Data/hora: 12/06/2024 07:32:30

Provedor de dados: 	114	
País: 	Argentina	
Título: 	Modelos para la estimación no destructiva del área foliar de dos cultivares de mandioca (Manihot esculenta Crantz) en la Argentina	
Autores: 	Burgos,A.M.; Avanza,M.M.; Balbi,C.N.; Prause,J.; Argüello,J.A.	
Data: 	2010-06-01	
Ano: 	2010	
Palavras-chave: 	Dimensiones foliares; Raíces reservantes; Regresión lineal múltiple.	
Resumo: 	La medición del área foliar (AF) en mandioca es difícil de realizar, ya que sus hojas poseen lóbulos particularmente irregulares que precisan procedimientos meticulosos y lentos, y se requieren instrumentos sofisticados y costosos. El objetivo de esta investigación fue ajustar y evaluar modelos estadísticos predictivos para estimar, de manera simple y precisa, el AF de dos cultivares de mandioca cultivados en Corrientes, Argentina. En las diferentes muestras se determinaron las dimensiones lineales y el peso seco de las hojas. Se ajustaron ecuaciones de regresión lineal múltiple para estimar el AF mediante el método de selección de variables stepwise para dos cultivares de mandioca. El modelo seleccionado por su buen ajuste y precisión para estimar el área foliar fue: AF = ß0 + ß1.LP(cm) +ß2.SLC(cm² ) ß3.&amp;#931;LL(cm) , el cuál está basado en dimensiones no destructivas y de fácil medición. Dicho modelo requiere de diferentes estimaciones de sus parámetros para cada cultivar. Los resultados obtenidos en el presente estudio demuestran que bajo las condiciones de evaluación, el área foliar puede ser estimada usando simples mediciones lineales, como ser la longitud del pecíolo, la sumatoria de la longitud de los lóbulos y la superficie del lóbulo central para ambos cultivares.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Espanhol	
Identificador: 	http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100007	
Editor: 	Facultad de Ciencias Agropecuarias. Universidad Nacional de Córdoba	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	Agriscientia  v.27 n.1 2010	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess