Evaluación agronómica de melón (Cucumis melo L.) bajo condiciones de campo.
Con el objetivo de determinar las variables más relacionadas con el rendimiento, así como los principales componentes de variación, se establecieron en campo, en Ramos Arizpe, Coahuila, 12 genotipos de melón, en un diseño de Bloques Completos al Azar, con cuatro repeticiones. La parcela experimental...
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| Formato: | Online |
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| Publicado: |
Universidad de Costa Rica
2006
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| Acceso en línea: | https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/17247 |
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AGROMESO17247 |
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Universidad de Costa Rica |
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Agronomía Mesoamericana |
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Borrego, Fernando López, Alfonso Fernández, José M. Murillo, Margarita Rodríguez, Sergio A. Reyes, Alfonso Martínez, Juan M. |
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Borrego, Fernando López, Alfonso Fernández, José M. Murillo, Margarita Rodríguez, Sergio A. Reyes, Alfonso Martínez, Juan M. Evaluación agronómica de melón (Cucumis melo L.) bajo condiciones de campo. |
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Borrego, Fernando López, Alfonso Fernández, José M. Murillo, Margarita Rodríguez, Sergio A. Reyes, Alfonso Martínez, Juan M. |
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Borrego, Fernando |
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Con el objetivo de determinar las variables más relacionadas con el rendimiento, así como los principales componentes de variación, se establecieron en campo, en Ramos Arizpe, Coahuila, 12 genotipos de melón, en un diseño de Bloques Completos al Azar, con cuatro repeticiones. La parcela experimental fue de dos surcos de cinco metros de largo sembrados a doble hilera. Los genotipos en estudio fueron: híbridos: Primo, Pronto, Challenger, Cheyenne, Hi-Line, Cruiser, Durango, Apache, Laguna, Caravelle y Main Pak, y la variedad Top Mark, testigo; las variables evaluadas fueron: rendimiento (11 variables: cuantitativas y cualitativas); fenológicas (tres variables); agroclimáticas (cinco Variables) y fisiológicas (cuatro variables). Se encontraron correlaciones significativas (p<0,05) y negativas, entre rendimiento y precocidad, peso promedio de frutos y número de frutos, así como entre número de frutos y longitud de fruto. Las variables fisiológicas más relacionadas fueron fotosíntesis y uso eficiente del agua. En el análisis de componentes principales, se encontró que hasta el componente tres, se explica el 65% de la varianza. En el componente uno, se encuentra un alto valor en las características de rendimiento (producción, peso y tamaño), por lo que se llamaría “Características Cuantitativas del Rendimiento”. En el componente dos, la mayor variación es el de “Componente de Precocidad”. Los componentes tres al seis, explican en proporciones muy similares las otras variables, siendo en el seis donde se encuentra con mayor valor la fotosíntesis. El análisis de regresión lineal múltiple fue significativo (p<0,057) que, por las condiciones del estudio, se considera adecuado. El rendimiento en t/ha, se explica por una ecuación lineal múltiple (r2=0,99) de 10 variables. |
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Agronomic assay of cantaloupe (Cucumis melo L.) genotypes under field conditions. |
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Universidad de Costa Rica |
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2006 |
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AGROMESO172472023-06-16T13:56:49Z Agronomic assay of cantaloupe (Cucumis melo L.) genotypes under field conditions. Evaluación agronómica de melón (Cucumis melo L.) bajo condiciones de campo. Borrego, Fernando López, Alfonso Fernández, José M. Murillo, Margarita Rodríguez, Sergio A. Reyes, Alfonso Martínez, Juan M. With the objective to determine correlations between yield and principal components of variation of cantaloupe genotypes, in Ramos Arizpe, Coahuila, 12 genotypes were established, in a Complete Randomized Block design with four replications. An experimental plot of two rows five meters long sown at double hill. The genotypes studied were: hybrids: Primo, Pronto, Challenger, Cheyenne, Hi-Line, Cruiser, Durango, Apache, Laguna, Caravelle and Main Pack, and the variety Top Mark, as a control. The variables evaluated were: yield (11 variables: quantitative and qualitative); phenology (three variables); agroclimatic (five variables) and physiologicals (four variables); significant and negative correlations (p<0.05) were found between yield and earliness, mean fruit weight, number of fruits, and between fruit number and fruit lenght. The most correlated physiological variables were photosynthesis and water use efficiency. With the principal component analysis up to the component three 65 % of variance is explained. Component one showed a high value on yield, weight and size characteristics, and called as “Yield Quantitative Characteristics”. In component two, “Earliness Component” showed the higher variations. Component three to six, explain similar proportions the other variables, being the sixth where was found the highest Photosynthesis. Multiple linear regression was significant (p<0.057), due to field conditions, can be considered adequate. Yield in t/ha is explained by a multiple linear equation (r2=0.99) of 10 variables. Con el objetivo de determinar las variables más relacionadas con el rendimiento, así como los principales componentes de variación, se establecieron en campo, en Ramos Arizpe, Coahuila, 12 genotipos de melón, en un diseño de Bloques Completos al Azar, con cuatro repeticiones. La parcela experimental fue de dos surcos de cinco metros de largo sembrados a doble hilera. Los genotipos en estudio fueron: híbridos: Primo, Pronto, Challenger, Cheyenne, Hi-Line, Cruiser, Durango, Apache, Laguna, Caravelle y Main Pak, y la variedad Top Mark, testigo; las variables evaluadas fueron: rendimiento (11 variables: cuantitativas y cualitativas); fenológicas (tres variables); agroclimáticas (cinco Variables) y fisiológicas (cuatro variables). Se encontraron correlaciones significativas (p<0,05) y negativas, entre rendimiento y precocidad, peso promedio de frutos y número de frutos, así como entre número de frutos y longitud de fruto. Las variables fisiológicas más relacionadas fueron fotosíntesis y uso eficiente del agua. En el análisis de componentes principales, se encontró que hasta el componente tres, se explica el 65% de la varianza. En el componente uno, se encuentra un alto valor en las características de rendimiento (producción, peso y tamaño), por lo que se llamaría “Características Cuantitativas del Rendimiento”. En el componente dos, la mayor variación es el de “Componente de Precocidad”. Los componentes tres al seis, explican en proporciones muy similares las otras variables, siendo en el seis donde se encuentra con mayor valor la fotosíntesis. El análisis de regresión lineal múltiple fue significativo (p<0,057) que, por las condiciones del estudio, se considera adecuado. El rendimiento en t/ha, se explica por una ecuación lineal múltiple (r2=0,99) de 10 variables. Universidad de Costa Rica 2006-01-01 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/17247 10.15517/am.v12i1.17247 Agronomía Mesoamericana; 2001: Agronomía Mesoamericana: Vol. 12, Issue 1 (January-June); 57-63 Agronomía Mesoamericana; 2001: Agronomía Mesoamericana: Vol 12, Nº 1 (Enero-junio); 57-63 Agronomía Mesoamericana; 2001: Agronomía Mesoamericana: Vol. 12, Issue 1 (January-June); 57-63 2215-3608 1021-7444 spa https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/agromeso/article/view/17247/16737 |