Balance nutricional y número de hojas como variables de predicción del rendimiento del plátano Hartón Nutritional balance and number of leaves as variables for yield prediction of the Horn plantain

El objetivo de este trabajo fue desarrollar una ecuación de regresión que permitiese estimar el rendimiento (Y) del plátano Hartón (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón), con la relación entre el Índice de Balance de Nutrientes DRIS (IBN-DRIS) (X1) y el número de hojas de la planta madre (X2). Usand...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Vianel Rodríguez, Ana da Silva, Orlando Rodríguez
Format: Article
Language:English
Published: Embrapa Informação Tecnológica 2005-02-01
Series:Pesquisa Agropecuária Brasileira
Subjects:
Online Access:http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2005000200011
Description
Summary:El objetivo de este trabajo fue desarrollar una ecuación de regresión que permitiese estimar el rendimiento (Y) del plátano Hartón (Musa AAB subgrupo plátano cv. Hartón), con la relación entre el Índice de Balance de Nutrientes DRIS (IBN-DRIS) (X1) y el número de hojas de la planta madre (X2). Usando un muestreo completamente al azar, se colectaron 398 muestras de tejido foliar. Se obtuvo la ecuación: Y = 30,351** - 8,644** log X1 + 0,27502*X2, con R² de 0,6206***, con distribución normal de los residuos. Pudo demostrarse que con la misma se puede predecir el rendimiento potencial de cualquier plantación del plátano Hartón en el área de estudio.<br>The objective of this work was to develop a regression equation for yield estimation of the Horn plantain crop (Musa AAB subgroup platano cv. Horn), with the relationship between the Nutrient Balance Indexes (DRIS-NBI) (X1) and the number of leaves of the plant (X2). Totally at random, 398 foliar samples were collected. The regression equation developed is Y= 30.351** - 8.644** log X1+ 0.27502*X2, with R² of 0.6206***, with normal distribution of the residuals. By the developed equation, the potential yield of any Horn plantain plantation in the sampling area could be predicted.
ISSN:0100-204X
1678-3921