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Efecto del etileno y el 1-metilciclopropeno en la emisión de compuestos volátiles durante la poscosecha de frutos de uchuva
H. Balaguera-López 1, L. Ramírez, M. Espinal y A. Herrera
1Universidad Nacional de Colombia, Cra 30 N° 45-03, ed 500, oficina 118 A, Bogotá, Colombia, e-mail:
hebalagueral@unal.edu.co. Resumen
Los frutos de uchuva (Physalis peruviana L., familia solanaceae) son bayas con comportamiento climatérico, altamente perecederos. Durante la maduración del fruto de uchuva, los esteres son los compuestos volátiles emitidos en mayor cantidad. Sin embargo, se desconoce el efecto que pueda tener el etileno y el 1-metilciclopropeno como reguladores de la maduración, sobre la emisión de esteres volátiles en uchuva. En muchos frutos se ha encontrado que el etileno estimula la producción de esteres, mientras que el 1-metilciclopropeno inhibe la biosíntesis de estos compuestos, lo cual, puede afectar la calidad del fruto. El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto de la aplicación de etileno y 1-metilciclopropeno sobre la emisión de esteres volátiles durante el almacenamiento a temperatura ambiente de frutos de uchuva. Los frutos de uchuva ecotipo Colombia fueron cosechados en un cultivo comercial en el municipio de Ventaquemada Boyacá, Colombia. Se utilizó un diseño completamente al azar con 3 tratamientos, estos fueron: etileno (100 mg L-1), 1-metilciclopropeno (1-MCP; 10 mg L-1) y un testigo sin aplicación. La exposición de los frutos al tratamiento de etileno tuvo una duración de 48 h, mientras que el tratamiento de 1-MCP fue de 24 h. Después de los tratamientos, todos los frutos fueron empacados en termoformados de polietilentereftalato (PET) y fueron dejados a temperatura ambiente (20°C, 75% HR). Se hicieron mediciones de compuestos volátiles a los 1, 6 y 11 días después de cosecha. Se realizó la extracción de compuestos volátiles mediante microextracción en fase sólida con espacio de cabeza HS-SPME, para la identificación de compuestos volátiles se utilizó cromatógrafo de gases Agilent Technologies 7890A acoplado a un espectrómetro de masas Agilent Technologies 5975C, los espectros obtenidos fueron comparados con aquellos de la librería NIST 8. El índice de Kovats se calculó usando la serie homóloga de n-alcanos bajo las mismas condiciones de operación.
Se encontró que algunos esteres como octanoato de etilo, butanoato de etilo, butanoato de 2-metilpropilo, butanoato de butilo, octanoato de metilo, decanoato de etilo y dodecanoato de etilo al parecer están regulados por etileno durante la maduración del fruto de uchuva, los resultados indicaron que estos compuestos incrementaron su concentración relativa en presencia de etileno y se inhibieron parcialmente con la aplicación de 1-metilciclopropeno. Los resultados sugieren que la emisión de algunos compuestos volátiles del fruto de uchuva pueden estar determinados por la presencia de etileno.
Palabras clave: esteres volátiles, octanoato de etilo, microextracción en fase sólida.
Effect of Ethylene and 1-methylcyclopropene on the emission of volatile compounds during post-harvest of cape gooseberry fruits
Abstract
Cape gooseberry (Physalis peruviana L., solanaceae family) fruits are highly perishable berries showing climateric behavior. During ripening of cape gooseberry fruits esters are the most emitted volatile compounds. However, the effect that ethylene and 1-methylcyclopropene may have as ripening regulators on the emission of volatile esters in cape gooseberry is unknown. In many fruits it has been found that ethylene stimulates ester production while 1-methylcyclopropene inhibits the biosynthesis of these compounds, which can affect fruit quality. The objective of this work was to assess the effect of the application of ethylene and 1-methylcyclopropene on the emission of volatile esters in cape gooseberry fruits during storage at ambient temperature. Cape gooseberry fruits from "Colombia" ecotype were harvested from a commercial orchard at the municipality of Ventaquemada, Boyaca-Colombia. A completely randomized design was used with the 3 following treatments: ethylene (100 mg L-1), 1-methylcylopropene (1-MCP; 10 mg L-1) and a control without application whatsoever. Exposition of fruits to the treatment with ethylene lasted for 48 h, while the treatment with 1-MCP lasted for 24 h. After the treatments all the fruits were packed in polyethylenetereftalate (PET)
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thermoformed packages and were placed at ambient temperature (20°C, 75% RH). Measurements of volatile compounds were carried out at 1, 6 and 11 days after harvest. The extraction of volatile compounds was carried out by solid-phase microextraction with HS-SPME head space. For identifying volatile compounds a gas chromatograph Agilent technologies 7890A attached to 5975C mass spectrometer was used, and the spectra obtained were compared with those from the NIST 8 data system libraries. The Kovats index was calculated using the n-alkanes homologous series under the same operating conditions.
It was found that some esters such as ethyl octanoate, ethyl butanoate, 2-methylpropyl-butanoate, butyl butanoate, methyl octanoate, ethyl decanoate, and ethyl dodecanoate apparently are regulated by ethylene during ripening of cape gooseberry fruits. The results indicated that these compounds increased their relative concentration in the presence of ethylene and were partially inhibited with the application of 1-methylcyclopropene. The results suggest that the emission of some of the volatile compounds of cape gooseberry a fruits can be determined by the presence of ethylene.
Keywords: volatile esters, ethyl octanoate, solid-phase microextraction.
Introducción y/o Justificación
El etileno ha sido reconocido como la hormona que acelera la maduración de los frutos. La exposición de frutos al etileno acelera los procesos asociados con la maduración. Sin embargo, no todos ellos responden al etileno (Taiz y Zeiger, 2006). La principal respuesta favorable del etileno es la inducción de una maduración más rápida y uniforme. Al respecto, se ha encontrado que aplicaciones de etileno superiores a 10 µL L-1 tienen un impacto positivo en la producción de compuestos volátiles de frutos de peras maduradas a 20°C (Villalobos-Acuña y Mitcham, 2008). Estudios previos han reportado el papel del etileno en la inducción de esteres en frutos climatéricos (Flores et al., 2002; Beekwilder et al., 2004; Defilippi et al., 2004), en particular en el control de la enzima alcohol acil transferasa (Yahyaoui et al., 2002; Defilippi et al., 2005). En frutos de papaya se necesitan niveles internos de etileno sobre 0,4 ppm para incrementar los esteres (Fuggate et al., 2010). En concordancia, en manzanas se encontró que la producción de esteres y alcoholes es etileno dependiente (Dandekar et al., 2004; Defilippi et al., 2004). Asimismo, en frutos de papayuela (Carica pubescens) se encontró que el tratamiento con etileno exógeno incrementó el contenido de esteres, principales componentes del aroma de esta especie (Balbontín et al., 2007).
Por su parte, el 1-metilciclopropeno (1-MCP) es un retardante químico de la madurez que ocupa los receptores de etileno en la membrana, por tanto, evita la unión del etileno con su receptor y su acción. La afinidad del 1-MCP por los receptores es 10 veces mayor a la del etileno y actúa a más bajas concentraciones, también regula la biosíntesis de etileno a través de la inhibición del proceso autocatalítico (Blankenship y Dole, 2003), es altamente eficaz para proteger a muchas especies agrícolas de la acción del etileno (Serek et al., 2006; Watkins, 2006).
Se ha encontrado que el contenido total de volátiles disminuye con la aplicación de 1-MCP, pero los volátiles individuales son afectados diferencialmente (Marin et al., 2009; Bai et al., 2005). En frutos de manzana, Defilippi et al. (2004) y Kondo et al. (2005) encontraron disminución de la producción de esteres y alcoholes por el 1-MCP. Asimismo, la expresión de cuatro genes de alcohol acil transferasa fueron suprimidos por el 1-MCP en melón (El-Sharkawy et al., 2005), Defilippi et al. (2005) también encontraron que la actividad de la alcohol acil transferasa fue más baja con 1-MCP, al igual que la cantidad de esteres, sugiriendo que este paso en la síntesis de volátiles está regulado por el etileno. Marin et al. (2009) también reportan disminución de los esteres con la aplicación de 1-MCP.
Por lo anterior, y debido a que los esteres son los compuestos volátiles mayoritarios durante la maduración del fruto de uchuva, esta investigación tuvo como objetivo evaluar el efecto de la aplicación de etileno y 1-metilciclopropeno sobre la emisión de esteres volátiles durante el almacenamiento a temperatura ambiente de frutos de uchuva ecotipo Colombia.
Material y Métodos
Los frutos de uchuva ecotipo Colombia fueron cosechados en un cultivo comercial en el municipio de Ventaquemada Boyacá, ubicado a 2630 msnm con temperatura ambiental que oscila entre 8 y 14°C.
1737
Los análisis se realizaron en el laboratorio de Poscosecha de la Facultad de Agronomía de la Universidad Nacional de Colombia, sede Bogotá.
Se utilizó un diseño completamente al azar con 3 tratamientos, estos fueron: etileno (100 mg L-1), 1-metilciclopropeno (1-MCP; 10 mg L-1) y un testigo sin aplicación. Cada tratamiento tuvo 3 repeticiones, para un total de 9 unidades experimentales (UE). Cada UE estuvo compuesta por 125g de frutos sin cáliz, cosechados en estado pintón con los siguientes valores de color: L*=70,85, a*=-6,77, b*=51,11 y IC=-2,09.
Para la aplicación de etileno se utilizó una cámara hermética de 10L acoplada a un cilindro de etileno, el tratamiento tuvo una duración de 48 h. Para el 1-MCP (Rohm and Haas), se pesó la cantidad necesaria en un baker, el cual se ubicó dentro de una cámara hermética de 2L junto con los frutos, por medio de una septa se inyectó 30 mL de agua caliente (45-50°C). La disolución del 1-MCP en el agua caliente generó la liberación al espacio de cabeza del 1-MCP gaseoso. Los frutos fueron expuestos al tratamiento por 24 h a temperatura ambiente. Después de los tratamientos, todos los frutos fueron empacados en termoformados de polietilentereftalato (PET) y fueron dejados a temperatura ambiente (20°C, 75% HR). Se hicieron mediciones de compuestos volátiles y del índice de color a los 1, 6 y 11 días después de cosecha. El índice de color (IC, ecuación 1) se calculó a partir de parámetros del sistema CIELab L*, a* y b*.
IC= (1000 x a*)/(L* x b*) (1)
Los compuestos volátiles analizados fueron octanoato de etilo, butanoato de etilo, butanoato de 2-metilpropilo, butanoato de butilo, octanoato de metilo, decanoato de etilo y dodecanoato de etilo, fueron expresados en unidades de área/µL, para lo cual se realizó microextracción en fase sólida con espacio de cabeza HS-SPME, para la identificación de compuestos volátiles se utilizó un cromatógrafo de gases Agilent Technologies 7890A acoplado a un espectrómetro de masas Agilent Technologies 5975C, los espectros obtenidos fueron comparados con aquellos de la librería NIST 8. El índice de Kovats se calculó usando la serie homóloga de n-alcanos bajo las mismas condiciones de operación.
Los datos obtenidos fueron sometidos a análisis de varianza y a la prueba de comparación múltiple de promedios de Tukey (P≤0,05).
Resultados y Discusión
Color epidermis
El color de la epidermis a través del IC se determinó para monitorear el efecto de los tratamientos sobre la maduración del fruto de uchuva. Se encontró que el IC incrementó durante el almacenamiento, sin embargo, este cambio fue significativamente más bajo en los frutos tratados con 1-MCP, mientras que con etileno y el testigo el cambio fue más rápido (Figura 1). Estos resultados indican que con el 1-MCP se retrasó el proceso de maduración. Estudios recientes muestran que 1-MCP disminuyen la actividad de clorofilasa y disminuyen la pérdida de clorofila (Watkins, 2006; Sun et al., 2012). Frutos de tomate tratados con 1-MCP mostraron baja acumulación de licopeno y el cambio de color fue más lento (Zhang et al., 2009). En frutos de pera, el 1-MCP (0,3 µLL-1) fueron suficientes para incrementar la vida poscosecha y retrasar el cambio del color de la epidermis (Villalobos et al., 2011). Gutiérrez et al. (2008) reportan que el 1-MCP retrasa el cambio de color en frutos de uchuva, principalmente en frutos pintones, lo cual coincide con lo encontrado en este estudio.
Respecto al efecto del etileno, se ha encontrado que este tratamiento acelera la degradación de la clorofila y la aparición de los colores rojo, amarillo, naranja etc., ya que interviene en la expresión de genes que codifican para carotenoides y otros compuestos (Rodrigo y Zacarías, 2007). Sin embargo, los resultados obtenidos fueron similares al testigo, tal vez porque los frutos se encontraban en un estado de madurez en el cual la respuesta a etileno ya no es muy notoria, además, el color externo del fruto en el momento del tratamiento es un factor importante en la respuesta, siendo mayor el cambio cuando el grado de desarrollo del color es menor (Martínez-Jávega et al., 2008).
1738
a
aaa
b
b
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
1 6 11IC (
1000
·a/L
·b)
Días después de cosecha
Control
Etileno
1-MCP
Figura 1. Efecto del etileno y el 1-metilciclopropeno sobre el índice de color de frutos de uchuva durante el almacenamiento. Promedios seguidos de letras diferentes en el mismo punto de muestreo presentan diferencias estadísticas de acuerdo con la prueba de Tukey (5%).
Emisión de compuestos volátiles
El octanoato de etilo fue el compuesto volátil de mayor abundancia en los frutos de uchuva, al parecer su síntesis depende de la presencia de etileno, pues en el testigo y con etileno la concentración de este compuesto volátil fue alta, siendo mayor con etileno, después del día 6 el octanoato de etilo disminuyó en estos dos tratamientos. Con 1-MCP la concentración en el día 6 fue casi nula, no obstante después se observó un incremento (Tabla 1). Butanoato de etilo, butanoato de 2-metilpropilo y octanoato de metilo en general presentaron el mismo comportamiento, estos compuestos incrementaron continuamente durante el almacenamiento, este incremento fue mayor con etileno, no obstante, con el 1-MCP fue mayor el octanoato de metilo en el día 11. A pesar de esto, se puede afirmar que por lo menos hasta el día 6 después de cosecha (ddc) con el 1-MCP se retrasa la emisión de estos compuestos volátiles y con etileno se estimula (Tabla 1). En el butanoato de butilo y decanoato de etilo hubo un aumento con etileno hasta el día 6 ddc y luego se presentó una disminución, similar tendencia tuvo el testigo pero los valores fueron inferiores. Por su parte con 1-MCP, hubo una disminución representativa hasta el día 6, pero posteriormente, los niveles incrementaron, aunque con niveles inferiores que los observados con etileno. En el dodecanoato de etilo, hubo un marcado incremento con etileno en el día 6 pero luego disminuyó, mientras que en el testigo y con 1-MCP el resultado fue opuesto, y con este último, los niveles de dodecanoato de etilo fueron más bajos (Tabla 1).
En general se puede observar que los esteres evaluados en los frutos de uchuva incrementan su concentración con la aplicación de etileno, mientras que con 1-MCP disminuyen. Estos resultados concuerdan con lo encontrado en manzana y melón, donde la producción de volátiles fue inhibida por la aplicación de 1-MCP, o acelerada por tratamientos con etileno (Defilippi et al., 2005; Yahyaoui et al., 2002). Con este trabajo se tiene una primera aproximación de los compuestos volátiles del fruto de uchuva que pueden ser asociados con la presencia de etileno. En banano se encontró que el etileno es un regulador de la producción de volátiles durante la maduración de este fruto (Yang et al., 2011).
Estudios previos han reportado el papel del etileno en la inducción de esteres volátiles en frutos climatéricos (Flores et al., 2002; Beekwilder et al., 2004; Defilippi et al., 2004), en particular en el control de la enzima alcohol acil transferasa (Yahyaoui et al., 2002; Defilippi et al., 2005). La alcohol aciltransferasa (AAT) es una enzima que cataliza el último paso en la biosíntesis de esteres mediante la acetilación de alcoholes, es decir, que trasfiere un grupo acil-CoA a un alcohol, y puede ser considerado como el último punto de control en la emisión de estos compuestos, se ha reportado que acepta un amplio rango de sustratos (Pérez y Sanz, 2008). También existen reportes de que el etileno regula el paso de la reducción de ácidos grasos y aldehídos y, parcialmente, el paso de esterificación en la vida de esteres alifáticos, esto indica que las enzimas aldehído deshidrogenasas (ADH) implicadas en esta vía son etileno dependientes (Flores et al., 2002), lo cual, probablemente puede estar pasando en los frutos de uchuva y posiblemente explicaría el incremento de esteres en presencia de etileno en estos frutos.
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Tabla 1. Efecto del etileno y el 1-metilciclopropeno sobre la emisión de ésteres volátiles (unidades de área/µL) emitidos por frutos de uchuva durante el almacenamiento. Promedios
seguidos de letras diferentes en el mismo punto de muestreo presentan diferencias estadísticas de acuerdo con la prueba de Tukey (5%).
Conclusiones
Los resultados indican que compuestos como octanoato de etilo, butanoato de etilo, butanoato de 2-metilpropilo, butanoato de butilo, octanoato de metilo, decanoato de etilo y dodecanoato de etilo al parecer están regulados por etileno durante la maduración del fruto de uchuva, los resultados indicaron que estos esteres incrementaron su concentración relativa en presencia de etileno y se inhibieron parcialmente con la aplicación de 1-metilciclopropeno. Esto se convierte en una primera aproximación en la que varios compuestos volátiles del fruto de uchuva pueden ser asociados con la presencia de etileno.
Bibliografía
Bai, J.H., Baldwin, E.A., Goodner, K.L., Mattheis, J.P., y Brecht, J.K., (2005). Response of four apple cultivars to 1-methylcyclopropene treatment and controlled atmosphere storage. HortScience 40,1534–8.
Balbontín, C., Gaete-Eastman, C., Vergara, M., Herrera, R., Moya-León, M.A. (2007). Treatment with 1-MCP and the role of ethylene in aroma development of mountain papaya fruit, Postharvest Biology and Technology 43, 67–77.
Beekwilder, J., Alvarez-Huerta, M., Neef, E., Verstappen, F.W., Bouwmeester, H.J., y Aharoni, A. (2004). Functional characterization of enzymes forming volatile esters from strawberry and banana. Plant Physiol. 135, 1865–1878.
Blankenship, S.M., y Dole, J.M. (2003). 1-Methylcyclopropene: a review. Postharv. Biol. Technol. 28, 1–25.
Día 1 Día 6 Día 11 Butanoato de etilo
Control 34,74
218,40 b 295,32 b Etileno 296,05 a 396,17 a 1-MCP 0,00 c 257,68 b
Butanoato de 2 metilpropilo Control
15,56 125,02 a 117,07 b
Etileno 132,21 a 153,95 a 1-MCP 13,23 b 115,21 b
Butanoato de butilo Control
24,68 197,32 b 137,59 b
Etileno 237,69 a 210,63 a 1-MCP 0,00 c 149,52 b
Octanoato de metilo Control
17,45 55,24 b 63,24 b
Etileno 77,89 a 101,07 a 1-MCP 15,15 c 117,71 a
Octanoato de etilo Control
313,91 1877,47 b 1051,74 b
Etileno 2359,44 a 1406,81 a 1-MCP 57,11 c 828,05 c
Decanoato de etilo Control
160,49 871,05 b 529,01 a
Etileno 988,22 a 608,81 a 1-MCP 11,67 c 224,16 b
Dodecanoato de etilo Control
43,12 14,81 b 32,83 a
Etileno 70,04 a 15,93 a 1-MCP 2,55 b 27,03 a
1740
Dandekar, A.A., Teo, G., Defilippi, B.G., Uratsu, S.L., Passey, A.J., Kader, A.A., Stow, J.R., Colgan, R.J.,
James, D.J. (2004). Effect of down-regulation of ethylene biosynthesis on fruit flavour complex in apple fruit, Transgenic Res. 13, 373–384.
Defilippi, B.G., Dandekar, A.M., Kader, A.A. (2004). Impact of suppression of ethylene action or biosynthesis on flavor metabolites in apple (Malus domestica Borkh) fruits. J. Agric. Food Chem. 52, 5694–5701.
Defilippi, B.G., Kader, A.A., y Dandekar, A.M. (2005). Apple aroma: alcohol acyltransferase, a rate limiting step for ester biosynthesis, is regulated by ethylene. Plant Sci. 168, 1199–1210.
El-Sharkawy, I., Manriquez, D, Flores, F.B., Regad, F., Bouzayen, M., Latche, A., y Pech, J.C. (2005). Functional characterization of a melon alcohol acyl-transferase gene family involved in the biosynthesis of ester volatiles. Identification of the crucial role of a threonine residue for enzyme activity. Plant Mol Biol. 59,345–62.
Flores, F., Yahyaoui, F.E., de Billerbeck, G., Romojaro, F., Latché, A., Bouzayen, M., Pech, J.C., y Ambid, C. (2002). Role of ethylene in the biosynthetic pathway of aliphatic ester aroma volatiles in Charentais Cantaloupe melons. J. Exp. Bot. 53, 201–206.
Fuggate, P., Wongs-Areea, C., Noichindac, S., y Kanlayanarata. S. (2010). Quality and volatile attributes of attached and detached ‘Pluk Mai Lie’ papaya during fruit ripening. Scientia Horticulturae 126, 120–129.
Gutiérrez, M.S., Trinchero, G.D., Cerri, A.M., Vilella, F., y Sozzi, G.O. (2008). Different responses of goldenberry fruit treated at four maturity stages with the ethylene antagonist 1-methylcyclopropene. Postharvest Biol. Technol. 48, 199–205.
Kondo, S., Setha, S., Rudell, D.R., Buchanan, D.A., Mattheis, J.P. (2005). Aroma volatile biosynthesis in apples affected by 1-MCP and methyl jasmonate. Postharvest Biol Technol 36, 61–8.
Marin, A., Colonna, A., Kudo, K., Kupferman, E. y Mattheis, J. (2009). Measuring consumer response to “Gala” apples treated with 1-methylcyclopropene (1-MCP). Postharvest Biol. Technol. 51, 73-79.
Martínez-Jávega, J.M., Monterde, A., Navarro, P., y Salvador, A. (2008). Responsse of new clementines to degreening treatment. Proc. Int. Soc. Citriculture 11, 1342–1346.
Pérez, A.G., y Sanz, C. (2008). Formation of Fruit Flavour. In: Fruit and Vegetable Flavour. B Bruckner, W S Grant (eds). Cambridge, England. pp:41-70.
Rodrigo, M.J., y Zacarias, L. (2007). Effect of postharvest ethylene treatment on carotenoid accumulation and the expression of carotenoid biosynthesis genes in the flavedo of orange (Citrus sinensis L. Osbeck) fruit. Postharvest Biol. Technol. 43, 14–22.
Serek, M., Woltering, E.J., Sisler, E.C., Frello, S., y Sriskandarajah, S. (2006). Controlling ethylene responses in flowers at the receptor level, Biotechnology Advances 24,368–381.
Sun, B., Yan, H., Liu, N., Wei, J., y Wang, Q. (2012). Effect of 1-MCP treatment on postharvest quality characters, antioxidants and glucosinolates of chinese kale. Food Chemistry. 131 (2), 519-526.
Taiz, L., y Zeiger, E. (2006). Plant physiology, 4a ed. Sinauer Associates, Sunderland, MA. Villalobos, M., Biasi, W., Mitcham, E., y Holcroft, D. (2011). Fruit temperature and ethylene modulate 1-MCP
response in Bartlee pears. Postharvest Biology and Technology 60, 17-23. Watkins, C.B. (2006). The use of 1-methylcyclopropene (1-MCP) on fruits and vegetables. Biotechnology
Advances 24, 389-409. Yahyaoui, F.E., Wongs-Aree, C., Latché, A., Hackett, R., Grierson, D., y Pech, J.C. (2002). Molecular and
biochemical characteristics of a gene encoding an alcohol acyltransferase involved in the generation of aroma volatile esters during melon ripening. Eur. J. Biochem. 269, 2359–2366.
Yang, X., Song, J., Fillmore, S., Pang, X., y Zhang, Z. (2011). Effect of high temperature on color, chlorophyll fluorescence and volatile biosynthesis in green-ripe banana fruit. Postharvest Biology and Technology 62, 246–257.
Zhang, Z., Huber, D.J., Hurr, B.M., y Rao, J. (2009). Delay of tomato fruit ripening in response to 1-methylcyclopropene is influenced by internal ethylene levels. Postharvest Biol. Technol. 54, 1–8.
1741
Produção de mudas de Eucalyptus urograndis a partir de resíduos agroindustriais e lodo de esgoto compostados
FAM. Silva 1, JA Zanon1, GM. Nunes1, RB. Silva1, ER Damatto Junior2
1 Universidade Estadual Paulista – UNESP – Campus Experimental de Registro – Registro - SP – Brasil
CEP:11900-000 e-mail: alcivania@registro.unesp.br 2 APTA –Polo Regional do Vale do Ribeira - Rodovia BR 116, km 460 Registro/SP
Resumo
Os objetivos desse trabalho foram avaliar o uso de compostos orgânicos produzidos a partir de resíduos da agroindústria da pupunha (palmeira produtora de palmito) e lodo de esgoto com diferentes níveis de fertilizante, como substrato para produção de mudas de Eucalyptus urograndis; e, comparar o crescimento das mudas produzidas com os substratos à base de lodo de esgoto com o uso de substrato comercial, amplamente utilizado em viveiros florestais. Foi utilizado o delineamento estatístico inteiramente casualizado (DIC), em esquema fatorial de 3 x 4, sendo 3 substratos: Lodo de esgoto + Casca de pupunha (1:1 v:v); Lodo de esgoto+Casca de pupunha (1:2 v:v); Lodo de Esgoto+Casca de Pupunha (1:3 v:v) e 4 doses (0; 2,0; 4,0 e 6,0 g dm-3) de fertilizante granulado (N-P2O5-K2O - 15-9-12), e um substrato comercial (adubação convencional usada em viveiros de mudas) totalizando 13 tratamentos. Aos 90 dias foram medidos: número de folhas (NF), diâmetro de colo (D), altura das plantas (H), relação H/D, índice de qualidade de dickson (IQD), matéria seca da parte aérea (MSPA) e matéria seca de raiz (MSR). Entre os substratos testados, o uso do SI, composto lodo de esgoto + casca de punha na proporção 1:1 v:v, resultou na produção de mudas de eucalipto com melhor qualidade; O aumento das doses do fertilizante granulado resultou em efeitos significativos na qualidade das mudas, sendo economicamente viável o uso da dose 2,0 g L desse fertilizante; Os substratos SI e SIII mostraram resultados promissores para a espécie avaliada, com desempenhos iguais ou superiores ao substrato comercial. O uso de lodo de esgoto e casca de pupunha apresenta viabilidade como substrato na produção de mudas de eucalipto, devendo ser avaliado o seu uso com outras espécies.
Palavras chave: Eucalyptus urograndis, biossólido, substrato, mudas
Eucalyptus urograndis seedlings production with composted agro-industrial waste and sewage sludge
Abstract The purpose of this study was: evaluate the use of organic composts from agro-industrial residues of palm hearth and sewage sludge with different levels of fertilizer, as substrate for production of Eucalyptus urograndis seedlings; and compare the sewage sludge substrates with commercial substrate. We used a completely randomized design (CRD) in factorial 3 x 4, 3 substrates: Sewage sludge + Bark palm hearth (1:1 v: v); Sludge + Bark palm hearth (1:2 v: v); Sewage Sludge + Bark palm hearth (1:3 v: v) and 4 levels (0, 2.0, 4.0 and 6.0 g dm-3) of fertilizer (N-P2O5-K2O - 09/12/15), and commercial substrate ). Were measured: leaves number (NL), diameter (D), plant height (H), H / D ratio, Dickson quality index (IQD), dry biomass and root dry biomass . Among the substrates tested, the use of SI, composed sewage sludge + shell put 1:1 v: v, resulted in the production of eucalyptus seedlings with better quality; Increased doses of granulated fertilizer resulted in significant effects on quality seedlings, being economically viable use of the dose 2.0 g L this fertilizer; substrates SI and SIII were presented promising results for the species tested, with performance equal or best to the commercial substrate. The use of sewage sludge and bark palm hearth presents viability as substrate in the production of eucalyptus seedlings and should be evaluated its use with other species. Key words: Eucalyptus urograndis, substrate, biosolid, seedling
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Introdução A busca de alternativas ambientalmente corretas para a disposição final de lodos de esgoto tem se mostrado um dos maiores desafios nos processos de tratamento de efluentes, sendo que o uso desses materiais na produção de mudas florestais vem surgindo como uma técnica promissora. Os maiores problemas associados ao uso de lodos de esgoto na agricultura são a concentração de metais pesados e contaminação por agentes patogênicos. A estabilização e higienização do lodo atra-vés de compostagem bem conduzida pode apresentar alta eficiência na eliminação de micro patógenos e, com isso pode ser obtido um produto final de alta qualidade agronômica, atendendo normas rigoro-sas de utilização segundo a Resolução CONAMA nº 375/2006 (BRASIL, 2006). Além do benefício ambiental, o uso do lodo de esgoto no substrato pode aumentar a capacidade de retenção hídrica, fornecer macro e micronutrientes às mudas, permitir uma economia na adubação, podendo ser uma alternativa menos onerosa que os substratos comerciais, ou outros componentes ( TRIGUEIRO & GUERRINI, 2003; NOBREGA et al., 2007; SCHEER et al., 2010). Na escolha de um substrato, deve-se observar, principalmente, as características físicas e químicas, a espécie a ser plantada, além dos aspectos econômicos, que são: baixo custo e grande disponibilidade (FONSECA et al., 2002). A adoção de padrões técnicos e procedimentos adequados na composição dos substratos poderão melhorar a qualidade das mudas produzidas pelos produtores. Uma grande percentagem dos viveiros que produzem mudas de espécies florestais utiliza-se de substratos à base de casca de Pinus compostada, que apresenta baixa capacidade de retenção de água e necessita de maior quantidade de nutrientes via adubação. Portanto é essencial o estudo de outros constituintes que apresentem características complementares aos constituintes utilizados normalmente. No Vale do Ribeira, estudos associando usos alternativos para o lodo de esgoto gerados nas estações de tratamento e resíduos agroindustriais na composição de substratos se revestem de maior importância devido à crescente demanda por mudas de espécies nativas e exóticas com qualidade e baixo custo. Os objetivos desse trabalho foram avaliar o uso de compostos orgânicos produzidos a partir de resíduos da agroindústria do palmito e lodo de esgoto, com diferentes níveis de fertilizante granulado, como substrato para produção de mudas de Eucalyptus urograndis; e, comparar o crescimento das mudas produzidas com os substratos à base de lodo de esgoto com o uso de substrato comercial. Material e Métodos O experimento foi realizado no viveiro de mudas da UNESP - Campus Experimental de Registro – São Paulo – Brasil no período de agosto a outubro de 2012. Os substratos utilizados no experimento foram obtidos a partir de lodo de esgoto (SABESP – Estação de Tratamento da Ilha Comprida – SP) . Como resíduos estruturantes foram utilizadas cascas da palmeira pupunha (Bactris gasipae Kunth). As seguintes misturas foram submetidas ao processo de compostagem: Lodo de esgoto + Casca de pupunha (1:1 v:v); Lodo de esgoto+Casca de pupunha (1:2 v:v); Lodo de Esgoto+Casca de Pupunha (1:3 v:v). Essas misturas passaram por processo de compostagem por 120 dias. Após esse processo, os materiais, devidamente estabilizados, passaram a serem considerados substratos potenciais e, portanto, denominados SI, SII e SIII. Considerando as concentrações totais de metais pesados (tabela 1), os substratos analisados estão aptos para a utilização agrícola, atendendo as Resoluções CONAMA nº 375/2006 (BRASIL, 2006). Através da análise determinação dos parâmetros parasitológicos e pela comparação com os índices permitidos pela Resolução CONAMA nº 375/2006 (BRASIL, 2006), os substratos são considerados aptos para uso agrícola.
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Tabela 1. Caracterização química dos dos substratos utilizados no experimento
Determinações SI SII SIII S Comercial Limites Máximos**
pH 5,8 6,0 6,1 5,2 - CE 1,0 1,0 1,2 0,9 - Relação C/N 11/1 10/1 11/1 42/1 - Nitrogênio (%) 1,16 1,25 1,33 0,82 - Fósforo (%) 1,01 1,01 0,9 1,3 - Potássio (%) 0,24 0,34 0,58 0,21 - Cálcio (%) 0,75 0,84 0,51 0,35 - Magnésio (%) 0,75 0,84 0,52 0,32 - Enxofre (%) 0,19 0,2 0,26 0,12 - CTC (mmolckg-1) 405 430 480 175 - Sódio (mg kg-1) 285 280 307 - - Cobre (mg kg-1) 31 34 31 0,8 - Ferro (mg kg-1) 61275 63560 57568 87,0 - Manganês (mg kg-1) 2166 2324 1799 4,7 - Zinco (mg kg-1) 164 134 118 30,0 - Arsênio (mg kg-1) 12,6 13,4 9,6 - 41 Cádmio (mg kg-1) 15,19 13,25 ND - 39 Chumbo (mg kg-1) 16,05 12,65 12,7 - 300 Cromo (mg kg-1) 16,5 12,6 12,3 - - Marcúrio (mg kg-1) 0,22 0,24 0,12 - 17 Níquel (mg kg-1) ND ND ND - 420 Selênio (mg kg-1) ND ND ND - 100 ND : Não detectado **; Limites máximos permitidos pelo CONAMA nº 375/2006 (BRASIL, 2006).
Tabela 2. Atributos físicos dos substratos utilizados no experimento Tratamentos
Macroporos Microporos Poros. Total
CRA Dens. Aparente
Dens. de Part.
(%) (%) (%) ml 50cm-3 g cm-3 g cm-3 SI 22,51 46,75 69,26 51,42 0,25 1,81 SII 26,93 43,43 70,35 47,77 0,21 1,75 SIII 25,83 46,68 72,52 51,35 0,19 1,74 S. Comerc. 12,64 51,30 63,94 55,36 0,26 1,68 O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado (DIC), em esquema fatorial 3 x 4, sendo 3 substratos (I, II e III), 4 doses (0; 2,0; 4,0 e 6,0 g/dm3) de fertilizante granulado (N, P2O5, K2O - 15-9-12), e um tratamento utilizando substrato comercial (casca de pinus e vermiculita) e adubação recomendada para mudas de eucalipto, totalizando 13 tratamentos. Cada tratamento foi avaliado com 4 repetições, cada uma representada por vinte (20) unidades, sendo utilizadas para as avaliações 10 mudas, contabilizando 40 unidades por tratamento, destinadas às avaliações morfológicas. Foram utilizadas sementes de Eucalyptus urograndis. A avaliação dos atributos morfológicos das mudas (altura da parte aérea (H), diâmetro do colo (D), foi feita durante 90 dias em intervalos de 30 dias. Para as medições da altura da parte aérea, foi utilizada régua graduada, tomando-se a distância entre o colo e a inserção do último par de folhas no ápice das plantas. Aos 90 dias as plantas foram cortadas na base do caule e dispostas em embalagens de papel, sendo então e submetidas à secagem em estufa a 60 ºC por 72 horas, compondo a matéria seca da parte aérea (MSPA) e a matéria seca de raiz (MSR). Para avaliar a qualidade das mudas, foi calculado o índice de qualidade de Dickson - IQD, sendo: IQD = matéria seca total/(RAD + RBAR) onde: RBAR: relação da biomassa seca aérea com a biomassa seca de raízes (em g); RAD: relação da altura (em cm) com o diâmetro de colo (em mm); A sistematização dos dados foi feita por planilhas eletrônicas e, para as análises estatísticas foi utilizado o programa estatístico Sisvar (FERREIRA, 2003).
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Resultados e Discussão Não foi verificada diferença significativa (P>0,05) entre os tratamentos para a variável número de folhas. Aos 90 dias após a emergência, as mudas de eucalipto produzidas nos diferentes substratos, com diferentes composições já se encontravam no padrão recomendado para expedição para campo (15 a 40cm) de acordo com Xavier et al. (2009). Na dose 0 de fertilizante granulado, usada para verificar se o composto tem condição de atender às necessidades da muda sem a necessidade de adubação, observou-se uma superioridade dos substratos SI e SIII. Uma das possíveis causas para esse resultado é a menor Capacidade de Retenção de Água (CRA) do substrato SII, quando comparado aos outros utilizados nesse estudo (tabela 2). Nota-se que para todos os substratos testados ocorreu um aumento progressivo da altura das plantas, acompanhando o aumento das doses do fertilizante aplicado. Observou-se ainda que esses valores não diferiram estatisticamente (P<0,05) da altura de mudas onde foi utilizado o substrato comercial. Tabela 3. Altura (cm) de mudas de Eucalyptus urograndis, em 4 tipos de substratos e 4 doses de fertilizante aos
90 dias após a germinação. Tempo (dias) H D H/D Substratos Fertilizante
(g.dm-3) SI SII SIII SI SII SIII SI SII SIII
0 26,60bB 19,30bC 25,05bB 2,7 2,5 2,8 7,4bB 8,7bA 7,4bB 2 31,40aA 24,30bB 28,55bB 2,7 2,5 2,8 9,3cA 9,9bA 9,3cA 4 32,20aA 32,40aA 34,50aA 2,9 2,1 2,9 11,1aA 11,6aA 11,1aA 6 34,85aA 33,45aA 36,35aA 3,0 2,8 3,0 11,8aA 11,9aA 11,8aA
S. Comerc. 30,5a 30,5a 30,5b 2,8 11,2a 11,2a 11,2a CV% 10,85 0,35 9,5
F * ns * Médias seguidas da mesma letra maiúscula na linha (comparando substratos) e minúscula na coluna (comparando níveis do fertilizante e substrato comercial) não diferem entre sí pelo teste de Tukey (P<0,05). ns= não significativo;* significativo (P<0,05). Para as mudas produzidas com substrato SI, não foi verificada diferença significativa entre os tratamentos a partir da dose 2,0 g/L do fertilizante granulado, o que significa que essa dosagem é econômica e suficiente para o obtenção de ganhos em altura de plantas. O diâmetro do colo é, em geral, o parâmetro mais observado para indicar a capacidade de sobrevivência da muda no campo. Xavier et al (2009) recomendam diâmetros do coleto acima de 2,00mm para expedição. Aos 90 dias após a germinação, as mudas cultivadas em todos os substratos, incluindo aqueles onde não houve adição de fertilizantes, encontravam-se no padrão (diâmetro) recomendado para expedição, não havendo diferença significativa entre os tratamentos. O valor resultante da divisão da altura da parte aérea pelo seu respectivo diâmetro do coleto exprime o equilíbrio de crescimento, relacionando esses dois importantes parâmetros morfológicos em apenas um índice (Carneiro, 1995), também denominado de quociente de robustez, sendo considerado um dos mais precisos, pois fornece informações de quanto delgada está a muda. De modo geral, é esperado que mudas de eucalipto apresentem maiores incrementos no desenvolvimento em altura, que em diâmetro. Carneiro (1995) recomendam valores da relação altura/diâmetro (H/D) entre 5,4 a 8,1 em qualquer fase do desenvolvimento das mudas. Todos os tratamentos avaliados (tabela 4) apresentaram valores acima dessa faixa, o que indica que os substratos avaliados são promissores pois, utilizados mesmo sem o acréscimo da adubação mineral foram capazes de suprir as necessidades das mudas. Entre os substratos avaliados sem a adição de fertilizante, o substrato SI (50% de lodo de esgoto em volume) promoveu os maiores incrementos de MSPA (tabela 4). Rocha et al (2013) avaliando diferentes proporções de lodo de esgoto e casca de arroz carbonizada como substrato para produção de mudas de eucalipto obtiveram melhores resultados quando foram utilizadas proporções de lodo acima
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de 40%. Outros trabalhos com mudas de Acacia sp. (Cunha et al., 2006) e Schinus terebinthifolius (Nóbrega et al., 2007) obtiveram resultados semelhantes. Cabe ressaltar que os substratos utizados no presente estudo foram previamente compostados e, embora não apresentassem concentrações de nutrientes altas no momento do plantio das mudas, esses podem ter sido liberados ao longo do tempo. Não foi observada diferença significativa (P<0,05) entre os substratos nas diferentes doses de fertilizante avaliadas, à excessão da dose 6,0 g/L do fertilizante granulado. Apesar dos incrementos na MSPA, resultantes do aumento das doses do fertilizante granulado, só foram superiores estatistivamente (P<0,05) os valores obtidos para as maiores doses do fertilizante. No entanto, nas menores doses do fertilizante, incluindo o tratamento onde os compostos foram utilizados puros, a MSPA não diferiu estatisticamente daqueles onde foi utilizado o substrato comercial. Tais resultados sugerem perpectivas de uso desse novos substratos com resultados satisfatórios e economia de fertilizantes. De modo geral, os resultados obtidos para a MSR (tabela 4) seguiram resposta semelhante àquela verificada para a MSPA.
Tabela 4. Matéria seca da parte aérea (MSPA), matéria seca de raiz (MSR) e índice de qualidade dickson
(IQD) de mudas de Eucalyptus urograndis aos 90 dias após a germinação. Substratos Fertilizante
(g.dm-3) SI SII SIII SI SII SIII SI SII SIII
MSPA (g)
MSR (g)
IQD
0 0,68bA 0,63bA 0,63bA 0,30aA 0,30aA 0,27bA 0,08aA 0,09aA 0,08aA 2 0,77bA 0,58bB 0,64bB 0,33aA 0,33aA 0,33bA 0,08aA 0,08aA 0,08aA 4 0,79bA 0,72aA 0,72aA 0,35aA 0,32aA 0,37bA 0,09aA 0,08aA 0,08aA 6 0,97aA 0,81aB 0,89aA 0,31aB 0,36aB 0,48aA 0,09aA 0,08aA 0,10aA
S. Comercial 0,66b 0,66b 0,66b 0,30a 0,30a 0,30b 0,07a 0,07a 0,07a CV% 13,02 13,05 17,02 F * * *
Médias seguidas da mesma letra maiúscula na linha (comparando substratos) e minúscula na coluna (omparando níveis do fertilizante e substrato comercial) não diferem entre sí pelo teste de Tukey (P<0,05). ns= não significativo;* significativo (P<0,05).
!
Não foram verificadas diferenças significativas entre os tratamentos para os IQD’s das mudas avaliadas no presente estudo. Scheer et al (2010) sugeriram que os IQDs devem estar aliados a uma boa qualidade (firmeza e agregação) dos torrões e a facilidade de extração da mudas.No mesmo trabalho, esse autores avaliando substratos obtidos com diferentes composições de lodo de esgoto e diferentes níveis de fertilizante granulado, também não verificaram diferença significativa entre os traemtamentos testados.
Tabela 5. Qualidade do torrão de mudas de Eucalyptus urograndis aos 90 dias após a germinação.
Substratos Fertilizante
(g.dm-3) SI SII SIII SI SII SIII
Extração Estabilidade (Firmeza) 0 4,3aA 3,0bB 2,3cC 3,0aA 3,0aA 1,6bB 2 4,3aA 3,6bB 4,3aA 3,6aA 3,0aA 3,6aA 4 3,6bA 3,6bA 3,0bA 3,6aA 3,0aA 3,0aA 6 5,0aA 5,0aA 4,3aB 4,3aA 4,3aA 3,0aB
S. Comercial 3,5b 3,5b 3,5b 3,4a 3,4a 3,4a CV% 4,6 5,8 F * *
Médias seguidas da mesma letra maiúscula na linha (comparando substratos) e minúscula na coluna (comparando níveis do fertilizante e substrato comercial) não diferem entre sí pelo teste de Tukey (P<0,05). ns= não significativo;* significativo (P<0,05). Embora parâmetros como altura, diâmetro do colo, MSPA, MSR e as relações entre estes sejam os mais utilizados para a avaliação da qualidade da muda e desenvolvimento no campo, quando utilizam-
1746
se recipientes (tubetes), a avaliação da qualidade do torrão, por fornecer indícios sobre a qualidade do sistema radicular assume grande importância. A qualidade do torrão (tabela 5) foi afetada pela composição dos substratos (proporções de lodo de esgoto e casca de pupunha utilizados). Analisando-se o conjunto de dados, representados pelos parâmetros medidos no presente estudo, associados à qualidade do torrão (extração e estabilidade), verificou-se a superioridade do substrato SI em relação aos demais substratos avaliados. Esses valores foram 30 a 40 % mais elevados que os obtidos usando-se substrato comercial. Ressalta-se que cuidados devem ser tomados para a utilização de lodo de esgoto, considerando o atendimento à legislação quanto ao aspecto sanitário (higienização ou esterilização) e ao teor de metais pesados.
Conclusões
Entre os substratos testados, o uso do SI (composto lodo de esgoto + casca de pupunha na proporção 1:1 v:v), resultou na produção de mudas de eucalipto com melhor qualidade; O aumento das doses do fertilizante granulado resultou em efeitos significativos na qualidade das mudas, sendo economicamente viável o uso da dose 2,0 g L desse fertilizante; Os substratos SI e SIII apresentaram resultados promissores para a espécie avaliada, com desempenhos iguais ou superiores ao substrato comercial. O uso de lodo de esgoto e casca de pupunha apresenta viabilidade como substrato na produção de mudas, devendo ser avaliado o seu desempenho com outras espécies.
Agradecimentos
Á Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - FAPESP (PROC:2011/01581-1), à SABESP e à APTA (Agência Paulista de Tecnologia do Agronegócio).
Bibliografia
Brasil, Ministério do Meio Ambiente. Conselho Nacional do Meio Ambiente (2006). Resolução nº375, de 29 de agosto de 2006. <http://www.mma.gov.br/port/conama/res/res06/res37506.pdf. Acesso em 30, novembro de 2012.
Carneiro, J. G. A. (1995). Métodos de produção e controle de qualidade de mudas florestais. UFPR.- Universidade Federal do Paraná/FUPEF - Fundação de Pesquisas Florestais do Paraná. 51 p.
Cunha, A.M. Cunha, G.M., Sarmento, R.A.; Cunha, G.M.; Amaral, J.F.T. (2006). Efeito de diferentes substratos sobre o desenvolvimento de mudas de Acacia sp. Revista Árvore 30, pp. 207-214.
Ferreira, D.F. (2003) SISVAR 4.6 Sistema de Análises Estatísticas.120p. Fonseca E.P. Valéri SA, Miglioranza E, Fonseca NAN & Couto L (2002) Padrão de qualidade de mudas de
Trema micrantha (L.) Blume, produzidas sob diferentes períodos de sombreamento. Revista Árvore. 26, pp.515-523.
Nobrega, R.S.A.; Vilas Boas, R.C., Nóbrega, J.C.A, Paula, A.M., Moreira, F.M.S. (2007) Utilização de biossólido no crescimento inicial de mudas de aroeira (Schinus terebinthifolius Raddi). Revista Árvore. 31, pp. 239-246.
Rocha, José Henrique Tertulino et al. (2013) Composto de lodo de esgoto como substrato para mudas de eucalipto. Pesquisa Florestal Brasileira, 33, pp. 27-35.
Scheer, M. B.; Carneiro, C. SANTOS, K. G. (2010) Substratos à base de lodo de esgoto compostado na produção de mudas de Paraptadenia rigida (Benth.) Brenan. Scientia Forestalis, 38, pp. 637-644.
Trigueiro, R.M., Guerrini, L.A. (2003). Uso de biossólidos como substratos para produção de mudas de eucalipto. Scientia Forestalis, pp 64,150-162.
Xavier, A., Wendling, I., Silva, R. L.(2009). Silvicultura clonal: princípios e técnicas. Viçosa, MG: Universidade Federal de Viçosa, 272p.
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Evaluación de calidad y nivel de madurez en mangos cv. ‘Manila’ mediante visión por computador
N. Vélez-Rivera1, J. Chanona-Pérez1, S. Cubero2, N. Aleixos3, G. Calderón-Domínguez1, R. Farrera1, J. Blasco2*
1Instituto Politécnico Nacional - Escuela Nacional de Ciencias Biológicas. Departamento de Ingeniería Bioquímica. Av. Plan de Ayala y Carpio s/n. Col. Santo Tomás. C.P. 11340. México, D.F. (Mexico).
2Centro de Agroingeniería. Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA). Cra. Moncada-Náquera km 5, 46113, Moncada, Valencia, (Spain). Email: blasco_josiva@gva.es
3Instituto Interuniversitario de Investigación en Bioingeniería y Tecnología Orientada al Ser Humano. Universitat Politècnica de València. Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain.
Resumen
En los últimos años el consumo de mango se ha incrementado a nivel mundial debido a su alta demanda tanto en estado fresco como procesado. Por eso, el mercado requiere sistemas de evaluación de calidad eficientes y no destructivos capaces de evaluar su madurez y los defectos que aparecen durante el manejo poscosecha de los frutos. Los sistemas de visión computarizada (SVC) son una herramienta útil y eficiente para realizar esta tarea, en comparación con los sistemas tradicionales basados en la inspección manual que son destructivos, costosos, ineficientes y limitados para lotes pequeños. Este trabajo presenta un método basado en SVC que permite evaluar la calidad del mango cv. ‘Manila’ por estado de madurez. El sistema desarrollado realiza una captura de toda la superficie de la piel del mango y analizarla evitando los efectos adversos debidos a la curvatura propia de la forma de esta fruta. Para evaluar la madurez se emplearon los espacios de color CIELAB y HSB, por ser los más utilizados en el área agroalimentaria. Las estimaciones realizadas a partir del color de la epidermis del fruto se validaron mediante análisis fisicoquímicos, lo que permitió delimitar claramente tres fases de madurez (pre-climatérica, climatérica y senescente). Las fases establecidas en el análisis fisicoquímico se utilizaron posteriormente para establecer un sistema de clasificación mediante Análisis Discriminante Multivariable, con el que se logró clasificar correctamente el 100% de los mangos usando propiedades de color y físico-químicas, mientras que el resultado obtenido empleando únicamente cuatro parámetros de color (a*, b*, H and S) alcanzó el 90 % de clasificación correcta.
Palabras clave: Mango ‘Manila’, visión computarizada, calidad, madurez
Quality evaluation and ripening of 'Manila’ mangoes by means of computer vision
Abstract
Mango consumption has increased worldwide due to its high demand in fresh and as well as processed products. To fulfill the demanded quality, the industry requires non-destructive and efficient systems for quality evaluation and also for assess its ripening during postharvest handling of fruits. Computer vision systems (CVS) are useful and efficient tools to evaluate the quality of fruit in comparison with traditional methods that usually are destructives, expensive, inefficient and restricted to evaluation of small number of samples. This work presents a CVS to evaluate the quality of 'Manila' mango by ripening state. The system allows captures images from different angles and analyze the whole fruit, while avoiding adverse effects in the images due to the curvature of the fruit. For evaluate fruit ripening was used two color spaces (CIELAB and HSB) that are the systems most used in the image processing applied to agricultural sciences. Ripening evaluation from the skin color of the fruit was validated by physicochemical analysis, which allow define three maturity phases (pre-climacteric, climacteric and senescent). The phases defined by physicochemical analysis were used to establish a classification system based on Multivariate Discriminant Analysis. This methodology allowed classify 100% of the samples by using color and physicochemical variables, while proper classification of 90% was obtained by using only four color parameters (a*, b*, H and S). These results proved that the CVS developed was a method efficient and nondestructive for evaluation of ripening and quality of ‘Manila’ mangoes.
Keywords: 'Manila' mango, computer vision, quality, ripening
Introducción México es el cuarto mayor productor mundial y el primer exportador de mango. De los más de 50 cultivares que produce los más importantes son ‘Manila’ y ‘Ataulfo’, con alta demanda en los mercados internacionales (Órnelas et al. 2008). Algunos factores responsables en la comercialización y el precio de esta fruta están relacionados con la madurez y la apariencia ya que influyen de manera decisiva en la predisposición de los consumidores. Actualmente, en la industria agroalimentaria, para ser competitivo se requieren sistemas económicos y no destructivos que permitan la clasificación y
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selección automática de frutos con el objetivo de garantizar la calidad de los productos y maximizar el beneficio obtenido al destinarlos a los mercados más acordes con esa calidad. Sin embargo, la determinación de la madurez y calidad del mango en la actualidad se emplean en la industria mexicana métodos de evaluación sensorial que son costosos y subjetivos, siendo necesaria la creación de sistemas específicos capaces de realizar esta tarea de forma fiable, repetible y objetiva. Los sistemas de visión por computadora (SVC) permiten crear herramientas para evaluar de forma automática y no destructiva algunas características de las frutas como tamaño, color, forma o textura, así como algunos descriptores que pueden ser importantes para predecir la calidad de los frutos (Arzate et al., 2011; Cubero et al., 2011; Jha et al., 2006; Lorente et al., 2012; Mendoza et al., 2004,).
Sin embargo, para asegurar que la interpretación del SVC se corresponde con el grado de madurez real, es importante relacionar los parámetros que este sistema es capaz de analizar, con aquellos que se ven afectados por los cambios bioquímicos producidos durante la madurez del mango, como la pérdida de la firmeza (F), el aumento de los sólidos solubles totales (SST), la disminución de la acidez titulable (AT) y la biosíntesis de carotenoides (Jha et al. 2010; Vásquez et al. 2005).
En este sentido, este trabajo presenta un método basado en SVC que permite evaluar la calidad del mango cv. ‘Manila’ según su estado de madurez. El SVC realiza una captura de toda la superficie de la piel del mango y analizarla evitando los efectos adversos debidos a la curvatura propia de la forma de esta fruta. Para evaluar la madurez se emplearon los espacios de color CIELAB y HSB, por ser los más utilizados en el área agroalimentaria. Las estimaciones realizadas a partir del color de la epidermis del fruto se validaron mediante análisis fisicoquímicos, lo que permitió delimitar claramente tres fases de madurez (pre-climatérica, climatérica y senescente). Las fases establecidas en el análisis fisicoquímico se utilizaron posteriormente para establecer un sistema de clasificación mediante Análisis Multivariable Discriminante (MDA).
Materiales y Métodos Para los experimentos se han usado 117 mangos (Mangifera Indica L.) cv. ‘Manila’ adquiridos en la central de abastos de la Ciudad de México, con color homogéneo y consistencia firme, exentos de magulladuras y enfermedades, con un peso comprendido entre 352 g y 494 g. La fruta se desinfectó con NaOCl al 1% y se almacenó en una cámara de conservación (Hotpack, EE.UU.) a 25 ºC y 75% de humedad relativa. Se monitoreó la cinética de maduración durante 13 días mediante un sistema de visión por computador y análisis fisicoquímicos. Cada día se tomaron imágenes de nueve mangos usando un SVC similar al descrito por Gómez-Sanchis et al. (2008), compuesto por un sistema de iluminación difusa consistente en una lámpara circular fluorescente (TL-E, luz de día, 32W/54-765, Philips, México), que se colocó dentro de un difusor semiesférico para proveer de mejor iluminación. Para capturar las imágenes se usó una cámara digital (Canon Rebel XS W18-55Is, Japón) colocada a 20 cm en posición horizontal a la muestra. La configuración de la cámara fue modo manual, sin zoom ni flash, nivel de exposición cero y balance de blancos tipo luz de día. Cada mango se colocó sobre un plato milimetrado circular con un soporte que permite la rotación manual de la fruta.
Se tomaron cuatro imágenes de cada mango (rotando la fruta sobre su eje longitudinal 90° entre cada imagen). La cámara se conectó a un puerto USB de una PC (Dell Precision 380 Pentium 4), equipada con un software de captura (Remote Capture, Canon, Japón) y se calibró de acuerdo con lo mencionado por León et al. (2006). Se guardaron las fotos de cada mango en formato TIFF con un tamaño de 3888 x 2592 píxeles y una resolución de 0,1 mm/pixel. Se tomaron cuatro imágenes de cada mango rotando la fruta sobre su eje longitudinal 90° entre cada imagen. De cada una de las cuatro imágenes se recortó una banda de 530 x 1600 píxeles centrada en el eje longitudinal del mango. Posteriormente esas cuatro bandas se unieron para formar una imagen en la que se aprecia la piel del mango como si hubiera sido desplegada (Figura 1). De esta forma es posible analizar la mayor parte de la piel del mango analizando una única imagen y además evitando efectos adversos debido a la curvatura de la fruta. Esta imagen se utilizó para evaluar los cambios producidos en el color de la piel
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conforme el mango maduraba. Los valores de los píxeles de las imágenes se convirtieron a coordenadas de los espacios de color CIELAB y HSB utilizando la aplicación ImageJ.
Figura 1: Fases y estadios de madurez durante el tiempo de almacenamiento: a) Imágenes completas y b)
imágenes concatenadas de los cuatro giros del mango.
Una vez capturadas las imágenes de cada fruto, se procedió a cuantificar los SST, AT y F. La Firmeza se evaluó utilizando un Instron Universal Analyzer (Instron Mazal, EE.UU.) sobre mitades de mango sin pelar y libre de semillas (Jha et al. 2006). La pulpa homogenizada se utilizó para la determinación de SST y AT. Los SST se evaluaron con un refractómetro digital (30PX/GS, Suiza) mientras que la TA fue determinada mediante la valoración con 0,1 N NaOH y expresada como gramos de ácido cítrico por gramo de muestra. El índice de madurez (RPI) fue calculado según lo define la ecuación 1 propuesta por Vásquez et al. (2005).
RPI= (ln 100 x F x SST-1 x AT) (1)
Para construir el modelo de clasificación basado en MDA se utilizaron como variables de entrada las empleadas en los análisis fisicoquímicos y los valores medios de color (SST, TA, F, RPI, L*, a*, b*, H, S y B), con el objetivo de clasificar los mangos en alguna de las tres clases de madurez establecidas (pre-climatérica, climatérica y senescente). Se realizó una validación cruzada usando dos tercios del lote de mangos escogidos al azar como conjunto de entrenamiento y el tercio restante como validación. Este proceso se repitió diez veces y los resultados se obtuvieron como el promedio de la clasificación correcta de los diez grupos de validación. Con el objetivo de hacer una clasificación mediante un método no destructivo, se construyó además un modelo usando solo los parámetros de color.
Resultados y Discusión En la Figura 2 se muestran los cambios fisicoquímicos medidos durante los 13 días de almacenamiento. En la cinética de los SST (Fig. 2A) se observan claramente dos etapas, en la primera se observa un incremento de los SST desde 8,4±0,3 ºBrix el día 1 a los 12,2±0,3 ºBrix el día 6. Esto concuerda con Yoshoda et al., (2007) que reportan que en la fase preclimatérica (PC) las enzimas amilasa, hemicelulasa, celulasa, poligalacturonasa incrementan su actividad y esto promueve el incremento de los SST. En la segunda etapa (6-13 días) los cambios en los SST son más acusados (hasta 22,2±0,1 ºBrix) y se pueden deber a la actividad de la arabinosa, xilanasa, glucanasa, α-manosidasa, β-galactosidasa y amilasa que se incrementan en la fase climatérica (C). La Figura 1B muestra como los valores de AT decrecen desde 4,9±0,3 (día 1) hasta 0,20±0,01 g ácido cítrico/g de muestra (día 13), siendo esta reducción de ácidos orgánicos característica del proceso de madurez (Vásquez et al. 2005). Finalmente, en la fase de senescencia (S) (10-13 días) los valores de AT no cambian debido a que los ácidos ya se han agotado.
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En la cinética de la firmeza se observaron dos periodos (Fig. 2C), el primer periodo los valores de F varían desde 59,1±2,6 N (día 1) hasta 27,9±1,7 N (día 6) debido la degradación de las pectinas (Jha et al. 2006). Del día 6 al 13, los valores de F (9,1±0,5 N) disminuyeron en comparación con la primera fase, lo que puede estar asociado con el encogimiento del fruto y la pérdida de agua. Por último, en la cinética del RPI (Fig. 2D) se observan los tres periodos definidos (PC, C y S). Para la fase PC los mangos cambian de un estado inmaduro a un estado pre-climatérico, en la fase C la conversión es del estadio pre-climatérico a maduro y finalmente en la fase S la conversión va del estadio maduro al senescente (Fig. 1). Durante la fase PC (1-6 días) los valores de RPI decrecen desde 8,1±0,1 hasta 6,3 ±0,1. Posteriormente, en la fase C los valores de RPI decrecen rápidamente hasta 2,6±0,1 (día 10) y con una velocidad más alta que en la fase PC.
Figura 2: Cambios fisicoquímicos en el mango ‘Manila’ durante el tiempo de almacenamiento: A) Sólidos
solubles totales (SST). B) Acidez Titulable (AT). C) Firmeza y D) Índice de madurez (RPI).
Finalmente en la S los valores de RPI 2,1±0,1 son más bajos en el día 13 (Fig. 2D). Valores similares se han reportado en nueve cultivares de mango tailandeses (Vásquez et al. 2005). Estos resultados coinciden con los obtenidos por Yoshoda et al. (2007) que propusieron tres estadios de madurez para los mangos cv. ‘Alphonso’, aunque estos fueron determinados subjetivamente a partir del color y la firmeza aparente. Los valores de L* y b* decrecen por la degradación de las clorofilas (Fig. 3a). Los valores de a* van en aumento por la aparición del color amarillo relacionada con el contenido de β-carotenos y xantofilas en la epidermis del mango mientras que el H va decreciendo conforme la fruta madura (Fig. 3b). Ornelas et al. (2008) mencionan que las correlaciones entre a* y H están dadas por las violaxantinas presentes en el exocarpio del mango ‘Manila’.
En el comportamiento de L* y B se observan ligeros incrementos en los primeros días (1-6) ya que los pigmentos amarillos tienen más luminosidad que los verdes mientras que disminuyen durante los
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últimos días probablemente debido al encogimiento de la piel por la pérdida de agua (lo que provoca una textura más rugosa) y a la aparición de manchas por el progreso de la antracnosis en el fruto.
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Figura 3: Cambios de color durante los 13 días de almacenamiento. a) CIELAB, b) HSB.
Con el modelo construido mediante MDA empleando todas las variables de los análisis fisicoquímicos y los datos de color se obtuvo una clasificación correcta del 100% para todas las clases. Los resultados obtenidos usando solo las variables de color se muestran en la Tabla 1. Debido a que los parámetros L* y B presentan poca variabilidad a lo largo de la cinética, se implementó una tercera clasificación omitiendo estas dos variables. Se observa que la eliminación de estas variables no afectó al índice de acierto para la clase PC y C e incluso mejora ligeramente la clasificación de los mangos de la clase S, lo indica que las variables L* y B tienden a ser redundantes en el modelo de clasificación.
Los índices promedio de acierto utilizando seis variables de color fueron de 89,7% mientras que subió hasta el 90,6% empleando únicamente cuatro variables. El mejor índice de acierto lo proporcionó la clase PC, lo que nos índica que para el sistema es más sencillo clasificar los mangos inmaduros. Sin embargo, la mayor confusión se presenta entre las clases C y S debido probablemente a una mayor variabilidad en el color de la piel del fruto o incluso a la aparición de manchas de antracnosis en los últimos días de la fase C y en la fase S.
Tabla 1. Matrices de confusión para la clasificación de mango ‘Manila’. Derecha) usando todas las variables
de color (L*, a*, b* y H, S, B). Izquierda) usando cuatro variables de color (a*, b*, H, S)
PC (%) C (%) S (%) PC (%) C (%) S (%) PC 96,3 3,7 0,0 PC 96,3 3,7 0,0 C 3,7 85,2 11,1 C 3,7 85,2 11,1 S 0,0 16,7 83,3 S 0,0 13,9 86,1
Conclusiones El análisis de los Sólidos solubles totales, la acidez titulable y la firmeza permitió establecer tres fases diferenciadas de madurez de los mangos ‘Manila’. Posteriormente, estos tres parámetros junto con parámetros de color obtenidos mediante un SVC clasificar correctamente los mangos en estas tres clases en el 100% de los casos. Con el objetivos de crear un sistema de clasificación no destr4uctivo, se usaron las estimaciones del color para clasificar los mangos en estas tres clases alcanzando un éxito en la clasificación del 90% utilizando únicamente cuatro variables de color (a*, b*, H y S) mediante un Análisis Discriminante Multivariable. Estos resultados son prometedores y permiten pensar que con esta tecnología se puede determinar de forma eficiente y no destructiva la madurez de mangos cv. ‘Manila’ a partir del color de la piel.
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Agradecimientos SIP-IPN 20131518, CONACyT, COFAA/PIFI-IP, Coca-Cola. Cátedra Jóvenes Investigadores 2011. Área de Visión Artificial y Espectrometría del Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA). Acuerdo de colaboración IVIA-I3BH (UPV) mediante el proyecto UPV-2013000005.
Bibliografía
Arzate, V. I., Chanona, P. J., Perea, F. M., Calderón, D. G., Moreno, A. M., Calvo, H., Godoy, C. S., Quevedo, R., and Gutiérrez, L. G. (2011). Image processing applied to classificatión of avocado variety Hass (Persea americana Mill.) during ripening process. Food Bioprocess Technology, 4, 1307- 1313.
Cubero, S., Aleixos, N., Moltó, E., Gómez-Sanchis, J., and Blasco, J., (2011). Advances in machine vision applications for automatic inspection and quality evaluation of fruits and vegetables. Food and Bioprocess Technology, 4, 487–504.
Gómez-Sánchis, J., Gómez-Chova, L., Aleixos, N., Camps-Valls, G., Montesinos-Herrero, C., Moltó, E., and Blasco, J. (2008). Hyperspectral system for early detection of rottenness caused by Penicillium digitaturm in mandarins. Journal of Food Engineering, 89, 80-86.
Jha, S. N., Kingsly, A. R. P., and Chopra, S. (2006). Physical and mechanical properties of mango during growth and storage for determination of maturity. Journal of Food Engineering, 72, 73–76.
Jha, S. N., Chopra, S., and Kingsly, A. R. P. (2007). Modeling of color values for nondestructive evaluation of maturity of mango. Journal of Food Engineering, 78, 22–26.
Jha, S.K., Sethi, S., Srivastav, M., Dubey, A.K., Sharma, R.R. Samuel, D.V.K. and Singh, A.K. (2010). Firmness characteristics of mango hybrids under ambient storage. Journal of Food Engineering 97: 208–212.
Leon, K., Mery D., Pedreschi F., and Leon J. (2006). Color measurement in L*a*b* units from rgb digital
images. Food Research International, Physical Properties, VI, 39(10),1084-1091. Lorente, D., Aleixos, N., Gómez-Sanchis, J., Cubero, S., García-Navarrete, O. L., and Blasco, J. (2012). Recent
advances and applications of hyperspectral imaging for fruit and vegetable quality assessment. Food and Bioprocess Technology 5, 1121-1142.
Mendoza, E., and Aguilera, J., (2004). Application of Image analysis for Classification of Ripening Bananas, Journal of Food Science, 69(9), E471 – E477.
Ornelas, P., Yahiaa, M., and Gardea, A. (2008). Changes in external and internal color during postharvest ripening of ‘Manila’ and ‘Ataulfo’ mango fruit and relationship with carotenoid content determined by liquid chromatography–APcI+-time-of-flight mass spectrometry. Postharvest Biology and Technology, 50, 145–152.
Vásquez, C. A., Heller, A., Carle, R. and Neidhart, S. (2006). Chromoplast Morphology and "-Carotene accumulation during postharvest ripening of mango cv. ‘Tommy Atkins’. Journal of Agricultural and Food Chemistry 54, 5769-5776.
Vásquez, C. A., Sruamsiri, P., Carle, R. and Neidhart, S. (2005). Accumulation of All-trans-β-carotene and Its 9-cis and 13-cis Stereoisomers during Postharvest Ripening of Nine Thai Mango Cultivars. Journal of Agricultural and Food Chemistry 53, 4827-4835.
Yashoda, H.M., Prabha, T.N. and Tharanathan, R.N. (2007). Mango ripening – Role of carbohydrases in tissue softening. Food Chemistry 102: 691-698.
1757
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Selección automatica de higos secos mediante visión por computador
S. Benalia1, G. Zimbalatti1, S. Cubero2, J. M. Prats-Montalban3, B. Bernardi1, S. Alegre2, J. Chanona-Perez4, J. Blasco2
1 Mechanics Section, Dept. Agraria. Università Degli Studi Mediterranea di Reggio Calabria Feo Di Vito, 89122 Reggio Calabria, Italy, e-mail: soraya.benalia@unirc.it
2 Centro de Agroingeniería. Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), Cra. Moncada-Naquera Km 5, Moncada, Spain, e-mail: jblasco.ivia@gmail.com
3 Departamento de Estadística E Investigación Operativa. Universitat Politècnica de València, Camino de Vera s/n, 46022 Valencia, Spain
4 Instituto Politécnico Nacional - Escuela Nacional de Ciencias Biológicas. Departamento de Ingeniería Bioquímica. Av. Plan de Ayala y Carpio s/n. Col. Santo Tomás. C.P. 11340. México, D.F. (Mexico)
Resumen
El higo Ficus carica es una especie de clima templado reconocida por sus propiedades nutricionales. De hecho, esta fruta constituye un alimento importante para la población de la región mediterránea debido a sus propiedades dietéticas y saludables. Por otra parte, la constante expansión del mercado mundial y las exigencias cada vez mayores de los consumidores obligan a las empresas a una constante innovación en tecnologías de poscosecha que garanticen la calidad excelente de todos los productos. En este contexto, el objetivo de este trabajo es el desarrollo de sistemas precisos y automáticos de inspección del color de los higos secos mediante visión por computador. El color de la piel de higos pertenecientes a la Denominación de Origen Protegida Fichi di Cosenza (Italia) y de otros de diferente calidad se ha analizado mediante dos métodos basados en visión por computador. Por un lado se ha estimado el color de los higos de las dos categorías a partir imágenes obtenidas mediante una cámara digital y se ha comparado con el color medido mediante un colorímetro. Los datos de color se han analizado empleando diferentes espacios de color como CIEXYZ, CIELAB o HunterLab, además de índice de marrón (browning index). Estos análisis se han realizado mediante análisis de componentes principales (PCA) y análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA). Posteriormente, se ha puesto a punto un prototipo de inspección automática de fruta que se ha programado según los resultados de estos análisis para clasificar los higos según su color. Este prototipo consta de diversas unidades como la de recepción de la fruta, inspección mediante dos cámaras de muestreo progresivo y posterior separación por diferentes salidas. Ambos métodos estadísticos mostraron buenos resultados separando los higos de las dos calidades estudiadas según los parámetros de color obtenidos mediante el colorímetro y el sistema de análisis de imagen. Sin embargo, el sistema basado en análisis de imagen resultó ser más preciso por su capacidad para explorar un área mayor y detectar diferencias de tonalidad entre regiones de cada higo dentro de cada clase, especialmente entre aquellos de más alta calidad. Los resultados de la inspección del color en línea empleando el prototipo de clasificación automática arrojaron un éxito del 99.5% al clasificar entre higos de ambas calidades. Sin embargo, el éxito bajó (89.0%) cuando se intentó diferenciar higos de distinta tonalidad dentro de cada calidad.
Palabras clave: higos secos, analisis-de-imagen, color, calidad
Automatic sorting of dried figs based on computer vision system.
Abstract
Figs Ficus carica is a temperate species well thrived in the Mediterranean basin and well recognized for its nutritional attributes. Indeed, fig fruit constitute an important food for local populations of the Mediterranean region, and they are considered as a prestigious snack due to their dietetic and healthy properties. Nevertheless, this cultivation is often marginalized in rural areas where it could significantly contribute to their sustainable development. The constant expanding global market makes it necessary for agro-food industries to satisfy customer’s
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requirements and exigencies from both qualitative and quantitative points of view, leading them to adequate current post harvest technologies to more innovative and more accurate ones. In this context, the present work aimed to assess dried figs skin colour, as a qualitative parameter, using a computer vision system. Colour skin of both high-quality dried figs (PDO Fichi di Cosenza, Italy) and improper ones has been analyzed using two different analytical methods: RGB image analyses obtained with a digital camera, compared to colour analyses carried out by mean of chromameter. Data were expressed in terms of CIE XYZ, CIELAB and HunterLab colour spaces, moreover to the browning index measurement of each fruit belonging to the two groups. Data have been statistically analysed according to PCA and PLS-DA based methods. Subsequently, in-line sorting trials have been effectuated using a prototype based on computer vision, composed by three principal units: reception, inspection and separation; where inspection is achieved by means of two industrial progressive-scan colour cameras. Obtained results are satisfactory and promising for agro-food industries. Both PCA and PLS-DA analyses could show a complete distinction between high-quality dried figs and improper ones according to colour parameters obtained by both analytical methods. However, automatic colour assessment according to image analyses seemed to be more precise since it allowed the identification of different tonalities of more homogeneous groups within the high-quality figs group. In-line sorting results showed that 99.5% of improper figs were classified correctly, as well as high quality DOP figs presenting a light skin colour (89.0%). A lower percentage was obtained however for DOP figs because of the heterogeneity of the skin colour.
Keywords: dried-figs, image-analysis, browning-index, colour, quality
Introduction
Figs Ficus carica is a temperate species well thrived in the Mediterranean basin and well recognized for its nutritional attributes. Its fruit constitute a basic food for local populations of the Mediterranean area due to their dietetic and healthy properties. They contain sugars, essential amino-acids and they are rich in carotene (vitamin A), thiamine (vitamin B1), riboflavin (vitamin B2), and ascorbic acid (vitamin C); in addition to the minerals K, P, Fe, Mg, Ca and Cu. They represent an important source of fibre and their high content of phenolic compounds strongly contribute to their definition as functional fruits (Doymaz, 2005; Akbas et al., 2008; Hatano et al., 2008; Farahnaky et al., 2009; Russo et al., 2010; Vallejo et al., 2012). Nevertheless, this cultivation is often marginalized in rural areas where it could significantly contribute to their sustainable development. The Protected Designation of Origin (PDO) “Fichi di Cosenza” (Southern Italy) was officially registered by the Commission Implementing Regulation (EU) No 596/2011 of 7 June 2011 (EC, 2011). It concerns exclusively naturally dried fruits of domestic figs "Ficus carica sativa" (domestica L.) belonging to the variety ‘Dottato’ (or ‘Ottato’), presenting specific physical, chemical and organoleptic features.
Consumer willingness to purchase often depends on the appearance of the product. Colour is one of the most important attribute of foodstuffs since it can be considered as an indicator on freshness, ripeness degree and so on (Valadez-Blanco et al., 2007). In addition to be a morphological feature, figs colour is an important quality parameter (Rodov et al., 2012).The constant expanding global market makes it necessary for agro-food industries to satisfy the increasing customer’s requirements and exigencies from both qualitative and quantitative points of view, leading them to adequate current post harvest technologies to more innovative, rapid and reliable ones (Cavalli et al., 2011). Moreover, the intrinsic biological variability between individual fruit, make it impossible for analytical destructive methods to ensure that each fruit meets the high quality standards. Non-destructive technologies for foodstuffs quality assessment such as machine vision systems constitute a promising tool to reach the purpose of quality control as well as products inspection, sorting and grading (Cubero et al., 2011). In this context, the present work deals with dried figs colour assessment comparing two analytical methods: image analyses and conventional colorimetry, and subsequent dried figs automatic sorting using an experimental prototype based on computer vision systems.
Material and Methods
1. Colour assessment using conventional colorimetry and image analysis
Colour assessment regarded two categories of dried figs, a high quality one containing Protected Designation of Origin figs, provided by the consortium of “Fichi di Cosenza” (Southern Italy), and improper ones characterized by sugars crystallization on the skin, moreover to fungal and insects infestations. Skin colour was firstly measured by means of the Chromameter CR-400 (Minolta Co., Osaka, Japan), using the CIE Illuminant D65 and the 2° observer standard, previously calibrated with
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a white tile reference (L* =97.59, a* = -0.05, b* =1.65). Then, RGB (red, green, blue) images were acquired with a digital camera EOS 550D (Canon Inc, Japan), that allowed to capture images with a size of 2592 x 1728 pixels and a resolution of 0.06 mm/pixel. Lighting was provided by eight fluorescent tubes (BIOLUX 18 W/965, 6500 °K, OSRAM, Germany) placed on the four sides of the squared inspection chamber in a 0°/45° configuration. The camera was connected to a computer, and image analysis was performed according to a software specially elaborated for this purpose by the Laboratory of Artificial Vision of the IVIA.
Data obtained from both conventional colorimetry and image analysis were then converted to CIEXYZ, CIELAB and HunterLab colour spaces. In addition, the ratios a/L and a*/L* have been calculated and incorporated to the analysis as well as the browning index (BI) (eq. 1) according to Guerrero et al. (1996); Palou et al. (1999); Mohammadi et al. (2008) and Lunadei et al. (2011).
"# $ %&&(' − &)*%)+ &)%,-−% (1)
Where:
' $ (. / &),01)+ 20)3401 / . − *)&%-56−%
Data have been then analyzed statistically according to principal components analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), using the software SIMCA v. 13 (Umetrics, Sweden).
2. Dried figs automatic sorting using machine vision systems
Automatic sorting trials have been performed on an experimental prototype (Figure 1), developed at the Laboratory of Artificial Vision of the IVIA. (Blasco et al., 2009a, Blasco et al., 2009b). Trials that have been repeated five times using 96 figs, which have been previously classified into classes: fair PDO figs: 31; dark PDO figs: 26; deteriorate figs: 39. An issue or category has been attributed to each group, so:
! In category 0 (fair PDO figs): the fig is not ejected and arrive until the end of the machine; ! In category 1 (dark PDO figs): the fig is ejected at the first output; ! In category 2 (deteriorate figs): the fig is ejected at the second output.
Figure 1. Schematic illustration of the in-line sorting prototype.
1765
During in-line inspection, the figs passed under the camera and the images were processed in real-time to classify the fruit into the three predefined categories. Since there was a great difference between the white background and the fig, a simple threshold was enough to properly remove the background from the image analysis. Any value in the G channel above 100 could be considered as belonging to background, thus a value of 100 was used. After that, average RGB values of the fig were converted in XYZ and L*a*b* colour coordinates to calculate the BI. Then, Fruit classification has been accomplished as follow:
If BI < 35 the fig was considered altered and it was then sent to category 2. If (BI ≥ 35) and (X < 7), the fig was considered as a dark PDO fig, and it was sent to category 1; otherwise the fruit was considered a fair PDO fig, and it was classified in category 0. All these values were chosen empirically using a different set of training samples.
Results and Discussion
1. Colour assessment results
The carried out study highlighted that both PCA and PLS-DA could distinguish clearly between PDO (high quality) figs and deteriorate ones, showing the effectiveness of both techniques used for figs colour assessment as qualitative parameter. The score plot of PCA (Figure 2) considering the totality of variables (26), obtained by both conventional colorimetry and image processing, shows a clear separation between the studied categories of figs (PDO figs of Cosenza ones in black and deteriorate ones in red). This segregation is mainly epitomized by the effect of the Z coordinate (blue components) on the first component for deteriorate figs. In addition, the PDO group is distinguishable principally by browning index values that have the same effect even if calculated in the different colour spaces (Figure 3). PLS-DA results confirm this tendency demonstrating also two clusters, each one corresponding to the assessed groups of figs, and validating as well, that subsequently to b* and b obtained from colorimetry, the browning index values obtained from both assessment techniques in the three colour spaces has the same strong effect, on the first component characterizing therefore, PDO dried figs. Whereas, the second group is more characterized by Z coordinate, likely due to the reflectance of crystallized sugars on figs skin. Browning index which includes the three colour components (L*, a*, b*) seemed to be an interesting index that allow this distinction, and therefore a valid indicator for dried figs quality assessment.
Figure 2. Score plot of PCA considering all the variables (image analysis and colorimetry)
- 6
- 4
- 2
0
2
4
6
8
- 10 - 9 - 8 - 7 - 6 - 5 - 4 - 3 - 2 - 1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0
t[2]
t[1]
Higos.M9 (PCA-X), PCA todas variables t[Comp. 1]/t[Comp. 2] Colored according to classes in M9
Class
Class
1
2
3 4 5
6
7
8 9
10
11 12 13
14
15
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19
20
21
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23 24 25 26
27
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55
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60 61
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63
64 65 66 67
68 69 70
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75
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78
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81
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92
93 94
95
96
97
98 99
10
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Figure 3. Columns plot of PCA from data obtained from both image analysis and colorimetry
When colour assessment concerned exclusively PDO dried figs, PCA results of image analysis shows almost three clusters, corresponding to three tonalities: light colour, dark colour, and medium tonality. This panorama has not been shown by the results of conventional colorimetry.
2. Sorting results
Trials on figs automatic sorting have been achieved successfully, 99.5% of accurate classification was achieved for deteriorate figs and 89.0% of fair PDO figs as well. However, just 69.2% of correct sorting was reached for dark PDO figs, because of the unevenness of figs skin colour. In fact, some fruits exhibited a fair colour in one side and a dark one in the other side, consequently, the machine classified them according to the face colour on which they pass. The time needed to process each image was about 48 ms.
Table 1 - Final results of sorting trials
Machine\Vis Fair PDO figs Dark PDO figs Deteriorate figs
Fair PDO figs 138 (89.0%) 35 (26.9%) 1 (0.5%)
Dark PDO figs 17 (11.0%) 90 (69.2%) 0 (0.0%)
Deteriorate figs 0 (0.0%) 5 (3.8%) 194 (99.5%)
Conclusions
The development of an effective integrated inspection system that can detect quality according to previously established parameters of the whole fruit would be valuable for figs industry. The present work showed that computer vision systems use for this purpose permitted to reach these objectives. Indeed, the results illustrated that both, colorimeter and images analysis allowed an effective distinction between dried figs of high quality and deteriorate ones, based on colour parameters.
However, image analysis has been more accurate as it allowed to distinguish between three different tonalities within PDO dried figs of Cosenza group. In-line sorting trials based on computer vision according to specific qualitative requirements have provided reliable results too. Hence, it is more advantageous for figs industries to employ post-harvest processes based on this innovative technology, that moreover to the accurate assessment of the whole product surface, they allow a real-time sorting, decreasing processing time and labour employment, and therefore production costs as well.
-0,30
-0,20
-0,10
0,00
0,10
0,20
0,30B
I Hun
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BI (
XY
Z)
c
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g
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g
L/a
Z c
ol
Z im
g
p[1]
Var ID (Primary)
Higos.M9 (PCA-X), PCA todas variablesp[Comp. 1]
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Acknowledgments
Authors have contributed equally to the present work. Experimental trials have been achieved in the Laboratory of Artificial Vision of Agricultural Engineering Department of the Valencian Institute of Agricultural Investigations (IVIA) - Moncada, Spain, which has maturated a strong experience on imaging use in agricultural applications.
References
Akbas, M.Y., Ozdemir M. (2008). Application of gaseous ozone to control populations of Escherichia coli, Bacillus cereus and Bacillus cereus spores in dried figs. Food Microbiology 25, 386-391.
Blasco, J., Aleixos, N., Cubero, S., Gómez-Sanchis, J., Moltó, E. (2009a). Automatic sorting of satsuma (Citrus unshiu) segments using morphological features. Computers and Electronics in Agriculture 66 (1), 1-8. DOI 10.1016/j.compag.2008.11.006.
Blasco, J., Cubero, S., Gómez-Sanchis, J., Mira, P., Moltó, E. (2009b). Development of a machine for the automatic sorting of pomegranate (Punica granatum) arils based on computer vision. Journal of Food Engineering 90(1), 27-34. DOI 10.1016/j.jfoodeng.2008.05.035
Cavalli, R., Monarca, D. (2011). Lo stato e le prospettive della ricerca nel settore AGR/09. Convegno di Medio Termine dell’Associazione Italiana di Ingegneria Agraria. Belgirate, 22-24 settembre 2011.
Cubero, S., Aleixos, N., Moltó, E., Gómez-Sanchis, J., Blasco, J. (2011). Advances in machine vision applications for automatic inspection and quality evaluation of fruits and vegetables. Food and Bioprocess Technology 4(4), 487–504.
Doymaz, I. (2005). Sun drying of figs: an experimental study. Journal of Food Engineering 71, 403-407.
EC (2011). Commission Implementing Regulation (EU) No 596/2011 of 7 June 2011, entering a name in the register of protected designations of origin and protected geographical indications [Fichi di Cosenza (PDO)]. Official Journal of the European Union No L 162/1 of 22.6.2011.
Farahnaky, A., Ansari, S., Majzoobi, M. (2009). Effect of glycerol on the moisture sorption isotherms of figs. Journal of Food Engineering 93, 468-473.
Guerrero, S., Alzamora, S. M., Gerschensonh, L. N. (1996). Optimization of a Combined Factors Technology for Preserving Banana Puke to Minimize Colour Changes Using the Response Surface Methodology. Journal of Food Engineering 28, 307-322.
Hatano, K., Kubota, K., Tanokura, M. (2008). Investigation of chemical structure of nonprotein proteinase inhibitors from dried figs. Food Chemistry 107, 305-311.
Lunadei, L., Galleguillos, P., Diezma, B., Lleó, L., Ruiz-Garcia, L. (2001). A multispectral vision system to evaluate enzymatic browning in fresh-cut apple slices. Postharvest Biology and Technology 60, 225-234.
Mohammadi, A., Rafiee, S., Emam-Djomeh, Z., and Keyhani, A. (2008). Kinetic Models for Colour Changes in Kiwifruit Slices During Hot Air Drying. World Journal of Agricultural Sciences 4(3), 1817-3047.
Palou, E., López-Malo, A., Barbosa-Cánovas, G. V., Welti-Chanes, J., and Swanson, B. G.. (1999). Polyphenoloxidase Activity and Color of Blanched and High Hydrostatic Pressure Treated Banana Puree. Journal of Food Science 64(1), 42-45.
Rodov V., Vinokur, Y., Horev, B. (2012). Brief postharvest exposure to pulsed light stimulates coloration and anthocyanin accumulation in fig fruit (Ficus carica L.). Postharvest Biology and Technology 68, 43-46.
Russo, Mt., Di Sanzo, R., Postorino, S., Suraci, F., Cefaly, V., Samà, S. (2010). Quality And Nutritional Composition Of Dried Figs: A Traditional Calabria Region (Italy) Product. IHC Lisbon 2010 - 28th International Horticultural Congress, August 22-27, Lisbon (Poster).
Valadez-Blanco, R., Virdi, A.I.S., Balke, S.T., Diosady, L.L. (2007). In-line colour monitoring during food extrusion: Sensitivity and correlation with product colour. Food Research International 40, 1129-1139.
Vallejo, F., Marín, J.G., Tomás-Barberán, F.A. (2012). Phenolic compound content of fresh and dried figs (Ficus carica L.). Food Chemistry 130, 485-492.
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Efeito do substrato na taxa de enraizamento em estacas de duas cultivares de mirtilo (Vaccinium corymbosum)
C. Gonçalves 1, D. V. T. A. Costa1
1 Escola Superior Agrária de Viseu – Instituto Politécnico de Viseu, Quinta da Alagoa, Estrada de Nelas, Ranhados 3500-606 Viseu, Portugal. dvtacosta@gmail.com
Resumo
A cultura do mirtilo (Vaccinium corymbosum) está em expansão no nosso país e para tal temos que conseguir produzir plantas com características de qualidade para que produzam bons frutos, de forma a podermos competir e diferenciarmo-nos dos outros países produtores. O ensaio realizou-se de 12 de Abril a 29 de Agosto de 2012 e teve como objectivo avaliar a percentagem de enraizamento das estacas semi-lenhosas da cultivar Duke e Bluecrop em três misturas de substratos diferentes (turfa + casca de pinheiro, turfa + perlite, areia + casca de pinheiro). Com este trabalho concluímos que o sucesso da propagação vegetativa do mirtilo varia de cultivar para cultivar, sendo no entanto, das duas cultivares estudadas, a Duke a mais fácil de se propagar. O substrato que permitiu melhores resultados foi o constituído por areia e casca de pinheiro. Palavras chave: Mirtilo, estacaria, substrato, ‘Duke’, ‘Bluecrop’
Substrate effect in the rate of rooting in cuttings of two Blueberry cultivars (Vaccinium corymbosum)
Abstract
The culture (Vaccinium corymbosum) is expanding in our country and for that we have to be able to produce plants with characteristics of quality for producing good fruit, so that we can compete and difference us of other producer countries.
The study performed from 12 April to 29 August 2012 aimed to evaluate the percentage of rooting of cuttings semi-woody cultivar Duke and Bluecrop in three mixtures of different substrate (peat + pine bark, peat + perlite, sand + pine bark).
With this study we conclude that the success of vegetative propagation of blueberry varies from cultivar to cultivar, however, of the two cultivars, the Duke the more easy to propagate. The substrate that has better results was composed of sand and pine bark.
Keywords: Blueberry, cuttings, substrate, ‘Duke’, ‘Bluecrop’
Introdução
Nativo da América do Norte e usado pelo Homem desde o século XVI, o mirtilo (Vaccinium
corymbosum) é popularmente conhecido como fruta da longevidade (Vizzotto e Pereira, 2009).
No entanto o principal entrave à expansão da cultura é a pouca disponibilidade de plantas, agravado pela baixa qualidade e alto custo das mesmas, em função da dificuldade de propagação da maioria das cultivares (Coutinho et al., 2007; Pelizza et al., 2011). A propagação através da estacaria tem apresentado alguns problemas, especialmente no que se refere à produção reduzida de ramos por parte da planta mãe para a obtenção das estacas e ainda à dificuldade de enraizamento de algumas cultivares de mirtilo (Hoffman et al., 1995). Nas cultivares do tipo Highbush geralmente, o enraizamento das plantas é realizada através de estacas lenhosas, retiradas durante o repouso vegetativo (Antunes et al., 2007). Após retirados os ramos da planta mãe, os mesmos devem ser mantidos com a base em água até
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a altura da estacaria, para evitar que desidratem (Santos e Raseira, 2002) e porque no local de corte dos ramos ocorre a formação de um pigmento de cor azul claro. Esta pigmentação é devida a presença de produtos provenientes da acção de enzimas ou da auto-oxidação de compostos fenólicos. Os compostos fenólicos quando são oxidados produzem novas substâncias que inibem a acção das auxinas, reduzem as possibilidades de enraizamento das estacas. Deste modo ao colocarmos as estacas em água estamos a reduzir esse efeito inibidor de auxinas, auxiliando assim a lixiviação de alguns compostos fenólicos e evitando a oxidação. Os ramos devem ser destacados das plantas e imediatamente mergulhados (um a dois terços do comprimento) em água por 28 horas. A água deverá ser potável e livre de cloro (Campos et al., 2005).
Posteriormente são preparadas estacas de 10 a 12 cm de comprimento. As estacas devem ser enterradas, em um terço do seu comprimento num substrato facilmente drenado (Santos e Raseira, 2002). A permanência das folhas superiores é importante, uma vez que sua manutenção será uma fonte de reguladores de crescimento, como as auxinas, facilitadora da formação de raízes adventícias da estaca (Antunes et al., 2007).
Em espécies que apresentam dificuldade de enraizamento na propagação por estacaria, o substrato é um dos factores de maior influência, não afecta apenas a percentagem de estacas enraizadas, como também a qualidade do sistema radicular da planta (Hoffmann et al., 1995). O substrato utilizado deve proporcionar bom arejamento e boa drenagem. Deve-se verificar o pH, pois em substratos com pH superior a 6,5, as estacas não enraízam (Campos et al., 2005). O substrato não necessita de conter nutrientes, uma vez que o enraizamento ocorre às custas da própria estaca (Hoffmann et al., 1995). Em espécies de difícil enraizamento, o uso de auxinas no método de propagação de plantas, acelera a iniciação dos meristemas apicais, aumenta a percentagem de estacas enraizadas e a qualidade das raízes formadas (Coutinho et al., 2007).
Este trabalho teve como objectivo avaliar a percentagem de enraizamento das estacas semi-lenhosas da cultivar Duke e Bluecrop em três misturas de substratos diferentes (turfa + casca de pinheiro, turfa + perlite, areia + casca de pinheiro).
Material e Métodos
O presente trabalho decorreu no período de 12 de Abril a 29 de Agosto de 2012, na empresa Ervital, situada no Mesio - Castro Daire. No ensaio foram utilizadas duas cultivares de mirtilo da classe Northern highbush, a ‘Duke’ e a ‘Bluecrop’. No ensaio foram utilizados três misturas de substrato diferentes. O primeiro substrato foi constituído por turfa e casca de pinheiro à porção de 3:1. O segundo substrato foi constituído por turfa e perlite à porção de 3:1. O terceiro substrato foi constituído por areia e casca de pinheiro à razão de 3:1. No quadro 1. estão apresentadas as características dos substratos utilizados no ensaio. Areia utilizada era proveniente do rio.
Quadro 1. Características dos substratos utilizados
Substrato Marca pH Condutividade Azoto Fósforo Potássio
Casca de
pinheiro
Siro® Decor
00 - 08 mm
3,5-4 0,03-0,07CE 010-050mg/l 010-050mg/l 100-200mg/l
Turfa Siro® Turfa
30-0
5,5-6,5 0,4-0,8CE 050-100mg/l 050-100mg/l 200-400mg/l
Perlite Otavi Neutro - - - -
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Cada substrato foi distribuído uniformemente em três caixas de esferovite sem alvéolos. Posteriormente, procedeu-se a recolha do material vegetal. Para a recolha do material vegetal seleccionaram-se as plantas de mirtilo de melhor vigor ‘Duke’ e ‘Bluecrop’, presentes no campo da empresa Ervital, com auxílio de uma tesoura de poda previamente desinfectada em álcool. Os ramos destacados das plantas mãe foram imediatamente colocados com a base em água para evitar a desidratação durante 30 minutos.
Posteriormente, numa bancada de trabalho, procedeu-se à preparação das estacas semi-lenhosas. Os ramos das duas cultivares foram segmentados, com ajuda de uma tesoura de poda em estacas pequenas com aproximadamente 9 cm de comprimento. É de salientar que antes de preparar cada estaca a tesoura de poda foi sempre desinfectada, para evitar a contaminação das estacas. Com ajuda de uma navalha, foi realizado um corte em bisel nas estacas.
De seguida as estacas foram passadas num regulador de crescimento, com uma concentração de 0,4% de AIB e 15% de captan cujo nome comercial é Greendel, para promover o enraizamento das estacas.
Todos os substratos e inclusivamente as estacas foram submetidas as mesmas condições climáticas.
Para um melhor conhecimento das condições climáticas a que foi sujeita a estacaria foi instalado um termohidrógrafo na estufa, juntamente ao local de implantação do ensaio.
A rega foi realizada por microaspersão quatro vezes ao dia durante um minuto. Para garantir que o substrato de casca de pinheiro e areia tinha humidade suficiente.
Quinzenalmente as estacas foram observadas e registou-se o número de estacas com folhas e o número de estacas mortas. As estacas consideravam-se mortas quando apresentavam uma coloração acastanhada e o caule fragmentava com facilidade. A partir dos 120 dias após a estacaria passou a ser observado o estado de formação de raízes. As estacas que apresentavam folhas, foram removidas cuidadosamente do substrato e verificou-se a presença ou ausência de raízes.
O ensaio foi delineado experimentalmente completamente casualizado com dois factores em estudo: tipo de substrato (turfa+ perlite, turfa+ casca de pinheiro, areia+casca de pinheiro) e a cultivar (‘Duke’ e ‘Bluecrop’). Este procedimento repetiu-se sessenta vezes. Os dados foram tratados com auxílio da folha de cálculo EXCEL. O efeito dos tratamentos, foram estimados através da análise de variância, com auxílio do programa de estatística SPSS.
Resultados e Discussão
Na Figura 1, está representada a evolução da taxa de mortalidade entre a cultivar ‘Duke’ e a ‘Bluecrop’ no substrato de turfa+ casca de pinheiro, ao longo dos 135 dias de ensaio. As diferenças foram significativas até 75 dias após a estacaria (DAE) sendo que as estacas da ‘Duke’ tinham o menor número de estacas mortas até aos 135 dias após a estacaria (DAE). No entanto, no final do ensaio não se observou nenhuma estaca enraizada.
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Figura 1. Evolução da taxa de mortalidade das estacas no substrato de turfa+ casca de pinheiro ao longo
do ensaio.
Relativamente ao substrato turfa+perlite, verifica-se (Figura 2) que as diferenças foram sempre significativas ao longo do ensaio sendo que a ‘Duke’ tinha um menor número de estacas mortas. Neste substrato, conseguiu-se o enraizamento de 8,33% das estacas da ‘Duke’, ao fim de 135 DAE.
Figura 2. Evolução da taxa de mortalidade das estacas no substrato de turfa+ perlite ao longo do ensaio.
Na Figura 3 podemos observar a evolução da taxa de mortalidade das estacas no substrato de areia + casca de pinheiro ao longo do ensaio. Como se pode observar as diferenças entre as cultivares foram sempre significativas desde os 45 DAE (com a excepção do dia 105 DAE) sendo que a ‘Duke’ tinha o menor número de estacas mortas. Neste substrato obteve-se na ‘Duke’ uma taxa de enraizamento de 12% ao fim de 135 DAE.
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Figura 3. Evolução da taxa de mortalidade das estacas no substrato de areia + casca de pinheiro ao longo do ensaio.
Como podemos verificar a taxa de enraizamento parece dependente da cultivar. Deste modo a cultivar em que se obteve uma maior taxa de enraizamento foi a “Duke”. No entanto ao longo do ensaio verificaram-se amplitudes térmicas muito elevadas (podendo atingir temperaturas mínimas de 2 ºC e máximas de 35 ºC).
Conclusões
A taxa de sucesso na propagação do mirtilo parece ser dependnte da cultivar. Ao efectuarmos a estacaria nas duas cultivares ‘Duke’ e ‘Bluecrop’, em três substratos diferentes permitiu-nos concluir que para as condições disponíveis na estufa, o substrato onde se obteve uma maior taxa de enraizamento da cultivar Duke é no substrato de areia e casca de pinheiro. Este substrato apresenta um pH mais baixo o que é mais favorável à cultura do mirtilo. A cultivar Bluecrop foi difícil de propagar. No entanto, o facto de a estacaria ter sido realizada em Abril, acreditamos que a época de realização da estacaria não foi na melhor altura do ano. Outro factor limitante, foi não termos colocado as estacas com a base em água durante um período de 28 horas, para promover a lexiviação de compostos fenólicos, tal como sugere Campos et al. (2005). Segundo o mesmo autor a presença destes compostos fenolicos, impedem o enraizamento das estacas.
Agradecimentos
Queremos agradecer à Ervital na pessoa do Engenheiro Joaquim Morgado pela cedência do material vegetal e das instalações para a realização do ensaio.
Bibliografía
Antunes L. E., Gonçalves E. D., Trevisan R., Ristow N. C. (2007). Propagação. Sistema de Produção do Mirtilo. http://sistemasdeproducao.cnptia.embrapa.br/FontesHTML/Mirtilo/SistemaProducaoMirtilo /propagacao.htm Acedido 14/06/2013
Campos A. D., Antunes L. E., Rodrigues A. C., Ueno B. (2005). Enraizamento de estacas de mirtilo provenientes de ramos lenhosos. Comunicado Técnico 133, 1-6.
Coutinho E. F., Franchini E. R., Machado N. P., Casagrande J. G. (2007). Propagação de mirtilo do
tipo rabbiteye por estaquia e alporquia. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Boletim de Pesquisa e desenvolvimento 50. http://www.cpact.embrapa.br/publicacoes/download/boletins /boletim_50.pdf Acedido 14/06/2013.
1773
Hoffman A., Fachinello J. C., Santos A. M. (1995). Enraizamento de estacas de duas cultivares de mirtilo (Vaccinium ashei reade) em diferentes substratos. Revista Brasileira de Agrociência 1, 7-11.
Pelizza T. R., Damiani C. R., Rufato A., Souza A. L., Ribeiro M. F., Schuch M. W. (2011). Microestaquia em mirtileiro com diferentes porções do ramo e substratos. Bragantia, Campinas, 70, 319-324.
Santos A & Raseira M (2002). Cultivo de mirtilo. Centro de Pesquisa Agropecuário de Clima Temperado. http://www.cpact.embrapa.br/publicacoes/download/documentos/documento_96.pdf Acedido 14/06/2013.
Vizzotto M., Pereira M. (2009). Mirtilo: a fruta da longevidade. http://www.cpact.embrapa.br/imprensa/artigos/2009/mirtilo_Marcia.pdf. Acedido 14/06/2013.
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O Desafio da Construção Colaborativa de Conhecimento: o caso de uma Rede Social Profissional Portuguesa para o sector Hortofrutícola
Miguel. de Castro Neto 1, André. Zambalde2, Alexandra. Diogo3, André. Barriguinha4 e Carla
Sofia. Rodrigues3
1 ISEGI, Universidade Nova de Lisboa, Campus de Campolide, 1070 312 Lisboa, Portugal, mneto@isegi.unl.pt 2 Departamento de Ciência da Computação, Universidade Federal de Lavras, Minas Gerais, Brasil,
zamba@dcc.ufla.br 3 FNOP, Rua Mestre Lima de Freitas, nº1 6º Andar, 1549-012 Lisboa, Portugal, fnop@fnop.pt
4 Agri-Ciência, Consultores de Engenharia, Lda., Rua dos Lusíadas, Nr.72 – 1º, 1300 372 Lisboa, Portugal, andrebarriguinha@agriciencia.com, csrrodrigues@agriciencia.com
Resumo
A partilha de informação e o acesso ao conhecimento têm sido relatadas inúmeras vezes como fatores limitantes para a competitividade do sector agrícola Português. No entanto, dadas as tecnologias de informação e comunicação que temos hoje à nossa disposição, especialmente aquelas que suportam a chamada Web 2.0, atualmente não há limitações significativas para a construção de plataformas colaborativas sofisticadas que respondam a esta necessidade, com custos reduzidos e tirando partido da denominada inteligência colectiva. Foi com essa convicção e sob o lema "Hortofrutícolas em Rede: Interagir para Competir", que a Federação Nacional das Organizações de Produtores de Frutas e Hortícolas (FNOP) lançou a HortiNET - a primeira rede social profissional portuguesa, neste caso, com a finalidade específica de promover a recolha e partilha de informação científica e técnica para o sector hortofrutícola português. Neste trabalho vamos apresentar a HortiNET, a evolução verificada da comunidade e os principais resultados obtidos até o momento, nomeadamente recorrendo a alguns indicadores Webométricos.
Palavras chave: redes sociais profissionais, colaboração, conhecimento, horto-fruticultura
The Challenge of Collaborative Knowledge Construction: the case of a Portuguese Horticulture Professional Social Network
Abstract
Information sharing and knowledge access have been reported numerous times as limiting factors for the competitiveness of the Portuguese agricultural sector. However, given the information and communication technologies that we now have at our disposal, particularly those that support the so-called Web 2.0, there are currently no significant limitations to build sophisticated collaborative platforms in order to meet this need, with reduced costs and taking advantage of the so-called collective intelligence. It was with this conviction and under the motto "Networking Horticulture: Interact to Compete", that the National Federation of Farmer Fruit and Vegetables (FNOP) launched HortiINET – the first Portuguese professional social network in this case with the specific purpose of promoting the collection and sharing of scientific and technical information for the national fruit and vegetable sector. In this work we will present HortiNET, the community evolution, and the main results obtained so far, namely some webometric indicators.
Keywords: professional social networks, collaboration, knowledge, horticulture
Introdução
A partilha de informação e o acesso ao conhecimento têm sido referidos inúmeras vezes como factores limitantes para a competitividade do sector agrícola. No entanto, face às tecnologias de informação e comunicação que hoje temos ao nosso dispor, em particular aquelas que suportam a denominada Web
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2.0, não existem actualmente limitações significativas para construirmos plataformas colaborativas visando dar resposta a esta necessidade, com custos reduzidos e tirando partido da denominada inteligência colectiva.
São inúmeras as definições desta nova realidade apresentadas pelos defensores da Web 2.0, também designada por Web Social, mas quase todas partilham um ponto em comum: o utilizador, anteriormente apenas receptor de informação, passa a desempenhar um papel activo, actuando tanto como receptor e emissor, onde as suas opiniões e pontos de vista passam a poder ser apresentados a uma escala global.
Foi com esta convicção e sob o lema “Hortofrutícolas em Rede: Interagir para Competir”, que a Federação Nacional de Organização de Produtores de Frutas e Hortícolas (FNOP) lançou a HortiINET – uma rede social profissional de recolha e partilha de informação técnica e científica para a fileira hortofrutícola nacional.
A rede HortiNET (http://hortinet.info), visa promover o tratamento e difusão de informação técnica e científica nesta fileira estratégica tirando partido da inteligência colectiva desta comunidade, apostando na articulação e adequação entre a produção de conhecimento e as necessidades dos seus potenciais utilizadores, melhorando o tratamento e o acesso à informação necessária para o desenvolvimento da competitividade das empresas e dos territórios no contexto da produção de frutas e hortícolas, estimulando a cooperação e a organização sectorial. Esta rede, pretende tirar partido da colaboração e da inteligência colectiva, muitas vezes referida como crowdsourcing, para promover a partilha de informação e a construção de conhecimento, visando constituir-se como a porta de entrada para a comunidade dos interessados no sector hortofrutícola nacional.
Web 2.0 e Redes Sociais
É indiscutível o papel que a WWW tem vindo a desempenhar na velocidade e na forma como é disseminado o conhecimento e são gerados novos avanços científicos. As redes colaborativas constituem, actualmente, uma das formas mais promissoras para disseminar e facilitar a aplicação do conhecimento (Gagnon, 2006).
Tentando preencher a ausência de uma definição científica para a Web 2.0, Hoeg et al. (2006) ensaiou uma abordagem e definiu-a como "a filosofia de mutuamente maximizar a inteligência coletiva e o valor acrescentado de cada participante pela formalização e dinâmica da criação e partilha de informação." A expressão Web 2.0 foi popularizado por Tim O'Reilly (2005) e refere-se “à mudança para uma internet como plataforma e um entendimento das regras para obter sucesso nesta nova plataforma. Entre outras, uma das regras mais importantes é desenvolver aplicações que aproveitem os efeitos de rede para se tornarem melhores quanto mais são usadas pelas pessoas, aproveitando a inteligência colectiva".
A Web 2.0 maximiza o conhecimento distribuído dentro de um grupo, uma vez que reflecte o conhecimento de todos os participantes e adapta-se continuamente a alterações no ambiente ou de opinião. Por outro lado, os serviços Web 2.0 são caracterizados pela interacção formalizada, visto que os utilizadores usam uma plataforma para interagir, por meio do qual é determinada a forma de interacção. Os serviços da Web 2.0 também são dinâmicos e fornecem informações na forma mais ampla possível - vídeo, dados, conteúdos de texto, bem como metadados, anotações ou histórico.
Esta inteligência colectiva que caracteriza a Web 2.0 deu origem ao termo crowdsourcing, criado por Jeff Howe (2006) para "descrever um novo modelo de negócio baseado na Web que utiliza as soluções criativas de uma rede distribuída de indivíduos com o que equivale a um convite aberto à apresentação de propostas." É um composto de Multidão (Crowd) e Terceirização (Sourcing) fazendo referência para a terceirização de atividades empresariais para uma massa independente de pessoas ("multidão").Dando mais e melhor acesso à multidão, a Internet leva o Crowdsourcing a uma nova dimensão. Está a torna-se um método popular de reunir ideias de fontes externas, de recolher e filtrar
1776
inputs através de ferramentas baseadas na Web, como blogs, wikis e bases de dados estruturadas. Conjuntamente com o Crowdsourcing, novos modelos de negócios tiram partido das aplicações Web 2.0, como redes sociais, mashups, personalização de produtos e modelos de negócios abertos.
HortiNET
Tendo como enquadramento a apresentação de uma candidatura à Acção 4.2.2 "Redes Temáticas de Informação e Divulgação" do Programa PRODER para promover a construção de uma Rede Temática na área da fileira estratégica em que as suas actividades se inserem (frutas e hortícolas), a FNOP – Federação Nacional das Organizações de Produtores de Frutas e Hortícolas, criou uma rede social profissional para o tratamento e difusão de informação técnica e científica no âmbito das actividades da fileira hortofrutícola, promovendo a articulação e adequação entre a produção de conhecimento e os seus potenciais utilizadores.
A HortiNET apostou na utilização das denominadas tecnologias Web 2.0 e na sua dinamização preferencial como broker de informação no contexto das fileiras estratégicas em que se insere (frutas e hortícolas), colocando ao dispor dos seus membros:
" Grupos: permitem a criação de grupos temáticos (que constituem o grande núcleo a partir do qual se desenvolve a rede), onde todos os utilizadores que a eles se juntem poderão divulgar e partilhar informação, através da introdução de documentos, eventos, favoritos, galerias de imagens, fotos, vídeos ou áudios ou simples comentários. Algumas componentes importantes são a possibilidade de criação de fóruns de discussão, a possibilidade de elaborar documentos colaborativos em rede (diferentes utilizadores trabalharem sobre o mesmo documento em rede) e a possibilidade de localizar geograficamente o grupo.
" Fóruns: promovem a partilha de ideias e o debate sobre os diversos temas que os utilizadores da rede queiram ver discutidos dentro de cada grupo temático.
" Mediateca: permite a criação de pequenas galerias de imagens, vídeo e áudio a partir de ficheiros armazenados no computador ou através de links de páginas Web.
" Eventos: permite a criação de eventos, com a possibilidade de introdução de ficheiros, links e a localização geográfica do local onde decorrerá.
" Favoritos: permite a criação de links de interesse associados a cada um dos grupos temáticos da rede.
" Blog: permite a criação rápida de notícias associadas a todas as temáticas abrangidas pela rede HortiNET.
O principal desafio a que se pretendeu dar resposta foi a construção de uma comunidade de prática1 em hortofruticultura, isto é, promover a construção de uma rede para a partilha e difusão de informação envolvendo recursos humanos da academia, centros tecnológicos e de investigação, agro-indústria e empresas de factores de produção que desenvolvam actividades e possuam competências na área da hortofruticultura.
Resultados
Após o lançamento da rede Hortinet importa analizar a sua evolução ao longo do tempo, não apenas em termos de número de membros, mas especialmente no que respeita à actividade que os mesmos desenvolveram na rede. Efectivamente o grande desafio não é criar uma rede com um número elevado de membros, mas sim construir uma comunidade dinâmica com elevados níveis de interacção 1 Uma Comunidade de Prática designa um grupo de pessoas que se unem em torno de um mesmo tópico ou interesse. Essas pessoas trabalham juntas para achar meios de melhorar o que fazem, ou seja, na resolução de um problema na comunidade ou no aprendizado diário, através da interação regular (Wikipedia, 2009).
1777
materializados na partilha de informação e na construção colectiva de conhecimento. Por outro lado, importa também avaliar a rede numa perspectiva webométrica, isto é, avaliar a rede enquanto presença na World Wed Web e compreender melhor qual o impacto e notoriedade que a mesma tem no rede global. Assim, iremos apresentar de seguida estas duas abordagens distintas de avaliação dos resultados alcançados pela HortiNet
Evolução da Rede
Após o lançamento da rede Hortinet em Outubro de 2011, apresentamos de seguida os principais resultados, apurados no final de Dezembro de 2012, sobre a sua evolução em termos de número de membros e respectiva actividade. Desde o seu lançamento tem existido um crescimento constante e sustentável no número de membros da rede HortiNET, que neste momento ronda já os trezentos membros (Fig. 1).
Em paralelo com o crescimento da comunidade HortiNET, também é interessante analisar a dinâmica da mesma, pois muitas vezes o número de membros cresce mas tal não se traduz em dinâmica de criação e partilha de informação. Assim, podemos constatar que os membros se têm organizado em grupos temáticos e que a criação deste grupos tem revelado alguma dinâmica, conforme se pode observar na figura 2, existindo neste momento um total de 21 grupos.
Naturalmente e conforme se pode observar na figura 3, a criação de novos grupos capta o interesse dos membros da rede que se vão registando nos mesmos ao longo do tempo e podemos verificar que o número total de membros registados em grupos ultrapassa o número total de membros da rede, pois existem membros que estão registados em mais de um grupo.
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Figura 4. Evolução acumulada de documentos partilhados!
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Figura 5. Evolução do número de posts/notícias divulgados!
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Figura 6. Número de comentários efectuados!
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Figura 7. Evolução do número de “Likes”
Mais importante do que a dinâmica de participação é, sem dúvida, a criação e partilha de informação e geração de conhecimento. Assim, importa analisar o comportamento da rede HortiNET no que se refere à disponibilização de documentos e troca de informação. No caso da partilha de documentos, os resultados são bastante positivos e, conforme se pode observar na figura 4, a evolução tem sido crescente e neste momento já são mais de uma centena os documentos partilhados na rede pelos seus membros, devidamente distribuídos pelos grupos a que dizem respeito.
Também a evolução de posts e notícias colocadas pelos membros na HortiNET revelam uma dinâmica bastante interessante que, apesar de alguns irregularidade, têm crescido ininterruptamente ao longo do tempo, conforme é possível observar na figura 5, totalizando já mais de trezentos contributos neste momento (mais precisamente 324 no final de 2012). Comportamento idêntico tem revelado a funcionalidade de comentários às actividades registadas pelos membros. Efectivamente, é de salientar a crescente interacção e feedback que tem vindo a registar-se, conforme é possível observar na figura 6. Por último, uma nota para a dinâmica da funcionalidade “Gosto”, cuja utilização (visível na figura 7), apesar de não ser significativa, tem alguma expressão e permite antever a possibilidade desta métrica vir a ser utilizada como medida do “valor” de um determinado documento ou actividade.
Avaliação Webométrica
A webometria, de acordo com Zambalde et al. (2011), trata dos aspectos quantitativos relacionados com a construção e o uso dos websites no contexto da Web, compreendendo áreas relacionadas com a análise de conteúdo das páginas, estrutura dos links, características de uso e desempenho de tecnologias. Segundo Abrahan (1997), webometria é uma técnica que estuda a relação entre os elementos da Web: uma rede composta por nós e conexões, onde os nós correspondem aos domínios, websites e páginas e as conexões às ligações ou links que se estabelecem entre tais nós. Conforme Vanti (2007), grande parte dessas medições tem relação direta com os links. Os motores de busca e os programas mapeadores permitem-nos trabalhar com indicadores denominados Webométricos. Os indicadores utilizados foram os seguintes: tamanho dos websites; visibilidade ou popularidade; fator de impacto Web; luminosidade e densidade média por link ou densidade hipertextual (EICSTES Project).
O Tamanho do website representa o número total de páginas deste no período de consulta. De acordo com o Google, A HortiNET tem 47 200 páginas. O segundo indicador foi o de Visibilidade. Diz respeito ao número de links recebidos pelo website analisado, desconsiderados os links internos e auto-links. Trata-se de uma medida de popularidade. A rede HortiNET tem uma Visibilidade/Popularidade de 2. No que se refere ao terceiro indicador, o Fator de Impacto Web (FIW), este resulta da divisão do número de websites que conectam um website (Visibilidade), pelo número de páginas deste espaço (Tamanho). Este indica as citações de um website por outros, análoga àquela do fator de impacto dos periódicos científicos (Ingwersen, 1998). O Factor de Impacto Web da Hortinet é de 0,000042372.
Para o cálculo dos indicadores de Luminosidade e Densidade média por link foi utilizado o software mapeador Xenu Link Steuth (home.snafu.de/tilman/xenulink.html). A Luminosidade é o indicador que representa o número de links que um website inclui nas suas páginas Web, direcionadas a outros websites. Com base no software Xenu foi possível estimar que existiam 943 links que não apontam para a HortiNET de um total de 2 212 links válidos para pesquisa, o que nos permite chegar a um
1779
valor de links válidos que apontam para a HortiNET (Luminosidade) de 1 886. A partir destes valores efetua-se o cálculo da Densidade Média por Link (DML) ou Densidade Hipertextual, que corresponde à divisão entre a quantidade de links que este website apresenta como um todo (1 886) e o Tamanho ou o número total de páginas do website (47 200). O valor do indicador DML calculado para a HortiNET foi de 0,039957627.
Conclusões
Este trabalhou visou apresentar a rede temática HortiNET e analisar a mesma do ponto de vista da evolução da respectiva comunidade em termos de número e interacção, bem como avaliar a rede enquanto presença na Web através da utilização de indicadores webométricos. Com base nos resultados obtidos, foi possível constatar que, para além de um crescimento muito favorável em termos de número de membros, é significativa a dimensão de partilha de informação e de interacção, como atestam o número de documentos partilhados e os posts/actividades registados ou os comentários e “Gostos” associados. Também digno de nota é o resultado obtido através dos indicadores webométricos, que estão em linha com os resultados obtidos pelas maiores redes sociais do sector agropecuário no Brasil (Zambalde et al., 2011). Quanto a trabalhos futuros, fica em aberto a necessidade de quantificar de forma objectiva o valor da rede, isto é, de que forma a informação partilhada, a interacção verificada e o conhecimento gerado criam valor para a economia do sector horto-frutícola Português.
Agradecimentos
A HortiNET resulta de um projecto financiado pela Acção 4.2.2 “Redes Temáticas de Informação e Divulgação” do Programa de Desenvolvimento Rural – ProDeR (http://www.proder.pt).
Bibliografía
ABRAHAN, R. (1997). Webometry: measuring the complexity of the World Wide Web. Retrieved from http://depleafproductions.com/utopicalibrary/text/abraham-web.html.
EICSTES Project. European indicators, cyberspace and the Science technology economy system. 2000-2004. http://www.eicstes.org/index.htm.
Gagnon, Marie-Pierre, Duplantie, Julie, Fortin, Jean-Paul and Landry, Réjean (2006). Implementing telehealth to support medical practice in rural/remote regions: what are the conditions for success? Implementation Science, Aug 24, 1-18.
Hoegg, R. et al. (2006). Overview of business models for Web 2.0 communities. In Proceedings of GeNeMe 2006, Dresden, 23-37.
Howe, Jeff (2006) Crowdsourcing: A Definition. Retrieved from http://crowdsourcing.typepad.com/cs/2006/06/crowdsourcing_a.html.
Ingwersen, P. (1998). The calculation of Web impact factors. Journal of Documentation, 54(2), 236-243.
O’Reilly, Tim (2005). What Is Web 2.0: Design Patterns and Business Models for the Next Generation of
Software. Retrieved from http://www.oreilly.com/pub/a/oreilly/tim/news/2005/09/30/what-is-web-20.html
Vanti, N. (2007). Links hipertextuais na comunicação científica: análise webométrica dos sítios acadêmicos
latino-americanos em Ciências Sociais. PhD Thesis in Communication and Information, Porto Alegre, Brasil.
Zambalde, André Luiz, Neto, Miguel de Castro, Bermejo, P. H. S., Tonelli, A. O. (2011). Internet Social
Networks in Brasilian Agribusiness: Knowledge, Webometry and Interaction. In: Actas da 6a. Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 15 a 18 Junho 2011, Chaves. Portugal, pp. 1-6.
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Criterios para el diseño de plantaciones de olivar dirigido a su recolección mecanizada
F.J. Castillo-Ruiz 1, J. Agüera Vega1, G.L. Blanco-Roldán1, R.R. Sola-Guirado1, F. Jiménez-
Jiménez1, S. Castro-García1 y J.A. Gil-Ribes1.
1 Universidad de Córdoba. E.T.S.I. Agronómica y de Montes. Dpto. Ingeniería Rural. G.I. AGR 126 “Mecanización y Tecnología Rural”. gilribes@uco.es.
Campus de Rabanales, Edificio Leonardo Da Vinci. Ctra. Nacional IV, km. 396. CP: 14014. Córdoba. España. Resumen
El olivar ocupa 2.6 Mha en España, siendo el cultivo leñoso más importante del país. Actualmente, muchos países con clima mediterráneo están interesados en el cultivo del olivo. Un ejemplo es Chile, donde la superficie de olivar se ha multiplicado por tres en los últimos ocho años. Las nuevas plantaciones de olivar deben adaptarse a las nuevas máquinas cosechadoras para reducir los costes y mejorar la eficiencia de recolección. Para alcanzar este objetivo se requieren estudios de optimización del diseño de las plantaciones. La recolección supone la mayor parte de los costes de cultivo en olivar, por tanto el diseño de plantación debe adecuarse a la recolección mecánica para facilitarla y abaratar costes. Durante las campañas 2010/11 y 2011/12 se estudiaron las cosechadoras comerciales New Holland VX 7090 en grandes explotaciones de olivar superintensivo en el centro y norte de Chile y Maqtec, Colossus, en una explotación de olivar intensivo en Córdoba, España. Para el seguimiento de estas máquinas se empleó un módem con un receptor GPS. Los datos se envían a un servidor web, cada mensaje contiene la identificación de la máquina, fecha y hora, latitud y longitud, velocidad, rumbo y el estado de cuatro entradas digitales. Sólo una de estas entradas se ha utilizado, para saber si el sistema de derribo estaba accionado o no. La forma de la parcela, el ángulo línea-calle de servicio, la longitud de línea y el ancho de calle se han determinado para las parcelas recolectadas. La cosechadora tipo vendimiadora ha mostrado diferencias significativas en todos los factores estudiados, sin embargo, la cosechadora cabalgante para olivar intensivo no ha mostrado diferencias significativas, aunque existe una tendencia entre la eficiencia de campo y la longitud de línea. Palabras clave: GPS, Cosechadora, Capacidad de trabajo, Eficiencia de campo.
Criteria for olive orchards design aimed at its mechanical harvesting. Abstract
Olive growing spreads on 2.6 Mha in Spain, representing the most important tree crop of the country. Currently, many countries with similar Mediterranean climate conditions are interested in the olive production. One example is Chile, where the surface of this crop has been multiplied by three in the last eight years. New plantations have to be adapted to new harvesters in order to improve harvesting costs and efficiency. In order to reach this objective, researches about harvester work optimization are needed. Olive harvesting represents the main part of the total production costs, therefore olive grove design has to include adequate parameter to make this labour easier and cheaper. During 2010 and 2011 seasons, two commercial harvesters were tested: New Holland VX 7090 in large super high density olive exploitations at the central and northern areas of Chile and Maqtec, Colossus at high density olive exploitations at Córdoba, Spain. They were tracked using four MTX65+G programmable GPRS modem terminals, with GPS receiver, based on the Siemens module TC65. Data were sent every 4 seconds to a web server. The sent message contained machine identification, latitude, longitude, date, time, speed, course, signal strength and 4 digital indicators of the logical status (work not-work) of 4 different devices of the machine. Only one of these indicators was wired, showing if the shaking mechanism of the harvester was ON or OFF. Field shape, row-alley angle, row length and tree spacing was measured for the harvested orchards. Vineyard harvester showed significant differences for all considered factors, nevertheless, straddle high density olive harvester has not showed significant differences, although there was a trend between field efficiency and row length. Keywords: GPS, Harvester, Field capacity, Field efficiency.
1781
Introducción y/o Justificación
El olivar es el cultivo leñoso más importante en España, ocupando 2.584.564 ha, de las cuales el 94,4 % son de olivar de almazara y el 5,6 % de olivar mesa o de doble aptitud (ESYRCE, 2013). Entre los nuevos países productores destaca Chile, donde el olivar es un cultivo leñoso minoritario, que ha triplicado su superficie en los últimos 8 años, desde 5.000 ha en 2003 hasta 15.000 ha en 2011 (MINAGRI, 2012), siendo en su mayoría plantaciones intensivas y superintensivas. La recolección supone entorno al 40 % de los costes de cultivo en olivar, siendo imprescindible la optimización de esta labor mediante su máxima mecanización para alcanzar la mayor rentabilidad en la explotación (AEMO, 2012).
Es necesario que las nuevas plantaciones de olivar se adapten a la maquinaria de recolección que se va a emplear en la explotación. Normalmente los equipos de recolección integral aplicados al olivar se emplean solamente en plantaciones intensivas y superintensivas formadas a un pie y con volúmenes de copa reducidos (Sibbet, Ferguson y Lindstrand, 2005). En los últimos años se han introducido nuevas máquinas para la recolección integral del olivar. Todas ellas necesitan una fuerte adaptación del cultivo a la máquina (Gil-Ribes et al., 2008), por tanto, se requiere una evaluación de los principales parámetros de adaptación del cultivo a la máquina, especialmente de aquellos que no impiden el uso de una solución mecanizada, pero afectan a la capacidad de trabajo y el coste de recolección.
Estudios previos en maquinaria de recolección de forrajes, han demostrado que existen correlaciones positivas entre la capacidad de trabajo y producción del cultivo, pendiente longitudinal y área de la parcela (Amiama, Bueno y Álvarez, 2008), mientras que para maquinaria de laboreo las relaciones más destacables se encuentran entre la capacidad de trabajo y el número de virajes o la pendiente transversal del terreno (Amiama, Bueno y Pereira, 2010). Varios autores proponen una relación entre la forma de las parcelas y la capacidad de trabajo (Hunt, 1986; González, Marey y Álvarez, 2007), y se ha verificado que la forma idónea de una parcela de cara a la eficiencia de recolección es una forma rectangular con una relación longitud/anchura de 4 (Whitney, 1988; Landers, 2000).
Alcanzar una alta eficiencia en términos de tiempo y coste depende de las características de la máquina, de la parcela y de la planificación de las labores. Estos factores cobran mayor importancia en aquellas operaciones que tienen factores limitantes para la capacidad de trabajo y en las que interviene más de una máquina (Hameed et al., 2012).
El objetivo del presente estudio es aportar criterios sobre los parámetros de diseño de plantaciones de olivar, y determinar la influencia de parámetros externos en la capacidad de trabajo y eficiencia de algunas cosechadoras de olivar.
Material y Métodos
Durante las campañas 2010/11 y 2011/12 se estudiaron dos cosechadoras de olivar. La cosechadora tipo vendimiadora New Holland, VX7090 trabajó en grandes explotaciones de olivar superintensivo en el centro y norte de Chile. La Cosechadora Maqtec, Colossus, se estudió en la finca de olivar intensivo “Coto Bajo”, situada en Almodóvar del Río (Córdoba, España). Ambas máquinas son cabalgantes, y realizan el derribo mediante sacudidores de copa, y al mismo tiempo llevan a cabo la intercepción y manejo del fruto. En todos los casos se recolectaron olivos (Olea europaea, L.) de la variedad ‘Arbequina’. Se ha estudiado el ciclo de trabajo de la cosechadora tipo vendimiadora durante 720 h, y de la cosechadora Maqtec, Colossus durante 257 h.
Para monitorizar estas máquinas se empleó el módem GPRS MTX Terminals, 65+Gv3, con un receptor GPS basado en el módulo Siemens TC65. Los datos se tomaron cada 4 segundos, enviándose a un servidor web mediante una secuencia de caracteres ASCII. Cada registro contiene la identificación de la máquina, fecha y hora, latitud y longitud, velocidad, rumbo y el estado de cuatro entradas digitales. Sólo una de estas entradas se ha utilizado, para saber si el sistema de derribo estaba
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funcionando o no mediante la monitorización de la cosechadora, para realizar la separación de tiempos entre los tiempos de trabajo efectivo y el resto de tiempos.
Las máquinas monitorizadas siguieron su ciclo de trabajo normal, sin que el método de medida alterase el proceso de recolección. Esto es recomendable, ya que los operarios que intervengan en la recolección no deben de modificar su forma de actuar debido al método de seguimiento. La metodología de separación de tiempos empleada está adaptada a un sistema de separación automática de tiempos, supervisado de forma manual (Miranda, 2011; Castillo, 2012). Se han separado los intervalos de tiempo efectivos, en los que la máquina está realizando trabajo, y los intervalos de tiempo de desplazamiento y preparación. Se han descontado los tiempos de desplazamiento y preparación del tiempo total de trabajo.
Se han determinado la capacidad de trabajo real Ecuación (1), la eficiencia de campo Ecuación (2) y la velocidad de la máquina en trabajo, a partir de los datos tomados de forma remota. Los factores forma de la parcela, el ángulo línea-calle de servicio, la longitud de línea y el ancho de calle han sido medidos para las parcelas recolectadas. Otros factores que influyen en la recolección se han considerado para explicar los resultados, aunque no se han tomado medidas de los mismos. Cada factor ha sido comparado con el parámetro de trabajo sobre el que influye más directamente (Tabla 1).
Cada valor de un factor se definió para una unidad homogénea de trabajo, es decir, para un día de trabajo o porción del mismo en el que el valor del factor considerado ha sufrido pocas variaciones. Se consideró la longitud de línea media y el ancho de calle en función del marco de plantación para cada unidad homogénea de trabajo. En cuanto al factor forma de parcela, se consideraron tres formas posibles: forma regular, forma normal y forma irregular. En este caso se tomó como unidad homogénea un día de trabajo, o las distintas parcelas y subparcelas que tenían una forma homogénea. Respecto al factor inclinación entre las líneas y la calle de servicio, se consideraron tres grupos: Las líneas forman un ángulo recto en sus dos extremos, las líneas forman un ángulo recto en un extremo y agudo en el otro y las líneas forman ángulos agudos en ambos extremos.
Tabla 1. Comparación entre factores y parámetros de trabajo medidos. Factor Forma de parcela Ángulo línea-
calle Longitud de línea Ancho de calle
Parámetro de trabajo
Eficiencia de campo
Eficiencia de campo
Eficiencia de campo
Capacidad de trabajo real
En la Tabla 1 se indican los parámetros de trabajo sobre los que se ha medido la influencia de los factores indicados. Es preferible, siempre que sea posible, emplear la eficiencia de campo porque es un parámetro que se ve afectado por menos factores que la capacidad de trabajo real. Para realizar el análisis estadístico se han hecho regresiones lineales para la longitud de línea, un análisis de la varianza para el ancho de calle y se han empleado métodos no paramétricos para la forma de parcela y el ángulo de línea-calle (Statistix 8, Analytical Software, Thallahassee, FL. USA).
Resultados y Discusión
La longitud de línea ha afectado a la eficiencia de campo de las cosechadoras integrales de olivar (Figura 1). El principal efecto que ha presentado este factor es la reducción de los tiempos que la máquina emplea en virajes, aunque también se han reducido otros tiempos, como el tiempo de descarga si la cosechadora tiene una tolva para almacenar el fruto recogido. En este último caso, la longitud de línea está limitada por la capacidad de almacenamiento del fruto de dichas tolvas, siendo
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un diseño de plantación óptimo aquel que permite recoger una línea de ida y otra de vuelta antes de que la máquina tenga que realizar una descarga (Castillo, 2012).
Se ha encontrado una relación lineal significativa entre la longitud de línea y la eficiencia de campo para la cosechadora tipo vendimiadora, mientras que para la cosechadora cabalgante para olivar intensivo la relación ha resultado no significativa. Esto ha sido debido principalmente al menor número de unidades de trabajo homogéneas en el segundo caso, ya que la dispersión de los datos ha sido muy similar para ambas máquinas (Figura 1).
Longitud de línea (m)
0 100 200 300 400 500
Efic
ien
cia
de
ca
mp
o
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
32,0 **2
478,0001,0
$
*$
R
xy
Longitud media de línea (m)
200 250 300 350 400 450 500 550
Efic
ien
cia
de
ca
mp
o
0,50
0,55
0,60
0,65
0,70
0,75
0.39R
0,52360,003xyNS2 $
*$
Figura 1. Relación entre la eficiencia de campo y la longitud de línea para las dos cosechadoras estudiadas
La forma de parcela ha influido sobre la eficiencia de campo en la cosechadora tipo vendimiadora, mientras que para la cosechadora cabalgante para olivar intensivo, no se han encontrado diferencias significativas (Tabla 2). En la segunda máquina, no se han tomado datos en parcelas irregulares, ni en parcelas con diferentes inclinaciones entre las líneas de árboles y las calles de servicio, debido a la falta de variabilidad en este factor. La forma de la parcela ha afectado principalmente a los tiempos accesorios, tanto de virajes como de descarga del fruto a remolque. Además este factor interfiere en la organización del trabajo, ya que ha alterado la organización, por ejemplo haciendo variar el número de líneas recolectadas para llenar las tolvas de fruto.
Tabla 2. Eficiencia de campo en función de la forma de la parcela y la inclinación de las líneas de cultivo con la calle de servicio.
Cosechadora tipo vendimiadora Factor Grupos Eficiencia de campo Des. Estándar Significación
Forma de la parcela Regular 0,69 0,11 b Normal 0,61 0,15 b Irregular 0,56 0,15 a
Inclinación de las líneas No inclinado 0,69 0,11 b
Inclinado/no inclinado 0,61 0,10 b Inclinado 0,43 0,20 a
Cosechadora cabalgante para olivar intensivo Factor Grupos Eficiencia de campo σ Significación
Forma de la parcela Regular 0,66 0,08 a Normal 0,60 0,10 a
Letras diferentes indican diferencias significativas dentro de los grupos de un mismo factor (ρ<0,05) según la
prueba no paramétrica de la suma de rangos de Wilcoxon.
La inclinación entre las líneas de árboles y las calles de servicio ha afectado principalmente a los tiempos de viraje y a la organización del trabajo, ya que cuando las líneas se encontraban inclinadas, ha sido más frecuente que los conductores adoptasen patrones de trabajo en bucle para aumentar el
Cosechadora tipo vendimiadora Cosechadora cabalgante para olivar intensivo
1784
radio de giro en campo y evitar pérdidas de tiempo excesivas. En la cosechadora tipo vendimiadora se han encontrado diferencias significativas entre parcelas con las líneas de árboles y las calles de servicio perpendiculares y las que no lo eran al menos en uno de sus extremos (Tabla 2).
El ancho de calle ha afectado a las necesidades de maquinaria, y a la capacidad de trabajo y eficiencia de las operaciones mecanizadas en campo. Respecto al factor ancho de calle, sólo se ha dispuesto de variabilidad en las parcelas trabajadas por la cosechadora tipo vendimiadora, mientras que la cosechadora cabalgante para olivar intensivo ha trabajado en todos los casos en parcelas con 7 m de ancho de calle. En la cosechadora tipo vendimiadora se han encontrado diferencias significativas entre anchos de calle de 3,5 m y anchos de calle iguales o superiores a 4 m. El ancho de calle ha afectado a la facilidad de tránsito de la maquinaria y a los tiempos de viraje, ya que mayores anchos de calle facilitan el tráfico y maniobrabilidad de las máquinas en campo. Por otra parte se ha observado que cuanto mayor era el ancho de calle en una plantación de olivar superintensivo, mayor ha sido la capacidad de trabajo de la cosechadora tipo vendimiadora, sin embargo este efecto no ha sido significativo cuando el ancho de calle superaba los 4 m, ya que la velocidad de avance de la máquina se vio reducida por una mayor anchura del seto y una mayor carga de los árboles (Figura 2)
Ancho de calle (m)
3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5
Ca
pa
cid
ad
de
tra
ba
jo r
ea
l (h
a/h
)
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1,2
1,4
a
ab
bbb
Figura 2. Relación entre la capacidad de trabajo real y los distintos anchos de calle trabajados. Letras
diferentes indican diferencias significativas (ρ<0,05) según el test de Scheffé. El efecto agronómico de un aumento de la densidad de plantación redunda en un incremento de la producción en los primeros años de vida de los árboles (Pastor y Humanes, 1990; León et al., 2007), sin embargo unas calles de plantación muy estrechas, por debajo de 4 m, han dificultado la mecanización y han disminuido la capacidad de trabajo de las máquinas. Además estos marcos estrechos pueden causar problemas de iluminación en suelos fértiles a partir del sexto año de plantación, y en terrenos pobres más tarde, pudiendo registrarse una caída de la producción por la falta de luz y la competencia entre los árboles (Navarro y Parra, 2008)
Conclusiones
Los resultados de este trabajo muestran que el diseño de una plantación de olivar en cuanto a los factores estudiados, influye en la operación de recolección, especialmente en olivares superintensivos recolectados con cosechadoras tipo vendimiadora. Por este motivo es necesario, que la planificación de nuevas plantaciones de olivar se realice teniendo en cuenta la maquinaria que se va a emplear en la explotación, tanto para la recolección, como para el resto de operaciones mecanizadas.
Para optimizar el diseño de las nuevas plantaciones, la longitud de línea debe tender a la longitud máxima que es capaz de recoger la cosechadora trabajando una línea de ida y otra de vuelta sin tener que vaciar las tolvas o remolque de recepción del fruto. El diseño de la parcela debe tender a una forma regular y evitando que los ángulos línea-calle sean agudos en los dos extremos de las líneas. En
Cosechadora tipo vendimiadora
1785
plantaciones de olivar superintensivo, el ancho de calle debe ser de al menos 4 m, para mejorar la capacidad de trabajo de la cosechadora y evitar problemas agronómicos a largo plazo.
Agradecimientos
Los autores agradecen el apoyo al proyecto de Agentes del Conocimiento PI 45120 “Sistemas avanzados de recolección del olivar tradicional” de la Consejería de Economía Innovación y Ciencia de la Junta de Andalucía y a la Interprofesional del Aceite de Oliva Español para el desarrollo de la investigación, así como la concesión de una beca FPU por parte del ministerio de Educación, Cultura y Deporte a su primer autor. Los autores también agradecen la colaboración de la empresa Agrosap S.L., por poner sus medios a disposición del presente trabajo.
Bibliografía
AEMO – Asociación española de municipios del olivo (2012). Aproximación a los costes del cultivo del olivo. Cuaderno de conclusiones del seminario AEMO. Córdoba, mayo de 2012. Descargado el 30/08/2012 en http://www.aemo.es/descargas/descargas.php
Amiama, C., Bueno, J., Álvarez, C. J. (2008). Influence of the physical parameters of fields and of crop yield on the effective field capacity of a self propelled forage harvester. Biosystem engenieering 100, 198-205.
Amiama, C., Bueno, J., Pereira, J. M. (2010). Prediction of effective field capacity in forage harvesting and disk harrowing operations. Transactions of the ASABE 53, 1739-1745.
Castillo, F. J. (2012). Determinación de capacidades de trabajo y estudio de mapas de rendimiento de cosechadoras de olivar. Trabajo fin de máster, Máster en producción, protección y mejora vegetal, Universidad de Córdoba, 11-15.
ESYRCE – Encuesta de seuperficies y rendimientos de cultivos (2013). Ministerio de agricultura, alimentación y medio ambiente. Madrid.
Gil-Ribes, J.A., López-Gimemez, F.J., Blanco-Roldán, G.L., Castro-García. S. (2008). Capitulo 13, Mecanización. En Barranco, D., Fernandez, R., Rallo, L. (Eds:). El Cultivo del olivo 435-509, Mundi-Prensa libros.
González, X. P., Marey M. F., Álvarez, C. J. (2007). Evaluation of productive rural land patterns with joint regard to size, shape and dispersión of plots. Agricultural systems 92, 52-56.
Hameed, I. A., Bochtis, D. D., SØrensen, C. G., Vougioukas, S. (2012). An object-oriented model for simulating agricultural in-field machinery activities. Computer and electronics in agriculture 81, 24-32.
Hunt, D. R. (1986). Engineering models for agricultural production. AVI publishing. Landers, A. (2000). Farm machinery: Selection, investment and management. Resource management series
Farming press. León, L.; De la Rosa, R.; Rallo, L.; Guerrero, N. y Barranco, D. (2007). Influence of spacing on the initial
production of hedgerow ‘Arbequina’ olive orchards. Spanish journal of agricultural research 5, 554-558.
MINAGRI – Ministerio de Agricultura de Chile (2012). Estadísticas de frutales. ODEPA. Actualizado el 03/02/2012. Consultado el 30/08/2012 en http://www.minagri.gob.cl
Miranda, A. (2011). Determinación de rendimientos y capacidades de trabajo de maquinaria en olivar mediante técnicas de seguimiento remoto de máquinas. Trabajo profesional fin de carrera, ETSIAM, Universidad de Córdoba, 85-127.
Navarro, C. y Parra, M. A. (2008). Capítulo 7, Plantación. En Barranco, D., Fernandez, R., Rallo, L. (Eds:). El Cultivo del olivo 189-238, Mundi-Prensa libros.
Pastor, M. y Humanes, J. (1990). Plantation density experiments of non-irrigated olive groves in Andalucía. Acta Horticulturae 286, 287-290.
Sibbett, G. S., Ferguson, L., Lindstrand, M. (Eds.). (2005). Olive production manual 3353, UCANR Publications.
Whitney, B. (1988). Choosing and using farm machines. Longman. 192-214.
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3D LAND MODELLING FROM PHOTOS
( MODELADO 3D DE TERRENOS A PARTIR DE FOTOGRAFÍAS )
J. Santamaría 1 y F. Sanz2 1 Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja, C/ Luis de Ulloa, 20. 26007-Logroño
e-mail: jacinto.santamaria@unirioja.es 2 Departamento de Ingeniería Mecánica, Universidad de La Rioja, C/ Luis de Ulloa, 20. 26007-Logroño
e-mail: felix.sanz@unirioja.es
Resumen
Existe un interés creciente en la modelización tridimensional de terrenos para distintos propósitos. Hasta ahora las técnicas de simulación se basaban fundamentalmente en herramientas gráficas más o menos complejas que utilizando nubes de puntos del terreno, simulaban redes o mallas en 3D adaptadas a dicho terreno.
Recientemente han aparecido otras herramientas con igual objetivo, pero cuya filosofía es muy distinta y que consiste en crear dichos modelos tridimensionales utilizando series de fotografías con amplias zonas solapadas obtenidas desde distintos puntos de vista. Utilizando algoritmos de detección automática de puntos homólogos y deducción de parámetros de transformación, es posible hallar puntos 3D de dichos terrenos con relativa precisión. Con ello se obtiene el mallado que define el modelo digital de un terreno y sobre ese mallado se puede solapar la imagen del terreno y de todos los objetos que sobre él se localicen.
Herramientas de reciente aparición, como AUTODESK 123d Catch, pueden cumplir perfectamente este propósito. Nuestro objetivo en esta comunicación es profundizar en dicha aplicación y analizar su adecuación para la generación de modelo 3d de terrenos a partir de fotografías. Se intentará comparar la idoneidad de dicho programa frente a otras técnicas más tradicionales.
La obtención de modelos 3d de terrenos a partir de fotografías puede ser una buena herramienta para la obtención rápida de dichos modelos sin necesidad de acudir a procedimientos topográficos complejos y costosos. Dichos modelos pueden servir para estudios previos de planeamiento, anteproyectos, presentaciones, ...
Palabras clave: modelos 3d terrenos; modelización; fotos.
3D LAND MODELLING FROM PHOTOS
Abstract
There is increasing interest in three-dimensional modeling of land for various purposes. So far simulation techniques based mainly on graphics tools more or less complex than using terrain point clouds, simulated 3D mesh networks or adapted to the terrain.
Other tools have recently appeared with the same objective, but whose philosophy is very different and that is to create three-dimensional models using these series of photographs with large overlapping areas obtained from different viewpoints. Using automatic detection algorithms and deduction homologous points of transformation parameters, is possible to deduce that land 3D points with relative accuracy. This gives the mesh that defines the digital terrain model and meshing that may overlap the image of the land and all the objects that are located on it.
Recent tools like Autodesk 123D Catch, can fulfill this purpose perfectly. Our goal in this paper is to examine the application and analyze its suitability for generating 3D terrain model from photographs. We will try to compare the suitability of this program over other more traditional techniques.
Obtaining land 3d models from photographs can be a good tool for the rapid acquisition of these models without having to resort to complex and costly procedures topographic. These models can be used to pre-planning studies, preliminary designs, presentations,…
Keywords: 3D Land Modelling; modellization; photos
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Introducción
La obtención de modelos del terreno en tres dimensiones, normalmente viene asociada a complicados métodos topográficos relacionados con la definición de nubes de puntos más o menos complejas con las que poder trabajar. Para obtener la representación tridimensional de un terreno siempre ha sido necesario abordar un laborioso proceso de trabajo de campo y tediosos cálculos posteriores (Aguilar Torres, M.A. el al., 2001). Además, al modelo digital del terreno obtenido hay que dotarlo de textura realista y, para ello, se suele recurrir al uso de ortofotografía digital con suficiente resolución.
En los últimos años han surgido herramientas que facilitan la generación de modelos tridimensionales del terreno de una manera rápida, simple y con suficiente precisión. Suelen ser desarrollos en entornos CAD, pero pueden incorporar otras metodologías (Carvajal Ramírez, F. et al., 1.999).
En esta comunicación, se describen la metodología y los resultados obtenidos en la modelización de terrenos en distintos ámbitos (Martínez Ruiz, R. et al., 2001), utilizando un software de reciente aparición y basado en la obtención de modelos del terreno directamente a partir de fotografías. Este software es Autodesk® 123D Catch, que aunque en un principio no está orientado a la generación de modelos de terreno, su metodología de trabajo puede también aplicarse a estos.
Material y Métodos
Para la obtención de modelos del terreno con Autodesk® 123D Catch, es necesario partir de una serie de fotografías de dicho terreno obtenidas desde distintos puntos de vista, estratégicamente seleccionados, de forma que se obtengan suficientes puntos homólogos de control entre pares de fotografías. En general, serán necesarias un mínimo de 8 fotografías, bien enfocadas y posicionadas, pero no necesariamente de excesiva resolución.
Las fotografías obtenidas, se envían online a los servidores de Autodesk, en donde son procesadas. La aplicación nos devuelve el modelo generado, que puede ser modificado por el usuario.
Figura 1. Serie de fotografías a procesar.
Se puede elegir entre un mallado de máxima calidad y denso, un mallado estándar orientado a la visualización en pantalla o un mallado de media-baja resolución, apto para visualización en dispositivos móviles.
En general, para modelizar terrenos suele ser suficiente con un mallado estándar, ya que si lo que se pretende es obtener modelos de alta precisión, sería necesario utilizar otros procedimientos.
1788
Cuando el software encuentra problemas en la búsqueda puntos homólogos en alguna fotografía, nos permite introducir manualmente stitches, de forma que podemos mejorar el modelo propuesto (Velilla Lucini, M.C. & Salinas González, F.J., 2002).
Figura 2. Ajuste manual de puntos homólogos (stitches).
Una vez que las fotografías están convenientemente correlacionadas mediante sus puntos homólogos, el software es capaz de generar el mallado tridimensional que define cada una de las superficies.
Figura 3. Modelo con textura de imagen. Figura 4. Modelo y posición de la cámara.
Figura 5. Mallado estándar de glorieta inmersa en zona urbana, incluyendo edificios colindantes.
Problemas encontrados en la obtención de los modelos
Es frecuente observar en los modelos zonas vacías, que no han conseguido cubrirse con textura. Esto suele suceder cuando las fotografías no han sido tomadas con suficiente solapamiento o están excesivamente espaciadas. No obstante, la aplicación permite la incorporación de más fotografías que cubran estos huecos y terminen de completar el modelo.
Figura 6. Errores en la modelización: zonas sin “modelo”.
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Cuando en las imágenes aparecen elementos verticales que sobresalen del terreno, la modelización se ajusta a los elementos horizontales y también a los verticales, pero se mantiene una zona de transición que suele deformar excesivamente los modelos. Esto suele ser especialmente visible en terrenos con arbolado y con edificaciones cercanas. Como ejemplo, exponemos el siguiente caso:
La modelización del terreno se ha realizado con menor resolución que la modelización de la fachada del edificio. Esto es debido a que el programa encuentra más fácilmente puntos homólogos en la fachada del edificio (esquinas de ventanas, …), que tiene más nitidez, y utiliza en mayor número estos puntos para obtener el modelo.
Sin embargo, en el terreno, encuentra más dificultades para localizar puntos de ajuste. Y el resultado es una mediocre resolución en la obtención del modelo.
Como consecuencia, las zonas de transición entre el terreno y los edificios quedan muy poco modeladas, observándose errores groseros en dichas zonas.
Figura 7. Terreno junto a edificio.
Algo similar ocurre cuando la imagen presenta arbolado. El software trata de modelizar también los árboles de la imagen y provoca ciertas aberraciones en el modelo.
El modelado de árboles es bastante complejo, ya que son necesarios muchos stitches para conseguir un resultado aceptable y es muy complicado evitar las “sombras” que necesariamente se producen en una masa arbórea y que impiden tener textura suficiente para modelizar.
Ejemplos de resultados positivos en el modelado:
Figura 9. Terreno homogéneo, en ladera uniforme.
Figura 8. Terreno ondulado junto a árboles.
1790
Figura 10. Resultados positivos en la modelización.
Resultados, Discusión y posibles aplicaciones agronómicas.
Excluyendo los citados inconvenientes y siendo meticulosos a la hora de obtener las fotografías, puede decirse que para pequeñas superficies de terreno ligeramente ondulado y sin elementos verticales que distorsionen el modelo, la técnica de modelado 3D de terrenos con Autodesk® 123D Catch, puede ser utilizada. Pero debemos tener en cuenta que los objetivos de dicha simulación, en ningún caso pueden ser la obtención de modelos de alta precisión.
Esta técnica pude servir para primeras aproximaciones, anteproyectos, estudios preliminares, …, pero en ningún caso puede sustituir a otras técnicas o procedimientos topográficos ya existentes y consolidados, como pueden ser un escaneo laser 3D terrestre, con los que obtendremos sin duda un modelado de mucha mayor precisión y resolución.
En cuanto a las posibles aplicaciones agronómicas de la metodología en su actual estado de desarrollo, pueden citarse las siguientes:
- Modelización rápida de pequeñas zonas erosionadas, sometidas a fuertes escorrentías (barrancos, cárcavas, …).
- Modelización de terrenos en pendiente, para su posterior simulación en procesos de reforestación.
- Fases iniciales de simulación de construcciones agrícolas sobre el terreno real. - Estimación rápida de perfiles y cubicación aproximada en pequeños movimientos de tierra
sobre parcelas reales. - Análisis visual del paisaje desde diferentes puntos de vista y creación de pequeños recorridos
virtuales sobre el terreno.
Conclusiones
La técnica de modelado descrita en esta comunicación propuesta por Autodesk®, debería ser depurada o adaptada para el caso de modelizar terrenos. Las posibilidades de modificación o manipulación del modelo generado son muy limitadas y el usuario obtiene en muchas ocasiones resultados poco aprovechables. Parece que esta técnica está más orientada a la modelización de objetos geométricos básicos (cuerpos, caras, piezas, …). La modelización de terrenos presenta otras dificultades (Priego de los Santos, E. & Porres de la Haza, M.J., 2002). como la ausencia o escasez de puntos homólogos en las fotografías (Martínez Rodríguez, S. el al., 2012), que dificultan la obtención de modelos de mediana precisión y/o resolución.
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Bibliografía
Referencias: Aguilar Torres, M.A., Carvajal Ramírez, F., Aguilar Torres, Francisco Agüera, F. J. (2001) Evaluación de
diferentes técnicas de interpolación espacial para la generación de modelos digitales de elevación del terreno agrícola. Mapping 74, 72-92.
Carvajal Ramírez, F., Aguilar Torres, F.J., Agüera Vega, F. (1999). Obtención de modelos digitales de
elevación del terreno para su uso en entornos CAD. Actas del XI Congreso Internacional de Ingeniería Gráfica, 1, 707-716
Martínez Rodríguez, S., Ortiz Sanz, J., Gil Docampo, M. L. (2012). Fotogrametría terrestre de objeto cercano
en la documentación 3D: Revisión de casos. Spanish journal of rural development 3, 47-56. Martínez Ruiz, R., González Gámez, F., Gordo Murillo, C. (2001). Análisis de las Metodologías habituales para
la generación de Modelos Digitales de Terreno. Mapping 71, 86-92. Priego de los Santos, E., Porres de la Haza, M.J. (2002). La triangulación de Delaunay aplicada a los modelos
digitales del terreno. X Congreso del Grupo de Métodos Cuantitativos, Sistemas de Información Geográfica y Teledetección, 9.
Velilla Lucini, M.C., Salinas González, F.J. (2002). Estudio métrico por Fotogrametría Terrestre:
Documentación de pequeños monumentos. Mapping 83, 32-39. LIBROS: Sanjosé, J.J. de, García León, J., López González, M. (2000). Introducción a las ciencias que estudian la
geometría de la superficie terrestre: geodesia, fotogrametría, cartografía, topografía. Madrid : Edit. Bellisco. ISBN 84-95279-30-4.
The Geological Society of London (2001). Land surface evaluation for Engineering practice. Published by The
Geological Society, nº 18. ISBN 1-86239-084-3. PÁGINAS WEB: http://www.123dapp.com/catch http://forum.123dapp.com/123d/products/123d_123d_catch
1792
Ordenha mecânica nas explorações de caprinos de Trás-os-Montes (Portugal): problemas e dificuldades para a sua divulgação
José Carlos. Barbosa 1, Francisco. Pereira 2 e Vasco. Fitas da Cruz 3
1 CIMO-ESA Instituto Politécnico de Bragança, Campus de Santa Apolónia, Apartado 1172, 5301-855 Bragança, Portugal. e-mail: bb@ipb.pt
2 ANCRAS, Ap. 82, 5374-909, Mirandela, Portugal 3 ICAAM, Dep. Engª. Rural, Escola de Ciências e Tecnologia, Universidade de Évora. Portugal. vfc@uevora.pt
Resumo
Na região de Trás-os-Montes (nordeste de Portugal) a exploração de cabras de leite, principalmente da raça Serrana, autóctone, é uma actividade relativamente importante do ponto de vista socioeconómico, porque se trata de uma região pobre e onde são raras as actividades económicas alternativas para a população rural.
Para o desenvolvimento da actividade e para a melhoria da qualidade e quantidade de leite produzido é importante melhorar as condições de ordenha, especialmente quanto às instalações e equipamentos e às condições de trabalho do ordenhador. A maioria das explorações de caprinos da região pratica a ordenha manual. Este tipo de ordenha tem vários problemas quanto às condições de trabalho e à qualidade do leite recolhido. Nos últimos anos desenvolveram-se várias acções no sentido de melhorar as condições de ordenha e de incentivar os criadores para a adopção de ordenha mecânica. No entanto, verificam-se alguns problemas e dificuldades dos criadores na adopção e utilização destes equipamentos.
Com este trabalho pretende-se identificar os problemas e dificuldades que resultaram da adopção/utilização de equipamentos de ordenha mecânica em explorações de cabras de leite da região de Trás-os-Montes.
O estudo da ordenha mecânica abrangeu vários aspectos: os equipamentos utilizados; a organização do trabalho e das instalações; e os procedimentos do ordenhador no trabalho de ordenha. Foram estudadas as explorações de caprinos de raça Serrana da região de Trás-os-Montes que utilizam qualquer tipo de ordenha mecânica.
A informação recolhida permite concluir que há dificuldades na adaptação ao uso de novas técnicas de ordenha e equipamentos. Os problemas estão, principalmente, relacionados com a organização do trabalho e do local da ordenha, e com a aprendizagem da correcta utilização dos equipamentos.
De futuro, será importante considerar o desenvolvimento de acções de apoio técnico aos criadores, no sentido de melhorar as instalações/local de ordenha e a utilização dos equipamentos
Palavras-chave: caprino, sistema extensivo, ordenha mecânica
Mechanical milking on goat farms in Trás-os-Montes (Portugal): Problems and difficulties.
Abstract
In the national context, the region of Trás-os-Montes, in Northeastern Portugal, is one of the most depopulated and least favoured areas. In this region, goat breeding has great socioeconomic importance due to the number of families that are economically dependent on these activities. This importance is particularly due to the scarcity of alternative economic activities.
To improve goat breeding, milk production and milk quality, it is important to enhance milking conditions, mainly in facilities, equipment and working conditions. Presently, there are very few farms with milking machines. Mostly, goats are hand-milked inside the shelters.
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As a result of actions carried out over the recent years involving strategies to improve milking conditions on goat farms in the region, some breeders adopted mechanical milking. For these breeders, mechanical milking is a new technology, they are inexperienced and they lack knowledge about the correct use of these machines and best milking practices.
To study mechanical milking we established the following aspects to consider: working organization and facilities, milking operations, and procedures performed by milkers. Goat farms that used mechanical milking in the region of Trás-os-Montes were studied.
From the information collected, it was found some difficulties in the adaptation to the use of new milking techniques. Main problems are related to working organization, facilities and equipment utilization.
Keywords: goat, extensive farming system, machine milking
Introdução e Justificação do Estudo
Trás-os-Montes é a designação de uma região tradicional, no Nordeste de Portugal. Hoje em dia, não constitui uma unidade administrativa, mas é a designação geralmente utilizada para identificar o território da antiga província de Trás-os-Montes, que compreendia os actuais distritos de Bragança e Vila Real, cobrindo uma superfície de cerca de 11000 km2. Esta região apresenta características particulares, no contexto do país, no que se refere às actividades agrícolas e pecuárias que resultam, em larga medida, das suas condições edafoclimáticas e das condições de isolamento territorial que se verificou durante um largo período (Ribeiro, 1995; Taborda, 1987).
É, geralmente, considerada uma região pobre e desfavorecida, em função dos principais indicadores socioeconómicos; onde ocorreu um acentuado despovoamento e massivo abandono do meio rural, principalmente nas últimas décadas, associados também ao declínio muito acentuado de algumas actividades agrícolas (INE, 2009). De salientar a drástica redução, ou mesmo o completo abandono em algumas zonas, das áreas tradicionalmente ocupadas na cultura de cereais. Estas áreas agrícolas tinham, também, grande importância para o pastoreio dos animais (Barbosa, 2000).
A agricultura é ainda hoje, tal como no passado, a principal actividade do meio rural e são muito poucas, ou praticamente inexistentes, as actividades alternativas para estas populações. Por seu lado, a criação de animais (bovinos, ovinos e caprinos) sempre teve um papel muito importante no contexto da agricultura regional. A existência de várias raças autóctones de bovinos, ovinos e caprinos que se preservaram, prosperaram e se mantêm nestas zonas, são um exemplo da importância que a criação de animais foi tendo ao longo do tempo, nesta região (Taborda, 1987).
Considerando que se trata de uma região pobre onde são escassas as actividades económicas alternativas, a exploração de cabras de leite tem potencial para se assumir como uma actividade relativamente importante do ponto de vista socioeconómico.
No entanto, existem alguns problemas que dificultam o crescimento e desenvolvimento desta actividade na região.
Na generalidade das explorações de caprinos de Trás-os-Montes os animais são criados segundo modelos de sistemas de exploração extensivos e na maioria das explorações os efectivos são de pequena dimensão, geralmente entre 80 e 120 cabras. A pequena dimensão dos efectivos é uma das razões para que os criadores se mostrem renitentes ao investimento na melhoria das instalações e nos equipamentos de ordenha (Barbosa e Teixeira, 2003).
De facto, a quase totalidade das explorações faz ordenha manual, muitas vezes no local onde os animais são recolhidos e alojados, não existindo um local específico e dedicado para a realização da ordenha. Segundo o Recenseamento Geral da Agricultura de 1999, apenas quatro explorações tinham máquinas de ordenha em funcionamento, nas áreas dos distritos de Bragança e Vila Real (INE, 2002).
A grande maioria das explorações de Trás-os-Montes dedicadas à produção de leite faz criação de cabras de raça Serrana, raça autóctone bem adaptada ao clima e de grande rusticidade. Com o leite
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destas cabras pode ser fabricado um queijo com Denominação de Origem Protegida (DOP Queijo de Cabra Transmontano) que muito contribui para a valorização do produto e para a melhoria do rendimento dos criadores de cabras desta raça.
Atendendo às condições do mercado e ciente da importância económica e da qualidade dos seus produtos, a ANCRAS (Associação Nacional de Caprinicultores de Raça Serrana) com a colaboração de outras entidades, tem desenvolvido acções no sentido de melhorar as condições de ordenha, tendo em vista a qualidade do leite recolhido e a melhoria das condições de trabalho dos criadores. É expectável que a melhoria das condições de ordenha, principalmente quanto à redução do esforço físico e ao número de horas de trabalho, pode incentivar os criadores para o aumento dos efectivos das suas explorações.
As acções desenvolvidas ao longo dos últimos anos tiveram por objectivo melhorar as condições de ordenha, principalmente através da melhoria das condições do local de ordenha; da utilização de equipamentos de contenção dos animais; e do incentivo para a adopção da ordenha mecânica, tendo sempre em conta as capacidades económicas e financeiras dos criadores. Vários criadores fizeram melhoramentos nas suas instalações, na aquisição de equipamentos e de máquinas de ordenha (maioritariamente máquinas de ordenha móveis). Mas constatou-se que alguns criadores revelaram dificuldades na adopção e utilização de equipamentos para ordenha mecânica, tendo-se verificado, mesmo, algumas desistências devidas, talvez, a inadaptação às novas técnicas e aos equipamentos.
Com este trabalho, pretendemos estudar e analisar a ordenha nas explorações que adoptaram ordenha mecânica, tendo em conta os vários aspectos relacionados com os equipamentos utilizados, a organização do trabalho e das instalações (local de ordenha), e os procedimentos do ordenhador durante o trabalho de ordenha. Desta forma, podemos identificar os problemas que emergiram da adopção e utilização de equipamentos de ordenha mecânica e as dificuldades sentidas pelos criadores das explorações de cabras de leite da região de Trás-os-Montes.
Metodologia
No presente trabalho vamos analisar dados e informação recolhida nas explorações de cabras de raça Serrana da região de Trás-os-Montes, que adoptaram a ordenha mecânica e se encontram em funcionamento no ano de 2012. Nestas condições existem 5 explorações, sendo que uma delas possui sala de ordenha e as restantes usam equipamentos móveis. Estas explorações já praticaram, anteriormente, a ordenha manual tradicional ou manual com recurso a uma plataforma.
A informação foi recolhida em visitas às explorações, que se realizaram ao longo dos últimos anos, desde 2008 até às ordenhas do período de Inverno de 2011/Primavera de 2012.
A recolha de informação sobre o trabalho de ordenha foi feita com recurso a videogravação, com câmara digital e equipamento adequado (Canon XM2). As imagens foram, posteriormente analisadas em gabinete com aplicação informática apropriada (iMovie HD, Apple Inc.) que permitiu fazer, para o trabalho de ordenha, o estudo dos métodos e o estudo dos tempos. A análise e tratamento de dados recolhidos (estudo dos tempos) foi realizado com a aplicação informática SPSS 13.0 (SPSS, Inc.).
Fez-se o levantamento das instalações do local de ordenha, com um distanciómetro manual (Leica Disto metrolaser) que permitiu a elaboração do croquis das instalações, necessário para se analisar a organização do trabalho e os movimentos dos animais e do ordenhador.
Os dados recolhidos nas explorações permitem avaliar o trabalho de ordenha e a utilização dos equipamentos em cada exploração. Mas, no presente estudo interessa-nos, sobretudo, identificar os problemas e constrangimentos que possam dificultar a divulgação da ordenha mecânica por um maior número de criadores da região de Trás-os-Montes.
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Resultados e Discussão
Podemos considerar como aspectos determinantes na rapidez de adaptação à ordenha mecânica, os factores relativos aos equipamentos utilizados; à organização do trabalho e das instalações; e aos procedimentos de ordenha. Estes factores podem, por outro lado, originar ou causar expectativas negativas para com essa tecnologia.
Equipamentos Utilizados
Das cinco explorações estudadas, uma possui sala de ordenha de tipo "Casse" 2x12, com quatro unidades de ordenha.
Nas quatro restantes, pudemos encontrar os seguintes equipamentos:
- máquina de ordenha móvel, composta por um balde e duas unidades de ordenha (4 explorações);
- plataforma metálica sobrelevada (2 explorações) ou plataforma sobrelevada em betão (2);
- cornadis para retenção das cabras, de 12 lugares, com comedouro frontal (4 explorações).
Compreende-se a opção por estes equipamentos móveis por várias razões:
- efectivo pequeno, com pouco mais de uma centena de cabras (e menos ainda em lactação);
- o investimento na aquisição destes equipamentos é mais reduzido do que o investimento na sala de ordenha e na máquina de ordenha fixa;
- rapidez de colocação dos equipamentos no local de ordenha e possibilidade de alterar a localização;
- facilidade de adaptação ao edifício/alojamento já existente.
Organização do Trabalho e das Instalações
Na exploração que possui sala de ordenha, a construção da sala seguiu as exigências do tipo de equipamento escolhido, e a organização do trabalho está conforme as características do tipo de sala de ordenha.
Nas restantes explorações, a colocação dos equipamentos exigiu algumas obras/alterações ao edifício existente. Podemos considerar dois tipos de implantação do local de ordenha (Figura 1). Em três explorações os equipamentos foram implantados num local anexo ao alojamento pré-existente, pela construção ou reconversão de um espaço já existente (Figura 1: a). Noutro caso, os equipamentos foram implantados numa área delimitada por divisórias fixas ou amovíveis, reservada, no interior do alojamento pré-existente (Figura 1: b).
Figura 1. Dois tipos de organização do espaço no local da ordenha
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Nestes casos, o trabalho é organizado de acordo com a disposição dos equipamentos e com os locais de acesso e passagem dos animais entre o alojamento e o local de ordenha. É sempre possível adequar a organização do trabalho às exigências de uma ordenha em boas condições de limpeza e higiene.
Esta organização oferece algumas vantagens, relativamente à ordenha manual:
- criação de um local específico e destinado exclusivamente à ordenha, o que melhora as condições de limpeza e higiene do local e da ordenha;
- os equipamentos móveis possibilitam a adaptação às construções existentes e permitem diversas formas de arranjo e disposição dos seus componentes.
Procedimentos da Ordenha
As actividades e os procedimentos para a sua execução não são idênticos nas cinco explorações estudadas. Para facilitar a análise comparativa, definiram-se os procedimentos constantes na Tabela 1, em função da sua semelhança e de modo a abranger todas as tarefas executadas em cada exploração.
Tabela 1. Procedimentos executados pelo ordenhador (s-executado, N-não executado).
Procedimento expl. 1 expl. 2 expl. 3 expl. 4 expl. 5 Distribuir concentrado no comedouro s s s s s Dar entrada às cabras e colocá-las no cornadis s s s s s Examinar tetos s s s s s Lavar e limpar tetos N N s N s Retirar 1ºs jactos leite N N s N s Pegar úbere e colocar tetinas s s s s s Ordenhar a cabra s s s s s Desinfectar os tetos N N s N s Libertar o cornadis e retirar as cabras s s s s s
Podemos verificar, pela informação da Tabela 1, que existem diferenças nas rotinas de ordenha, relacionadas com a preparação do úbere e dos tetos para a colocação das tetinas; e nos cuidados com os tetos após a retirada das tetinas.
Este é um aspecto que deve ser melhorado no futuro, uma vez que estes procedimentos podem ter influência na qualidade do leite e na prevenção de mamites e de outros problemas.
Além da execução dos procedimentos, importa o método como são realizados. Da eficácia do método dependerá o tempo despendido na sua execução. Na Tabela 2 podemos ver, para cada uma das cinco explorações, como foi repartido (em percentagem do tempo total das ordenhas) o tempo gasto na execução de todos os procedimentos.
Tabela 2. Repartição do tempo nos trabalhos de ordenha, em percentagem (%) do tempo total de ordenha.
Procedimento expl. 1 expl. 2 expl. 3 expl. 4 expl. 5 Colocar concentrado 3 2 2 2 1 Colocar cabras no cornadis 4 4 6 5 6 Examinar tetos 5 8 1 5 1 Lavar e limpar tetos - - 5 - 4 Retirar 1ºs jactos leite - - 1 - 1 Colocar tetinas 7 6 4 7 4 Ordenhar cabra 79 78 75 79 76 Desinfectar tetos - - 4 - 5 Libertar e retirar cabras 2 2 2 2 2
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Da observação dos dados da Tabela 2, podemos constatar que a operação de preparação dos animais (distribuição de alimento e prisão no cornadis) é demorada, variando entre 6 e 8 por cento do tempo total de trabalho. Também a operação de retirada dos animais poderia ser mais rápida.
Isto demonstra alguma inadaptação aos equipamento (principalmente ao cornadis) e à sua utilização, o que pode causar constrangimentos aos criadores. Pela visualização das imagens das videogravações é possível constatar que se verifica com muita frequência alguma desordem na entrada das cabras e, por vezes, a necessidade de o ordenhador conduzir manualmente algum animal ao seu lugar no cornadis.
Não parece evidente que o tempo gasto na lavagem dos tetos e na retirada dos primeiros jactos de leite seja significativamente maior que o tempo gasto nas outras explorações, que apenas fazem um exame visual e manual do úbere e tetos. Este último exame, apenas serve para detectar ferimentos nos tetos e para retirar pêlos e restos do material das camas, aderentes ao úbere.
Apenas duas explorações fazem desinfeção dos tetos após a retirada das tetinas. Este aspecto deve ser melhorado no futuro. É conveniente que seja feita esta desinfeção para uma boa higiene e manutenção do úbere e dos tetos das cabras em lactação.
Conclusões
A realização de ordenha mecânica é uma prática muito recente nas explorações de cabras de leite da região de Trás-os-Montes e são muito poucas as explorações que praticam este tipo de ordenha.
Os equipamento móveis são um bom compromisso entre a qualidade das condições de ordenha e o tamanho das explorações de cabras da região e do seu poder económico.
Da observação da ordenha nas explorações que adoptaram a ordenha mecânica, pode-se concluir que há vários aspectos do trabalho de ordenha que devem ser melhorados, principalmente a utilização do cornadis e os cuidados com a preparação do úbere para a colocação das tetinas e dos cuidados com os tetos após a retirada das tetinas.
Para o futuro, será importante considerar a preparação e desenvolvimento de acções de formação e apoio técnico aos criadores, visando tanto a melhoria das instalações e dos locais de ordenha como a facilidade de adaptação e a correcta utilização dos equipamentos.
Bibliografía
Barbosa, J. C. (2000). O sistema tradicional de exploração de ovinos em Bragança. Série Estudos nº 46, Instituto Politécnico de Bragança.
Barbosa, J. C., Teixeira, A. (2003). Melhoramentos nas instalações de caprinos de leite no Nordeste Transmontano visando o desenvolvimento da actividade e da fileira produtiva. Simpósio Nacional de Engenharia Rural, Instituto Superior de Agronomia.
INE, Instituto Nacional de Estatística (2009). Portal de estatísticas oficiais: <www.ine.pt > INE, Instituto Nacional de Estatística (2002). Recenseamentos Gerais da Agricultura. Dados Comparativos
1989-1999 (CD-ROM) Ribeiro, O. (1995). Opúsculos geográficos. Vol VI: Estudos regionais. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa. Taborda, V. (1987). Alto Trás-os-Montes - estudo geográfico. 2º ed. Livros Horizonte, Lisboa.
1798
1H HR MAS NMR metabolomic and non-destructive 2D NMR relaxometry to assess internal quality in apples
A. Melado-Herreros 1, P. Barreiro1, P. Villa-Valverde2, M-E. Fernández-Valle2, E.
Humpfer3 1 LPF-TAGRALIA, Technical University of Madrid (UPM), ETSI Agrónomos, Avda. Complutense s/n, Madrid
angela.melado@upm.es 2 Centro de Asistencia a la Investigación de RMN y spin electrónico. Universidad Complutense de Madrid.
Avda. Juan XXIII, nº1, Madrid, Spain 3Bruker Bio Spin GmBH. NMR Application. Silberstreifen 76287 Rheinstetten, Alemania
Resumen
High Resolution Magic Angle Spinning (1H HR MAS) es una técnica de Resonancia Magnética Nuclear (NMR) que permite trabajar con muestras sólidas por medio del giro rápido de la muestra (~ 4-6 kHz) con un ángulo de 54.7 en un campo magnético. La relaxometría 2D es una técnica de alta resolución de NMR que permite la caracterización micro-estructural de los alimentos, así como la distribución del agua en los mismos. En este trabajo se seleccionaron 7 manzanas de entre 296 previamente estudiadas con imagen de resonancia magnética (MRI), y se sometieron a estudio metabolómico mediante la técnica de HR MAS con el objeto de determinar cambios en los compuestos químicos entre tejido sano y afectado por vitrescencia: ácido málico, sacarosa, glucosa, frutctosa y etanol. En la primera campaña, las muestras de tejido se cogieron de zonas afectadas y sanas (en zonas cerca del corazón, del centro y de la parte externa del mesocarpo), mientras que en la segunda campaña, las muestras de tejido se centraron en la comparación entre el tejido sano y el enfermo. Asimismo, se realizó MRI y relaxometría 2D no destructiva (en frutos enteros, tanto global como localizada) en 72 y 12 frutos respectivamente, para comparar parámetros a escala macroscópica (tejido) y microscópica (nivel subcelular). Los resultados de HR MAS mostraron mayor cantidad de X-glucosa y ^-glucosa, ácido málico y compuestos aromáticos para tejidos afectados por vitrescencia en ambas campañas, mientras que los tejidos sanos presentaban mayor contenido en glucosa. La degradación microscópica en los tejidos varía en función del desarrollo del tejido y concuerda con la caracterización macroscópica con MRI.
Palabras clave: NMR, vitrescencia, espectros, azúcares, tiempo de relajación
1H HR MAS and 2D relaxometry for internal quality assessment in apples
Abstract
High Resolution Magic Angle Spinning (1H HR MAS) is a Nuclear Magnetic Resonance (NMR) technique that permits the analysis of solid samples by means of the rapid spinning (~4-6 kHz) with an angle of 54.7 under a magnetic field. 2D relaxometry is a high resolution technique that permits both, the micro-structural characterization and the water distribution of foods. In this work, 7 apples were selected among a pool of 296 samples that were screened with MRI and were submitted to metabolomic study by means of HR MAS in order to assess chemical shifts: malic acid, sucrose, glucose, fructose and ethanol. On the first season, tissue samples were taken from the sound and affected apples (near the core, centre and outer part of the mesocarp) belonging to sound and affected locations, while on the second, tissue samples were focused on the comparison between sound and affected tissue. Beside, MRI and 2D non-destructive relaxometry (on whole fruits, and localized tissue) where performed on 72 and 12 apples respectively in order to compare features at macroscopic (tissue) and microscopic (subcellular) level. Results on HR MAS show a higher content in X-glucose y ^-glucose, malic acid and aromatic compounds for the tissues affected by watercore on apples from both seasons, whole sound tissue reflects higher sucrose. Microscopic degradation of tissue varies according to disorder development and is in good accordance with macroscopic characterization with MRI.
Keywords: NRM, watercore, spectra, sugars, relaxation time.
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Introducción y/o Justificación
La vitrescencia es un desorden fisiológico que afecta a manzanas en la que los espacios celulares aparecen llenos de fluido alrededor de la línea del corazón. Puede aparecer en diversas partes del volumen total del fruto y puede presentar diversos tipos de desarrollo: central y radial (Clark et al., 1997; Melado-Herreros et al., 2013). La composición de la manzana sufre variaciones inter e intra-fruto, en función del nivel de afectación de vitrescencia.
HR MAS permite trabajar con muestras semi-sólidas, utilizando el giro de la muestra (~4-6 kHz) con un ángulo relativo de 54.7 bajo un campo magnético. Algunos autores, han utilizado 1H HR MAS NMR en tres variedades de manzana y encontraron menor variabilidad intra-fruto que inter-fruto en ciertos compuestos (Vermathen et al., 2011).
En el presente estudio, se utilizó 1H HR MAS combinado con la técnica de relaxometría 2D para caracterizar diversas variedades de manzanas tanto a nivel microscópico como macroscópico.
Material y Métodos
Muestras
Para los experimentos de 1H HR MAS, en la primera campaña se seleccionaron 5 manzanas de entre 191 frutos inspeccionados con MRI (20 cortes por fruto). Estas manzanas pertenecían a tres variedades diferentes (Ascara-2-, Rebellón-1- y Tempera-1-). En la segunda campaña se seleccionaron 2 manzanas de la variedad Verde Doncella, de entre 105 frutos inspeccionados con MRI (20 cortes por fruto).
Para relaxometría 2D global y localizada (que se llevó a cabo la segunda campaña), se eligieron 12 manzanas, de la variedad Verde Doncella, de entre 72 frutos inspeccionados con MRI (20 cortes por fruto), afectados con distintos niveles de vitrescencia.
Equipo de Resonancia Magnética
Los experimentos de HR MAS de la primera campaña se llevaron a cabo en un imán vertical Bruker AMX que opera a 500 MHz, localizado en las dependencias de la Universidad Complutense de Madrid. Los experimentos de la segunda campaña se llevaron a cabo en un Bruker 400/54 US PLUS LH D335, localizado en las instalaciones de Bruker BioSpin (Rheinstetten, Alemania).
Los ensayos de relaxometría 2D se llevaron a cabo en un espectrómetro Bruker BioSpec 47/40 que opera a 200 MHz (4.7 T), que utiliza un sistema de gradientes de 26 cm de diámetro y una bobina de radiofrecuencia de 20 cm.
Experimentos
Los experimentos de HR MAS se llevaron a cabo en 5 frutos de la primera campaña con distinto nivel de daño por vitrescencia. Se tomaron tres muestras de tejido en las manzanas sanas: una en la zona cerca del corazón, otra de la mitad del mesocarpo y otra de la zona externa del mesocarpo. En manzanas afectadas se obtuvieron 6 muestras de tejido: dos del corazón, dos de la zona media y otras dos de la zona externa del mesocarpo. En los frutos de la segunda campaña, en la manzana fuertemente afectada por vitrescencia, se obtuvieron tres muestras de tejido: una del corazón, otra de la parte central y otra de la parte externa del mesocarpo. En el fruto sano, únicamente se tomó una muestra.
En ambos casos, la metodología fue la misma: en primer lugar, los rotores se limpiaron y tararon. Después, se cortó la fruta en dos mitades y la primera capa de tejido se retiró. Se tomaron 45 mg de tejido. Las muestras pertenecientes a la primera campaña no se lavaron con agua deuterada. Las de la segunda campaña se lavaron con 10 µl de agua deuterada. El espectrómetro se cerró y la temperatura se calibró a las condiciones de giro.
1800
Se dispuso de 4 experimentos de relaxometría 2D correspondiente a sendas manzanas con diferentes niveles de afección de vitrescencia. Los ensayos se basaron en la correlación de T1/T2 y se utilizaron dos tipos de relaxometría: global y localizada. Para relaxometría global, se utilizó la secuencia de inversión-recuperación-CPMG. Los parámetros uitlizados fueron: 64 pasos de inversión recuperación, con tiempos incrementados logarítmicamente de 5 ms a 15 s. El tiempo de repetición era de 15s, lo que garantizaba la recuperación total de la magnetización. Para la relaxometría localizada, se empeló una secuencia de inversión-recuperación –CPMG con selección de corte. Los parámetros de adquisición fueron: 64 ecos con un tiempo de eco de 10ms y 64 pasos de inversión recuperación con tiempos de inversión-recuperación que varían desde 5ms a 15s para cada corte. El tiempo de repetición fue de 15s.
Análisis de datos
Los datos de HR MAS se analizaron con el programa Spin Works 3.1.7 (Copyright © 2010, Kirk Marat, University of Manitoba). Los espectros se representaron y se calculó el área de los picos, utilizando un módulo de integración. Los picos son proporcionales al número de núcleos que crean las señales y, por tanto, únicamente es útil comparándolo con otro integral; la relaxometría 2D se analizó por medio de la inversa de la transformada de Laplace (Callaghan et al., 2007).
Resultados y Discusión
De acuerdo a los resultados de HR MAS y de relaxometría 2D se encontraron tanto diferencias entre frutos como dentro de un mismo fruto.
Resultados en HR MAS
En la Figura 1 y la Figura 2, se observan diferencias entre manzanas, dependiendo del nivel de vitrescencia observado, y dentro de una misma manzana. De la inspección visual de las manzanas de la primera campaña, se observó mayor cantidad de X-glucosa, ^-glucosa, etanol y ácido málico en las manzanas altamente afectadas. Sin embargo, en los frutos sanos y con daño ligero, se encontraron concentraciones menores. Estos resultados están de acuerdo con los obtenidos por (Vermathen et al., 2011), que encontró una fuerte correlación inversa entre X-glucosa y ^-glucosa. Asimismo, encontró grandes diferencias entre manzanas comparado con las diferencias existentes entre distintas regiones de la misma manzana en casi todas las variedades estudiadas (Golden y Rubens), lo que coincide con los resultados del presente estudio.
Figura 1. Espectros HR MAS de la primera campaña
1801
Figura 2. Espectros de HR MAS de distintas partes de una manzana afectada por vitrescencia. Se observan variaciones en azúcares y ácido málico.
El área de los picos se usó para llevar a cabo una validación cuantitativa, para lo que se utilizó el área comprendida entre 0.5 ppm y 10.0 ppm como referencia. Después se calculó el área de los picos como un valor relativo al área total de referencia. Se llevó a cabo un Análisis de Componentes Principales (PCA) utilizando el área de los picos y se calculó la varianza respecto al área total de los picos (Figura 3).
Figura 3. A. % de varianza respecto al área total de los picos (0.5-10.0 ppm). B. Loadings del PCA. C y D. PC2 vs PC5 y PC3 vs PC4. El primer número de la leyenda hace referencia a la variedad (1-Rebellón; 2-
Tempera; 3-Ascara; 4-Verde Doncella). El segundo hace referencia al nivel de daño (1, 2, 3 ó 4)
1802
Relaxometría 2D
Se aplicó con éxito las técnicas de relaxometría 2D global y localizada, de manera no destructiva. Esta técnica sólo se había aplicado en el pasado de manera destructiva y siempre estaba asociada a muestras de tejido (Hernández-Sánchez et al., 2007; Marigheto et al., 2008) y no a muestras de frutos completos, como ha sido el caso en el presente estudio.
Los mayores cambios se observaron en la distribución del agua, que corresponde con valores de 100 y 10-1, (Hernández-Sánchez et al., 2007), ya que la vitrescencia está relacionada con el movimiento de agua intracelular (agua vacuolar, V) al espacio intercelular (agua citoplasmática, C). La Figura 4 muestra los espectros de correlación de relaxometría global 2D de dos manzanas con diferente afección por vitrescencia. En la manzana sana se pueden observar picos diferenciados para cada compartimento (vacuolar y citoplasmático), sin embargo, en las manzanas afectadas los picos se unen.
Para tener un estudio más profundo de cada una de las áreas de la manzana, se aplicó relaxometría localizada, en 7 regiones distintas de la manzana. Una vez más, y de acuerdo a los resultados obtenidos con HR MAS, se encontraron diferencias dentro del fruto, dependiendo del área de estudio (Figura 5). Igual que en la relaxometría global, las áreas afectadas aparecen unidas, lo que significa que se está produciendo degradación de la microestructura interna.
Figura 4. Espectros de relaxometría 2D global para 2 manzanas con distinto grado de afección por
vitrescencia
1803
Figura 5. Espectros de relaxometría 2D localizada para 7 regiones de dos manzanas con distinto grado de afectación: sana (arriba) y afectada (abajo)
Conclusiones
Con la técnica HR MAS se detectó un mayor contenido en X-glucosa y ^-glucosa, ácido málico y compuestos aromáticos en tejidos afectados por vitrescencia, mientras que los tejidos sanos presentaron mayor cantidad de sacarosa. La degradación microscópica (subcelular) de los tejidos fue evaluada de manera no destructiva con relaxometría 2D y se dedujo que varía de acuerdo al desarrollo de la fisiopatía.
Agradecimientos
Agradecemos el soporte económico a la UE y al proyecto Europeo InsideFood (FP7-226783). Las opiniones expresadas en este documento no reflejan la opinión oficial de la Unión Europea o sus representantes. Los autores quieren rendir tributo al difunto Brian Hills, admirado pionero en el campo de NMR. Este trabajo nunca hubiera sido posible sin él.
Bibliografía
Callaghan, P. T., Arns, C. H., Galvosas, P., Hunter, M. W., Qiao, Y., and Washburn, K. W. (2007). Recent Fourier and Laplace perspectives for multidimensional NMR in porous media. Magnetic Resonance Imaging 25, 441-444.
Clark, C. J., Hockings, P. D., Joyce, D. C., and Mazucco, R. A. (1997). Application of magnetic resonance imaging to pre- and post-harvest studies of fruits and vegetables. Postharvest Biology and Technology 11, 1-21.
Hernández-Sánchez, N., Hills, B. P., Barreiro, P., and Marigheto, N. (2007). An NMR study on internal browning in pears. Postharvest Biology and Technology 44, 260-270.
Marigheto, N., Venturi, L., and Hills, B. (2008). Two-dimensional NMR relaxation studies of apple quality. Postharvest Biology and Technology 48, 331-340.
Melado-Herreros, A., Muñoz-García, M., Blanco, A., Val, J., Fernandez-Valle, M., and Barreiro, P. (2013). Assessment of watercore development in apples with MRI: effect of fruit location in the canopy. Postharvest Biology and Technology, 86, 125-133.
Vermathen, M., Marzorati, M., Baumgartner, D., Good, C., and Vermathen, P. (2011). Investigation of different apple cultivars by High Resolution Magic Angle Spinning NMR. A feasibility study. Journal of Food Chemistry 59, 12784-12793.
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1810
Secuencias de MRI en línea para la evaluación de la calidad interna de manzanas
A. Melado-Herreros 1, ME. Fernández-Valle2, I. Rodríguez3, N. Hernández-Sánchez1, T. Jiménez-Ariza1, B. Verlinden4, J. Val5, M. Ruíz-Atisent1, P. Barreiro-Elorza1
1 LPF-TAGRALIA. CEI Moncloa. Universidad Politécnica de Madrid. ETSI Agrónomos, Avda. Complutense,
s/n. 28040. Madrid. angela.melado@upm.es 2 Centro de Asistencia a la Investigación de Resonancia Magnética Nuclear y de Spin Electrónico. CEI-Moncloa.
Universidad Complutense de Madrid. Avda. Juan XXIII, nº1. 28040, Madrid. 3 Instituto Pluridisciplinar. Universidad Complutense de Madrid. Avda. Juan XXIII, nº1. 28040, Madrid.
4Flanders Centre of Postharvest Technology, Willem de Croylaan 42, B-3001 Lovaina, Bélgica. 5Estación Experimental de Aula Dei. Avda. Montañana 1.005-50059. Zaragoza.
Resumen
La obtención de imágenes dinámicas de resonancia magnética (MRI) en un sistema en línea, orientado su uso en líneas de clasificación, requiere secuencias rápidas con corrección de artefactos de movimiento. En este estudio se han utilizado dos tipos de secuencias (FLASH y UFLARE), con corrección de movimiento implementado en tiempo real, basadas en T2* y T2 respectivamente. La elección de una secuencia u otra viene dada por la naturaleza del desorden fisiológico a detectar y, por tanto, el contraste que genera en la imagen de resonancia. En el caso del tejido vitrescente, existe mayor intensidad de señal T2* al haber zonas con mayor movilidad de agua, mientras que en desórdenes relacionados con roturas internas y degradación del tejido hay una intensidad de la señal T2* menor por la desintegración de la textura. Para el estudio de vitrescencia se utilizaron cinco variedades de manzanas (Normanda-18-, Fuji-35-, Helada-36-, Verde Doncella-54-, Esperiega-71-) durante dos campañas (2011 y 2012). En total se midieron 218 frutos, en primer lugar en estático (20 cortes por fruto) y después en dinámico (3 repeticiones sin selección de corte). Para el problema de podredumbre interna se empleó la variedad Braeburn (en total 106 frutos) también bajo condiciones estáticas (20 cortes por fruto) y dinámicas (3 repeticiones con selección de corte). En este trabajo se quiere resaltar la repetibilidad de imágenes dinámicas y la estabilidad de la forma del histograma, lo cual resulta de gran interés para las aplicaciones industriales. También se analiza la capacidad de segregación de frutos con distinto grado de daño, empleando como referencia imágenes estáticas con 20 cortes por fruto, su segmentación 3D y la clasificación visual realizada por tres expertos. Palabras clave: FLASH, UFLARE, histograma, vitrescencia, textura
On-line MRI sequences for internal quality assessment in apples
Abstract
On-line dynamic MRI, which is oriented to industrial grading lines, requires high-speed sequences with motion correction artefacts. In this study two different types of motion correction sequences have been used and have been implemented in real-time (FLASH and UFLARE). They are based on T2* and T2 respectively and their selection depends on the expected contrast effect of the disorder: while watercore enhances bright areas due to higher fluid mobility, internal breakdown potentiates low signal due to texture degradation. For watercore study, five different apple cultivars were used (Normanda-18-, Fuji-35-, Helada-36-, Verde Doncella-54-, Esperiega-75-) along two seasons (2011 and 2012). In total 218 fruits were measured under both, static conditions (20 slices per fruit) and under dynamic conditions (3 repetitions without slice selection). For internal breakdown, Braeburn cultivar has been studied (in total 106 fruits) under both static (20 slices per fruit) and dynamic conditions (3 replicates with slice selection). Metrological aspects such as repeatability of dynamic images and subsequent histogram feature stability become of major interest for further industrial application. Segregation ability among varying degrees of disorder is also analyzed.
Keywords: FLASH, UFLARE, histogram, watercore, texture
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Introducción
La resonancia magnética nuclear (NMR) es una técnica especialmente útil, ya que la señal que emite la muestra es sensible a la densidad de ciertos núcleos, estructuras químicas, moleculares o coeficientes atómicos de difusión entre otros fenómenos (McCarthy, 1994), lo que le confiere una gran aplicabilidad. Trabajos previos han demostrado la fiabilidad de la imagen de resonancia magnética (MRI) para detectar problemas internos en frutas, como daño por heladas y semillas en cítricos (Barreiro et al., 2008; Hernández-Sánchez et al., 2004; Hernandez-Sanchez et al., 2005; Hernández-Sánchez et al., 2006).
La mayor parte de los trabajos llevados a cabo en la industria agroalimentaria se han realizado con equipos comerciales de resonancia, especialmente diseñados para aplicaciones médicas que no están preparados para las aplicaciones concretas de la industria alimentaria. No obstante, algunos autores han utilizado estos equipos para adquisición de imágenes de resonancia con muestras alimentarias en condiciones estáticas (Blasco, 2012; Clark et al., 1998; Min Kim et al., 2008) aunque esto supone una elevada cantidad de tiempo y, por tanto, de dinero. El reto es la adquisición de una imagen con el contraste adecuado en el menor tiempo posible, lo que nos lleva a la necesidad de la utilización de métodos en línea. En el presente estudio, se han utilizado y ajustado dos tipos distintos de secuencias para la inspección en tiempo real de dos tipos de desórdenes internos en manzanas: vitrescencia y podredumbre interna. Además, un método de clasificación ha sido validado para el primer caso, gracias a la clasificación visual de un gabinete de expertos y a procedimientos de segmentación 3D.
Material y Métodos
Equipo MRI y línea de clasificación
Los experimentos MRI se llevaron a cabo en un espectrómetro Bruker BIOSPEC 47/40 (Ettlingen, Germany), que opera a 200 MHz (4.7 T) y que consta de un set de gradientes de imagen y una bobina de radiofrecuencia con un diámetro interno de 20 cm.
Los frutos se pasaron a través del imán mediante un prototipo de línea, especialmente diseñado para trabajar bajo condiciones de resonancia, con una velocidad de 66 mm/s.
Muestras
Para el presente estudio se utilizaron manzanas de diversas variedades, potencialmente afectadas por distintos desórdenes: (1) vitrescencia, que es un desorden fisiológico caracterizado por la salida del agua intracelular al espacio intercelular. (2) Podredumbre interna, que es un desorden característico de un almacenamiento bajo condiciones inadecuadas y que se caracteriza por una degradación de la textura y cavidades internas cerca del corazón de la manzana.
Para el desorden de vitrescencia, se utilizaron 5 variedades, susceptibles a vitrescencia, para calibrar y validar la secuencia de imagen utilizada (Normanda-18-, Fuji-35-, Helada-36-, Verde Doncella-54-, Esperiega-71-, con tres repeticiones cada una de ellas). Posteriormente, se seleccionó una de ellas (Esperiega-71-) para el análisis de datos. Para el desorden de podredumbre interna se utilizó la variedad Braeburn, en total 118 muestras. De éstas, 82 se utilizaron para la calibración de la secuencia y se tomaron imágenes dinámicas de 12 muestras con tres repeticiones y de 24 con una única repetición.
De todas las muestras, se tomaron imágenes estáticas (tomografía con 20 cortes) como referencia.
Secuencias MRI y corrección del movimiento
Para la adquisición de imágenes dinámicas será necesario ajustar y potenciar el contraste en función del daño que se desea detectar. Por ello, se utilizaron dos secuencias alternativas (FLASH y UFLARE), con corrección de movimiento en tiempo real. Ambas secuencias están potenciadas en T2* y T2 respectivamente (Figura 1).
1812
En el caso de la vitrescencia, se ha empleado una secuencia de eco de gradiente, con lo que las imágenes estarán potenciadas en T2*. El tejido sano presentará una señal de T2* más bajo que el tejido afectado, ya que este desorden está caracterizado por la presencia de agua libre. En consecuencia, el área afectada se verá más brillante que la zona sana. De todas las secuencias de eco de gradiente, se eligió la Fast Low Angle Shot (FLASH), por ser la que menor tiempo de adquisición permitía (768 ms por fruto). Los parámetros de adquisición utilizados fueron: tiempo de eco (TE) 4.5 ms, matriz de adquisición 128 x 64 y reconstruida a 128 x 128, mediante rellenado con ceros. El field of view (FOW) fue de 12 x 12 cm2. Las imágenes se adquirieron sin selección de corte, es decir, se proyectó el volumen total de la manzana en una imagen 2D, ya que la vitrescencia puede desarrollarse en cualquier lugar del volumen total del fruto.
Para el caso de podredumbre interna, las secuencias de eco de gradiente resultaron poco adecuadas, ya que están potenciadas en T2* y, por tanto, la señal de la pulpa tiene baja intensidad. Como este desorden se caracteriza por la presencia de huecos cerca del corazón del fruto, en estas zonas existirá una intensidad de señal muy baja o casi nula, por lo que el contraste obtenido no era bueno. Por ello, se buscó una secuencia potenciada en T2, ya que la pulpa sana presentaba un nivel de señal T2 suficientemente alto como para obtener un buen contraste con respecto a las zonas con huecos. La secuencia elegida fue la Rapid acquisition with refocused echoes (RARE), y de ellas, se seleccionó la Ultra Fast Low Angle Rapid Acquisition and Relaxation Enhancement (UFLARE), que es la que menor tiempo de adquisición presentaba (1475 ms). Los parámetros de adquisición fueron: TE 165 ms; matriz de adquisición 128 x 128; FOV 12 x 12. En este caso, las imágenes se adquirieron con selección de corte, ya que este tipo de desorden suele verse en el corte central de la manzana.
La corrección de artefactos debido al movimiento se realizó en el espacio-k en tiempo real, justo después de la adquisición y en el momento antes de la reconstrucción de las imágenes.
Para la adquisición de imágenes estáticas, los parámetros utilizados fueron los mismos para ambos desórdenes: se utilizó una secuencia RARE, obteniendo imágenes potenciadas en T2. El TR fue de 5000 ms, TE de 60 ms, FOV 8 x 8 cm y 3 mm de grosor de corte. La matriz de adquisición fue de 256 x 128, reconstruida a 256 x 256 mediante rellenado con ceros. El tiempo total de adquisición fue de 2 minutos, 2 segundos.
Tres expertos clasificaron el nivel de daño por vitrescencia, usando como referencia la tomografía de las imágenes estáticas. La clasificación se hizo en cuatro grupos: 1- sana; 2- daño ligero; 3- daño medio; 4- daño alto.
Figura 1. Imágenes de resonancia estáticas y dinámicas de manzanas afectadas por distintos daños. De izquierda a derecha: imagen estática y dos repeticiones de la imagen dinámica de dos manzanas afectadas
por vitrescencia (secuencia FLASH). Imagen estática y dinámica de dos manzanas afectadas por podredumbre interna (secuencia FLASH). Imagen estática y dos repeticiones de la dinámica de dos
manzanas afectadas por podredumbre interna.
Procesamiento de imagen y análisis de datos
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El procesamiento de imagen y análisis de los datos sólo se llevó a cabo con la variedad Esperiega, para estudiar el problema de vitrescencia.
Ambos tipos de imágenes (estáticas y dinámicas) se sometieron a un análisis de imagen similar, mediante rutinas específicamente programadas para este estudio y la toolbox de PLS. En primer lugar, se realizó una segmentación automática del fondo de la imagen. Esto es un procedimiento directo en las imágenes estáticas, debido a la mayor calidad y definición que presentan (Melado-Herreros et al., 2012). Para las imágenes dinámicas, se definieron y probaron dos tipos diferentes de máscara para obtener una buena segmentación del fruto respecto al fondo. El primer método, consistió en el uso de un filtro logarítmico suavizado, seguido por una segmentación basada en el método Otsu, para cada una de las imágenes y el elemento mayor de la segmentación se consideró como el fruto. Para el segundo método, se definió un umbral de segmentación definido mediante la selección de áreas en las esquinas de la imagen de resonancia, que siempre corresponden al fondo: la fruta siempre tendrá un nivel de gris mayor que el del fondo, por lo que se calculó la media y la desviación típica de los píxeles del fondo seleccionados y se multiplicó por un factor (en este caso, por 2). Los píxeles que tuvieran una intensidad mayor que este valor, fueron considerados como fruto y los que presentaron menor intensidad, como fondo. Por último, para eliminar artefactos, se aplicó un filtro Gaussiano. En los dos casos, se definió una máscara para asegurar que se tenía en cuenta el área total de fruto mientras que los artefactos del fondo, causados por el movimiento, quedaban fuera. Para ello, se definieron coordenadas polares y se dibujó un objeto circular sobre la imagen, formando así la máscara. Este procedimiento se empleó en las tres repeticiones de las imágenes en movimiento.
Asimismo, se disponía de parámetros resultado de una segmentación 3D realizada en un trabajo previo (Melado et al., 2013. Sin publicar). Estos parámetros incluían el porcentaje de segmentación, llevado a cabo con el software Avizo Fire Edition 7.0.
Para los dos tipos de máscaras de segmentación definidas, se obtuvieron parámetros del histograma, tales como nivel de gris medio, varianza del nivel de gris, skewness y kurtosis, que se utilizaron en un análisis de varianza (ANOVA) multifactorial, con el nivel de daño, observado por los expertos y el número de repetición.
Paralelamente, se utilizó un modelo PLS para estimar el porcentaje de daño de acuerdo a la segmentación 3D. El PLS se realizó para las tres repeticiones, utilizando los histogramas normalizados como variable independiente y una validación cruzada con bloques de datos contiguos; se seleccionaron 2 variables latentes para minimizar el error de predicción en la validación cruzada. Con los valores predichos, se llevó a cabo un análisis de regresión de errores, estimando el error (observados – predichos) y el error relativo (error/observados).
Asimismo, se realizó una clasificación Bayesiana basada en el porcentaje de daño en las imágenes estáticas para conocer la fiabilidad de la clasificación visual llevada a cabo por los expertos. Para ello se utilizaron, la media y desviación estándar de las clases definidas por los expertos y cada fruto se reasignó a una nueva clase, para lo que se calculó la mayor probabilidad posterior. Aquellas muestras que presentaban una probabilidad menor del 60% se dejaron sin clasificar. Estas clases pueden ser utilizadas para definir un procedimiento para las imágenes dinámicas.
Resultados y Discusión
Selección de secuencias
De acuerdo a estudios previos llevados a cabo con MRI en línea (Hernández-Sanchez, et al., 2004, 2005, 2006), para minimizar los artefactos de movimiento, se empelaron secuencias rápidas, como la FLASH, que minimiza las diferencias de los tejidos, ya que está potenciada en T2*. Este tipo de secuencia fue adecuado para la detección de semillas en mandarinas, ya que provee un elevado contraste entre la pulpa (que presenta gran cantidad de agua) y las semillas (ausencia de agua). Esta secuencia presentó buenos resultados también para uno de los desórdenes estudiados: la vitrescencia.
1814
No obstante, esta secuencia no dio buenos resultados para el desorden de podredumbre interna, ya que la pulpa de la fruta no era claramente visible al usar secuencias potenciadas en T2* de eco de gradiente, por lo que se aplicó una secuencia spin eco, potenciada en T2, denominada UFLARE.
Análisis de los parámetros del histograma
En ambas máscaras se obtuvieron resultados iguales. El ANOVA mostró que el nivel medio del nivel de gris (F=15.4), la varianza (F=11.7) y la skewness (F=11.9) presentaban diferencias significativas en la clase 4, pero no en ninguna de las demás. Asimismo, se comprobó la robustez de las tres repeticiones, pues en ningún caso mostró diferencias significativas (Figura 2). Es por ello que, mediante este método, se demostró que la adquisición de imágenes es robusta, pero que el uso de los parámetros de los histogramas no sirve para segregar las clases.
Figura 2. ANOVA del nivel medio de gris, varianza y skewness respectivamente. L corresponde con la clase asignada por los tres expertos (1, 2, 3 ó 4) y R a la repetición
Resultados en el PLS
El PLS efectuado sobre los histogramas normalizados de las imágenes estáticas, para estimar el porcentaje de daño, dio como resultado un coeficiente de correlación de 0.92 para las imágenes estáticas. Para las dinámicas, los resultados para ambas máscaras fueron muy similares. Para la máscara 1, los coeficientes de correlación fueron respectivamente para las tres repeticiones 0.72, 0.68, 0.69. Para la máscara 2 fueron 0.74, 0.70 y 0.55. Al representar el porcentaje de daño observado (%) frente al predicho (%) (Figura 3), se observa una tendencia lineal. En general, los individuos que presentan mayor nivel de daño fueron bien clasificados por el modelo. Algunos ejemplos de muestras sin daño o con daño muy bajo presentan una tendencia que requiere un análisis más profundo.
Figura 3. Porcentaje de daño observado vs porcentaje predicho con el modelo PLS
Análisis de errores y clasificación Bayesiana
Del análisis de errores de los tres modelos de PLS (uno para cada repetición) se dedujo que el error de estimación no depende de la repetición, que puede fluctuar en la posición de la muestra en el imán. La fiabilidad de la clasificación de los expertos quedó confirmada por medio de la clasificación Bayesiana (Tabla 1). 54 individuos presentaron una buena clasificación visual (76%) y 10 una mala clasificación
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visual (14%). 7 muestras (~ 10%) no fueron clasificadas por el modelo, ya que la pertenencia a la nueva clase fue menor del 60%.
Table 1. Observed individuals against Bayesian classification
Observados 1 2 3 4
Bay
esia
nos 1 13 0 0 0
2 1 16 6 0 3 0 1 18 0 4 0 0 2 7
Conclusiones
Cada uno de los desórdenes estudiados necesita la definición y ajuste de secuencias particulares que, en cualquier caso, requieren la corrección de artefactos del movimiento. En aquellos casos en los que el contraste de la imagen es pobre, el número de secuencias disponibles se restringe.
Se ha definido un procedimiento completo para la vitrescencia, desde la definición, corrección del movimiento, segmentación automática y extracción de parámetros, que se ha clasificado tanto cuantitativa como cualitativamente con respecto a la clasificación llevada a cabo por los expertos. La estimación del daño es máxima para las imágenes estáticas (r=0.92) y aceptable para las dinámicas (r=0.72; 0.68; 0.69 respectivamente, para cada repetición para la máscara 1 y r=0.74; 0.70 y 0.55 respectivamente para cada repetición para la máscara 2). No se han encontrado diferencias significativas entre las repeticiones de cada una, por lo que se puede afirmar que el proceso dinámico de MRI es robusto y está preparado para su aplicación industrial.
Agradecimientos
Queremos agradecer al proyecto Europeo InsideFood (FP7-226783) por su financiación. Las opiniones expresadas en este documento no refleja la opinión oficial de sus representantes.
Bibliografía
Barreiro, P., Zheng, C., Sun, D.-W., Hernández-Sánchez, N., Pérez-Sánchez, J. M., and Ruiz-Cabello, J. (2008). Non-destructive seed detection in mandarins: Comparison of automatic threshold methods in FLASH and COMSPIRA MRIs. Postharvest Biology and Technology 47, 189-198.
Blasco, J. (2012). Magnetic Resonance imaging detects seeds in mandarins. In "SPIE Newsroom" (SPIE, ed.). Clark, C. J., MacFall, J. S., and Bieleski, R. L. (1998). Amelioration by watercore in 'Fuji' apple viewed by two-
and three-dimensional nuclear magnetic resonance imaging. Postharvest '96 - Proceedings of the
International Postharvest Science Conference 464, 91-96. Hernández-Sánchez, N., Barreiro, P., Ruiz-Altisent, M., Ruiz-Cabello, J., and Fernandez-Valle, M. (2004).
Detection of freeze injury in oranges by Magnetic Resonance Imaging of moving samples. Applied
Magnetic Resonance 26, 431-445. Hernandez-Sanchez, N., Barreiro, P., Ruiz-Altisent, M., Ruiz-Cabello, J., and Fernandez-Valle, M. (2005).
Detection of seeds in citrus using Magnetic Resonance Imaging under motion conditions and improvement with motion correction. . Concepts in Magnetic Resonance. Part B: Magnetic Resonance
Engineer 26B, 81-92. Hernández-Sánchez, N., Barreiro, P., and Ruiz-Cabello, J. (2006). On-line Identification of Seeds in Mandarins
with Magnetic Resonance Imaging. Biosystems Engineering 95, 529-536. McCarthy, M. J., Zion B, Chen P. (1994). Diamagnetic Susceptibility Changes in Apple Tissue after Bruising.
Journal of the Science of Food and Agriculture 67, 13-20. Melado-Herreros, A., Muñoz-García, M., Blanco, A., Val, J., Fernandez-Valle, M., and Barreiro, P. (2012).
Relationship between solar radiation on watercore on apple fruit assessed with MRI. In "International Conference of Agricultural Engineering (CIGR-AgEng 2012)", Valencia, Spain.
1816
Min Kim, S., Milczarek, R., and McCarthy, M. (2008). Fast detection of seeds and freeze damage of mandarins
using magnetic resonance imaging. Modern Physics Letters B22, 941-946.
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Digestión aerobia discontinua de SANDACH procedentes de granjas de ponedoras: Influencia de los ciclos de aireación.
Adriana Correa-Guimaraes1 Juan B. López-Sotelo1, Luis M. Navas-Gracia1, Mercedes Sanchez-Bascones1, Maria Ángeles Diez-Gutierrez1, Petruta-Mihaela Matei 1
1 Department of Agricultural and Forestry Engineering, Higher Technical School of Agricultural Engineering, University of Valladolid. Avenida Madrid 44, Palencia, 34004, Spain. E-mail: acg@iaf.uva.es
Resumen
Alrededor del 95% de las granjas de gallinas ponedores son explotados de forma intensiva en jaulas, generando una gran cantidad de subproductos animales no destinados al consumo humano (SANDACH). El almacenamiento y eliminación de estos subproductos debe correr a cargo del ganadero, produciendo unos elevados coste añadidos y posibles problemas de bioseguridad. Una posible solución es el compostaje en las propias granjas de estos subproductos mediante un digestor cerrado discontinuo. El caudal de aireación es una de los parámetros operativos más importantes dentro del compostaje ya que afecta a la actividad microbiana, la tasa de degradación del sustrato, la variación de temperatura y a las emisiones de gases. El objetivo de este trabajo es estudiar cómo evolucionan las emisiones de gases y otros parámetros de seguimiento de proceso en el co-compostaje de cadáveres de gallinas y gallinaza en un digestor cerrado discontinuo con diferentes ciclos de aireación. La mezcla a compostar estaba formada por cadáveres de gallinas (CG), gallinaza (GZ) y paja (PJ) con una relación de mezcla 1/1-1,2/0,1, respectivamente. La aireación se realizo de forma forzado mediante un ventilador que introduce un caudal medio de aire de 600 m3/h al durante 5 minutos. Se estudiaron 4 ciclos de aireación diferentes cada 48, 24, 18 y 12 horas. Para evaluar las emisiones de gases se utilizo un medidor de gases múltiples que proporciona una serie de datos como son: %Vol. de CO2, % Vol. de CH4, cantidad de H2S. Los parámetros de seguimiento analizados a lo largo de todo el proceso fueron: temperatura, pH, Conductividad, Salinidad y contenido en C y N. En las 4 experiencias la concentración de amoniaco estuvo por encima de 200 ppm, rango superior de medida. Esto nos indica que existe una alta actividad biológica. En la experiencia con un ciclo de aireación 48 horas se dan los mayores contenidos en CH4 lo que nos indica unas mayores condiciones anaerobias. Tras una disminución inicial la relación C/N esta vuelve a aumentar, debido a las pérdidas de N. La experiencia con aireación cada 48 horas fue la que mayor relación final presento con un 11,5. Los datos obtenidos en las diferentes experiencias nos indican que efectivamente los ciclos de aeración influyen en el proceso de compostaje y dentro de estos ciclos los que mejor respuesta dieron fueron los de 5 minutos para cada 12 y 24 horas.
Palabras clave: Compostaje, SANDACH, digestores, emisiones, aireación.
Aerobic discontinuous digestion of SANDACH from layer farms: Influence of aeration
cycles. Abstract
About 95% of laying hens farms are exploited intensively in cages, creating a lot of products not intended for human consumption (SANDACH). The storage and disposal of these byproducts must be borne by the farmer, producing a high added cost and potential biosecurity problems. One possible solution is the on-farm composting of these products through a closed discontinuous digester. The rate of aeration is one of the most important operating parameters within the composting considering that it affects microbial activity, rate of substrate degradation, temperature variation and gas emission. The aim of this paper is to study how they evolve gas emissions and other monitoring parameters in the process of co-composting chicken manure and chicken carcasses in a closed discontinuous digester with different aeration cycles. The compost mixture consisted of chicken carcasses (CG), chicken manure (GZ) and straw (PJ) with a mixing ratio of 1/1-1, 2/0, 1 respectively. Aeration was performed forced by a fan that introduces air through a flow of 600 m3 / h for 5 minutes at. We studied 4 different aeration cycles every 48, 24, 18 and 12 hours. To evaluate gas emissions we used a gas meter which provides multiple data series as: % Vol CO2, CH4% vol, number of H2S. The analyzed Tracking parameters analyzed throughout the process were: temperature, pH, conductivity, salinity and C and N content. In the 4 experiences the ammonia concentration was above 200 ppm, higher measurement range. This indicates
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that there is a high biological activity. In the experience with an aeration cycle of 48 hours are given higher CH4 content which indicates a higher anaerobic condition. After an initial decrease the ratio C / N is again increased due to loss of N. Experience with aeration every 48 hours was the greatest final ratio presented for with an 11.5. The data obtained in the different experiences indicate that aeration cycles effectively influence the composting process and within these cycles which gave the best answer were the 5 minutes to every 12 to 24 hours.
Keywords: Composting, SANDACH, digesters, emissions, aeration.
Introducción
En España la población total de gallinas ponedoras en el 2010 ascendió a más de 44 millones de aves de la cuales el 95,7% son explotadas de forma intensiva. (Registro General de Explotaciones Ganaderas). Este tipo de explotaciones intensivas genera una gran cantidad de subproductos animales, definidos por el Reglamento (CE) Nº 1069/2009 y el Reglamento (UE) Nº 142/2011, transpuesto en el RD 1528/2012, como los cuerpos enteros o partes de animales o productos de origen animal no destinados al consumo humano, entre los que se encuentran los cadáveres que mueran en la granja sin ser sacrificados y los sacrificados para erradicar una enfermedad epizoótica. El almacenamiento y eliminación de estos subproductos debe correr a cargo del ganadero y generado unos elevados coste añadidos y posibles problemas de bioseguridad. Los métodos autorizados por la Unión Europea en la eliminación de cadáveres se basan principalmente en la incineración. Estos métodos de destrucción en el caso de España se antojan insuficientes al no disponer una adecuada infraestructura de grandes incineradores. Una posible solución para la eliminación de estos subproductos es el compostaje en granjas para obtener un producto final que podría ser utilizado en agricultura una vez depurado el proceso.
Un método que puede dar solución a estos problemas es el compostaje cuya definición más aceptada es “la descomposición biológica aeróbica de residuos orgánicos bajo condiciones controladas” (Saña y Solica, 1987). Este proceso, según Haug, 1993, da lugar a un producto parecido a las sustancias húmicas del suelo, que está libre de patógenos y de semillas de malas hierbas, que no atrae insectos ni vectores, que puede ser manejada y almacenada sin ocasionar molestias, y que es beneficiosa para el suelo y el crecimiento de las plantas. Para obtener este producto final útil hay que controlar una serie de parámetros que influyen en el desarrollo y actividad microbiológica garantizando así el éxito del proceso (Hedegaard et al. 1996). Los parámetros más importantes en relación con el proceso de compostaje pueden clasificarse en dos tipos: parámetros de seguimiento del proceso y parámetros relativos a la naturaleza del sustrato (Bueno et al., 2008).
En este trabajo estudiaremos cómo evolucionan la emisión de gases y otros parámetros de seguimiento de proceso en el co-compostaje de cadáveres de gallinas y gallinaza en un digestor cerrado discontinuo con diferentes ciclos de aireación. El caudal de aireación afecta a la actividad microbiana, la tasa de degradación del sustrato, la variación de temperatura en el proceso de compostaje y es un factor que afecta a las emisiones de gases (Kuter,1985 and Haug, 1993).
Material y Métodos
El compostaje se realizo mediante un sistema cerrado discontinuo. Se diseño un reactor compuesto por un contenedor de 3,70 m3 de capacidad. El control automático de todo el proceso de compostaje se realizo mediante unos dispositivos de aireación, riego y registro de temperaturas. Se prepararon cuatro experiencias (C1, C2, C3, C4) mediante la mezcla de cadáveres de gallina (CG) y gallinaza (CZ) con paja (PJ). La relación de la mezcla aparece reflejada en la Tabla 1. La aireación forzada se realizó mediante un ventilador que introduce un caudal medio de aire de 600 m3/h al digestor, a la salida del ventilador se colocaron una serie de resistencias con objeto calentar el aire. Los ciclos de aireación fueron diferentes para cada experiencia y aparecen reflejados en la Tabla 1. El vaciado del reactor se realizo al final de la fase de bio-oxidación. La humedad fue controlada y corregida durante todo el proceso para situarla dentro del rango óptimo de funcionamiento. Las principales características de las materias primas se muestran en la Tabla 2.
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Tabla 1. Relación de carga y ciclos de aireación en las diferentes experiencias
Experiencia Gallinas
(CG) Gallinaza
(GZ) Paja (PJ)
Relación CG/GZ/PJ
Ciclo aireación (min/h)
C1 462,1 Kg 553,5 Kg 51,7 Kg 1/1,2/0,1 5/48 C2 482,5 Kg 583,9 Kg 53,4 Kg 1/1,2/0,1 5/12 C3 558 Kg 588,1 Kg 60,8 1/1/0,1 5/18 C4 544 Kg 558,3 Kg 54,7 Kg 1/1/0,1 5/24
Tabla 2. : Las características químicas de los materiales experimentales
Parámetros Gallinas (CG) Gallinaza (GZ) Paja (PJ) Humedad (% smf) 64,55 59,85 8,54
Cenizas (%sms) 7,1 52,1 4,54 M. Org (% sms 92,9 47,9 95,46 N total (% sms) 1,62 3,92 0,46
P (% sms) 1,21 0,91 0,06 K (% sms) 0,81 1,71 1,92 Ca (% sms) 1,04 7,39 0,7
C/N 31,86 6,78 115,29
Se tomo un número de submuestras suficiente para constituir una muestra representativa de material, este muestreo se realizo cada 7 días aproximadamente
Para el control de las emisiones de gases se utilizó un medidor de gases multiples X-am 7000 de la marca Drager que proporciona una serie de datos como son: %Vol. de CO2, % Vol. de CH4, cantidad de H2S, NO2 y NH3 expresado en ppm. Se realizan dos mediciones; una en el exterior del compostador y otra en el interior.
Para la toma de datos de temperatura se utilizó tres sensores repartidos por el reactor. El registro de estos datos se lleva a cabo de forma automática por DATA LOGGER. Se utilizó un medidor Theta Meter type HH1 para determinar la humedad del material dentro del digestor, éste parámetro se corrigió in situ cuando fue necesario.
La determinación del pH, Conductividad, Salinidad y Potencial Redox de las muestras iniciales e intermedias se realiza con un medidor portátil de pH y Conductividad WTW pH / Cond 340i, la preparación de las muestras se realizo siguiendo los métodos oficiales de análisis de abonos orgánicos (MAPA, 1994). Para analizar la cantidad de C, H y N de una muestra, se usa el aparato de medida LECO CHN 2000.
Resultados y Discusión
Perfiles de temperatura
Los cambios de temperatura durante la evolución del proceso proporcionan información directa del funcionamiento del mismo. El mantenimiento de temperaturas elevadas asegura la higienización del material, pero se pueden presentar problemas de inhibición de la actividad de la mayoría de microorganismos si éstas son muy altas. Por lo tanto, es necesario conseguir un equilibrio entre la máxima higienización y la biodegradación. Se considera que la mayor diversidad microbiana se consigue entre 35 y 40ºC, la máxima biodegradación entre 45º y 55ºC, y la higienización cuando se superan los 55ºC (Stentiford, 1996).
Asimismo, se ha demostrado que pequeñas variaciones de temperatura influyen en mayor medida en la actividad de los microorganismos que pequeños cambios de humedad, pH o relación C/N, de lo que se deduce la importancia de los valores de la temperatura durante el proceso (Miyatake and Iwabuchi, 2006).
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En la figura 1 se observa el perfil de temperatura obtenido en las diferentes experiencias. En todas las experiencias se han alcanzado valores elevados en los primeros días. Los descensos de temperatura transcurridas 300 horas de compostaje en todas las experiencias, coinciden con la segunda carga del reactor que recupera de forma rápida la fase termófila. Todas las experiencias superaron los 55ºC en los primeros días y se mantuvieron por encima más de 10 días .Las experiencia C2 y C4 se superaron los 70 ºC a los tres días, esta elevada temperatura garantiza la higienización pero puede afectar a microorganismos y organismos que interviene en el proceso de compostaje, repercutiendo en la prolongación excesiva del tiempo de fermentación. La fase termófila se alargo hasta el día 74 de compostaje en el caso de Experiencia C3.
Figura 1. Perfil de temperatura obtenido en las diferentes experiencias.
Emisiones de gases
En las 4 experiencias la concentración de amoniaco dentro del compostador estuvo por encima de 200 ppm, rango superior de medida. Esto nos indica que existe una alta actividad biológica dentro del compostador. De hecho las emisiones de amoníaco se han propuesto en algunos trabajos como un indicador de esta actividad en el compostaje de materiales con alto contenido en nitrógeno ( Liao et al., 1995 ).
La producción de metano se asocia a ambientes estrictamente anaerobios. En el proceso biodegradación aeróbica, perfectamente controlado, se produce exclusivamente CO2 y H2O. Pero el CH4 se puede formar en zonas anaeróbicas que pueden aparecer dentro del material a compostar (Brown y Subler, 2007 ). En nuestro caso se ve una tendencia común en las diferentes experiencias, en cuanto a la concentración de CH4 y CO2 (ver figura 2). En la experiencia C1, con un ciclo de aireación de 5 min/48 horas, se dan los mayores contenidos en CH4 lo que nos indica que hay una .mayor anaerobia que en el resto de las experiencias
Básicamente, las emisiones de CO2 indican la mineralización y la degradación completa de la materia orgánica (Epstein, 1997). La concentración de CO2 en todas la experiencias aumenta en los primeros días y luego se redujo significativamente en todos las experiencias, debido a la inhibición térmica de las actividades microbiológicas y la disminución de nutrientes fácilmente asimilables (Viel et al., 1987 ). La experiencia que presentó mayor concentración de CO2 a lo largo del proceso fue la C1, esto se puede deber a la oxidación sufrida por el CH4 en las zonas aerobias (Zeman et al., 2002)
Figura 2. Concentración de CO2 y CH4 dentro del compostador en las diferentes experiencias.
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Parámetro de control de proceso
El pH es un parámetro que condiciona la presencia de microorganismos, ya que los valores extremos son perjudiciales para determinados grupos de microorganismos. Para conseguir que al inicio del compostaje la población microbiana sea la más variada posible hay que trabajar a pH cercanos a 7. Un pH extremo no es un impedimento para el proceso, pero sí lo es para su cinética, dificulta la puesta en marcha, el tipo de reacciones y la velocidad, si bien con el tiempo aparece una cierta capacidad tampón del residuo causada por la formación de CO2 y amoníaco (Soliva, 2001). La C.E. refleja la salinidad de los diferentes sustratos y también es un buen indicador de la madurez del compost. Otro parámetro que afecta notablemente al proceso de compostaje es la relación C/N. La relación inicial es uno de los factores más importantes que influyen en compost de calidad (Michel et al., 1996 ). Los microorganismos utilizan generalmente 30 partes de C por cada parte de N asimilado, por lo que el rango óptimo teórico establecido para la relación C/N es de 25-35 (Jhorar et al., 1991). Sin embargo, recientemente algunos investigadores han realizado con éxito el compostaje con bajas relación C / N (Zhu,2007 ; Huang et al.,2004). En nuestro caso partimos de una relación C/N entre 16-17.
Figura 2. pH, C.E. y Relación C/N dentro del compostador en las diferentes experiencias.
Conclusiones
Estas experiencias nos han demostrado que es factible el compostaje de cadáveres de gallina dentro de la propia granja utilizando residuos propios de ella, gallinaza y paja. También queda demostrado que se puede controlar este proceso monitorizando una series de parámetros físico-químicos.
Los distintos ciclos de aeración también afectaron de forma diferente a la evolución del proceso de compostaje y como consiguiente a los parámetros físicos-químicos analizados. En la experiencia C1 con un ciclo de aireación de 5 min/48 horas se produjo una mayor emisión de CO2, pH más básico y una relación C/N mayor. Todo esto nos indica que esta aeración es insuficiente generando muchas bolsas anaerobias y perdidas de nitrógeno a lo largo del proceso. Tras el análisis de los diferentes parámetros físico-químicos la experiencia C2, con un ciclo de aireación de 5 min/12 horas, fue la que mejor comportamiento tuvo a lo largo de todo el proceso, excepto en el caso de la C.E que aumento hasta los 3,64 mS/cm.
Agradecimientos
Esta investigación se encuentra englobado dentro del proyecto de I+D+i de innovación IBEROEKA, con ref IBK 10-655 gestionado por CYTED y por CDTI y coordinado en España por la empresa EKOTEK Ingeniería y Consultoría Medioambiental, S.L.
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Bibliografía
Brown, S. and Subler, S. (2007). Composting and greenhouse gas emissions: a producer’s perspective. Biocycle 48, 37–41
Bueno, P., Díaz, M.J. and Cabrera, F. (2008). Factores que afectan al proceso de compostaje. Moreno, J. y Moral, R. (Eds.). Compostaje, 111-140. Edicines Mundi-Prensa, Madrid.
Epstein, E. (1997). The Science of Composting Technomic Publishing Co., Inc.
Haug, R.T. (1993). The practical handbook of compost engineering Boca Raton, FL: Lewis Publishers.
Hedegaard, M. and Krüger, I. (1996). Composting of agricultural wastes in Denmark in respect of potential, industrial process technology and environmental considerations. En:. De Bertoldi, M.; Sequi, P.; Lemmes, B., Papi, T. (Eds.). The Science of Composting, Vol I, pp. 691-697. Blackie Academic & Professional, London.
Huang, G.F., Wong, J.W.C., We, Q.T. and Nagar, B.B. (2004). Effect of C/N on composting of pig manure with sawdust. Waste Manage 24, 805–813.
Jhorar, B., Phogat, V. and Malik, E. (1991). Kinetics of composting rice straw with glue waste at different C/N ratios in a semiarid environment. Arid Soil Research and Rehabilitation 5, 297-306.
Kuter, G.A., Hoitink, H.A.J. and Rossman, L.A. (1985). Effects of aeration and temperature on composting of municipal sludge in a full-scale vessel system. J Water Pollut Contr Fed 57, 309–15.
Liao, P.H., May, A.C. and Chieng, S.T. (1995). Monitoring process efficiency of a full-scale in vessel system for composting fisheries wastes Bioresource Technology, 54, 159–163
Michel, F.C., Forney, L.J., Huang, A.J.F., Drew, S., Czuprendski, M., Lindeberg, J.D. and Reddy. C.A. (1996). Effects of turning frequency, leaves to grass mix ratio and windrow vs. pile configuration on the composting of yard trimmings. Compost Sci. Util. 4, 126–143.
Miyatake, F. and Iwabuchi, K. (2006). Effect of compost temperature on oxygen uptake rate, specific growth rate and enzymatic activity of microorganisms in dairy cattle manure. Bioresource Technology 97, 961-965.
Saña, J. and Soliva, M. (1987). El Compostatge. Procés, Sistemes i Aplicacions. Diputació de Barcelona, Àrea de Medi Ambient, Barcelona.
Soliva, M., (2001). Compostatge i Gestió de Residus Orgànics. Diputació de Barcelona,Barcelona.
Stentiford, E.I. (1996). Composting control: principles and practice. In: M. de Bertoldi 12 (ed.). The Science of Composting. Part I. Blakie Academic and Professional, Glasgow, 13 UK.
Viel, M., Sayag, D. and Andre, L. (1987). Optimisation of agricultural industrial wastes management through in-vessel composting. M. De Dertoldi (Ed.), Compost: Production, Quality and Use, Elsever Applied Science, 230–237
Zeman, C., Depken, D. and Rich, M. (2002). Literature review – research on how the composting process impacts greenhouse gas emissions and global warming. Compost Science and Utilization 10, 72–86.
Zhu, N. (2007). Effect of low initial C/N ratio on aerobic composting of swine manure with rice straw. Bioresour. Technol. 98, 9–13
1823
Conversión de residuos lignocelulósicos procedentes de la Macaúba (Acrocomia aculeata) y Piñón (Pinus Pinea) en productos de muy alto valor
añadido Adriana Correa-Guimaraes1, Elma dos Santos Souza2, Viviane da Silva-Lacerda1, Guillermo Berruguete1, Luis M. Navas-Gracia1, Norlan Ruiz-Potosme1, Luís Fernando Sánchez-Sastre1
Iosody Silva-Castro, Salvador Hernández-Navarro1, Sergio Y. Motoike2, Pablo Martín Ramos1, Eduardo Pérez-Lebeña1 y Jesús Martín-Gil1
1 Department of Agricultural and Forestry Engineering, Higher Technical School of Agricultural Engineering,
University of Valladolid. Avenida Madrid 44, Palencia, 34004, Spain. E-mail: lmnavas@iaf.uva.es 2Universidade Federal de Viçosa, Minas Gerais, Brasil
Resumen
En este estudio se utilizan residuos lignocelulósicos procedentes de la palmera macaúba (Acrocomia aculeata) (pulpa, cáscara, almendra y endocarpio) y de la cáscara del piñon (Pinus pinea) para la producción de biocombustibles líquidos de segunda generación y/o bioproductos primarios de un alto valor añadido (5-hydroxymethylfurfural, furfural, y carbón activo). Para la obtención de los biocombustibles se parte de residuos de la macaúba y/o del Pinus pinea. La solvólisis de la biomasa se realiza con líquidos iónicos (ILs) o mezclas eutécticas de cloruro de cholina y ácido oxálico/cítrico en un horno de microondas a 130ºC (dos minutos a 900 W). Como catalizador se emplea TiO2 y como disolvente una mezcla de Sulfolane/DMSO2 y H2O en diversas proporciones. La extracción del 5-HMF/furfural se efectúa en acetato de butilo y se cuantifica con un HPLC a 280 nm. Se evalúa el comportamiento de las mezclas eutécticas/disolventes con el objetivo de obtener un mayor rendimiento en 5-HMF y/o furfural. Para la obtención de los bioproductos (carbones activos), se utiliza cáscara del piñón y endocarpio de la macaúba sin carbonizar y carbonizado, con un tamaño inferior a 250 um, impregnado y activado en ácido fosfórico/cloruro cálcico 1M y aplicando un tratamiento térmico a 500ºC durante 1 hora. Después de agitar/sonicar en ácido clorhídrico 1 M el producto final (fotocatalizador) fue lavado 5 veces con agua desionizada y secado durante 24 horas a temperatura ambiente. Se evalúa seguidamente el carbón activo obtenido como catalizador fotoquímico para la eliminación de contaminantes presentes en las aguas (Rodamina B). El estudio de eliminación de los contaminantes y producción de hidrógeno, se efectúa con luz solar (fotosíntesis artificial) y/o con diferentes tipos de radiaciones (lámpara de xenón), y la valorizaciones lleva a cabo mediante el estudio con isotermas de adsorción.
Palabras clave: biofuels, ionic liquids (ILs), carbones activos, isotermas de adsorción.
Conversion of lignocellulosic residues obtained from Macaúba Palm y Pinus Pinea in high added value products
Abstract
In this study, lignocellulosic residues obtained from Macaúba Palm (Acrocomia aculeata) –i.e. pulp, peel, almond and endocarp- and from the shell of Stone Pine (Pinus pinea) nuts have been used for the production of second-generation liquid biofuels, primary and/or secondary bio-products with high added value (namely 5-hydroxymethylfurfural (5-HMF), furfural and activated carbon). So as to obtain biofuels, we have started from Macaw Palm and/or Stone Pine residues, chipped to portions smaller than 250 µm, and the solvolysis of the biomass has been conducted by means of ionic liquids (ILs) in a microwave oven at 130°C (two minutes at 900W). The selected ionic liquids have been eutectic mixtures of choline chloride and oxalic/citric acid. TiO2 has been used as a catalyst and a mixture of H2O and sulfolane/DMSO2 -in various proportions- has been the solvent of choice. 5-HMF/furfural extraction has been carried out in butyl acetate and quantitated by HPLC at
1824
280 nm. The behavior of the various eutectic mixtures/solvents has been assessed in order to obtain the highest possible yield of 5-HMF and/or furfural. For bio-products obtaining (active carbon), both the carbonized and the non-carbonized forms of the pine nut shell and the endocarp from Macaw Palm have been used, with a size smaller than 250 microns. The samples have been impregnated and activated in phosphoric acid/zinc chloride 1M and thermally treated at 500°C for 1 hour. After stirring/sonication in HCl acid 1M, the final product (photocatalyst) is washed 5 times with deionized water and dried for 24 hours at room temperature. The obtained activated carbon has been subsequently assessed as a photochemical catalyst for water pollutants removal (rhodamine B and methyl orange) and hydrogen production under sunlight (artificial photosynthesis) and/or using artificial radiation (e.g. Xenon lamp) by adsorption isotherms tracking.
Keywords: biofuels, ionic liquids (ILs), activated carbons, absorption isotherms.
Introducción
El uso de subproductos agrícolas para la producción de biocombustibles y/o biomateriales, así como los procesos de hidrólisis y pirólisis a partir de residuos lignocelulósicos, son objeto de múltiples investigaciones (Sánchez et al, 2013; Guedidi, et al, 2013; Ofomaja y Naidoo, 2011). El objetivo de este estudio es la producción de biocombustibles de segunda generación y/o productos de un alto valor añadido a partir de residuos agroforestales que actualmente tienen aplicación agrícola y/o energética. Los residuos de la macaúba (cáscara, endocarpio, pulpa, almendra) y de la cáscara del piñón, pueden ser utilizados para producir carbones activos y bioproductos primarios como el HMF o el furfural.
Material y Métodos
Producción de HMF y furfural
Se han utilizado como sustrato los siguientes materiales lignocelulósicos: macaúba Acrocomia aculeata (pulpa, almendra y cáscara) (Minas Gerais-Brasil) y cáscara de piñón Pinus pinea (Valladolid-España); sulfolane (Panreac®); TiO2 variedad anatasa (Sigma Aldrich®); y como líquido iónico, la mezcla eutéctica de ácido oxálico (Panreac®) y cloruro de colina (Panreac®). El calentamiento con microondas se ha efectuado con un equipo Milestone®, modelo Ethos-One.
En la Tabla 1 se incluyen los pesos de los sustratos; el volumen de líquido iónico, diluyentes, agua, catalizadores, tiempos y temperaturas utilizados en los diferentes tratamientos en horno de microondas. La preparación de los líquidos iónicos se ha realizado utilizando ácido oxálico y cloruro de colina en la proporción de 1:1,5 (Biswas et al., 2006). La determinación de furfural y HMF fue llevada a cabo por el método de Chi et al (2009) a través de análisis de espectrofotometría UV, en un equipo Hitachi® U 2001 a 277 nm para el furfural y 285 nm para el HMF. Los análisis se han efectuado en un HPLC de marca Agilent® serie 1200, equipado con detector de UV y una columna Waters ODS-EP de C18 en fase inversa (250 mm x 4.6 mm, 5 µm). La temperatura de la columna se mantuvo constante a 30°C, mientras que en la fase móvil se aplicó acetonitrilo con un caudal de 0.5 ml/min, con detección UV a 280 nm. El volumen de cada inyección fue de 10 µl.
Producción de carbón activado
Para la producción del carbón activo se utilizan materiales lignocelulósicos procedentes del endocarpio de macaúba (Minas Gerais-Brasil) y de la cáscara de piñón (Valladolid-España). Para la impregnación se utilizan una solución de ácido fosfórico al 50% (Panreac®) y una solución de cloruro cálcico (Panreac®). Para el proceso de adsorción se emplea Rodamina- B (Rd-B, Merck®).
Para la macaúba se realizan dos tipos de pretratamientos: en el primero se carboniza antes de la impregnación, y en el segundo se utiliza material vegetal sin carbonizar. El piñón no ha recibido ningún pretratamiento. Para el experimento se realizaron impregnaciones con ácido fosfórico 1M (H3PO4) y cloruro cálcico 1M (CaCl2). El proceso de impregnación permaneció durante 24h. Todas las muestras impregnadas se calientan en una mufla a temperatura de 500ºC, durante 1h. Después de
1825
agitar/sonicar en ácido clorhídrico (HCl) 1 M el producto final se lava 5 veces con agua desionizada y se seca durante 24 horas a temperatura ambiente. Para la remoción del contaminante Rd-B, se utilizan 200mg de carbón activo en 100ml de una disolución del colorante (4mg/l). Se dejan los carbones activos con la Rd-B bajo agitación, con luz ambiental. A intervalos de tiempo predeterminados se sacan alícuotas (10ml) y se filtran para el posterior análisis en el espectrofotómetro UV-visible (longitud de onda a 552 nm) donde se determinan el porcentaje de producto removido. Se repite el mismo ensayo en una sala con total oscuridad utilizando una lámpara de gas xenón (Hamamatsu Xenon Lamp® mod. L2274) de 150W, para estudiar el proceso de adsorción del contaminante cuando incide luz ultravioleta. La microscopía electrónica de barrido (SEM) se lleva a cabo con dos equipos, Zeiss® mod. EVO HD25 y ESEM FEI® mod. Quanta 200F.
Resultados y Discusión
Producción de HMF y furfural
Los rendimientos obtenidos en la hidrólisis con líquidos iónicos se representan en la Tabla 1 y varían entre 4-30%, presentando los mejores resultados para la pulpa de la macaúba debido a su bajo contenido en lignina (7%) y contenidos en celulosa y hemicelulosa del 11.21% y 33.84% respectivamente (Almeida et al, 2012). La celulosa es un polímero de alta cristalinidad y con la ayuda de los líquidos iónicos se puede despolimerizar fácilmente. Nuestro procedimiento de trabajo permite llegar a rendimientos de hasta un 31%, utilizando el líquido iónico en presencia de una mínima cantidad de agua y de disolvente orgánico en un reactor de microondas. Estos resultados superan en un 10% a los rendimientos obtenidos por Zhou et al (2013) para disolver celulosa microcristalina (5-20%).
Tabla 1. Procedimientos de disolución de los diferentes sustratos, con sus respectivos rendimientos
Sustrato (g) Mezcla
Eutéctica (ml)
H2O (ml)
Sulfolane (ml)
TiO2 (g)
Tiempo (min.)
Temp. (ºC)
Rendimiento %
HMF Furfural
Pulpa M. 0.1 2 5 2 0.02 2 130 25.02 0.57 Pulpa M. 0.1 2 5 2 0.02 2 130 30.84 0.35 Cáscara Macaúba
0.1 2 5 2 0.02 2 130 14.67 3.52
Cáscara Macaúba
0.1 2 5 2 0.02 2 130 6.88 3.43
Almendra Macaúba
0.1 2 5 2 0.02 2 130 5.72 0.05
Almendra Macaúba
0.1 2 5 2 0.02 2 130 4.87 0.08
Cáscara Piñón
0.1 2 4 2 0.02 5 180 6.81 0.32
Cáscara Piñón
0.1 2 4 2 0.02 5 200 8.60 0.40
Como se puede observar en la tabla 1, a una temperatura relativamente baja (130ºC) se produce mayor cantidad de HMF, con rendimientos del 25-30% para la pulpa de la macaúba frente al 7-15% de la cáscara y al 5-6% de la almendra de macaúba. Para la cáscara del piñón se incrementa la temperatura hasta 180ºC-200ºC, observando unos rendimientos de producción de HMF inferiores (7-9%) a la pulpa de macaúba (25-30%). Se observa un rendimiento ligeramente superior (20%) para el piñón con el aumento de la temperatura de 180ºC a 200ºC.
1826
Producción de carbón activado
Los valores de remoción obtenidos por el endocarpio de la macaúba varían entre 82-100%, tras 5 horas de ensayo. En la Figura 1a, se representa el efecto del tiempo sobre las curvas de adsorción de la Rodamina B (Rd-B) de los carbones activados procedentes del endocarpio de la macaúba: (i) precarbonizados e impregnados con ácido fosfórico (EC-H3PO4) o con cloruro cálcico (EC-CaCl2); (ii) sin precarbonizar e impregnados con ácido fosfórico (ESC-H3PO4) o con cloruro cálcico (ESC-CaCl2. En la Figura 1b, se observa por microscopía electrónica de barrido (SEM) los poros creados por la activación química de la muestra con cloruro de calcio (1.279 µm de diámetro). De acuerdo con la figura 1a, se puede observar que la impregnación con el cloruro de calcio, independiente del pretratamiento, presenta mayor cantidad de Rodamina B adsorbida que la impregnación con ácido fosfórico. Esto es debido a que el cloruro cálcico, actúa como un deshidratante en el proceso de activación de la estructura carbonosa del precursor (Hernández et al, 2003), aumentando la cantidad de poros (Figura 1b).
0 50 100 150 200 250 300 350 4000
20
40
60
80
100
% A
dso
rció
n
Tiempo (min)
EC H3PO
4
EC CaCl2
ESC H3PO
4
ESC CaCl2
Figura 1. (a) Remoción de la Rodamina B de los carbones formados a partir del endocarpio de la macaúba
(E). Precarbonizados EC-H3PO4 y EC-CaCl2. Sin precarbonizar ESC-H3PO4 y ESC-CaCl2. (b) Foto con microscopio electrónico de barrido (SEM) del carbón impregnado con cloruro cálcico.
En la Figura 2a, se representa el efecto del tiempo sobre las curvas de adsorción de la Rodamina B de los carbones activados procedentes de la cáscara de piñón impregnada con ácido fosfórico (P-H3PO4) y con cloruro cálcico (P-CaCl2). Se puede observar que el rendimiento obtenido por el carbón impregnado con cloruro cálcico tiene valores de remoción superiores (80%) al obtenido por el impregnado con ácido fosfórico (40%). En la Figura 2b, se aprecia por microscopía electrónica de barrido (SEM) que el carbón activo procedente de la cáscara del piñón impregnado con cloruro de calcio, presenta unos diámetros de poro 1,303 µm.
En la Figura 2a también se pueden observar las remociones realizadas bajo luz ultravioleta procedente de una lámpara de xenón con los mismos carbones activos (P-UV-H3PO4 y P-UV-CaCl2). El resultado obtenido bajo la luz ultravioleta tiene un comportamiento muy similar al alcanzado con la luz ambiente. Sin embargo, el rendimiento en la adsorción es inferior utilizando luz ultravioleta frente a la luz ambiente, especialmente en los primeros 30 minutos de remoción, donde se observa que los carbones activos llegan a adsorber hasta un 10% menos de Rodamina-B. A las dos horas los valores de remoción de los dos ensayos son próximos, pero siguen siendo inferiores en las remociones con luz ultravioleta que en las remociones con luz ambiente (Figura 2a).
a) b)
1827
0 20 40 60 80 100 1200
20
40
60
80
100
% A
dso
rció
n
Tiempo (min)
P H3PO
4
P CaCl2
P UV H3PO
4
P UV CaCl2
Figura 2. (a) Remoción de la Rodamina B de los carbones formados a partir de la cáscara de piñón (P). Luz ambiente e impregnación con ácido fosfórico (P-H3PO4) o cloruro de calcio (P-CaCl2). Luz
ultravioleta P-UV-H3PO4 y P-UV-CaCl2. (b) Fotografía con microscopio electrónico de barrido (SEM) del carbón impregnado con ácido fosfórico (P- H3PO4).
Comparando ambos carbones activos, se observa que los rendimientos obtenidos para el endocarpio de la macaúba son superiores a los rendimientos obtenidos de la cáscara de piñón (84-100% Figura 1a, vs 42-79% Figura 2a). Esta diferencia de rendimiento se puede relacionar con la diferencia en la cantidad de los poros creados al activar el carbón, pero no se puede relacionar con el tamaño de los mismos, ya que es muy próximo (1,303 µm para el piñón, vs 1,279 µm para la macaúba). La microscopía electrónica de barrido (SEM) nos permite observar la diferencia en la cantidad de poros de un carbón activo frente a otro: 2,8 poros/µm2 en la macaúba (Figura 1b) vs, 0,8 poros/µm2 en el piñón (Figura 2b).
a) b)
1828
Figura 3. Estructura del carbón activo procedente del endocarpio de la macaúba con esqueleto y poros (parte superior) y del carbón activo procedente de la cáscara de piñón (parte inferior).
En la Figura 3 (parte superior) se observa como el carbón activo procedente de la impregnación con cloruro de calcio del endocarpio de la macaúba deja visible el esqueleto interno y los poros. En la parte inferior de la Figura 3 se aprecia igualmente que las impregnaciones con cloruro de calcio son excelentes para la producción de carbón activo (Hernández-Montoya et al, 2011).
Conclusiones
La solvólisis de los residuos lignocelulósicos en presencia de líquidos iónicos y pequeñas proporciones de agua y disolvente orgánico, facilitan los procedimientos de extracción de furfural y HMF en un reactor de microondas. Nuestros mejores resultados de producción de furanos (HMF y furfural) se consiguen para la pulpa de la macaúba (30%), y en menor proporción para los materiales más ricos en lignina y que proceden de la cáscara y/o almendra de la macaúba y de la cáscara del piñon (6-15%). La impregnación de los carbones con cloruro de calcio facilita la apertura de los poros y la visualización de su estructura interna.
Agradecimientos
Servicios de microscopía electrónica, de los Parques Científicos de la Universidad de Salamanca y de la Universidad de Valladolid. Beca de formación de personal investigador de Viviane da Silva-Lacerda y Proyecto de investigación JCyL VA036A12-2.
Bibliografía
Almeida, M.A., Favaro, S.P., Marconcini, J.M., Galvani, F. (2012) Cell wall compounds in the meal of macaúba from Pantanal. In: Encontro da SBPMAT, 11.; BRAZILIAN MRS MEETING, 11., 2012, Florianopolis. 2012.
Biswas, A., Shogren, R.L., Stevenson, D.G., Willett, J.L., Bhowmik, P. K. (2006). Ionic liquids as solvents for biopolymers: Acylation of starch and zein protein. Carbohydrate Polymers, 66, 546–550.
Chi, C., Zhang, Z., Chang, H. M., Jameel, H. (2009). Determination of Furfural and Hydroxymethylfurfural Formed From Biomass Under Acidic Conditions. Journal of Wood Chemistry and Technology, 29, 265–276.
Guedidi, H., Reinert, L., Lévêque, J-M., Soneda, Y., Bellakhal, N., Duclaux, L. (2013). The effects of the surface oxidation of activated carbon, the solution pH and the temperature on adsorption of ibuprofeno. Carbon, 54, 432–443.
Hernández, J. R. R., Luevano, N. L., Silva, C. I. Z., Muñoz, L. M., Martínez, G. M. (2003). Obtención del carbón activado a partir de residuos de madera de la industria mueblera del estado de Aguascalientes. Consciencia tecnológica, 23. Fecha de consulta: 29 de abril de 2013. Disponible en:<http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=94402307> ISSN 1405-5597.
Hernandez-Montoya, V., Mendoza-Castillo, D.I., Bonilla-Petriciolet, A., Montes-Moran, M.A., Perez-Cruz, M.A. (2011). Role of the pericarp of Carya illinoinensis as biosorbent and as precursor of activated carbon for the removal of lead and acid blue 25 in aqueous solutions. Journal of Analytical and Applied
Pyrolysis, 92, 143–151.
Ofomaja, A.E., Naidoo, E.B. (2011). Biosorption of copper from aqueous solution by chemically activated pine cone: A kinetic study. Chemichal Engineering Journal. 175, 260-270.
Sánchez, C., Serrano, L., Andres, M. A., Labidi, J. (2013) Furfural production from corn cobs autohydrolysis liquors by microwave technology. Industrial Crops and Products, 42, 513– 519.
1829
Zhou, L., Liang, R., Ma, Z., Wu, T., Wu, Y. (2013) Conversion of cellulose to HMF in ionic liquid catalyzed by
bifunctional ionic liquids. Bioresource Technology. 129, 450–455.
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Influencia del sistema de evaluación y la asistencia a clase en los indicadores de rendimiento académico
E. Gallego1, V. Díaz-Barcos1, E.V. Correa1, F. Alonso1, E. Sánchez1, A. Callejo2
1 Dpto. Ciencia y Tecnología Aplicadas a la Ingeniería Técnica Agrícola. E.U.I.T.Agrícola. Universidad
Politécnica de Madrid eutiquio.gallego@upm.es 2 Dpto Producción Animal. E.U.I.T.Agrícola. Universidad Politécnica de Madrid
Resumen
El trabajo realizado por el grupo de Innovación Educativa TIDAFIA se enmarca dentro del proyecto de Centro liderado por la Dirección de la E.U.I.T. Agrícola, dentro de la convocatoria 2011 de Proyectos de Innovación Educativa de la UPM. La implantación progresiva de los nuevos planes de estudio 2010 implica la desaparición de la docencia presencial en las asignaturas de los antiguos planes 1999. Por ello, se está trabajando en el ámbito de la EUIT Agrícola en el desarrollo de sistemas que faciliten el seguimiento de la asignatura a los alumnos que no dispongan de docencia presencial. Se escogieron seis asignaturas pertenecientes al plan 1999, algunas de las cuales no poseían ya docencia presencial, para analizar la influencia de la asistencia a clase en los indicadores de rendimiento académico (tasa de eficiencia, tasa de éxito y tasa de absentismo), para distintos sistemas de evaluación. Además, se diseñaron unos cuestionarios de recogida de la información entre los alumnos de las asignaturas analizadas que facilitaran la interpretación de los resultados obtenidos.
Como principal conclusión, se detectó claramente una elevada correlación entre el porcentaje de asistencia a clase y la probabilidad de superar la asignatura. Se encontró un elevado coeficiente de correlación entre el porcentaje de asistencia y la tasa de eficiencia. Esta observación permite resaltar el carácter eminentemente presencial de las asignaturas diseñadas. Por lo tanto, si se pretende fomentar el aprendizaje mediante sistemas docentes semipresenciales o a distancia, sería completamente necesario que se rediseñaran los contenidos y las metodologías docentes empleadas en las asignaturas.
También se observó una gran incidencia de las primeras pruebas de evaluación continua sobre el abandono en el estudio de la asignatura. En este sentido, cuanto más rígido sea el sistema de evaluación, mayor abandono se produce, y menores tasas de eficiencia se observan.
Palabras clave: Absentismo, Eficiencia, Evaluación, Asistencia
Influence of the assessment methods and the attendance to lectures on the academic performance rates
Abstract
The work done by the TIDAFIA Group for Innovation in Education is part of the project led by the EUIT Agricola Centre, within the 2011 Program of Innovation in Education of the Technical University of Madrid. The progressive implementation of the new 2010 degrees implies the disappearance of lectures in the subjects of the older degrees. Therefore, academic staff of the EUITAgricola is working in the development of systems that facilitate students the learning of those subjects without classroom lectures.
Six subjects were chosen from the 1999 degrees, some of which had no classroom lectures, in order to analyse the influence of class attendance on academic performance indicators (efficiency rate, success rate and absenteeism rate) for different assessment methods. In addition, questionnaires were designed to collect information from the students of the subjects analyzed to facilitate the interpretation of the results.
The main conclusion of the study was that it appeared a high correlation between the percentage of class attendance and the likelihood of passing the subject. It was found a high correlation coefficient between the percentage of attendance and efficiency rate. This tendency indicates that the subjects analysed were designed for classroom learning. Therefore, if it is intended to encourage learning through blended and distance systems, it would be necessary to completely redesign the contents and teaching methods used in the courses.
1831
It was also observed a high incidence of the first assessment activities on the abandonment in the study of the subject. In this sense, the more rigid the assessment method, the higher dropout occurs, and lower rates of efficiency were observed.
Keywords: Absenteeism, Efficiency, Assessment, Attendance
Introducción
La progresiva implantación de los nuevos planes de estudios impartidos en la E.U.I.T. Agrícola basados en el ECTS (European Communities, 2009) supone la paulatina desaparición de la docencia correspondiente a las asignaturas de los Planes de Estudios 1999. Sin embargo, una vez finalizada la docencia presencial en las asignaturas del plan a extinguir los alumnos aún pueden matricularse en dichas asignaturas durante dos cursos académicos más, aunque el método de evaluación es exclusivamente el de examen final. La desaparición de la docencia presencial y, por lo tanto, de los sistemas de evaluación continua en los planes a extinguir, tiene como inconveniente que la responsabilidad en la planificación del estudio de dichas asignaturas recae totalmente en los alumnos. Esta circunstancia dificulta la existencia de un ambiente de trabajo adecuado que facilite el aprendizaje de los alumnos (Ramsden, 1992; Kember, 2004).
Como una forma de paliar estos problemas, se han previsto distintas actuaciones, como la impartición de tutorías grupales semanales, el empleo de herramientas de aprendizaje a distancia como Moodle (Ellis et al., 2008; Kember et al., 2010) para realizar cuestionarios, actividades o consultas. Los profesores participantes en el estudio realizaron un mayor seguimiento del sistema de tutorías en relación con el avance del alumno en el estudio de los temas propuestos, y el grado de realización de las actividades programadas publicadas en Moodle.
Además, se analizaron los principales problemas encontrados por el alumno en el estudio de los materiales de la asignatura, para mejorar el enfoque de las tutorías grupales. Se identificaron distintos grupos de alumnos en función del nivel de seguimiento que hubieran realizado en las tutorías grupales. De esta forma, el principal objetivo del estudio consistía en determinar cuáles resultaban las estrategias más adecuadas para que los estudiantes de asignaturas sin docencia presencial del Plan 1999 pudieran superar éstas.
Material y Métodos
Inicialmente se identificaron las tres posibles vías por las que los alumnos podían cursar las asignaturas correspondientes al plan de estudios 1999 en vías de extinción:
+ Evaluación continua, mediante la incorporación de los alumnos a ciertas asignaturas de las nuevas titulaciones que presentaban contenidos similares. Esto obligó, en algunos casos, a realizar pequeños ajustes para tener en cuenta las posibles diferencias en cuanto al temario o peso de las calificaciones.
+ Evaluación final, mediante el estudio autónomo por parte del alumno y su asistencia a un examen final.
+ Sistema de tutorías, lo que supone que el alumno se presenta al examen final pero asiste regularmente a las tutorías grupales, y a las tutorías individuales programadas con los profesores de la asignatura, además de realizar las actividades sugeridas.
Teniendo en cuenta estos sistemas, se incluyeron los alumnos en cuatro grupos para analizar los resultados alcanzados dentro de cada uno de ellos:
+ Grupo 1. Alumnos que asistieron a clase y realizaron la evaluación continua (G1). Dentro de este grupo se identificaron dos posibles subgrupos en función de que el alumno hubiera cursado la asignatura que le correspondía (G1a) o en la asignatura más relacionada, pero no la
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suya propia (G1b). Se fijó el porcentaje de asistencia en un mínimo del 70% para poder ser incluido en este grupo.
+ Grupo 2. Alumnos que no asistieron regularmente a clase, pero realizaron la evaluación continua (G2). Nuevamente, se establecieron dos posibles subgrupos: en la asignatura que les correspondía (G2a) o en la asignatura más relacionada, pero no la suya propia (G2b)
+ Grupo 3. Alumnos que no siguieron el sistema de tutorías específico ni realizaron evaluación continua (G3).
+ Grupo 4. Alumnos que siguieron el sistema de tutorías específico para superar la asignatura. (G4)
Se consideró que un alumno había cursado la evaluación continua en una asignatura cuando realizó todas las prácticas, actividades y parciales requeridos. Una vez definidos los grupos de trabajo se realizaron las siguientes actuaciones que permitieron recoger la información necesaria para analizar la influencia en el método de seguimiento, el sistema de tutorías específico propuesto o el abandono en las asignaturas consideradas:
+ (EI) Encuesta inicial sobre situación actual del alumno y sistema que pretendía seguir.
+ (EA) Encuesta acerca de las causas de abandono del alumno. Se realizó únicamente a los alumnos que habían solicitado inicialmente la realización de la evaluación continua, pero luego abandonaron ésta.
+ (ES) Encuesta de seguimiento. Se realizó una encuesta en cada tutoría individualizada a los alumnos que siguieron el “Sistema de Tutorías Específico”.
+ Control de asistencia.
+ Desarrollo del sistema de tutorías específico. Las actuaciones llevadas a cabo fueron: programación temporal de estudio de los temas de la asignatura, realización de cuestionarios de autoevaluación en Moodle para cada bloque o unidad, realización de las actividades individuales propuestas, asistencia a tutorías individualizadas de seguimiento concertadas con el profesor (1 cada 4 semanas), asistencia a las tutorías grupales semanales organizadas en la asignatura correspondiente (1 cada semana) y participación en los chats creados por el profesor para los alumnos pertenecientes al Grupo 3 (1 al finalizar cada bloque o asignatura).
Con los datos recogidos para cada uno de los grupos se procedió al cálculo de los indicadores de rendimiento académico: Tasa de Eficiencia (TEF), Tasa de Absentismo (TAB) y Tasa de Éxito (TEX). Todas las actuaciones y evaluaciones mencionadas se llevaron a cabo en la asignatura “Diseño y Cálculo de Estructuras” (DYCE) de la titulación Ingeniero Técnico Agrícola, especialidad Mecanización y Construcciones Rurales, y en las siguientes asignaturas pertenecientes a la titulación Ingeniero Técnico Agrícola, especialidad Industrias Alimentarias: “Operaciones Básicas” (OB), “Tecnología del frío y frigoconservación” (TFF), “Termotecnia” (TR), “Construcciones Agroalimentarias” (CA), y “Cálculo de Estructuras y Construcción” (CEC), estas dos últimas con docencia presencial en el curso estudiado.
Resultados y Discusión
Indicadores de rendimiento académico
La tabla 1 muestra los indicadores de rendimiento académicos obtenidos en las asignaturas analizadas en función de los grupos identificados. Como pautas generales se puede observar que la tasa de eficiencia sólo es relativamente elevada para el caso del grupo 1 de alumnos, y además no hubo finalmente más que un alumno en todas las asignaturas que se acogiera al sistema específico de tutorías (Grupo 4).
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Tabla 1. Indicadores de rendimiento académico por grupos en las asignaturas analizadas
G1 G2 G3 G4 GLOBAL
Asist.
% TEF %
TAB %
Asist. %
TEF %
TAB %
Asist. %
TEF %
TAB %
Asist. %
TEF %
TAB %
Asist. % TEF %
TAB %
CA 78,80 90,90 45 34,40 25 50 10,50 8,80 82,40 - 0 0 40,80 39,10 44,35 CEC 83,00 26,10 39,10 40,50 9,50 61,90 19,70 0 95,80 - - - 47,50 11,80 65,6 OB 44,35 50 50 - - - 6,60 0 92,59 - - - 24,40 23,50 71,29 TF 82,85 62,50 25 - - - 2,50 10 60% - - - 39,30 38,90 42,5 TR 75,38 76,90 23,08 - - - 15 11,10 83,33 - - - 40,30 38,70 53,205
Se representó la Tasa de Eficiencia obtenida en cualquiera de los grupos y asignaturas frente al porcentaje medio de asistencia (Figura 1), lo que permitió intuir la existencia de una relación estadística entre ambas variables. Se realizó una regresión lineal entre ambos conjuntos de datos, de los cuales se excluyeron los relativos a la asignatura “Cálculo de Estructuras y Construcción (IA)” (rodeados con un círculo rojo en la Figura 1) porque los análisis previos indicaron un comportamiento muy anómalo en relación con el resto de las asignaturas.
Figura 1. Tasas de eficiencia obtenidas en función de la asistencia media
El análisis de regresión lineal realizado (Figura 2) muestra que la Tasa de Eficiencia (TEF) y el % de Asistencia Media (AM) de los alumnos del grupo presentan una elevada correlación (Ecuación 1).
TEF = 0,977·AM – 0,0079 (R2 = 0,9144) (1)
Además, se puede observar que la pendiente de la curva de regresión es muy próxima a uno, lo cual indica que los grupos de alumnos con una tasa de asistencia media elevada tienden a poseer una elevada tasa de eficiencia, de manera que la mayor parte de los alumnos superan la asignatura en la convocatoria correspondiente.
Debido a su comportamiento atípico, se analizaron cuáles podían ser las causas de que la asignatura CEC presentara un comportamiento tan diferente al resto, para lo cual se tuvieron en cuenta diferentes factores tales como la tasa de eficiencia obtenida en otros cursos, el profesorado de la asignatura, el módulo formativo en que se encuadra, o un posible sesgo relativo al perfil de los estudiantes, que se mostraron no determinantes.
Sin embargo sí se identificó un elemento diferencial en el método de evaluación continúa empleado en esta asignatura con respecto al resto de asignaturas objeto de estudio. El proceso de evaluación continua en la asignatura CEC sólo constaba de exámenes parciales, sin el desarrollo de ejercicios grupales o individuales evaluables. Además, una calificación inferior a 4 en cualquier prueba implicaba automáticamente que ya no era posible aprobar mediante la evaluación continua. El resultado fue que aquellos alumnos que obtenían una calificación inferior a 4 en algún examen parcial dejaban automáticamente de asistir a clase, pauta que se comprobaba al observar la marcada tendencia ascendente de la tasa de absentismo a lo largo del semestre.
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Figura 2. Regresión lineal entre la tasa de eficiencia y la asistencia media a clase
Resultados de las encuestas
Los datos obtenidos en la encuesta inicial realizada a los alumnos, indicaron que dos terceras partes de los alumnos del estudio cursaban la asignatura por primera vez, mientras que sólo el 14% de los alumnos se habían matriculado tres o más veces, excepto en las asignaturas de 2º curso “Operaciones Básicas” y “Termotecnia” en las que el número de primera matrícula fue muy bajo, 20% y 0%, respectivamente. En cuanto al grado de asistencia a clase en el curso anterior de los alumnos repetidores, se observó importantes diferencias entre las asignaturas. Por ejemplo, en “Operaciones Básicas” y “Construcciones Agroalimentarias” casi el 25% de los alumnos declaran que no asistieron “Nada” a clase el curso anterior. En la última asignatura mencionada, sólo el 11% de los alumnos declaró haber asistido regularmente a clase el curso anterior.
La figura 3 muestra el porcentaje de asistencia a exámenes de los alumnos repetidores durante el curso anterior, cuyos valores son significativamente bajos. Así, menos del 25% de los alumnos repetidores declaran para todas las asignaturas que hubieran asistido a todos los exámenes, y hasta el 50% de los alumnos repetidores en “Construcciones Agroalimentarias” y “Operaciones Básicas” afirman que no asistieron a ningún examen. Por otro lado, estos datos indican que las pautas mostradas en la Tasa de Absentismo para el año en curso son congruentes con la falta de asistencia a los exámenes declarada por los alumnos repetidores para el curso anterior.
Figura 3. Grado de asistencia a exámenes de los alumnos repetidores
Con respecto al análisis de las causas de abandono en el estudio de las asignaturas, sólo pudo recopilarse información suficiente en CA y CEC. En cuanto a las causas de abandono, se observó que en CA el principal motivo fue la obtención de una nota insuficiente en alguna prueba de evaluación. Por otro lado, es interesante observar que menos del 15% de los alumnos declaran que el motivo principal para abandonar la Evaluación Continua hubiera sido un número de asignaturas elevado para
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el tiempo que le dedican al estudio. Por otro lado, se observó la curiosa pauta de que un porcentaje significativo de los alumnos (hasta el 40% en CA) abandonaron la evaluación continua antes incluso de la primera prueba de evaluación (Figura4), lo cual contrastaba notablemente con el elevadísimo compromiso inicial declarado con respecto a esta (superior al 90% en todas las asignaturas).
Figura 4. Momento en que se produce el abandono de la evaluación continua
Conclusiones
Se ha observado una gran incidencia de las primeras pruebas de evaluación continua sobre el abandono en el estudio de las asignaturas. El uso de sistemas rígidos de evaluación, o sistemas que sólo contemplen la realización de pruebas parciales no favorece la continuidad del alumno en el estudio. Cuanto más rígido sea el sistema de evaluación, mayor abandono se produce, y menores tasas de eficiencia se observan. Igualmente, y como era previsible, se ha detectado una elevada correlación entre el porcentaje de asistencia y la probabilidad de superar la asignatura, encontrándose un elevado coeficiente de correlación entre el porcentaje de asistencia y la tasa de eficiencia. Esta observación permite resaltar el carácter eminentemente presencial de las asignaturas diseñadas. Por lo tanto, si se pretende fomentar el aprendizaje mediante sistemas docentes semipresenciales o a distancia, sería completamente necesario que se rediseñaran los contenidos y las metodologías docentes empleadas en las asignaturas.
Agradecimientos
Los autores desean expresar su agradecimiento a la Universidad Politécnica de Madrid por financiar los trabajos presentados en este artículo, y realizados en el ámbito del proyecto “Reducción de las tasas de absentismo y abandono en la EUIT Agrícola: Análisis de las causas y efecto de algunas medidas o actuaciones”, coordinado por la Dirección de la EUIT Agrícola.
Bibliografía
Ellis, R.A., Goodyear, P., Calvo, R., Prosser, M. (2008). Engineering students´conceptions of and approaches to learning through discussions in face-to-face and online contexts. Learning and Instruction 18, 267-282.
European Communities. (2009). ECTS Users’ Guide. Office for Official Publications of the European Communities, Luxembourg.
Kember, D. (2004). Interpreting student workload and the factors which shape students´ perceptions of their workload. Studies in Higher Education 29 (2), 165 – 184.
Kember, D., McNaught, C., Chong, F., Lam, P., Cheng, K.F. (2010). Understanding the ways in which design features of educational websites impact upon student learning outcomes in blended learning environments. Computers & Education 55, 1183 – 1192.
Ramsden, P. (1992). Learning to teach in Higher Education. Routledge, London.
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Estudio de la demanda de nutrientes en intervalos de tiempo cortos durante la fase reproductiva de Nerium oleander L.
D. Roca 1 y P-F. Martínez2
1 Dep. Horticultura, Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), 46113, Moncada, España.
roca_dolfer@gva.es 2 Consultor Independiente, Valencia, España
Resumen
La reducción de los costos económicos y ambientales en la producción ornamental es una exigencia creciente, tanto desde la perspectiva del productor como del consumidor, llegando a ser un parámetro más de calidad. Esto exige aumentar la eficiencia de las estructuras de la explotación y del uso de los insumos, entre los que se encuentran los fertilizantes y también el agua asociada a ellos en las técnicas del cultivo sin suelo.
Ajustar los aportes de fertilizantes requiere el conocimiento de las necesidades nutritivas de las distintas especies cultivadas en cada fase de crecimiento y bajo las condiciones de cultivo habituales de la zona productora.
Gran parte de la producción ornamental en la Comunidad Valenciana corresponde a plantas arbustivas, siendo Nerium oleander dominante, cuyo cultivo en contenedor definitivo se inicia en Julio y finaliza cuando se comercializa, en el mismo contenedor en el que han sido cultivadas, en estado de floración con botón cerrado, desde finales de invierno y durante la primavera. Agronómicamente, pueden distinguirse 3 periodos de cultivo a partir de la plantación de esquejes enraizados; 1) crecimiento vegetativo (desde plantación en contenedor definitivo hasta octubre que alcanza el tamaño final), 2) mantenimiento y acumulación de reservas (noviembre a febrero) y, 3) crecimiento reproductivo (floración) de marzo a abril.
Es necesario incorporar información muy precisa de la demanda de nutrientes por las raíces de la planta en intervalos de tiempo cortos, particularizados para cada época y tipo de crecimiento, para el buen uso del sistema de cultivo en sustrato y en contenedor. Para ello se diseñó y construyó un dispositivo aeropónico que lo permite.
Los resultados obtenidos indican que, al inicio de la primavera la planta da prioridad a su desarrollo radicular frente al aéreo, como adaptación a unas condiciones de mayor demanda de transpiración. Tanto el aumento observado de la tasa de absorción de agua, como de la relación Pf/Ps, indican una buena adaptación de la planta a dichas condiciones. El trabajo concluye, destacando la conveniencia de reducir los aportes de fertilizantes durante el invierno y la primavera, hasta la venta de las plantas, con el fin de aumentar la eficiencia de uso de los abonos y minimizar el impacto sobre el medio ambiente, sin reducir ni el rendimiento ni la calidad.
Palabras clave: arbustos, ornamentales, optimización, fertilización, aeropónico.
Study of the nutrient uptake on a short time basis of Nerium oleander L. along the reproductive growth.
Abstract
The reduction of economic and environmental costs of the ornamental production is a growing request from both, the grower and the consumer, and has turned to be an additional quality value. Due to these facts the demand for higher efficiency of nursery structures and inputs use is increasing. Fertilizers are among these inputs as well as water, and both are normally associated in soilless culture techniques.
For a good adjustment of fertilizer supply, an accurate knowledge of nutrient needs is required, for the different cultivated species and for every growing stage and local condition.
A big part of the ornamental production of the Valencian Region corresponds to shrubs, and the main species is Nerium oleander as a pot plant. The growing cycle gets started in July and is finished the moment is sent to market in the same initial pot, just before first flowering buds start opening, from the end of Winter and all along Spring. Three growing stages can be distinguished from the rooted cuttings are planted; 1) vegetative growth
1837
(from plantation in the final pot till October when the final size is reached), 2) maintenance and reserves accumulation (November to February) and, 3) reproductive growth (flowering) from March till April.
There is a need of precise information on the plant nutrient requirements, on a short-time interval basis, for every season and type of growing, for optimizing the management of the pot-plant production system. An aeroponic device was built, that has been successfully used for this objective.
The obtained results show that plant gives priority to root development, instead of the aerial part, from the start of Spring, in order to better facing the higher transpiration requirements. The increased of both, the water uptake rate and the relation Pf/Ps, result from the good plant adaptation to those conditions. One of the main work’s conclusion, is the interest of reducing the supply of fertilizers along the Winter and Spring, till the moment the plants are sold, with the objective of increasing fertilizer use efficiency and minimizing the effects on the environment, but without any negative effects on yield and quality.
Key words: shrubs, ornamentals, fertilization, aeroponics
Introducción y/o Justificación
La reducción de los costes económicos y ambientales en la producción ornamental es un objetivo permanente de los productores, como respuesta tanto a las dificultades de un mercado muy competitivo, como a la demanda de mayor protección del medio ambiente que hace la sociedad. Esta situación impone al horticultor la necesidad de innovar sus técnicas de producción con el objetivo de aumentar la eficiencia de las estructuras de la explotación y del uso de los insumos, entre ellos los fertilizantes y también el agua asociada a ellos en las técnicas del cultivo sin suelo. Una vía en esta dirección es el fomento y la valorización de las especies mediterráneas, por su buena adaptación a las condiciones locales, que así puede permitir el producir a través de las buenas prácticas agrícolas (Hall et al., 2009).
La mayor parte de la producción ornamental en la Comunidad Valenciana corresponde a plantas arbustivas, de las que Nerium oleander alcanza un 61%. El cultivo se inicia en julio y finaliza cuando se comercializa desde finales de invierno y durante la primavera, en estado de floración con botón cerrado, en el mismo contenedor en el que han sido cultivadas. La adelfa es una especie mediterránea, rústica, que se adapta bien al bajo uso de insumos. Algunos trabajos confirman su elevada tolerancia al déficit hídrico, con sólo variaciones menores de las variables de intercambio gaseoso, sin mostrar síntomas externos y con capacidad de recuperar dichos valores y su aspecto normal tras 30 días de sequía (Niu et al., 2008; Lenzi et al., 2009).
Es fácil comprobar en los viveros de producción en contenedor, con una alta densidad de plantas, que todavía hay margen para mejorar las eficiencias del riego y la fertilización. En muchos casos se emplea el riego por aspersión, con elevadas pérdidas de agua. En el caso de Nerium oleander se ha comprobado que un suministro bajo de fertilizantes, cifrado en 2 g/L, da mejores resultados que dosis hasta 4 veces superiores (Lombardi et al., 2004).
Asimismo se han hecho estudios para elaborar modelos de evapotranspiración representativos del consumo (Pardossi et al., 2008; Beeson, 2010; Million et al., 2011), pero, a pesar de los progresos técnicos, la práctica normal en los viveros determina valores de eficiencia de uso de agua (WUE) bajos, al mismo tiempo que contribuye a la contaminación del suelo y de los acuíferos superficiales y subterráneos de la región (Vox et al., 2010). Por estos motivos, hasta un 60 a 80% de los fertilizantes suministrados a una planta en contenedor, pueden perderse debido a la incapacidad de las raíces para interceptarlos en tan poco volumen de sustrato.
Hay una carencia de informaciones fiables sobre las necesidades hídricas y nutritivas de los cultivos, que puedan ser empleadas en los sistemas de control y que ayuden a la toma de las decisiones del fertirriego. Diferentes grupos de investigación tratan de progresar en esta dirección en el ámbito de los
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viveros ornamentales (Pardossi et al., 2008; Balendonck, 2010). Tipificar la demanda mineral en función del estado y la fase de desarrollo haría posible ajustar la composición de la solución nutritiva a dicha demanda y esto, unido al ajuste del riego, reduciría considerablemente la carga mineral en los lixiviados (Cabrera, 2003, Alam et al 2009, Roca 2009, Martínez et al, 2010, Rouphael et al 2008; Adamowicz et al., 2012; Narváez et al., 2012).
Por consiguiente, es muy conveniente incorporar información precisa de la demanda de nutrientes por la planta en intervalos de tiempo cortos, particularizados para cada época y fase de crecimiento, con el fin de conseguir un buen manejo del sistema de cultivo en sustrato y en contenedor, y este es el objetivo de este estudio en Nerium oleander durante su crecimiento reproductor.
Material y Métodos
El estudio se ha llevado a cabo en plantas de adelfa (Nerium oleander L. cv “Rosa Bartolini”), de 180 días de edad procedentes de un cultivo comercial en contenedor de 2.5 L en fibra de coco, en el que han crecido y se les han realizado las prácticas culturales habituales, desde Julio de 2012 hasta Enero 2013. El régimen de fertirrigación en dicho vivero, diario y en exceso, aporta una solución fertilizante (relación N:P:K 3:1:2) gestionada en base al incremento de la conductividad eléctrica (CE) de 0,3 dS/m sobre la correspondiente al agua de riego.
A mitad de Enero, se han colocado un total de 78 plantas a raíz desnuda, tras limpiarlas de sustrato, en dos sistemas aeropónicos y recirculantes, idénticos, que se encuentran en la parte central de un invernadero de policarbonato ubicado en el IVIA, el cual dispone de una serie de sensores de radiación total, interior y exterior, y radiación fotosintéticamente activa (PAR) interior, de temperatura del aire interior y exterior, de temperatura de la solución nutritiva, y de humedad, cuyos datos se registran cada 15 segundos. Uno de los sistemas aeropónicos está provisto de una balanza de precisión que permite obtener el balance hídrico de las 39 plantas cada 5 segundos, además de un sistema automático de recogida de muestras que permite obtener el balance de absorción mineral. La composición de la solución nutritiva utilizada en ambos sistemas aeropónicos ha sido la siguiente: (en mmol. L-1: NO3
- 4,97; H2PO4
- 0,5; SO42- 0,5; NH4
+ 0,27; K+ 2,5; Ca2+ 1,35; Mg2+ 0,5; y, 0,025 g L-1 de un complejo de microelementos utilizando EDTA como agente quelante; pH 5,8; CE 0,65 dS/m). Del primer sistema aeropónico se ha determinado la tasa neta de absorción hídrica (TH), calculada mediante TH=(V1-V2)/39 en L.d-1.pl-1 y, la tasa neta de absorción mineral (TM) mediante TM=[(V1C1-V2C2)]/39 en mmol.d-1.pl-1, siendo V1 y V2, y C1 y C2 los volúmenes de agua y las concentraciones de macroelementos registrados en el sistema.
La determinación de la concentración de NO3- se ha realizado por espectrofotometría UV-visible
siguiendo el método descrito en Adamowicz et al., (2012), mientras que las de P, K, Ca, y Mg, se han medido simultáneamente por espectrometría de emisión ICP (iCAP-AES 6000, Thermo Scientific. Cambridge, UK).
Para las medidas de crecimiento y desarrollo, se han muestreado del segundo sistema aeropónico 4 plantas enteras en tres momentos, el 8 de Febrero, el 14 de Marzo y el 10 de Abril. Se ha determinado la distribución en raíces, tallos y hojas, tanto en fresco como en seco (en estufa a 70ºC hasta peso constante (7 días)). Previamente se ha medido el área foliar con un medidor específico (LI-3100; LI-COR, Lincoln, NE) y calculado el área foliar específica dividiendo el área foliar total por el peso seco de las hojas, además de la relación entre los pesos frescos y secos.
El análisis estadístico de datos se ha efectuado aplicando ANOVA, previo test t de Student, y la comparación de medias por el criterio LSD al 95%. La herramienta utilizada para dichos análisis es Statgraphics Plus v.5.1. para Windows (Statgraphics Corp., 2005).
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Resultados y Discusión
Para comparar las respuestas de la planta en las absorciones de agua y de minerales en dos fases de desarrollo consecutivas, debe atenderse, en primer lugar, a las variables del clima. En la Tabla 1, se pone de manifiesto un ligero aumento de los niveles térmicos de la parte aérea, paralelos a los de radiación incidente, resultando en un aumento del déficit de presión de vapor (DPV). Podemos esperar una fotosíntesis activa dados los valores de la densidad del flujo fotónico fotosintético (PPFD), para una tasa de fotosíntesis neta (Pn) máxima indicados para otros cultivares de entre 1000 y 1500 µmol s-
1 m-2 (Niu et al, 2009, Meletiou-Christou & Rhizopoulou, 2012).
Tabla 1. Variables climáticas (medias diarias)
radiación global (interior)
PPFD max (interior)
T aire media
(interior)
T aire max
(interior) DPVmax
T raíz media
(MJ m-2 d-1) (µmol s-1 m-2) (ºC) (ºC) (kPa) (ºC)
8feb - 14mar 5,90 1002 16,5 29,4 2,25 16,3 14mar - 10abr 6,90 1224 18,5 31,2 2,73 15,8
De los muestreos de planta completa en tres momentos del periodo estudiado no se han detectado diferencias en la materia seca total, (valor medio de 40,9 gramos/planta entera). Considerando del 8 de febrero al 14 de marzo y, del 14 de marzo al 10 de abril, a los periodos de invierno y primavera, respectivamente, se observa en la Tabla 2, que en invierno el reparto relativo de biomasa entre los órganos permanece estable. Sin embargo sí se observan respuestas diferenciadas en el reparto de esta biomasa entre órganos en los dos periodos. Como se muestra en la Tabla 2, aumenta la proporción de materia seca asignada a las raíces en primavera, disminuyendo la asignada a los tallos, pero permanece la de las hojas, lo que resulta en un aumento de la asignación de las reservas al órgano de absorción. Es probable que esto sea una respuesta de la planta al aumento del DPV y la radiación, favoreciendo su capacidad de absorber agua a través de dirigir asimilados hacia la raíz para favorecer su desarrollo, como ocurre en situaciones de déficit hídrico (Bañón et al., 2006).
Tabla 2. Reparto en porcentaje de la materia seca de la planta entera.
Raíces Tallos Hojas Radical / Aérea
8 febrero 16,8 ± 1,3 b 40,9 ± 1,3 a 42,3 ± 2,3 a 0,20 b 14 marzo 17,5 ± 0,8 b 40,0 ± 0,8 a 42,4 ± 2,1 a 0,21 b 10 abril 26,5 ± 2,6 a 30,5 ± 2,0 b 39,0 ± 2,8 a 0,38 a
Letras diferentes en cada columna indican diferencias significativas (test LSD, p<0,005), (n=4)
La absorción hídrica se asocia al flujo de transpiración regulado por los estomas que se encuentran en las hojas. Paralelamente al aumento del órgano radical (1,51 veces superior, Tabla 2) durante la primavera, aumenta la superficie foliar total de la planta entera (1,41 veces superior, Tabla 3), órgano evaporativo, sin embargo, cuando este cambio en la superficie de las hojas se refiere a su materia seca, a sus reservas, (Area Foliar Específica) el aumento es muy superior, multiplicándose por 1,72.
Tabla 3. Caracteres de las hojas.
Área foliar planta entera Área Foliar Específica Pfresco / Pseco
(cm2) (cm2 g-1) 8 febrero 747,8 ± 41,3 b 43,3 ± 1,11 b 2,7±0,1 b 14 marzo 831,2 ± 60,21 b 45,7 ± 2,65 b 2,8±0,1 b 10 abril 1168,3 ±72,6 a 78,8 ± 3,8 a 4,3±0,2 a
Letras diferentes en cada columna indican diferencias significativas (test LSD, p<0,005), (n=4)
1840
En la Tabla 4 se aprecia un aumento notable de la tasa de absorción de agua en primavera, que debe asociarse con los niveles mayores de radiación solar y del DPV (mayor demanda evapotranspirativa) y de contenido relativo de agua en la planta tal y como indica la relación Pf/Ps en Tabla 3, de modo similar a lo señalado por Bañón et al. (2006).
Sin embargo los niveles de absorción mineral indicados en la Tabla 4 (NO3-, K+ y Ca2+), expresados en
mmol por planta, se mantienen similares en invierno y primavera, que, al referirlos al agua absorbida, resultan, en primavera, en concentraciones de absorción inferiores en un 29,0%, 42,5% y 57,3% para NO3
-, K+ y Ca2+, respectivamente.
Tabla 4. Tasas medias diarias de las absorciones de agua, de NO3-, de K+ y de Ca2+ y sus correspondientes
concentraciones de absorción, en invierno y primavera.
por planta Agua NO3- CAN K+ CAK Ca2+ CACa
(mL) (mmol) mM (mmol) mM (mmol) mM
8feb-14 mar 158,4±23,9 b 0,90±0,4 a 5,68 0,60±0,3 a 3,79 0,36±0,2 a 2,27 14mar-10abr 248,0±30,4 a 1,00±0,3 a 4,03 0,54±0,2 a 2,18 0,24±0,1 a 0,97
Letras diferentes en cada columna indican diferencias significativas (test LSD, p<0,05),(n=20).CAN, CAK y
CACa: Concentraciones de absorción de NO3-, K+ y Ca2+en mmol por litro de agua absorbida (en mmol. L-1=
mM).
La adelfa es una planta considerada de bajo consumo en fertilizantes minerales tal y como han evidenciado Lombardi et al (2009). Aunque se han determinado las concentraciones de fósforo y de magnesio de las muestras recogidas, no ha sido posible aportar valores fiables de sus tasas diarias de absorción, esto es así porque los niveles de demanda de estos elementos son muy inferiores a los de N, K y Ca, por lo que, para obtener tasas de absorción fiables, deberán referirse a escalas de tiempo superiores al día, y periodos de muestreo superiores al de este trabajo.
Huché-Thelier et al. (2006) en el caso de Ligustrum ovalifolium, señalan la autonomía nutritiva de esta planta, a causa de su capacidad de movilización de nutrientes, lo que facilitaría modular el suministro de fertilizantes reduciendo su aporte.
En nuestro caso, a falta de contrastar con los contenidos minerales en las plantas analizadas, los cuales se están procesando, y por lo que aquí se expone, es plausible indicar que, al igual que en otras plantas arbustivas, en adelfa, durante el crecimiento vegetativo en el verano y en el otoño previos, se absorbe la mayor parte de los nutrientes minerales, acumulándose en reservas para emplearlos a lo largo del invierno y especialmente al inicio de la primavera, para hacer su desarrollo reproductor y el inicio de la floración.
Esto sugiere que a lo largo del invierno y la primavera, hasta el momento de venta de las plantas, probablemente el aporte mineral deba ser en cantidades muy reducidas. De confirmarse esto, podría significar un ahorro considerable de fertilizantes para los viveros y se evitarían numerosos vertidos al medio ambiente.
Conclusiones
Al inicio de la primavera la planta da prioridad a su desarrollo radicular frente al aéreo, como adaptación al cambio de las condiciones climáticas con mayor demanda de transpiración. Este hecho puede ser positivo de cara al próximo transporte a mercados distantes.
La superficie foliar de la planta aumenta en dicho periodo, pero no obstante esto, el aumento de la tasa de absorción de agua es notable y asimismo la relación Pf/Ps, lo que indica una buena adaptación de la planta a las condiciones de la estación.
Como conclusión práctica, se pone en evidencia la conveniencia de reducir al mínimo los aportes de fertilizantes durante el invierno y la primavera, hasta la venta de las plantas. De este modo sería posible aumentar la eficiencia de uso de los abonos y se minimizaría el impacto sobre el medio ambiente.
1841
Agradecimientos
Este trabajo es parte del proyecto IVIA 5221 “Mejora de la fertirrigación de la planta ornamental en contenedor”, financiado por la Generalitat Valenciana.
Bibliografía
Adamowicz, S., Le Bot, J., Magan, R.H., Fabre J. (2012). Totomatix: a novel automatic set-up to control diurnal, diel and long-term plant nitrate nutrition. Annals of Botany, 109, 309–319.
Alam, M.Z., Chong, C., Llewellyn, J., Lumis, G.P. (2009). Evaluating Fertilization and Water Practices to Minimize NO3-N Leachate from Container-grown Forsythia. HortScience, 44, 1833-1837.
Balendonck, J. (2010). FLOW-AID Farm level optimal water management assistant for irrigation under deficit: More crop per drop. WUR, Greenhouse Horticulture, Wageningen, The Netherlands. Available from http://documents.plant.wur.nl/wurglas/flowaid.pdf.
Bañon, S., Ochoa, J., Franco, J.A., Alarcón, J.J., Sánchez-Blanco, M.J. (2006). Hardening of oleander seedlings by deficit irrigation and low air humidity. Environmenmtal and Experimental Botany 56, 36-43.
Beeson, R.C. (2010). Modeling actual evapotranspiration of Viburnum odoratissimum during production from rooted cuttings to market size plants in 11.4L containers. HortScience, 45(8),1260–1264.
Cabrera, R.I. (2003). Nitrogen balance for two-container grown woody ornamental plants. Scientia Horticulturae, 97, 297–308.
Hall, T.J., Dennis, J.H., Lopez, R.G., Marshall, M.I. (2009). Factors affecting growers’ willingness to adopt sustainable floriculture practices. HortScience 44(5), 1346–1351.
Huché-Thelier L., Guerin V., Charpentier S. (2006). Interactions between N, P and C mobilisations during spring growth of a semi-evergreen shrub (Ligustrum ovalifolium L.) grown in containers with different fertilisation schedules. Scientia Horticulturae 107, 297-305.
Lenzi, A., Pittas, L., Martinelli, T., Lombardi, P., Tesi, R. (2009). Response to water stress of some oleander cultivars suitable for pot plant production. Scientia Horticulturae, 122(3), 426-431.
Lombardi, P., Lenzi, A., Tesi, R. (2003). Compact oleander cultivars (Nerium oleander L.) for flowering pot production. Colture Protette 23(2):79-83.
Lombardi, P., Lenzi, A., Tesi, R. (2004). Effect of increasing fertilizer doses on oleander for flowering pot production (Nerium oleander L.). Colture Protette 33(6):75-83.
Martínez, P.F., Roca, D., Belda, R.M. (2010). El control del fertirriego en los cultivos sin suelo. Horticultura
Global, 290, 12-19. Meletiou-Christou, M.S., Rhizopoulou, S. (2012). Constrains of photosynthetic performance and water status of
four evergreen species co-ocurring under field conditions. Botanical Studies 53, 325-334. Million, J.B., Yeager, T.H., Albano, J.P. (2010). Evapotranspiration-based Irrigation Scheduling for Container-
grown Viburnum odoratissimum (L.) Ker Gawl. HortScience, 45(11), 1741-1746. Million, J.B., Ritchie, J., Yeager, T.H., Larsen, C.A., Warner, C.D., Albano, J.P. (2011). CCROP—Simulation
model for container-grown nursery plant production. Scientia Horticulturae, 130, 874–886. Narváez, L., Cáceres, R., Marfá, O. (2012). Effects of climate and fertilization strategy on nitrogen balance in an
outdoor potted crop of Viburnum tinus L. Spanish Journal of Agricultural Research, 10(2), 471-481. Niu, GH., Rodriguez, DS., Mackay, W. (2008). Growth and physiological responses to drought stress in four
oleander clones. Journal of the American Society of Horticultural Science, 133, 188-196. Pardossi, A., Incrocci, I., Incrocci, G. & Marzialetti, P. (2008). What limits and how to improve water and
nutrient efficiency in outdoor container cultivation of ornamental nursery stocks, Acta Horticulturae, 843, 73-80.
Roca, M.D. (2009). Absorción de nitrato en cultivo sin suelo. estudio de las implicaciones agronómicas y fisiológicas como base para optimizar el manejo de la fertilización. Aplicación a un cultivo de rosas. Tesis Doctoral. DPV-UPV. ISBN 9788469299616.
Rouphael, Y., Cardarelli, M., Rea, E., Colla, G. (2008).The influence of irrigation system and nutrient solution concentration on potted geranium production under various conditions of radiation and temperature. Scientia Horticulturae, 118, 328–337.
Vox, G., Teitel, M., Pardossi, A., Minuto, A., Tinivella, F. & Schettini, E. (2010). Agriculture: technology, planning and management, in Salazar, A., Rios, I. (Eds.), Sustainable greenhouse systems, Nova Science Publishers, New York, pp. 1-79.
1842
Comportamiento de la vetiveria (Chrysopogon zizanioides L. Roberty) como extractora de metales pesados en suelos contaminados
C. Vargas1, J. Pérez-Esteban2, A. Masaguer1 y A. Moliner1
1 Departamento de Edafología, Escuela Técnica Superior de Ingenieros Agrónomos, Universidad Politécnica de Madrid. Avenida Complutense, 28040, Madrid, España. E-mail: c.vargasv@alumnos.upm.es
2 Departamento de Química Orgánica y Bio-Orgánica, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), Paseo de Senda del Rey 9, 28040 Madrid, España.
Resumen
Los suelos de las zonas mineras en España presentan frecuentemente un elevado nivel de contaminación por metales pesados. Tradicionalmente se han utilizado técnicas de descontaminación muy agresivas para el medio edáfico que produce alteraciones de las características del suelo e impide su recuperación o rehabilitación. La fitorremediación es un conjunto de técnicas más económicas y respetuosas con el medio ambiente que las convencionales donde se utilizan plantas en combinación con determinadas enmiendas y prácticas agronómicas para reducir la toxicidad de los contaminantes. Entre estas técnicas, se encuentra la fitoextracción, basada en la absorción de los metales del suelo por las raíces de las plantas y en su translocación a la parte aérea cosechable. La especie vetiveria (Chrysopogon zizanioides (L.) Roberty) es comúnmente conocida por su eficacia como barrera para el control de la erosión, por tolerar condiciones extremas en suelos y por producir una gran cantidad de biomasa incluso en zonas contaminadas. El presente trabajo estudia la posibilidad de recuperación de suelos expuestos a una elevada contaminación por metales pesados mediante técnicas de fitoextracción asistida por agentes quelantes. Se analizó el efecto de un ácido húmico comercial procedente de leonardita sobre la solubilidad de los metales Cd, Cu, Mn y Zn en tres suelos mineros mediante su absorción por Vetiveria. Se instaló un ensayo bajo ambiente controlado en macetas, utilizando tres suelos provenientes de las zonas mineras de La Unión (Murcia), Cuadrón y Bustarviejo (Madrid). Se utilizó un diseño factorial con tres niveles de aplicación de ácido húmico: 0, 2, 10 y 20 g/kg de suelo con diez repeticiones. Se evaluaron las cantidades de metales (Cu, Cd, Zn y Mn) extraídos por el vetiver a los 4 meses. Se observó que el ácido húmico hace más disponibles los metales en el suelo de Cuadrón con relativamente bajo contenido en metales pesados. Sin embargo en suelos más contaminados y en dosis más elevadas provoca cierta inmovilización. Palabras claves: metales pesados, Vetiveria, ácido húmico, leonardita, contaminación de suelos.
Vetiveria (Chrysopogon zizanioides) behavior as heavy metals extractor in contaminated soils amended with humic acid
Abstract
Soils from mining areas in Spain often contain a high level of heavy metal contamination. Traditionally have been used decontamination techniques that result very aggressive for the soil. These techniques can produce alterations in the soil characteristics and avoid its recovery and rehabilitation. Phytoremedation is a set of techniques more economical an environmentally friendly than the conventional ones, which mixes plants with certain amendments and agronomic practices to reduce the toxicity of pollutants. Among these techniques, we can highlight phytoextraction, which is based on the absorption of metals from the soil by the plant roots and translocation to the aerial parts of plants. Vetiver (Chrysopogon zizanioides (L.) Roberty) species is commonly known for its effectiveness as a barrier to control erosion, for its tolerance in soils with extreme conditions and to produce a large biomass even in contaminated areas. This paper studies the possibility of recovery of soils exposed to high contamination with heavy metals by phytoextraction techniques assisted by chelating agents. The effect of an specific type of humic acid obtained from leonardite was analyzed on the solubility of the metals Cd, Cu, Mn and Zn in three soils miners through the absorption by Vetiveria. The essay consisted on installing
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containers under greenhouse conditions using three different soils from the mining areas of La Unión (Murcia), Cuadrón, and Bustarviejo (Madrid). A factorial design was used with three levels of humic acid applications: 0, 2, 10 and 20 g/kg of soil with ten repetitions. The amount of metals (Cu, Cd, Zn and Mn) was evaluated in the vetiver plant, extracting the plant tissue by cutting at 4 and 8 months. It was observed that the humic acid made more available to the plant the processing of the heavy metals; this was specially observed in the soil Cuadrón with relatively low heavy metal content. On the other hand, in more contaminated soils with higher levels of humic acid there was immobilization of heavy metals. Keywords: heavy metals, Vetiveria, humic acid, leonardite, soil contamination.
Introducción
Los suelos mineros en España presentan un elevado nivel de contaminación por metales pesados, los cuales se redistribuyen y reparten lentamente entre los componentes de la fase sólida. Dicha redistribución se caracteriza por una rápida retención inicial y posteriores reacciones lentas, dependiendo del tipo de metal, de las propiedades del suelo y del tiempo en que ha estado acumulado (Ginocchio y Baker, 2004). Estos suelos se degradan o se pierden irreversiblemente, debido a que los metales tienden a acumularse en la superficie del suelo quedando accesibles al consumo de los cultivos (Pastor y Hernández, 2009). Excesivas concentraciones de metales en el suelo podrían impactar la calidad de los alimentos, la seguridad de la producción de cultivos y la salud del medio ambiente, ya que estos se mueven a través de la cadena alimenticia vía consumo de plantas por animales y estos a su vez por humanos.
Las características del suelo juegan un papel importante en reducir o aumentar la toxicidad de
los metales en el mismo. Una vez en el suelo, los metales pueden quedar retenidos en el mismo, pero también pueden ser movilizados en la solución del suelo mediante diferentes mecanismos biológicos y químicos (Colombo et al., (1998). El establecimiento de una cubierta vegetal es uno de los métodos más ecológicos y menos costosos de recuperar suelos afectados por actividad minera. Dentro de los nuevos métodos emergentes está la fitorremediación, definida como el conjunto de técnicas que hace uso de especies vegetales para retirar o dejar en formas inocuas los contaminantes en el suelo (Brown et al., 1994). El primer paso para la aplicación de esta técnica es la selección de las especies de plantas más adecuadas para los metales presentes y las características del emplazamiento (Pérez-Esteban et al., 2013)
Una de las especies de plantas tolerantes que podrían tener futuro en proyectos de
fitorremediación de suelos contaminados es la Vetiveria zizanioides que ha sido ampliamente utilizada en depuración de aguas residuales (Yang et al., 2003). Dicha especie vegetal, que tiene un alto rendimiento en la extracción de algunos metales contaminantes y que por tanto los tolera y los acumula, tiene la ventaja de poseer semillas estériles por lo que su utilización no introduce semillas exóticas en el entorno natural. Debido a que en algunos emplazamientos la actividad minera se abandonó hace muchos tiempo y los metales están en mayor o menor medida inmovilizados en el suelo, se ha experimentado con diversas enmiendas orgánicas con idea de movilizar y hacer más biodisponibles los metales del suelo (Leˇstan et al., 2008; Rotkittikhun, et al., 2007; Yang et al., 2003).
El presente trabajo estudia la posibilidad de recuperación de suelos expuestos a una elevada
contaminación por metales pesados mediante técnicas de fitoextracción asistida por ácidos húmicos comerciales provenientes de la leonardita por lo que el objetivo de esta investigación es evaluar el comportamiento y la capacidad extractiva de la especie vetiveria en suelos contaminados por metales pesados.
1844
Material y Métodos
El área de estudio está situada en dos regiones mineras de España en los Municipios de la Unión, (Murcia), Bustarviejo y Cuadrón (Madrid). Se eligieron los lugares más representativos de cada uno de los emplazamientos para tomar las muestras de suelos. Las mismas se tomaron de los 20 cm superiores de zonas contiguas a las minas. Las muestras se trasladaron al laboratorio, se secaron a temperatura ambiente, se tamizaron en tamiz de 2 mm, todo ello con la finalidad de realizar los análisis físico-químicos posteriores. Para la determinación de propiedades químicas se molió la muestra mediante un molino de bolas. La textura se determinó mediante el densímetro de ASTM 152H utilizando el método de Day (1965). El pH y la conductividad eléctrica se determinó en extracto acuoso 1:2,5. Se determinó el carbono orgánico fácilmente oxidable mediante oxidación por vía húmeda (Walkley y Black, 1934, modificado por Nelson y Sommers (1982). Los ácidos húmicos comerciales provenientes de la leonardita son de la marca HUMITEC. El ácido húmico sólido tiene un 65% de extracto húmico total (EHT) y pH de 11.
El ensayo se llevó a cabo en invernadero plantando esquejes de vetiveria de aproximadamente
20 cm de altura y con raíz de 5 cm en macetas. Se utilizaron cuarenta macetas con 1,4 kg de suelo mezclados con ácido húmico proveniente de la leonardita y en el fondo de la maceta, se añadieron 300g de grava con la finalidad de oxigenar y drenar. Se aplicaron 0 (testigo), 2, 10 y 20 g de ácido húmico por kg de suelo. Se utilizó un diseño factorial con cuatro niveles y diez repeticiones. El riego se ajustó a los requerimientos de la planta.
A los cuatro meses del trasplante se cosechó la parte aérea del tejido vegetal en los 3 suelos y se
recogieron las raíces de las plantas desarrolladas en los suelos de Bustarviejo y de la Unión. En el suelo del Cuadrón no se cosecharon las raíces para realizar a los 4 meses otro corte de la parte aérea. Se determinó el peso fresco del tejido vegetal, se lavó con agua destilada para eliminar las partículas de suelo adheridas y luego se secó a 65° ± 3 en una estufa durante 72 horas. Una vez secado el material, se pesó y posteriormente se molió. Se evaluaron las concentraciones de metales (Cu, Cd, Zn y Mn) acumulados en las plantas de vetiver, realizando previamente una digestión del material con una mezcla de ácido HNO3-H2O2 . La concentración de metales se determinó mediante absorción atómica.
Los análisis estadísticos se realizaron en el programa estadìstico Infostat y se realizaron
diferencias de medias con la prueba de Tukey con un alfa de 0,05.
Resultados y Discusión
La Tabla 1 muestra las propiedades de los suelos mineros. Se observa que el suelo del Cuadrón abandonado aproximadamente 100 años antes que los otros dos suelos presenta una menor conductividad eléctrica, un pH más alto y por tanto mayor vegetación y un contenido en materia orgánica mas elevado. Todos ellos tienen una textura gruesa.
Tabla 1.!!Propiedades físico-químicas de los suelos mineros
Propiedades químicas Bustarviejo La Unión El Cuadrón Carbono orgánico oxidable % 0,10 0.23 1.08
Materia Orgánica Total % 0,20 0.39 2.48 pH Extracto acuoso 1/2,5 (p/v) 4,30 4.60 5.60
pH Extracto KCl 1/2,5 (p/v) 3,90 4.40 4.60 Conductividad Eléctrica a 25ºC ( dS·m-1) 0,12 2.65 0.03
Capacidad de intercambio catiónico (cmolckg-1) 1,30 1.32 4.79 Clase textural Arenosa Franco arenosa Arena Franca
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Las plantas presentaron dificultad para desarrollarse en los suelos con elevado contenido en metales. En el suelo de Bustarviejo, solo una maceta con el tratamiento de 10% de ácido húmico permitió el desarrollo satisfactorio de la planta, sin embargo, en el suelo de la Unión solo las plantas con los tratamientos de 10% y 20% de ácido húmico tuvieron éxito. En ese sentido, la adición del ácido húmico al suelo de La Unión produjo inmovilización de los metales existentes en dicho suelo y del mismo ácido húmico aplicado. Esto se puede corroborar por el hecho de que los lixiviados en el suelo de la Unión son de color claro, indicando que el ácido húmico ha sido retenido.
Las tablas 2 y 3 presentan los valores promedios de la concentración de metales tanto en la parte
aérea como en la parte radicular de la Vetiveria zizanioides.
En la tabla 2 los resultados indican que se encontraron diferencias significativas (p=0,05) entre
Bustarviejo y La Unión con respecto a Cuadrón en cuanto a la concentración de cobre en el tejido vegetal aéreo. Se considera que en suelos agrícolas la fitotoxicidad del cobre está asociada a niveles de 150-400 mg.kg-1.
En cuanto al zinc y al cadmio, las diferencias estadísticas (p=0,05) encontradas fueron entre
Bustarviejo y Cuadròn con respecto a La Unión (Tabla 2). El manganeso fue estadísticamente diferente (p=0,05) en los suelos Cuadrón y La Unión con respecto a Bustarviejo (Tabla 2). La toxicidad del Cd para las plantas depende tanto de las proporciones del elemento en la solución del suelo como de la absorción vegetal y dependerá de tipo de especie vegetal.
Tabla 2. Concentración de metales en la parte aérea (mg.kg-1) de Vetiveria zizanioides.
Suelos (mg.kg-1) Metales Bustarviejo Cuadrón La Unión
CU 0,00 ± 0,090 a 0,21 ± 0,030 b 0,02 ± 0,050 a ZN 0,87 ± 0,400 a 1,14 ± 0,120 a 7,33 ± 0,220 b CD 0,02 ± 0,010 a 0,01 ± 0,0024 a 0,05 ± 0,0045 b MN 0,77 ± 0,150 b 0,45 ± 0,040 a 0,40 ± 0,080 a
Se presentan las medias con el error estándar. Medias con una letra común en una misma fila no son significativamente diferentes (p > 0,05.)
En la tabla 3 los resultados indican que se encontraron diferencias significativas (p=0,05) entre Bustarviejo y La Unión en cuanto a la concentraciones de cobre, zinc, cadmio y manganeso en el tejido vegetal radicular.
Tabla 3.!!Concentración de metales en la parte radicular (mg.kg-1) de Vetiveria zizanioides.
Suelos (mg.kg-1) Metales Bustarviejo La Unión
CU 0,07 ± 0,020 a 0,45 ± 0,010 b ZN 3,46 ± 0,300 a 7,35 ± 0,240 b CD 0,03 ± 0,010 a 0,09 ± 0,010 b MN 0,22 ± 0,500 a 0,49 ± 0,06 b
Se presentan las medias con el error estándar. Medias con una letra común en una misma fila no son significativamente diferentes (p > 0,05.)
Las proporciones de Zn en La Unión, presentan un valor medio de 7,35, lo que supone un
peligro real de toxicidad, ya que concentraciones de 4,3 ppm de Zn soluble causan el cese del crecimiento radicular en las plantas (Adriano, 1986).
1846
Estudios de extracción de metales realizados en el laboratorio (Mesa et al., 2011) utilizando
estos mismos suelos, demostraron que los AH provenientes de la leonardita quedaron inmovilizados junto con los metales en el suelo. Aunque el AH no desempeña la función esperada, la inmovilización de esos metales resulta ventajosa de cara a una futura fitorremediación, ya que por un lado, se trata de suelos muy contaminados en los que, los niveles actuales de plomo y arsénico restringen cualquier actividad.
Conclusiones
Vetiveria zizanioides presentó dificultades para sobrevivir en suelos altamente contaminados por metales pesados como los de La Unión Y Bustraviejo, sin embargo presentó un buen desarrollo en el suelo del Cuadrón cuya actividad minera se había abandonado hace más de 100 años. Sin embargo merece la pena destacar que las plantas que sobrevivieron en los suelos altamente contaminados correspondieron a los tratamientos que tenían un 10% de ácido húmico lo que parece indicar que en estos suelos el ácido húmico produce una inmovilización.
Agradecimientos
Este trabajo fue financiado por el proyecto CTM2009 13140-C02-01 del Ministerio Español de Ciencia e Innovación. Agradecemos a la empresa TRADECORP por suministrarnos el ácido húmico utilizado en todos nuestros ensayos.
Bibliografía
Adriano, D.C.(1986): Trace elements in the terrestrial Enviroment. Springer-Valag. p.533. Brown, S. L., Chaney, R. L., Angle, J. S., and Baker, A. J. M. (1994). Phytoremediation potential of
Thlaspi caerulescens and Bladder Campion for Zinc and Cadmium contaminated soil. J. Environ. Qual. 23: 1151-1157.
Colombo L.D., Mangione S.B., and Figlioglia A. (1998). Soil profile distribution of heavy metals in soil amended with sewage sludge for eight years. Agr. Med. Inter. J. of Agric. Sci. 128: 273-283.
Ginocchio, R. and Baker, A.J.M. (2004). Metalofitas en América Latina: un recurso biológico y genético único poco conocido y estudiado en la región. Revista Chilena de Historia Natural. 77: 185-194.
Leˇstan, D., Luo, C. L. and Li, X. D. (2008). The use of chelating agents in the remediation of metal-contaminated soils: a review. Environmental Pollution. 153,1: 3-13.
Mesa Zambrano, B., Masaguer Rodríguez, A, Pérez Esteban, J., y Moliner Aramendía, A. (2011). Efecto de los ácidos húmicos, en la disponibilidad de metales pesados en suelos que procedentes de actividad minera. Simposio. sobre control de la degradación y uso sostenible del suelo. Murcia.
Nelson, D.W., and Sommers, L.E. (1982). Total carbon, organic carbon, and organic matter. Methods of Soil Analysis. Part 2 - Chemical and microbiological properties. 2a ed. Madison, WI: American Society of Agronomy 9: 539-579.
Pastor, J,. y Hernández, A. J. (2009). Contenidos de metales pesados en gramíneas de ecosistemas desarrollados sobre antiguas minas abandonadas de Madrid y Castilla-La Mancha. Cumbre del Desarrollo Sostenible. CD editado por Fundación CONAMA. ISBN: 978-84-6131481-2
Pérez-Esteban, J., Escolástico, C. Ruiz-Fernández, J., Masaguer A., and Moliner., A. (2013). Bioavailability and extraction of heavy metals from contaminated soil by Atriplex halimus. Env. and Exp. Botany. 88:53-59.
1847
Rotkittikhun, P., Chaiyarat, R., Kruatrachue, M. Pokethitiyook, P., and Baker A.J.M. (2007) Growth
and lead accumulation by the grasses Vetiveria zizanioides and Thysanolaena maxima in lead-contaminated soil amended with pig manure and fertilizer: A glasshouse study. Chemosphere 66: 45-53.
Yang, B., Shu, W.S., Ye, H., Lan, C.Y., and Wong, M.H., (2003). Growth and metal accumulation in Vetiver and two Sesnania species on lead/zinc mine tailings. Chemosphere. 52, 1593-1600.
1848
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Considerando o caráter regional da produção de melão ‘Casca de Carvalho’ (M<<P! $! ,! %$/$&&"!,!$! !$! (!-,)(.">,.! $! +.(#(-$.2! C! (7S$5"-(! !$&5$! 5.,7,)O(! ,%,)"&,.! +,.D#$5.(&! !$! 31,)"!,!$! 31$! (! /,.,5$.">$#! $2!&"#1)5,%$,#$%5$2!/(#+,.,.!,&!#$&#,&!-,."A-$"&!/(#!-,."$!,!$&!!$!),.:,!$=+.$&&*(!/(#$./",);!
!22/$+%23'$'22/'*'%'
`,5$.",)!-$:$5,)a!b5")">(19&$!\!$/@5"+(&!!(!#$)*(!‘Casca de Carvalho’!N_"%(2!Q(71&5(!$!I(%!$.,!(P2!/()O"!(&!,!P!!$! &$5$#7.(! !$! FGMF2! $! !1,&! -,."$!,!$&! /(#$./","&! Nc.,%/(! !(! Q"7,5$S(! $! I$)$! !$! d,+(P2! !"&+(%8-$"&! $#!&1+$.48/"$!/(#$./",)2!%,!#$&#,!!,5,;!_(.,#!15")">,!,&!\! .$+$5"0'$&! N4.15(&P;!e(!,&!,&!!$5$.#"%,0'$&!7,&$,!,&!$#!+$&(!&$/(!4(.,#!.$,)">,!,&!,+@&!)"(4")">,0*(!!$!#,5$.",)!4.$&/(;!
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.O! BAL&78G! &! &7ll&BAD! LFIBAD*! G!O&FD! BANBADARK&KFIG! `! &! D&l&BGDA! lGO! R^IAFD! FCiRKFlGD! AO! KGCGD! GD!OALaAD!ADKMC&CGD#!@GB`O*! &! PLMlGDA! A! &! UBMKGDA*! lGO! R^IAFD!NBX)FOGD! AO! l&C&! MO!CGD!OALaAD*! &N&BAlAO! AO!O&FGB!bM&RKFC&CA!RGD!AlXKFNGD!7FRG!A!bG'MDKG#!GD!I&LGBAD!CGD!&7ll&BAD!LFIBAD!AO!@ALA!CA!E&NG!D8G!C&!OADO&!GBCAO!CA!PB&RCAQ&!CGD!bMA!UGB&O!G'DABI&CGD!NGB!YFLL&RMAI&!AK!&L#!N<LLeP*!O&D! LFPAFB&OARKA!DMNABFGBAD!AO!UBMKGDA!A!AO!PLMlGDA#!@GB`O*!R&bMALAD!AlXKFNGD*!GD!KAGBAD!CA!UBMKGDA!A!PLMlGDA!D8G!OMFKG!DMNABFGBAD*!DARCG!K&O'`O!CA!BAPFDK&B!MO&!bM&RKFC&CA!OMFKG!DMNABFGB!CA!P&L&lKGDA!BAL&KFI&OARKA!&GD!OALaAD!CG!AlXKFNG!@GRCAB&CG!A!lMLKFI&BAD!/B&RlG!CG!bF'&KAcG!A!@ALA!CA!E&NG#!`M&RKG!&GD![lFCGD!GBPWRFlGD*!BADD&LK&!G! KAGB!OMFKG!ALAI&CG!CA![lFCG!PLMKWOFlG!RG!AlXKFNG!7FRG*!DAPMFCG!CG!bG'MDKG*!G!bMA!NGCA!&DDGlF&B1DA!&G!U&lKG!CA!DAB!NBAlMBDGB!CG![lFCG!NFBlIFlG*!G!bMA!DA!KB&CMz em valores tendencialmente superiores deste ácido no melão ‘Casca de Carvalho’, apesar da origem não refletir efeito significativo neste ácido. O melão ‘Casca de Carvalho’ apresentou valores mais elevados de ácido DMll^RFlG!A!PLMKWOFlG!A! KARCARlF&LOARKA!O&FD!ALAI&CGD!CA! l^KBFlG*!NFBlIFlG!A!O[LFlG*! lGO!A)lA78G!CG!AlXKFNG!@GRCAB&CG#!GD!KAGBAD!CA!&7ll&BAD!LFIBAD!A![lFCGD!GBPWRFlGD!CAIAO!lGBBAL&lFGR&B1DA!lGO!G!ADK&CG!CA!O&KMB&78G!CGD!OALaAD*!&DNAKG! KGK&LOARKA!CANARCARKA!C&!`NGl&!CA!DAOARKAFB&!A!CG!lFlLG!IAPAK&KFIG!C&!lMLKMB&*!UGBKAOARKA!CANARCARKA!C&D!lGRCF7aAD!lLFO&K`BFl&D#!
Relativamente à capacidade antioxidante, o melão ‘Casca de Carvalho’ (todos os ecótipos) apresentou maior l&N&lFC&CA! CG! bMA! GD! lGOABlF&FD#! @GBK&RKG*! T[! MO! NGKARlF&L! &! A)NLGB&B*! K&RKG! lGOG! UBMKG! lGOG! NGKARlF&L!FRPBACFARKA!N&B&!&! FRClDKBF&!&LFOARK&B#!0GRDKFKMFRCG!&!IFK&OFR&!0!MO!U&KGB!CAlFDFIG!R&!ADlGLT&!CA!&LFOARKGD*!A!apesar dos teores reduzidos doseados pelo melão, o melão ‘Casca de Carvalho’ distingue1DA!NGDFKFI&OARKA!CGD!OALaAD!/B&RlG!CG!bF'&KAcG!A!@ALA!CA!E&NG#!!
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1860
Inovações tecnológicas aplicadas à gestão da rega em espaços verdes
M.I. Valín 1,5, A. Vasconcelos2, C. Guerrero3 e C.M.G. Pedras4,5
1 Escola Superior Agrária de Ponte de Lima, instituto Politécnico de Viana do Castelo, Refóios do Lima, 4990–706, Ponte de Lima, Portugal, isabelvalin@esa.ipvc.pt
2 Escola Superior Agrária de Ponte de Lima, instituto Politécnico de Viana do Castelo, Refóios do Lima, 4990–706, Ponte de Lima, Portugal, vasconcelosandre@hotmail.com
3Faculdade Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro e Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais Mediterrânicas, Universidade de Évora cguerre@ualg.pt
4Faculdade Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, Campus de Gambelas, 8005-139 Faro, cpedras@ualg.pt
5Centro de Engenharia dos Biossistemas, Instituto Superior de Agronomia, Universidade Técnica de Lisboa, Tapada da Ajuda, 1349 – 017 Lisboa
Resumen
Nas últimas décadas tem-se vindo a registar um aumento da área ocupada pelos espaços verdes públicos e privados. Estes espaços assumem uma relevância fundamental na qualidade de vida das populações e surgem como uma necessidade de um equilíbrio ecológico saudável no meio urbano. No entanto, o aumento de áreas verdes, em zonas Mediterrânicas onde a precipitação é irregular ao longo do ano, implica um aumento nas necessidades de água para rega. Para evitar que este aumento se torne insustentável é necessário que a programação da rega nos espaços verdes seja feita em função das necessidades hídricas das plantas, contribuindo assim para a eficiência no uso da água numa época de grande competição na utilização dos recursos hídricos disponíveis. O presente trabalho visa contribuir para a procura de soluções tecnologicamente inovadoras e ambientalmente sustentáveis na gestão da água para rega dos espaços verdes. Para isso foi escolhido um espaço verde municipal de 2520 m2 na cidade de Esposende (Portugal), constituído por 3 canteiros. Durante a campanha de rega de 2012 (junho e setembro) realizou-se a programação da rega mediante um controlador de rega baseado no cálculo da evapotranspiração diária pelo método de Hargreaves. Estes volumes foram comparados com os registos históricos (2008 a 2011) do mesmo espaço quando a programação de rega foi realizada com base em tempos de rega. A quantidade de água aplicada no ano de 2012 foi de 1499 mm e no período de 2008 a 2011 variou entre os valores de 985 e 2164 mm. Foi realizada uma auditoria ao sistema de rega do qual resultaram um conjunto de propostas de melhoria. A implementação destas medidas traduziu-se numa poupança de água de 53%. Os resultados obtidos mostraram que a utilização de novas tecnologias na condução da rega reflecte-se tanto na poupança de água, na poupança de tempo e mão-de-obra dos técnicos, como na melhoria da qualidade visual dos espaços regados. Palavras Chave: áreas verdes; evapotranspiração; poupança de água; programação de rega.
Technological innovations applied to water management in landscape.
Abstract
In recent decades there has been registering an increase of the area occupied by public and private green spaces. These spaces are of fundamental importance in the quality of living and emerge as a need for a healthy ecological balance in the urban environment. However, the increase of green areas in Mediterranean areas where rainfall is uneven throughout the year means an increase in water demand for irrigation. To prevent this increase becomes unsustainable it is necessary to schedule irrigation in green spaces according plant water requirements, thereby contributing to the efficient use of water at a time of great competition in the use of available water resources. This paper aims to contribute to finding solutions technologically innovative and environmentally sustainable water management for the irrigation of green spaces. It was chosen a public green space of 2520 m2 in Esposende (Portugal), consisting of 6 beds. During the 2012 campaign irrigation (June to September), this was carried out using a watering schedule irrigation controller based on the calculation of daily evapotranspiration by Hargreaves method. These volumes were compared with historical records (2008 to 2011) in the same space
1861
when irrigation scheduling was based on runtimes. The amount of water applied in 2012 was 1499 mm and in the period of 2008 to 2011 ranged between values of 985 and 2164 mm. We performed an audit of the irrigation system which resulted in a set of proposals for improvement. The implementation of these measures has resulted in water savings of 53%. The results showed that the use of new technologies in irrigation is reflected both in saving water, saving time and labor of the technicians, and improving the visual quality of the irrigated green spaces. Keywords: evapotranspiration; green areas; irrigation scheduling; water savings.
Introdução
Os espaços verdes desempenham um papel fundamental e indispensável nas cidades, assumindo várias funções, nomeadamente lúdicas, culturais, desportivas, ecológicas, sociais, estéticas e de integração paisagista. Estes espaços devem ser sustentáveis, resultado do equilíbrio entre as necessidades hídricas das espécies utilizadas e os factores de clima, solo e água disponível. Em zonas de clima Mediterrânico com regime de precipitação irregular, um aspecto importante no uso eficiente da água é a determinação das necessidades de rega, tomando em atenção as espécies utilizadas, a densidade da vegetação, o microclima existente e a qualidade visual do espaço (Costello, 2000; Allen et al., 2007). Trabalhos desenvolvidos por Araújo-Alves et al., (2000) mostram que a utilização de plantas autóctones em espaços verdes diminui as necessidades de rega sem diminuir a qualidade visual do espaço.
Os dispositivos ou sistemas de controlo e automatização da rega são indispensáveis a uma boa gestão e eficiência de rega dos espaços verdes. A implementação de soluções técnicas que ajustam os tempos de rega à demanda evaporativa do local de forma autónoma e programável mediante controladores de rega, permitem ao gestor decidir quando e quanto regar (McCready e Dukes, 2011). Segundo Davis et al. (2009), os controladores de evapotranspiração podem potencialmente produzir uma economia anual de água de 42%, quando comparados com uma programação de rega com base no tempo, sem considerar a precipitação e ainda manter uma boa qualidade da cobertura vegetal.
Num contexto de nova cultura da água é necessário fomentar o controlo e o uso eficiente da água, procurando sistemas de rega eficientes (Pedras et al.,2010; Valín et al., 2011). As auditorias aos sistemas de rega permitem maximizar o uso da água. Consistem numa inspecção técnica dos equipamentos, desde o reservatório ao emissor, e numa avaliação de desempenho. A realização de auditorias permite apoiar a decisão sobre intervenções/reparações que se façam no sistema de rega com vista à melhoria do seu desempenho, conseguindo-se poupanças significativas em água e energia.
O presente trabalho visa contribuir para a procura de soluções tecnologicamente inovadoras, nomeadamente a realização de auditorias a sistemas de rega e a instalação de controladores automáticos na rega dos espaços verdes municipais bem como a análise da implementação das medidas supracitadas.
Material y Métodos
O presente trabalho foi realizado no concelho de Esposende, distrito de Braga, Portugal. Foram delimitados 3 canteiros (H1, H2 e H3) com uma área total de 2520 m2 (Figura 1). O solo no local de ensaio apresenta uma textura franca e a vegetação instalada é composta por árvores (Platanus hybrida; Populus nigra var. italica; Lagunaria patersonii), arbustos (Lonicera nitida; Lonicera pileata; Plumbago capensis; Teucrium fruticans; Leucothoe fontanesiana; Leptospermum scoparium; Rhododendron) e uma mistura de relvados de clima frio. O sistema de rega está formado por 8 sectores.
1862
a) b)
Figura 1. Zona de estudo: a) rotunda (H1) e canteiros (H2 e H3); b) instalação do sistema de rega.
Neste ensaio foi testado o controlador “Weathermatic Smart Line” o qual efectua a programação dos tempos de rega dos diferentes sectores, através do cálculo da evapotranspiração diária pelo método de Hargreaves. Allen et al., (1998) propõem o uso da equação de Hargreaves (equação 1) como metodologia alternativa na determinação da evapotranspiração de referência (ET0) quando só está disponível informação sobre temperatura do ar.
ETo = 0,0023(Tmed + 17,8)(Tmax - Tmin)0,5 Ra (1)
onde:
Tmed é a temperatura média diária (ºC); Tmax é a temperatura máxima diária (ºC); Tmin é a temperatura mínima diária (ºC) e Ra é a radiação extraterrestre (mm dia-1).
O controlador está equipado com um termómetro para a medição da temperatura mínima e máxima diária e um sensor de chuva que procede ao corte da rega em dias de chuva. Foram registados dados de temperaturas e tempo de rega diário de cada sector entre 1 de Maio e 30 de Setembro de 2012.
A auditoria aos sistemas de rega do local de estudo foi realizada na campanha de rega de 2012 e incidiu sobre: i) o estado visual da cobertura vegetal; ii) a análise do sistema de controlo automático; iii) a inspecção dos aspersores e pulverizadores; iv) a verificação dos ramais secundários e dimensão das tubagens, regulação e condições de funcionamento; e v) a verificação do estado de conservação e funcionamento da rede eléctrica, válvulas e caixas de válvulas.
Resultados e Discussão
No ano de 2012 a programação e condução da rega no local de estudo foi realizada de forma automática pelo controlador, adequando os tempos de rega aos valores de evapotranspiração de referência registados (Figura 1). A elevada variação dos registos mostra a dificuldade da programação manual de rega que obriga a constante alteração da programação para uma rega eficiente adequada às necessidades do local.
H1
H2 H3
1863
Figura 2. Evapotranspiração de referência calculada mediante o controlador de rega para a campanha de
rega de 2012
Na tabela 1 apresenta-se a comparação dos volumes de água utilizada na rega dos 3 canteiros em estudo. Os valores variam entre 985 e 2164 m3 para cada campanha de rega. Esta variação dos volumes aplicados obriga à alteração constante da programação para se adequar à demanda do local. A utilização de controladores significa uma poupança em mão de obra e uma maior eficiência na programação e condução da rega dos espaços verdes.
Tabela 1.Comparação dos volumes de rega aplicados utilizando programação manual (2008 a 2011) e a programação definida pelo controlador.
Volumes de rega (m3)
Ano Programação manual Programação controlador (2012)
2008 1019
1499 2009 985
2010 2164
2011 1980
A realização da auditoria de rega foi realizada no início da campanha de rega e permitiu registar as seguintes anomalias e deficiências de funcionamento: i) fugas de água; ii) caixas de válvulas com lixo e água; iii) emissores partidos e avariados; iv) desajustamento dos ângulos dos emissores, alguns dos quais tapados por vegetação e inclinados e; v) emissores com alcances superiores à dimensão do canteiro.
A implementação das medidas apresentadas permitiu reduzir o volume de água, para o mesmo tempo de rega, de 16,38 m3 dia-1 para 11,17 m3 dia-1, significando uma poupança de água do 28,6%.
Para além dos problemas apresentados é recomendado a substituição da rega por aspersão por rega localizada no canteiro de plantas arbustivas e a instalação de sensores de chuva que interrompam a rega quando se registe precipitação. Considerando o volume de precipitação registada nos meses de Maio a Setembro de 2012 e comparando com os valores de evapotranspiração do espaço a instalação de um sensor de chuva implicaria a redução de 31% da água aplicada.
.
1864
Conclusões
Relativamente à utilização de equipamentos de controlo e gestão de rega automáticos com base no cálculo da evapotranspiração do espaço do espaço verde, é de salientar a sua mais-valia ao nível da poupança de água e na poupança de mão-de-obra comparativamente aos controladores comuns de programação manual. Através do cálculo da ET0 estes controladores são mais eficazes na programação dos tempos de rega e nas dotações de água a aplicar do que uma programação manual tipo, usada nos controladores comuns.
A realização de auditorias são também uma mais-valia para a eficiência de um sistema de rega. Permitem avaliar a sua condição e eficiência e promover as melhorias necessárias para essa eficiência e consequente poupança de água.
Agradecimientos
Bibliografía
Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop Evapotranspiration. Guidelines for Computing Crop Water Requirements. FAO Irrig. Drain. Pap. 56. FAO, Rome, 300 p.
Allen, R.G., Wright, J.L., Pruitt, W.O., Pereira, L.S., Jensen M.E., (2007): Water Requirements. In: G.J. Hoffman, R.G. Evans, M.E. Jensen, D.L. Martin, R.L. Elliot (eds.) Design and Operation of Farm Irrigation Systems (2nd Edition), ASABE, St. Joseph, MI, pp. 208-288.
Araújo-Alves, J.P., Torres-Pereira, J.M., Biel, C., de Herralde, F., Savé, R., (2000). Effects of minimum irrigation technique on ornamental parameters of two Mediterranean species used in xerigardening and landscaping. Acta Hort. 541, 353–358.
Costello, L.R., Matheny, N.P. and Clark J.R., (2000). Estimating the irrigation water needs of landscape plantings in California: Part 1: The landscape coefficient method. Univ. California Coop. Ext. and Calif. Dept. Water Resources.
Davis, S.L., Dukes, M.D., Miller, G.L., (2009). Landscape irrigation by evapotranspiration-based irrigation controllers under dry conditions in Southwest Florida. Agricultural Water Management 96, 1828 -1836
McCready, M.S. e Dukes,M.D., ( 2011) Landscape irrigation scheduling efficiency and adequacy by various control technologies. Agricultural Water Management 98, 697 - 704
Pedras, C., Farrajota M.P., Valín M.I., Pereira L.S., (2010). A rega nos espaços verdes públicos. Caso de estudo: Campus Gambelas da Universidade do Algarve. In. 10º Congresso da água (Março, 2010, Faro)
Valín M.I, Castro R., Pedras C. Pereira L.S., (2011). Uso del agua en espacios verdes: cálculo y evaluación de estrategias de riego. VII Congresso Ibérico sobre gestão e planeamento da agua. (Fevereiro, Talavera de la Reina, Espanha, 2011)
1865
A maturação como fator determinante na atividade antioxidante e composição fenólica em frutos da Cv. Cobrançosa
A. Sousa1,2, R. Malheiro1,2, S. Casal2, A. Bento1, e J.A. Pereira1
1 Centro de Investigação de Montanha (CIMO), Escola Superior Agrária, Instituto Politécnico de Bragança,
Campus de Santa Apolónia, Apartado 1172, 5301-855 Bragança. e-mail: jpereira@ipb.pt 2 REQUIMTE/Laboratório de Bromatologia e Hidrologia, Faculdade de Farmácia da Universidade do Porto, Rua
de Jorge Viterbo Ferreira, 228, 4050-313 Porto. Resumo
O grau de maturação é um dos principais fatores que influi na composição e bioactividade de azeitonas de mesa, bem como na obtenção de azeites de qualidade. Neste sentido, no presente trabalho foram estudadas as alterações sofridas por frutos da Cv. Cobrançosa ao nível da sua actividade antioxidante e composição fenólica ao longo da maturação do fruto, entre finais de setembro e novembro. A atividade antioxidante foi avaliada pelo efeito bloqueador de radicais livres de DPPH e pelo método do poder redutor e o perfil fenólico foi avaliado por cromatografia líquida de alta resolução com um detector de díodos (HPLC/DAD).
Foram identificados e quantificados sete compostos fenólicos que variaram ao longo da maturação do fruto. A oleuropeína foi o composto mais abundante nas fases iniciais, reduzindo o seu teor drasticamente ao longo da maturação até ao seu desaparecimento completo. O hidroxitirosol foi o composto maioritário nas fases de maturação intermédias e avançadas. O teor total em compostos fenólicos variou entre 33856 mg/kg e 960 mg/kg, respectivamente, da primeira para à última data de amostragem. O potencial poder redutor dos frutos da Cv. Cobrançosa foi reduzindo ao longo da maturação, facto que se revelou estar relacionado com a composição fenólica.
A aplicação de técnicas quimiométricas ajudou a entender o efeito da maturação ao nível da actividade antioxidante e perfil fenólico. Os dados obtidos poderão também auxiliar na determinação de um momento óptimo de colheita para a Cv. Cobrançosa, de modo a melhorar as propriedades e composição tanto de azeite como de azeitonas de mesa.
Palavras chave: maturação; cultivar, Cv. Cobrançosa; atividade antioxidante; composição fenólica.
The maturation process as a determinant factor of the antioxidant activity and phenolic composition of Cv. Cobrançosa olive fruits
Abstract
Olive’s maturation degree is one of the main factors influencing the composition and bioactivity of table olives, as well as the production of high quality olive oils. In this sense, olive fruits from Cv. Cobrançosa were studied for their antioxidant activity and phenolic composition during maturation, between September and November. Antioxidant activity was assessed by the scavenging effect on DPPH free radicals and reducing power methods and the phenolic profile was assessed by high-performance liquid chromatography with diode array detection (HPLC/DAD).
During olives maturation seven phenolic compounds were identified and quantified. Oleuropein was the most abundant compounds in the earlier phases of maturation, followed by an intense decrease up to its complete disappearance. Hydroxytyrosol was the most abundant compound in middle and advanced maturation phases. Total phenols content varied from 33856 mg/kg and 960 mg/kg from first to the last sampling date. The reducing power of Cv. Cobrançosa olive fruits decreased during the maturation process, a fact revealed to be related with the phenolic composition.
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The application of chemometric tools helped to understand the effect of maturation process on antioxidant activity and phenolic profile. The data obtained could also aid in the determination of a proximate optimum harvest date for Cv. Cobrançosa, so that table olives and olive oil composition and properties could be enhanced.
Keywords: maturation, Cv. Cobrançosa, antioxidant activity, phenolic composition
Introdução
Os produtos do olival, nomeadamente as azeitonas de mesa e o azeite, estão relacionados com diversos aspectos positivos para a saúde dos consumidores. Estas características estão directamente ligadas à composição da azeitona e à sua riqueza em compostos antioxidantes (Bendini et al., 2007). Existem diversos factores que influenciam a composição das azeitonas: a cultivar, a origem geográfica, as práticas culturais, o clima, e o processo de maturação. Durante o processo de maturação os frutos sofrem uma série de processos metabólicos que alteram e influenciam a quantidade em compostos bioativos, como os fenóis, tocoferóis, clorofilas e carotenóides, bem como ácidos gordos e esteróis (Matos et al., 2007). No que respeita aos compostos fenólicos, alguns estudos efetuados apontam para uma redução drástica destes compostos ao longo do processo de maturação (Rotondi et al., 2004). Desta forma é essencial estudar as variações ocorridas ao nível da azeitona relativamente à composição em compostos fenólicos e sua bioatividade. Este conhecimento permitirá estimar com maior exatidão o momento ótimo de colheita, de modo a valorizar os produtos, sua composição e bioactividade. Neste sentido, no presente estudo pretendeu-se caracterizar a composição fenólica de frutos da Cv. Cobrançosa bem como avaliar a sua atividade antioxidante, estudando as alterações ao longo do processo de maturação.
Material e Métodos
Amostragem: Foram marcadas cinco árvores da Cv. Cobrançosa onde se acompanhou a maturação dos frutos. Foram seleccionadas cinco datas de colheita (29 Setembro; 13 e 27 de Outubro; 10 e 18 de Novembro) sendo recolhidos aproximadamente 1 kg de frutos de cada árvore. As amostras foram limpas, avaliadas para o seu teor em humidade, congeladas e liofilizadas para posteriores análises.
Composição em compostos fenólicos:
Obtenção dos extractos fenólicos: Em cada data de colheita e por cada árvore, foram constituídas três subamostras. Os extratos foram preparados a partir de 1,5 g de azeitona liofilizada e 50 mL de metanol, durante 1h a 150 rpm. O extracto foi filtrado com papel de filtro e o resíduo re-extraído com duas porções adicionais de metanol. Os extratos combinados foram evaporados até à secura em evaporador rotativo e redissolvido em metanol.
Condições cromatográficas: Para a determinação do perfil fenólico foi usada uma coluna em fase reversa Spherisorb ODS2 (250 mm × 4 mm I.D., diâmetro de partícula 5 µm). As condições cromatográficas utilizadas foram as descritas por Malheiro et al. (2011) e por Vinha et al. (2005). Os cromatogramas foram quantificados a 280 nm e a informação espectral de todos os picos acumulada na gama dos 200-600 nm. Os compostos fenólicos foram identificados e quantificados com recurso a compostos padrão.
Avaliação da atividade antioxidante:
As amostras foram extraídas de acordo com o descrito por Malheiro et al. (2011). A atividade antioxidante foi avaliada por dois métodos: capacidade antiradicalar pelo método do DPPH e capacidade redutora pelo método do poder redutor, numa gama de concentrações que variaram entre 0,01 e 3 mg.mL-1. O método do DPPH foi avaliado de acordo com a metodologia de Hatano et al. (1988) e o poder redutor foi avaliado pelo método descrito por Berker et al. (2007).
A capacidade sequestrante dos radicais livres de DPPH foi calculada pela percentagem de efeito sequestrante, equivalente a [(ADPPH-AS)/ADPPH] × 100, onde ADDPH é a absorvência da solução de
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DPPH e AS é a absorvência da solução de DPPH com extrato. A concentração de extrato capaz de sequestrar 50% dos radicais livres (EC50) foi calculada por interpolação gráfica do efeito sequestrante em função da concentração testada. No poder redutor a concentração necessária para atingir uma absorvência de 0,5 (EC50) foi calculada por interpolação do gráfico da absorvência em função da concentração testada.
Análise estatística: Os dados obtidos na composição fenólica e atividade antioxidante foram aplicados numa análise de componentes principais (ACP) e numa análise discriminante linear (ADL). No primeiro caso, a ACP foi aplicada de modo a reduzir o número de variáveis (10 no total) a um número menor de novas variáveis derivadas (componentes principais, fatores ou dimensões) que sumariam adequadamente a informação original. A ADL foi aplicada de modo a classificar as diferentes datas de amostragem de acordo com o perfil fenólico e actividade antioxidante dos frutos da Cv. Cobrançosa.
A análise de variâncias foi avaliada com um intervalo de confiança de 5% através do teste de Tukey. Toda a avaliação estatística foi efectuada através do SPSS, versão 21.0.
Resultados e Discussão
Composição fenólica
A composição em compostos fenólicos ao longo da maturação da Cv. Cobrançosa frutos foi avaliada por HPLC/DAD. Foram identificados e quantificados sete compostos fenólicos, nomeadamente: hidroxitirosol, ácido clorogénico, verbascosídeo, oleuropeína, rutina, apigenina 7-O-glucósido e luteolina. As variações sofridas pelos frutos da Cv. Cobrançosa ao longo da maturação são apresentadas na Tabela 1, ordenadas pelos compostos maioritários na primeira colheita.
Tabela 1. Composição fenólica (mg.kg-1 peso fresco) de frutos da Cv. Cobrançosa ao longo do processo de maturação.
mg/kg (peso fresco) 29 Set. 13 Out. 27 Out. 10 Nov. 18 Nov. Oleuropeína 32938±204 d 3706±167 c 254±24 b 126±59 a n.d.
Ácido clorogénico 788±12 c n.d. 31±2 b 29±2 b 22±4 a Apigenina 7-O-glucósido 131±2 b 96±8 a 88±10 a 97±5 a 131±20 b
Hidroxitirosol n.d. 672± 83 b,c 663±4 b 614±6 c 439±13 a Rutina n.d. 89±8 a 160±16 c 127±20 b 250±4 d
Verbascosideo n.d. n.d. n.d. n.d. 66±3 Luteolina n.d. n.d. n.d. 48±2 a 53± 4 b
Na mesma linha, valores médios com letras diferentes, diferem significativamente (P < 0,05). n.d. = não detetado.
A oleuropeína foi o composto fenólico maioritário no início da maturação (cerca de 3 g.kg-1). O seu teor decresce abruptamente ao longo da maturação do fruto, estando mesmo ausente na última data de colheita, indicando um estado de maturação avançado. Em azeitonas no início do processo de maturação, são esperados elevados teores de oleuropeína, uma vez que este composto se acumula na azeitona durante a fase de crescimento do fruto (Charoenprasert e Mitchell, 2012). Ao longo da maturação, este secoiridóide vai dando origem a diversos derivados, essencialmente por vias enzimáticas, o que provoca uma queda acentuada do seu teor. Em sentido inverso, o hidroxitirosol, um álcool fenólico ausente no início da maturação, é o fenol mais abundante em azeitonas com uma maturação intermédia e mais avançada. A sua tendência evolutiva ao longo da maturação tem vindo a ser discutida por diversos autores, parecendo apresentar comportamentos distintos de acordo com a cultivar. Alguns autores verificaram um aumento do hidroxitirosol durante a maturação (Bouaziz et al., 2004; Ryan et al., 1999) justificando que a sua formação advém da degradação da oleuropeína. No entanto, outros autores observaram uma redução ao longo da maturação (Damak et al., 2008; Morelló et al., 2004) justificando-a como possível consequência da ocorrência de hidrólise e processos oxidativos que ocorrem durante a maturação. Na Cv. Cobrançosa avaliada neste estudo, o teor de
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hidroxitirosol aumenta significativamente na segunda amostragem, mantendo-se constante em azeitonas com maturação intermédia, verificando-se uma diminuição em azeitonas com maturação mais avançada. Nos restantes compostos fenólicos é de ressaltar o aumento no teor da rutina, o aparecimento de verbascosídeo em azeitonas com maturação avançada e a acentuada redução de ácido clorogénico (Tabela 1).
O somatório dos compostos fenólicos identificados foi calculado de modo a obter aproximadamente a quantidade total de fenóis nas amostras de azeitona da Cv. Cobrançosa. A variação observada é apresentada na Figura 1.
Figura 1. Variação ao longo da maturação do somatório dos compostos fenólicos (mg.kg-1 peso fresco) de
frutos da Cv. Cobrançosa (valores médios com letras diferentes, diferem significativamente, P < 0,05).
O teor em compostos fenólicos foi significativamente afectado pela maturação. Na última amostragem apenas aproximadamente 3% do teor em compostos fenólicos estava presente nos frutos, muito devido à redução no teor da oleuropeína.
Atividade antioxidante
A atividade antioxidante de frutos da Cv. Cobrançosa ao longo do processo de maturação foi avaliada pela capacidade de sequestrar os radicais livres de DPPH e pelo poder de reduzir o complexo Fe3+/ferricianeto à sua forma ferrosa. Os resultados obtidos são apresentados na Tabela 2.
Tabela 2. Atividade antioxidante de frutos de Cv. Cobrançosa ao longo do processo de maturação.
mg.mL-1 29 Setembro 13 Outubro 27 Outubro 10 Novembro 18 Novembro
EC50 DPPHa 0,16±0,003 b 0,14±0,002 a 0,15±0,003 b 0,18±0,008 c 0,16±0,031 a-c
EC50 Poder redutorb 0,36±0,064 a 0,40±0,006 a,b 0,44±0,02 a 0,55±0,027 b 0,53±0,035 b Dentro da mesma linha, valores médios com letras diferentes, diferem significativamente (P < 0,05). aConcentração efectiva na qual 50% de radicais livres de DPPH são sequestrados; bConcentração efetiva na qual a absorvência de 0,5 é obtida.
Os valores de EC50 para o método do DPPH variaram ligeiramente com o avanço da maturação, tendo-se observado uma atividade antioxidante inferior nas azeitonas colhidas a 10 de Novembro (0,18 mg.mL-1). No entanto, em azeitonas com avançado estado de maturação, o valor de EC50 não difere significativamente do registado em azeitonas verdes, no início do processo de maturação.
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29 Set.Ácido clorogénico
Σ fenóisOleuropeína
Hidroxitirosol
EC50 PR
Rutina
LuteolinaVerbascosideo
EC50 DPPH
Apigenina 7-O-glucósido
13 e 27 Out.
10 Nov.
18 Nov.B A
Quanto ao potencial redutor, é verificado que quanto maior o avanço da maturação menor é o potencial antioxidante dos frutos da cv. Cobrançosa. Valores mais elevados de EC50, indicativos de uma menor atividade antioxidante, foram registados em azeitonas colhidas nas duas últimas amostragens. Este facto poderá estar relacionado com o teor em compostos fenólicos das amostras.
Quando se aplicaram técnicas quimiométricas aos dados obtidos verificou-se que é possível discriminar e classificar as amostras de acordo com a sua data de colheita (Figura 2).
Figura 2. ACP (A) e ADL (B) obtidas a partir do perfil fenólico e atividade antioxidante de frutos da Cv. Cobrançosa ao longo do processo de maturação.
Na Figura 2A verifica-se que as amostras no início de maturação são caracterizadas por maiores teores de compostos fenólicos totais, oleuropeína e ácido clorogénico. No extremo oposto estão as amostras colhidas nas duas últimas amostragens, que são caracterizadas por valores elevados de EC50 e elevados teores em verbascosídeo, luteolina e rutina. As amostras com uma maturação intermédia foram caracterizadas por elevados teores de hidroxitirosol. Na Figura 2B verificam-se parte dos resultados obtidos na discriminação das amostras. O modelo foi baseado em 5 das 10 variáveis: oleuropeína, verbascosídeo, luteolina, ácido clorogénico e valor de EC50 do DPPH. Verifica-se uma maior distinção entre as amostras da primeira e ultima datas de colheita. O modelo mostrou ser bastante satisfatório na classificação das amostras, uma vez que 100% das amostras foram correctamente classificadas de acordo com a data de colheita, demonstrando a especificidade do perfil fenólico e da actividade antioxidante durante o processo de maturação.
Conclusões
Através da realização deste trabalho conclui-se que o processo de maturação influência drasticamente a composição fenólica e a actividade antioxidante dos frutos da Cv. Cobrançosa. O teor em compostos fenólicos totais reduz drasticamente ao longo da maturação e com isso a bioactividade é afectada de igual modo, tendo-se verificado uma perda de potencial antioxidante pelo efeito redutor por parte dos frutos ao longo da maturação. Conclui-se que quanto mais tarde for programada a colheita dos frutos tanto para produção de azeitona de mesa como para a produção de azeite, mais pobre será a fracção fenólica da matéria-prima o que poderá condicionar a bioactividade dos produtos finais, com perdas de benefícios para o consumidor final.
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Agradecimentos
Anabela Sousa agradece à Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), POPH-QREN e FSE pela bolsa de doutoramento concedida (SFRH/BD/44445/2008). Os autores agradecem ao PRODER (Programa de Desenvolvimento Rural) do Ministério da Agricultura, Mar, Ambiente e Ordenamento do Território e à EU-FEADER pelo apoio financeiro através do projecto “OlivaTMAD – Rede Temática de Informação e Divulgação da Fileira Olivícola de Trás-os-Montes e Alto Douro”.
Bibliografia
Bendini, A., Cerretani, L., Carrasco-Pancorbo, A., Gómez- Caravaca, A. M., Segura-Carretero, A., Frnández-Gutiérrez, A., and Lercker, G. (2007). Phenolic molecules in virgin olive oils: a survey of their sensory properties, health effects, antioxidant activity and analytical methods. An overview of the last decade. Molecules 12, 1679-1719.
Berker, K. I., Güçlü, K., Tor, I., and Apak, R. (2007). Comparative evaluation of Fe (III) reducing power-based antioxidant capacity assays in the presence of phenanthroline, batho-phenanthroline, tripyridyltriazine (FRAP) and ferricyanide reagents. Talanta 72, 1157–1165.
Bouaziz, M., Chamkha, M., and Sayadi, S. (2004). Comparative study on phenolic content and antioxidant activity during maturation of the olive cultivar Chemlali from Tunisia. Journal of Agricultural and Food Chemistry 52, 5476-5481.
Charoenprasert, S., and Mitchell, A. (2012). Factors influencing phenolic compounds in table olives (Olea europaea). Journal of Agricultural and Food Chemistry 60, 7081-7095.
Damak, N., Bouaziz, M., Ayadi M., Sayadi, S., and Damak, M. (2008). Effect of the maturation process on the phenolic fractions, fatty acids and antioxidant activity of the Chétoui olive fruit cultivar. Journal of Agricultural and Food Chemistry 56, 1560–1566.
Hatano, T., Kagawa, H., Yasuhara, T., and Okuda, T. (1988). Two new flavonoids and other constituents in licorice root: their relative astringency and radical scavenging effects. Chemical & Pharmaceutical Bulletin 36, 2090-2097.
Malheiro, R., Sousa, A., Casal, S., Bento, A., and Pereira, J. A. (2011). Cultivar effect on the phenolic composition and antioxidant potential of stoned table olives. Food and Chemical Toxicology 49, 450–457.
Matos, L. C., Cunha, S. C., Amaral, J. S., Pereira, J. A., Andrade, P. B., Seabra, R. M., and Oliveira, M. B. (2007). Chemometric characterization of three varietal olive oils (Cvs. Cobrançosa, Madural and Verdeal Transmontana) extracted from olives with different maturation indices. Food Chemistry 102, 406–414
Morelló, J. -R., Romero, M. -P., and Motilva, M. -J. (2004). Effect of the maturation process of the olive fruit on the phenolic fraction of drupes and oils from Arbequina, Farga and Morrut cultivars. Journal of Agricultural and Food Chemistry 52, 6002–6009.
Rotondi, A., Bendini, A., Cerretani, L., Mari, M., Lercker, G., and Toschi, G. T. (2004). Effect of olive ripening degree on the oxidative stability and organoleptic properties of cv. Nostrana di Brisighella extra virgin olive oil. Journal of Agricultural and Food Chemistry 52, 3649–3654.
Ryan, D., Robards, K., and Lavee, S. (1999). Changes in phenolic content of olive during maturation. International Journal of Food Science & Technology 34, 265–274
Vinha, A. F., Ferreres, F., Silva, M. S., Valentão, P., Gonçalves, A., Pereira, J. A., Oliveira, M. B., Seabra, R. M., and Andrade, P. B. (2005). Phenolic profiles of Portuguese olive fruits (Olea europaea L.): Influences of cultivar and geographical origin. Food Chemistry 89, 561–568.
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Avaliação da produtividade e qualidade de tomate produzido no solo e em hidroponia na região Noroeste de Portugal
I. Mourão, L.M. Brito, M.L. Moura e R. Rodrigues
Centro de Investigação de Montanha (CIMO), Escola Superior Agrária, Instituto Politécnico de Viana do
Castelo, Refóios, 4990-706 Ponte de Lima, Portugal. E-mail: isabelmourao@esa.ipvc.pt Resumo
A cultura hidropónica de tomate na região NW de Portugal poderá substituir o sistema de produção convencional no solo, na época de primavera/verão, se o aumento de produtividade e a qualidade dos frutos compensar os custos de produção adicionais. Com este objectivo as cultivares de tomate Durinta (tipo cacho) e Romana (tipo chucha) foram produzidas na Póvoa de Varzim, para comparar culturas convencionais produzidas em solo de textura arenosa, com culturas hidropónicas em substrato de fibra de coco, no interior de estufas sem aquecimento. A plantação e a colheita de tomate hidropónico ocorreram um mês antes da cultura produzida no solo. A produtividade e as características de qualidade dos frutos (calibre, cor, firmeza, pH, sólidos solúveis totais, acidez total e concentração de N, P, K, Ca, Mg e Fe dos frutos) foram avaliadas em três repetições de cada tratamento, com base em quatro plantas por repetição.
A produtividade da cultura hidropónica de tomate da cv. Durinta (16,7 kg m-2) aumentou e a matéria seca (6,3 g 100 g-1) diminuiu comparativamente com a produção convencional no solo (12,7 kg m-2 e 6,7 g 100 g-1, respetivamente), enquanto para a cv. Romana a produtividade e teor de matéria seca foram semelhantes em ambos os sistemas de produção (média de 9,7 kg m-2 e 7,3 g 100 g-1, respetivamente). As características de qualidade, como o calibre dos frutos, a cor e a firmeza, não foram influenciados pelo sistema de produção e revelaram-se dependentes da cultivar. Os frutos da cv. Durinta produzidos em hidroponia foram menos doces e, para ambas as cultivares, possuíam menor acidez. A concentração dos frutos em N, Mg e Fe foram semelhantes para ambas as cultivares, independentemente do sistema de produção. O teor em P e Ca do tomate hidropónico para ambas as cultivares, bem como o conteúdo de K da cv. Romana, foram superiores aos frutos produzidos no solo. A qualidade dos frutos e as diferenças de produtividade entre os dois sistemas de produção podem não ser preponderantes para a tomada de decisão dos produtores, embora a produção hidropónica, considerando os referidos problemas de solo e a melhor gestão das estratégias de marketing, com a antecipação da colheita na estação da primavera/verão e com a possibilidade de produção de tomate na época de outono/inverno, possa ser uma opção rentável.
Palavras-chave: acidez, calibre, coco, firmeza, nutrientes
Yield and quality evaluation of tomatoes produced in soil and hydroponics in the Northwest of Portugal
Abstract
Hydroponic tomato production in NW Portugal will only replace the conventional crop system for the spring/summer season, if increased tomato yield and quality overcome the additional production costs. Two cultivars (truss tomato cv. Durinta and plum shaped tomato cv. Romana) were cultivated in Póvoa de Varzim to compare hydroponically grown tomato using coconut fibre as the growing medium, with tomato grown in a sandy soil, inside unheated span type greenhouses. Planting and harvest of hydroponic tomato occurred one month before soil grown tomato. Tomato quality characteristics (colour at maturity, size and firmness, pH, total soluble solids, entitled total acidity, N, P, K, Ca, Mg and Fe contents) were assessed in three different plots based on four plants per plot.
Hydroponic tomato yield of cv. Durinta (16.7 kg m-2) increased and dry matter (6.3 g 100 g-1) decreased compared to conventional tomato (12.7 kg m-2 and 6.7 g 100 g-1, respectively), whereas for cv. Romana yield and dry matter content were similar in both crop systems (9.7 kg m-2 and 7.3 g 100 g-1, respectively). Fruit quality characteristics such as size, colour and firmness were not affected by the production system but they were cultivar dependent. Hydroponic tomato acidity decreased compared to conventional tomato for both cultivars and the soluble solids decreased for cv. Durinta. The N, Mg and Fe fruit contents were similar for both cultivars independently of the production system. The P and Ca contents of hydroponic tomato for both cultivars, and K content for cv. Romana, were higher compared to soil production. Fruit
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quality and yield differences between the two systems may not be relevant for growers’ decision to switch to the hydroponic system; however, it may be a profitable option to control soilborne pests and diseases and to improve marketing strategies, with crop anticipation in the spring season and the additional tomato production in autumn/winter season..
Keywords: acidity, coconut, firmness, grade, nutrients
Introduction
Hydroponic production systems are capital-intensive but there is a renewed interest on these, particularly in regions where there is concern about controlling ground water pollution caused by nutrient surplus or soil pesticides. This is the case for the NW Portuguese protected area of the free aquifer between Esposende and Vila do Conde (Nitrate Vulnerable Zone no. 1) where a specific Local Action Plan was established limiting the amounts of N application. In addition, the intensive conventional horticultural production in this region is being affected by increasing soilborn pests and diseases and hydroponic production was introduced recently, mainly for the production of two tomato crops per year with coconut fibre substrate in unheated greenhouses. For the early spring/summer season, farmers are concerned about the advantages in yield and fruit quality, between hydroponics and conventional soil tomato production, which has lower production costs.
Tomatoes described as full flavoured by the breeder are characterized by having higher contents of sugar, soluble solids and aromatic volatile compounds, and lower contents of organic acids than those considered to be less flavoured (Tando et al., 2003). Many consumers believe that greenhouse vegetables grown in soil are superior in sensory quality and in vitamins and mineral contents compared to those grown in other growing media (Johansson et al., 1999) and for this reason it is important to investigate the effect of substrates growing systems. A couple of studies have shown that there are no major differences between the physicochemical and sensory quality of conventional tomatoes grown in soil or in rock-wool slabs, although the electrical conductivity (EC) in the growth media and the physiological state of the tomato fruit at harvest affected tomato quality (Gundersen et al., 2001; Thybo et al, 2006). Tomato yield and fruit quality were assessed in NW Portugal to compare conventional soil production with increasing soil born problems but lower costs, with a hydroponic system, that requires increased skills to manage than conventional soil-based systems, to investigate if advantages in yield and fruit quality advices hydroponic tomato as an alternative to conventional soil production for the early spring/summer season.
Materials and Methods
Two cultivars (truss tomato cv. Durinta and plum shaped tomato cv. Romana) were cultivated in Póvoa de Varzim, NW Portugal (41º 22’ N, 8º 45’ W and 37 m high), to compare hydroponically grown tomato using coconut fibre as the growing medium, with tomato grown in a sandy soil, in rows covered with black polythene film. Both production systems were conducted inside unheated span type greenhouses, covered with polythene film. The two tomato cultivars grown in soil were established inside the same greenhouse (60.0 x 16.0 x 2.5 m3), while the hydroponic crops were grown in two different greenhouses of the same producer (cv. Durinta: 40.0 x 8.0 x 2.5 m3 and cv. Romana: 40.0 x 10.0 x 1.8 m3). The coconut fibre polythene bags (1.0 x 0.18 x 0.16 m3; Fico Vegetable Bags, Ispemar) were used in the previous two years, to produce two tomato crops each year: January-July and August-December. The nutrient solution was kept at pH 6.0-6.5 and the EC was 1.8 dS m-1 in the first 3 weeks and 2.0-2.2 dS m-1 thereafter.
The tomato crops were performed according to the local procedure. The hydroponic crops were planted at 20 January and tomato yield was evaluated throughout 18 harvests, starting 111 and 115 days after planting, respectively for cv. Romana and cv. Durinta, from May to July. The harvesting period was 58 days for cv. Romana and 54 days for cv. Durinta. During this season the outside mean, maximum and minimum air temperatures were 13.6ºC, 18.1ºC and 9.1ºC, respectively. For the greenhouse soil system, crops were planted at 20 February and yield was evaluated throughout 16 harvests, starting 112 days after planting for both cultivars, from June to August. The harvesting
1873
period was 54 days for cv. Romana and 40 days for cv. Durinta, Here, the outside mean, maximum and minimum air temperatures during the season were 15.5ºC, 20.1ºC and 10.8ºC, respectively. The outside relative humidity was approximately 82% for both crop seasons.
In both crop systems planting was carried out in double lines. The hydroponic crops consisted of 3 plant pairs per bag with 2 m between bags (2.7 plants m-2) and the soil grown crops were planted at 0.40 m between plants, with 0.40 m between lines of each double line and 1.5 m between double lines (2.6 plants m-2). Integrated crop protection was performed and crops were drip irrigated with drips introduced in the hydroponic culture bags and under the black polythene film row cover in the conventional production. Fertigation in both crop systems were performed with the same fertilizers (potassium nitrate - 13.5:0:46; calcium nitrate - 15.5:0:0+19 Ca; magnesium sulphate - 10 kg Mg/100 kg; phosphoric acid - 75 kg H3PO4/100 kg and nitric acid - 12 kg N/100 kg). Fertilization rates were decreased for soil grown crops compared to hydroponic crops (Table 1).
Table 1. Mineral nutrients applied to tomato crops grown in the soil and hydroponically.
Production system N P K Ca Mg
kg ha-1 Soil 293.5 160.0 460.0 95.0 50.0 Hydroponic 558.7 202.2 1104.0 162.1 133.3
Soil/Hydroponic (%)
52.5 79.1 41.7 58.6 37.5 At the commercial harvest, 4 plants of each replicate treatment were used to quantify the number and grade of fruits (transversal diameter), fresh and dry weights, fruit colour and firmness. Fruit firmness was measured by a fruit pressure tester (TR Snc) and expressed as the average of the maximum force (kg) needed to penetrate each fruit with an 8 mm cylindrical probe at a crosshead speed of 50 mm min-
1. Tomato pH, total soluble solids, titratable acidity and N, P, K, Ca, Mg and Fe contents, were assessed at five harvests throughout the harvest period, in both production systems. The soluble solid content was determined using an ABBE Refractometer (Vitrilab), the pH was performed with a potentiometer and titratable acidity was determined by titration to pH 8.1 with a 0.1N NaOH solution in the presence of phenolphthalein and expressed as percentage of citric acid. Tomato dry matter (DM) content was determined after drying in a ventilated oven at 70ºC to constant weight and the dried material was used for the analysis of major and trace elements. Total N and P in the plant material were measured by molecular spectroscopy after digestion with sulphuric acid; K was measured by flame photometry, and Ca, Mg and Fe by atomic spectroscopy, after nitric-perchloric acid digestion. Comparisons between means of crop treatments were performed by the least significant difference (LSD) test. All statistical calculations were performed using SPSS 15.0 for Windows (SPSS Inc.) and statistical significance was indicated at a probability level of P=0.05.
Results and Discussion
The accumulated fruit dry weight throughout the season was higher for cv. Durinta compared to cv. Romana in both production systems. The total fruit dry weight of cv. Durinta in the hydroponic crop system was increased compared to bare soil, whereas for cv. Roman total fruit dry weight was identical in both production systems. Similarly, hydroponic cv. Durinta achieved a higher yield (16.7 kg m-2) than the soil grown crop (12.7 kg m-2) while for cv. Romana, yields (9.7 kg m-2) were identical in both production systems (Figure 1). The total number of fruits m-2 for both cultivars were similar between production systems; cv. Durinta had 124 and 114 fruits m-2 respectively for hydroponic and soil grown crops, whereas for cv. Romana there were 117 and 113 fruits m-2 respectively. The lower yield of cv. Romana in the hydroponic system compared to cv. Durinta probably resulted from lower fruit grades, as 20% of the total number of fruits were <35 mm and this fruit grade was negligible in all the other crops (Figure 2).
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Figure 1. Tomato yield (kg m-2) and dry matter content (g 100 g fw-1), for crops grown on soil (S) and
hydroponically (H) and for both cultivars, Romana (R) and Durinta (D). Different letters above bars means significant differences between crop treatments.
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Figure 2. Fruit grade and colour at maturity (% of total number of fruits), for crops grown on soil (S) and hydroponically (H) and for both cultivars Romana (R) and Durinta (D). Different letters above bars means
significant differences between crop treatments. The lower fruit grade of cv. Romana compared to cv. Durinta in the hydroponic system might be a consequence of induced pollination deficiencies, caused by the higher humidity conditions during flowering inside the greenhouse, which had a lower height (1.8 m) and volume (720 m3) than the greenhouse of cv. Durinta (2.5 m height, 800 m3). However, fruit grade was also a characteristic of the cultivar. For both production systems, the cv. Durinta produced about 99% of fruits with a diameter between 47 and 81 mm, while cv. Roman had only 52% of fruits with this diameter (Figure 2). The colour at maturity also was a cultivar dependent characteristic. The cv. Romana had 84.8% of fruit green/pink and pink/green, while cv. Durinta had 99.0% of the fruits pink/red and red (Figure 2). Firmness was increased for plum shaped tomato cv. Roman (mean of 4.3 kg) compared to truss tomato cv. Durinta (mean of 2.7 kg). In spite of Singh et al. (2003) suggestion that plant nutrition and soil water availability may affect fruit firmness here, fruit firmness was different between cultivars but not between crop systems, suggesting that firmness is mainly a genetic trait dependent on the degree of maturation. The average fruit DM content of cv. Romana (7.3 g 100 g-1) was significantly increased compared to cv. Durinta (6.5 g 100 g-1) (Figure 1). Similarly, the total soluble solids content of fruits varied with the cultivars, being higher in cv. Romana (5.2 g 100 g-1) compared to cv. Durinta (4.8 g 100 g-1). While for the cv. Romana no significant differences were found in DM and °Brix between crop systems, for cv. Durinta these characteristics showed increased values in the soil system. This suggests that fruit soluble solids content is a genetic trait of the cultivar but is also influenced by the fertilization and irrigation practices and by temperature, as previously reported by Silva et al. (2003). Hydroponic tomatoes in coconut fibre also showed increased mean moisture content than soil grown tomatoes in a study reported by Hernández Suárez et al. (2008). The values of pH, DM content,
1875
soluble solids and titratable acidity of tomatoes grown in both systems were within the levels reported for tomatoes grown in soil and on rock-wool slab (Tando et al., 2003). The titratable acidity, expressed as g of citric acid per 100 g of sample, measures the amount of organic acids and indicates the astringency of the fruit. Together with the pH influences the flavour. The average pH of fruits for both cultivars was similar (approximately 4.4) but fruits of the cv. Romana had a higher titratable acidity (0.65 g 100 g-1), compared to the fruits of cv. Durinta (0.52 g 100 g-1). The pH was higher and total acidity was lower for hydroponic crops of cv. Romana compared to soil grown tomato and a similar trend was found for cv. Durinta. In this study, the results suggests that hydroponic system compared to soil system production may affect fruit soluble solids, pH and total acidity, since hydroponic fruits showed lower soluble solids and were less acidic. Similar results were found by Hernández Suárez et al. (2008) comparing hydroponic tomatoes in coconut fibre with intensive soil grown crops. The content of the major and trace elements in tomato fruits (Table 2) were found to be within the normal range for tomatoes grown in soil and hydroponically (Guil-Guerrero and Rebolloso-Fuentes, 2009; Gundersen et al., 2001). The N, Mg and Fe fruit contents were similar for both cultivars and were independent of the production system. However, in comparison with soil production system, the P and Ca content of hydroponic tomato for both cultivars, as well as K content of cv. Romana, was higher (Table 2). However, Gundersen et al. (2001) who compared the major and trace element concentrations in Danish greenhouse tomatoes cultivated in soil and in rockwool slab, reported that Ca, Ni, Sr, and Zn had higher concentration and Mn, Mo, and Na had lower concentration in soil-grown tomato fruits compared to hydroponic tomato, while the other elements were not significantly different. Thybo et al. (2006) in a study to evaluate the physical, chemical and sensorial properties of organic tomatoes grown in compost beds and in soil reported that these growing systems had small effect on the chemical composition and sensory quality of tomatoes harvested at comparable maturity.
Table 2. Tomato nutrient content (g/100g dry matter) and nutrient accumulation (kg ha-1) by the fruits of soil grown and of hydroponic crops, for both cultivars. In each column different letters means significant
differences between crop treatments (p<0.05).
Production system
Cultivar N K P Ca Mg Fe
g/100g DM mg/100g DM
Soil Romana 1.71 ns 3.47 b 360.0 d 199.7 c 155.6 ns 32.3 ns Durinta 1.66 3.80 b 378.8 c 207.6 bc 143.7 30.5
Hydroponic Romana 1.75 4.86 a 442.4 b 223.5 b 146.3 42.9 Durinta 1.82 4.14 b 478.5 a 263.2 a 159.3 39.8
Production system
Cultivar N K P Ca Mg Fe
kg ha-1
Soil Romana 124.2 c 251.2 c 26.1 c 14.5 c 11.3 b 2.3 b Durinta 140.9 b 323.1 bc 32.2 b 17.6 b 12.1 b 2.6 b
Hydroponic Romana 122.4 c 340.9 b 31.0 b 15.7 bc 10.3 b 3.0 b Durinta 191.6 a 440.5 a 50.4 a 27.8 a 16.9 a 4.2 a
The nutrient accumulation by fruits of cv. Durinta was generally higher compared to cv. Romana, which is in agreement with the higher yield achieved by the former cultivar. The same was true for the hydroponic tomatoes of cv. Durinta that accumulated more nutrients than fruits produced in soil. For cv. Romana the hydroponic system also provided a greater accumulation of K and P, but similar amounts of N, Ca, Mg and Fe, compared to soil grown tomatoes (Table 2). The nutrient recovery rate by the fruits, which measures the rate of the nutrients taken up by the fruits from the applied mineral fertilizers, was lower for the hydroponic crops (mean of 21.4 kg 100 kg-1) compared to soil grown crops (mean of 33.2 kg 100 kg-1). This could be explained by higher nutrient demand by the roots and foliage of the hydroponic plants compared to the soil grown crops, but also may indicate that the hydroponic crop management, namely the nutrient solution content, must be better adjusted to crop
1876
growth and development. The lower nutrient recovery rate can be an environmental problem if the nutrient solution is not recycled or disposed properly.
Conclusions
Hydroponic tomato yield of cv. Durinta increased and dry matter content decreased compared to conventional soil grown tomato, whereas for cv. Romana yield and dry matter content were similar for both crop systems. Growing system had only a minor effect on the chemical composition and sensory quality of tomatoes harvested at comparable maturity. Quality characteristics such as fruit size, colour and firmness were not affected by the production system but they were cultivar dependent. Hydroponic system appeared to produce tomatoes with slightly lower sweetness, lower intensity in sourness and higher content in P, Ca and K compared to soil grown tomatoes. Although differences were found in these quality parameters, generally the differences were small, or not statistically significant, indicating that tomato quality is rather robust across growing systems when harvested at comparable maturity. This study shows that, for the truss tomato cv. Durinta, increased yield combined with harvest anticipation may compensate increased production costs of the hydroponic system, but this was not clear for plum shaped tomato cv. Romana. Furthermore, hydroponics may be one solution to the salinity and soilborne pests and diseases problems already found in the region, which could endanger tomato yields. Hydroponics system also requires less use of manpower and tillage, which contribute to recover the higher investment required for this crop system, including the fertilizers costs. Fruit quality and yield differences between the two production systems may not be relevant for growers’ decision, but to switch to the hydroponic system in order to control soilborne problems and to improve crop management and marketing strategies, with the crop anticipation in the spring season and the additional tomato production in autumn/winter season, may be a profitable option.
Bibliography
Guil-Guerrero, J.L. and Rebolloso-Fuentes, M.M. (2009). Nutrient composition and antioxidant activity of eight tomato (Lycopersicon esculentum) varieties. Journal of Food Composition and Analysis 22, 123-129.
Gundersen, V., McCall, D. and Bechmann, I.E. (2001). Comparison of major and trace element concentrations in Danish greenhouse tomatoes (Lycopersicon esculentum cv Aromata F1) cultivated in different substrates. Journal of Agriculture and Food Chemistry 49, 3808-3815.
Hernández Suárez, M., Rodríguez Rodríguez, E. and Díaz Romero, C. (2008). Chemical composition of tomato (Lycopersicon esculentum) from Tenerife, the Canary Islands. Food Chemistry 106, 1046-1056.
Johansson, L., Haglund, A., Berglund, L., Lea, P. and Risvik, E. (1999). Preference for tomatoes, affected by sensory attributes and information about growth conditions. Food Quality and Preference 10, 289-298.
Silva, J.B.C.S., Giordano, L.B., Furumoto, O., Boiteux, L.S., França, F.H., Villas Bôas, G.L., Branco, M.C., Medeiros, M.A., Marouelli, W., Silva, W.L.C., Lopes, C.A., Ávila, A.C., Nascimento, W.M. and Pereirai, W. (2003). Cultivo do tomate para industrialização. Embrapa Hortaliças, Sist. de Produção, 1.
Singh, Z., Kennison, K. and Agrez, V. (2003). Regulation of fruit firmness, maturity and quality of late maturing cultivars of peach with preharvest application of ReTainTM. Acta Horticulturae 628, 277-283.
Tando, K.S., Baldwin, E.A., Scott, J.W. and Shewfelt, R.L. (2003). Linking sensory descriptors to volatile and non-volatile components of fresh tomato flavour. Journal of Food Science 68, 2366-2371.
Thybo, A.K., Edelenbos, M., Christensen, L.P., Sørensen, J.N. and Thorup-Kristensen, K. (2006). Effect of organic growing systems on sensory quality and chemical composition of tomatoes. LWT Food Science and Technology 39, 835-843.
1877
Avaliação da utilização de zeólitas na gestão da água, na germinação da relva e no estabelecimento de relvados.
GUERRERO, C1,5; REBELO, L2; VALÍN, MI3,6 and PEDRAS, CMG4,6
1 University of Algarve, Campus de Gambelas 8005-139 Faro, Portugal, cguerre@ualg.pt; 2 Ocean and Royal Vale do Lobo Golf Courses, Portugal, hsldrebelo@gmail.com; 3 Agricultural College, Viana do Castelo Polytechnic Institute, Refóios do Lima, 4990-706, Ponte de Lima. isabelvalin@esa.ipvc.pt; 4 University of Algarve, Campus de Gambelas 8005-139 Faro, Portugal. cpedras@ualg.pt; 5 Institute of Mediterranean Agricultural and Environmental Sciences (ICAAM), University of Évora, Portugal 6 Biosystems Engineering Institute of Agronomy, Portugal Resumo
O estudo realizado no campo de golfe de Vale do Lobo (Algarve, Portugal), entre junho a dezembro de 2012, permitiu analisar os efeitos da aplicação de zeólitas num viveiro de relva no que se refere ao balanço hídrico do solo, à germinação e ao velocidade de crescimento para o estabelecimento do relvado. O viveiro de 400 m2 foi dividido em duas áreas: numa das metades misturou-se zeólitas com areia, na outra foi usado apenas areia. Para a implantação do relvado foi usado Agrostis stolonifera (var. "Alpha"). Foi avaliado: taxa de germinação, velocidade de crescimento do relvado, comprimento das raízes, cor da folha, humidade do solo (15 cm), temperaturas do solo (5 cm profundidade) e da superfície da relva, pH, condutividade eléctrica (CE) do solo, azoto total do solo, biomassa e os teores foliares de N, P, K, e Na. Observou-se que a aplicação das zeólitas não acelerou a germinação nem a velocidade de crescimento do relvado. A biomassa medida em três parcelas de 20 m2, em cada tratamento, foi significativamente maior (p<0,01) onde se aplicaram as zeólitas. O comprimento das raízes no primeiro e no quarto mês depois da sementeira também foi maior, mas não significativamente diferente (p=0,057 e p=0,523, respectivamente), onde se aplicaram as zeólitas. O teor de humidade do solo foi sempre superior no talhão onde as zeólitas foram aplicadas, no entanto estes valores só foram estatisticamente diferentes nas amostragens de 22 junho (p<0,05), de 5 julho (p<0,05) e de 11 outubro (p<0,01). As temperaturas do solo e da superfície do relvado foram semelhantes nas duas modalidades, sem qualquer tendência, durante o período de observação. Os teores de azoto e da CE do solo foram baixos em ambos os tratamentos e não mostraram qualquer diferença significativa entre eles (p=0,859, p=0,133, respectivamente). O pH do solo aumentou com a aplicação de zeólitas e este aumento foi estatisticamente significativo (p<0,05). Os teores foliares de N e P foram normais e o de K foi baixo. As concentrações foliares desses elementos foram maiores onde as zeólitas foram aplicadas; só foi observada diferença significativa para o K (p<0,01). A concentração foliar de Na foi alta em ambos os tratamentos e significativamente mais elevada onde não foram aplicadas as zeólitas (p<0,05). A cor da folha medida com o auxílio de uma escala de cores para folhas apresentou o valor 7 em ambos os tratamentos. Palabras clave: Germinação, gestão da rega, golfe, sistema de rega, zeólitas
Evaluation the use of zeolites on the water management, turfgrass germination and establishment in a golf course
Abstract
A study was conducted from June to December of 2012 to evaluate the effects of zeolites’ application in a nursery green in Vale do Lobo Golf Course (Algarve, Portugal). The soil moisture management, turfgrass germination and surface establishment were assessed. A 400 m2 nursery was used where zeolites were mixed with sand in half of that area to make an Agrostis stolonifera (var. "Alpha") rootzone. Turfgrass was seeded and germination rate, lawn establishment speed, root length, turfgrass leaf color, soil moisture content (15 cm), soil rootzone temperature (5 cm) and turfgrass surface temperature were compared in both areas. It was also evaluated some soil chemical parameters, such as pH,
1878
electrical conductivity, and nitrogen; clip biomass production, N, P, K, and Na foliar contents were also evaluated. According to the results, it was observed that the application of zeolites did not sped up germination and the lawn speed establishment. Biomass production measured in a three plots of 20 m2 mowed area in each treatment was significantly higher (p<0.01) where zeolites were applied. Root length at the first and fourth month after turfgrass seeding were also higher with zeolites, but not significantly different (p=0.057 and p=0.523, respectively). During the six months of observations the soil moisture content had been slightly higher where zeolites were applied, however this slightly higher values were only statistically different on June 22 (p<0.05), July 5 (p<0.05) and October 11 (p<0.01). Soil temperature measured at 5 cm depth and turfgrass surface temperature were similar for both cases, without any tendency, during the observation period. Soil nitrogen content and soil CE were low in both treatments (with and without zeolites), and did not show any significantly differences between them (p=0.859 and p=0.133, respectively). Soil pH increased with the application of zeolites and this increase was statistically significantly (p<0.05). Foliar content of N and P were normal and K was low; the foliar content of these elements were higher where zeolites were applied, however it was only observed significantly differences between treatments for the K content (p<0.01). Foliar content of Na was high in both treatment and significantly higher where no zeolites were applied (p<0.05). Turfgrass leaf colour measured with a leaf colour chart of the University of California showed the same value (7) in both treatments.
Keywords: Germination, Irrigation management, Golf course, Irrigation system, Zeolites
Introdução
Os relvados desportivos e, nomeadamente, os relvados dos greens dos campos de golfe são construídos com pelo menos 95% de areia (USGA, 1993). Esta promove um espaço poral amplo, permitindo bom arejamento do solo e consequentemente boas superfícies de jogo. Contudo, tem como desvantagens a fraca adsorção de iões (nutrientes) e a baixa capacidade de retenção de água para as plantas. Para melhorar seu o desempenho é usual a utilização de materiais (correctivos) orgânicos e/ou minerais, tais como turfa, composto, argilas calcinadas, zeólitas, entre outras (Ok et al., 2003; Nektarios et al., 2004; Hejduk et al., 2012). A turfa, mesmo sendo comum a sua utilização, mineraliza-se gradualmente, podendo afectar quer a adsorção de catiões, a capacidade de retenção de água, quer ainda a velocidade de percolação desta no perfil do solo (Bigelow et al., 2001). Esta tendência associada à oferta e preço da turfa tem levado à realização de estudos com a utilização de correctivos/condicionadores de solo inorgânicos como alternativa à utilização de turfa (Bigelow et al., 2001).
As propriedades químicas e físicas dos solos dos relvados são extremamente importantes quer no estabelecimento dos relvados, quer durante a sua manutenção, em especial quando estes são sujeitos a tráfego intenso. Para maximizar o crescimento radicular deverá existir um equilíbrio no sistema solo-água-ar, o que faz com que nos greens dos campos de golfe, sujeitos a intenso tráfego, as propriedades físicas que optimizam o arejamento sejam extremamente importantes.
Os condicionadores do solo inorgânicos têm especialmente interesse em zonas onde os recursos hídricos são escassos e o clima seja quente e seco. O clima Mediterrâneo, caracterizado com invernos moderados e verões muito quentes e secos, torna os relvados exigentes em água, especialmente os relvados de estação fresca. A incorporação de condicionadores do solo poderá minimizar o stress hídrico estival nos relvados e, em especial, reduzir os custos com o consumo de água e energia associados à rega. As zeólitas, para além de manterem condutividade hidráulica e velocidade de infiltração elevadas, permitem aumentar a capacidade de troca catiónica do solo e, assim, os nutrientes serão disponibilizados durante mais tempo.
Este trabalho visou avaliar num campo, em condições reais, o efeito da aplicação de zeólitas na germinação e no estabelecimento do relvado dum green e, ainda, analisar a variação do teor de humidade do solo durante o seu estabelecimento.
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Material e Métodos
O estudo da incorporação das zeólitas ao topsoil num green foi realizado no campo de golfe de Vale do Lobo (Figura 1), sul de Portugal.
Figura 1. Local do ensaio, Vale do Lobo. PF – Parte Frente green (sem zeólitas); PT – Parte Trás green (com
zeólitas)Fonte: Google Earth, 2006.
A incorporação do condicionador de solo (zeólitas, comercializado com a designação de FERTISOL) foi efectuada nos 15 cm superficiais, numa das metades (PT) da área total de 400 m2 . A restante área do green não levou zeólitas (PF). A sua incorporação foi feita em junho de 2012, numa única aplicação de 12,5 kg/100 m2 (Figura 2). A fertilização de fundo foi feita em toda a área de ensaio. Os adubos/quantidades aplicadas: 3,0 kg/100 m2 de Floranid 19:5:10 (+2 Mg); 2,5 kg/100 m2 de adubo orgânico Bosk Master 6:2:0 (Figura 2), foram incorporados ao solo conjuntamente com as zeólitas, com o auxílio de um cultivador rotativo (Figura 3). A sementeira (Figura 3) foi efectuada com uma espécie/variedade de relva: Agrostis stolonifera, var. palustris, cultivar Pinehurst (Jacklin Seed) – nome comercial ALFA.
Figura 2. Aplicação de zeólitas e fertilizante no solo Figura 3. Incorporação de zéolitas no solo; sementeira
O ensaio decorreu de junho a dezembro de 2012. Com um infiltrómetro de duplo anel foi avaliado a taxa de infiltração da água no solo em ambos os talhões (PT, PF) com base em três leituras aleatórias por cada talhão, e em duas modalidades: pós a incorporação e antes da sementeira. Na determinação da variação do teor de humidade do solo (15 cm) foi utilizada uma sonda TDR portátil, e foi calculada a diferença média entre as duas modalidades. Foram igualmente recolhidos os valores das temperaturas do solo (5 cm profundidade) e da superfície da relva com o auxílio de um termómetro de infra vermelhos, o pH e a condutividade eléctrica (por potenciometria) e o teor de azoto total do solo (método de Kjeldahl); nas plantas, a taxa de germinação, velocidade de crescimento do relvado até ao seu estabelecimento, comprimento das raízes, cor da folha (com a utilização de uma carta de cores para folhas, da Universidade California, Davis), a biomassa (corte da relva com máquina de corte helicoidal a 3,5 mm de altura) e os teores foliares de N (Kjeldahl), P (por colorimetria), K e Na (ambos por emissão de chama).
PF PT
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Tabela 1. Caracterização físico-química das zeólitas PARÂMETOS FÍSICOS PARÂMETROS QUÍMICOS
Densidade real 1,85 Matéria mineral (%) 94,2
Densidade aparente 1,08 P (%) 0,059
Porosidade (%, m/m) 49,4 K (%) 1,59
Cap. Máx para a água (%, m/m) 44,9 Ca (%) 1,01
Granulometria (%) Na (%) 3,33
Partículas com dimensão > 2,00 mm 40,0 Fe (%) 0,16
Partículas com dimensão entre 1,00 e 2,00 mm 51,9 Mn (mg.kg-1) 162,8
Partículas com dimensão entre 0,50 e 1,00 mm 7,29 Cu (mg.kg-1) 13,8
Partículas com dimensão < 0,50 mm 0,81 Zn (mg.kg-1) 12,0
Humidade (%) 3,73
Os valores dos parâmetros analisados foram submetidos a uma análise de variância (ANOVA) e as diferenças foram consideradas significativas quando p<0,05 (Zar, 1999).
Resultados e Discussão
. Solo Os valores médios para a taxa de infiltração da água foram de 312 cm/h para a parcela PF e de 286 cm/h para a parcela PT. Com a incorporação de zeólitas verificou-se uma diminuição da velocidade de taxa de infiltração da água, estatisticamente não significativa (p=0,490). A modalidade PT (Figura 4) apresenta sempre valores médios do teor de humidade do solo a 15 cm superiores, com diferenças em 4 das amostragens estatisticamente diferentes (p<0,05). As temperaturas do solo e da superfície da relva não registaram diferenças significativas entre os dois tratamentos (Figura 5), sendo a da superfície da relva sempre mais baixa que a do solo (à profundidade de 5 cm), com excepção em meados de agosto e inicio de outubro. O solo foi sujeito à avaliação de quatro parâmetros químicos, nomeadamente o pH, a CE e as concentrações de matéria orgânica (MO) e de azoto total, em amostras colhidas antes da incorporação dos fertilizantes e das zeólitas e 10 dias depois desta (Tabelas 2 e 3). Relativamente ao pH, verificou-se uma subida dos valores em ambos os talhões, presumindo-se que tenha sido resultado da aplicação quer dos fertilizantes, quer da água de rega (o green não era regado há alguns meses). Contudo, o valor de médio de pH do solo do talhão PT (7,66) foi significativamente superior (p<0,05) do que o do PF (7,28). Na CE verificou-se um ligeiro decréscimo entre as duas amostragens, não se verificando diferenças significativas com a incorporação de zeólitas (p=0,133). A concentração da matéria orgânica do solo sofreu uma descida em ambos os talhões, provavelmente pela maior oxigenação que as operações de preparação do solo devem ter promovido. A concentração de azoto manteve-se baixa e não sofreu oscilações; entre tratamentos não se verificaram diferenças significativas (p=0,859).
Figura 4. Variação do teor de humidade do solo (junho a dezembro 2012). Amostragens com letras diferentes apresentam diferenças significativas (p<0,05).
Figura 5. Temperaturas (°C) do solo (PFs e PTs) e da superfície da relva (PFr e PTr) durante o ensaio (junho a dezembro 2012).
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Tabela 2. Parâmetros avaliados antes da incorporação dos fertilizantes e das zeólitas
Amostra pH CE (dS/m) M.O. (%) N (%)
PF (sem zeólitas) 6,66 0,337 0,39 0,04
PT (com zeólitas) 6,86 0,336 0,48 0,03
Tabela 3. Parâmetros avaliados após 10 dias da incorporação dos fertilizantes e das zeólitas
Amostra pH CE (dS/m) M.O. (%) N (%)
PF (sem zeólitas) 7,28 0,206 0,11 0,04
PT (com zeólitas) 7,66 0,217 0,22 0,04
. Relvado A germinação ocorreu ao fim de 5 dias e sem variações entre tratamentos (Figuras 6 e 7).
Figura 6. Vista parcial do green; área mais perto:
PT (8 dias após a sementeira). Figura 7. Vista parcial do green; área mais perto:
PF (8 dias após a sementeira). A velocidade de crescimento até ao estabelecimento do relvado foi semelhante entre os dois tratamentos. A cobertura total do solo acorreu passados 90 dias (Figuras 8 e 9).
Figura 8. Estabelecimento do relvado: PT
(28 e 90 dias após a sementeira) Figura 9. Estabelecimento do relvado: PF
(28 e 90 dias após a sementeira)
A avaliação da cor da relva, com o auxílio da Leaf Color Chart da Universidade da Califórnia, registou a escala de cor 7, em ambos os talhões (Figuras 16 e 17).
Figura 16. Cor do relvado: PT Figura 17. Cor do relvado: PF
Outras medições de campo efectuadas foram a produção de biomassa e a o comprimento médio das raízes. A produção média de biomassa foi significativamente maior (p<0,01) no talhão PT com valor médio de 2,54 kg/100 m2 em relação ao talhão PF (1,98 kg/100 m2). O comprimento médio das raízes na amostragem de julho foi superior, mas não significativamente diferente (p=0,057), no talhão PT (12,7 cm) do que no talhão PF (6,3 cm). Em outubro, também não se verificaram diferenças
1882
significativas, contudo o comprimento médio das raízes entre os dois tratamentos foi similar: PT, 16,0 cm e PF, 14,8 cm. Os clips do corte de julho foram sujeitos a uma análise foliar de macronutrientes (N, P e K) e de sódio. As concentrações de N (p=0,074) e P (p=0,678) não foram estatisticamente diferentes entre os dois tratamentos. A concentração média de K foi estatisticamente superior nos clips do talhão PT, com excepção do sódio (Tabela 4).
Tabela 4. Teores de azoto, fósforo, potássio e sódio nos clips de relva
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Conclusões
A incorporação de zeólitas, em metade da área de um green do campo de golfe em Vale do Lobo mostrou ter afectado essencialmente o teor de humidade do solo e este, provavelmente, afectou a produção de biomassa e o comprimento das raízes da relva durante a fase de estabelecimento do relvado. Ao longo de todo o ensaio, as medições do teor humidade do solo mostraram que o talhão PT continha mais 3 a 5 pontos percentuais de água no solo do que o talhão PF, o que pode traduzir-se numa economia de água (e de energia) na ordem de 11,9 %. A incorporação de zeólitas no solo melhorou consideravelmente a quantidade de água retida no solo, sem alterar a velocidade de infiltração da mesma, uma das propriedades físicas do solo que os critérios da USGA (1993) recomendam para os greens. A estrutura porosa das zeólitas, foi capaz adsorver uma variedade de catiões, tais como Na+, K+, Ca2+, Mg2+ e outros, como o NH4+, também pode permitir a troca por outros iões existentes na solução do solo e assim “reter” os que são adsorvidos, libertando gradualmente os elementos nutritivos que as plantas necessitam. Neste sentido, foi observado nos clips de relva do talhão PT uma maior concentração foliar de potássio (que foi aplicado nos fertilizantes), em detrimento da concentração do sódio, outro catião monovalente, muito comum na composição das zeólitas e, em especial das utilizadas. O potássio aplicado na operação de sementeira poderá ter sido adsorvido pelas zeólitas, em troca com o sódio existente nas mesmas. Esta adsorção poderá ter possibilitado a posterior libertação para a solução do solo, ficando disponível para as plantas. Esta retenção de nutrientes e fácil capacidade de troca é mencionada por Ok et al. (2003) que indicam que a utilização de zeólitas poderá permitir a manutenção de relvados, com elevada qualidade, com uma menor frequência de aplicação de fertilizantes.
Agradecimentos
À empresa unipessoal Ana Antunes, Lda, pelo suporte financeiro e cedência de zeólitas para a realização do ensaio e aos responsáveis pela manutenção do campo de golfe de Vale do Lobo, pela cedência da área de ensaio e apoio na instalação e manutenção do green.
Bibliografia
Bigelow, C.A., Bowman, D.C., Cassel, D.K. & Rufty, T.W., 2001. Creeping Bentgrass Response to Inorganic Soil Amendments and Mechanically Induced Subsurface Drainage and Aeration. Crop Science, 41: 787-805. Hejduk, S., Baker, S.W. & Spring, C.A., 2012. Evaluation of the effects of incorporation rate and depth of water-retentive amendment materials in sports turf constructions. Acta Agriculturae Scandinavica Section B - Soil and Plant Science, 62(1): 155-164. Nektarios, P.A., Nikolopoulou, A.-E. & Chronopoulos, I., 2004. Sod establishment and turfgrass growth as affected by urea–formaldehyde resin foam soil amendment. Scientia Horticulturae, 100: 203–213. Ok, C.-H., Anderson, S.H. & Ervin, E.H., 2003. Amendments and Construction Systems for Improving the Performance of Sand-Based Putting Greens. Agronomy Journal, 95: 1583-1590. United States Golf Association, Green Section Staff, 1993. Specifications for a method of putting green construction. U.S.G.A., Far Hills, NJ. Zar, J.H., Biostatistical Analysis. 3rd Ed.. Prentice-Hall International, Inc., New Jersey, U.S.A., 1999.
1883
Influência da utilização de diferentes substratos na propagação vegetativa de Daboecia cantabrica
L. Moura1, J.P. Mota2, I. Mourão1 & L.M. Brito1
1 Instituto Politécnico de Viana do Castelo, Centro de Investigação de Montanha (CIMO), Escola Superior Agrária, Refóios, 4990-706 Ponte de Lima, Portugal. E-mail: luisamoura@esa.ipvc.pt 2 Escola Superior Agrária, Instituto Politécnico de Viana do Castelo. E-mail: zepmota@hotmail.com
Resumo
Daboecia cantabrica é um arbusto da família Ericaceae, com grande potencial como planta ornamental, ainda numa fase inicial de estudos essenciais à sua produção comercial. O objetivo deste trabalho consistiu na avaliação da propagação vegetativa por estaca de caule de quatro cultivares (cv. Alba, cv. Atropurpurea, cv. Praegerae e plantas espontâneas de D. cantabrica), colhidas na região de Ponte de Lima, Portugal, utilizando-se quatro substratos de enraizamento: vermiculite; substratos à base de turfa (Tref H2 pH 4,5; Tref H2 pH 5,5) e solo (pH 5,6) do local onde se colheram os exemplares espontâneos de D. cantabrica. O delineamento experimental incluiu três blocos casualizados com dois factores: cultivar e substrato, ambos com 4 níveis e avaliou-se a percentagem de enraizamento, o comprimento das raízes e o comprimento das hastes enraizadas. As plantas foram mantidas numa bancada de enraizamento durante 90 dias, com uma temperatura ao nível do substrato de 25ºC e humidade relativa elevada mantida por um sistema de rega por nebulização.
Os resultados obtidos mostraram que o efeito das cultivares e dos substratos foi altamente significativo (p <0,001). A cv. Alba apresentou maior percentagem de enraizamento (49,3 %) e maior comprimento das raízes (9,4±2,8 cm), enquanto a cv. Praegerae se mostrou menos adaptada às condições de propagação do ensaio, tendo registado o resultado mais baixo de percentagem de enraizamento (13,3 %). A maior percentagem de enraizamento foi obtida com a utilização do solo como substrato de enraizamento (46,8%) e o substrato menos adequado foi o Tref H2 pH 5,5, no qual apenas a cv. Alba enraizou (20,0%).
Palavras-chave: enraizamento, estaca de caule, turfa, vermiculite
Influence of different substrates on the vegetative propagation of
Daboecia cantabrica
Abstract
Daboecia cantabrica is a shrub of the family Ericaceae, with great potential as an ornamental plant, but still at an early stage of study essential to commercial production. The aim of the study was to evaluate the vegetative propagation by stem cuttings of four cultivars (cv. Alba, cv. Atropurpurea, cv. Praegerae and spontaneous plants of D. cantabrica) harvested in Ponte de Lima, Portugal, using four rooting substrates: vermiculite; peat based substrates (Tref H2 pH 4.5; Tref H2 pH 5.5) and soil (pH 5.6) from the site where spontaneous plants were collected. The experiment included three randomized blocks with two factors: cultivar and substrate, both with 4 levels. The evaluated parameters were: rooting percentage, root system length and stem length. The plants were kept in rooting bench for 90 days with a substrate temperature at 25°C and high relative humidity through nebulisation irrigation system.
The results showed that the effects of the cultivar and the substrate were highly significant (p <0.001). The cv. Alba showed the highest rooting percentage (49.3%) and greater root length (9.4 ± 2.8 cm), while cv. Praegerae was less suitable for the experimental propagation conditions, recording the lowest score of rooting percentage (13.3%). The highest rooting percentage (46.8%) was obtained with soil (pH 5.6) and the less suitable substrate was Tref H2 pH 5.5, in which only the cv. Alba rooted (20.0%).
Keywords: peat, rooting, stem cuttings, vermiculite
1884
Introdução
Urze ou torga é o nome comum de diversas plantas da família Ericaceae, nomeadamente dos géneros Erica, Calluna e Daboecia. São plantas espontâneas em solos pobres e ácidos, com flores abundantes. As espécies existentes em Portugal são muito comuns e encontram-se em todo o país, mas sobretudo nas montanhas de granito no norte de Portugal continental. São plantas de porte sub-arbustivo, com folha permanente e flores de cores diversas de grande beleza. Florescem durante a primavera, prolongando-se a floração nalguns casos, durante o verão. São espécies de arbustos baixos utilizadas na construção de coberturas do solo extensas, adaptadas ao contexto climático mediterrâneo, com baixa exigência em água, fertilizantes ou fitofármacos. Por estas razões, e pelas suas características, são espécies ornamentais muito interessantes para a implementação do conceito de “jardim sustentável”, permitindo manter uma cobertura do solo com aparência visual agradável de grande interesse paisagístico e, sendo espécies autóctones, garantem ainda uma maior ligação com a paisagem envolvente. A sua utilização em planos de ordenamento da paisagem rural e urbana, em espaços verdes dos municípios, das urbanizações turísticas e dos espaços privados, tem manifestado interesse crescente em Portugal.
A espécie Daboecia cantabrica (Huds.) K. Koch (ALFA, 2013), conhecida em algumas regiões de Portugal com a designação de queiró, tem flores maiores do que as dos géneros Erica ou Calluna, forma arbustos compactos e apresenta caraterísticas ornamentais muito interessantes. É nativa da Europa, e tem uma distribuição natural muito pequena, sendo encontrada apenas na zona oeste da Irlanda, França, Portugal e Espanha (Castroviejo et al., 1989). Tem preferência por solos ácidos, bem drenados e ricos em matéria orgânica, e com total exposição solar (Dirr, 1977, Arbury, 1997, Brickell, 1989). Aparece em solos ácidos em urzais, florestas e zonas rochosas, em altitudes dos 50 aos 1500 metros (Valderrey, 2006). Esta espécie deu origem a várias cultivares com interesse ornamental como a cv. “Alba”, de flores brancas grandes e folhas verde brilhante, a cv. “Atropurpurea” com flores de cor púrpura avermelhado forte e folhas verde-escuro brilhante, cv. “Bicolor” de flores brancas e púrpura e, entre outras, a cv. “Praegerae” de cor púrpura forte ou magenta e folhas verde médio, um pouco menos robusta do que as anteriores (Anón., 2013). As plantas disponíveis no mercado nacional para utilização em espaços verdes são maioritariamente importadas, pelo que o desenvolvimento de técnicas de propagação que garantam a sua produção em viveiros nacionais, tornará o sector menos dependente do exterior. Este trabalho teve como objectivo avaliar a eficácia da propagação vegetativa por estacas de caule de quatro cultivares de D. cantabrica, utilizando diferentes substratos de enraizamento.
Material e Métodos
O ensaio foi conduzido numa bancada de enraizamento no interior de uma estufa de estrutura metálica e cobertura de polietileno, da Escola Superior Agrária de Ponte de Lima/IPVC (NW Portugal), no período de Dezembro de 2009 a Março de 2010. Utilizaram-se quatro cultivares de D. cantabrica: cv. Alba, cv. Atropurpurea , cv. Praegerae e plantas espontâneas de D. cantabrica de flor cor-de-rosa, colhidas na região de Ponte de Lima, Portugal. Os substratos utilizados incluíram dois substratos à base de turfa (Tref H2 pH 4,5; Tref H2 pH 5,5), vermiculite e solo (pH 5,6) retirado do local onde se colheram os exemplares espontâneos de D. cantabrica (Quadro 1). Para uniformização da designação das plantas espontâneas de D. cantabrica, estas serão referidas como cv.Espontânea.
A preparação das estacas foi realizada no início de Dezembro de 2009, tendo-se colhido estacas de caule terminal com cerca de 6 cm de comprimentor. As estacas assim preparadas, sem qualquer tratamento hormonal, foram colocadas a enraizar em tabuleiros rígidos de 40 alvéolos, previamente cheios com os diferentes substratos a estudar, num total de 48 tabuleiros (16 tabuleiros por repetição). As plantas foram mantidas durante 90 dias na bancada de enraizamento revestida por filme de polietileno transparente de camada dupla, equipada com sistemas automáticos de aquecimento do substrato por cabos termorresistentes, mantendo o substrato à temperatura de 25ºC. A humidade relativa, sempre elevada, foi mantida por um sistema de rega por nebulização automático.
Para prevenir infecções causadas por fungos, efectuou-se um tratamento fitossanitário com benomil e mancozebe. As infestantes que germinaram nos substratos de enraizamento foram removidas sistematicamente de modo a não competirem pelos nutrientes e pela luz com as plantas em estudo.
O ensaio foi conduzido com um delineamento experimental com 3 blocos casualizados e 16 tratamentos resultantes da estrutura fatorial de dois fatores: (i) 4 cultivares (Alba, Atropurpurea, Praegerae e Espontânea) e (ii) 4 substratos (Vermiculite; TrefH2 pH4,5; Tref H2 pH5,5 e solo local pH5,6).
1885
A eficácia da propagação vegetativa das quatro cultivares de D. cantabrica em estudo incidiu sobre 10 estacas retiradas da parte central dos tabuleiros, num total de 480 estacas (4 cultivares x 4 substratos x 3 repetições). Avaliou-se a percentagem de enraizamento, o comprimento das raízes e o número total e o comprimento dos caules das estacas enraizadas. A medição das raízes incidiu sobre o comprimento total da raiz principal, enquanto na medição da parte aérea foram contados e medidos todos os caules secundários emitidos na estaca enraizada.
A análise estatística dos resultados foi efectuada com recurso ao software SPSS 15.0 (SPSS Inc.). Para a comparação das médias entre os tratamentos utilizou-se o teste da diferença mínima significativa (LSD) a um nível de significância 5%.
Quadro 1. Características dos substratos utilizados no enraizamento de cultivares de D. cantabrica.
Resultados e discussão
A análise estatística dos resultados mostrou que o efeito principal das cultivares e dos substratos, e a interacção deste dois factores, foi altamente significativo (p <0,001) em todos os parâmetros estudados. Os resultados da interacção entre as cultivares e os substratos (Figura 1) mostraram que, com excepção da cultivar Atropurpurea, as restantes cultivares enraizaram melhor no substrato Solo (pH 5,6) retirado do local onde se colheram os exemplares espontâneos de D. cantabrica e a maior percentagem de enraizamento (90%) foi obtido com a cv. Alba. Esta cultivar foi a que se mostrou mais adaptada à propagação por estacas de caule nas condições em que decorreu o ensaio, tendo enraizado em todos os substratos estudados, registando-se contudo médias de enraizamento significativamente mais baixas nos restantes substratos, comparativamente com o Solo..
Para as cultivares Atropurpurea, Praegerae e Espontânea, a utilização dos quatro substratos conduziu a resultados muito variáveis (Figura1). Para a cultivar Praegerae, o Solo (pH 5,6) destacou-se dos restantes substratos, sendo aquele em que se obteve uma percentagem de enraizamento mais elevada de 40 %. Os dois substratos à base de turfa (Tref H2) não permitiram o enraizamento de qualquer estaca desta cultivar. A cultivar Espontânea registou o maior número de estacas enraizadas (6,7±0,6) no substrato Tref H2 pH 4,5, valor significativamente superior ao obtido com os restantes substratos, tendo sido de 0% a percentagem de enraizamento com os substratos Tref H2 pH 5,5 e Vermiculite.
Considerando o conjunto dos quatro substratos utilizados, verificou-se que a cv. Alba apresentou a maior percentagem de enraizamento (49,3 %), e o maior comprimento das raízes formadas (9,4±2,8 cm) (Figura 2), enquanto a cv. Praegerae se mostrou menos adaptada às condições de propagação do ensaio, tendo registado a mais baixa percentagem de enraizamento (13,3 %) e as raízes de menor comprimento (3,0±3,2 cm). Para o conjunto das cultivares, a maior percentagem de enraizamento (46,8%) foi obtida com a utilização do Solo o substrato menos adequado à propagação vegetativa de D. cantabrica por estaca de caule foi o Tref H2 pH 5,5, no qual apenas a cultivar Alba enraizou (20,0%).
Tref H2 pH Solo Local 4,5 5,5 Textura Mediana N (µg g-1) 160-260 160-260 pH (H2O) 5,6 Pouco Ácido P2O5 (µg g-1) 180-280 180-280 P2O5 (µg g-1) 154 Alto
K2O (µg g-1) 200-350 200-350 K2O (µg g-1) 51 Médio Mg (µg g-1) 80-150 80-150 Matéria Orgânica (%) 4,4 Alto Kcl (g) 1,5 1,5
1886
(A) (B)
Figura 1. (A)- Número médio de estacas de Daboecia cantabrica das cultivares Atropurpurea, Praegerae, Alba, e Espontânea, enraizadas nos substratos Tref H2 pH 4,5, Tref H2 pH 5,5, Solo local e Vermiculite. Para a mesma
cultivar, valores seguidos por diferentes letras são significativamente diferentes (p <0,01). (B)- Média da percentagem de enraizamento das cultivares e substratos estudados. Para os substratos e cultivares, valores
seguidos por diferentes letras são significativamente diferentes (p <0,01).
Figura 2. Comprimento das raízes de estacas das cultivares Atropurpurea, Praegerae, Alba e Espontânea,
enraizadas nos substratos TrefH2 pH 4,5, TrefH2 pH 5,5, Solo 4,6 e Vermiculite. Para a mesma cultivar, valores seguidos por diferentes letras são significativamente diferentes (p <0,01).
Os resultados obtidos com o número dos caules das estacas enraizadas (Figura 3A), reflectem a eficácia do enraizamento das diferentes cultivares nos quatro substratos em estudo e a actividade de absorção de nutrientes e água pelas raízes formadas (Figura 2). Assim, para todas as cultivares, o maior número de caules ocorreu nas estacas que formaram raízes de maior comprimento (Figura 2 e 3A), tendo sido a cv. Alba a que registou, para o conjunto de substratos, o maior número médio de caules formados (6,7±1,4), consequência do maior comprimento das raízes formadas na base das estacas desta cultivar. O maior comprimento total dos caules das estacas enraizadas registou-se também na cv. Alba, enraizada nos substratos Tref 4,5 e Solo (pH5,6), respectivamente de 3,9±0,2 cm e 3,5±0,6 cm. Estes resultados sugerem que o substrato de enraizamento pode influenciar não só a percentagem de enraizamento, como também a qualidade do sistema radicular que se forma, e consequentemente o desenvolvimento da parte aérea da planta. A maior eficácia do enraizamento no Solo (pH 5,6) relativamente aos restantes, poderá estar associado ao facto de o Solo (pH 5,6) ter sido recolhido num local onde cresciam plantas espontâneas de D. cantabrica, e ao facto da maioria das Ericaceae formarem associações com micorrizas que
1887
permitem explorar zonas do solo inacessíveis às raízes, participando assim na nutrição da planta através do fornecimento de água e nutrientes. Essa relação simbiótica é considerada crucial para o sucesso das plantas em ambientes edaficamente desfavoráveis situação que se poderá verificar nas estacas em enraizamento (Anón., 2003).
(A) (B)
Figura 3. Número de caules (A) e comprimento total dos caules (B) nas estacas enraizadas das cultivares Atropurpurea, Praegerae, Alba e Espontânea, nos substratos Tref H2 pH 4,5, Tref H2 pH 5,5, Solo 5,6 e
Vermiculite. Para a mesma cultivar, valores seguidos por diferentes letras são significativamente diferentes (p <0,01).
(A) (B)
Figura 4. Média do número total (A) e do comprimento (cm) dos caules (B) das estacas das cultivares Atropurpurea, Praegerae, Alba e Espontânea, nos substratos Tref H2 pH 4,5, Tref H2 pH 5,5, Solo 5,6 e Vermiculite. Para os substratos e cultivares, valores seguidos por diferentes letras são significativamente
diferentes (p <0,01).
Conclusões
A maior percentagem de enraizamento e o maior comprimento das raízes foram obtidos com a cv. Alba enraizada no Solo (pH 5,6) enquanto a cv. Praegerae se mostrou menos adaptada às condições de propagação do ensaio, tendo registado a menor percentagem de enraizamento. Para o conjunto das quatro cultivares, a maior percentagem de enraizamento foi obtida com a utilização do Solo (pH 5,6) como substrato de enraizamento, sendo o substrato Tref H2 pH 5,5 o que se revelou o menos adequado.
Os resultados obtidos evidenciam que o substrato de enraizamento influencia não só a percentagem de enraizamento, como também a quantidade de raízes formadas e, consequentemente, o desenvolvimento da parte
1888
aérea das plantas. D. cantabrica mostrou ser uma espécie difícil de enraizar por estaca de caule, sugerindo a realização de novos estudos com utilização de outras técnicas de propagação vegetativa mais eficazes, tal como a mergulhia por amontoa. As características biológicas do Solo pH 5,6 deverão ser estudadas, para eventual selecção de micorganismos a utilizar como promotores do enraizamento e crescimento das raízes desta espécie.
Bibliografia
Anónimo (2003). Ericacea (Heath) Family and Their Culture. Pennsylvania State University, 7pp. Disponível t em: http://pubs.cas.psu.edu/FreePubs/pdfs/xj0035.pdf.
Anónimo (2013). Daboecia cantabrica -Heaths and Heathers Nursery. Disponivel em:www.heathsandheathers.com/cart5/cart5.
BricKell, C. (1989). The Gardener’s enciclopedia of Plants & floweres. Dorling Kindersley Limited, London. 608 pp.
Castroviejo, S. et al. (1989). Flora iberica: plantas vasculares de la Peninsula Iberica e Islas Baleares. (F Iberica)
Dirr, M. A. (1975). Manual of Woody Landscape Plants. Stipes Publishing L.L.C, 5315 pp.
Valderrey, J. L. M. (2006). Daboecia cantabrica (Huds.) K. Koch. Asturnatura.com, Nº87. Disponível em: http://www.asturnatura.com/especie/daboecia-cantabrica.html.
1889
Susceptibilidade de Cydia splendana ao fungo entomopatogénico Beauveria
bassiana
Ivo Oliveira1, Paula Baptista1; Teresa Lino-Neto2, Albino Bento1, José A. Pereira1*
1Centro de Investigação de Montanha (CIMO) / Escola Superior Agrária, Instituto Politécnico de Bragança, Campus de Santa Apolónia, Apartado 1172, 5301-855. E-mail: jpereira@ipb.pt
2Centro para a Biodiversidade e Genómica Integrativa e Funcional (BioFIG)/Centro de Biologia Funcional de Plantas, Universidade do Minho, Campus de Gualtar, 4710-057 Braga, Portugal.
Resumo
Os fungos entomopatogénicos têm-se revelado uma alternativa promissora aos produtos químicos usados na luta contra pragas. Apesar do grande esforço empreendido na sua utilização, o seu efeito num grande número de pragas é ainda desconhecida. O bichado da castanha, Cydia splendana L., é a principal praga do castanheiro no norte de Portugal, causando prejuízos consideráveis. A utilização de meios de luta químicos apresenta limitações devido, por um lado, ao número reduzido de substâncias homologadas, e por outro porque a utilização de pesticidas de síntese não se coaduna com o modo de produção sustentável em que os soutos são conduzidos na região. Adicionalmente os meios de luta culturais e biotécnicos têm-se revelado de difícil implementação e de eficácia reduzida. Com o presente trabalho pretendeu-se avaliar a susceptibilidade de C. splendana ao fungo entomopatogénico Beauveria bassiana. Testou-se o efeito de quatro isolados (A39GF09; A67GF09; LC39GF10 e PA95GF10) da colecção do IPB, obtidos de larvas do lepidóptero Prays oleae recolhidos na região de Trás-os-Montes. Para tal em laboratório, foram inoculadas larvas de C. splendana, pelo método de superfície, com seis concentrações de conídios (1 x 105; 1 x 106; 5 x 106; 1 x 107; 5 x 107; 1 x 108). Os quatro isolados de B. bassiana testados demonstraram capacidade para infectar as larvas de C. splendana. A mortalidade confirmada apresentou uma correlação linear positiva com a concentração de conídios, embora com diferenças entre isolados. O Tempo Letal médio (LT50) e a Concentração Letal média (LD50) foram também variáveis entre isolados. A LD50 variou entre < 1 x 105 (LC39GF10) e 2,13 x 105 (A67GF09), enquanto que LT50 variou entre < 5 e 10 dias. A acção dos isolados de B. bassiana testados sobre C. splendana, apesar da grande variabilidade observada, abre a possibilidade do seu uso na luta biológica contra esta praga do castanheiro.
Palavras-chave: Cydia splendana; Beauveria bassiana; Luta biológica, Variabilidade.
Susceptibility of Cydia splendana to the entomopathogenic fungus Beauveria
bassiana
Abstract
Entomopathogenic fungi are one of the most promising alternatives to the use of chemical pesticides. Although a considerable amount of knowledge is available on this kind of fungi, their effect in a great number of pests is still unknown. The chestnut fruit moth, Cydia splendana L., is one of the major pests of chestnut in northern Portugal, able to cause severe damage. The chemical control has several limitations either due to the limited number of approved substances or because the use of chemical pesticides is not consistent with the sustainable mode of production in which the groves are conducted in the region. Additionally, both cultural and biotechnical controls have proven to be difficult to implement and to have reduced efficacy. This works intends to evaluate the susceptibility of C. splendana to the entomopathogenic fungus Beauveria bassiana. The four isolates tested (A39GF09; A67GF09; LC39GF10 and PA95GF10) were obtained from the IPB collection and were isolated from Prays oleae larvae collected in the Trás-os-Montes region. For this, C. splendana larvae were inoculated, following the surface method, with six concentrations of conidia (1 x 105; 1 x 106; 5 x 106; 1 x 107; 5 x 107; 1 x 108). Larvae of C. splendana showed to be susceptible to infection by all four B. bassiana isolates. A concentration-dependent mortality was observed, although with variation between isolates. Median lethal time (LT50) and median lethal concentration (LD50) also varied between isolates. LD50 varied from < 1 x 105 (LC39GF10) to 2.13 x 105 (A67GF09) while LT50 ranged from < 5 to 10 days These results show an expected variation between isolates of B. bassiana, and, more importantly, the susceptibility of C. splendana to this entomopathogenic fungus, which open up the possibility of its used to control this particular pest.
1890
Keywords: Cydia splendana; Beauveria bassiana; Biological control; Variability
Introdução
O castanheiro é uma cultura com importância económica nos países da Europa mediterrânica, pela qualidade da madeira e pelo valor do fruto (a castanha). Na Península Ibérica, a área ocupada com castanheiros é cerca de 44 000 ha, originando uma produção de mais de 23 000 toneladas de castanha anuais (FAO, 2011). Esta cultura é afetada por diversas pragas de insetos, sendo a principal o bichado da castanha, Cydia splendana Hübner (Lepidoptera: Torticidae) (Bento et al., 2007). Os estragos provocados por esta praga resultam da formação de pequenas galerias no interior do fruto resultante do desenvolvimento da fase larvar de C. spendana. As castanhas infestadas com as larvas perdem todo o valor comercial, podendo os estragos atingir os 80% da produção (Bento et al., 2007). Os atuais meios de luta desta praga, luta cultural e biotécnica, não são suficientemente eficazes. Para além disso, existe um número reduzido de produtos químicos homologados (Aguin-Pombo et al., 2009), e a sua aplicação é limitada em modos de produção sustentável, levando à necessidade de desenvolvimento/aplicação de meios de luta alternativos, sendo a luta biológica um dos meio a considerar. Uma destas alternativas poderá ser o uso de fungos entomopatogénicos. Apesar de não haver ainda informação sobre a presença destes fungos em soutos, existem dados que mostram a sua capacidade de infetar insetos da mesma família de C. spendana (Ihara et al., 2009; Anhalt et al., 2010; Goble et al., 2011). Assim, este trabalho teve como objetivo avaliar a capacidade de Beauveria bassiana, um dos fungos entomopatogénicos mais estudados com capacidade de infetar lepidópteros (Inclán et al., 2008; Safavi et al., 2010; Wraight et al., 2010; Maniania et al., 2011), de atuar como agente de luta biológica contra C. splendana.
Material e Métodos
Insetos: Para a realização dos ensaios biológicos foram recolhidas, numa empresa de processamento de castanha, larvas de Cydia splendana no quarto instar, colocadas em sacos de até à sua utilização.
Estirpes fúngicas: Foram selecionados quatro isolados do fungo entomopatogénico Beauveria bassiana (A67GF09; A39GF09; PA95GF10 e LC39GF10) obtidos previamente, de larvas e pupas de Prays oleae Bern. apresentando sinais de infecção por fungo (Oliveira et al., 2012) e encontram-se depositados na Coleção de Culturas da Escola Agrária, do Instituto Politécnico de Bragança. A identificação dos isolados foi conseguida através da amplificação e sequenciação da região Espaçadora Transcrita Interna (ITS) do DNA ribossomal (rDNA), usando os iniciadores oligonucleotídicos universais ITS1 e ITS4 (White et al., 1990). A edição das sequências obtidas foi efetuada pelo programa EditSeq (DNASTAR) e o seu alinhamento foi efetuado pelo método ClustalW através do programa MegAlign (DNASTAR). Recorrendo ao servidor NCBI e utilizando o algoritmo BLAST, foi analisada a homologia das sequências obtidas com outras sequências presentes na base de dados GenBank.
Bioensaio: Foram preparadas seis concentrações de suspensões de conídios (1 x 105; 1 x 106; 5 x 106; 1 x 107; 5 x 107; 1 x 108 conídios/ml) de cada isolado, em solução aquosa estéril de Tween 80 (0,02%, v/v), e recipientes plásticos de fundo redondo (8 cm de diâmetro e 5 cm de altura) forrados na base com papel de filtro estéril (Whatman nº 4). Para cada concentração pipetou-se 1 ml de solução de esporos que foi vertido no papel de filtro onde foram colocadas 10 larvas de C. splendana. Como controlo, utilizou-se solução aquosa estéril de Tween 80 (0,02%, v/v). Foram feitas 5 repetições de cada tratamento (total de 50 larvas por concentração). O ensaio foi conduzido em câmara de cultura com temperatura (24±2ºC), humidade (55-65%), e fotoperíodo (16:8 h/ luz:escuro) controlados. Após condução do ensaio procedeu-se à confirmação do agente causal da mortalidade.
1891
Análise de dados: A mortalidade das larvas foi monitorizada ao fim de 25 dias. Para a avaliação de virulências dos isolados testados, foram calculados o Tempo Letal Médio (LT50), para a concentração mais elevada testada (1 x 108 conídios/ml) e a Concentração Letal Média (LD50). O valor de LT50 indica o tempo estimado para causar a mortalidade de 50% das larvas, sendo o LC50 a estimativa da concentração necessária para causar mortalidade a 50% das larvas. Para o tratamento de dados recorreu-se ao software SPSS (Statistical Package for Social Sciences), versão 19.0 (IBM Corporation, New York, U.S.A.).
Resultados e Discussão
As sequências nucleotídicas correspondentes à região ITS do rDNA nuclear dos quatro isolados fúngicos A67GF09; A39GF09; PA95GF10 e LC39GF10, encontram-se representadas na figura 1. Estas sequências compreendem, em média, 520 pb e incluem a região ITS1, ITS2 e a região codificante correspondente ao gene 5,8S. Ambas as regiões ITS1 e ITS2 não se encontram completas, devido à utilização dos iniciadores ITS1 e ITS4 que não flanqueiam essas regiões na totalidade. A análise comparativa destas sequências nucleotídicas com regiões ITS do rDNA de outras espécies fúngicas revelou valores de identidade de 99,0% com a B. bassiana (nº de acesso JX149538.1) permitindo assim a sua identificação.
- - - - - - - ATGGGGGAGATGCTTAT- CGATGCTTCGAGGGGAATCCCCCCAGCCGGACGCGGACTGGACCAGCGGCCGCCGGGGACCATCAAACTCTTGTA
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100TCCCCTTATGTGAGCCATACCTAT- CGTTGCTTCGAGCGGACTCGCCCCAGCCGGACGCGGACTGGACCAGCGGCCGCCGGGGACCATCAAACTCTTGTA1 B. bassiana
- - - - TTTATGAGAGCGATACCTAT- CGTTGCTTCGAGCGGAATCACCCCAGCCGGACGCGGACTGGACCAGCGGCCGCCGGGGACCATCAAACTCTTGTA1 A39GF09- - - - - - - - - GGGGGAGGAGCTTCT- CGATGCGTAAAGGAGAATCCCCCCAGCCGGAAGCGGACTGGACCAGCAGCCGCCGGGGACCATCAAACTCTTGTA1 A67GF09- - - - - - - TAGGGGGAGGAGTTTCT- CGATGCTTCAAGGAGACTCCCCCCAGCCGGACGCGGACTGGACCAGCGGCCGCCGGGGACCATCAAACTCTTGTA1 LC39GF10- - - - - - - - - AGGTGACATGCGGATATGATATCAATAAGCGGATGACCCTTCCGGATAGCGGCCTGCACCTGCGCATGCCGGGGACCATCAAACTCTTGTA1 PA95GF10
TTATCAGCATCTTCTGAATACGCCGCAAGGCAAAACAAATAAATTAAAACTTTCAACAACGGATCTCTTGGCTCTGGCATCGATGAAGAACGCAGCGAAA
110 120 130 140 150 160 170 180 190 200
TTATCAGCATCTTCTGAATACGCCGCAAGGCAAAACAAATAAATTAAAACTTTCAACAACGGATCTCTTGGCTCTGGCATCGATGAAGAACGCAGCGAAA100 B. bassiana
TTATCAGCATCTTCTGAATACGCCGCAAGGCAAAACAAATAAATTAAAACTTTCAACAACGGATCTCTTGGCTCTGGCATCGATGAAGAACGCAGCGAAA96 A39GF09TTATCAGCATCTTCTGAATACGCCGCAAGGCAAAACAAATAAATTAAAACTTTCAACAACGGATCTCTTGGCTCTGGCATCGATGAAGAACGCAGCGAAA91 A67GF09TTATCAGCATCTTCTGAATACGCCGCAAGGCAAAACAAATAAATTAAAACTTTCAACAACGGATCTCTTGGCTCTGGCATCGATGAAGAACGCAGCGAAA93 LC39GF10TTATCAGCATCTTCTGAATACGCCGCAAGGCAAAACAAATAAATTAAAACTTTCAACAACGGATCTCTTGGCTCTGGCATCGATGAAGAACGCAGCGAAA92 PA95GF10
TGCGATAAGTAATGTGAATTGCAGAATCCAGTGAATCATCGAATCTTTGAACGCACATTGCGCCCGCCAGCATTCTGGCGGGCATGCCTGTTCGAGCGTC
210 220 230 240 250 260 270 280 290 300
TGCGATAAGTAATGTGAATTGCAGAATCCAGTGAATCATCGAATCTTTGAACGCACATTGCGCCCGCCAGCATTCTGGCGGGCATGCCTGTTCGAGCGTC200 B. bassiana
TGCGATAAGTAATGTGAATTGCAGAATCCAGTGAATCATCGAATCTTTGAACGCACATTGCGCCCGCCAGCATTCTGGCGGGCATGCCTGTTCGAGCGTC196 A39GF09TGCGATAAGTAATGTGAATTGCAGAATCCAGTGAATCATCGAATCTTTGAACGCACATTGCGCCCGCCAGCATTCTGGCGGGCATGCCTGTTCGAGCGTC191 A67GF09TGCGATAAGTAATGTGAATTGCAGAATCCAGTGAATCATCGAATCTTTGAACGCACATTGCGCCCGCCAGCATTCTGGCGGGCATGCCTGTTCGAGCGTC193 LC39GF10TGCGATAAGTAATGTGAATTGCAGAATCCAGTGAATCATCGAATCTTTGAACGCACATTGCGCCCGCCAGCATTCTGGCGGGCATGCCTGTTCGAGCGTC192 PA95GF10
ATTTCAACCCTCGACCTCCCTTTGGGGAAGTCGGCGTTGGGGACCGGCAGCACACCGCCGGCCCTGAAATGGAGTGGCGGCCCGTCCGCGGCGACCTCTG
310 320 330 340 350 360 370 380 390 400
ATTTCAACCCTCGACCTCCCTTTGGGGAAGTCGGCGTTGGGGACCGGCAGCACACCGCCGGCCCTGAAATGGAGTGGCGGCCCGTCCGCGGCGACCTCTG300 B. bassiana
ATTTCAACCCTCGACCTCCCTTTGGGGAAGTCGGCGTTGGGGACCGGCAGCACACCGCCGGCCCTGAAATGGAGTGGCGGCCCGTCCGCGGCGACCTCTG296 A39GF09ATTTCAACCCTCGACCTCCCTTTGGGGAAGTCGGCGTTGGGGACCGGCAGCACACCGCCGGCCCTGAAATGGAGTGGCGGCCCGTCCGCGGCGACCTCTG291 A67GF09ATTTCAACCCTCGACCTCCCTTTGGGGAAGTCGGCGTTGGGGACCGGCAGCACACCGCCGGCCCTGAAATGGAGTGGCGGCCCGTCCGCGGCGACCTCTG293 LC39GF10ATTTCAACCCTCGACCTCCCTTTGGGGAAGTCGGCGTTGGGGACCGGCAGCACACCGCCGGCCCTGAAATGGAGTGGCGGCCCGTCCGCGGCGACCTCTG292 PA95GF10
CGTAGTAAACCAACTCGCACCGGAACCCCGACGTGGCCACGCCGTAAAACACCCAACTTCTGAACGTTGACCTCGAATCAGGTAGGACTACCCGCTGAAC
410 420 430 440 450 460 470 480 490 500CGTAGTAAACCAACTCGCACCGGAACCCCGACGTGGCCACCCCGTAAAACACCCAACTTCTGAACGTTGACCTCGAATCAGGTAGGACTACCCGCTGAAC400 B. bassiana
CGTAGTAAACCAACTCGCACCGGAACCCCGACGTGGCCACGCCGTAAAACACCCAACTTCTGAACGTTGACCTCGAATCAGGTAGGACTACCCGCTGAAC396 A39GF09CGTAGTAAACCAACTCGCACCGGAACCCCGACGTGGCCACGCCGTAAAACACCCAACTTCTGAACGTTGACCTCGAATCAGGTAGGACTACCCGCTGAAC391 A67GF09CGTAGTAAACCAACTCGCACCGGAACCCCGACGTGGCCACGCCGTAAAACACCCAACTTCTGAACGTTGACCTCGAATCAGGTAGGACTACCCGCTGAAC393 LC39GF10CGTAGTAAACCAACTCGCACCGGAACCCCGACGTGGCCACGCCGTAAAACACCCAACTTCTGAACGTTGACCTCGAATCAGGTAGGACTACCCGCTGAAC392 PA95GF10
TTAAGCATATCAATAAGCGGAGGAAGATTXXX
510 520 530
TTAAGCATATCAATAAGCGGAGGAAGACTC500 B. bassiana
TTAAGCATATCAATAGGCCGGGAGGGAAA496 A39GF09C491 A67GF09TTAAGCATATCAATAAGCGGAGGAAGATTT493 LC39GF10TTAAGCATATCAATAAGCGGAGGAAGTTCCGG492 PA95GF10
Figura 1. Alinhamento de sequências nucleotídicas, que flanqueiam os iniciadores oligonucleotídicos ITS1 e ITS4, dos isolados fúngicos autóctones estudados e de uma sequência de Beauveria bassiana retirada da base de dados NCBI (nº de acesso JX149538.1). Os resíduos nucleotídicos conservados encontrados nas
sequências analisadas estão sombreadas a preto.
Beauveria bassiana, é uma das espécies de fungos entomopatogénicos mais estudadas, e conhecida por infetar um grande número de espécies de insetos, encontrando-se disponíveis no mercado formulações comerciais baseadas neste fungo para a sua utilização como agente de luta biológica (Shah and Pell, 2003; Faria and Wright, 2007). Este fungo ataca também um conjunto de lepidópteros que são pragas de diferentes culturas (Inclán et al., 2008; Safavi et al., 2010; Wraight et al., 2010;
1892
Maniania et al., 2011; Oliveira et al., 2012). Os resultados observados no presente trabalho mostram que os isolados testados, nas concentrações testadas, têm a capacidade de infetar e provocar mortalidade em larvas de C. splendana (Figura 2). A mortalidade registada no controlo, em que foi utilizada uma solução aquosa estéril de Tween 80 (0,02%, v/v), aconteceu apenas após a passagem dos 25 dias de ensaio. Neste ensaio controlo, a mortalidade registada foi de apenas 4%, ao dia 27 de ensaio. Para todos os isolados foi visível uma relação de dependência entre a mortalidade ocasionada e a concentração de conídios testada, apesar de terem sido detetadas variações entre os isolados. O isolado LC39GF10 mostrou ser o mais patogénico, quando aplicado a baixas concentrações, causando cerca de 60% de mortalidade de larvas de C. splendana, sendo que os restantes apresentaram percentagens de mortalidade inferiores a 50% (Figura 2). Esta maior patogenicidade do isolado LC39GF10 verificou-se nas três concentrações mais baixas testadas (1 x 105; 1 x 106; 5 x 106 conídios/ml), enquanto o isolado PA95GF10 foi o que provocou a totalidade de indivíduos mortos a concentrações mais baixas (1 x 107 conídios/ml).
Figura 2. Percentagem de mortalidade registada ao fim de 25 dias, para cada isolado de Beauveria
bassiana, e em cada concentração de conídios testada (conídios/ml).
Quando testados nas concentrações mais altas (5 x 107; 1 x 108), todos os isolados causaram 100% de mortalidade, com a excepção de A67GF09, na concentração de 5 x 107 conídios/ml, que causou a mortalidade a 94% das larvas de C. splendana. Este isolado apresentou, em todas as concentrações testadas, os menores valores de mortalidade. Variação na patogenicidade tem sido um aspeto observado por outros autores quando testam diferentes isolados de fungos entomopatogénicos contra lepidópteros (Safavi et al., 2010; Wraight et al., 2010; Goble et al., 2011), e mais especificamente, insetos da família Tortricidae (Goble et al., 2011), à qual C. splendana pertence. A avaliação da virulência dos isolados de B. bassiana (Tabela 1) mostrou também variação dos parâmetros de LD50 e LT50. No primeiro caso, a concentração necessária para causar mortalidade a 50% das larvas variou entre valores inferiores a 1 x 105 conídios/ml, para o isolado LC39GF10, e 2,13 x 105 conídios/ml, relativos ao isolado A39GF09. Os restantes isolados, A67GF09 e PA95GF10 apresentaram valores semelhantes entre si, de 1,43 x 105 e 1,28 x 105, respetivamente. Valores semelhantes de LC50 foram obtidos por outros autores quando testaram isolados de B. bassiana contra Cydia kurokoi (Amsel) (Lepidoptera: Tortricidae), tendo Ihara et al. (2009) estimado um LC50 de 3,5 x 105 conídios/mL. Apesar disso, e do facto de existirem resultados sobre virulência de B. bassiana em lepidópteros, a comparação terá sempre de ser feita tendo sempre em conta as diferentes susceptibilidades detectadas de cada espécie de inseto (Wraight et al., 2010).
1893
Tabela 1. Virulência de isolados de Beauveria bassiana contra larvas Cydia splendana e valores de LT50 (dias).
Os valores entre parêntesis indicam os limites máximos e mínimos, com limites fiduciais de 95%
Isolados de B. bassiana LC50 (conídios/ml) LT50
(108 conídios/mL) A39GF09 2.13 x 105 (8.23 x 104 - 4.13 x 105) 10.2 (9.2 – 11.2)
A67GF09 1.43 x 105 (5.31 x 104 – 2.81 x 105) < 5
LC39GF10 < 1 x 105 (1.67 x 104 – 1.21 x 105) < 5
PA95GF10 1.28 x 105 (5.25 x 104 – 2.36 x 105) < 5
Quando estimado o tempo necessário para causar mortalidade a 50% das larvas, observou-se mais uma vez variações entre isolados (Tabela 1). Do mesmo modo que na estimativa de LD50, o isolado A39GF09 apresentou os piores resultados, uma vez que o tempo necessário para causar 50% de mortalidade (LT50), quando aplicado à concentração mais elevada foi de 10,2 dias, tendo sido estimado, nos outros três isolados, um LT50 inferior a 5 dias. Este parâmetro, para além de poder ser influenciado pela produção de enzimas, estará também correlacionado com a velocidade de germinação dos conídios, uma vez que este fator tem sido correlacionado com a virulência de fungos entomopatogénicos (Altre et al, 1999; Yeo et al., 2003), e resulta numa infecção mais rápida do inseto, e consequentemente, em valores de LT50 mais baixos.
As variações de patogenicidade e virulência reportadas no presente trabalho, indicam a necessidade de realizar ensaios deste tipo, de modo a avaliar a susceptibilidade de diferentes pragas a diferentes isolados. As causas destas variações podem estar relacionadas com factores associados a cada isolado, como diferentes níveis de produção de enzimas ligadas ao processo de infeção (Kaur e Padmaja, 2009; Dhar e Kaur, 2010), uma vez que estas são fatores determinantes da virulência (Bidochka e Khachatourians, 1990; Kaur e Padmaja, 2009); tamanho dos conídios, visto se terem estabelecido correlações positivas (Altre et al. 1999; Liu et al. 2003) e negativas (Samuels et al., 1989) entre a infectividade de fungos entomopatogénicos e o tamanho dos conídios; bem como condições ambientais e de adaptação às condições ecológicas da região.
Conclusões
Apesar de não existirem registos da presença de B. bassiana em soutos, ou da sua aplicabilidade contra C. splendana, o presente trabalho mostrou que este fungo entomopatogénico poderá ser útil na luta biológica contra esta praga.
Agradecimentos
Ivo Oliveira agradece à Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), POPH-QREN e FSE pela bolsa de doutoramento concedida (SFRH/BD/44265/2008). Este trabalho é financiado por Fundos FEDER através do Programa Operacional Factores de Competitividade – COMPETE e por Fundos Nacionais através da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia no âmbito do projecto PTCD/AGR-AAM/102600/2008.
Bibliografia
Aguin-Pombo, D., Macedo, N., Aguiar, M., Pimentel, R., Ventura, L., Zorman, M. Martins, J., Horta-Lopes, D., Mexia, A. (2009). Bichado da castanha. In: Horta-Lopes, D., Cabrera-Perez, R., Borges, P., Aguin-Pombo, A., Mumford, J., Mexia, A. (Eds.). Folhas informativas. Centro de Biotecnologia dos Açores, pp. 27-30.
1894
Altre, J., Vandenberg, J., Cantone, F. (1999). Pathogenicity of Paecilomyces fumosoroseus isolates to
diamondback moth, Plutella xylostella: correlation with spore size, germination speed and attachment to cuticle. Journal of Invertebrate Pathology 73, 332-338.
Anhalt, F, Azevedo, J, Sugayama, R, Specht, A, Barros N (2010) Potential of Metarhizium anisopliae (Metsch.) Sorokin (Ascomycetes, hypocreales) in the control of Bonagota salubricola (Meyrick) (Lepidoptera, Tortricidae) and its compatibility with chemical insecticides. Brazilian Journal of Biology 70, 931-936.
Bento, A., Pereira, S., Pereira, J. (2007). Pragas associadas à castanha em Trás-os-Montes: biologia e estragos. In: II Congresso Ibérico do Castanheiro. Vila Real.
Bidochka, M., Khachatourians, G. (1990). Identification of Beauveria bassiana extracellular protease as a virulence factor in pathogenicity toward the migratory grasshopper, Melanoplus sanguinipes. Journal of Invertebrate Pathology 56, 362-370.
Dhar, P., Kaur, G, (2010), Production of cuticle-degrading proteases by Beauveria bassiana and their induction in different media. African Journal of Biochemistry Research 4, 65-72.
FAO: disponível em : http://faostat3.fao.org/home, Maio de 2013. Faria, M., Wraight, S. (2007). Mycoinsecticides and Mycoacaricides: A comprehensive list with worldwide
coverage and international classification of formulation types. Biological Control 43, 237-256. Ferreira-Cardoso, J., Rodrigues, L., Gomes, E., Sequeira, C., Torres-Perreira, J. (1999). Lipid composition of
Castanea sativa Mill. fruits of some native Portuguese cultivars. Acta Horticulturae 494, 138-166. Goble, T., Dames, J., Hill, M., Moore, S. (2011). Investigation of native isolates of entomopathogenic fungi for
the biological control of three citrus pests. Biocontrol Science and Technology 21, 1193-1211. Goettel, M. (1995). The utility of bioassays in the risk assessment of entomopathogenic fungi. In: Biotechnology
Risk assessment: USEPA/USDA/Environment Canada/Agriculture and Agri-Food Canada ‘‘Risk Assessment Methodologies.’’ Proceedings of the Biotechnology Risk Assessment Symposium, June 6-8, Pensacola, Florida, pp 2-8.
Ihara, F., Toyama, M., Higaki, M., Mishiro, K., Yaginuma, K. (2009). Comparison of pathogenicities of Beauveria bassiana and Metarhizium anisopliae to chestnut pests. Applied Entomology and Zoology 44, 127-132.
Inclán, D., Bermúdez, F., Alvarado, E., Ellis, M., Williams, R., Acosta, N. (2008). Comparison of biological and conventional insecticide treatments for the management of the pineapple fruit borer, Strymon megarus (Lepidoptera: Lycaenidae) in Costa Rica. Ecological Engineering 34, 328-331.
Kaur, G., Padmaja, V. (2009). Relationships among activities of extracellular enzyme production and virulence against Helicoverpa armigera in Beauveria bassiana. Journal of Basic Microbiology 49, 264-274.
Liu, H., Skinner, M., Brownbridge, M., Parker, B. (2003). Characterization of Beauveria bassiana and Metarhizium anisopliae isolates for management of tarnished plant bug, Lygus lineolaris (Hem.: Miridae). Journal of Invertebrate Pathology 82, 139-147.
Maniania, N., Ouna, E., Ahuya, P., Frérot, B., Félix, A., Le Ru, B., Calatayud, P. (2011). Dissemination of entomopathogenic fungi using Busseola fusca male as vector. Biological Control 58, 374-378.
Oliveira, I., Pereira, A., Lino-Neto, T., Bento, A., Baptista, P. (2012). Fungal diversity associated to the olive moth, Prays oleae Bernard: a survey for potential entomopathogenic fungi. Microbial Ecology 63, 964-974.
Safavi, S., Kharrazi, A., Rasoulian, G., Bandani, A. (2010). Virulence of some isolates of entomopathogenic fungus, Beauveria bassiana on Ostrinia nubilalis (Lepidoptera: Pyralidae) larvae. Journal of Agricultural Science and Technology 12, 13-21.
Shah, P., Pell, J. (2003). Entomopathogenic fungi as biological control agents. Applied Microbiology and Biotechnology 61, 413-423.
White, T. J., Bruns, T., Lee, S., Taylor, J. (1990). Amplification and direct sequencing of fungal ribosomal RNA genes for phylogenetics. In: Innis, M., Gelfand, D., Shinsky, J., White, T. J. (ed) PCR Protocols: A Guide to Methods and Applications, Academic Press, San Diego, pp. 315-322.
Wraight, S., Ramos, M., Avery, P., Jaronski, S., Vandenberg, J. (2010). Comparative virulence of Beauveria bassiana isolates against lepidopteran pests of vegetable crops. Journal of Invertebrate Pathology 103, 186-199.
Yeo, H., Pell, J., Alderson, P., Clark, S., Pye, B. (2003). Laboratory evaluation of temperature effects on the germination and growth of entomopathogenic fungi and on their pathogenicity to two aphid species. Pest Management Science 59, 156-165.
1895
Eficácia de biopesticidas na proteção contra a tipula dos relvados (Tipula paludosa Meigan)
L. Moura1, A. Moreira2, R. Rodrigues1 & I. Mourão1
1 Centro de Investigação de Montanha (CIMO), Instituto Politécnico de Viana do Castelo, Escola Superior Agrária, Refóios, 4990-706 Ponte de Lima, Portugal. E-mail: luisamoura@esa.ipvc.pt
2 Escola Superior Agrária, Instituto Politécnico de Viana do Castelo. E-mail: geral@naturajardins.com Resumo
Tipula paludosa Meigan é nativa do Oeste Europeu, onde é reconhecida como a praga mais importante e mais destrutiva de relvados desportivos em toda a Europa. O presente estudo teve por objectivo avaliar a eficácia dos bioinsecticidas Steinernema carpocapsae (Capsanem®) e Beauveria bassiana (Bassi® WP, 22% p/p) como meio de protecção contra a praga tipula dos relvados, utilizando-se como insecticida de referência o clorpirifos (Pirifos® 48, EC, 48% p/p) e como testemunha, água esterilizada. O delineamento experimental consistiu num ensaio em blocos casualizados, com 4 repetições tendo sido avaliada a densidade populacional de larvas de tipula e a eficácia dos insecticidas em condições de campo, 1, 3, 6, 8 e 12 dias após os tratamentos fitossanitários e em condições de laboratório, 1, 3, 7, 10 e 14 dias após os tratamentos. Os resultados obtidos nos ensaios de campo mostraram que a partir do sexto dia após os tratamentos com Pirifos® 48, Capsanem® e Bassi®, não se registaram diferenças significativas na densidade populacional de larvas de tipulas vivas por m2 de relvado (população residual). Em condições de laboratório, e no final do ensaio, a população residual na modalidade tratada com Pirifos® 48 (0,0±0,0 larvas m-2) foi idêntica à população tratada com Capsanem® (30,3±34,9 larvas m-2) e significativamente inferior à população tratada com Bassi® (106,1±58,0). Considerando as classes de toxicidade de inseticidas definidas para estudos em condições de campo, o Pirifos 48 foi classificado ao longo do ensaio como Tóxico (98,3%), o Capsanem® como Moderadamente Tóxico (52,9%) e o Bassi®) como Medianamente Tóxico (48,4%). Em condições de laboratório, o Pirifos 48 apresentou-se como Moderadamente Tóxico (99,0%), sendo os biopesticidas Capsanem® e Bassi®) classificados como Medianamente Tóxicos (46,0 % e 36,0%). Como alternativa à utilização do pesticida de síntese clorpirifos e às suas consequências eco-toxicológicas, os biopesticidas apresentaram-se como uma alternativa eficaz, principalmente o nemátodo entomopatogénico S. carpocapsae (Capsanem®).
Palavras-chave: Beauveria bassiana, clorpirifos, Steinernema carpocapsae
Biopesticides efficacy against european crane fly (Tipula paludosa Meigan)
Abstract
European crane fly (Tipula paludosa Meigan) is native of Western Europe, where it is recognized as the most important pest of lawns across Europe. The present study aimed to evaluate the effectiveness of the bioinsecticides Steinernema carpocapsae (Capsanem®) and Beauveria bassiana (Bassi® WP 22% w/w) as a means of protection against tipula larvae, using the insecticide chlorpyrifos (48 Pirifos, EC, 48% w/w) as a reference and sterile water as the control. The experiment consisted of a randomized block experiment with four replications. Reduction in the larval population density of the pest and the efficacy of insecticides were evaluated 1, 3, 6, 8 and 12 days after pesticide treatments under field conditions, and 1, 3, 7, 10 and 14 days after treatments in laboratory conditions. The field results showed that from the sixth day after treatments with Pirifos 48, Capsanem ® and Bassi ®, there were no significant differences in living larval population density per m2 of turfgrass (residual population). Under laboratory conditions and at the end of the experiment, the larval residual population of T. paludosa in plots treated with Pirifos 48 (0,0 ± 0,0 larvae m-2) was similar to the larval population treated with Capsanem® (30,3 ± 34,9 larvae m-2), and significantly lower than the larval population treated with Bassi ® (106,1 ± 58,0 larvae m-2). Considering the classes of insecticide toxicity defined for field conditions, the insecticide Pirifos® 48 was classified as Toxic (98,3%), the Capsanem® as Moderately toxic (52,9%) and the Bassi® as Medially toxic (48,4%). Under laboratory conditions, the Pirifos 48 appeared as Moderately toxic (99,0%), and the biopesticides Capsanem® and Bassi®) as Medially Toxic (46,0% and 36,0%). As an alternative to the use of synthetic pesticide chlorpyrifos and to its eco-toxicological consequences, the biopesticides studied showed its feasibility, especially the entomopathogenic nematode S. carpocapsae (Capsanem®).
Keywords: Beauveria bassiana, clorpirifos, Steinernema carpocapsae
1896
Introdução
Das pragas que afetam os relvados Tipula paludosa (Diptera: Nematocera), é descrita como a mais grave e mais destrutiva em toda a Europa (Oestergaard et al., 2006), sendo encontrada frequentemente em zonas húmidas (Peck et al. 2010) que dificilmente secam à superfície, quer naturalmente, quer pela necessidade de rega e adubação dos relvados Quando os ataques são importantes, o relvado fica com o sistema radicular destruído, levantando-se com facilidade.
T. paludosa tem uma única geração por ano sendo a maioria dos estragos atribuídos à voracidade e ao rápido desenvolvimento das larvas do quarto instar, que ocorre na primavera (Petersen et al., 2011), principalmente durante os meses de março e abril (Peck, 2006). A duração e a ocorrência de vários instares larvares, bem como o tamanho das populações são aspetos muito importantes nos estragos causados e nas estratégias de proteção a adotar contra esta praga.
Os prejuízos causados acentuam a preocupação e a necessidade de encontrar novas estratégias de proteção, de modo a manter um elevado nível a qualidade dos relvados e a prática desportiva. Em Portugal esta é uma necessidade urgente, dado não existir nenhum inseticida homologado contra a tipula dos relvados. A utilização de inseticidas contra T. paludosa, com base em microrganismos, inclui entre outros, fungos entomopatogénicos como a Beauveria bassiana (Ansari & Butt, 2012, Peck et al., 2008), bactérias como Bacillus thuringiensis (Ostergaard et al., 2006) e nemátodes como Steinernema carpocapsae (Ostergaard et al., 2006).
No sentido de se desenvolverem recomendações sobre a oportunidade de tratamentos preventivos (outono) e curativos (primavera) contra as larvas de T. paludosa, este trabalho teve por objectivo avaliar a eficácia em condições de campo e de laboratório dos bioinsecticidas Beauveria bassiana (Bassi® WP, 22% p/p) e Steinernema carpocapsae (Capsanem®), utilizando-se como insecticida de referência o clorpirifos (Pirifos® 48, EC, 480 gl-1) e como testemunha, água esterilizada.
Material e Métodos
O ensaio de campo decorreu num relvado desportivo no concelho de Vila Nova de Gaia (NW Portugal), no período 14 a 26 de setembro de 2011, numa área de 16 m2, naturalmente infestada com larvas de T. paludosa, e que não foi submetida a qualquer tratamento fitossanitário durante um período de seis meses, antes da instalação do ensaio. O delineamento experimental consistiu num ensaio em blocos casualizados, com 4 repetições. As modalidades ensaiadas foram as formulações comerciais de B. bassiana e S. carpocapsae (Quadro 1), utilizando-se como referência tóxica o clorpirifos, e como testemunha água esterilizada. Para garantir que não existia interferência dos tratamentos insecticidas nas parcelas de solo adjacentes tratadas, foram construídas 4 caixas em alumínio (4 repetições), com dimensões de 120 cm x 30 cm x 30 cm, divididas em quatro compartimentos, correspondentes aos 3 tratamentos insecticidas e à testemunha. As caixas foram colocadas e enterradas no relvado a 30 cm de profundidade, atrás da baliza do topo Norte, distanciadas de 1,60 m.
Os inseticidas foram aplicados no solo previamente humedecido a 14 de setembro de 2011, com recurso a 4 pulverizadores manuais, utilizados separadamente para cada tratamento. As doses e concentrações dos produtos avaliados seguiram as recomendações dos fabricantes (Quadro 1).
Quadro 1. Insecticidas utilizados no ensaio como meio de protecção contra a tipula dos relvados (EC- concentrado para emulsão, WP- pó molhável).
Substância activa Nome
Comercial Tipo de
formulação Concentração Dose
S. carpocapsae Capsanem® -------- 1 milhão nemátodes ml-1 0,5 milhões nemátodes m-2
B. bassiana Bassi® WP (22% p/p) 125 g hl-1 1,25 kg ha-1 Clorpirifos Pirifos® 48 EC (48% p/p) 480 g l-1 150-200 ml hl-1
1897
A eficácia dos produtos comerciais (percentagem de mortalidade) foi avaliada 1, 3, 6, 8 e 12 dias após a sua aplicação, e calculada através da fórmula de (Henderson &Tilton, 1955):
Eficácia (%) = (1- ) o tratamentdo antes T emn * o tratamentdo depois Co emn
o tratamentdo depois T emn * o tratamentdo antes Co emn !onde,
n- representa a população de larvas do inseto, T-nº de larvas de tipulas nas modalidades tratadas com inseticida, Co- nº de larvas de tipula na testemunha.
A análise estatística foi realizada com recurso ao programa SPSS 15.0, comparando-se a mortalidade (%) com base na análise de variância de um fator. Para comparação entre médias dos tratamentos, utilizou-se o teste HSD de Tukey a um nível de significância de 5%.
O ensaio de laboratório foi realizado nos laboratórios da Escola Superior Agrária de Ponte de Lima/IPVC (NW Portugal). Para a avaliação de eficácia dos inseticidas procedeu-se à sementeira de uma mistura de várias cultivares de Lolium, de composição idêntica à do relvado do campo de treinos onde se realizaram os ensaios de campo. Utilizou-se uma mistura do substrato Terraplant e areia (1:1), que foram esterilizados separadamente e, após arrefecimento, foram colocados em tabuleiros de polietileno rígido com dimensões de 30 cm x 21 cm x 5 cm para sementeira e obtenção de relvado. A sementeira foi efetuada no dia 3 de fevereiro de 2012 e o tapete de relva obtido foi cortado em 16 secções de 16 cm x 11 cm, e colocado em 16 caixas de polietileno. No fundo de cada caixa aplicou-se uma camada de aproximadamente 2 cm da mistura de substratos esterilizados e sobre esta, colocou-se uma população de 5 larvas de tipula do 3º estádio larvar. Seguidamente e para simular as condições de campo, as larvas foram tapadas com o tapete de relva. O delineamento estatístico, as formulações comerciais, as concentrações e doses estudadas foram as mesmas descritas para o ensaio de campo e a eficácia dos inseticidas (percentagem de mortalidade) foi avaliada 1, 3, 7, 10 e 14 dias após a sua aplicação. A classe de toxicidade dos insecticidas utilizados foi obtida de acordo com a metodologia proposta por Candolfi et al. (2000), apresentada no Quadro 2.
Quadro 2. Classe de toxicidade de inseticidas (Candolfi et al., 2000).
Classe de toxicidade de insecticidas Campo Laboratório
Classe Eficácia (%) Classificação Classe Eficácia (%) Classificação Classe 1 ˂ 25 Inócuo Classe 1 ˂ 30 Inócuo Classe 2 26-50 Medianamente tóxico Classe 2 30≤ E ≤80 Medianamente tóxico Classe 3 51-75 Moderadamente tóxico Classe 3 80˂ E ≤99 Moderadamente tóxico Classe 4 > 75 Tóxico Classe 4 > 99 Tóxico
Resultados e Discussão
Os resultados obtidos nos ensaios de campo e de laboratório evidenciaram claramente o efeito tóxico do tratamento com clorpirifos, e o efeito mais lento e progressivo dos biopesticidas Capsanem® e Bassi® (Figura 1 e 2). Em condições de campo, durante os três primeiros dias após a aplicação dos insecticidas, a população residual de tipulas vivas foi semelhante nos tratamentos com Capsanem®, Bassi® e água (Figura 1A). Por outro lado, na modalidade tratada com clorpirifos (Pirifos® 48), ao fim de 3 dias já não existia nenhuma larva viva, valor significativamente inferior (P <0,05) ao das populações contabilizadas nos tratamentos com S. carpocapsae (Capsanem®) e com água. A partir do sexto dia após os tratamentos com Pirifos® 48, Capsanem® e Bassi®, já não se registaram diferenças significativas na população residual de larvas vivas por m2 de relvado. Tal como seria de esperar, a aplicação de água não teve qualquer efeito na mortalidade das larvas, que se mantiveram todas vivas até ao fim do ensaio (T+12).
1898
Em condições de laboratório, e no final do ensaio (Figura 1 B), a população residual na modalidade tratada com Pirifos® 48 (0,0±0,0 larvas m-2) foi idêntica à população tratada com Capsanem® (30,3±34,9 larvas m-2) e significativamente inferior à população tratada com Bassi® (106,1±58,0 larvas m-2).
(A) (B)
Figura 1. População residual de tipulas após aplicação dos inseticidas Pirifos® 48 (clorpirifos-referência tóxica), Bassi® (B. bassiana), Capsanem® (S. carpocapsae) e água (testemunha). (A)- em condições de campo. (B)- Avaliação em condições de laboratório. Para a mesma data, valores seguidos de letras diferentes
correspondem a diferenças significativas entre os tratamentos (HSD-Tukey, P <0,05).
(A) (B)
Figura 2. Evolução da mortalidade de larvas de típulas após aplicação dos inseticidas Pirifos® 48 (clorpirifos-referência tóxica), Bassi® (B. bassiana), Capsanem® (S. carpocapsae) e água (testemunha). (A)-Avaliação em
condições de campo. (B)-Avaliação em condições de laboratório.
A avaliação da eficácia dos inseticidas após a sua aplicação em condições de campo e de laboratório (Quadro 3 e 4) evidenciaram a elevada eficácia do Pirifos® 48 ao longo de todo o período dos ensaios, que com excepção de T+1, foi sempre de 100%.
Em condições de campo, nas amostragens efectuadas em T+1, T+3, T+6 e T+8, a eficácia relativa do Pirifos® 48 foi sempre maior do que a eficácia dos outros dois insecticidas. No final do ensaio de campo (T+12), a eficácia relativa dos dois bioinsecticidas (Quadro 3) foi igual ao da referência tóxica (100% na referência tóxica, 83,3% no Bassi® e 93,8% no Capsanem).
Em condições de laboratório, a eficácia do Pirifos® 48 foi idêntica à observada em condições de campo (Quadro 3 e 4). A eficácia relativa dos biopesticidas Bassi® e Capsanem® avaliada em
1899
condições de laboratório foi crescente, não se observando diferenças significativas entre si (P <0,05) durante o período de 10 dias após os tratamentos (Quadro 4), registando-se diferenças apenas no final do ensaio (T+14). A maior eficácia do inseticida Capsanem® (90%) registada no fim do ensaio foi estatisticamente igual à da referência tóxica (100%). O biopesticida Bassi® foi o menos eficaz (63,7%) e não conduziu a aumentos de eficácia relativamente à obtida na data anterior (T+10).
O conjunto dos resultados obtidos nos ensaios de campo e laboratório mostraram que os biopesticidas Bassi® e Capsanem® foram sempre mais eficazes em condições de campo. Estes resultados poderão estar relacionados com as condições ambientais registadas durante os ensaios, que terão sido mais favoráveis à infecção causada pelo fungo B. bassiana e pelo nemátode S. carpocapsae. De acordo com as indicações técnicas do Capsanem® (Koppert, 2013), o nemátode S. carpocapsae actua melhor na segunda fase larvar da tipula, pelo que os tratamentos de campo efectuados em setembro terão sido mais eficazes do que os de laboratório, efectuados em fevereiro com larvas do 3º-4º instar. As condições de temperatura e humidade do relvado poderão igualmente ter beneficiado a infecciosidade de S. carpocapsae em condições de campo, já que para a máxima eficácia do nemátode, o solo deve apresentar uma temperatura entre 14 e 33ºC, e o teor de humidade do solo deve ser elevado (Koppert, 2013). Os resultados obtidos neste estudo relativamente ao clorpirifos (aproximadamente 100% eficácia) não são totalmente concordantes com os descritos por outros autores, que mostraram que os melhores resultados obtidos com clorpirifos conduziram a apenas 70% de controlo da praga (Stahnke et al. 2005). Já no que respeita aos bioinsecticidas outros autores referem resultados semelhantes aos agora obtidos. Peck et al. (2008) referiram bons resultados (68–82% de controlo) em dois ensaios com tratamentos preventivos de B. bassiana. No entanto, Stahnke et al. (2005), utilizando o mesmo fungo, não registou os mesmos níveis de mortalidade das larvas. Resultados intermédios (50-60% de controlo) foram obtidos por outros autores quando utilizaram diferentes estirpes de nemátodes entomopatogénicos (Simard et al. 2006).
Considerando as classes de toxicidade de inseticidas definidas por Candolfi et al. (2000) verificou-se que em condições de campo (Quadro 3), o Pirifos® 48 foi classificado ao longo do ensaio como Tóxico (98,3%), o Capsanem® como Moderadamente Tóxico (52,9%) e o Bassi®) como Medianamente Tóxico (48,4%). Considerando a eficácia global dos insecticidas ao longo do ensaio em condições de laboratório (Quadro 4), o Pirifos® 48 foi classificado como Moderadamente Tóxico (99%). O Bassi® e o Capsanem® foram classificados como Medianamente Tóxico (36,0 % e 46,0 % respectivamente).
Quadro 3. Eficácia (%) e toxicidade dos inseticidas Pirifos® 48 (referência tóxica), Bassi® (B. bassiana) e Capsanem® (S. carpocapsae), avaliados em condições de campo. Para a mesma data, valores seguidos de letras
diferentes correspondem a diferenças significativas entre os tratamentos (HSD-Tukey, P <0,05).
Inseticidas
Eficácia (%) e Toxicidade T+1 T+3 T+6 T+8 T+12 Toxicidade
Pirifos® 48 91,7 a 100,0 a 100,0 a 100,0 a 100,0 a 98,3 a Bassi® 12,5 b 25,2 b 50,2 b 70,8 b 83,3 a 48,4 b Capsanem® 0,0 b 14,6 b 68,8 b 87,5 b 93,8 a 52,9 b
Quadro 4. Eficácia e toxicidade dos inseticidas Pirifos® 48 (referência tóxica), Bassi® (B. bassiana) e Capsanem® (S. carpocapsae), avaliados em condições de. Para a mesma data, valores seguidos de letras
diferentes correspondem a diferenças significativas entre os tratamentos (HSD-Tukey, P <0,05).
Inseticidas
Eficácia (%) e Toxicidade T+1 T+3 T+7 T+10 T+14 Toxicidade
Pirifos® 48 95,0 a 100,0 a 100,0 a 100,0 a 100,0 a 99,0 a Bassi® 5,0 b 5,0 b 42,5 b 63,8 b 63,8 b 36,0 b Capsanem® 0,0 b 5,0 b 57,5 b 77,5 ab 90,0 a 46,0 b
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Conclusões
Os resultados obtidos no presente trabalho evidenciaram a possibilidade de utilização de bioinsecticidas, num quadro de estratégias sustentáveis de proteção dos relvados, inseridas em programas de proteção contra T. paludosa, sem comprometimento dos seus elevados índices de qualidade.
Para além da eficácia demonstrada, os produtos de origem microbiológica como B. bassiana e S. carpocapsae podem permitir a sua utilização alternada como tratamentos preventivos, numa perspetiva de gestão das resistências, mantendo a praga a níveis populacionais economicamente aceitáveis, ou em populações mistas de B. bassiana e S. carpocapsae, visando aumentos de eficácia em tratamentos preventivos ou curativos, sem comprometimento do elevado grau de eficácia destes inseticidas, quando comparados com os tradicionais insecticidas químicos de síntese.
Estas substâncias são necessárias para o efetivo controlo de pragas, oferecendo maior segurança ambiental, seletividade, biodegradabilidade e aplicabilidade em programas de proteção de plantas. Naturalmente, os diferentes modos de ação dos produtos avaliados, Capsanem® e Bassi®, estando intimamente relacionados com as matérias ativas que as compõem, pressupõem desde logo, a necessidade de um correto posicionamento dos produtos, de forma a otimizar os seus potenciais de eficácia, distintos entre eles, com o ciclo biológico de T. paludosa, com o estado de desenvolvimento das plantas e com as condições ambientais.
Agradecimentos
À RED (Relvados e Equipamentos Desportivos) pelo apoio na realização dos ensaios de campo. À Koppert, Biological Systems pela oferta do inseticida Capsanem®. À Química massó pela oferta do inseticida Bassi®.
Bibliografía
Ansari, M. A. and Butt, T. M. (2012). Evaluation of entomopathogenic fungi and a nematode against the soil-dwelling stages of the crane fly Tipula paludosa. Pest Managment Science 68, 1337-1344.
Candolfi, M. P., Blümel, S., Forster, R., Bakker, F. M., Grimm, C., Hassan, S. A., Heimbach, U., Mead-Briggs, M. A., Reber, B., Schmuck, R. and Vogt, H. (2000). Guidelines to evaluate side effects of plant protection products to non-target arthropods. IOBC, BART and EPPO, Joint Initiative, IOBC/WPRS Gent.
Henderson, C. F. and Tilton, E. W. (1955). Tests with acaricides against the brow wheat mite. Journal of Economic Entomology 48, 157-161.
Koppert (2013). Biological Systems – Capsanem. http://www.koppert.com/pests/butterfly-and-moth/products-against-caterpillars/detail/capsanem-1/
Oestergaard, J., Belau, C., Strauch, O., Ester, A., van Rozen, K. and Elders, R.U. (2006). Biological control of Tipula paludosa (Diptera: Nematocera) using entomopathogenic nematodes (Steinernema spp.) and Bacillus thuringiensis subsp. israelensis. Biological Control 39, 525-531.
Peck, D. C., Olmstead, D. and Morales, A. (2008). Application timing and efficacy of alternatives for the insecticidal control of Tipula paludosa Meigen (Diptera: Tipulidae), a new invasive pest of turf in the northeastern United States. Pest Management Science 64, 989-1000.
Petersen, M. J., Olmstead, D. L. and Peck, D. C. (2011). Best Management Practices for Invasive Crane Flies in Northeastern United States Sod Production. Journal of Integrated Pest Management 2, 1-6.
Simard, L., Belair, G., Gosselin, M. E. and Dionne, J. (2006). Virulence of entomopathogenic nematodes (Rhabditida: Steinernematidae, Heterorhabditidae) against Tipula paludosa (Diptera: Tipulidae), a turfgrass pest on golf courses. Biocontrol Science and Technology 16, 789-801.
Stahnke, G. K., Antonelli, A. L., Miltner, E. D., Jones, M. J., Corpuz, P. R. and Aviles, N. P.( 2005). Application timing for maximum efficacy of insecticides to control European and common crane fly larvae in the Pacific Northwest. International Turfgrass Society Research Journal 10, 779-783.
1901
Determinación de las emisiones de gases de efecto invernadero en las operaciones mecanizadas de espacios verdes deportivos mediante técnicas
de Agricultura de Precisión
M. Lobeto1, M. Perez-Ruiz2, J. Carballido1, J. Agüera1
1 Departamento de Ingeniería Rural. Universidad de Córdoba, ETSIAM, Campus Rabanales 14014 Córdoba. 2 Departamento de Ingeniería Aeroespacial y Mecánica de Fluidos. Área de Ingeniería Agroforestal. Universidad
de Sevilla, ETSIA Ctra. Sevilla-Utrera km 1 41013 Sevilla. E-mail: manuelperez@us.es
Resumen
Desde el punto de vista de los insumos y las condiciones en las que se realizan los trabajos, el mantenimiento del césped en los espacios verdes deportivos muestra muchas similitudes con una explotación agrícola. Por tanto, en este sentido se pueden aplicar herramientas y metodologías de Agricultura de Precisión que permitan una reducción de los costes de producción del césped y un menor impacto ambiental (Pedersen et al., 2007). El objetivo de este trabajo se ha centrado en la monitorización y análisis de la información obtenida por sensores instalados en la maquinaria para la estimación de las emisiones directas de gases de efecto invernadero. En una primera aproximación se ha monitorizado un equipo de precisión para el segado del césped, utilizado 3-4 veces a la semana, y enviando información de distancia recorrida, velocidad, activación del rotor de corte, etc. en tiempo real y de forma remota mediante un módem GPRS (Agüera et al., 2009). Esto ha permitido conocer que durante la operación realizada en el green se emiten unos 8kg de CO2 y 3.38 kg de CO2 en los desplazamientos, esto no es más que una pequeña muestra de las posibilidades de esta metodología. Estos primeros resultados obtenidos demuestran que el uso de técnicas de Agricultura de Precisión, como los sistemas GNSS, sensores, instrumentación junto con los sistemas Ag SIG mejoran la eficiencia en la gestión de los espacios verdes deportivos y disminuyen su impacto en el medio ambiente.
Palabras clave: agricultura de precisión, espacios verdes, gases de efecto invernadero
Detecting greenhouse gas emission of mechanized operations in sport green spaces using Precision Agriculture techniques.
Abstract
Sport green grass has many similarities to agriculture crops. Both seek to minimize cost by reducing inputs � water, fertilizer, herbicide, mechanical operations, etc. Thus, precision agriculture methodologies can be applied to reduce production cost and lessen the environmental impact of grass production (Pedersen et al., 2007). This work involves real-time monitoring and analysis of data from sensors installed on agricultural machinery for the estimation of greenhouse gas emissions. Our approach was to monitor precision grass cutting equipment, used 3-4 times weekly, and sending continues data of location, speed, cutting rotor start up, etc. using a GPRS modem (Agüera et al., 2009). This has allowed knowing that during the operation performed on the green about 8 kg of CO2 and 3.38 kg of CO2 on the go were emitted. This is just a small sample of the possibilities of this methodology. These results showed that the use of Precision Agriculture techniques using GNSS systems, sensors and instrumentation systems with Ag GIS, improved efficiency in the management of sport green spaces and lowered their impact upon the environment.
Key words: precision agriculture, green spaces, greenhouse gas emission
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Introducción y/o Justificación
Desde el punto de vista de los insumos y las condiciones en las que se realizan los trabajos, el mantenimiento del césped en los espacios verdes deportivos muestra muchas similitudes con las prácticas agrícolas y que generan impacto sobre las matrices ambientales. Por tanto, en este sentido se pueden aplicar herramientas y metodologías de Agricultura de Precisión que permitan una reducción de los costes de producción del césped y un menor impacto ambiental (Pedersen et al., 2007).
Actualmente son muchos los trabajos publicados en revistas especializadas y en revistas científicas que relacionan la Agricultura de Precisión y los espacios verdes deportivos en aspectos como: a) muestreo y análisis de conductividad eléctrica del suelo (Allred et al., 2005), b) determinación de zonas de manejo diferenciadas (Carrow et al., 2010), c) imágenes espectrales (Huang et al., 2011) y, d) monitorización de parámetros climatológicos en la mayoría de los casos en estos dos últimos casos para optimizar el riego (Cardenas-Lailhacar et al., 2010). A nivel científico han sido menores los trabajos encontrados que hayan utilizado las tecnologías avanzadas de la agricultura de precisión y robótica para la optimización del parque de maquinaria que tienen los espacios verdes deportivos. Have et al. (2005) consiguieron transformar una segadora convencional de césped en un equipo totalmente autónomo produciendo un importante ahorro en coste de personal.
Una estimación precisa de los tiempos para desarrollar las operaciones con maquinaria en las distintas áreas de un espacio verde deportivo puede permitir en primer lugar una buena planificación del parque necesario. Además permite conocer con antelación los costes de utilización de la maquinaria, con las implicaciones que ello conlleva respecto a su rentabilidad para el beneficio final de las instalaciones deportivas. Monitorizar esta información podría hacerse directamente en campo y posteriormente procesar la información (McDonald y Fulton, 2005), pero esta forma de proceder resulta bastante costosa y requiere un gran esfuerzo.
El uso de los sensores que determinen directamente el consumo de combustible o medir directamente la cantidad consumida después de un trabajo, permite conocer el CO2 liberado a la atmosfera durante el trabajo de la máquina estudiada. Por ejemplo, el caso de un vehículo agrícola o forestal que consuma 12 l h-1 y trabaje 8 h al día, dejará en la atmosfera 249.6 kg de CO2. Otra forma de expresar esta contaminación a la atmosfera es por kilómetro recorrido, suponiendo que el vehículo se mueve a una media de 6 km h-1 dejaran en la atmosfera, unos 5.2 kg km-1 de CO2. Estos datos son para unas condiciones particulares, el gas producido dependerá fundamentalmente de la velocidad del giro del motor, tipo de motor y potencia del mismo, por lo que tendremos cambios constantes dependiendo del trabajo que se esté realizando (Rinaldi y Stadler, 2002).
En este trabajo se presenta una metodología para realizar el seguimiento remoto de las máquinas involucradas en los espacios verdes deportivos sin intervención por parte del operario. Como primer paso en la aplicación práctica de esta metodología, se ha realizado la monitorización y análisis de la información obtenida por sensores instalados en una segadora de precisión para el corte del césped (2-3 mm) en espacios verdes deportivos para la estimación de las emisiones directas de CO2.
Materiales y Métodos
Equipo Monitorizado
La máquina monitorizada ha sido una segadora de precisión (modelo Green Master 3250-D, TORO Company, Bloomington, MN, USA) (Figura 1). Algunas de sus características técnicas son: motor de tres cilindros, 850 cm3 de cilindrada, de 3.2-8 km/h de velocidad de siega y ancho de corte de 1.5 cm conseguido por tres unidades de corte. Esta máquina junto con la de siega manual son las más
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utilizadas en los campo de golf, donde el corte de los greenes se produce como media unas 3-4 veces a la semana y dependiendo de la estación del año y el tipo de competición se puede incrementar las horas de uso. La precisión en el corte, afinada al milímetro (2-3 mm), junto con revisiones prácticamente diarias de estas máquinas es fundamental para el éxito de este tipo de instalaciones deportivas.
Figura 1. Equipo monitorizado con módem y GPS
Hardware montado en el equipo El vehículo de siega ha sido equipado con un módem GPRS/GSM (MTX 65 + G) programable en Java y con receptor DGPS que proporciona mensajes según el protocolo NMEA-0183 a intervalos de tiempo configurables. El receptor DGPS realiza sus correcciones mediante EGNOS con una precisión en el posicionamiento de 2.6 m según el fabricante. A pesar de ser un receptor DGPS de bajo coste, sus prestaciones cubren completamente las necesidades de esta aplicación.
Este modem se activa automáticamente cuando el operador pone en marcha la maquina mediante su llave de contacto. A partir del momento en que el receptor GPS que lleva incorporado comienza a generar coordenadas validas, el programa Java que se ha desarrollado origina el envió de registros al servidor WEB a intervalos de 4 segundos. Cada registro consta de una cabecera que identifica el vehículo de donde proceden los datos y de una serie de campos de información codificada que incluye entre otros: fecha, hora, latitud, longitud, velocidad, rumbo, nivel de cobertura GPRS y el estado lógico de 4 entrada digitales que permiten conocer el estado de funcionamiento de la maquina mediante los sensores externos conectados a ellas. Una de estas entradas ha sido utilizada con un sensor de activación de los rotores de la cabeza de corte, lo que permite distinguir los trayectos en que trabajan dichos rotores (trabajo) respecto a los trayectos en que están detenidos (desplazamientos).
Software de visualización y análisis de la información monitorizada
Se han desarrollado dos aplicaciones informáticas para la explotación de los datos monitorizados por el sistema. Ambas, se han desarrollado en Visual Basic 6 (Microsoft, Redmon, WA, USA), utilizan como entrada directamente los archivos resultantes de las descargas, efectuando previamente la conversión de la hora UTC registrada a hora local. El modem MTX-65 + G transmite al servidor OVIDIA y éste ofrece la información mediante Internet a los diferentes clientes que sean usuarios. La Figura 2 describe la arquitectura servidor utilizada.
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Figura 2. Arquitectura utilizada en el sistema
Desde la Web creada descargamos la información generada y se crea en primer lugar un archivo con formato de �Lenguaje de Marcas de Keyhole� o KML, el cual permite la visualización de toda la trayectoria recorrida por el vehículo sobre Google Earth. Cada registro genera un punto cuyo aspecto puede ser diferente según el estado de los sensores en ese instante. Haciendo clic sobre cualquiera de esos puntos aparece un globo con la información asociada a ese punto, es decir, el contenido de todos los campos que componen el registro, excepto los de longitud y latitud que siempre pueden leerse en otras ventanas de la aplicación. Además permite conocer fácilmente dónde se encontraba el vehículo a una hora concreta y cuál era el estado de sus entradas digitales. Con estas herramientas ya podría hacerse un análisis de los trabajos realizados por el vehículo en cuanto a greenes visitadas, tiempos empleados, superficie trabajada y distancias recorridas en los desplazamientos, sin embargo esto exigiría un tiempo considerable.
La segunda aplicación desarrollada, a la que hemos llamado �REPORTER� permite realizar ese análisis más rápido y cómodamente ya que, una vez seleccionado el archivo a procesar, genera un cuadro de resultados en el que cada fila se refiere a un green trabajado. Para llevar a cabo esta aplicación ha sido necesario confeccionar previamente una base de datos de greenes trabajados por el vehículo, con los archivos de los polígonos de los greenes (shapefiles), así como una serie de módulos de programación especializados en el manejo de archivos shp, topología, proyecciones de coordenadas geográficas, etc. El cálculo de distancias recorridas se ha realizado de forma automática a través de análisis geográficos con el software comercial ArcGIS 10 (Environmental Systems Research Institute Inc., Redlands, CA, USA).
Para el procedimiento de cálculo de CO2 se ha tenido en cuenta la relación estequiométrica de la combustión del nonato (C9 H20) como hidrocarburo representativo del combustible empleado, se producen 3,1 kg de CO2 por cada kg de gasóleo quemado (Dante Giacosa, 1970) lo que supone una producción de 2,6 kg de CO2 por litro de combustible, considerando una densidad de 0,84 kg/L
Resultados y Discusión
El seguimiento de las operaciones realizadas en espacios verdes deportivos por parte de la maquinaria, como el posterior análisis de los datos registrados con los sensores adecuados, permite plantear estrategias de toma de decisiones en el manejo de la propia maquinaria para conseguir reducir costes y emisión de CO2. La figura 3a muestra el recorrido completo de una jornada de trabajo (16/03/2013) en la que se trabajaron los 18 hoyos del campo de golf. La jornada se puede dividir en dos tipos de tiempo: tiempo en desplazamientos (X=45 min; n=15 días) y tiempo segando el green (X=5.44 min; n=15 días). El registro y posterior cálculo de esta información mostrada permite una mejor localización de los recursos y una mejor prevención del mantenimiento, coincidiendo con Mckenna, 2001.
1905
(a)
(b)
Figure 3. a) Recorrido realizado por la segadora de precisión en un día de trabajo y b) trabajo realizado dentro del green número 18.
Cada una de estas partidas de tiempo lleva asociada una distancia recorrida y además se ha medido de forma precisa el consumo medio de combustible en desplazamiento: 19.27 ml, y en trabajo: 27.79 ml a los 100 m. Esto ha permitido generar la tabla 1.
Tabla 1. Resultados del análisis de la información registrada por green.
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De la Tabla 1 se puede deducir que la cantidad de CO2 emitido por esta máquina durante el tiempo de corte en el green ha sido de 8 kg y sabiendo que en desplazamientos se han recorrido 6744 m podemos calcular una emisión de 3.38 kg de CO2, lo que supone una cantidad total de 11.38 kg de CO2 por día de trabajo. Son 416 los campos de golf federados en España, si se asume una media de 18 greenes por campo y misma superficie, se emite cada día aproximadamente unas 5 t de CO2. Esto no es más que una pequeña muestra de las posibilidades que esta metodología brinda, al poder calcular índices de muy diverso tipo, relacionados con los tiempos, las distancias recorridas, superficies trabajadas o combinación de ellas. Una buena estrategia que permita una optimización en el recorrido y trayectorias que realizan este tipo de máquinas en sus zonas de trabajo pueden conseguir reducir el
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coste de la misma por el combustible ahorrado y el tiempo dedicado, además de emitir menos CO2 a la atmosfera.
Conclusiones
Se ha desarrollado una metodología para la adquisición remota de información referida al trabajo de máquinas en espacios verdes deportivos y su explotación posterior. Además la información obtenida ha permitido el cálculo de la emisión de CO2 durante la operación de corte del césped en un campo tipo (18 hoyos, 50-60 ha) en forma de:
" Mapas de recorridos sobre un sistema de información geográfica de uso libre como es Google Earth, con indicación del estado de sus parámetros característicos a intervalos de 4 segundos.
" Los ensayos de campo muestran que el equipo es robusto, adaptándose perfectamente a las condiciones de trabajo y operativa de estas máquinas.
" Se ha determinado una emisión de CO2 de 11.38 kg por día de trabajo.
" La información obtenida en cuanto a trayectorias, recorridos y tiempo de operación abren el camino a la optimización de todos ellos, estableciendo estrategias que permitan reducir costes de operación y emisión de CO2, o el inicio de líneas de investigación sobre la variabilidad de los resultados obtenidos.
Agradecimientos
Los autores agradecen al Campus de Excelencia Internacional Agroalimentario ceiA3 su financiación, a Soluciones Agrícolas de Precisión S.L. su asistencia técnica y Golf El Puerto por facilitarnos el trabajo en sus instalaciones.
Bibliografía
Agüera, J., Perez-Ruiz, M., Carballido, J. (2009). Determinación del rendimiento de campo de operaciones mecanizadas mediante un equipo autonomo de acceso remoto. V Congreso Nacional y II congreso Iberico AGROINGENIERIA, Lugo
Allred, B.J., Redman, J.D. McCoy, E.L., Taylor, R.S. (2005). Golf course applications of near-surface geophysical methods: a case study. Journal of Environmental and Engineering Geophysics 10, 1-19.
Cardenas-Lailhacar, B., Dukes, M.D. and Miller, G.L. (2010). Sensor-based automation of irrigation on Bermudagrass during dry weather conditions. Journal of Irrigation and Drainage Engineering 136, 184-193.
Carrow, R.N., Krum, J.M., Flicroft, I. and Cline, V. (2010). Precision turfgrass management: challenges and field applications for mapping turfgrass soil and stress. Precision Agriculture 11, 115-134
Giacosa, D. (1970). Motores endotérmicos. Editorial Científico-Médica. Barcelona, España. Have, H., Nielsen, J., Blackmore, S. and Theilby, F. (2005). Development and test of an autonomous Christmas
tree weeder. In: Proceedings of the 5th European Conference on Precision Agriculture. Ed. J. V. Stafford, Wageningen Academic Publishers, The Netherland.
Huang, W., Hu, J., Lu, T., Chen, W. and He, X. (2011). Monitoring urban turf quality using very high resolution satellite imagery. 19th International Conference on Geoinformatics, 1-7.
McDonald, T.P. and Fulton, J.P. (2005). Automated time study of skidders using global positioning system data. Computers and Electronics in Agriculture 48, 19-37
Pedersen, S.M., Fountas, S. and Blackmore, S. (2007). Economic potential of robots for high value crops and landscape treatment. Precision Agriculture 07. ed. J. Stafford, V. Wageningen Academic Publisher. pp. 457-464.
Rinaldi, M. and Stalder, G. (2002). Trends in Abgasverhalten Landwirtschaftlicher Traktoren-Neue Modelle deutlich sauberer. FAT-Bericht Nr. 577. Swiss Federal Research Station for Agricultural Economics and Engineering (FAT), Taenikon, Ettenhausen, Switzerland.
1907
Efecto de la aplicación de elicitores físicos durante la poscosecha en aceites esenciales de menta y romero.
C. Perez1, A. Herrera2 y R. Ramírez3 1Facultad de Ingeniería, UNAL, 11001, Bogotá, Colombia, e-mail: cpperezr@unal.edu.co
2 Instituto de Ciencia y Tecnología de Alimentos ICTA, UNAL, 11001, Bogotá, Colombia, e-mail: aoherreraa@unal.edu.co
3 Facultad de Ingeniería, UNAL, 11001, Bogotá, Colombia e-mail: raramireza@unal.edu.co
Resumen En las últimas décadas las predicciones del cambio climático, se han focalizado en escenarios que describen las emisiones de gases de efecto invernadero y los posibles patrones de uso para los recursos, las innovaciones tecnológicas y la demografía. El deterioro del planeta tendrá impacto directo en la distribución y conservación de la biodiversidad, por ejemplo; una de las principales consecuencias del aumento de la temperatura, se ha asociado con el desplazando a mayores altitudes y latitudes por parte de las especies vegetales y animales en todo el mundo, en respuesta a los cambios de las condiciones ambientales a las que estaban adaptadas . De esta forma surge la posibilidad de implementar nuevos tratamientos poscosecha amigables con la naturaleza, que a su vez permitan aumentar el contenido de metabolitos secundarios principales componentes de los aceites esenciales, En este trabajo se!evaluó el efecto de la radiación UV-B aplicada en hojas y tallos jóvenes de plantas cosechadas en fresco y en seco de romero (Rosmarinus officinalis L.) y menta (Mentha spicata L.), estas fueron irradiadas con luminaria Philips TL 40W/12RS, aplicando diferentes dosis de radiación UV-B; Tratamiento 1 (T1) 0,05 Wh m-2 y Tratamiento 2 (T2) 0,075 Wh m-2 el efecto de los tratamientos se estableció a partir de la variación en la producción y capacidad antioxidante del aceite esencial. La extracción se realizó utilizando el método Randall. Mediante la aplicación de 0,075 Wh m-2 se logró un aumento en la producción de aceite esencial de romero del 9,48% en comparación con el control, mientras que la aplicación de 0,05 Wh m-2 genero un aumento en la producción del aceite esencial de menta cercano al 23,75% con respecto al control, estos resultados son coherentes con estudios anteriores en donde se empleó exitosamente la radiación UV-B como promotor de metabolitos secundarios en plantas aromáticas obteniendo aumentos de alrededor del 35% en la producción, en comparación con plantas control. Palabras clave: Poscosecha, aceites, aromáticas, metabolitos, elicitores
Effect of the application of physical elicitors during the post-harvest in mint and rosemary essential oils.
Abstract In recent decades the predictions of climate change have focused on scenarios describing emissions of gases produced by greenhouse effect and potential usage patterns for resources, technological innovations and demography. Degradation of the planet will have direct impact on the distribution and conservation of biodiversity. For example, one of the main consequences of temperature increase has been the displacement of vegetable and animal species all around the world to higher altitudes and latitudes, in response to changing environmental conditions to which they were adapted. In this way, emerges the possibility of applying new post-harvest treatments which are environmentally friendly and also allow increasing the content of secondary metabolites, which are the main component of essential oils. In this study we evaluated the effect of UV-B radiation applied in young leaves and stems from plants harvested in fresh and dry of Rosemary (Rosmarinus officinalis L.) and Mint (Mentha spicata L.). These were radiated with Philips TL 40W/12 RS luminaire using different doses of UV-B radiation; Treatment 1 (T1) 0.05 Wh m-2 and Treatment 2 (T2) 0.075 Wh m-2. The effect of the treatments was established based on the variation in the production and the essential oil antioxidant capacity. The extraction was carried out by the Randall method. By applying 0.075 Wh m-2 we got an increase of 9.48% in the production of rosemary essential oil compared to the control; while applying 0.05Wh m-2 produced a raise of nearly 23,75 % in the production of mint essential oil compared to the control. These results are consistent with previous studies where there was a successful use of UV-B radiation as a promoter of secondary metabolites in aromatic plants obtaining increases of about 35% in the production compared to control plants. Keywords: Postharvest, oils, aromatic, metabolites, elicitors
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Introducción
Según Carrasco (2009), la radiación incidente en la tierra, abarca una amplia gama del espectro electromagnético, aproximadamente el 40 % de ella es conocida como luz solar o radiación visible. Esta comprende longitudes de onda que van de 400-700 nm usada por las plantas en el proceso de la fotosíntesis. Otro rango del espectro electromagnético, se encuentra definido por longitudes de onda que van de 280-1000 nm y recibe el nombre de rango fotobiológico y son de importancia en procesos como el control de fotorreceptores específicos como los fitocromos (Jacovides et al., 2009). Según Heideg y Vass (1996), en condiciones naturales todas las plantas están sometidas a radiación solar, incluso a dosis elevadas de fotones ultravioleta. La radiación UV forma parte de la región no ionizante del espectro electromagnético, y representa entre 8-9 % del total de la radiación solar, adicional puede ser clasificada en tres rangos de acuerdo a la longitud de onda; UV-C (200-280 nm), UV-B (280-320 nm) y UV-A (320-400 nm). La UV-C es altamente peligrosa para la salud humana pero es completamente absorbida por el ozono estratosférico. Según Hollósy (2002), la radiación UV-B representa el 1,5 % del total de la radiación solar pero puede inducir múltiples daños en los organismos fotosintéticos. La radiación UV-A representa el 6,3 % de la radiación solar y es la menos nociva para la salud humana y las plantas.
La distribución en la longitud de onda que llega a la superficie de la tierra, se verá afectada en las próximas décadas (Miranda et al., 2011; Le Roux, 2012), producto de las diferentes variaciones en la estratosfera, específicamente en la distribución y concentración del ozono, generado por las emisiones contaminantes desde la biosfera (Hollósy, 2002; Carrasco, 2009; Jacovides et al., 2009; Klema et al., 2012). Según Hollósy (2002), de esta forma las longitudes de onda contenidas entre 290-315 nm llegaran más fácilmente a la biosfera estimándose, que una reducción en 1% de la capa de ozono representa un aumento de 1,3-1,8 % en la radiación UV-B incidente en la biosfera. Algunas investigaciones permiten contextualizar el impacto de la exposición a la radiación en la calidad y cantidad de compuestos secundarios como alcaloides, glucósidos, flavonoides, taninos y resinas. Los cuales contribuyen sustancialmente en el perfil químico de compuestos volátiles en diversas plantas (Dolzhenko et al., 2010). Según Reifenrath y Müller (2007), el estrés causado por la radiación UV-B, puede causar cambios morfológicos, alterar la composición de los pigmentos fotosintéticos y metabolitos secundarios, influir en los mecanismos de adaptación y generar interrupción o inhibición en la fotosíntesis. La radiación UV-B, según Klema et al. (2012) produce una reducción en la producción de oxigeno, induciendo la producción de radicales libres en las membranas tilacoidales, principalmente iones hidroxilo y compuestos metil-carboxilados. Según Cisneros-Zeballos (2003) y Pérez et al. (2009) , se ha logrado intervenir el metabolismo secundario de frutas y hortalizas de forma tal, que aumente la síntesis de fitoquímicos, convirtiéndose en una alternativa para la industria de productos frescos con el fin de mejorar las propiedades benéficas de diversos materiales vegetales, obtener productos procesados más saludables y mejorar los rendimientos durante los procesos de extracción, el potencial nutracéutico.
Material y Métodos
Se emplearon hojas y tallos jóvenes, el material se distribuyó en 20 repeticiones de extracto de romero seco, 20 repeticiones de extracto de romero fresco, 20 repeticiones de extracto de menta seca y 20 repeticiones de extracto de menta en fresco. El material vegetal provenía de cultivos comerciales bajo invernadero, ubicados en la sabana de Bogotá-Colombia, en suelos con pH de 5,5-6,5, con una densidad aproximada de 90.000 plantas/hectárea para menta y 30.000 plantas/hectárea para Romero, las condiciones edafoclimáticas promedio de desarrollo fueron; temperatura 22 °C y humedad relativa 73%. El secado de romero y menta se efectuó mediante el uso de una estufa Memmert U30 de convección forzada, para menta se trabajo una temperatura de 35°C+/- 3°C durante 24 horas o hasta peso constante (Arslan y Musa, 2010) y para romero se estableció una temperatura de 60°C+/- 3°C durante 24 horas o hasta peso constante (Szummy et al., 2010).
1909
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A
AA
Tratamientos
Se irradiaron hojas y tallos jóvenes de menta y romero en fresco con UV-B, empleando luminaria Philips TL 40W/12RS (Ver figura 1), se aplicaron dos tratamientos cada uno con su respectivo control a saber: T1 0,05 Wh m-2 T2 0,075 Wh m-2 la distancia existente entre las luminarias y las bandejas con el material vegetal se estableció en 0,5 m. EL aceite esencial se obtuvó a partir de muestras frescas y secas de romero, se utilizó un extractor SER 148/3 VELP Scientifica conforme a la metodología Randall (Habib et al., 2013), disponiendo como solvente etanol grado analítico. Las variables temperatura (°C), tiempo de inmersión (I), tiempo de lavado (W) y tiempo de recuperación de solvente (R), se establecieron en ensayos previos, La cantidad de extracto se determino mediante diferencia de masa de los vasos colectores vacios y después del proceso, empleando una balanza electrónica SCALTEC SBA 31 precisión de 0,0001g, los extractos obtenidos fueron almacenados a 4 °C para su posterior análisis de actividad antioxidante.
Análisis de actividad antioxidante (AA)
La actividad antioxidante se evaluó mediante el método de la decoloración del radical 2,2-difenil-1-picrilhidrazilo (DPPH), este método es común mente utilizado en investigaciones con plantas aromáticas (Schlesier et al., 2002; 2012; Pérez et al., 2012) , el método fue desarrollado por Williams, Cuvelier y Berset (1995), la absorbancia de las soluciones de extractos se midió empleando un espectrofotómetro SPECTRONIC® GENESYS 5 a 517nm. El cálculo la AA se expresó en porcentaje de captación de radical libre (%CRL) empleando la ecuación 1.
(1)
En donde % CR, representa el porcentaje de captación de radicales libres, A1: absorbancia del patrón de referencia (Acido Ascórbico) a 517 nm lectura 30 min, A2: absorbancia de la muestra a 517 nm lectura 30 min A3: absorbancia del blanco de la muestra a 517 nm lectura 30 min. Con el fin de determinar el %CR se realizó el procedimiento como se indica en (Mujica, Granito y Soto; 2012) con algunas modificaciones, se realizaron 3 repeticiones por tratamiento. El diseño estadístico empleado para la investigación fue DCA (diseño completamente al azar), el análisis se realizó mediante el programa SAS versión 9.0, con un análisis de varianza ANOVA. Los tratamientos fueron comparados a través de la prueba de Tukey, empleando un nivel de significancia P <0,05.
Resultados y discusión
Los datos de rendimientos permiten evidenciar el comportamiento fisiológico de las plantas como respuesta al estrés controlado al cual fueron inducidas, mediante el análisis estadístico se establecieron diferencias significativas en los extractos de menta mediante la aplicación de 0,05 Wh m-2, lo cual se pudo verificar mediante un aumento del 23,75 % en el rendimiento con respecto a los extractos del control respectivo, caso contrario se evidenció en los extractos de hojas y tallos jóvenes de romero, los cuales al ser sometidos a 0,05 Wh m-2 de radiación UV-B acumulada, presentaron una disminución critica estadísticamente significativa de 77,15 % con respecto al control. En cuanto a los extractos obtenidos a partir de hojas y tallos secos de menta y romero, tratados con 0,075 Wh m-2 de UV-B acumulado, mediante el análisis estadístico se evidenciaron diferencias significativas en los extractos de romero los cuales presentaron un aumento en el rendimiento de 9,48 % en comparación al control, sin embargo en la cuantificación de los extractos de menta, se pudo identificar una reducción en el rendimiento de 11,26 %. La respuesta a la aplicación de 0,075 Wh m-2 de radiación UV-B acumulada, fue negativa y estadísticamente significativa en el material vegetal de menta, en donde se identificó una reducción de 48,72 % en el rendimiento del extracción con respecto al control, entre tanto, la respuesta del material vegetal de romero no fue significativa estadísticamente, pero se pudo evidenciar un aumento del rendimiento de los extractos de 1,07% referente al control.
1910
Tabla 1. Porcentaje de rendimiento promedio (%R) y porcentaje de captación de radicales libres (%CRL) para los extractos de hojas y tallos jóvenes de menta y romero en seco y fresco obtenidos con los tratamiento (T1): 0,05 Wh m-2 y con el tratamiento (T2): 0,075 Wh m-2 de radiación UV-B acumulada, los controles (C1 y C2) hacen referencia a la actividad antioxidante de extractos no tratados con UV-B artificial, el control positivo (C3) corresponde a los valores para el control positivo empleado (acido ascórbico).
C1 0,581 ± 0,064 64,266 ± 0,480 1 1,045 ± 0,080 64,996 ± 2,129
C2 0,580 ± 0,064 63,770 ± 1,616 2 0,393 ± 0,134 56,133 ± 1,207
C3 --- 85,986 ± 6,140 --- --- ---
C1 1,602 !"0,164 64,240 ± 1,041 1 1,982 ! 0,2702 68,083 ± 1,354
C2 1,510 ± 0,145 64,253 ± 0,345 2 1,335 ± 0,1279 61,563 ± 1,518
C3 --- 84,413 ± 7,958 --- --- ---
C1 0,918 ± 0,044 74,356 ± 0,587 1 0,593 ± 0,108 68,963 ± 1,015
C2 0,925 ± 0,025 73,786 ± 0,308 2 0,938 ± 0,022 74,386 ± 1,785
C3 --- 87,410 ± 3,870 --- --- ---
C1 2,318 ± 0,122 73,723 ± 1,253 1 1,789 ± 0,090 64,416 ± 1,224
C2 2,324 ± 0,320 73,630 ± 0,284 2 2,541 ± 0,163 75,583 ± 0,760
C3 --- 86,976 ± 7,484 --- --- ---
Menta
Fresco
Seco
Fresco
EspecieMaterial Vegetal % R % R
Seco
Romero
Control %CRLTratamiento
UV-B%CRL
Actividad antioxidante de los extractos
Se identificó que la actividad antioxidante de los extractos en seco de hojas y tallos de menta que fueron sometidos a radiación UV-B acumulada de 0,05 Wh m-2 presentaron diferencias significativas con respecto al control, aumentando en un 5,97 %, el extracto de menta en fresco no presentó diferencias significativas con respecto al control, sin embargo analizando los valores medios de capacidad de captación de radicales libres, existe un aumento de 1,14 % con respecto al control, lo contrario se presentó en la actividad antioxidante de los extractos de menta en seco y en fresco tratados con 0,075 Wh m-2, los cuales presentaron reducción significativa de la actividad antioxidante, respectivamente de 4,18 % y 11, 98 %. En romero, no se presentaron diferencias significativas en la captación de radicales libres en los extractos de matrices en seco tratadas con 0,075 Wh m-2, pero se estableció un incremento en la variable de 2,64 %, el extracto proveniente de la matriz en fresco de romero presentó una reducción estadísticamente no significativa de 0,80 %, lo contrario se pudó verificar en los extractos provenientes de matrices en fresco y en seco tratadas con 0,05 Wh m-2, los cuales presentaron una respuesta negativa con diferencias estadísticas significativas, respectivamente en el orden de 7,26 % y 12,62 %.
La radiación UV-B, es considerada como un elemento nocivo para la salud humana (Rivas, Rojas y Madronich, 2008; Jacovides et al., 2009; Rivas, Leiva y Rojas, 2011), sin embargo su uso de forma controlada y racional puede potencializar las cualidades nutraceuticas de los alimentos, especialmente los de origen vegetal (Hollósy, 2002; Sanjay et al., 2011). Mediante esta investigación se pudo confirmar, la acción de dosis medidas y controladas de radiación UV-B, pueden actuar como elicitores físicos-externos (Namdeo, 2007), promoviendo una respuesta positiva en el contenido de metabolitos secundarios, estos compuestos según Cisneros-Zeballos (2003) y Schreiner y Huyskens (2006) son promovidos para generar resistencia o activar mecanismos de defensa ante estímulos externos. Los resultados del presente estudio son acordes con los valores obtenidos en otros ensayos, con plantas del géneros Mentha (Karousou et al., 1998; Dolzhenko et al., 2010) y plantas del genero Rosmarinus (Luis, Pérez, y González, 2007). Una de las observaciones relevantes y que motiva a continuar con la investigación es diferenciar las rutas metabólicas de los compuestos que se producen al generar la elicitación con UV-B y establecer la posible existencia de una afectación a nivel del mRNA (Soheila et al., 1996) y el ADN (Hollósy, 2002), algunos trabajos como los realizados por Stratman, (2003) y Rodrigues et al. (2006), permiten establecer que el fotosistema II es el sitio en la planta que presenta mayor respuesta ante los estímulos con UV-B.
1911
Figura 1. Se Presenta el de rendimiento para menta (A) y romero (B) en cada uno de los tratamientos. Rendimiento para romero. M: menta, R: romero, S: seco, F: fresco, C: control y T: tratamiento. El número 1 es 0,05 Wh m-2 y el número 2 es 0,075 Wh m-2. Letras diferentes, indica diferencias significativas Tukey (HDS).
Estos estímulos, generan en las plantas señales que son transportadas por el mRNA que activan las vías de defensa de las plantas ante estímulos bióticos o abióticos, estas vías pueden ser según Stratman (2003); la mitogen proteína quinasa (MAPKs), ruta del acido jasmonico (JA), ruta de la síntesis de etileno y ruta de especies reactivas de oxigeno (ROS), a su vez se han identificado variaciones estadísticamente significativas en compuestos fenólicos (Cisneros-Zeballos, 2003), monofenolicos (Kumari, Agrawal y Suruchi, 2009) como los ácidos fenólicos y fenilpropaniodes, que son subproductos de las rutas metabólicas fenilpropanoide y shikimato, estas variaciones son dependientes de múltiples factores durante el proceso de preparación de muestras y extractos (Dai et al., 2010l). Los polifenoles son compuestos orgánicos asociados con la actividad antioxidante de los extractos y aceites esenciales, son altamente termolábiles, especialmente en los extractos de menta en donde se identificó reducción de la actividad antioxidante (Figura 2A), entre tanto los flavonoides según Graham (1998), son compuestos derivados del metabolismo de los fenilpropaniodes, estos según Jansen et al. (2008) incrementan su actividad mediante la elicitación con radiación UV-B y tienen como función principal proteger la integridad funcional del aparato fotosintético, esto explicaría el incremento que se presentó en la actividad antioxidante de los extractos de matrices de hojas y tallos jóvenes de menta secos tratados con 0,05 Wh m-2 y en extractos provenientes de matriz seca de romero tratados con 0,075 Wh m-2, a pesar de la posible degradación de compuestos polifenolicos.
Figura 2. Presenta la captación de radicales libres (%CRL) en extractos de menta (A) y los extractos de romero (B), M: menta, R: romero, S: seco, F: fresco, C: control y T: tratamiento. El número 1 es 0,05 Wh m-2 y el número 2 es 0,075 Wh m-2. Letras diferentes, indica diferencias significativas Tukey (HDS).
Conclusiones
El mejor tratamiento para hojas y tallos jóvenes de menta en poscosecha, se produjo mediante la irradiación con 0,05 Wh m-2 y posterior secado, mientras que en hojas y tallos jóvenes de romero, la irradiación con 0,075 Wh m-2 y posterior secado se identificó como el mejor tratamiento para este material. Estos resultado son compatibles con el aumento en la capacidad de captación de radicales libres y rendimiento de extracción.
A B
B A
1912
Bibliografía Arslan D., Musa M. and Okyay H. (2010). Evaluation of drying methods with respect to drying parameters, some nutritional
and colour characteristics of peppermint (Mentha x piperita L.). Energy Conversion and Management 51, 2769-2775. Carrasco L. (2009). Efecto de la radiación ultravioleta-b en plantas. IDESIA 27, 59-76. Cisneros-Zeballos L. (2003). The Use of Controlled Postharvest Abiotic Stresses as a Tool for Enhancing the Nutraceutical
Content and Adding-Value of Fresh Fruits and Vegetables. Journal of food science 68, 1560-1565. Dai J., Orsat V., Vijaya G. and Yaylayan V. (2010). Investigation of various factors for the extraction peppermint (Mentha
piperita L.) leaves. Dolzhenko Y., Bertea C.M., Occhipinti A., Bossi S. and Maffei M. (2010). UV-B modulates the interplay between terpenoids
and flavonoids in peppermint (Mentha piperita L.). Journal of Photochemistry and Photobiology Biology 100, 67–75. Graham T. (1998). Flavonoid and flavonol glycoside metabolism in Arabidopsis. Plant Physiol. Biochem 36, 135-144. Habib M. H., Kamal H., Wissam H. I., and Al Dhaheri A. S. (2013). Carotenoids, fat soluble vitamins and fatty acid profiles
of 18 varieties of date seed oil. Industrial Croops and Products 42, 567-572. Heideg H. and Vass I. (1996). UV-B induced free radical production in plant leaves and isolated thylakoid membranes. Plant
Science 115, 25l-260. Hollósy F. (2002). Effects of ultraviolet radiation on plant cells. Micron 33, 179-197. Jacovides C., Tymvios F., Asimakopoulos D., Kaltsounides N., Theoharatos G. and Tsitouri M. (2009). Solar global UVB
(280–315 nm) and UVA (315–380 nm) radiant fluxes and their relationships with broadband global radiant flux at an eastern Mediterranean site. Agricultural and Forest Meteorology 149, 1188–1200.
Jansen M., Hectors K., O´Brien N., Guisez Y. and Potters G. (2008). Plant stress human health: Do human consumers benefit from UV-B acclimated crops?. Plant Science 175, 449-458.
Karousou R., Grammatikopoulos G., Lanaras T., Manetas Y. and Kokkini S. (1998). Effects of enhanced UV-B radiation on Mentha spicata essential oils. Phytochemistry 49, 2273-2277.
Klema K., Ac A., Holuba P., Kovaca D., Spundaa V., Robsonb M. and Urbana O. (2012). Interactive effects of PAR and UV radiation on the physiology, morphology and leaf optical properties of two barley varieties. Environmental and Experimental Botany 75, 52– 64.
Kumari R., Agrawal S.B., Suruchi D. (2009). Supplemental ultraviolet-B induced changes in essential oil composition and total phenolics of Acorus calamus L (sweet flag). Ecotoxicology and Enviromental Safety 72, 2013-2019.
Le Roux J. (2012). A review of Tertiary climate changes in southern South America and the AntarcticPeninsula. Part 1: Oceanic conditions. Sedimentary Geology 247, 1–20.
Luis J., Pérez R. and González F. (2007). UV-B radiation effects on foliar concentrations of rosmarinic and carnosic acids in rosemary plants. Food Chemistry 101, 1211–1215.
Miranda J., Armas C., Padilla F. and Pugnaire F. (2011). Climatic change and rainfall patterns: Effects on semi-arid plant communities of the Iberian Southeast. Journal of Arid Environments 75, 1302-1309.
Mujica M., Granito M., y Soto N. (2012). Variación de los compuestos fenólicos de Phaseolus vulgaris L. durante el almacenamiento y su relación con el endurecimiento. Bioagro 24, 163-174.
Namdeo A. G. (2007). Plant Cell Elicitation for Production of Secondary Metabolites: A Review. Pharmacognosy Reviews 1, 69-79.
Pérez C.P., Ulrichs, C., Huyskens-Keil, S., Schreiner, M., Krumbein, A., Schwarz, D. and Kläring, H.-.P. (2009). Composition of carotenoids in tomato fruits as affected by moderate UV-B radiation before harvest. Acta Hort. (ISHS) 821:217-222
Pérez V., López - Orenes A., Martínez – Pérez and Ferrer M. (2012). Antioxidant activity and rosmarinic acid changes in salicylic acid-treated Thymus membranaceus shoots. Food Chemistry 130, 362-369.
Reifenrath K. and Müller C. (2007). Species-specific and leaf-age dependent effects of ultraviolet radiation on two Brassicaceae. Phytochemistry 68, 875–885.
Rivas M., Rojas E., y Madronich S. (2008). Aumento del índice solar ultravioleta con la altura. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería 16, 383-388.
Rivas M., Leiva C. y Rojas E. (2011). Estudios de series temporales de energía solar UV-B de 305 nm y espesor de la capa de ozono estratosférico en Arica, norte de Chile. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería 19, 168-173.
Rodrigues G.C., Jansen M., Van Den N. and Van Rensen J. (2006). Evidence for the semireduced primary quinone electron acceptor of photosystem II being a photosensitizer for UVB damage to the photosynthetic apparatus. Plant Science 170, 283–290.
Sanjay S., Sunita K., Pandey G. and Guruprasad K. (2011). Intraspecific variation in sensitivity to ambient ultraviolet-B radiation growth and yield characteristics of eight soybean cultivars grown under fiel conditios. Braz. J. plant physiol 23, 197-202.
Schlesier K., Harwat M., Böhm V. and Bitsch R. (2002). Assessment of Antioxidant Activity by Using Different In Vitro Methods. Free Radical Research 36, 177-187.
Schreiner M. and Huyskens S. (2006). Phytochemicals in fruit and vegetables: Health promotion and postharvest elicitors. Chemical Reviews in plant sciences 25, 267-278.
Stratman J. (2003). Ultraviolet-B radiation co-opts defense signaling pathways. TRENDS in Plant Science 8, 526-533. Szummy A., Figiel A., Gutierrez-Ortiz A. and Carbonell-Barrachina A. (2010). Composition of Rosemary essential oil
(Rosmarinus officinalis) as affected by drying method. Journal of Food Engineering 97, 253-260. Williams B., Cuvelier M. and Berset C. (1995). Use of free radical method to evaluate antioxidant activity. Lebensm. Wiss.
Technol 22, 25-30.
1913
Diversidade e distribuição de fungos endofíticos em Olea europaea L.
Fátima Martins, José Alberto Pereira, Albino Bento & Paula Baptista
Centro de Investigação de Montanha (CIMO) / Escola Superior Agrária, Instituto Politécnico de Bragança, Campus de Santa Apolónia, Apartado 1172, 5301-855. E-mail: pbaptista@ipb.pt
Resumo
Os fungos endofíticos são organismos que colonizam os tecidos internos das plantas, sem aparentemente causarem quaisquer danos no hospedeiro. Nas duas últimas décadas, estes fungos têm recebido considerável atenção pela ação protetora que conferem às plantas contra stresses bióticos e abióticos, incluindo fitopatogénicos. Em plantas vasculares, a distribuição e composição de fungos endofíticos têm sido intensamente investigada, no entanto, tanto quanto sabemos a sua presença em oliveira (Olea europaea) ainda não foi descrita. Neste trabalho pretendeu-se avaliar a diversidade e distribuição de fungos endofíticos em raízes, ramos e folhas de 70 oliveiras saudáveis localizadas na região de Trás-os-Montes (Nordeste de Portugal). Foram obtidas culturas puras para cada fungo e identificadas por sequenciação da região espaçadora transcrita interna do rDNA. De 5250 segmentos analisados, foram isolados 976 fungos endofíticos pertencentes a 38 espécies e 27 géneros. O género Penicillium foi o que apresentou maior diversidade de espécies. Entre as espécies, Phomopsis
columnaris, Fusarium oxysporum e Trichoderma gamsii foram as mais frequentemente isoladas. A diversidade e a frequência de colonização por fungos endofíticos foi significativamente superior na parte radicular face à parte aérea (ramos e folhas) da oliveira. A população endofítica das raízes foi dominada por P. columnaris (23,7%) e por F. oxysporum (9,8%), enquanto que nos ramos foi por T. gamsii (0,3%), P. columnaris e Hipocrea lixii (0,2% cada). Nas folhas as espécies mais frequentemente isoladas foram P. columnaris (0,6%), Alternaria alternata (0,3%) e Alternaria arborescens (0,2%). As raízes foram os órgãos que apresentaram um maior número de espécies exclusivas (25 espécies). Por sua vez, nas folhas foi apenas identificada uma única espécie exclusiva (A. arborescens) e nos ramos não foram encontradas espécies exclusivas. Apenas uma única espécie, P. columnaris, foi encontrada em todos os órgãos da planta em estudo. Em geral, os resultados mostraram que a oliveira apresenta uma grande diversidade de fungos endofíticos, em especial nas raízes.
Palavras-chave: Fungos endofíticos, oliveira, órgão.
Diversity and distribution pattern of fungal endophytes in Olea europaea L.
Abstract
Endophytes are organisms that inhabit plant tissues at some stage in their life cycle without causing apparent harm to their host. During the last two decades, endophytic fungi have received considerable attention due to their ability to protect their host against abiotic and biotic stress, including phytopathogens. The distribution and composition of endophytic fungi in vascular plants have been widely investigated, however, as far as we known their presence in olive tree (Olea europaea) has not been yet reported. The main objective of this work was to assess the diversity and distribution pattern of endophytic fungal in roots, branches and leaves in 70 healthy olive trees located in the Trás-os-Montes region (Northeast of Portugal). Pure cultures of each fungus were obtained and identified by sequencing the amplified internal transcribed spacer region of rDNA. A total of 976 endophyte isolates belonging to 38 fungal species and 27 genera were isolated from the 5250 segments examined. The genera Penicillium had the greatest species diversity. Among the species isolated, Phomopsis columnaris, Fusarium oxysporum and Trichoderma gamssi were the most frequently isolated. The diversity and the colonization frequency of endophytic fungi were significantly greater on roots in comparison to the aerial part of olive tree (leaves and branches). The endophyte community of the roots was dominated by P. columnaris (23.7%) and F. oxysporum (9.8%) while in the branches was dominated by T.
gamsii (0.3%), P. columnaris and Hipocrea lixii (0.2% each). In the leaves the species most frequently isolated were P. columnaris (0.6%), Alternaria alternata (0,3%) and Alternaria arborescens (0.2%). The roots were the organs with the greatest number of exclusively species (25). In the leaves were only found one exclusively species (A. arborescens) and in the branches no exclusively species were founded. P. columnaris, was the only
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species with occurrence in all the three plant organs. In general the results showed a high diversity of endophytic fungi in olive tree, especially at root level.
Keywords: Endophytic fungi, olive tree, organ.
Introdução
Endófitos são microrganismos, geralmente fungos e bactérias, que colonizam o interior dos tecidos vegetais, sem lhes causar qualquer dano e sem produzirem estruturas externas, como acontece com as bactérias noduladoras e as micorrizas (Hyde e Soytong, 2008). Este tipo de associação, de carácter mutualista, caracteriza-se pelo endófito aumentar o crescimento, reprodução e resistência/tolerância a stresses bióticos e abióticos, da planta hospedeira (Saikkonen et al., 2004). Por sua vez, a planta hospedeira serve de refúgio ao endófito protegendo-o, fornece-lhe os nutrientes necessários para o seu desenvolvimento e possui ainda um papel importante na sua transmissão (Saikkonen et al., 2004). Especificamente, os endofíticos podem aumentar a resistência/tolerância da planta hospedeira contra doenças e pragas (Ownley et al., 2010), herbívoros (ovinos e bovinos), secura, deficiência de nutrientes, entre outros (Hyde e Soytong, 2008). Os microrganismos endofíticos, em especial os fungos, possuem outras propriedades importantes tais como a produção de compostos com interesse farmacêutico e biotecnológico (enzimas, antibióticos e outros metabolitos secundários) (Schul et al., 2002).
A presença de endofíticos foi verificada em todas as espécies vegetais avaliadas, incluindo árvores e gramíneas (Hyde e Soytong, 2008). Na oliveira, tanto quanto se sabe, nunca foi estudada a comunidade endófita, nem o seu impacto no crescimento, desenvolvimento e resistência da planta hospedeira a stresses bióticos e abióticos. A oliveira é uma cultura de elevada importância nos países da bacia do Mediterrâneo, incluindo Portugal. Contudo, um grande número de inimigos e doenças causam estragos na cultura da oliveira originando prejuízos avultados. De uma forma generalizada, as principais pragas desta cultura são a mosca da azeitona e a traça da oliveira. Relativamente às doenças do olival as mais importantes são a gafa e o olho de pavão. Neste contexto, o presente trabalho pretende contribuir para o conhecimento da relação funcional que se estabelece entre a oliveira e comunidade fúngica endofitica que nela habita, por forma a elucidar o potencial destes fungos na luta biológica contra as principais doenças e pragas da oliveira. Para tal, procedeu-se numa primeira fase à avaliação da diversidade e distribuição de fungos endofíticos em raízes, ramos e folhas de oliveiras localizadas na região de Trás-os-Montes (Nordeste de Portugal). Neste trabalho são apresentados e discutidos os resultados deste estudo.
Material e Métodos
Seleção dos olivais e recolha do material vegetal: Selecionaram-se aleatoriamente 7 árvores da cv. Cobrançosa em 10 olivais localizados na região de Trás-os-Montes (Nordeste de Portugal). Em cada árvore, recolheram-se cinco amostras de raízes, ramos e folhas que foram utilizadas para isolar fungos endofíticos.
Isolamento de fungos endófitos. O material vegetal colhido foi lavado em água destilada e, após o corte das raízes e dos raminhos em secções de 4 cm de comprimento, procedeu-se à sua esterilização superficial. O processo de desinfeção consistiu na imersão sequencial do material vegetal em etanol 70% (v/v) durante 2 min, lixivia (3-5% cloro ativo) durante 3 min (folhas e ramos) ou 5 min (raízes), etanol 70% (v/v) durante 1 min, e três vezes em água destilada estéril (1 min em cada imersão). Após remoção do excesso de água, o material vegetal foi cortado em segmentos (ramos e raízes) ou quadrados (folhas) de 0,5 cm de comprimento e, em seguida, foram transferidos para Placas de Petri contendo meio de cultura de batata dextrose e agar (BDA), que foram postas a incubar no escuro a 25 ± 2°C. A eficácia do processo de esterilização foi verificada pela deposição do material vegetal esterilizado na superfície de meio de cultura BDA em Placas de Petri, seguida da sua remoção. O
1915
crescimento fúngico foi acompanhado diariamente e à medida que as colónias surgiam estas eram repicadas em meio BDA até obtenção de culturas puras.
Identificação molecular dos isolados fúngicos. As colónias fúngicas com características morfológicas similares foram agrupadas. Cada grupo foi identificado molecularmente através da amplificação e sequenciação da região espaçadora transcrita interna (ITS) do DNA nuclear ribossomal utilizando os primers universais ITS1 e ITS4 (White et al., 1990), seguindo a metodologia descrita por Oliveira et al. (2012).
Análise de dados. A diversidade de fungos endofíticos em cada órgão da oliveira (raízes, ramos e folhas) foi avaliada no nível da riqueza (número de taxa) e abundância (número de isolados por taxa). A frequência de colonização (expressa em percentagem) foi calculada através do número total de segmentos colonizados por fungos endofíticos dividido pelo número total de segmentos analisados. Foram ainda determinados índices de diversidade recorrendo ao programa Species Diversity and
Richness (v. 3.0). Os dados foram submetidos à análise de variância (ANOVA), utilizando o programa SPSS v.18 e as médias comparadas pelo teste de Tukey (p <0,05).
Resultados e Discussão
Verificou-se que a oliveira da cv. Cobrançosa apresenta uma comunidade fúngica endofitica diversificada. Dos 5250 segmentos analisados, foram isolados 976 fungos endofíticos pertencentes a 38 espécies e 27 géneros. O género Penicillium foi o que apresentou maior diversidade de espécies. Apesar da grande diversidade de espécies endofiticas associada à cultura da oliveira, é previsível que esta possa ainda ser maior se se considerar a presença de fungos não cultiváveis. A análise da comunidade endofitica das espécies lenhosas Betula platyphylla, Quercus liaotungensis e Ulmus
macrocarpa evidenciou valores de diversidade muito semelhantes ao observado na oliveira (Sun et al., 2012). De um total de 1955 isolados foram identificadas 39 espécies em U. macrocarpa, 20 em Q.
liaotugensis e 20 em B. platyphylla. Os resultados obtidos mostraram ainda que cerca de 19% do total dos segmentos analisados (ramos, folhas e raízes de oliveira) encontravam-se colonizados por fungos endofíticos. Estudos anteriores de inventariação de fungos endofíticos noutras espécies lenhosas mostraram frequências de colonização superiores, a variar entre 48,5% em U. macrocarpa e 65,6% em Q. liaotugensis (Sun et al., 2012). De entre a comunidade fúngica endofitica da oliveira, as espécies Phomopsis columnaris, Fusarium oxysporum e Trichoderma gamsii, foram as mais frequentemente isoladas (Figura 1). A elevada predominância de espécies pertencentes ao género Phomopsis tinha sido anteriormente verificada em diversas plantas medicinais (Bernardi-Wenzel et al., 2010) e tropicais (Corrado e Rodrigues, 2004). Similarmente, o endofítico F. oxysporum foi uma das espécies mais frequentemente isoladas em estudos feitos em Vitis vinífera (González e Tello, 2011), enquanto que T.
gamsii foi em Hevea brasiliensis (Gazis e Chaverri, 2010).
A diversidade de fungos endofíticos, avaliada ao nível da sua riqueza (número de taxa) e abundância (número de isolados), diferiu entre os diferentes tecidos da planta analisados. Foi nas raízes que se identificou um maior número de taxa (34) e de isolados (932), seguido pelos ramos (9 taxa e 18 isolados) e folhas (8 taxa e 26 isolados) (Tabela 1). A diversidade entre os três órgãos da planta foi ainda comparada mediante o cálculo dos índices de diversidade de Simpson (D) e de Shannon-Wiener (Hs) (Southwood e Henderson, 2000). O índice de Simpson traduz a abundância das espécies mais comuns, sendo, consequentemente, mais sensível a mudanças que ocorrem nestas espécies. O índice de Shannon-Wiener, fundamenta-se no postulado que, numa amostra aleatória retirada de uma população infinitamente grande, todas as espécies da comunidade se encontram representadas (Southwood e Henderson, 2000). Os valores destes índices de diversidade referentes a cada um dos órgãos estudados diferiram significativamente entre a parte radicular (raízes) e a parte aérea (os ramos e folhas) da oliveira, apresentando a raiz valores significativamente superiores (Tabela 1). Apesar de não estar esclarecida a causa destas variações pensa-se que, a colonização e distribuição de fungos endófitos nas plantas, possa ser influenciada pelo tipo e quantidade de nutrientes disponíveis nos diferentes tecidos da planta hospedeira (Rodrigues, 1994). Estudos prévios verificaram igualmente
1916
diferenças de diversidade de fungos endofíticos entre diferentes órgãos da mesma planta hospedeira (Suryanarayanan e Vijaykrishna, 2001; Kumar e Hyde, 2004). Similarmente, foram as raízes de oliveira que apresentaram uma maior frequência de colonização por fungos endofíticos (53,3%). Nos ramos e nas folhas apenas se obteve uma frequência de colonização de 1,0% e 1,5%, respectivamente.
Tabela 1. Diversidade de espécies endofíticas nos diferentes órgãos de Olea europaea L.
Comunidade fúngica Ni Np Hs D
Raiz 932 34 1,4 ± 0.1a 3,7 ± 0.4a
Ramos 18 9 0,2 ± 0.1b 2,1 ± 0.2b
Folhas 26 8 0,2 ± 0.1b 1,8 ± 0.2b
Total 976 38 1,5 ± 0.1a 3,5 ± 0.3a Ni= nº de isolados; Np=nº de taxa; Hs= índice de Shannon-Wiener; D=índice de Simpson.
A população fúngica endofítica das raízes foi dominada por P. columnaris (23,7%), F. oxysporum (9,8%) e T. gamsii (3,7%), enquanto que nos ramos foi por T. gamsii (0,3%), P. columnaris e Hipocrea lixii (cada uma 0,2%) (Figura 1). Nas folhas as espécies mais frequentemente isoladas foram P. columnaris (0,6%), Alternaria alternata (0,3%) e Alternaria arborescens (0,2%) (Figura 1). Resultados semelhantes foram obtidos em Phragmites autralis onde a comunidade de fungos endofíticos isolados das raízes foi dominada por espécies do género Trichoderma e Fusarium (Angelini et al., 2012). Similarmente, foi verificado que nos ramos de Hevea brasiliensis as espécies endófitas mais abundantes pertenciam ao género Trichoderma (Gazis e Chaverri, 2010). As espécies mais comuns observadas nas folhas da oliveira foram também as mais frequentemente isoladas na parte aérea de outras espécies de plantas como a Laurus nobilis (Göre e Bucak, 2007).
0
5
10
15
20
25
Raiz
Freq
uênc
ia d
e co
loni
zaçã
o (%
)
Total0
5
10
15
20
25
Ramos Folha0
0.25
0.5
0.75
1
Phomopsis columnaris
Fusarium oxysporum
Trichoderma gamsii
Hipocrea lixii
Alternaria alternata
Alternaria arborescens
Figura 1. Distribuição das espécies endofíticas predominantes nos diferentes órgãos da oliveira (raiz, ramos e folhas) e no total.
Verificou-se igualmente que a maioria das espécies inventariadas (66% do total das espécies) ocorreu somente num dos órgãos da planta, apresentado as raízes o maior número de espécies exclusivas (25 espécies). Por sua vez, nas folhas foi apenas identificada uma única espécie exclusiva (A. arborescens) e nos ramos não foram encontradas espécies exclusivas. Este resultado indica que alguns fungos
1917
parecem mostrar uma certa especificidade para determinado órgão da planta, tal como verificado anteriormente por vários investigadores (Rodrigues, 1994; Clay e Schardl, 2002). No entanto apenas uma única espécie, P. columnaris, foi encontrada em todos os órgãos da oliveira. Desta forma, a especificidade pelo hospedeiro pode existir, mas apenas até um certo nível.
Conclusões
Este trabalho constitui a primeiro estudo sobre a comunidade de fungos endofíticos na oliveira (Olea europaea L.) na região de Trás-os-Montes (Nordeste de Portugal). O número de espécies e a frequência de colonização de fungos foi significativamente superior nas raízes quando comparado com a parte aérea (ramos e folhas) da oliveira, sugerindo uma distribuição específica para o órgão. P.
columnaris, F. oxisporum e T. gamsii foram as espécies dominantes. Pretende-se que os resultados obtidos neste estudo possam ser um contributo na elucidação do papel dos fungos endofíticos na oliveira. Os isolados obtidos serão muito úteis na seleção de espécies que poderão ser usadas como agentes de luta biológica contra diversas pragas e doenças do olival.
Agradecimentos
Projeto PTDC/AGR-AAM/102600/2008 “Fungos entomopatogénicos em pragas da oliveira: isolamento, caracterização e seleção para controlo biológico”.
Bibliografia
Angelini, P., Rubini, A., Gigante, D., Reale, L., Pagiotti, R., and Venanzoni, R. (2012). The endophytic fungal communities associated with the leaves and roots of the common reed (Phragmites australis) in Lake Trasimeno (Perugia, Italy) in declining and healthy stands. Fungal Ecology 5, 683-693.
Bernardi-Wenzel, J., Garcia, A., Filho, C. J., Prioli, A. J., and Pamphile, J. A. (2010). Evaluation of foliar fungal endophyte diversity and colonization of medicinal plant Luehea divaricata
(Martius et Zuccarini). Biological Research 43, 375-384. Clay, K., and Schardl, C. (2002). Evolutionary origins and ecological consequences of endophyte
symbiosis with grasses. The American Naturalist 160, 99-127. Corrado, M., and Rodigues, K. (2004). Evaluation of fungal extracts produced by endophytic strains of
Phomopsis sp. Journal of Basic Microbiology 44, 157-160. Gazis, R., and Chaverri, P. (2010). Diversity of fungal endophytes in leaves and stems of wild rubber
trees (Hevea brasiliensis) in Peru. Fungal Ecology 3, 240-254 González, V., and Tello, M. L. (2011). The endophytic mycota associated with Vitis vinifera in central
Spain. Fungal Diversity 47, 29-42 Göre, M. E., and Bucak, C. (2007). Geographical and seasonal influences on the distribution of fungal
endophytes in Laurus nobilis. Forest Pathology 37, 281-288. Hyde, D., and Soytong, K. (2008). The fungal endophyte dilemma. Fungal Diversity 33, 163-173 Kumar, D. S. S., and Hyde, K. D. (2004). Biodiversity and tissue-recurrence of endophytic fungi in
Tripterygium wilfordii. Fungal Diversity 17, 69-90. Oliveira, I., Pereira, A., Lino-Neto, T., Bento, A., and Baptista, P. (2012). Fungal diversity associated
to the olive moth, Prays oleae Bernard: a survey for potential entomopathogenic fungi. Microbial Ecology 63, 964-974.
Ownley, H., Gwinn, D., and Vega, E. (2010). Endophytic fungal entomopathogens with activity against plant pathogens: ecology and evolution. BioControl 55,113-128
Rodrigues, K.F. (1994). The foliar fungal endophytes of the Amazonian palm Euterpe oleracea. Mycologia 86, 376-385.
Saikkonen, K., Wali, P., Helander, M., and Faeth, S. H. (2004). Evolution of endophyte–plant Symbioses. TRENDS in Plant Science 9, 275-280.
1918
Southwood, T., and Henderson, A. (2000) Ecological Methods. Blackwell Science, London. Sun, X., Ding, Q., Hyde, D, and Guo, D. (2012). Community structure and preference of endophytic
fungi of three woody plants in a mixed forest. Fungal Ecology 5, 624-632. Suryanarayanan, S., and Vijaykrishna, D. (2001). Fungal endophytes of aerial roots of Ficus
benghalensis. Fungal Diversity 8,155-161. White, J., Bruns, T., Lee, S., and Taylor, J. (1990). Amplification and direct sequencing of fungal
ribosomal RNA genes for phylogenetics. In: Innis, M., Gelfand, D., Shinsky, J., White, T. J. (ed) PCR Protocols: A Guide to Methods and Applications, Academic Press, San Diego, pp. 315-322.
1919
Caracterização da fração volátil de azeitonas representativas da região de Trás-os-Montes: cvs. Cobrançosa, Madural e Verdeal Transmontana
R. Malheiro1,2, S. Casal2, S. Cunha2, C. Petisca2, P. Baptista1, A. Bento1, e J.A. Pereira1
1 Centro de Investigação de Montanha (CIMO), Escola Superior Agrária, Instituto Politécnico de Bragança,
Campus de Santa Apolónia, Apartado 1172, 5301-855 Bragança. e-mail: jpereira@ipb.pt 2 REQUIMTE/Laboratório de Bromatologia e Hidrologia, Faculdade de Farmácia da Universidade do Porto, Rua
de Jorge Viterbo Ferreira, 228, 4050-313 Porto. Resumo
A fracção volátil das matérias-primas exerce um papel fundamental tanto na qualidade final dos produtos alimentares bem como no que diz respeito à sua aceitabilidade por parte do consumidor. Em Trás-os-Montes, uma região com forte tradição olivícola, a qualidade dos produtos do olival (azeite, azeitonas de mesa e pastas de azeitona) passa indiscutivelmente pela fracção volátil dos mesmos, sendo o factor varietal preponderante. Neste sentido, pretendeu-se caracterizar a fracção volátil das três cultivares de azeitona mais representativas de Trás-os-Montes (Cvs. Cobrançosa, Madural e Verdeal Transmontana) por HS-SPME e GC/MS. A azeitona foi colhida próximo do momento óptimo de colheita (índice de maturação = 3; 3ª semana de Outubro 2011), com 5 lotes por cultivar. As diferentes cultivares influenciaram tanto qualitativamente como quantitativamente a fracção volátil das azeitonas, tendo estas sido caracterizadas maioritariamente por hidrocarbonetos (tolueno), álcoois ((Z)-3-hexen-1-ol e 1-hexanol), aldeídos (hexanal, heptanal, benzaldeído, nonanal, decanal), ésteres ((Z)-3-hexen-1-ol acetato), cetonas (6-metil-5-hepten-2-ona), monoterpenos (α-pineno, limoneno, L-mentol) e sesquiterpenos ((+)-ciclosativeno, α-copaeno, α-muuroleno). Os hidrocarbonetos, álcoois e aldeídos foram as classes químicas presentes com maior abundância, sendo o tolueno, o (Z)-3-hexen-1-ol e o nonanal os voláteis mais abundantes. O (Z)-3-hexen-1-ol juntamente com o hexanal estão associados a sensações verdes e a erva, característica sensorialmente considerada como um atributo. A fracção volátil é específica de acordo com a variedade de azeitona em estudo. Um aspecto a ter em conta a quando da elaboração de produtos à base de azeitona, tendo em vista também a aceitabilidade por parte do consumidor.
Palavras chave: cultivar; fracção volátil; HS-SPME; GC/MS
Characterization of the volatile fraction of olive fruits from Trás-os-Montes region: cvs. Cobrançosa, Madural and Verdeal Transmontana
Abstract
The volatile fraction of raw materials plays a fundamental role in the quality of final food products as well as concerning consumers’ acceptability. In Trás-os-Montes, a region with strong tradition in olive growing, the quality of olive products (olive oil, table olives and olive paste) is undoubtedly related with the volatile fraction of the fruits, being preponderant the varietal factor. In this sense, it was intended to characterize the volatile fraction of three of the most representative olive cultivars from Trás-os-Montes (cvs. Cobrançosa, Madural and Verdeal Transmontana) by HS-SPME and GC/MS. The olives were collected close to the optimal harvest time (maturation index = 3; 3rd week of October 2011), with 5 samples per cultivar. The different cultivars affected both qualitatively and quantitatively the volatile fraction being olives mainly characterized by hydrocarbons (toluene), alcohols ((Z)-3-hexen-1-ol and 1-hexanol), aldehydes (hexanal, heptanal, benzaldehyde, nonanal, and decanal) esters ((Z)-3-hexen-1-ol acetate), ketones (6-methyl-5-hepten-2-one), monoterpenes (α-pinene, limonene, L-menthol) and sesquiterpenes ((+)-cyclosativene, α-copaene, α-muurolene). Hydrocarbons, alcohols and aldehydes were the most abundant chemical classes, being toluene, (Z)-
1920
3-hexen-1-ol and nonanal the volatile compounds in higher amounts. (Z)-3-hexen-1-ol together with hexanal are associated to green sensations and cut grass, a sensory characteristic considered an attribute. The volatile fraction is specific according to the olive variety in study. An aspect to be considered during the elaboration of products based on olives, also taking in account consumers’ acceptability.
Keywords: olive cultivar; volatile fraction; HS-SPME; GC/MS
Introdução
A fracção volátil é um factor preponderante na fidelização e aceitação de qualquer produto alimentar por parte do consumidor. No caso dos produtos do olival (azeitonas de mesa, azeite, pastas de azeitona), produtos que gozam de elevada popularidade e aceitabilidade por parte dos consumidores, a composição volátil intervém claramente ao nível da qualidade dos produtos. Grande parte dos voláteis, tanto de azeitonas de mesa como de azeites, provêm dos seus processos produtivos, nomeadamente do estilo utilizado na produção da azeitona de mesa e do processo de extração no azeite, no qual o processo de moenda é a etapa crucial (Servili et al., 2003). No entanto há outros factores que influenciam a composição volátil dos produtos do olival, como sejam a cultivar (Malheiro et al., 2011) e o grau de maturação das azeitonas (Baccouri et al., 2008). A maioria dos estudos realizados foca-se na fração volátil de azeites, dando-se uma menor importância à fracção volátil de azeitonas de mesa e praticamente nenhuma importância à fração volátil da matéria-prima - os frutos. Embora a fracção volátil dos produtos do olival dependa muito do seu método de elaboração, a matéria-prima que lhes dá origem poderá influir no seu perfil final, influência essa incrementada pela cultivar e pelo grau de maturação das azeitonas.
Neste sentido, no presente estudo pretendeu-se caracterizar a fracção volátil de azeitonas de cultivares representativas de Trás-os-Montes: cvs. Cobrançosa, Madural e Verdeal Transmontana. Os frutos foram colhidos próximos do índice de maturação três, na terceira semana de Outubro de 2011) e a recolha dos compostos voláteis feita por microextracção da fase sólida do espaço de cabeça (HS-SPME) sendo a análise feita por cromatografia gasosa e espectrometria de massa (GC/MS).
Material e Métodos
Amostragem: O presente estudo incidiu em três das cultivares de azeitona mais representativas de Trás-os-Montes: cvs. Cobrançosa, Madural e Verdeal Transmontana, plantadas no mesmo olival e sujeitas às mesmas condições culturais. De cada cultivar foram recolhidos frutos de cinco árvores no índice de maturação 3, à volta da árvore no interior e exterior da copa (3ª semana de Outubro de 2011). Os frutos foram levados para laboratório, limpos e refrigerados até análise.
1921
"
Fruto (n=5)
30 min. de aquecimento (40ºC)
1 hora de adsorção (40ºC) – fibra CAR/DVB/PDMS
Microextracção em fase sólida: As condições de microextracção em fase sólida do espaço de cabeça (HS-SPME) estão descritas na Figura 1.
Figura 1. Condições de microextracção em fase sólida do espaço de cabeça (HS-SPME).
Avaliação do perfil volátil: Os compostos voláteis foram identificados por cromatografia gasosa e espectrometria de massa (GC/MS). Foi usada uma coluna HP-5 (33 m x 250 µm i.d., 0,25 µm) a operar a 80 kPa, com um fluxo de 1 mL.min-1 de hélio. O programa de temperaturas do forno foi o seguinte: 40 ºC durante os primeiros 5 min, com incremento de 3 ºC/min até aos 220 ºC, sendo a temperatura assim mantida durante 2 min. Os espectros de massa foram obtidos por impacto electrónico a 70 eV, com um multiplicador de voltagem de 2056V. Os compostos foram identificados por comparação dos espectros de massa com os existentes na libraria NIST 98 (NIST/EPA/NISH Mass Spectral Library, versão 1.6, E.U.A.). Para efeitos de quantificação as áreas cromatográficas foram obtidas por reconstrução do cromatograma em full-scan usando para cada composto o seu pico de base.
Análise estatística: Os dados obtidos na composição da fracção volátil das três variedades foram aplicados numa análise de componentes principais (ACP) de modo a reduzir o número de variáveis (17 no total) a um número menor de novas variáveis derivadas (componentes principais, factores ou dimensões) que sumariam adequadamente a informação original.
A análise de variâncias foi avaliada com um intervalo de confiança de 5% através do teste de Tukey. Toda a avaliação estatística foi efectuada através do SPSS, versão 21.0.
Resultados e Discussão
O perfil em compostos voláteis dos frutos das cvs. Cobrançosa, Madural e Verdeal Transmontana foi influenciado pelo efeito da cultivar. Foram observadas diferenças qualitativas e diferenças significativas do ponto de vista quantitativo, como se pode verificar na Tabela 1.
1922
Tabela 1. Composição volátil (%) de frutos das cvs. Cobrançosa, Madural e Verdeal Transmontana (n = 5).
Composto Cobrançosa Madural Verdeal Transmontana 1 Éster metílico de ácido butanóico 2,34±0,55 n. d. n. d. 2 Tolueno 46,56±5,32 a 43,39±7,32 a 74,25±3,84 b 3 Hexanal 4,33±0,58 b 1,67±0,31 a 1,85±0,59 a 4 (Z)-3-hexen-1-ol 4,55±1,55 a 7,58±2,68 b 3,88±1,46 a 5 1-Hexanol n. d. 4,19±2,29 n. d. 6 Heptanal 2,25±0,21 n. d. n. d. 7 α-Pineno 1,48±0,1 n. d. n. d. 8 6-Metil-5-hepten-2-ona n. d. 3,51±1,18 a 6,07±1,35 b 9 Octanal 5,14±0,70 n. d. n. d. 10 (Z)-3-hexen-1-ol acetato n. d. 16,05±9,22 n. d. 11 Limoneno 12,09±2,75 b 0,98±0,27 a 2,32±1,15 a 12 Nonanal 9,45±1,33 b 3,14±0,92 a 5,44±2,48 a 13 Mentol 1,90±0,38 a n. d. 1,66±0,70 a 14 Decanal 4,47±0,79 b 2,41±0,93 a n. d. 15 (+)-Ciclosativeno n. d. 1,33±0,23 n. d. 16 α-Copaeno 2,44±0,73 a 14,61±6,32 b 4,54±0,47 a 17 α-Muuroleno n. d. 1,14±0,20 n. d.
Valores médios na mesma linha com letras diferentes, diferem significativamente (P < 0,05).
O tolueno foi o composto volátil encontrado em maior abundância, variando entre os 43,39% na cv. Madural e os 74,25% na cv. Verdeal Transmontana. Este hidrocarboneto aromático é conotado com características sensoriais similares a tinta. Este hidrocarboneto está presente em azeites (Baccouri et al., 2008) sendo a sua origem ainda desconhecida. Alguns autores supõem que a sua presença poderá advir de contaminação exógena, bem como de mecanismos endógenos (Biedermann et al., 1995).
Seguindo-se ao tolueno estão os compostos conotados com sensações verdes, os GLV’s (green leaf volatiles): (Z)-3-hexen-1-ol, o hexanal e o (Z)-3-hexen-1-ol acetato. O (Z)-3-hexen-1-ol encontra-se presente em maior abundância na cv. Madural (7,58%), estando o seu acetato apenas presente nesta mesma cultivar. Este facto poderá estar relacionado com o facto de a cv. Madural ter um processo de maturação mais rápido relativamente às outras duas cultivares. Deste modo, o (Z)-3-hexen-1-ol terá dado origem a elevados teores de (Z)-3-hexen-1-ol acetato devido a uma maturação mais avançada, através do mecanismo da lipoxigenase (LOX). Neste mecanismo o (Z)-3-hexen-1-ol é convertido em (Z)-3-hexen-1-ol acetato pela acção de álcool acetiltransferases. O hexanal, também formado pelo mecanismo da LOX, está presente em quantidades significativamente maiores na cv. Cobrançosa.
É de realçar também os elevados teores de limoneno, um composto de características cítricas, na cv. Cobrançosa e de α-copaeno na cv. Madural. Este último composto está associado a sensações de madeira e picante. O nonanal, presente nas três cultivares, variou entre os 3,14% na cv. Madural e os 9,45% na cv. Cobrançosa.
No que respeita às diferentes fracções que compõem a fracção volátil dos frutos das cvs. Cobrançosa, Madural e Verdeal Transmontana, verificaram-se sete classes químicas, como exposto na Figura 2.
1923
Figura 2. Abundância relativa (%) das diferentes classes químicas de compostos voláteis identificados nos frutos das cvs. Cobrançosa (A), Madural (B) e Verdeal Transmontana (C). Em cada classe química
valores médios com letras diferentes, diferem significativamente (P < 0,05).
Tal como nos compostos individuais, as classes químicas representadas variaram significativamente de acordo com a cultivar. A classe dos hidrocarbonetos foi a mais representativa, uma vez que o tolueno apresentou teores acima dos 40%. Seguiram-se os aldeídos na cv. Cobrançosa, os sesquiterpenos na cv. Madural e os álcoois na cv. Verdeal Transmontana. Na cv. Cobrançosa não foram encontradas cetonas, enquanto que na cv. Verdeal Transmontana não foram identificados ésteres.
De modo a verificar se seria possível distinguir as cultivares de acordo com o seu perfil volátil, foram aplicados os dados dos compostos voláteis identificados numa ACP. Como se pode verificar na Figura 3, as três variedades são completamente distintas no que respeita à sua fracção volátil. A primeira dimensão divide a cv. Verdeal Transmontana das restantes cultivares, enquanto a segunda dimensão permite a separação entre a cv. Madural e a cv. Cobrançosa.
Verdeal T.
Madural
Cobrançosa
2
8
13
12
14
113
416
155
17
961
7
10
Figura 3. Análise de componentes principais da composição volátil dos frutos das cvs. Cobrançosa, Madural e Verdeal Transmontana (os números expostos dizem respeito aos compostos listados na Tabela
1). As dimensões explicam 83,16% da variância total.
A cv. Verdeal Transmontana foi essencialmente caracterizada pelos elevados teores de tolueno (2) e da cetona 6-metil-5-hepten-2-ona (8). A cv. Madural foi caracterizada pelos teores de 1-hexanol, (Z)-3-
2,3 a25,6 b
4,5 a
15,5 c2,4 a
49,6 a 16,0 b
7,2 a
11,8 b
1,0 a
17,1 b
43,4 a3,5 a
b
7,3 a 3,9 a4,0 b
4,5 a
74,2 b6,1 b
Ésteres Aldeídos Álcoois Terpenos Sesquiterpenos Hidrocarbonetos Cetonas
A B C
1924
hexen-1-ol acetato, (+)-ciclosativeno e α-muuroleno (5, 10, 15 e 17 respectivamente; compostos apenas presentes nesta cultivar). A cv. Cobrançosa foi a única a reportar teores do éster metílico do ácido butanóico (1), heptanal (6), α-pinene (7), e octanal (9).
Conclusões
No presente trabalho concluiu-se que a fracção volátil da azeitona é dependente da cultivar. Diferenças qualitativas e quantitativas foram observadas tanto nos compostos voláteis individuais bem como nas diferentes classes químicas. A fracção volátil das cultivares de azeitona são essencialmente compostas por hidrocarbonetos, álcoois e aldeídos, com quantidades apreciáveis de compostos terpénicos e sesquiterpenos, dependendo da cultivar. A aplicação de uma ACP permitiu corroborar que a fracção volátil é característica da cultivar sendo possível a sua diferenciação e distinção.
Agradecimentos
Ricardo Malheiro agradece à Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), POPH-QREN e FSE pela bolsa de doutoramento concedida (SFRH/BD/74675/2010). Este trabalho é financiado por Fundos FEDER através do Programa Operacional Fatores de Competitividade – COMPETE e por Fundos Nacionais através da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia no âmbito do projeto EXCL/AGR-PRO/0591/2012 “Protecção da oliveira em modo de produção sustentável num cenário de alterações climáticas globais: ligação entre infraestruturais ecológicas e funções do ecossistema”
Bibliografia
Baccouri, O., Bendini, A., Cerretani, L., Guerfel, M., Baccouri, B., Lrcker, G., Zarrouk, M., and Ben Miled, D. D. (2008). Comparative study on volatile compounds from Tunisia and Sicilain monovarietal olive oils. Food Chemistry 111, 322-328.
Biedermann, M., Grob, K., and Morchio, G. (1995). On the origin of benzene, toluene, ethylbenzene and xylene in extra virgin olive oil. Zeitschrift fur Lebensmittel-Untersuchung und-Forschung 200, 266-272.
Malheiro, R., Guedes de Pinho, P., Casal, S., Bento, A., and Pereira, J. A. (2011). Determination of the volatile profile of stoned table olives from diferent varieties by using HS-SPME and GC/IT-MS. Journal of the Science of Food and Agriculture 91, 1693-1701.
Servili, M., Selvaggini, R., Taticchi, A., Esposto, S., and Montedoro, G. (2003). Volatile compounds and phenolic composition of virgin olive oil: optimization of temperature and time of exposure of olive pastes to air contact during the mechanical extraction process. Journal of Agricultural and Food Chemistry 51, 7980-7988.
1925
Efectos del déficit hídrico en pre-envero sobre la composición de vinos tintos jóvenes (Vitis vinifera L., cv. Cabernet sauvignon) en Madrid. España.
O. Fernández 1, P. Baeza1, P. Junquera1 y J.R. Lissarrague1.
1 Grupo de Investigación de Viticultura. Universidad Politécnica de Madrid E.T.S.I. Agrónomos. Dpto. de
Producción Vegetal: Fitotecnia. C/ Senda del Rey, s/n 28040. Madrid. olga.fernandez@upm.es Resumen
El cultivo de vid en zonas cálidas y secas, habitualmente compromete el crecimiento de la baya así como el de su composición, y por lo tanto la de sus vinos, y en particular su composición fenólica. Como consecuencia del cambio climático, existen desfases en la madurez de las uvas, dificultando en ocasiones la obtención de uvas con taninos suficientes y maduros y con buenas sensaciones gustativas y aromáticas para vinos de calidad. Este ensayo tiene como objetivo estudiar posibles herramientas a utilizar para atenuar dichos efectos, estimulando el metabolismo y crecimiento mediante la aplicación de distintas estrategias de riego. Durante los períodos de crecimiento 2010 y 2011, se establecieron cuatro estrategias de riego: i) déficit moderado continuo (T0,45-0,6), ii) déficit severo continuo (T0-0,3), iii) déficit severo despúes de envero (T0,45-0,3), iv) déficit severo antes de envero (T0-0,6). Se llevaron a cabo las microvinificaciones correspondientes a las tres repeticiones de cada uno de los tratamientos y se realizaron los análisis de los vinos resultantes una vez finalizada la fermentación alcohólica, impidiendo el inicio de la fermentación maloláctica. A pesar de que en el análisis interanual, no hay efectos significativos de los tratamientos en la composición básica del vino, a excepción de la concentración de ácido málico, sí se observó en la relación entre peso de baya y composición polifenólica del vino, una menor concentración de antocianos a medida que la baya incrementa su tamaño.
Palabras clave: Cabernet sauvignon, composición, riego, vino tinto, cambio climático.
Effects of pre-veraison water deficit on Cabernet sauvignon (Vitis vinifera L.) wine composition in Madrid. Spain.
Abstract
Winegrowing in warm, dry areas usually compromises berry growth and must composition, and therefore the composition of the resulting wines. Phenol metabolism is particularly affected. As a consequence of global warming, berry ripening processes are often delayed, reducing the likelihood of obtaining berries with the adequate composition, taste and aroma necessary in the making top quality wines. The purpose of this trial was to study different viticulture practices in order to use them in mitigating said negative effects; by stimulating vine metabolism and development through the use of different irrigation strategies. To this end, a study on water availability along the different phenological stages was carried out in order to understand its influence on must and wine composition. During the 2010 and 2011 growing periods, four irrigation strategies were established: i) irrigation from flowering to harvest (T0,45-0,6), ii) regulated deficit irrigation throughout the whole season (T0-0,3), iii) irrigation from flowering to veraison (T0,45-0,3), iv) irrigation from veraison to harvest (T0-0,6).. All irrigation treatments were microvinificated and basic and phenol analyses of must and were carried out avoiding malolactic fermentation. International statistical analysis showed no effect of irrigation management on basic wine composition –but malic acid-. However there was a significant negative relationship between berry size and phenol content when all data were plot together.
Keywords: Cabernet Sauvignon, composition, irrigation, red wine, global warming.
Introducción
La preocupación por las consecuencias que puede ocasionar a la viticultura el cambio climático, se ven reflejadas en muchos de los estudios que existen en los últimos años. El último estudio realizado por el
1926
Laboratorio Internacional en Cambio Global (LINCGlobal), sugiere que el aumento de las temperaturas y la disminución de las precipitaciones, están afectando el delicado equilibrio entre temperatura y humedad, elementos principales para el cultivo de uvas de vino de alta calidad (Hannah et al., 2013). Por lo tanto, mejorar la eficiencia del uso del agua en la vid se ha convertido en un asunto de creciente interés para los investigadores, agrónomos y agricultores, tanto para explorar fórmulas hacia la más alta calidad de la cosecha de un cultivo, así como aumentar la sostenibilidad (Chaves et al., 2007; Flexas et al., 2010).
En zonas áridas, el riego es una herramienta importante para regular la disponibilidad de agua del suelo en la vid. Su papel es decisivo en la cantidad y calidad de uva (Smart y Coombe, 1983; Williams y Matthews, 1990; Jackson y Lombard, 1993; Lissarrague, 1997; Behboudian y Singh, 2001; McCarthy et al., 2004), con evidencias sobre los efectos positivos de la calidad del vino (Hepner et al., 1985) y negativos (Reyero et al., 2003). El aumento de los rendimientos en regadío se debe en gran medida a las diferencias en el peso de la baya según varios autores (Williams y Matthews, 1990; García-Escudero et al., 1997; Esteban, Villanueva y Lissarrague, 1999; Tandonnet et al., 1999; Ojeda, Deloire y Carbonneau, 2001; Rubio, Yuste y Baeza, 2001). La composición de la uva, y por lo tanto la calidad del vino, están determinadas en gran medida por el equilibrio entre el rendimiento y el crecimiento vegetativo (Bravdo et al., 1985; Murisier y Zufferey, 1997; Howell, 2001; Kliewer y Dokoozlian, 2005).
Estudios sobre la influencia del agua en la vid, en la concentración de compuestos fenólicos en la piel de las bayas, han producido resultados variables. Generalmente, los aumentos en la concentración de antocianos se han observado en las pieles de baya en respuesta al déficit de agua, como resultado del aumento de la síntesis de antocianos, que se produce cuando el déficit se aplica pre-envero (Castellarín et al., 2007). El mismo autor demostró que las vías de síntesis de compuestos fenólicos de la piel fueron insensibles al déficit de agua, tanto en pre-envero como en post-envero. Un déficit hídrico durante el desarrollo de la baya generalmente se considera beneficioso para la calidad del vino (Matthews et al., 1990), pero se logra a menudo a expensas de una pérdida de rendimiento (Shellie, 2006; Keller et al., 2008).
Material y Métodos
Localización ensayo y dispositivo experimental
El ensayo se llevó a cabo en un viñedo comercial localizado en el Sureste de la Comunidad de Madrid (España), con unas coordenadas geográficas de 40º 12’ Norte y 3º 28’ Oeste, a 550 m de altitud. La toma de datos experimentales se realizó durante los años 2010 y 2011. La variedad ensayada fue Cabernet sauvignon (clon 15) injertada sobre 41 B Millardet-Grasset, plantado en el año 2005, a un marco de plantación 3m x 1m. El sistema de formación fue en cordón Royat unilateral, con una poda corta a 2 yemas vistas y la conducción de los pámpanos fue vertical en espaldera. El dispositivo experimental es totalmente al azar, con 3 repeticiones por cada tratamiento. Se establecieron cuatro tratamientos experimentales con cuatro grados de disponibilidad hídrica, T0,45-0,6:
riego con un Kc de 0,45 durante pre-envero y un Kc de 0,6 en post-envero; T0-0,3: riego en post-envero con un Kc de 0,3; T0,45-0,3: riego con un Kc de 0,45 durante pre-envero y un Kc de 0,3 post-envero; T0-
0,6: riego en post-envero con un Kc de 0,6.
Determinaciones experimentales
Para la determinación del rendimiento de vendimia y el peso de la baya, se seleccionaron 10 plantas por tratamiento y repetición, se vendimiaron y realizaron las microvinificiones correspondientes. Se sulfitaron una vez finalizada la fermentación alcohólica, para impedir el inicio de la fermentación maloláctica. Los parámetros físico-químicos del vino fueron analizados de acuerdo a los métodos oficiales de la OIV (2012): Grado alcohólico (%vol), acidez total (g ác. tartárico.L-1), pH, ácidos tartárico y L-Málico (g.L-1), taninos (g.L-1), antocianos (mg de malvidina.L-1) e IPT.
1927
Análisis estadísticos
El análisis de los resultados se realizó mediante análisis de varianza para niveles de probabilidad de p ≤ 0.05 (*), p ≤ 0.01 (**) y p ≤ 0.001 (***), y las diferencias entre tratamientos fueron evaluadas por el test múltiple de Duncan para un nivel de probabilidad de p≤0.05.Se empleó el programa SPSS 20.0 para Windows (SPSS Inc. Headquarters, Chicago, Illinois).
Resultados y Discusión
La calidad del vino es el resultado de un complejo conjunto de interacciones, que incluyen variables de suelo, clima y muchas decisiones vitivinícolas, como son las referidas al riego. En nuestro ensayo, la disponibilidad hídrica, no influyó al pH del vino a lo largo de los dos años de estudio (Tabla 1), pero si afectó de forma notable a su grado alcohólico, alcanzándose los mayores valores en el tratamiento de déficit severo continuo (T0-0,3) en 2010, y el menor para el déficit hídrico severo antes de envero (T0-0,6) en el año 2011. La acidez total del vino, obtuvo sus menores tasas en los tratamientos con déficit severo antes de envero (T0-0,3 y T0-0,6), en 2010, sin embargo en el segundo año, el valor más favorable de acidez total, 5,7 g ácido TH2.L-1, se logró bajo un déficit severo antes de envero (T0-0,6). Las concentraciones medias de ácido L-Málico, incrementaron significativamente en los tratamientos sin estrés hídrico antes del periodo de envero, contrariamente a la de taninos en el año 2011, logrando los mayores ratios para los dos tratamientos con déficit hídrico en pre-envero.
Tabla 1. Composición físico-química del vino: Grado alcohólico (Grado Alcoh., %vol), Acidez total (A.T., g ácido TH2.L-1), pH, Ácido Tartárico (Ác. Tartárico, g ácido TH2.L-1), ácido L-Málico (Ác. L-Málico, g.L-1),
taninos (g.L-1). Años 2010 y 2011, para cada uno de los tratamientos de riego.
Grado Alcoh. A.T. Ác. Tartárico Ác. L-Málico Taninos
(% vol) (g TH2.L-1) (g TH2.L
-1) (g.L-1) (g.L
-1)
T0,45-0,6 15,0 by 5,6 a 3,53 2,0 1,7 a 2,8
T0-0,3 16,2 a 4,9 b 3,65 1,6 1,3 b 3,0
T0,45-0,3 15,1 b 5,2 ab 3,63 2,0 1,7 a 2,8
T0-0,6 14,8 b 5,1 b 3,56 1,6 1,4 b 2,9** * ns ns ** ns
T0,45-0,6 15,3 bc 5,0 b 3,66 1,9 ab 1,9 a 3,5 c
T0-0,3 15,9 ab 5,1 b 3,61 2,3 a 1,6 ab 4,1 a
T0,45-0,3 16,4 a 5,2 b 3,64 1,5 b 1,8 a 3,7 bc
T0-0,6 14,6 c 5,7 a 3,43 2,4 a 1,3 b 4,0 ab** * ns * * **
T0,45-0,6 15,2 5,3 3,6 1,9 1,8 a 3,1
T0-0,3 16,0 5,0 3,6 1,9 1,4 b 3,6
T0,45-0,3 15,8 5,2 3,6 1,8 1,8 a 3,3
T0-0,6 14,7 5,4 3,5 2,0 1,3 b 3,5 - - ns - *** ns
2010 15,3 5,2 3,6 1,8 1,5 2,92011 15,5 5,2 3,6 2,0 1,7 3,9
ns ns ns ns ns ***
* ** ns ** ns ns
Año
Sig. Año
Sig. Tratamiento x Año
Sig.
Año Medio
Sig. Tratamiento
2010
Sig.x
2011
AñoTratamientos
(Kc) pH
x: Significación estadística (Sig.): *, **, ***, ns: diferencias significativas para p≤0.05, 0.01, 0.001, o no
significativas, respectivamente. Efectos simples: coeficiente de riego y año. Interacción: riego x año. y: Separación de medias mediante el test múltiple de Duncan para p≤0.05.
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Un déficit hídrico durante el desarrollo de la baya generalmente se considera beneficioso para la calidad del vino (Matthews et al., 1990), pero se logra a menudo a expensas de una pérdida de rendimiento (Shellie, 2006; Keller et al., 2008). El grado de azúcar es un parámetro muy influenciado por el régimen hídrico, la mayor síntesis y acumulación se da entre cuajado y envero. En zonas semiáridas, en las que se dan frecuentes épocas de estrés a lo largo de la segunda mitad del ciclo, el riego, va a aumentar la concentración en azúcares de la baya, y por lo tanto la del grado alchólico de los vinos (Yuste, 1995; Sánchez-Llorente, 2004). En numerosos estudios (Stevens, Harvey y Aspinall, 1995; Reynolds, Molek y De Savigny, 2005; Baeza et al., 2007), no queda muy claro si el riego afecta de manera directa a la cantidad de ácidos, no encontrándose relaciones significativas entre el régimen hídrico y pH, mientras que Esteban et al., (1999) e Intrigliolo y Castel, (2010) sí las hallaron. El ácido málico tiende a disminuir con menor humedad en el suelo, disminuyendo la concentración de ATT de la cosecha (Keller, Smithyman y Mills, 2008; Stevens, Harvey y Aspinall, 1995). El déficit de agua también puede dar como resultado un aumento en la proporción de complejos pigmento-tanino (Kennedy, Matthews y Waterhouse, 2002), lo que podría explicar el aumento de la concentración de antocianos relacionada con el leve déficit de agua (Ribéreau-Gayon et al., 2006).
Se estudió la relación entre las concentraciones de IPT (Figura 1.I.) y antocianos (Figura 1.II.) del vino y el peso de la baya, resultando altamente significativas, de tal modo que a menor tamaño de baya la concentración polifenólica del vino es claramente mayor. Diferentes resultados se obtuvieron al relacionar el rendimiento de cosecha con la concentración de IPT (Figura 1.III.) y antocianos (Figura 1.IV.) del vino, ya que no afectaron a la calidad polifenólica del vino.
y = -54,949x + 99,359R² = 0,513***
30
40
50
60
#!" #!$ #!% &!# &!& &!'
IPT
I
y = -2,1977x + 49,706R² = 0,001ns
(#
)#
*#
+#
#!* #!+ #!" #!$ #!% &!# &!&
III
Rto (Kg.m-2)Peso baya (g)
y = -291,19x + 537,05R² = 0,271**
150
200
250
300
350
400
0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2
Ant
ocia
nos
(mg.
L-1
)
II
y = 74,603x + 208,46R² = 0,025ns
&*#
'##
'*#
(##
(*#
)##
0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1
IV
Figura 1. Relación entre el peso de baya (g) y (I) el índice de polifenoles totales (IPT), y (II) antocianos (mg de malvidina.L-1) del vino; Relación entre el rendimiento de cosecha (Kg uva.m-2) y (III) el índice de polifenoles
totales (IPT), y (IV) antocianos (mg de malvidina.L-1) del vino, para cada uno de los tratamientos de riego. Significación del coeficiente de determinación R2 mediante análisis de varianza: **, ***, ns: diferencias
significativas para p ≤ 0.01, 0.001, o no significativas, respectivamente.
Según varios autores (Kennedy, Matthews y Waterhouse, 2002; Ojeda et al., 2002; van Leeuwen et al., 2004), aunque el déficit hídrico sea suave, el tamaño de las bayas se limita y mejora la composición del fruto. La composición fenólica de la baya depende del estado hídrico de la vid, debido al crecimiento de la baya y a los efectos causados en su concentración (Matthews y Anderson, 1988; Ojeda et al., 2002). En general, el déficit hídrico aumenta la concentración en compuestos fenólicos (Matthews y Anderson, 1988; Do y Cornier, 1991; Esteban, Villanueva y Lissarrague, 2001; Ojeda et
1929
al., 2002), principalmente asociado a un menor tamaño de baya y a una mayor relación hollejo pulpa (Kennedy, Matthews y Waterhouse, 2002). Algunos estudios han demostrado, que existiendo pequeñas diferencias en la composición fenólica de la baya en respuesta al déficit hídrico, pueden llegar a alcanzar aumentos significativos de dicha composición en el vino, a raíz de distintos tipos de vinificación (Kennedy, Matthews y Waterhouse, 2002; Peterlunger et al., 2002).
Conclusiones
Las estrategias de riego en viñedo, frente al cambio climático, deben ir dirigidas a atenuar los efectos negativos del déficit hídrico. En el ensayo realizado, los resultados mostraron que la composición y la calidad polifenólica de los vinos, no se vieron afectadas al aumentar el rendimiento de cosecha, pero sí al modificarse el tamaño de baya. De forma general, se obtuvieron mayores concentraciones de ácido málico en vino, cuando no hubo déficit hídrico en pre-envero, contrariamente a la concentración de taninos y grado alcohólico, que se vieron favorecidos por el déficit antes del envero, durante el segundo año de ensayo.
Agradecimientos
El presente proyecto ha sido financiado por el CDTI dentro del plan de impulso a la investigación del sector industrial español, programa INGENIO 2010. Al Centro de Estudios e Investigación para la Gestión de Riesgos Agrarios y Medioambientales (CEIGRAM).
Bibliografía
Baeza P., Sánchez-de-Miguel, P., Centeno, A., Junquera, P., Linares, R., and Lissarrague, J.R. (2007). Water relations between leaf water potential, photosynthesis and agronomic vine response as a tool for establishing thresholds in irrigation scheduling. Sci. Hort. 114, 151-158.
Behboudian, M.H., and Singh, Z. (2001). Water relations and irrigation scheduling in grapevine. Horticultural Review 27,189-225.
Bravdo, B., Hepner, Y., Loinger, C., Cohen, S., and Tabacman, H. (1985). Effect of crop level and crop load on growth, yield, must and wine composition, and quality of Cabernet Sauvignon. Am. J. Enol. Vitic. 36, 125-131.
Castellarín, S., Matthews, M., Di Gaspero, G., and Gambetta, G. (2007). Water deficits accelerate ripening and induce changes in gene expression regulating flavonoid biosynthesis in grape berries. Plant Physiol. 227, 101-112.
Chaves, M.M., Santos, T.P., Souza, C.R., Ortuño, M.F., Rodriz, M.L., Lopez, C.M., Maroco, J.P., and Pereira, J.S. (2007). Deficit irrigation in grapevine improves water-use-efficiency without controlling vigour and production quality. Ann. App. Biol. 150, 237-252.
Do, C. B., and Cornier, F. (1991). Acumulation of peonidin-3-glucoside enhanced by osmotic stress in grape (Vitis vinifera L.) cell suspension. Plant Cell, Tissue and Organ Culture 24, 49-54.
Esteban, M.A., Villanueva, M.J., and Lissarrague, J.R. (1999). Effect of irrigation on changes in berry composition of Tempranillo during maturation.Sugars, organic acids and mineral elements. Am. J. Enol. Vitic. 50, 418-434.
Esteban, M.A., Villanueva, M.J., and Lissarrague, J.R. (2001). Effect of irrigation on changes in the anthocyanin composition of the skin of cv. Tempranillo (Vitis vinifera L.) grape berries during ripening. J. Sci. Food Agric. 81, 409-420.
Flexas, J., Galmés, J., Gallé, A., Gulías, J., Pou, A., Ribas-Carbo, M., Tomás, M., and Medrano, H. (2010). Improving water use efficiency in grapevines: potential physiological targets for biotchnological improvement. Aust. J. Grape and Wine Res. 16, 106-121.
García-Escudero, E., López, R., Santamaría, P., and Zaballa, O. (1997). Ensayos de riego localizado en viñedos productivos de cv. Tempranillo. Vitic. Enol. Prof. 50, 35-47.
Hannah, L., Roehrdanz, P.R., Ikegami, M., Shepard, A.V., Shaw, M.R., Tabor, G., Zhi, L., Marquet, P.A., and Hijmans, R.J. (2013). Climate change, wine and conservation. PNAS. Doi, 10.1073/pnas.1210127110.
Hepner, Y., Bravdo, B., Loinger, S., Cohn, S., and Tabacman, H. (1985). Effect of drip irrigation schedules on growth, yield, must composition and wine quality of Cabernet Sauvignon. Am. J. Enol. Vitic. 36, 77-85.
1930
Howell, G.S. (2001). Sustainable grape productivity and the growth-yield relationship: A review. Am. J. Enol.
Vitic. 52, 165-174. Intrigiolo, D.S., and Castel, J.R. (2010). Response of grapevine cvTempranillo to timing and amount of
irrigation: water relations, vine growth, yield and berry and wine composition. Irrigation Science 28, 113-125.
Jackson, D.I., and Lombard, P.B. (1993). Environmental and management practices affecting grape composition and wine quality- A review. Am. J. Enol. Vitic. 44, 409-430.
Keller M., Smithyman R.P., Mills L.J., (2008). Interactive effects of deficit irrigation and crop load on Cabernet sauvignon in an arid climate. Am. J. Enol. Vitic. 59, 221-234.
Kennedy, J.A., Matthews, M.A., and Waterhouse A.L. (2002). Effect of maturity and vine water status on grape skin and wine flavonoids. Am. J. Enol. Vitic. 53, 268-274.
Kliewer W.M., and Dokoozlian, N.K. (2005). Leaf area / crop weight ratios of grapevines: Influence on fruit composition and wine quality. Am. J. Enol. Vitic. 56, 170-181.
Lissarrague J.R. (1997). Necesidades de agua de la vid. Consecuencias del estrés hídrico y del riego en el viñedo. Agricultura 943-950.
Matthews, M.A., Ishii, R., Anderson, M.M., and O´Mahony, M. (1990). Dependence of wine sensory attributes on vines water status. J. Sci. Food Agric. 51, 321-335.
Matthews, M., and Anderson, M. (1988). Fruit ripening in Vitis vinifera L.: responses to seasonal water deficits. Am. J. Eno. Vitic. 39, 313-320.
Murisier, F., and Zufferey, V. (1997). Rapport feuille-fruit de la vigneetqualité du raisin. Revue Suisse. Vitic. Arboric. Hortic. 29, 355-362.
OIV. (2012). OIV (Ed.), Compendium of International Methods of Wine and Must Analysis, Edition 2012. Paris. Ojeda, H., Deloire, A., and Carbonneau, A. (2001). Influence of water deficits on grape berry growth. Vitis 40,
141-147. Ojeda, H., Andary, C., Kraeva, E., Carbonneau, A., and Deloire, A. (2002). Influence of pre and postveraison
water deficit on synthesis and concentration of skin phenolic compounds during berry growth of Vitis vinifera cv. Shiraz. Am. J. Enol. Vitic. 53, 261-267.
Peterlunger, E., Celotti, E., Da Dalt, G., Stefanelli, S., Gollino, G., and Zironi, R. (2002). Effect of training system on Pinot noir grape and wine composition. Am. J. Enol. Vitic. 53, 14-18.
Reyero J.R., Garijo, J., Pardo, F., and Alinas, M.R. (2003). Influencia del riego excesivo en la producción y en el contenido polifenólico de diferentes variedades viníferas. Investigación y Ciencia 17-21.
Reynolds, A.G., Molek, T., and De Savigny, C. (2005). Timing of shoot thinning in Vitis vinifera: Impacts on yield and fruit composition variables. Am. J. Enol. Vitic. 56, 343-356.
Ribéreau-Gayon, P., Dubourdieu, D., Donéche, B., and Lonvaud, A. (2006). Handbook of Enology Volume 1 The Microbiology of Wine and Vinifications 2nd Edition. John Wiley & Sons, Ltd. Chichester, England.
Rubio, J.A., Yuste J., and Baeza, P. (2001). Effects of cluster thinning and wáter regime on productivity, development, must composition, and physiologic behaviour on Tempranillo cultivar trained in a vertical trellis system. 12èmes Journes GESCO 2, 533-539.
Sanchez-Llorente, P. (2004). Respuestas de la vid (Vitis vinífera L., cv. Tempranillo) en relación a la evolución del contenido de agua en el suelo en regímenes hídricos deficitarios. Tesis Doctoral. Universidad Politécnica de Madrid.
Shellie, K.C. (2006). Vine and berry response of Merlot (Vitisvinifera L.) to differential water stress. Am. J. Enol. Vitic. 57, 514-518.
Smart, R.E., and Coombe, B.G. (1983).Water relations of the grapevine.In: Water deficits and plant growth. Vol. VII: Additional woody crop plants. Kozlowski, T.T. Academic Press, New York.
Stevens, R.M., Harvey, G., and Aspinall, D. (1995). Grapevine growth of shoots and fruit linearly correlate with water stress indices based on root-weighted soil matric potential. Aust. J. Grape Wine Res. 16, 58-66.
Tandonnet, J.P., Ollat, N., Neveux, M., and Renoux, J.L. (1999). Effect of three levels of water supply on the vegetative and reproductive development of Merlot and Cabernet Sauvignon grapevines. Acta Hort. 493, 301-307.
van Leeuwen, C., Friant, P., Choné, X., Tregoat, O., Koundouras, S., and Dubourdieu, D. (2004). Influence of Climate, Soil, and Cultivar on Terroir. Am. J. Enol. Vitic. 55, 207-217.
Williams, L.E., and Matthews, M.A. (1990). Grapevines.Irrigation of Agricultural Crops.Vol. 30. B.A. Stewart y D.R. Nielsen.Madison, Wisconsin.
Yuste, J. (1995). Comportamiento fisiológico y agronómico de la vid (Vitis vinífera L.) en diferentes sistemas de conducción en secano y regadío. Tesis Doctoral. Universidad Politécnica de Madrid.
1931