Introducción

Desde la década del setenta se presenta un gran interés por la producción de palmito a partir de la palma de Bactris gasipaes Kunth, por ser una opción que sustituye los cultivos tradicionales de Euterpe spp., que son explotados de forma extractiva, dada su alta tasa de crecimiento, germinación, rusticidad y supervivencia (^{Mossanek, Wendling, Koehler, & Zuffellato-Ribas, 2014}). Las características morfo- lógicas de B. gasipaes Kunth, como el diámetro y la altura de planta, el número de hojas y el área foliar, están altamente correlacionadas con la producción del cultivo (^{Silva et al., 2006}).

Esta palma es comúnmente conocida como pupunha en Brasil, pijuayo en Perú, chontaruru en Ecuador, chontaduro en Colombia, gachipaes en Venezuela y pejibaye en Costa Rica y Nicaragua (FAO, 2012). El cultivo del palmito, además, se destaca por tener un fuerte impacto social y ambiental, por sus cualidades agronómicas, ecológicas, industriales y comerciales, por lo cual se presenta como una alternativa para los pequeños agricultores (^{Trintinalio, Tormena, Oliveira, Machado, & Constantin, 2005}).

Brasil comercializa cerca de 300 millones de dólares en palmito al año y es el mayor productor, exportador y consumidor del mundo. La región sudeste concentra la mayor área cultivada y cosechada de palmito (cerca del 40 % del total), en la cual se destaca el estado de São Paulo como uno de los mayores productores brasileros: con un área cultivada de 8.580 ha y 3.120 ha cosechadas, que para el 2009 arrojó una producción de 9.920 toneladas , principalmente en la zona del Valle del Ribeira. Esta última comprende los municipios de Registro, Iguape, Sete Barras, Jacupiranga, Cajati y Juquiá (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística [IBGE], 2009).

La estructura física del suelo es un factor importante para la formación y el establecimiento de cultivos como el del palmito (^{Casalinho & Martins, 2004}). El uso intensivo del suelo y su mecanización de forma indiscriminada en condiciones inadecuadas causa la destrucción de la estructura física, reduce los contenidos de materia orgánica, aumenta la compactación del suelo y altera sus atributos físicos. Tal práctica, asociada a las precipitaciones intensas en época de preparación del suelo y en la fase de crecimiento inicial de las plantas, constituye un factor que incide en la degradación de la estructura y formación de capas compactadas. Los cambios en los atributos físicos del suelo afectan el movimiento del agua, el aire, los nutrientes y las raíces (^{Mello Ivo & Mielniczuk, 1999}). De esta manera, el manejo del suelo pasa a ser un instrumento esencial para la búsqueda de actividades sostenibles (^{Casalinho & Martins, 2004}).

Con las técnicas de análisis multivariado, es posible explicar la máxima correlación entre las variables y descubrir cuáles de ellas tienen preponderancia para caracterizar o alterar el suelo (^{Pragana, Ribeiro, Nóbrega, Ribeiro Filho, & Costa, 2012}). Las técnicas multivariadas permiten una reducción en la dimensión del análisis con múltiples respuestas, con el objetivo de simplificar su entendimiento, visualización e interpretación y obtener suficientes detalles para una adecuada representación de los resultados (^{Bognola et al., 2011}). El uso de técnicas de multivariadas ha permitido aproximaciones eficientes para las ciencias agrarias, principalmente, por considerar de forma simultánea la variación espacial de un número elevado de variables que influyen en los sistemas de producción agrícola (^{Barrios, Marques, Panosso, Siqueira, & La Scala, 2012}; ^{Silva et al., 2010}). Frente a lo expuesto, el objetivo del presente trabajo fue evaluar, mediante técnicas multivariadas, las relaciones entre algunos atributos físicos del suelo y los componentes morfológicos del cultivo del palmito en un inceptisol eutric, en el municipio de Registro, São Paulo (Brasil).

Materiales y métodos

El estudio se realizó en la Hacienda de Enseñanza, Investigación y Extensión, de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Estadual Paulista (Unesp), en el municipio de Registro (São Paulo), ubicada en las coordenadas 24º 32’ 08” S y 47º 51’ 55” O, a una altura de 25 msnm. El clima de la región es tipo Af, tropical sin estación seca, de acuerdo con la clasificación Köppen-Geiger, con precipitación media anual de 1.500 mm y temperatura media de 28 °C. La caracterización del tipo de suelo corresponde al sistema de planicies y terrazas fluviales del Ribeira de Iguape, estado de São Paulo. Estos terrenos se describen como planos en la ribera baja, como una región de depresión tectónica de ribera de sedimentos modernos, suelos aluviales arcillosos del tipo inceptisol eutric en áreas altas de la cuenca e hidromórficos éutricos en suelos de planicie (^{Santos et al., 2013}).

El establecimiento del cultivo se realizó en el año 2012. En enero de dicho año se efectuó la preparación del suelo por medio de subsolado y arado, así como su corrección con 1,5 t ha^-1 de calcárea y, enseguida, el rastrillado para nivelación. La fertilización de establecimiento consistió en 150 g de NPK (4-14-08) por planta y la de mantenimiento se realizó de acuerdo con el análisis de suelo.

En el primer año del cultivo se aplicó la fertilización de cobertura con 60 kg ha^-1 N, 30 kg ha^-1 P₂O₅ y 40 kg ha^-1 K₂O + 1250 kg ha^-1 de Fritted Trace Elements (FTE) (Ca 7 %; S 5,7 %; B 1 %; Cu 1 %; Mn 1 %; Mo 0,1 % e Zn 18 %), todo lo cual fue aplicado alrededor de la planta. En el segundo año se aplicaron 100 kg ha^-1 N, 50 kg ha^-1 P₂O₅ e 60 kg ha^-1 K₂O + 100 kg ha^-1 de FTE y 1.000 kg ha^-1 de calcáreo. El cultivo se plantó el 24 de enero de 2012, los muestreos de suelo y las mediciones de los atributos morfológicos se efectuaron el 25 de abril de 2014.

El espaciamiento para la instalación del experimento fue de 2 m x 1 m (entre líneas por planta). En el área experimental de extensión aproximada de 1 ha, se colectaron muestras de suelo en 54 puntos georreferenciados. El muestreo del suelo se realizó en torno a la planta, a una profundidad entre 0,00 y 0,10 m. Para la evaluación de los atributos de la planta se determinó la altura, el diámetro del tallo a una altura de 50 cm desde el suelo con el uso de un calibrador digital, y el número de hojas y de socas mediante conteo manual.

Para la determinación de los atributos físicos del suelo se empleó la metodología establecida por Embrapa, Centro Nacional de Pesquisa de Solos (1997). La resistencia a la penetración (RP) se determinó con penetrómetro de impacto y se calculó con la expresión de ^{Stolf (1991)}, representada por la ecuación 1.

Donde:

rp es la resistencia mecánica a la penetración (MPa), n es el número de impactos efectuados con el martillo del penetrómetro para la obtención de la lectura, a y p son las lecturas antes y después de la realización de los impactos (cm).

La humedad gravimétrica (HG) se determinó en estufa con muestra de suelo deformada, y la humedad volumétrica (HV) se determinó de acuerdo con la ecuación 2.

Donde:

HV es la humedad volumétrica (m³ m^-3), HG es la humedad gravimétrica (kg kg^-1), Da es la densidad aparente del suelo (kg dm^-3).

El muestreo del suelo se realizó en trincheras, usando anillos volumétricos para la determinación de la densidad aparente y barreno holandés para el análisis granulométrico (arena, limo y arcilla).

Los atributos de las plantas fueron el número de hojas (NH); el diámetro de tallo (Diámetro), cm; altura (Alt), cm; y número de brotes por planta (Brotes). Los atributos del suelo fueron la resistencia mecánica a la penetración (RP), MPa; la humedad gravimétrica (HG), kg kg^-1; la humedad volumétrica (HV), m³ m^-3; la densidad aparente del suelo (Da), kg dm^-3; la densidad de partículas (DP), kg dm^-3; la porosidad total (PT), m3 m^-3; la arena, g kg^-1; el limo, g kg^-1; y la arcilla, g kg^-1.

Para cada componente morfológico y cada atributo del suelo se realizó inicialmente el análisis de estadística descriptiva auxiliada por la estadística clásica, con el software SAS (^{Schlotzhaver & Littel, 1997}). Para la estadística multivariada se emplearon tres métodos para clasificar los elementos muestrales (cada uno de los 54 puntos) en dos o más grupos: análisis de agrupamiento jerárquico, análisis de agrupamiento no jerárquico (k-means) y análisis de componentes principales (ACP). Todos los análisis multivariados fueron realizados después de la estandarización de las variables (cada una con media cero y varianza unitaria).

Se aplicó el ACP a todas las variables del suelo y a los componentes morfológicos del cultivo, con el fin de explicar la estructura multivariada contenida en el conjunto inicial de datos evaluados; se tuvo un conjunto menor de variables latentes ortogonales sin interrelaciones en consideración (CP-autovectores), el cual fue generado por correlaciones lineales de las variables originales, a partir de los autovalores de la matriz de covarianza entre los datos (^{Hair, Anderson, Tatham, & Black, 2005}; ^{Johnson & Wichern, 2002}). Esa técnica condensa las variables medidas en nuevas variables no medidas, a fin de evaluar el poder discriminatorio de las variables originales. Se consideraron los componentes principales cuyos autovalores fueron superiores a 1 (^{Kaiser, 1958}). Los coeficientes de las funciones lineales, que definen los CP, fueron utilizados en la interpretación de su significado, usando la señal y el tamaño relativo de los coeficientes como una indicación del peso a ser atribuido para cada variable.

Las correlaciones fueron clasificadas de acuerdo con ^{Coelho (2003)}, para quien el criterio de clasificación de los autovectores (valores que representan el peso de cada carácter en cada componente), variando de -1 a +1, fue el siguiente: valor absoluto <0,30, clasificado como poco significativo; 0,30-0,40, considerado medianamente significativo; y ≥0,50, considerado como altamente significativo. Después de la clasificación, las variables que representan autovectores altamente significativos fueron sometidas a un nuevo ACP para seleccionar los componentes con mayor carga factorial (puntaje).

Posteriormente los datos se sometieron a procesamiento de análisis de agrupamiento por método jerárquico, adoptando la distancia euclidiana como medida de semejanza entre las muestras y el método de Ward como método de ligación de los grupos. Después de adoptar la cantidad de grupos que mejor caracterizó la estructura de estos contenida en los datos originales, se realizó el análisis de agrupa- miento por el método no-jerárquico, utilizando el algoritmo k-means (^{Hair et al., 2005}) que permitió caracterizar el patrón de las variables por grupo considerado. Para la realización de los análisis se utilizó el programa Statistica 7.0 (StatSoft Inc., Tulsa, OK, EUA).

Resultados y discusión

Los componentes morfológicos de la planta de palmito presentaron valores medios de número de hojas de 5,6, diámetro de tallo de 6,3 cm, altura media de planta de 1,16 m y número de brotes medio de 6,7 (tabla 1). De acuerdo con la clasificación de ^{Pimentel-Gomes y Garcia (2002)} se definen cuatro clases: baja (CV ≤10 %), media (10 %< CV ≤20 %), alta (20 %< CV ≤30 %) y muy alta (CV >30 %). En cuanto a los atributos morfológicos de la planta, el número de hojas presentó una variabilidad media, con un coeficiente de variación de 19,7 %; el diámetro, la altura de la planta y el número de brotes presentaron variabilidad muy alta, con coeficientes de variación de 33,8 %, 36,2 % y 41,5 %, respectiva- mente. Con respecto a los atributos físicos del suelo, la RP, HG y HV presentaron variabilidad media, con coeficientes de variación de 16,20 %, 13,8 % y 15,20 %, respectivamente.

El análisis preliminar de componentes principales indicó que las variables del suelo con mayores puntajes correspondieron a los atributos de RP, HG, Da, PT y arcilla; y en cuanto a los componentes morfológicos, únicamente el diámetro del tallo mostró una relevancia significativa, por lo cual solo este atributo es considerado en los análisis subsecuentes.

En el segundo análisis de componentes principales con las variables de mayor puntuación, los dos primeros componentes (CP1 y CP2) presentaron un autovalor superior a 1, que, en conjunto explican el 68,29 % de la variabilidad total del conjunto de datos originales (tabla 2). El primer componente explicó el 37,36 % de la variabilidad total de los datos del área experimental. Este componente pre- sentó correlaciones significativas con los atributos de resistencia mecánica a la penetración de raíces, humedad gravimétrica, densidad aparente del suelo y porosidad total, lo cual puede ser interpretado como un índice constituido de los atributos físicos del suelo. Dicho componente se correlacionó positivamente con el diámetro del tallo de planta, la resistencia mecánica a la penetración de raíces y la porosidad total; y se correlacionó negativamente con el contenido de arcilla del suelo, la humedad gravimétrica y la densidad aparente del suelo. El segundo componente principal explicó el 30,92 % de la variabilidad de los datos y presentó correlaciones significativas con el diámetro del tallo y la densidad aparente del suelo (factores que también presentaron correlaciones negativas), mientras que para dicho componente la porosidad total y el contenido de arcilla se correlacionaron positivamente.

Tabla 2 Coeficientes de los dos primeros componentes principales de los atributos del suelo y del diámetro del tallo de palmito 

* Correlaciones consideradas en la interpretación del componente principal con valor absoluto >0,50.

Fuente: Elaboración propia

Cada par de CP generó una representación bidimensional del espacio muestral original, denominado biplot, en el cual es posible explicar la estructura de variables mediante la orientación de agrupaciones de estas hacia las regiones de máxima variabilidad. La representación gráfica biplot entre CP1 y CP2 (figura 1) permitió caracterizar las variables que más discriminaron en la formación de las agrupaciones 1 y 2. Los atributos arcilla (-0,42), humedad gravimétrica (-0,66) y densidad aparente del suelo (-0,72) permitieron discriminar las agrupaciones de puntos muestrales en la agrupación 2, localizados a la izquierda del CP1 (correlaciones negativas). Por su parte, los atributos porosidad total (0,71) y resistencia mecánica a la penetración (0,60) caracterizaron la agrupación 1, localizada a la derecha del CP1 (correlaciones positivas).

Fuente: Elaboración propia

Figura 1 a. Gráfico biplot de los dos primeros componentes principales, CP1 y CP2; b. distribución espacial de las agrupaciones generadas por el componente productivo del diámetro del tallo de palmito y los atributos físicos del suelo. 

Para CP2, los atributos con mayor poder discriminatorio fueron la porosidad total (0,67) y el contenido de arcilla (0,68), que caracterizaron los puntos arriba de CP2 (correlaciones positivas), mientras que la densidad aparente del suelo (-0,66) y el diámetro de tallo (-0,53) caracterizaron los puntos debajo de CP2 (correlaciones negativas). Así, la agrupación 1 presentó los menores valores de humedad gravimétrica y de densidad del suelo, mientras que la agrupación 2 presentó los menores valores de porosidad total, de resistencia mecánica a la penetración y de diámetro del tallo. Así, del total de 54 puntos muestreados, el 44 % representa la agrupación1, en tanto que el 56% representa la agrupación 2. Se observó también que en la región sur del mapa (figura 1b) se encuentra la mayoría de puntos muestreados que representa la agrupación 2, que obtuvo el menor diámetro del tallo.

De acuerdo con ^{Silva et al. (2010)}, el dendrograma que se obtuvo por análisis de agrupaciones jerárquicas indicó que la variación expresiva en los valores de distancia euclidiana entre los accesos -para el conjunto de variables consideradas- permite hacer una división de grupos (figura 2). La variación encontrada fue de 16 para 20 y permitió una división de las entradas en dos grupos, lo cual corrobora los resultados obtenidos en el ACP.

Fuente: Elaboración propia

Figura 2 Dendrograma resultante del análisis de agrupación jerárquica por puntos de muestreo. 

Para la confirmación de la ordenación que se encontró en el análisis de agrupaciones jerárquicas, se aplicó el método de los agrupamientos no jerárquicos, en el cual se utilizó el número de agrupaciones igual a 2. Los resultados confirmaron la ordenación (p<0,01), a excepción del contenido de arcilla (p=0,11) (tabla 3). ^{Freddi, Ferraudo, & Centurion (2008)}, mediante la aplicación del análisis multi-variado en la compactación de un oxisol cultivado con maíz, verificaron que la variación de las observaciones fue inferior al de esta investigación: 6,5 para 12,5. Sin embargo, el análisis de dichos autores fue capaz de discriminar puntos con productividad de cultivos diferentes.

Tabla 3 Medias del diámetro del tallo de la planta y de los atributos del suelo de los grupos formados por análisis no-jerárquico de agrupaciones k-means 

^ns No significativo a 5 % de probabilidad; * Significativo a 5 % de probabilidad; ** Significativo a 1 % de probabilidad.

Fuente: Elaboración propia

La división en grupos mostró la ordenación de las observaciones de acuerdo con el diámetro del tallo: en la agrupación 1 se encontraron las entradas con los mayores valores del diámetro del tallo y en la agrupación 2, los valores menores de la misma variable, de acuerdo con los atributos físicos del suelo (RP, HG, Da, PT) para la profundidad de 0,00- 0,10 m (figura 3).

Fuente: Elaboración propia

Figura 3 Medias estandarizadas del diámetro del tallo de palmito y los atributos físicos del suelo según el análisis de agrupaciones no-jerárquicas k-means. 

En relación con las medidas de los atributos físicos (tabla 3), se verificó que el suelo presentó en las agrupaciones 1 y 2 valores de densidad aparente del suelo de 1,20 y 1,30 kg dm^-3 respectivamente. Estos valores son menores al nivel crítico para los suelos arcillosos (^{Arshad, Lowery, & Grossman, 1996}), pues dicho nivel se sitúa cerca de 1,40 kg dm^-3, valor que podría dificultar el desarrollo radicular. En las agrupaciones 1 y 2, la porosidad total encontrada fue la ideal, ya que, en adecuadas condiciones para la producción agrícola, el suelo debe presentar una porosidad máxima total de 0,50 m³ m^-3 (^{Kiehl, 1979}).

En la condición de una elevada resistencia a la penetración, ocurrieron los menores valores de humedad gravimétrica y de densidad aparente del suelo, y los mayores valores de porosidad total en relación con las otras condiciones (figura 3 ). Estos resultados difieren del comportamiento normal del suelo, ya que en condiciones de compactación ocurre una reorganización de la matriz del suelo generada por la acción de fuerzas externas, lo que ocasiona la reducción del volumen de los poros y el aumento de la densidad del suelo (^{Otto, Silva, Franco, Oliveira, & Trivelin, 2011}). Sin embargo, aunque los resultados no responden al comportamiento esperado del suelo, concuerdan con los encontrados por ^{Schaffrath, Tormena, Fidalski, y Gonçalves (2008)} en oxisoles, quienes encontraron una correlación negativa entre la densidad del suelo y la porosidad total.

^{Maria et al. (1999)} también encontraron una correlación positiva entre la densidad aparente y la humedad del suelo en un oxisol. Por otro lado, para las condiciones de mayores densidades del suelo (agrupación 2), se observó un comportamiento opuesto, en el que hubo una disminución de la porosidad total en condición de mayor humedad gravimétrica (figura 3).

Conclusiones

El análisis de componentes principales indicó que la resistencia a la penetración, la humedad, la densidad aparente, la porosidad total y el contenido de arcilla en el suelo son los atributos físicos que más limitan el desarrollo del diámetro de tallo del palmito.

El uso de análisis multivariado ayudó en la verificación de las similitudes y diferencias encontradas para los puntos de muestreo evaluados con relación a los atributos estudiados. El método de agrupaciones y el de las correlaciones lineales presentaron resultados similares, por lo tanto, no permitieron una real correlación entre los atributos.

Descargos de responsabilidad

Este trabajo fue realizado sin financiamiento institucional. Los autores declaran que no existe conflicto de interés con el trabajo presentado.