Ubicación del trabajo experimental

El experimento se realizó en el ciclo invierno-primavera 2019-2020 en la Facultad de Ciencias Agrícolas, dependiente de la Universidad Autónoma del Estado de México, localizada a 18 km al norte de la ciudad de Toluca, con coordenadas geográficas de 19° 15’ 33’’ de latitud norte, 99° 39’ 38’’ de longitud oeste y a una altitud de 2 640 msnm. El clima predominante es del tipo C (w2) (w) b (i) que corresponde a un clima templado subhúmedo, el más húmedo de los subhúmedos, con lluvias en verano y escasa precipitación pluvial en invierno (5%), poca oscilación térmica, temperatura media anual de 12.8 ºC y precipitación promedio anual de 900 mm.

El suelo predominante de la región es de tipo vertisol pélico de origen volcánico, presenta un horizonte mineral con un bajo contenido de materia orgánica que va del 1.01 a 2.36%. El color del horizonte superficial en seco es café grisáceo obscuro o gris obscuro con contenidos de arcilla de 20 a 36.4%. En el perfil del suelo se puede distinguir un horizonte con disturbios de labranza presentando compactaciones por piso de arado, la cantidad de materia orgánica es muy baja que va desde los 0.07 a 1.01 (^{Gil et al., 2014}).

Tratamientos y diseño experimental

Se evaluaron dos sistemas de siembra SCDH: sistema cama doble hilera (24 parcelas) y SCP: sistema cama plana (24 parcelas). Los tratamientos derivados del arreglo factorial de dos genotipos de canola Hyola 61 (híbrido), Bioaureo 2486 (polinización abierta) y tres densidades, se establecieron bajo un diseño de bloques completos al azar con cuatro repeticiones en cada uno de los sistemas (dos experimentos en serie) considerando los dos sistemas de siembra.

Condiciones generales del experimento

La siembra se realizó el día 07 de diciembre de 2019 en dos sistemas de siembra, el primero conformado por parcelas de 3 m de longitud con tres camas separadas a 80 cm con dos hileras cada una separada a 20 cm (7.2 m²) sistema cama doble hilera (SCDH), mientras que el segundo contó con parcelas de 5 hileras de 3 m de longitud y separadas entre sí a 0.3 m (4.8 m²) sistema cama plana (SCP). Se utilizaron tres densidades de siembra 50, 75 y 90 semillas m^-2. Para garantizar las tres densidades de siembra, la semilla se colocó en cintas de papel biodegradable a una distancia que garantizara la densidad requerida. El cultivo se mantuvo con humedad a capacidad de campo durante su ciclo y sin restricciones nutricionales por lo que se fertilizó con fórmula de 150-60-30 (NPK), utilizando como fuentes de nitrógeno a la urea, fósforo al superfosfato de calcio triple y al cloruro de potasio como fuente de este elemento.

Producción de biomasa, rendimiento y sus componentes

En madurez fisiológica se cortaron las plantas en un metro lineal del surco central de cada parcela y éstas fueron separadas en ramas y tallo principal, separando las silicuas de cada estrato. La materia seca de cada estrato (ramas, tallo principal y silicuas) se determinó después de secar en una estufa de aire forzado durante 72 h a 60 °C. Las silicuas de cada estrato se contaron y se trillaron por separado para obtener el peso seco de semilla (rendimiento). Se determinó el número de silicuas, el número de semillas por silicua y el número de semillas por m². El peso de 1 000 semillas se determinó al contar y pesar 1 000 semillas de cada unidad experimental.

Análisis estadístico

Las variables de respuesta del experimento fueron sometidas a un análisis de varianza combinado y cuando la prueba de F de los análisis de varianza resultó significativa, se procedió a realizar la prueba de medias utilizando mediante la diferencia mínima significativa honesta (DMSH) o prueba de Tukey a un nivel de significancia del 5% (^{Palaniswamy y Palaniswamy, 2006}), utilizando el paquete estadístico R para Windows versión 4.0.5 en base al siguiente modelo:

En donde:

es la media general;

es el efecto del i-ésimo sistema;

es el efecto del j-ésimo bloque dentro de sistemas y fue el termino de error usado para probar sistemas;

es el efecto de la k-ésima densidad;

es el efecto del l-ésimo genotipo;

es efecto de la interacción de la k-ésima densidad en el i-ésimo sistema;

es el efecto del i-ésimo sistema en el l-ésimo genotipo;

es el efecto de la k-ésima densidad en el l-ésimo genotipo;

es la interacción del i-ésimo sistema en la k-ésima densidad en el l-ésimo genotipo y

es el termino de error general. Las relaciones entre variables fueron determinadas mediante regresión lineal y la asociación entre las mismas mediante análisis de correlación (^{Jandel, 1991}).

Condiciones climáticas

Las condiciones climáticas durante el desarrollo de los experimentos se presentan en la Figura 1, en la cual se observa que la emergencia ocurrió a los 14 días posteriores a la siembra. Por otro lado, se puede apreciar que el inicio del periodo reproductivo en ambos genotipos coincidió con temperaturas favorables para el cultivo. Cabe señalar, que la precipitación durante el periodo reproductivo fue muy escasa, pero esto no fue una limitante dado que el cultivo fue establecido bajo condiciones de riego. Hacia la madurez fisiológica se observó un ascenso en los niveles de precipitación registrados, lo cual no repercutió sobre el desarrollo del experimento. En general los factores como precipitación y temperatura fueron favorables para el desarrollo del experimento.

Los resultados del análisis de varianza que se presentan en el Cuadro 1, muestran que para el factor sistema de siembra únicamente se observaron diferencias altamente significativas (p< 0.01) para las variables biomasa, peso de 1 000 semillas y número de ramas. Por otra parte, para genotipos se observaron diferencias altamente significativas (p< 0.01) en biomasa, peso de 1000 semillas y número de ramas y únicamente se observaron diferencias significativas (p< 0.05) para índice de cosecha. Para las interacciones no se observaron efectos significativos para la mayoría de las variables con excepción de la interacción sistema x densidad x genotipo la cual mostró efectos altamente significativos (p< 0.01) para número de silicuas. Finalmente, los coeficientes de variación oscilaron entre 1.2 y 20.8 que corresponden a las variables peso de 1 000 semillas y biomasa a madurez fisiológica dichos coeficientes se consideran aceptables en función de la naturaleza del experimento.

Figura 1 Condiciones agroclimáticas ocurridas durante la conducción del trabajo experimental. (S= siembra; Eme= emergencia; BFV= botón floral visible; IF= inicio de la floración; IFR= inicio de la fructificación; MF= madurez fisiológica). 

En el Cuadro 2, se aprecia la comparación de medias para las variables evaluadas, donde el sistema cama plana (SCP) fue significativamente superior al sistema cama doble hilera (SCDH) en producción de biomasa, peso de 1 000 semillas y número de ramas por planta, para el resto de los caracteres ambos sistemas de siembra resultaron estadísticamente iguales. La superioridad del sistema cama plana sobre el sistema de cama doble hilera radica en que en el primero la separación de las hileras fue de 30 cm, mientras que en el segundo la separación fue de 20 cm, pero en camas separadas a 80 cm. Evidencias en la literatura muestran que un menor espaciamiento entre hileras produce un mayor rendimiento de semilla como consecuencia de mayor número de silicuas y semillas por m² (^{Shahin y Valiollah, 2009}; ^{Uzun et al., 2012}).

Incrementos en la densidad de plantas se ven reflejados en una mayor producción de biomasa y rendimiento de semillas, como consecuencia de un mayor número de semillas por m² (^{Shahin and Valiollah, 2009}; ^{Uzun et al., 2012}). Los datos revelan que la D90 (90 plantas m^-2) fue estadísticamente superior a las D75 (75 plantas m^-2) y D50 (50 plantas m^-2) en la mayoría de las variables evaluadas con excepción del índice de cosecha, peso de 1 000 semillas y número de semillas por silicua.

El efecto genotípico sobre la densidad de población en canola ha sido analizado en muchos estudios, en donde las diferencias en rendimiento de semilla han sido mínimas (^{Różyło y Pałys, 2014}), mientras que otros mencionan que las diferencias en rendimiento pueden estar dadas por la diferente estructura de la planta (^{Waseem et al., 2014}). En este sentido nuestros datos muestran que Hyola 61 fue estadísticamente superior (14%), a Bioaureo 2486 en índice de cosecha, mientras que Bioaureo 2486 fue estadísticamente superior en producción biomasa (18%), peso de 1 000 semillas (3%) y número de ramas (11%) a Hyola 61 (Cuadro 2). Las diferencias en algunas características entre ambos cultivares pueden estar dadas por la diferente estructura de planta que existe entre ellas ya que Hyola 61 produce menos ramas que Bioaureo 2486.

La producción de biomasa a madurez y el índice de cosecha, son características muy importantes para lograr altos rendimientos en los cultivos de grano y particularmente en canola (^{Zhang y Flottmann, 2016}). La contribución de ambos caracteres al rendimiento de semilla depende fuertemente del tipo de cultivar (hibrido o polinización abierta), pero por lo general la producción de biomasa explica en gran medida los cambios en el rendimiento de semilla (^{Li et al., 2016}). Los datos indican que, al considerar los sistemas de siembra, densidades y genotipos, el rendimiento de semilla fue explicado principalmente por los cambios observados en la producción de biomasa a madurez (r²= 0.81, p< 0.001) y no por el índice de cosecha (Figura 2), este último al parecer fue más estable, como ha sido reportado en otros cultivos de grano como triticale (^{Estrada et al., 2012}) y trigo (^{Parry y Hawkesford, 2010}).

Se ha establecido que el distanciamiento entre hileras es un factor de manejo muy importante ya que afecta el rendimiento de semilla y los componentes del rendimiento en planta individual en canola (^{Uzun et al., 2012}; ^{Różyło y Pałys, 2014}). Nuestros datos revelaron que cuando se consideran densidades y genotipos el sistema cama plana (cinco hileras a 30 cm), obtuvo una mayor producción de biomasa respecto al sistema cama doble hilera (Cuadro 3; Figura 2a).

Figura 2 Relaciones entre el rendimiento de semilla y la biomasa producida en madurez (a) y con el índice de cosecha (b) para dos cultivares de canola cultivados bajo tres densidades de plantas y en dos sistemas de siembra en Toluca, México. Línea continua y discontinua en el gráfico son los modelos de regresión ajustados para SCDH y SCP, respectivamente. 

Por otro lado, incrementos en la densidad de siembra aumentaron significativamente el rendimiento de semilla en ambos sistemas de siembra, siendo incrementos de 22 y 20% al pasar de 50 a 90 plantas m^-2 en Bioaureo 2486 y Hyola 61, respectivamente para el sistema cama doble hilera. En tanto que, en el sistema cama plana los incrementos en rendimiento al pasar de 50 a 90 plantas m^-2 fue de 23 y 28% para Bioaureo 2486 y Hyola 61, respectivamente (Cuadro 3).

Efectos positivos en la reducción de la distancia entre hileras han sido reportados en numerosos estudios, por ejemplo, ^{Shahin y Valiollah (2009}), al evaluar tres distanciamientos entre hileras (12, 18 y 24 cm) encontraron incrementos significativos en el rendimiento de semilla en hileras separadas a 12 cm. Por otro lado, ^{Uzun et al. (2012}) al evaluar distintos espaciamientos entre plantas (5, 10, 15 y 20 cm) y entre surcos (10, 20, 30 y 40 cm) encontraron un mayor rendimiento con distanciamientos entre plantas de 5 a 10 cm y separación entre surcos de 10 cm. En la misma forma, ^{Różyło y Pałys (2014}) al evaluar distintos espaciamientos entre surcos encontraron que una mayor separación disminuyó tanto la producción de biomasa como el rendimiento por m². Recientemente ^{French et al. (2016}), al evaluar densidades entre 7 y 180 plantas m^-2, encontraron que la densidad promedio óptima fue de 32 plantas m^-2 y conforme se incrementaba la densidad existía un efecto positivo sobre el rendimiento.

El análisis de los componentes numéricos del rendimiento en los cultivos de grano ha mostrado que el componente más importante en la determinación del rendimiento es el número de granos por m² (^{Cheng-dong et al., 2019}). Como era de esperarse, los cambios en el rendimiento de semilla al considerar sistemas de siembra, densidades y cultivares fueron explicados por el número de semillas por m² (r²= 0.99, p< 0.001; Figura 3a), dado que para el peso individual de semilla no se observó ningún grado de asociación (Figura 3b). En ambos cultivares se observó que el incremento en la densidad de siembra afectó positivamente el número de semillas por m² en el sistema cama doble hilera, sin embargo, esto no afectó estadísticamente el peso individual de semilla (Figura 3b).

Figura 3 Relaciones entre el rendimiento de semilla y el número de semillas por m² (a) y con el peso individual de semilla (b) para dos cultivares de canola cultivados bajo tres densidades de población y en dos sistemas de siembra en Toluca, México. Línea continua en el gráfico representa el modelo de regresión ajustado para ambos sistemas. 

Cabe resaltar que el número de semillas por m² tuvo una asociación moderada y positiva con el número de silicuas por m² (r²= 0.41 p< 0.05) (Figura 4a) cuando se consideró el efecto conjunto de sistemas de siembra, densidades y cultivares, mientras que para un mismo número de semillas por silicua se observaron cambios en el número de semillas por m² (Figura 4b). Estos resultados resaltan la importancia del número de silicuas como una característica asociada al rendimiento de semilla a través del número de semillas (^{Shahin y Valiollah 2009}). El número se silicuas por planta depende del número de ramas, número de racimos florales y de cuantas de estas silicuas cuajen (^{Shahin y Valiollah, 2009}; ^{Assefa et al., 2018}) y es un carácter que compensa pérdidas en rendimiento por baja densidad en ambientes potencialmente buenos, debido a un mayor número de silicuas por rama productiva cuando la densidad de siembra es reducida (^{Assefa et al. 2018}).

Figura 4 Relaciones entre el número de semillas por m² con el número de silicuas por m² (a) y con el número de semillas por silicua (b) para dos cultivares de canola cultivados bajo tres densidades de población y en dos sistemas de siembra en Toluca, México. Línea continua en el gráfico representa el modelo de regresión ajustado para ambos sistemas. 

El número de ramas productivas en canola es una característica que está asociada grandemente con el rendimiento de semilla y también responde en forma significativa a los cambios en el ambiente y prácticas de manejo (^{Shahin y Valiollah, 2009}; ^{Hua et al., 2014}). En este sentido, se observan reducciones en el número de ramas cuando se incrementa la densidad de siembra (^{Uzun et al., 2012}; ^{Vincze, 2017}) o cuando existen retrasos en la fecha de siembra (Hua et al., 2014; Vincze, 2017). Nuestros datos revelan que el número de silicuas por m² estuvo asociado con los cambios observados en el número de ramas productivas, principalmente en el sistema cama plana (r²= 0.83, p< 0.01) (Figura 5).

Figura 5 Relación entre el número de silicuas por m² y el número de ramas por m² para dos cultivares de canola cultivados bajo tres densidades de población y en dos sistemas de siembra en Toluca, México. Línea continua y discontinua en el gráfico son los modelos de regresión ajustados para SCDH y SCP, respectivamente. 

El rendimiento se semilla se asoció positivamente con la producción de biomasa en madurez fisiológica, con el número de semillas por m² y con el número de silicuas por m² (Cuadro 4) lo cual concuerda con numerosos estudios en la literatura que indican que estos atributos son definitorios del rendimiento de semilla en canola (^{Shahin y Valiollah, 2009}; ^{Uzun et al., 2012}; ^{Mamun et al., 2014}; ^{Yang et al., 2014}). Por otro lado, la biomasa en madurez fisiológica se correlacionó de forma positiva con el número de semillas, con el peso de 1 000 semillas y con el número de silicuas por m², mientras que una asociación negativa fue observada con el índice de cosecha.

Como se esperaba el número de semillas por m² se correlacionó positivamente con el número de silicuas por m², lo cual indica la gran influencia del número de silicuas en la determinación del número de semillas y el rendimiento en canola, coincidiendo con evidencias previas en la literatura (^{Shahin y Valiollah, 2009}; ^{Kazemeini et al., 2010}). Por otra parte, existió una asociación negativa entre el número de silicuas por m² y el número de ramas. Esto es un aspecto muy importante para considerar cuando se varía la densidad, ya que el número de ramas productivas tiende a afectarse tanto por densidad como por retrasos en la fecha de siembra (^{Kazemeini et al., 2010}; ^{Vincze, 2017}; ^{Assefa et al., 2018}). El peso de 1 000 semillas presentó una asociación positiva con el número de ramas.