Modelos para la estimación no destructiva del área foliar de dos cultivares de mandioca (Manihot esculenta Crantz) en la Argentina

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 esta...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Burgos, Angela María, Avanza, María Mercedes, Balbi, Celsa Noemí, Prause, Juan, Argüello, Juan Alberto
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencias Agropecuarias 2010
Materias:
leaf dimensions
storage roots
multiple lineal regression
dimensiones foliares
raíces reservantes
regresión lineal múltiple
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/agris/article/view/2766
Aporte de:
AgriScientia de Universidad Nacional de Córdoba
id I10-R352-article-2766
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spelling I10-R352-article-27662025-09-11T15:44:36Z Modelos para la estimación no destructiva del área foliar de dos cultivares de mandioca (Manihot esculenta Crantz) en la Argentina Models for the Non-Destructive Estimation of Leaf Area in Two Cassava (Manihot esculenta Crantz) Cultivars in Argentina Burgos, Angela María Avanza, María Mercedes Balbi, Celsa Noemí Prause, Juan Argüello, Juan Alberto leaf dimensions storage roots multiple lineal regression dimensiones foliares raíces reservantes regresión lineal múltiple 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 mode-lo seleccionado por su buen ajuste y precisión para estimar el área foliar fue: AF = β0 + β1 * LP(cm) + β2 * SLC(cm^2) + β3 * sum(LL(cm)), el cuál está basa-do 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. It is difficult to make the measurement of the cassava leaf area (LA) due to the ir-regular shape of the lobes which need meticulous, time consuming and tedious methods and demand sophisticated and expensive instruments. The aim of this research was to adjust and to evaluate simple and precise statistical predictive models in order to estimate the LA of two cassava cultivars grown in Corrientes, Argentina. In the different samples, leaves linear dimensions and leaf dry weight were determinated. Lineal regression equations for two cassava cultivars were tested to estimate LA though the stepwise variable selection method. The model selected due to its goodness of fit and precision to estimate LA was: AF = β0 + β1 * LP(cm) + β2 * SLC(cm^2) + β3 * sum(LL(cm)), based on non-destructive and easy to measure dimensions. This model needs different estimations of the parameters for each cultivar. The results obtained in this research showed that under the evaluated conditions and for both cultivars, leaf area might be estimated using simple linear mea-surements, as petiole length, sum total of lobes length and central lobe area. Facultad de Ciencias Agropecuarias 2010-12-31 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.unc.edu.ar/index.php/agris/article/view/2766 10.31047/1668.298x.v27.n1.2766 AgriScientia; Vol. 27 No. 1 (2010); 55-61 AgriScientia; Vol. 27 Núm. 1 (2010); 55-61 1668-298X 10.31047/1668.298x.v27.n1 spa https://revistas.unc.edu.ar/index.php/agris/article/view/2766/2278 Derechos de autor 2010 A.M. Burgos, M.M. Avanza, C.N. Balbi, J. Prause, J.A. Argüello https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
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