Respuesta de la palma de aceite (Elaeis guinensis) a la aplicación de biofertilizantes en previvero
Autor: Rochels Burgos, Bernabé
Asesor: Torres Bazurto, Jaime (Thesis advisor)
Fecha: 2010
Programa: Bogotá - Medicina - Especialidad en Anestesiología y Reanimación
Facultad: Facultad de Medicina

Resumen: La agroindustria de la palma genera subproductos agroindustriales los cuales son aprovechables. Esto ha influenciado el uso de estos como fertilizantes para el cultivo, que aportan una serie se de nutrientes mediante la mineralización. Actualmente, se ha dicho mucho a cerca del benéfico de aplicar biofertilizantes, pero poco se ha estudiado acerca de los efectos de estos en cultivos de palma en la etapa de previvero. En este sentido se estudio la respuesta de la palma de aceite a la aplicación de biofertilizantes en previvero. El estudio se ubico en Palmas Montecarmelo, a 89 msnm, en el corregimiento de Llerasca a 18 Km. de la cabecera municipal. Las coordenadas geográficas son 9º53’32’’ Latitud norte y 73º18’08’’ Latitud este, se conto con cuatro ensayos descritos así, tratamiento 1, suelo con compost al 7,5 %, tratamiento 2, suelo con compost al 5 %, tratamiento 3, suelo con compost al  2,5 % y un tratamiento testigo, sembrados con treinta semillas de material Elaeis guinensis (DxP) cada uno en bolsas de previvero, se evaluaron variables morfológicas, altura de planta, numero de hojas, numero y longitud de raíces, diámetro de bulbo, además de materia seca. Aplicando una metodología analítica (ANOVA), con un diseño completamente aleatorizado, se examinó cada variable. Los resultados indican que las variables: altura de plántula, número de hojas, área foliar y número de raíces, no tienen diferencia significativa entre los tratamientos. Sin embargo, el peso seco presentó diferencias estadísticas entre los diferentes tratamientos. El tratamiento de mayor valor fue 2.5% compost (3.73 gramos), seguido por 5% compost (3.23 gramos). El tratamiento de menor peso fue el testigo (1.76 gramos). Indicando esto que el mejor balance de bases del compost y suelo fue el de 2,5 %. / Abstract. The palm agro-industry generates a number of agro-products which are usable. This has influenced significantly the use of these materials as a nutritional base for the cultivation, which provides a series of nutrients to the soil by mineralization. Today, much has been said about the benefit of applying bio-fertilizers, but little has been studied about the effects of these crops palm prenursery stage. In this sense, study the response of oil palm to the application of biofertilizers in prenursery. The studio is located in Palmas Montecarmelo, 89 m, in the village of Llerasca 18 km from the municipal seat. The geographical coordinates are 9 ° 53'32''north latitude and 73º 18'08''latitude east, had four tests described so a treatment, soil with compost 7.5%, treatment 2, soil with compost to 5% treatment 3, soil with compost to 2.5% and a control treatment, seeds sown with thirty guinensis Elaeis material (DxP) each prenursery bags, morphological variables were evaluated, plant height, number of leaves, number and length Root, bulb diameter, in addition to dry matter. Applying an analytical methodology (ANOVA), with a completely randomized design, each variable was examined. The results indicate that the variables: seedling height, number of leaves, leaf area and number of roots, no significant difference between treatments. However, the present dry weight differences between different treatments. The treatment was 2.5% higher value compost (3.73 grams), followed by 5% compost (3.23 grams). The lighter treatment was the control (1.76 grams). Indicating that the best balance of compost and soil bases was 2.5%.

RESPUESTA DE LA PALMA DE ACEITE (Elaeis guinensis) A LA
APLICACIÓN DE BIOFERTILIZANTES EN PREVIVERO
BERNABÉ ROCHELS BURGOS
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
FACULTAD DE AGRONOMÍA
ESCUELA DE POSTGRADOS
ESPECIALIZACIÓN DE CULTIVO PERENNES INDUSTRIALES
VALLEDUPAR,
2010RESPUESTA DE LA PALMA DE ACEITE (Elaeis guinensis) A LA
APLICACIÓN DE BIOFERTILIZANTES EN PREVIVERO
BERNABÉ ROCHELS BURGOS
Trabajo presentado como requisito para optar al título de
Especialista en Cultivos perennes Industriales
Director:
JAIME TORRES BAZURTO
Ingeniero Agrónomo, M.Sc.
UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA
FACULTAD DE AGRONOMÍA
ESCUELA DE POSTGRADOS
ESPECIALIZACIÓN DE CULTIVO PERENNES INDUSTRIALES
VALLEDUPAR,
2010
2Nota de aceptación
__________________________________
Jaime Torres Bazurto
Universidad Nacional de Colombia
3AGRADECIMIENTOS
Este Trabajo no se habría podido preparar sin la generosa colaboración de
muchas personas y organizaciones a quienes expreso mi agradecimiento.
Deseo extender un especial reconocimiento a Eileen Meléndez Gil, en particular
a Palmas Montecarmelo S.A., Julio Posso, Coordinador Agronómico, Armando
López, Administrador Plantación y Hernan Lacouture Gerente, por el voto de
confianza y apoyo incondicional, así mismo a todo el cuerpo de docentes de la
universidad Nacional de Colombia que contribuyeron al desarrollo de este
posgrado.
Y por supuesto a mi fiel escudero el Ingeniero Oscar Villamizar.
4TABLA DE CONTENIDO
Pág.
9
INTRODUCCIÓN
10
1. JUSTIFICACIÓN
11
2. OBJETIVOS
11
2.1 GENERAL
11
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
12
3. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
13
4. MARCO TEÓRICO
13
4.1 FUENTES DE RESIDUOS ORGÁNICOS
14
4.2 ACTIVIDAD AGROINDUSTRIAL
15
4.3 INDUSTRIA ACEITERA Y GRANOS OLEAGINOSOS
16
4.4 ALTERNATIVAS DE TRATAMIENTO DE LOS RESIDUOS ORGÁNICOS
20
5. MATERIALES Y MÉTODOS
20
5.1 UBICACIÓN GEOGRÁFICA
20
5.2 MATERIALES
24
5.3 MATERIALES DE CAMPO
24
5.4 MATERIALES DE LABORATORIO
25
6. METODOLOGÍA
25
6.1 MUESTREO
25
6.2 VARIABLES EVALUADAS
26
6.3 ANÁLISIS DE DATOS
27
7. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
27
7.1 PARÁMETROS MORFOLÓGICOS
32
8. CONCLUSIONES
9
BIBLIOGRAFÍA
35
ANEXOS
5LISTA DE FIGURAS
Pág.
Figura 1. Subproductos derivados de la Palma de aceite (E. guinensis)
(Peláez, 2004) 16
Figura 2. Diagrama de flujo del procesamiento de los subproductos de
la palma de aceite para producir compost certificado y de calidad
(Peláez, 2004). 18
Figura 3. Altura de la planta para cada tratamiento 27
Figura 4. Numero de hojas/plántula para cada tratamiento 28
Figura 5. Área Foliar para cada tratamiento 28
Figura 6. Numero de raíces/plántula para cada tratamiento 29
Figura 7. Peso seco total de la plántula para cada tratamiento 29
Figura 8. Distribución del peso seco para cada órgano evaluado de la
plántula para cada tratamiento 31
6RESUMEN
La agroindustria de la palma genera subproductos agroindustriales los cuales
son aprovechables. Esto ha influenciado el uso de estos como fertilizantes para
el cultivo, que aportan una serie se de nutrientes mediante la mineralización.
Actualmente, se ha dicho mucho a cerca del benéfico de aplicar biofertilizantes,
pero poco se ha estudiado acerca de los efectos de estos en cultivos de palma
en la etapa de previvero. En este sentido se estudio la respuesta de la palma de
aceite a la aplicación de biofertilizantes en previvero.
El estudio se ubico en Palmas Montecarmelo, a 89 msnm, en el corregimiento
de Llerasca a 18 Km. de la cabecera municipal. Las coordenadas geográficas
son 9º53’32’’ Latitud norte y 73º18’08’’ Latitud este, se conto con cuatro
ensayos descritos así, tratamiento 1, suelo con compost al 7,5 %, tratamiento 2,
suelo con compost al 5 %, tratamiento 3, suelo con compost al 2,5 % y un
tratamiento testigo, sembrados con treinta semillas de material Elaeis guinensis
(DxP) cada uno en bolsas de previverro, se evaluaron variables morfológicas,
altura de planta, numero de hojas, numero y longitud de raíces, diámetro de
bulbo, además de materia seca.
Aplicando una metodología analítica (ANOVA), con un diseño completamente
aleatorizado, se examino cada variable. Los resultados indican que las
variables: altura de plántula, numero de hojas, área foliar y numero de raíces,
no tienen diferencia significativa entre los tratamientos. Sin embargo, el peso
seco presento diferencias estadísticamente entre los diferentes tratamientos. El
tratamiento de mayor valor fue 2.5% compost (3.73 gramos), seguido por 5%
compost (3.23 gramos). El tratamiento de menor peso fue el testigo (1.76
gramos). Indicando esto que el mejor balance de bases del compost y suelo fue
el de 2,5 %.
7ABSTRACT
The palm agro-industry generates a number of agro-products which are usable.
This has influenced significantly the use of these materials as a nutritional base
for the cultivation, which provide a series of nutrients to the soil by
mineralization. Today, much has been said about the benefit of applying bio-
fertilizers, but little has been studied about the effects of these crops palm
prenursery stage. In this sense, study the response of oil palm to the application
of biofertilizers in prenursery.
The studio is located in Palmas Montecarmelo, 89 m, in the village of Llerasca
18 km from the municipal seat. The geographical coordinates are 9 °
53'32''north latitude and 73 º 18'08''latitude east, had four tests described so a
treatment, soil with compost 7.5%, treatment 2, soil with compost to 5%
treatment 3, soil with compost to 2.5% and a control treatment, seeds sown with
thirty guinensis Elaeis material (DxP) each prenursery bags, morphological
variables were evaluated, plant height, number of leaves, number and length
Root, bulb diameter, in addition to dry matter.
Applying an analytical methodology (ANOVA), with a completely randomized
design, each variable was examined. The results indicate that the variables:
seedling height, number of leaves, leaf area and number of roots, no significant
difference between treatments. However, the present dry weight differences
between different treatments. The treatment was 2.5% higher value compost
(3.73 grams), followed by 5% compost (3.23 grams). The lighter treatment was
the control (1.76 grams). Indicating that the best balance of compost and soil
bases was 2.5%.
8INTRODUCCIÓN
“La productividad agronómica depende en gran medida del manejo eficiente del
suelo y la nutrición vegetal. Las plantas, además de necesitar condiciones
climáticas ideales que faciliten su crecimiento, requieren tanto de un medio para
su soporte físico y anclaje del sistema radical, como de la provisión de agua y
elementos esenciales”. Sin embargo, los suelos varían considerablemente en
sus potenciales (químicos, físicos y biológicos) para retener y suministrar el
agua y los nutrientes requeridos por las plantas. De acuerdo a lo anterior el
manejo de los suelos y la nutrición vegetal estarán dirigidos a modificar el
régimen nutricional de las plantas y a mejorar la capacidad del suelo para
asegurar el abastecimiento de estos elementos esenciales. Por lo cual, el
rendimiento del cultivo depende de la interacción de todos los factores de
crecimiento y desarrollo de las plantas, condiciones ambientales, enmiendas
químicas o orgánicas, el tipo de suelo y su correspondiente manejo, para lograr
un nivel de productividad sostenible de cualquier sistema de agrícola (Jaramillo,
2002).
Los residuos orgánicos ocupan en el mundo un lugar prioritario desde el
punto de vista cualitativo y cuantitativo. Constituyen entre el 30 y el 65 % de
los residuos domiciliarios, según lugar y clima, más del 85% de los residuos
considerados agrícolas y un porcentaje no despreciable de residuos
industriales, fundamentalmente vinculados a las agroindustrias (Peláez,
2004).
91. JUSTIFICACIÓN
Es importante establecer la cantidad apropiada de biofertilizante que ofrezca la
mejor alternativa de balance nutricional y que puedan traducirse en un mejor
aprovechamiento de este tipo de materiales, disminución en el uso fertilizantes
edáficos mientras las palmas se encuentren en fase de previvero y vivero, y a
la vez se convierta en un proceso amigable con el medio ambiente. Además,
que este biofertilizante produce una serie de efectos beneficiosos sobre la
fertilidad del suelo y el crecimiento de las plantas, no sólo a través de la
suplencia de nutrimentos, sino además por sus efectos favorables sobre las
propiedades físicas (tiende a mejorar la estructura del suelo, aumenta la
capacidad de retención de agua), químicas (aumenta la capacidad de
intercambio catiónico, mejora la capacidad amortiguadora de pH) y biológicas
del suelo (por ser fuente de nutrimentos y energía para los microorganismos).
Disminuyendo la aplicación de fertilizantes sínteticos y no causando
contaminación de las aguas subterráneas o ríos.
102. OBJETIVOS
2.1 OBJETIVO GENERAL
Evaluar el efecto de biofertilizantes aplicados en previvero a la palma de aceite
2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS
 Describir el comportamiento de las palmas en fase de previvero mediante la
medición del crecimiento en su parte aérea y radicular.
 Determinar el mejor biofertilizante por medio de su efecto en el desarrollo de
palmas en fase de previvero.
 Determinar la mejor dosis de biofertilizante a aplicar en palmas en fase de
previvero.
113. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
En cualquier etapa del cultivo de la palma de aceite la nutrición adecuada se
basa en suministrar los nutrientes adecuados en forma balanceada para su
eficiente desarrollo, crecimiento y producción. La fertilización en la etapa
previvero y vivero constituye una de las fases mas criticas para cultivos
perennes como la palma de aceite, ya que obtener plantas vigorosas para llevar
a sitio definitivo nos dará la confianza de comenzar proyectos productivos.
Mucho se ha dicho a cerca de lo benéfico que resulta la aplicación de
biofertilizantes a los cultivos pero poco se ha estudiado acerca de los efectos de
estos en cultivos de palma en etapa de previvero. Con este estudio se pretende
evaluar los efectos de biofertilizantes sobre palma aceitera en previvero con el
propósito de ajustar su aplicación y no generar desbalances a nivel edáfico y
foliar que pueden terminar por generar deficiencias de algún nutriente.
124. MARCO TEÓRICO
Dar una respuesta a los residuos agrícolas, significa reducir sustancialmente el
volumen de lo que consideramos residuos, la fracción orgánica de los mismos
será materia prima de los procesos de compostaje.
El compost es un material al que se llega por biotecnologías de bajo
coste, que nos permite mantener la materia orgánica dentro del ciclo
natural, no incinerándola ni "ensilándola", con difícil y cara recuperación,
como sería el caso de los rellenos sanitarios. Es un mejorador de suelos,
sumamente útil en el combate a la erosión, en la mejora de los cultivos en
cuanto a cantidad y calidad de los mismos. Su producción trae beneficios
directos e indirectos si consideramos los beneficios en la producción, la mano
de obra que ocupa su procesamiento, las posibilidades de obtener
producciones ambientalmente sanas, la disminución de materia a eliminar y su
valor como elemento formativo ambiental (Julca, et al., 2006).
Residuos orgánicos: se refiere a todos aquellos que tienen su origen en los
seres vivos, animales o vegetales. Incluye una gran diversidad de residuos
que se originan naturalmente durante el “ciclo vital”, como consecuencia
de las funciones fisiológicas de mantenimiento y perpetuación o son
producto de la explotación por el hombre de los recursos bióticos (OPS,
1999).
4.1 FUENTES DE RESIDUOS ORGÁNICOS
Actividad agropecuaria. En esta actividad, se generan una gran variedad de
residuos de origen vegetal y animal. Los residuos vegetales están integrados
por restos de cosechas y cultivos (tallos, fibras, cutículas, cáscaras,
bagazos, rastrojos, restos de podas, frutas, etc., procedentes de diversas
13especies cultivadas. El contenido de humedad de este tipo de residuos es
relativo dependiendo de varios factores. Características de las especies
cultivadas, ciclo del cultivo, tiempo de exposición a los factores climáticos,
manejo, condiciones de la disposición, etc (Jaramillo, 2002).
Entre los residuos animales, se incluyen excrementos sólidos y semisólidos
(estiércoles) y líquidos purines. Desechos de faena, cadáveres, sobrantes
de suero y leche, etc. Los estiércoles y purines son los residuos que
presentan mayor interés por la concentración espacial que alcanzan en
producciones como la lechera, avicultura, entre otros y por el impacto ambiental
negativo que producen en la mayoría de los casos (Julca, et al., 2006).
Estiércoles: “es una descripción general de cualquier mezcla de heces,
orines y desperdicios”. La composición físico-química del estiércol varía de
una producción agropecuaria a otra, dependiendo entre otros factores del tipo
de ganado, de la dieta, y de las condiciones bajo las cuales se produce el
estiércol (Jaramillo, 2002).
Purines: a diferencia de los estiércoles los purines tienen un alto contenido
de agua, por lo que son manejados como líquidos (Jaramillo, 2002).
4.2 ACTIVIDAD AGROINDUSTRIAL
Existe una gran diversidad de residuos generados en la actividad
agroindustrial. Las características cuantitativas y cualitativas de los mismos
dependen de numerosos factores, entre otros:
 Características de las materias primas
 Procesos de industrialización
 Intensidad de la producción
 Características de los productos obtenidos
14Muchos residuos de las actividades agroindustriales son reutilizados a
través de alternativas que se aplican desde hace ya algunos años, con
menos o mayor grado de eficacia. Para otros residuos agroindustriales aún no
existen alternativas de transformación en insumos útiles dentro de un marco
económico viable (Torres, et al., 2004).
4.3 INDUSTRIA ACEITERA Y GRANOS OLEAGINOSOS
Se procesan granos de girasol, soja, colza y lino. Los residuos generados
son diversos: cáscara, fibras, efluentes líquidos, etc. En general son residuos
que contienen 30 a 50% de proteína, 15 a 30% de celulosa y bajo contenido en
agua. El residuo más conocido en esta industria es la “torta”, generado por la
extracción de aceite a la que se someten los granos en la prensa hidráulica. Las
tortas y harinas de extracción, así como otros derivados de la industria aceitera,
contienen un importante valor proteico y energético (Torres, et al., 2004).
Otros subproductos de la palma de aceite son: raquis picado, lodos, cuesco,
cenizas y tierras filtrantes (figura 1).
15Figura 1. Subproductos derivados de la Palma de aceite (E. guinensis) (Peláez,
2004)
4.4 ALTERNATIVAS DE TRATAMIENTO DE LOS RESIDUOS ORGÁNICOS
La recuperación, reutilización y/o transformación de los residuos en
insumos útiles a los sectores productivos es una opción con posibilidades,
en la medida que las alternativas surjan como consecuencia de un
diagnóstico objetivo de la problemática ambiental de cada sector. Las
alternativas seleccionadas, deben ser adecuadas técnicamente a las
características locales, viables económicamente y sustentables
ecológicamente. Sobre estas bases es posible validar, adecuar y promover
tecnologías de alternativa que representen una solución efectiva y ajustada a
cada realidad (Peláez, 2004).
16Las alternativas que se han manejado con mayor o menor resultado para la
reutilización y/o reconversión han sido:
Los residuos como fuente de alimento animal
 Los residuos como fuente energética
 Los residuos orgánicos como fuente abonos
Este último, genera un impacto en la preservación del medio ambiente. De ahí
radica su importancia para buscar fuentes de fertilización orgánica en la
agricultura.
Los abonos orgánicos o bioabonos, “son aquellas sustancias o
compuestos de origen biógeno vegetal o animal que pertenecen al campo de
la química orgánica, y que son en general incorporados directamente al
suelo sin tratamientos previos”. La aplicación de estiércoles y purines es
una práctica tradicional de abonado orgánico. En esta categoría se puede
incluir los abonos verdes. Si bien potencialmente, la incorporación al suelo de
residuos orgánicos puede llegar a tener algún efecto beneficioso sobre la
estructura y fertilidad de los suelos, no en todos los casos esto se
cumple e inclusive el efecto puede ser perjudicial. Cuando incorporamos
residuos orgánicos frescos o en proceso incipiente de biodegradación al
suelo, el orden natural, conlleva a que se cumplan los procesos de
mineralización. Es frecuente, que para que esta serie de procesos se
cumplan, se produzca un alto consumo de oxígeno e inclusive si los
materiales aportados no tienen una buena relación carbono/nitrógeno se
agoten inicialmente las reservas de nitrógeno del suelo. En algunos casos,
se terminan favoreciendo los procesos anaerobios, con la consiguiente
acidificación, movilización y pérdidas de nutrientes. En resumen, los procesos
de estas prácticas son incontrolables por lo que los resultados finales quedan
en muchos casos librados al azar (Jaramillo, 2002).
17Parece entonces razonable, que para aprovechar el potencial que los desechos
orgánicos tienen como abonos, estos deben pasar por un proceso previo antes
de su integración al suelo, de forma tal que, el material que definitivamente se
aporte, haya transcurrido por los procesos más enérgicos de la mineralización,
se presente desde el punto de vista de la biodegradación de la forma más
estable posible, y con los macro y micro nutrientes en las formas más
asimilables posibles para los productores primarios. Unas de las técnicas que
permite esta biodegradación controlada de la materia orgánica previa a su
integración al suelo es el Compostaje y el producto final es conocido
como Compost (Jaramillo, 2002).
Este proceso se puede llegar a implementar en todas las extractoras de palma
de aceite mediante alguna metodología que sea viable económica y
ambientalmente como la que se presenta en la figura 2.
Figura 2. Diagrama de flujo del procesamiento de los subproductos de la palma
de aceite para producir compost certificado y de calidad (Peláez, 2004).
18Una etapa fundamental para el desarrollo productivo de plantas de palma de
aceite es la de previvero. Sin embargo, debido a baja necesidad nutricional no
se deben realizar aplicaciones edáficas de fertilizantes químicos. Sin embargo,
si se desea obtener plantas vigorosas, una alternativa es la aplicación en el
suelo de enmiendas orgánicas. Debido a que generan beneficios tanto
económicos como biológicos en esta etapa del cultivo. De ahí, la necesidad de
evaluar una dosis ideal para aplicar en los previveros teniendo en cuenta los
análisis de suelos, el tipo de enmienda orgánica y la variedad (Franco, 2003).
195. MATERIALES Y MÉTODOS
5.1 UBICACIÓN GEOGRÁFICA
El estudio se realizó en la plantación Palmas Montecarmelo, a 89 msnm,
ubicada al margen derecho del río Casacará en el corregimiento de Llerasca a
18 Km. de la cabecera municipal. Las coordenadas geográficas son 9º53’32’’
Latitud norte y 73º18’08’’ Latitud este, las características climáticas generales
son las siguientes:
CARACTERÍSTICA RANGO
Precipitación media anual 1200mm
Temperatura media anual 28ºC
Humedad relativa 70%
Horas de brillo solar año 2500
5.2 MATERIALES
Se evaluó un (1) fertilizante orgánico, compostado cuyas características se
muestran en la tabla 1, el cual se aplicó en 4 concentraciones diferentes (0%,
2.5% y 7.5%) en bolsas de previvero, las cuales utilizaron 2000 gr de mezcla.
La mezcla se realizo calculando las necesidades de materiaL compostado para
cada uno tratamientos, luego se peso el suelo, las cantidades de compost y se
realizo la mezcla con una pala obteniendo una mixtura lo más homogénea
posible y en la cual jugó un papel fundamental el contenido mínimo de
20humedad de los materiales, luego de elaborado el material se procedió al
llenado de las bolsas, 30 por cada tratamiento.
Como material vegetal se utilizaron 120 semillas de material Dami las Flore
(DxP), las cuales se seleccionaron de acuerdo a los siguientes criterios:
Tamaño: la plúmula tiene una longitud vertical de 1.5 centímetros, mientras la
radícula puede alcanzar 2 centímetros.
Color: la plúmula y la radícula deben tener un color blanco cremoso brillante
mientras el cuesco es negro brillante.
Posición y orientación: la plúmula y la radícula están alineadas en un eje
vertical; la plúmula es recta, mientras que la radícula pueda presentar curvatura
irregular a lo largo de la misma. (UNIPALMA, 2001).
Tabla 1. Composición química del compost
PARÁMETRO RESULTADO UNIDADES MÉTODO ANALÍTICO
Humedad 56,3 % Gravimétrico (NTC 5167)
Cenizas 22,6 % Gravimétrico (NTC 5167)
Perdidas por volatilización 21,1 % Gravimétrico (NTC 5167)
Carbono orgánico oxidable 10,2 % Walkley-Black (NTC 5167)
pH (pasta de saturación) 7,85 Potenciómetro
Densidad (Base seca -
20ºC) 0,35 g/c. c. Gravimétrico (NTC 5167)
Conductividad eléctrica 5,8 dS/m Conductimetro
Retención de humedad 85,3 % Gravimétrico (NTC 5167)
Cap. Intercambio cationico 27 (me/100 g) Volumétrico (NTC 5167)
C/N 24
21Nitrogeno orgánico 0,47 % Micro Kjeldhal (NTC 5167)
Fosforo total 0,37 % Colorímetro (NTC 5167)
Potasio total 0,81 % Abs. Atómica (NTC 5167)
Calcio total 1,24 % Abs. Atómica (NTC 5167)
Magnesio total 0,54 % Abs. Atómica (NTC 5167)
PARÁMETRO RESULTADO UNIDADES MÉTODO ANALÍTICO
Azufre total 0,08 % Turbidimetro (NTC 5167)
Hierro total 0,54 % Abs. Atómica (NTC 5167)
Manganeso total 143 p.p.m Abs. Atómica (NTC 5167)
Cobre total 18 p.p.m Abs. Atómica (NTC 5167)
Zinc total 41 p.p.m Abs. Atómica (NTC 5167)
Boro total 19 p.p.m Colorímetro (NTC 5167)
Emisión de llama (NTC
Sodio 0,03 % 5167)
Residuo insoluble en acido 19,2 % Gravimétrico (NTC 5167)
En total fueron 4 tratamientos (tabla 2) con tres repeticiones cada uno, para
obtener un total de 36 unidades experimentales por todo el experimento.
Ademas, se realizo el análisis químico del suelo utilizado en el experimento
(tabla 3).
Tabla 2. Diferentes dosis del compost y el testigo con sus respectivas replicas
(3).
Compost Testigo
T1 T2 T3 T4
2,5% 5 % 7,5% 0 %
22Tabla 3. Análisis de suelos para el caso del sustrato utilizado en el experimento.
Parámetro Valor Parámetro
pH 6,7 V. V.
USDA en el
0,21 manual 60 de
CE (dS/m) 1960
MO (%) 0,92 Walkler Black
P (ppm) 12,61 Bray II
NH4OAc -1N-pH
5,58
Ca (meq/100 g) 7
NH4OAc -1N-pH
1,36
Mg (meq/100 g) 7
NH4OAc -1N-pH
0,13
K (meq/100 g) 7
NH4OAc -1N-pH
0,16
Na (meq/100 g) 7
CIC (meq/100 g) 12,58 Volumétrico
Saturación Ca 77,14 %
Saturación Mg 18,86 %
Saturación K 1,8 %
Saturación Na 2,21 %
Hunter
0,23
B (ppm) (Colorimetria)
Cu (ppm) 0,57 DTPA-TEA
Fe (ppm) 43,98 DTPA-TEA
Mn (ppm) 4,72 DTPA-TEA
Zn (ppm) 0,65 DTPA-TEA
235.3 MATERIALES DE CAMPO
Compost 50 kilogramos
Suelo 200 kilogramos
Equipo transporte de biofertilizante (tractor, camión)
Supervisores de campo.
Bolsas plásticas 150 bolsas de previvero
Baldes
Materiales de oficina
5.4 MATERIALES DE LABORATORIO
Balanza
Horno de secado
Computador
Pie de rey
246. METODOLOGÍA
6.1 MUESTREO
El compost que se utilizo en el experimento se mezclo (2.5%, 5%, 7.5%
“compost” y testigo sin compost) en el sitio donde está ubicado el vivero.
Mediante la ayuda de 2 palas. Además, en este sitio se llenaban las bolsas del
previvero.
Se tomaron 3 puntos de muestreo durante toda la etapa de previvero. Estos se
espaciaron irregularmente en el tiempo. 1° muestreo (15 dde), 2° muestreo (30
dde) y 3° muestreo (45 dde) ,
Muestreo Vegetal: Por cada unidad experimental se tomaban 3 plantas de
forma aleatoria en los surcos destinados para tal objeto. Estas se extraían
desde la raíz, se retiraba el suelo circundante y posteriormente se empacaron
en bolsas plásticas de forma individual. En total se colectaban 3 plantas por
tratamiento es decir, 9 plantas por cada uno de los muestreos. Estas muestras
se llevaron al laboratorio de suelos de Palmas Montecarmelo para el
procesamiento de variables morfológicas y el secado de las plantas en horno a
60°C hasta peso constante. Posteriormente se pesó cada planta.
6.2 VARIABLES EVALUADAS
En el laboratorio de suelos de Palmas Montecarmelo, se determino a cada una
de las plantas las siguientes variables morfológicas: peso seco planta (raíces,
bulbo y área foliar), altura de la planta, número de hojas, diámetro bulbo,
numero de raíces y longitud de raíces.
256.3 ANÁLISIS DE DATOS
Se utilizo un diseño completamente aleatorizado (DCA). El análisis estadístico
se realizó con el programa SAS 9.0. En la evaluación de los tratamientos sobre
las variables morfológicas. Para el caso de las variables de peso seco que
fueron estadísticamente significativas se analizaron con la prueba de
comparación múltiple de Tukey.
267. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
7.1 PARÁMETROS MORFOLÓGICOS
Altura de Planta. Según el análisis estadístico no hubo diferencias
significativas entre los tratamientos para la variable altura. Por lo cual, se puede
deducir que al aplicar este tipo de compost no genera efectos sobre esta
variable.
Figura 3. Altura de la planta para cada tratamiento
Numero de Hojas. Para la variable número de hojas no hubo diferencias
estadísticamente significativas entre los diferentes tratamientos. Sin embargo,
hubo una leve diferencia en el ultimo muestreo entre los tratamientos 5%
compost, testigo contra los tratamientos 2.5% y 7.5% compost. Esta diferencia
estaba alrededor de una hoja.
27Figura 4. Numero de hojas/plántula para cada tratamiento
Área Foliar. La variable área foliar me genera la vigorosidad de la planta. Para
este caso no hubo diferencia estadística entre los diferentes tratamientos. Sin
embargo, en el ultimo muestreo (45 dde) me produjo mayor área foliar para los
tratamientos 5% compost y testigo (23.4 cm2).
Figura 5. Área Foliar para cada tratamiento
Numero de raíces. La cantidad de raíces, es un indicador del crecimiento y
desarrollo de plantas (Bernal, 2001). Además, muestra la rapidez en el crecimiento.
Es el órgano que permite realizar la absorción de nutrientes. Por consiguiente a
mayor numero de raíces (pelos radicales), mayor absorción de nutrientes. Sin
embargo, no hubo diferencias estadísticas entre los diferentes tratamientos.
28Figura 6. Numero de raíces/plántula para cada tratamiento
Materia seca. La variable peso seco presento diferencias estadísticamente
entre los diferentes tratamientos (Anexo 1). El tratamiento de mayor valor fue
2.5% compost (3.73 gramos), seguido por 5% compost (3.23 gramos). El
tratamiento de menor peso fue el testigo (1.76 gramos). Esta variable me indica
la capacidad de producir carbohidratos.
Figura 7. Peso seco total de la plántula para cada tratamiento
29Cabe aclarar que hasta la realización del presente escrito no se encontró en la
revisión de literatura un trabajo donde se hubiesen realizado mediciones
similares y que pudieran contrastarse con lo encontrado en este trabajo
Distribución del peso seco en los diferentes órganos evaluados. Para el
caso de la distribución de materia seca entre los 3 órganos (hojas, raíces y
bulbo), se determino que la mayor traslocación de carbohidratos fue para las
hojas, presentando alrededor del 48.5% del peso seco total de la planta para los
tratamientos.
El tratamiento que mayor acumulación de materia seca presento en las hojas
fue 5% compost (1.8 gramos) y el de menor acumulación fue el testigo (0.7
gramos). Para el caso de la raíz el de mayor peso fue el 2% compost (1.23
gramos) y el menor fue el testigo (0.5 gramos).
30Peso seco
Total (gramos) 3,697 3,233 2,866 1,733
Figura 8. Distribución del peso seco para cada órgano evaluado de la plántula
para cada tratamiento
Para el caso de comparar estos resultados de peso seco con información
recolectada no fue posible ya que los experimentos que se han llevado a cabo
sobre esta temática no han determinado un rango crítico para esta variable. Sin
embargo, podemos concluir que la dosis de compost que genera las mejores
condiciones químicas y físicas en el suelo para generar un adecuado
crecimiento y desarrollo de las plántulas de palma fue el tratamiento 2,5% de
compost. Esto se debe a que esta dosis de compost produce, un balance de
nutrientes en el suelo que le permiten a la planta estar realizando una alta tasa
de fotosíntesis y de asimilación de nutrientes, produciendo carbohidratos para
las funciones de crecimiento y desarrollo de la planta.
318. CONCLUSIONES
Para la plantación Palmas Montecarmelo, se concluye que la dosis de compost
que genera mayor crecimiento y desarrollo de plántulas es 2.5% compost.
Los tratamientos empleados no mostraron efecto sobre los parámetros
morfológicos medidos, en razón a su baja variación en el tiempo que se expreso
en no significancias estadísticas.
Dado que las hojas fueron los órganos que acumularon la mayor cantidad de la
materia seca se concluye que durante la etapa de previvero las plántulas
traslocan la mayor parte de nutrientes a las hojas. Siendo este órgano esencial
para la fotosíntesis y respiración por parte de la planta.
329. RECOMENDACIONES
Se sugiere, para efecto de comprobar los resultados obtenidos sobre las
variables morfológicas para el presente ensayo, repetirlo pero hasta el
trasplante a sitio definitivo para obtener mayor información y así poder
determinar si realmente puede haber efecto de los tratamientos.
33BIBLIOGRAFÍA
Bernal, F. (2001). El cultivo de la palma de aceite y su beneficio. Santafé de
Bogotá: CENIPALMA, 101-103.
OPS. (1999). Manual para la elaboración de compost bases conceptuales y
procedimientos, 69.
Franco, P. N. (2003). Manejo de viveros de palma de aceite. Manual técnico.
Santafé de Bogotá: CENIPALMA, Ministerio de Agricultura y Desarrollo Ru-ral,
pp.10-55.
UNIPALMA (2001). Instrucciones para siembra de semilla de palma de aceite.
Departamento de servicios agronómicos. Publicado en el mes de julio.
Jaramillo, D. (2002). Introducción a la ciencia del suelo. Universidad Nacional
de Colombia. Medellín, 619
Julca, A., Meneses, L., Blas, R. y Bello, S. (2006). La materia orgánica,
importancia y experiencias de su uso en la agricultura. IDESIA (Chile), 24(1), 13
Pelaez, Carlos. (2004). Compostaje y uso en previvero de subproductos de la
palma de aceite. AMBISA, 37.
Torres, R., Acosta, A. y Chinchilla, C.( 2004). Proyecto comercial de compostaje
de los desechos agroindustriales de la palma aceitera. Revista Palmas 25(2),
377-387.
34ANEXO 1
ANÁLISIS DE DATOS PARÁMETROS MORFOLÓGICOS
20:23 Friday, February 12, 2010 1
The ANOVA Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
tratamiento 4 1 2 3 4
Number of observations 36
20:23 Friday, February 12, 2010 2
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: num_hojas num hojas
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 1.4166667 0.4722222 0.11 0.9527
Error 32 135.3333333 4.2291667
35Corrected Total 35 136.7500000
R-Square Coeff Var Root MSE num_hojas Mean
0.010360 91.39972 2.056494 2.250000
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 1.41666667 0.47222222 0.11 0.9527
20:23 Friday, February 12, 2010 3
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: area_foliar area foliar
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 29.141111 9.713704 0.12 0.9502
Error 32 2684.371111 83.886597
Corrected Total 35 2713.512222
R-Square Coeff Var Root MSE area_foliar Mean
0.010739 77.80148 9.158963 11.77222
36Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 29.14111111 9.71370370 0.12 0.9502
20:23 Friday, February 12, 2010 4
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: grosor_bulbo grosor bulbo
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 0.03638889 0.01212963 0.42 0.7421
Error 32 0.93111111 0.02909722
Corrected Total 35 0.96750000
R-Square Coeff Var Root MSE grosor_bulbo Mean
0.037611 27.29265 0.170579 0.625000
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 0.03638889 0.01212963 0.42 0.7421
20:23 Friday, February 12, 2010 5
The ANOVA Procedure
37Dependent Variable: altura altura
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 1.338611 0.446204 0.01 0.9987
Error 32 1534.824444 47.963264
Corrected Total 35 1536.163056
R-Square Coeff Var Root MSE altura Mean
0.000871 69.50651 6.925552 9.963889
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 1.33861111 0.44620370 0.01 0.9987
20:23 Friday, February 12, 2010 6
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: num_raices num raices
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 18.9722222 6.3240741 0.27 0.8440
38Error 32 739.7777778 23.1180556
Corrected Total 35 758.7500000
R-Square Coeff Var Root MSE num_raices Mean
0.025005 36.74999 4.808124 13.08333
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 18.97222222 6.32407407 0.27 0.8440
20:23 Friday, February 12, 2010 7
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for num_hojas
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 32
Error Mean Square 4.229167
Critical Value of Studentized Range 3.83162
Minimum Significant Difference 2.6266
39Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 2.4444 9 2
A
A 2.4444 9 4
A
A 2.1111 9 1
A
A 2.0000 9 3
20:23 Friday, February 12, 2010 8
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for area_foliar
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 32
Error Mean Square 83.8866
Critical Value of Studentized Range 3.83162
Minimum Significant Difference 11.698
40Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 12.900 9 2
A
A 12.344 9 4
A
A 11.233 9 1
A
A 10.611 9 3
20:23 Friday, February 12, 2010 9
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for grosor_bulbo
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 32
Error Mean Square 0.029097
Critical Value of Studentized Range 3.83162
Minimum Significant Difference 0.2179
Means with the same letter are not significantly different.
41Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 0.67778 9 2
A
A 0.62222 9 3
A
A 0.60000 9 1
A
A 0.60000 9 4
20:23 Friday, February 12, 2010 10
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for altura
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 32
Error Mean Square 47.96326
Critical Value of Studentized Range 3.83162
Minimum Significant Difference 8.8454
Means with the same letter are not significantly different.
42Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 10.278 9 2
A
A 9.967 9 4
A
A 9.811 9 1
A
A 9.800 9 3
20:23 Friday, February 12, 2010 11
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for num_raices
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 32
Error Mean Square 23.11806
Critical Value of Studentized Range 3.83162
Minimum Significant Difference 6.141
Means with the same letter are not significantly different.
43Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 14.333 9 3
A
A 12.778 9 2
A
A 12.667 9 4
A
A 12.556 9 1
44ANEXO 2
ANÁLISIS DE DATOS PARÁMETROS PESO SECO
20:56 Friday, February 19, 2010 1
The ANOVA Procedure
Class Level Information
Class Levels Values
tratamiento 4 1 2 3 4
Number of observations 12
20:56 Friday, February 19, 2010 2
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: peso_seco_total peso seco total
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 6.10916667 2.03638889 90.51 <.0001
Error 8 0.18000000 0.02250000
45Corrected Total 11 6.28916667
R-Square Coeff Var Root MSE peso_seco_total Mean
0.971379 5.187320 0.150000 2.891667
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 6.10916667 2.03638889 90.51 <.0001
20:56 Friday, February 19, 2010 3
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: peso_seco_hojas peso seco hojas
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 2.22000000 0.74000000 49.33 <.0001
Error 8 0.12000000 0.01500000
Corrected Total 11 2.34000000
R-Square Coeff Var Root MSE peso_seco_hojas Mean
0.948718 8.748178 0.122474 1.400000
46Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 2.22000000 0.74000000 49.33 <.0001
20:56 Friday, February 19, 2010 4
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: peso_seco_bulbo peso seco bulbo
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 0.08250000 0.02750000 2.54 0.1299
Error 8 0.08666667 0.01083333
Corrected Total 11 0.16916667
R-Square Coeff Var Root MSE peso_seco_bulbo Mean
0.487685 16.22077 0.104083 0.641667
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 0.08250000 0.02750000 2.54 0.1299
20:56 Friday, February 19, 2010 5
The ANOVA Procedure
47Dependent Variable: peso_seco_raiz peso seco raiz
Sum of
Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F
Model 3 0.66916667 0.22305556 10.29 0.0040
Error 8 0.17333333 0.02166667
Corrected Total 11 0.84250000
R-Square Coeff Var Root MSE peso_seco_raiz Mean
0.794263 17.84194 0.147196 0.825000
Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F
tratamiento 3 0.66916667 0.22305556 10.29 0.0040
20:56 Friday, February 19, 2010 6
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for peso_seco_total
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
48Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 8
Error Mean Square 0.0225
Critical Value of Studentized Range 4.52880
Minimum Significant Difference 0.3922
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 3.7000 3 1
B 3.2333 3 2
B
B 2.8667 3 3
C 1.7667 3 4
20:56 Friday, February 19, 2010 7
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for peso_seco_hojas
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
49Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 8
Error Mean Square 0.015
Critical Value of Studentized Range 4.52880
Minimum Significant Difference 0.3202
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 1.8000 3 2
A
B A 1.7000 3 1
B
B 1.4000 3 3
C 0.7000 3 4
20:56 Friday, February 19, 2010 8
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for peso_seco_bulbo
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
50Error Degrees of Freedom 8
Error Mean Square 0.010833
Critical Value of Studentized Range 4.52880
Minimum Significant Difference 0.2721
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 0.76667 3 1
A
A 0.63333 3 3
A
A 0.63333 3 2
A
A 0.53333 3 4
20:56 Friday, February 19, 2010 9
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for peso_seco_raiz
NOTE: This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally
has a higher Type II
error rate than REGWQ.
Alpha 0.05
Error Degrees of Freedom 8
51Error Mean Square 0.021667
Critical Value of Studentized Range 4.52880
Minimum Significant Difference 0.3849
Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping Mean N tratamiento
A 1.1667 3 1
A
B A 0.8333 3 3
B A
B A 0.8000 3 2
B
B 0.5000 3 4
52ANEXO 3
ANÁLISIS QUÍMICO DEL SUELO CON LAS DIFERENTES DOSIS DE COMPOST
Resultado Análisis de suelos
Fecha: Diciembre 18 de 2009
DESTINATARIO: BERNABE ROCHELS BURGOS
pH CEa MO P
V:V dS/m W.B Bray II Ca Mg K Na CIC B Cu Fe Mn Zn Clasif.
% 1:1 % meq/100 g ppm Tex.
Testigo 7,4 0,41 1,36 31,51 6,13 1,27 0,18 0,28 14,68 0,42 0,56 21,37 1,47 0,63 F
2,5 7,5 0,55 1,26 77,79 7,09 1,71 0,44 0,34 14,86 0,71 0,59 21,99 1,73 0,98 F
5,0 7,6 0,72 1,72 140,90 7,78 1,89 1,11 0,42 15,68 1,02 0,74 18,75 1,71 0,96 F
7,5 7,6 0,89 1,98 192,54 8,69 2,16 1,98 0,46 12,70 1,34 0,70 16,32 1,55 1,03 F
53