Análisis de la productividad del tomate en invernadero bajo diferentes manejos mediante modelos mixtos

La productividad del cultivo de tomate bajo invernadero es resultado de la interacción de factores ecofisiológicos, de los cuales el productor ejerce un mayor o menor grado de control sobre ellos. Factores como densidad de plantación y poda de frutos determinan la productividad y el agricultor aplic...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2009
Institución:
Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano
Repositorio:
Expeditio: repositorio UTadeo
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:expeditiorepositorio.utadeo.edu.co:20.500.12010/28110
Acceso en línea:
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Palabra clave:
Productividad del tomate
Cultivo en invernadero
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description La productividad del cultivo de tomate bajo invernadero es resultado de la interacción de factores ecofisiológicos, de los cuales el productor ejerce un mayor o menor grado de control sobre ellos. Factores como densidad de plantación y poda de frutos determinan la productividad y el agricultor aplica sus propios esquemas de manejo de acuerdo con su criterio. Con el fin de evaluar diferentes estrategias de manejo de densidad de plantación y poda de frutos y su efecto sobre la productividad se aplicó la técnica de modelación estadística denominada modelos mixtos. Estos modelos aparte de incluir efectos fijos incluyen efectos aleatorios para cada uno de los individuos de la población estudiada. La productividad acumulada por planta en función de los días después del trasplante para nueve combinaciones de densidad de plantación y poda de frutos se ajustó a un modelo Gompertz donde el mejor ajuste fue obtenido con el modelo mixto al cual se le añadió un efecto aleatorio a la asíntota superior. Este parámetro representa la productividad potencial de cada uno de los tratamientos. Con base en la variabilidad del efecto aleatorio de la asíntota superior, producto de la calibración del modelo, se construyó una función de densidad de probabilidad. De acuerdo con esta función, el tratamiento con la productividad potencial más alta (6,82 kg/planta) fue aquel con una densidad de plantación de 2,3 plantas/m2 y con una poda de cinco frutos en los primeros cuatro racimos y cuatro frutos en el resto de racimos.
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Declaro que autorizo previa y de forma informada el tratamiento de mis datos personales por parte de LA UNIVERSIDAD DE BOGOTÁ JORGE TADEO LOZANO para fines académicos y en aplicación de convenios con terceros o servicios conexos con actividades propias de la academia, con estricto cumplimiento de los principios de ley. Para el correcto ejercicio de mi derecho de habeas data cuento con la cuenta de correo protecciondatos@utadeo.edu.co, donde previa identificación podré solicitar la consulta, corrección y supresión de mis datosAbierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Colombia2022-09-15T16:41:32Z2022-09-15T16:41:32Z20092011-2173https://revistas.uptc.edu.co/index.php/ciencias_horticolas/article/view/1212http://hdl.handle.net/20.500.12010/28110http://expeditiorepositorio.utadeo.edu.cohttps://doi.org/10.17584/rcch.2009v3i2.1212La productividad del cultivo de tomate bajo invernadero es resultado de la interacción de factores ecofisiológicos, de los cuales el productor ejerce un mayor o menor grado de control sobre ellos. Factores como densidad de plantación y poda de frutos determinan la productividad y el agricultor aplica sus propios esquemas de manejo de acuerdo con su criterio. Con el fin de evaluar diferentes estrategias de manejo de densidad de plantación y poda de frutos y su efecto sobre la productividad se aplicó la técnica de modelación estadística denominada modelos mixtos. Estos modelos aparte de incluir efectos fijos incluyen efectos aleatorios para cada uno de los individuos de la población estudiada. La productividad acumulada por planta en función de los días después del trasplante para nueve combinaciones de densidad de plantación y poda de frutos se ajustó a un modelo Gompertz donde el mejor ajuste fue obtenido con el modelo mixto al cual se le añadió un efecto aleatorio a la asíntota superior. Este parámetro representa la productividad potencial de cada uno de los tratamientos. Con base en la variabilidad del efecto aleatorio de la asíntota superior, producto de la calibración del modelo, se construyó una función de densidad de probabilidad. 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