Error total 16 39,00 2,438
1057,79 66,11
Total 53 104,78 8932,37
130
Anexo: 15. Análisis de varianza realizado a la variable área foliar funcional a la etapa de floración y cosecha, realizado al cultivo
de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Área foliar funcional a la floración Área foliar funcional a la cosecha
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 24,80 24,81 4,01 0,18 125,8 125,797 10,049 0,09
Bloque 2 124,40 62,18 2,59 0,11 42,87 21,434 2,465 0,12
Error factor (A) 2 12,40 6,18 0,26 0,78 25,04 12,518 1,440 0,27
Inductores de resistencia (B) 8 140,50 17,57 0,73 0,66 139,27 17,409 2,002 0,11
Interacción AxB 8 94,90 11,86 0,49 0,84 186,45 23,306 2,680 0,04
Error factor (B) 16 181,50 11,34 0,47 0,93 91,4 5,713 0,657 0,80
Error total 16 384,40 24,03
139,12 8,695
Total 53 962,90 749,95
Anexo: 16. Análisis de varianza realizado a la variable hojas funcionales a la etapa de floración y cosecha, realizado al cultivo de
plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Hojas funcionales a la floración Hojas funcionales a la cosecha
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 0,10 0,102 0,174 0,717 39,2 39,202 7,028 0,12
Bloque 2 0,50 0,252 0,318 0,732 35,19 17,593 5,276 0,02
Error factor (A) 2 1,18 0,589 0,743 0,491 11,16 5,578 1,673 0,22
Inductores de resistencia (B) 8 4,54 0,567 0,716 0,68 46,34 5,792 1,737 0,17
Interacción AxB 8 7,69 0,962 1,214 0,35 97,77 12,221 3,665 0,01
Error factor (B) 16 13,66 0,854 1,078 0,441 41,52 2,595 0,778 0,69
Error total 16 12,68 0,792
53,35 3,335
Total 53 40,35 324,53
131
Anexo: 17. Análisis de varianza realizado a las variables días a la floración y cosecha, realizado al cultivo de plátano. EET
Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Días a la floración Días a la cosecha
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 0,00 0 0 1 0,02 0,02 0,000 0,99
Bloque 2 77,48 38,74 0,74 0,495 97,33 48,67 0,830 0,46
Error factor (A) 2 11,11 5,56 0,11 0,901 116,15 58,07 0,990 0,39
Inductores de resistencia (B) 8 726,70 90,84 1,72 0,17 680 85 1,440 0,25
Interacción AxB 8 1099,00 137,38 2,61 0,05 1062,81 132,85 2,260 0,08
Error factor (B) 16 1286,52 80,41 1,53 0,203 780 48,75 0,830 0,65
Error total 16 842,89 52,68
942,52 58,91
Total 53 4043,70 3678,83
Anexo: 18. Análisis de varianza realizado a las variables perímetro del pseudotallo y altura de planta, realizado al cultivo de
plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Altura de planta (Metros) Perímetro del pseudotallo (Metros)
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 79,94 79,94 0,08 0,81 14,94 14,94 0,330 0,62
Bloque 2 5258,49 2629,25 2,53 0,11 206,56 103,28 1,790 0,20
Error factor (A) 2 2074,57 1037,29 1 0,39 91,11 45,55 0,790 0,47
Inductores de resistencia (B) 8 9408,09 1176,01 1,13 0,39 341,66 42,71 0,740 0,66
Interacción AxB 8 5852,15 731,52 0,7 0,68 336,52 42,07 0,730 0,67
Error factor (B) 16 5087,61 317,98 0,31 0,99 370,01 23,13 0,400 0,96
Error total 16 16633,45 1039,59
924,25 57,77
Total 53 44394,29 2285,03
132
Anexo: 19. Análisis de varianza realizado a las variables peso del racimo, número de manos, número de frutos por racimo y grado
de la fruta, realizado al cultivo de plátano. EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Peso del fruto (Kg) Número de manos/racimo Número de frutos/racimo Grado del fruto
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 2,08 2,08 0,37 0,61 0,02 0,02 0,080 0,81 4,70 4,74 0,24 0,671 39,2 39,2 14,01 0,06
Bloque 2 5,26 2,63 0,79 0,47 1,81 0,91 2,800 0,09 13,00 6,5 1,09 0,361 2,5 1,2 0,19 0,83
Error factor (A) 2 11,37 5,69 1,71 0,21 0,48 0,24 0,740 0,49 38,90 19,46 3,25 0,065 5,6 2,8 0,43 0,66
Inductores de resistencia (B) 8 19,22 2,4 0,72 0,67 2,48 0,31 0,960 0,50 90,00 11,25 1,88 0,13 13,5 1,7 0,26 0,97
Interacción AxB 8 22,59 2,82 0,85 0,58 1,81 0,23 0,700 0,69 130,60 16,32 2,73 0,04 79,5 9,9 1,52 0,23
Error factor (B) 16 36,59 2,29 0,69 0,77 3,85 0,24 0,740 0,72 83,00 5,19 0,87 0,611 104,5 6,5 1,00 0,50
Error total 16 53,18 3,32
5,19 0,32
95,70 5,98
104,7 6,6
Total 53 150,28 15,65 456,00 349,5
133
Anexo: 20. Análisis de varianza realizado a las variables racimos por cajas y cajas por hectárea, realizado al cultivo de plátano.
EET Pichilingue, INIAP, Quevedo, Los Ríos, 2013.
Fuente de variación Racimos por caja Cajas por hectárea
GL SC CM F p-valor SC CM F p-valor
Métodos de aplicación 1 0,05 0,05 0,55 0,53 10781 10781 0,361 0,61
Bloque 2 0,08 0,04 0,61 0,55 27331 13666 0,784 0,47
Error factor (A) 2 0,20 0,1 1,47 0,26 59733 29867 1,714 0,21
Inductores de resistencia (B) 8 0,37 0,05 0,69 0,70 100819 12602 0,723 0,67
Interacción AxB 8 0,37 0,05 0,69 0,70 118429 14804 0,850 0,58
Error factor (B) 16 0,63 0,04 0,58 0,86 191942 11996 0,688 0,77
Error total 16 1,08 0,07
278818 17426
Total 53 2,78 787853