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Nova scientia

versión On-line ISSN 2007-0705

Nova scientia vol.8 no.17 León  2016

 

Ciencias naturales e ingenierías

Determinación preliminar de normas e interacciones nutrimentales en chile ancho (Capsicum annuum L) en la Comarca Lagunera

Preliminary determination of nutrient norms and nutrient interactions on pepper “ancho” (Capsicum annuum L) in the Comarca Lagunera

Rosa I. Ramírez-Chávez1 

José D. López-Martínez1 

Enrique Troyo-Diéguez2 

Miguel A. Gallegos-Robles1 

Cirilo Vázquez-Vázquez

José A. Ramírez Ibarra1 

José L. García-Hernández1  * 

1 Facultad de Agricultura y Zootecnia, Universidad Juárez del Estado de Durango, Gómez Palacio, Durango. México.

2 Programa de Agricultura en Zonas Áridas, Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste, La Paz, Baja California Sur. México.

Resumen

El chile (Capsicum annuum L.) es uno de los principales cultivos hortícolas en México. Esto debido a su gran popularidad en la población. Dentro de esta especie, uno de los cultivares que más usos tiene es el chile ancho. Dado el escenario actual de crisis económicas y ambientales, los productores de este cultivo se han visto en la necesidad de suministrar una nutrición balanceada. El origen y la cantidad de fertilizantes pueden afectar drásticamente el patrón de crecimiento, su anatomía y morfología, así como su composición química y nutrimental y por ende su productividad en cuanto a cantidad y calidad del fruto. La optimización en el uso de fertilizantes puede lograrse por medio del establecimiento de normas nutrimentales con métodos multivariados como el Diagnóstico de Nutrimento Compuesto (DNC). El DNC se apoya en bases matemáticas robustas para un cultivo y región determinado. El objetivo del presente estudio fue estimar las normas nutrimentales preliminares e identificar las interacciones nutrimentales significativas mediante la técnica de diagnóstico de nutrimento compuesto (DNC) para chile tipo ancho “San Martín” en la Comarca Lagunera durante el ciclo primavera-verano de 2015. Las normas preliminares de DNC fueron desarrolladas de una pequeña base de datos como medias y desviación estándar de la relación centrada de logaritmos (Vx) de cinco nutrientes (N, P, K, Ca y Mg) y un valor desconocido R, el cual comprende todos los nutrientes no analizados químicamente y cuantificados en chile ancho. Las normas preliminares de DNC son: V* N = 0.42 ± 0.06, V* P = -3.24 ± 0.13, V* K = 0.48 ± 0.08, V*Ca = -0.21 ± 0.06, V* Mg = -0.82 ± 0.05, y V* R5 == 3.38 ± 0.05. Como resultado de este trabajo se presentaron dos interacciones negativas significativas a través del análisis de componentes principales: P y K para la subpoblación de alto rendimiento, mientras que en la población completa y la subpoblación de bajos rendimientos se encontró la interacción negativa P y Ca, lo cual nos sugiere casos de antagonismo P-K y P- Ca para este estudio.

Palabras clave: chile ancho; nutrimento; interacciones; altos rendimientos

Abstract

Hot pepper (Capsicum annuum L.) is one of the main vegetable crops in Mexico. This because its great popularity among the population. Within this species, one of the cultivars that have more uses is the type “ancho”. Given the current scenario of economic and environmental crisis, growers of this crop have the need of supplying a balanced nutrition. The source and amount of fertilizer may drastically affect growth pattern, anatomy and morphology, as well as chemical and nutritional composition and therefore productivity and quality of fruits. Optimization on the use of fertilizers may be achieved through the determination of nutrient norms with multivariate methods such as Compositional Nutrient Diagnosis (DNC). DNC is supported by robust mathematical basis for a crop and a specific region. The aim of this study was to estimate the preliminary nutritional norms and identify significant nutritional interactions through DNC for pepper type ancho “San Martín” in region “Comarca Lagunera” during the spring-summer season 2015. Preliminary norms DNC were developed from a small database as mean and standard deviation of the row-centered log ratios (Vx) of five nutrients (N, P, K, Ca, and Mg) and an unknown value R, which comprises all the nutrients not analyzed and quantified chemically in ancho pepper. DNC preliminary norms are V* N = 0.42 ± 0.06, V* P = -3.24 ± 0.13, V* K = 0.48 ± 0.08, V* Ca = -0.21 ± 0.06, V* Mg = -0.82 ± 0.05, and VR5* = = 3.38 ± 0.05. As result of this work, two significant negative interactions through principal component analysis were shown: P and K for high-yield population, while in the entire population and the low-yield population, negative interaction of P and Ca was found, which suggests cases of P-K and P-Ca antagonisms for this study.

Keywords: ancho pepper; nutrient; interaction; high yields

Introducción

Desde hace más de tres décadas el género Capsicum ha sido considerado un cultivo de alta prioridad para los estudios de conservación (Albrecht et al., 2012, 3). Esto, por su importancia económica y por la pérdida en alto grado de la variabilidad genética (Olivera y García, 2013, 58). El género Capsicum es nativo de Mesoamérica y su importancia se exalta por la gran cantidad de especies silvestres que todavía hoy se descubren (Rigon et al., 2012, 228). De las más de 30 especies que han sido reportadas (González-Zamora et al., 2013, 13472), la de mayor importancia económica es la especie C. annuum(Alonso et al., 2008, 49). Esta especie es la más significativa para los mercados nacionales e internacionales de condimentos y conservas, y se cultiva en escalas que van desde la producción familiar a los sistemas industriales (Fonseca et al., 2008, 190). C. annuum es la especie más utilizada en los programas de mejoramiento de cultivares comerciales (Wing et al., 2013, 1).

México es centro de origen y también el país del mundo con la mayor variabilidad genética de Capsicum(García-Hernández et al., 2004, 134). Su riqueza genética se debe en gran parte a la diversidad de climas y suelos, pero también a las prácticas tradicionales de cultivo que efectúan los pequeños productores utilizando las semillas de los frutos seleccionados de las plantas nativas (Latournerie et al., 2002, 26).

El chile es el octavo cultivo con mayor valor generado en la agricultura nacional, alcanzando alrededor de 722 millones de dólares. El volumen de producción promedio es de 2.2 millones de toneladas, del cual se exportan cerca de 900 mil toneladas de chiles frescos, secos y en preparaciones. Actualmente existen alrededor de 138 mil hectáreas en México. (FAOSTAT, 2012) debido a que la demanda del chile mexicano en el mercado internacional se ha incrementado (Caro et al., 2014, 99).

En México se conocen cerca de 90 variedades o tipos de C. annuum(Schweiggert y Schieber, 2006, 239). Aunque sólo cerca de 30 dominan el mercado. El jalapeño participa con el 22.8% del valor de producción, bell pepper (15.4%), serrano (8.4%), seco mirasol (7.8%) y ancho (14.1%) (SIAP-SAGARPA, 2014). Dada su importancia económica, el presente trabajo considera un cultivar de chile ancho, el cual también recibe el nombre de poblano.

Para la producción comercial de chile se requiere que el productor administre y optimice sus recursos disponibles. Entre ellos, la mano de obra, el uso de fertilizantes y de insecticidas para el control de plagas del cultivo (Macías et al., 2012, 33). Durante las últimas décadas se ha impulsado el enfoque de la fertilización balanceada (Ryan, 2008, 80), ya que el origen y la cantidad de fertilizantes pueden afectar drásticamente el patrón de crecimiento, anatomía y morfología, así como su composición química. Con el fin de conocer la nutrición en plantas en términos de su composición mineral, el análisis de tejido vegetal es más efectivo y confiable que el análisis de suelo (Ríos et al., 2015, 202).

Se pueden usar varios métodos para diagnosticar el estado nutricional foliar: valor crítico (CVA) (Bates, 1971, 116), sistema de diagnóstico y recomendación integrado (DRIS) (Walworth y Sumner, 1987, 154) y diagnóstico del nutriente compuesto (DNC) (Parent y Dafir, 1992; Parent et al., 1994, 240). Los métodos de DNC y análisis de componentes principales han sido considerados como técnicas apropiadas para diagnosticar el estado nutrimental e identificar interacciones nutrimentales en papa (Solanum tuberosum) (Khiari et al., 2001, 802) , chile (Capsicum annuum) (García-Hernández et al., 2004, 510; Valdez-Cepeda et al., 2005, 15), sábila (Aloe vera) (García-Hernández. et al., 2006, 245) y maíz (Zea mayz) (Magallanes-Quintanar et al., 2006, 225), entre otros cultivos. El método de DNC tiene una base matemática sólida para definir un valor mínimo de rendimiento útil para discriminar entre las subpoblaciones de alto y bajo rendimiento (Alegre et al., 2003, 532).

La técnica del método de diagnóstico nutrimental compuesto (DNC) fue desarrollada en Canadá por Parent y colaboradores (Parent y Dafir, 1992, 422; Parent et al., 1994, 423). Involucra el cálculo de índices individuales para cada elemento, pero considera su proporción respecto a la media geométrica (g) de todos los nutrimentos. También considera a R que representa el resto de los nutrimentos no considerados en el análisis químico: R corresponde por ejemplo, a C, H y O, y es un parámetro más trascedente que el componente materia seca usado en el método DRIS. En la metodología del valor crítico se divide de manera arbitraria a las subpoblaciones de alto y bajo rendimiento, por lo general toman el 95% como la subpoblación de alto rendimiento, mientras que en el caso de DRIS y DNC, la población de altos rendimientos se selecciona de una base de datos. Con respecto al sistema DRIS no se ha establecido un procedimiento formal para dividir las observaciones en dos grupos: uno de altos rendimientos y otro de bajos rendimientos. En cambio, esa partición se sustenta en la función de distribución de chi-cuadrada (X 2 ) de los índices de nutrición global y a la relación cúbica entre los rendimientos y las funciones de proporción de varianza acumulada en el caso de la técnica de diagnóstico de nutrimento compuesto (Parent y Dafir, 1992, 239).

El objetivo del presente estudio fue estimar las normas nutrimentales preliminares e identificar las interacciones nutrimentales significativas mediante la técnica de diagnóstico de nutrimento compuesto (DNC) para chile tipo ancho “San Martín” en la Comarca Lagunera durante el ciclo primavera-verano de 2015.

Método

Establecimiento de cultivo y muestreo

El cultivo fue establecido en campo en el ejido Florencia, municipio de Francisco I. Madero, Coahuila, México, durante el ciclo primavera-verano de 2015. Este ejido, se ubica geográficamente en las coordenadas 25°50’22.32” (latitud norte) y 103°18’59.11” (longitud oeste) y a una altitud de 1,107 msnm. En esta región la temperatura media anual es de 22.1ºC. La precipitación pluvial es de 258 mm y la evaporación anual media aproximadamente es 10 veces mayor. En dicha área los suelos son de aluvión, profundos y arcillosos (García-Hernández et al., 2009, 142).

Antes de la siembra se tomaron 10 muestras de suelo en la capa de 0-30 cm del sitio experimental para determinar las características físicas y químicas de éste. El suelo es de tipo franco arcilloso de acuerdo al método Bouyoucus (1927, 39), alcalino y de baja salinidad. El contenido de MO fue de 1.1 % (método de Walckley y Black (Nelson y Somers, 1996, 961) pH 8.4 por el método de relación suelo: agua 1:2 (Thomas, 1996, 475) , CE 1.46 dS m-1 medida con un conductivímetro marca Horiba, modelo B173, 17 mg kg-1 de N total por el método de Kjeldahl (Bremmer 1996; 475); 14 mg kg-1 de fósforo total por el método de Olsen (Olsen et al., 1954, 2), 1.30 meq L-1 de potasio; 5.4 meq L-1 de Ca y 6.8 meq L-1 de Mg (método de NH4OAc en una relación 1:20 (Thomas, 1996, 475)

El cultivar que se estableció fue chile tipo ancho “San Martín”. Se utilizó un arreglo espacial en bordos de doble hilera, acolchado plástico negro y riego por goteo. La distancia entre bordos fue de 1.80 m, mientras que entre planta y planta fue de 30 cm, para obtener una densidad de 37,000 plantas ha-1. La nutrición se realizó con fertirriego aplicando 120 y 60 kg ha-1 de N y P, respectivamente (fosfato monoamónico y sulfato de amonio).

Las plagas y enfermedades que se presentaron fueron el picudo del chile (Anthonomus euge-nii) y cenicilla polvorienta (Oidiopsis sp.) y fueron controladas con los productos orgánicos Insecta Plus y PHC - Mil stop plus, respectivamente. Ambos son productos con certificado por OMRI (Organic Materials Review Institute).

Del total de la población, la muestra para el cálculo de las normas fue de 80 unidades de muestreo, correspondientes a dos plantas por unidad de muestreo. Se tomaron siete hojas de cada planta muestreada más otras siete de la planta contigua hacia el norte, teniendo un total de 14 hojas por unidad de muestreo. Las hojas obtenidas se eligieron del tercio medio de la planta, de plantas sanas en etapa de floración (Magallanes-Quintanar et al., 2005,30). De la misma forma se obtuvo el rendimiento de cada unidad de muestreo. El valor total de rendimiento se obtuvo sumando los rendimientos parciales de cinco cosechas o cortes. Los análisis químicos hechos con esas muestras se llevaron a cabo en los laboratorios analíticos del Centro de Investigaciones Biológicas del Noroeste (CIBNOR) en La Paz, BCS.

Cada muestra foliar compuesta (mezcla de las 14 hojas en cada caso) fue limpiada con agua destilada, secada a peso constante y analizada para el total (en porcentaje) de N, P, K, Ca y Mg. El N total fue determinado por el método de Dummas. El fósforo fue analizado por el método de colorimetría con el complejo de azul de fosfomolibdato (AOAC, 1980, 5) K, Ca y Mg fueron estimados por espectrofotometría de absorción atómica, después de una digestión con HNO3(Hossner, 1996, 49).

Estimación de las normas preliminares

Las normas nutrimentales DNC se estimaron a partir del procedimiento teórico-matemático descrito por Khiari et al., (2001,804), que se encuentra también descrito en otros reportes científicos posteriores (García-Hernández et al., 2006, 245) y Magallanes-Quintanar et al., (2004, 79) de la siguiente manera:

Las concentraciones de los nutrimentos fueron transformadas a proporciones invariantes (centradas) al dividirlas por la media geométrica.

Posteriormente, se determinaron los logaritmos de las proporciones centradas:

V N , V P , V K , V Ca , V Mg ,...,V Rd

A su vez, estos valores fueron usados para calcular las proporciones de varianza fiVx ; entre grupos de observación asociados a altos y bajos rendimientos considerando el procedimiento de Cate-Nelson: primeramente las dos observaciones con mayor rendimiento conformaron el grupo de alto rendimiento y el resto de observaciones el grupo de bajo rendimiento; en la siguiente repetición del proceso (iteración) el grupo de alto rendimiento se conformó por tres observaciones, mientras que el de bajo rendimiento por una observación menos que el grupo de bajo rendimiento asociado a la iteración inicial; y así sucesivamente.

Después, el valor de la función de proporción de varianza acumulada FiCVx se estimó, para cada repetición o paso del proceso (iteración), como la suma de las proporciones de varianza. La función de proporción de varianza acumulada se calcula al considerar la proporción entre la sumatoria de las proporciones de varianza en cada iteración y la sumatoria de las pro-porciones de varianza de todas las iteraciones (constante), de donde resulta una función cúbica útil para comparar la fuerza discriminatoria de los logaritmos de las proporciones centradas (V X ) entre los grupos de alto y bajo rendimiento, sobre una escala común.

Los puntos de inflexión para diferenciar entre las subpoblaciones de altos y bajos rendimientos fueron determinados después de examinar las seis funciones cúbicas ajustadas al considerar las relaciones entre cada función de varianza acumulada FiCVN,FiCVP,,FiCVR y el rendimiento.

Para identificar interacciones importantes se realizaron análisis de componentes principales con el programa Statistica Versión 9.1 (StatSoft Inc. 2010, 47).

Resultados

Los estimadores estadísticos descriptivos de la variable rendimiento presentaron los siguientes valores: media 44.89 Mg·ha-1, mínimo 29.89 Mg·ha-1, máximo 68.54 Mg·ha-1 y desviación estándar 8.28 Mg·ha-1.

Normas de diagnóstico de nutrimento compuesto

Las seis funciones cúbicas experimentales, entre cada función de varianza acumulada FiCVN,FiCVP,,FiCVR y el rendimiento, se aprecian en la Figura 1.

Figura 1 Relaciones cúbicas experimentales entre el rendimiento en chile ancho (Capsicum annuum L.) y las funciones de proporción de varianza acumulativa en el arreglo S5 para estimar el punto de inflexión que separa a las sub-poblaciones de alto y bajo rendimiento. 

Todas las funciones se ajustaron a un patrón cúbico (Cuadro 1). Los valores de rendimiento asociados a los puntos de inflexión fueron 49.27, 45.79, 49.25, 47.04, 44.29, 52.98 Mg·ha-1 para N, P, K, Ca, Mg y R, respectivamente (Cuadro 1). Puesto que los índices globales de desbalance nutrimental (DNC r2) se ajustan a una distribución x 2 (Magallanes-Quintanar et al., 2006, 2027), la teoría del método de DNC recomienda tomar el valor de rendimiento más alto para ser usado en la partición de las observaciones en subpoblaciones de alto y bajo rendimiento. Como el rendimiento con el que se estima el valor crítico en la función de distribución acumulada de χ 2 , en este caso se eligió el rendimiento de 52.98 Mg ha-1 asociado a la función cúbica que involucra a R. Tomando en cuenta este resultado, el 20 % de las observaciones constituyeron la sub-población de alto rendimiento.

Cuadro 1. Modelos cúbicos y rendimiento en los puntos de inflexión para cada función asociada a proporción de logaritmos centrados versus rendimiento en chile ancho (Capsicum annuum L) San Martín en la Comarca Lagunera en la población estudiada (n= 80). 

Nutrimento F C i (V X ) = aY 3 + bY 2 + cY + d R 2 Rendimiento (Mg·ha -1 )
en los puntos de inflexión (-b/3a)
N 0.0037Y3 - 0.5469Y2 + 22.912Y- 194.71 0.9912 49.27
P 0.0058Y3 - 0.7969Y2 + 32.306Y - 304.53 0.9646 45.79
K 0.007Y3 - 1.0344Y2 + 46.036Y - 543.61 0.9914 49.25
Ca 0.0062Y3 - 0.8751Y2 + 36.225Y - 365.57 0.9929 47.04
Mg 0.0019Y3 - 0.2525Y2 + 8.622Y + 22.907 0.9824 44.29
R 0.0017Y3 - 0.2702Y2 + 11Y- 30.948 0.9790 52.98

En el Cuadro 2 se presentan las normas preliminares de DNC como medias y desviación estándar (V * x y DE V * x , respectivamente) para el chile ancho variedad San Martín en la localidad de estudio, así como los rangos de concentración óptima correspondientes a cada nutrimento. En promedio la concentración foliar óptima para un rendimiento referenciado en un rendimiento mínimo de 52.98 y máximo de 68.54 Mg·ha-1 fue de 4.53, 0.12, 4.78, 2.40, 1.30% de N, P, K, Ca y Mg respectivamente.

Cuadro 2. Normas preliminares (Media Vx y DE de las Vx de DNC para d = 5 nutrimentos y rangos de concentración óptimos (Media y desviación estándar, DE) en chile ancho (C. annuum cv. San Martín) en Florencia, municipio de Francisco I. Madero, Coah., con un rendimiento de referencia de 52.98 Mg·ha-1

Relaciones
logarítmicas centradas
Media
V x
DE
V x
Nutrimento Media
(%)
DE
(%)
V* N 0.42 0.06 N 4.53 0.27
V* P -3.24 0.13 P 0.12 0.02
V* K 0.48 0.08 K 4.78 0.33
V* Ca -0.21 0.06 Ca 2.40 0.18
V* Mg -0.82 0.05 Mg 1.30 0.10
V * R5 3.38 0.05 R 86.87 0.55
ΣV X 0 ---

Las normas preliminares de DNC identificadas fueron utilizadas para estimar los índices nutrimentales de DNC (I N , I P ,…, I R ) y de desbalance (DNC r2) para cada observación. Los datos de DNC r2 se ajustaron significativamente (R2 > 0.999; p < 0.001) a la función de distribución X 2 (Figura 2). El valor crítico de X 2 debe ser considerado en los trabajos de validación de las normas de DNC, porque cada base de datos independiente debe estar caracterizada teóricamente por un valor similar (Khiari et al., 2001, 808).

Figura 2 Función de distribución acumulativa de X2 con seis grados de libertad para obtener el valor crítico teórico (3.1) de DNC r2 en el arreglo S5 asociado al 80 % de la población (subpoblación de bajo rendimiento). 

Interacciones nutrimentales

Se realizó un análisis de componentes principales (ACP) con los índices de DNC considerando tres casos: la base de datos completa (80 observaciones) y las subpoblaciones de alto (16 observaciones) y bajo rendimiento (64 observaciones). Los coeficientes de correlación significativos en el ACP fueron obtenidos de la forma sugerida por Gutiérrez-Acosta et al.,(2002,114) a través de la rotación de los componentes para maximizar la variación. En el primer caso (la población completa), un nivel de explicación de la varianza aceptable (79.7 %) del total se encontró en los tres primeros componentes principales (CP’s) (Cuadro 3).

Cuadro 3. Análisis de componentes principales tomando en cuenta los índices de DNC para la población completa (80 observaciones), y las subpoblaciones de alto (16 observaciones) y bajo rendimiento (64 observaciones) en chile ancho (C. annuum cv. San Martín) en Florencia, Coah. 

Base de datos
completa
Subpoblación de alto
rendimiento
Subpoblación de bajo
rendimiento
PC1 PC2 PC3 PC1 PC2 PC3 PC1 PC2 PC3
IN -0.484 0.593 0.205 0.423 -0.629 -0.047 -0.464 -0.659 0.016
IP 0.978 0.093 -0.074 -0.926 -0.222 0.254 0.986 0.009 0.030
IK -0.501 -0.228 -0.801 0.841 0.269 0.098 -0.373 0.327 -0.833
ICa -0.654 -0.488 0.339 0.454 0.757 0.235 -0.744 0.329 0.366
IMg 0.129 -0.701 0.545 -0.430 0.522 -0.712 -0.043 0.636 0.639
IR -0.213 0.688 0.364 0.595 -0.480 -0.405 -0.105 -0.762 0.320
Var e 1.93 1.62 1.23 2.49 1.59 0.80 1.89 1.63 1.34
Propt 0.322 0.269 0.206 0.415 0.266 0.134 0.315 0.272 0.224

Valores en negritas son los dominantes en las cargas eigenvector en nivel de significancia > 0.65.

Var e = Varianza explicada.

Propt = Proporción del total.

Por otro lado, en el caso de las subpoblaciones de alto y bajo rendimiento, los primeros tres CP’s explicaron el 81.42 y el 81.12 % de la varianza total, respectivamente.

Se aprecia que la estructura de los CP’s, en cada caso, es definida por diferentes variables. En el caso de la población completa (Cuadro 3), el primer CP está positivamente correlacionado con IP y negativamente con Ca, lo cual sugiere la interacción de antagonismo entre P y Ca.

El segundo CP se correlaciona negativamente con IMg y positivamente con IR. Adicionalmente, el tercer CP se correlaciona negativamente con IK.

Para la sub-población de alto rendimiento (Cuadro 3), la estructura del CP1 está definida por IP e IK, correlacionados en forma negativa al igual que Mg se correlaciona en el CP3, mientras que ICa se correlaciona positivamente en el CP2.

En el caso de la sub-población de bajo rendimiento (Cuadro 3), la estructura del CP1 está definida por IP e ICa, correlacionados en forma negativa, lo cual sugiere un antagonismo entre P-Ca. Además en esta misma subpoblación se encontraron las correlaciones negativas con IR en el segundo CP y con IK en el tercer CP.

Discusión

Normas de diagnóstico de nutrimento compuesto

Se comparó el DNC obtenido en el presente estudio con otros cultivos tomando en cuenta los mismos nutrimentos analizados (N, P, K, Ca y Mg) como el 100% (García-Hernández et al., 2004, 512 y Arroyo-Vargas et al., 2013, 76). Los resultados indican que la concentración óptima en caso de los chiles, comprende en su mayoría al par de nutrimentos N y K, los cuales juntos forman más del 50% de éstos. Por otro lado, tomando en cuenta los mismos nutrimentos analizados en plantas cuyo objetivo comercial es su parte vegetativa como nopal (Váldez Cepeda et al., 2013,908) y sábila (García-Hernández et al., 2006, 249) las concentraciones óptimas de nutrientes más altas son Ca y K, con 76% en ambos casos.

Tanto en plantas de chile que son para producción de fruto, como sábila y nopal que son para producción de biomasa se encuentra el K dentro de los nutrimentos más abundantes y por lo tanto más requeridos. La razón por la cual existen por lo general altas concentraciones de K, es porque éste a diferencia de N y P, no es incorporado dentro de estructuras orgánicas y por lo tanto se encuentra en forma iónica en solución en la célula y actúa como un activador de muchas enzimas celulares (Njira y Nabwami, 2015, 9781). Es un ión que desempeña un papel fundamental en la osmorregulación celular y su deficiencia produce pérdida de turgencia y marchitamiento, más acentuado cuando hay déficit hídrico (Marschner, 2012, 211), además de que tiene una alta influencia en atributos de calidad como la formación de compuestos bioactivos (ácido ascórbico y betacaroteno) (Lester et al., 2010, 119).

A diferencia de los rangos óptimos encontrados en chile güero (García-Hernández et al., 2004, 512) que fueron 4.20-4.80, 0.30-0.35, 3.95-4.45, 2.53-2.87 y 0.65-0.72 porciento de N, P, K, Ca y Mg, respectivamente, en el presente estudio (Cuadro 2) el fósforo y el calcio presentaron una concentración menor, mientras que potasio y magnesio estuvieron presentes en mayor concentración. En chiltepín (García-Hernández et al., 2007, 136) los rangos óptimos fueron de 3.4-4.1, 0.6-0.9, 5.0-5.6, 1.1-1.4 y 0.6-0.8 porciento de N, P, K, Ca y Mg, respectivamente.

Los resultados en chile morrón (Arroyo-Vargas et al., 2013, 76) son los siguientes 4.27- 4.93, 0.38 - 0.47, 4.37- 5.57, 1.76- 2.22 y 0.60 - 0.72 porciento de N, P, K, Ca y Mg, respectivamente, notando que fósforo presenta un rango menor y calcio y magnesio una mayor concentración. Dicha tendencia coincide con los valores reportados en chile güero (García-Hernández et al., 2004, 512). Cabe resaltar que el calcio tiene como función la regulación de la absorción de nitrógeno, participa en la traslocación de los carbohidratos y proteínas y actúa como mensajero entre factores ambientales y diferentes respuestas de las plantas en crecimiento y desarrollo (Marschner, 2012, 209). Mientras que el magnesio, además de ser una parte integral de la clorofila, participa en la reacción de carboxylasa de la fotosíntesis, como una coenzima en la fijación de CO2. Así mismo es responsable de la regulación de pH y del ajuste de turgencia de las células de la planta (Ross, 2004, 100).

Las relaciones de equilibrio que deben guardar el Ca, Mg y K son esenciales para una buena asimilación de nutrientes en la planta y tienen una analogía estrecha con la cantidad de calcio cambiable en el suelo (Espinosa y Mite, 2002, 5).

Estos resultados ratifican que es importante llevar a cabo la validación de las normas que se establecen para una localidad con condiciones edafo-climáticas específicas.

Interacciones nutrimentales

Para la sub-población de alto rendimiento (Cuadro 3), la estructura del CP1 fue definida por IP e IK correlacionados en forma negativa, así entonces, se sugiere la interacción negativa entre P y K. Esta misma interacción aunque fisiológicamente aún no ha sido explicada, corrobora un posible antagonismo entre P y K, ya que ha sido encontrada anteriormente por García-Hernández (et al., 2007,138; 2009, 146) en el cultivo de chile (Capsicum frutescens) y nogal pecanero (Carya illinoensis) respectivamente; ambos con mismo tipo de suelos y condiciones agroecológicas similares.

Una completa comprensión de las interacciones nutrimentales es complicada actualmente, ya que éstas dependen de muchos factores tales como la concentración de nutrientes, temperatura, intensidad de luz, la aireación del suelo, la humedad del suelo, el pH del suelo, la arquitectura de la raíz, la tasa de transpiración de las plantas y la respiración, edad de la planta y la tasa de crecimiento, las especies de plantas y la concentración interna de nutrientes de las plantas (Fageria, 2005, 1271). Debido a esto, existen en ocasiones estudios contradictorios tales como Bossa (2005, 46) en maíz.

El antagonismo P-Ca ha sido ampliamente reportado por Parent et al., (1994, 424) en papa, así como en Aloe vera (García-Hernández et al., 2006, 249), entre otros. Este antagonismo puede deberse a que en este tipo de suelos desérticos calcáreos las altas concentraciones de carbonatos de Ca retienen el P (Paul, 2007, 393), lo cual lo hace menos disponible para la planta, por lo tanto, a mayor concentración de Ca, menor concentración de P.

Conclusiones

Las normas preliminares de DNC tomando como referencia un rendimiento mayor a 52.98 Mg.ha-1 fueron: V*N = 0.42 ± 0.06, V*P = -3.24 ± 0.13, V*K = 0.48 ± 0.08, V*Ca = -0.21 ± 0.06, V*Mg = -0.82 ± 0.05, y = 3.38 ± 0.05 y se asocian a una concentración foliar óptima de 4.53, 0.12, 4.78, 2.40 y 1.30 % de N(NO3 - y NH4 +), P(H2PO4 - y HPO4 2-), K(K+), Ca(Ca2+) y Mg(Mg2+) respectivamente. De acuerdo a estos datos tenemos una subpoblación de alto rendimiento del 20% del total de la población, con rendimientos que van de 52.98 a 68.54 Mg ha-1 de chile ancho. Se presentaron dos interacciones negativas significativas a través de análisis de componentes principales: P y K para la subpoblación de alto rendimiento, mientras que en la población completa y la subpoblación de bajos rendimientos se encontró la interacción negativa P y Ca, lo cual nos sugiere casos de antagonismos P-K y P- Ca para este estudio.

Este tipo de estudio es muy importante ya que por medio de éste se pudo determinar las concentraciones óptimas específicas de macronutrimentos para chile ancho (Capsicum annuum L) variedad San Martin establecido en campo en la comarca lagunera, dichas concentraciones varían entre cultivares y entre regiones. Además una vez que se tuvieron los datos cuantitativos se relacionaron con la función fisiológica o bioquímica que desempeñan dentro de la planta para poder interpretarlos. Aunado a esto el método ha probado ser de mayor confiabilidad o rigor científico comparado con el DRIS y el valor critico.

Tomando en cuenta lo descrito anteriormente, se sientan las bases para una fertilización balanceada, en la cual el productor aplicará la dosis necesaria para obtener un buen rendimiento, evitando con esto un gasto innecesario y sobretodo la contaminación en el suelo y el medio ambiente, que repercute en la salud de los seres vivos.

Agradecimientos

Los autores agradecen el apoyo financiero a través del proyecto SEP-CONACYT-CB 257808.

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Recibido: 13 de Junio de 2016; Aprobado: 28 de Agosto de 2016

* Dr. José L. García-Hernández. E-mail: luis_garher@hotmail.com

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