Por: Ing. Agr. Jairo Chávez

Ing. Agr. Victorino Blandón

Los escenarios climáticos en Nicaragua indican que en los siguientes años, las sequías afectaran severamente parte del territorio nacional, principalmente el corredor seco que comprende aproximadamente 39,000 km2 equivalente a un 30.1% del territorio nacional. Basado en resultados de análisis y simulaciones con alrededor de 20 modelos estadísticos, expertos concluyen que de continuar utilizando las mismas variedades de frijol en un intervalo de 20 a 30 años las zonas que tradicionalmente cultivan leguminosas, serán afectadas directamente en más del 50%, a causa del incremento de las temperaturas.

En base a lo anterior, ya están siendo implementadas algunas acciones para adaptar la agricultura a condiciones de poca disponibilidad de agua, entre ellas tenemos el uso de prácticas de conservación de suelo, reforestación con árboles frutales, uso de fertilizantes orgánicos y bio-plaguicidas, implementación de sistemas eficientes de riego, diversificación de cultivos y por último el mejoramiento genéticos a través de cruces y selección de plantas superiores.

Como parte del proceso de generación de variedades de ciclo corto e intermedio a través de pruebas preliminares de rendimiento, se han realizado evaluaciones con genotipos de frijol rojo que han mostrado ser tolerantes a condiciones de poca precipitación y altas temperaturas, presentando alto potencial de rendimiento y sobre todo un valor comercial altamente significativo.

Para responder a los eventos descritos, en condiciones agroecológicas de la comunidad Gutiérrez Norte (559947, 1312201 UTM) municipio de San Rafael del Sur, durante la época de postrera 2017, se estableció un experimento con 13 genotipos de frijol tolerantes a altas temperaturas, bajo un diseño experimental de Bloques Completos al Azar (BCA), con una simulación de 100,000 plantas por hectárea para cada genotipo.

Para el carácter rendimiento (kg.ha-1), el análisis de datos univariado (ANDEVA), se realizó manualmente, complementado con una hoja de cálculo de Excel Microsoft® para estimar parámetros genéticos utilizando las esperanzas de cuadrados medios de los genotipos y el error experimental. También se estimó la varianza genética (δ2g), heredabilidad en sentido amplio (h2g), asumiendo que los 13 genotipos provienen de familias de medios hermanos maternos (MHM). La respuesta a la selección individual (RSI) se realizó bajo una intensidad de selección de i=1.4, correspondiente a una presión de selección del 20%, la respuesta a la selección familial (RSF) se estimó con su equivalencia de δ2g entre familias de MHM y la desviación estándar fenotípica entre familias de MHM. También se midió la respuesta a la selección para el rendimiento (R), considerando el diferencial de selección (D) para cada genotipo multiplicado por la heredabilidad en sentido amplio (h2g ), R = D.h2g. Con lo anterior, se identificaron plantas superiores y genotipos promisorios con potencial genético superior para el carácter rendimiento.

En el Cuadro 1, se muestran las significancias para cada uno de los genotipos evaluados, de acuerdo a los niveles de confianza (95 y 99%), donde se detectaron diferencias significativas entre los genotipos, lo que permite suponer que existe variabilidad fenotípica dentro de cada uno.

Cuadro 1. Cuadrados medios y significancia de 13 genotipos de frijol en base al carácter de rendimiento (kg.ha-1).

Genotipos Cuadrado Medio Genotipos F P˂0.005 P˂0.001 CV
RCB 592 243467.92** 4.56 2.15 2.96 0.63
SEF 64 86800.84ns 1.63
SEF 62 203057.06* 3.80
SER 393 59022.42ns 1.11
SEF 73 121590.51* 2.28
SER 350 84679.49ns 1.59
SEF 60 25452.83ns 0.48
SEF 70 49299.96ns 0.92
INTA F.SEQUIA 62934.57ns 1.18
MAB 350 44435.69ns 0.83
MAB 349 149314.95* 2.80
INTA R. JINOTEGA 184330.85* 3.45
SEF 45 120974.84* 2.27

De acuerdo a los resultados antes descritos (Cuadro 1), se estimaron los parámetros genéticos, presentados en el Cuadro 2. Según las estimaciones realizadas, se observa que la mayor contribución a la variación fenotípica es atribuida a la varianza genética, indicando que todavía es posible continuar haciendo selección, por presentarse en cada genotipo las condiciones que contribuyen a obtener mayores ganancias genéticas (Cuadro 2).

Por otro lado, la heredabilidad en sentido amplio (h2g) (Cuadro 2), fue considerada como “alta” a pesar que únicamente el genotipo SEF 60 presentó valores “medios a moderados”. Dicho efecto se debe a la utilización de la varianza genética total y no a la descomposición y aporte de sus valores (varianza dominante, aditiva y de epistasis), sumado a un inherente sesgo atribuido a la estimación de la varianza ambiental y/o error aleatorio o experimental.

A pesar de que el frijol común es una especie predominantemente autógama, con niveles de cruzamientos ≤ 5%, los coeficientes de variación observados indican una fuerte y posible segregación entre y dentro de las FMHM o genotipos, motivo por el cual se consideró estimar un valor promedio entre la RSI y RSF, con el propósito de identificar el (los) genotipo(s)/FMHM que presenta(n) un gran potencial genético para mejoramiento (Cuadro 2).

La respuesta a la selección permitió identificar únicamente a los genotipos RCB 592, SEF 62 e I-Jinotega.

Cuadro 2. Parámetros genéticos y respuesta a la selección 13 genotipos de frijol, en base al carácter rendimiento (kg.ha-1).

Genotipos 𝜒gen δ2g δ2e δ2p h2g RSI RSF 𝜒 RSI+RSF Rto Prom Esp D R
RCB 592 569.76 225673.70 493.42 226167.13 0.93 617.14 640.31 628.72 1198.48 58.96 54.65
SEF 64 340.20 69006.63 294.62 69301.25 0.79 293.00 327.91 310.46 650.65 -29.74 -23.65
SEF 62 520.33 185262.84 450.62 185713.46 0.91 550.45 575.58 563.02 1083.35 42.69 38.95
SER 393 280.53 41228.20 242.95 41471.15 0.70 199.15 237.58 218.37 498.89 -62.16 -43.42
SEF 73 402.64 103796.29 348.70 104144.99 0.85 385.68 416.74 401.21 803.85 -1.43 -1.22
SER 350 336.01 66885.27 291.00 67176.27 0.79 286.61 321.79 304.20 640.21 -31.82 -25.13
SEF 60 184.22 7658.62 159.54 7818.16 0.30 37.25 67.21 52.23 236.45 -131.99 -39.72
SEF 70 256.39 31505.74 222.04 31727.77 0.64 159.36 198.65 179.01 435.39 -77.38 -49.45
INTA F.SEQUIA 289.68 45140.36 250.87 45391.22 0.72 213.94 251.91 232.93 522.60 -56.75 -40.71
MAB 350 243.41 26641.47 210.80 26852.27 0.60 137.55 176.94 157.24 400.65 -86.17 -51.66
MAB 349 446.19 131520.73 386.41 131907.15 0.88 447.87 476.51 462.19 908.38 16.00 14.09
INTA R. JINOTEGA 495.76 166536.63 429.34 166965.97 0.90 516.84 543.05 529.94 1025.70 34.19 30.89
SEF 45 401.62 103180.62 347.81 103528.44 0.85 384.20 415.32 399.76 801.38 -1.86 -1.59

𝜒gen (media del genotipo), δ2g (varianza genética), δ2e (varianza ambiental), δ2p (varianza fenotípica), h2g (heredabilidad en sentido amplio, RSI (Respuesta a la Selección Individual), RSF (Respuesta a la Selección Familial), 𝜒 RSI+RSF (Media del Rendimiento RSI+RSF), Rto Prom Esp (rendimiento promedio esperado), D (Diferencial de Selección) y R (Respuesta a la Selección).

Como conclusión se puede afirmar que a corto plazo, los genotipos RCB 592, SEF 62 e I-Jinotega, se postulan como los mejores candidatos para ser utilizados en los ciclos siguientes de selección por presentar en su estructura genética las condiciones necesarias para la obtención de ganancia genética para el carácter de rendimiento (kg.ha-1).

Por otro lado, el genotipo codificado como MAB 349, podría considerarse a mediano plazo como otro candidato para la obtención de ganancia genética.

Los genotipos SEF 64, SER 393, SEF 73, SER 350, SEF 60, SEF 70, I-F.SEQUIA, MAB 350 y SEF 45, son los de menor potencial para mejoramiento en base al rendimiento.

Finalmente se recomienda establecer los genotipos RCB 592, SEF 62, I-Jinotega y MAB 349 en diferentes ambientes, para determinar su potencial de rendimiento en base a la variación genética y heredabilidad en sentido amplio considerando el efecto del ambiente, la interacción genotipo-ambiente, la estabilidad, adaptabilidad y productividad de cada uno de los individuos o genotipos seleccionados.