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Revista mexicana de ciencias agrícolas

versão impressa ISSN 2007-0934

Resumo

AGUILAR TLATELPA, Martin et al. Concentración y extracción de macronutrimentos en cuatro variedades de fresa. Rev. Mex. Cienc. Agríc [online]. 2019, vol.10, n.6, pp.1287-1299.  Epub 02-Out-2020. ISSN 2007-0934.  https://doi.org/10.29312/remexca.v10i6.1552.

La nutrición en fresa (Fragaria x ananassa) es un factor fundamental para alcanzar rendimientos y calidad altos del fruto. Para esto deben considerarse las fuentes fertilizantes, la oportunidad y las concentraciones aplicadas. La planta está adaptada a las condiciones subtropicales y templadas, pero es sensible a fluctuaciones iónicas en la solución nutritiva y al contenido de nutrientes en suelo y sustrato. El análisis de la dinámica de absorción de nutrientes es una de las estrategias más usadas para inferir las necesidades en cada etapa fenológica. Para ello surge la necesidad de formular un algoritmo que permita conocer la cantidad de nutriente que la planta requiere en cada etapa fenológica. El objetivo fue determinar, mediante modelos de regresión, la demanda nutrimental durante el ciclo de cultivo de las variedades de fresa Albión, Festival, Jacona y Zamorana. La hipótesis fue que la concentración y absorción de nutrientes es diferencial en cada variedad y etapa fenológica de la planta, además la absorción de nutrientes puede ser descrita mediante modelos de regresión lineal múltiple. El estudio se realizó usando un muestreo completamente aleatorio para la colecta del material vegetal bajo las condiciones de cultivo en campo. La concentración de nutrientes se determinó mediante análisis químico. La extracción nutrimental se obtuvo y se relacionó con cada etapa fenológica. Los valores de referencia para la concentración y extracción nutrimental se obtuvieron para N, P, K, Ca, Mg y S, mediante modelos matemáticos que determinan las necesidades nutrimentales de las plantas en cada etapa de su desarrollo.

Palavras-chave : Fragaria x ananassa; concentración nutrimental; extracciones de nutrientes; modelos de regresión.

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