%0 Journal Article
%T Modelos para la estimaci車n no destructiva del 芍rea foliar de dos cultivares de mandioca (Manihot esculenta Crantz) en la Argentina Models for non-destructive leaf area estimation of two cassava (Manihot esculenta crantz) cultivars in Argentina
%A A.M. Burgos
%A M.M. Avanza
%A C.N. Balbi
%A J. Prause
%J Agriscientia
%D 2010
%I 
%X La medici車n del 芍rea foliar (AF) en mandioca es dif赤cil de realizar, ya que sus hojas poseen l車bulos particularmente irregulares que precisan procedimientos meticulosos y lentos, y se requieren instrumentos sofisticados y costosos. El objetivo de esta investigaci車n fue ajustar y evaluar modelos estad赤sticos predictivos para estimar, de manera simple y precisa, el AF de dos cultivares de mandioca cultivados en Corrientes, Argentina. En las diferentes muestras se determinaron las dimensiones lineales y el peso seco de las hojas. Se ajustaron ecuaciones de regresi車n lineal m迆ltiple para estimar el AF mediante el m谷todo de selecci車n de variables stepwise para dos cultivares de mandioca. El modelo seleccionado por su buen ajuste y precisi車n para estimar el 芍rea foliar fue: AF =  0 +  1.LP(cm) + 2.SLC(cm2 )  3.曳LL(cm) , el cu芍l est芍 basado en dimensiones no destructivas y de f芍cil medici車n. Dicho modelo requiere de diferentes estimaciones de sus par芍metros para cada cultivar. Los resultados obtenidos en el presente estudio demuestran que bajo las condiciones de evaluaci車n, el 芍rea foliar puede ser estimada usando simples mediciones lineales, como ser la longitud del pec赤olo, la sumatoria de la longitud de los l車bulos y la superficie del l車bulo central para ambos cultivares. It is difficult to make the measurement of the cassava leaf area (LA) due to the irregular shape of the lobes which need meticulous, time consuming and tedious methods and demand sophisticated and expensive instruments. The aim of this research was to adjust and to evaluate simple and precise statistical predictive models in order to estimate the LA of two cassava cultivars grown in Corrientes, Argentina. In the different samples, leaves linear dimensions and leaf dry weight were determinated. Lineal regression equations for two cassava cultivars were tested to estimate LA though the stepwise variable selection method. The model selected due to its goodness of fit and precision to estimate LA was: LA =  0 +  1.PL(cm) + 2.CLA(cm2 )+  3.曳LL(cm) , based on non-destructive and easy to measure dimensions. This model needs different estimations of the parameters for each cultivar. The results obtained in this research showed that under the evaluated conditions and for both cultivars, leaf area might be estimated using simple linear measurements, as petiole length, sum total of lobes length and central lobe area.
%K Dimensiones foliares
%K Ra赤ces reservantes
%K Regresi車n lineal m迆ltiple
%K Leaf dimensions
%K Storage roots
%K Multiple lineal regression
%U http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-298X2010000100007