Horticultura - Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro, México.

Resumen

En México la producción de tomate es la de mayor importancia entre los cultivos bajo invernadero y casa sombra, ocupando el 70 % de la superficie protegida del país. El uso del agua por los cultivos bajo invernadero se encuentra entre los factores de mayor importancia para determinar el rendimiento. El objetivo de este trabajo fue generar modelos de regresión para determinar los requerimientos hídricos del cultivo de tomate en invernadero. Se determinaron los consumos de agua diarios por plantas de tomate para determinar la evapotranspiración y la transpiración reales. Mediante instrumentación se midieron las variables climáticas. El peso fresco y seco de las plantas fue determinado semanalmente. Usando regresión múltiple se obtuvieron modelos para estimar la evapotranspiración y la transpiración diaria por la planta de tomate. Los mejores modelos para estimar la ET presentaron valores del R² ajustado mayores a 0.9. Los mejores modelos para estimar la TR también presentaron valores de R² ajustado superiores a 0.9. Con los modelos de regresión múltiple obtenidos es posible estimar las necesidades de agua de las plantas de tomate bajo condiciones de invernadero a partir de variables de fácil obtención.

Horticulture

Abstract

Tomato production in Mexico is the most important of crops within greenhouses and under shade housing, occupying 70% of the country's protected surface area. Water utilization by crops within greenhouses is one of the most important factors in determining performance. The aim of this study was to generate regression models in order to determine the crop water requirements of greenhouse tomato. Daily water consumptions by tomato plants were calculated in order to determine the actual evapotranspiration (ET) and transpiration rates (TR) and incorporated measurement of climatic variables and weekly determination of fresh and dry weights of the plants. Estimations of daily ET and TR rates by the tomato plants were calculated by using multiple regression models. The best models for estimating both the ET and TR had adjusted R² values ​​greater than 0.9. Using the multiple obtained regression models it is possible to estimate the water needs of tomato plants under greenhouse conditions from readily available variables.