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Gestionar los altibajos de la producción de café.


Cada día, se consumen más de 2 mil millones de tazas de café en todo el mundo.


Por Adityarup «Rup» Chakravorty


Los países en desarrollo producen alrededor del 90% de los frijoles utilizados para hacer todos esos lattes, espressos y mochas. Eso convierte al café en una fuente clave de ingresos y medios de vida para millones de personas en todo el mundo.

Pero las plantas de café tienen patrones de rendimiento hacia arriba y hacia abajo. Los años con altos rendimientos a menudo son seguidos por años con bajos rendimientos y viceversa. Este patrón alterno de rendimientos altos y bajos se denomina «efecto bienal».

«Es como la recuperación fisiológica», dice Indalécio Cunha Vieira Júnior. «Las plantas de café necesitan ‘vegetarse’ durante un año para producir bien el año siguiente». Cunha es investigadora de la Universidad Federal de Lavras en Brasil.

El efecto bienal hace que sea difícil para los obtentores de café comparar los rendimientos de diferentes variedades de café. Sin medidas precisas de rendimiento, los obtentores no pueden saber qué variedades de café serían más útiles para que los agricultores cultivaran.

En un nuevo estudio, Cunha y sus colegas describen un modelo computacional que compensa el efecto bienal en el café. Este modelo reduce el error experimental. También aumenta la utilidad de los datos obtenidos de los ensayos de campo. A su vez, el modelo afecta directamente la calidad de las variedades de café suministradas a los agricultores.

«En última instancia, nuestros hallazgos podrían reducir el costo y el tiempo para lanzar una nueva variedad de café al mercado a la mitad», dice Cunha.

El nuevo modelo también podría ayudar a los agricultores a mejorar los rendimientos. «El modelo genera datos sobre el crecimiento bienal a nivel de plantas de café individuales», dice Cunha. Usando la información del modelo, los agricultores podrían adaptar las estrategias de cultivo a las plantas individuales. El manejo efectivo de las condiciones de cultivo impacta directamente la calidad y el rendimiento de la cosecha.

El estudio también arrojó algunos resultados inesperados. Los investigadores descubrieron que el efecto bienal en el café no sigue un patrón bien definido, como se pensaba anteriormente.

«Muchos investigadores asumieron que todas las plantas de café en un área tendrían patrones de rendimiento similares», dice Cunha. Pero, los investigadores encontraron que algunas plantas de café pueden tener rendimientos razonablemente estables a lo largo de los años. Otras plantas pueden tener altos rendimientos durante dos años y rendimientos reducidos en el tercero.

«Estos hallazgos cambiarán la forma en que se analizan los experimentos de cultivo de café», dice Cunha.

El nuevo modelo también permite a los investigadores determinar por qué las plantas de café individuales pueden tener rendimientos altos o bajos cada año.

Algunas plantas de café con altos rendimientos pueden pertenecer a variedades de alto rendimiento. Sin embargo, las plantas de variedades de alto rendimiento pueden producir bajos rendimientos durante los años de recuperación.

«Nuestro modelo nos permite profundizar en el efecto bienal», dice Cunha. «Esto podría permitirnos recomendar las variedades más productivas para los agricultores con mayor precisión y menores costos».

Cafetera Aranas
Cultivo de granos de café «Aranas» listo para ser cosechado. Crédito: César Elias Botelho

Cunha y sus colegas utilizaron una simulación por computadora para probar la efectividad de su modelo. «La simulación nos permitió confirmar nuestros hallazgos sobre datos reales», dice Cunha. También ayudó a los investigadores a probar las condiciones en las que el modelo funcionó bien y cuando tuvo dificultades.

En general, «los resultados de la simulación mostraron que el modelo podría determinar efectivamente las etapas bienales individuales», dice Cunha. El nuevo modelo demostró ser una mejora con respecto a los modelos más antiguos.

Cunha ahora está tratando de incorporar más información genética en el modelo actual. Esto permitiría a los investigadores estudiar el control genético del efecto bienal. Comprender la base genética del efecto bienal podría ser muy útil. Por ejemplo, podría permitir a los obtentores identificar variedades de café con rendimientos más uniformes a lo largo de varios años.

El café no es el único cultivo que muestra efectos bienales. Los manzanos, por ejemplo, también exhiben efectos bienales. Los resultados del trabajo de Cunha también podrían aplicarse a estas otras variedades de cultivos.

Lea más sobre esta investigación en Crop Science . Esta investigación fue apoyada por el Consejo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico (CNPq) y la Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais (EPAMIG).


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