Ingeniería en Agronomía

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Facultad de Ciencias Agrarias ( FCA )

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Browsing Ingeniería en Agronomía by Subject "Aguada"

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    Estudio comparativo de tres variedades de arroz (Oryza sativa L), en un agroecosistema del municipio de Aguada de Pasajeros.
    (Universidad de Cienfuegos ¨Carlos Rafael Rodríguez¨, Facultad de Ciencias Agrarias, Departamento de Agronomía, SUM Aguada, 2012-07-20) Gómez Mondeja, Rafael; Ramírez González, Freddy, tutor
    El trabajo se realizó en áreas de la CCS Patricio Lumumba, de la Empresa Agropecuaria Aguada, en el agroecosistema Chafarina, del municipio de Aguada de Pasajeros, provincia Cienfuegos. Las variedades evaluadas fueron: Perla de Cuba, BT 6881 y Prosequicia, todas de reciente introducción en la localidad y al municipio, sobre suelo oscuro plástico. El experimento de campo se montó en época de frio, usando un diseño experimental bloque al azar, con tres tratamientos y 10 réplicas. La siembra se efectuó por trasplante, el 15 de febrero del 2011. En todas las variedades se midieron las siguientes variedades morfológicas: Altura de la planta en (cm), Longitud de panículas (cm), Número de hijos por planta, Número de granos por panículas, Número de hijos fértil por planta, Número de hijos infértil por planta, Peso de 1000 granos en (g) y el Rendimiento (t. ha-1). Se evaluó también en el cultivo las variables: Días 50% Paniculación, Días hasta la cosecha, Resistencia al ácaro (Steneotarsonemus. Spinki), Resistencia a la sogata (Togasodes oryzicola) y Resistencia al acame. Los resultados indican que El agroecosistema de Chafarina se caracteriza por tener un clima favorable para el cultivo del arroz, un sistema de explotación intensiva y de monocultivo, con un alto empleo de químicos, bajos niveles de biodiversidad animal, pobre reciclaje de la materia orgánica y alta dependencia de insumos externos. En las condiciones del agroecosistema Chafarina las variedades Perla de Cuba, IACuba 43 y Prosequici 4 exhiben valores del rendimiento y sus componentes superiores a la media del municipio. El peso de 1000 granos, la longitud de las panículas y el número de granos por panícula como las variables que más inciden sobre el rendimiento en los modelos de regresión lineal.