Principales atributos de calidad de los cultivares de trigo pan en distintas subregiones trigueras

Con la suspensión de las restricciones a la exportación de trigo pan que estuvieron vigentes hasta principios del año 2016, es de esperar que se expanda su producción y que esto traiga aparejado un aumento de la demanda no solo en cantidad, sino también en calidades específicas. Los atributos de calidad más importantes en la comercialización del trigo pan son: (1) el peso hectolítrico y la concentración de proteína en el grano, según lo establecido en la Norma XX (SAGPyA, 2004) (otros ítems de esa norma, solo afectan el precio en cultivos con problemas particulares), (2) el cumplimiento del Punto 12 de la Norma XX según el cual el gluten debe tener la capacidad de ligar durante el amasado o el levado, (3) la concentración de gluten, (4) el trabajo necesario para deformar la masa de harina (parámetro W del alveograma, más conocido como “fuerza de la harina”) y (5) la estabilidad farinográfica (parámetro demandado especialmente por la industria brasilera).

Si bien la calidad del grano resulta relevante al momento de la comercialización y que buena parte de ella se decide a la siembra con la elección del cultivar, no existe una manera sencilla para consultar los atributos de calidad de los cultivares de trigo actualmente disponibles. Para que un cultivar pueda comercializarse en Argentina, debe estar inscripto en el Registro Nacional de Cultivares y la inscripción en ese registro requiere presentar un legajo con resultados de análisis de calidad comercial e industrial entre otros datos. Sin embargo, dado que la información contenida en los legajos es confidencial, no suele quedar disponible para los usuarios del cultivar. El INASE (Instituto Nacional de Semilla, Ministerio de Agroindustria), regularmente realiza un completo análisis de calidad comercial e industrial de distintos cultivares, a partir de muestras tomadas en los ensayos de la RET (Red de ensayos comparativos de variedades de trigo pan) en las distintas subregiones trigueras. No obstante, esa información no está disponible para los usuarios en un formato fácil de consultar. Por otra parte, existe una clasificación de cultivares en Grupos de Calidad (GC) que realiza el INASE basado en el Índice de Calidad de Cultivares de Trigo (ICCT; Miranda y Salomón, 2001), pero esta es una guía demasiado general que no permite elegir adecuadamente cultivares concretos acorde a demandas de calidad específicas.

Para resolver la falta de difusión de los atributos de calidad de los cultivares actualmente disponibles, Abbate (2014) presentó los principales atributos de 47 cultivares recomendados por los respectivos criaderos para la Subregión IV. Dado que existe interés en contar con información de la calidad de los cultivares en otras subregiones, en este nuevo trabajo se incluyó información de 4 subregiones trigueras. Concretamente, el objetivo del presente trabajo fue presentar los valores de las principales variables de calidad, de los cultivares disponibles actualmente, para las principales subregiones trigueras argentinas, con el fin de: (1) facilitar la elección de los cultivares a sembrar, (2) estimar qué nivel de calidad se puede obtener a partir de los cultivares elegidos y (3) conocer el rango de variación entre los cultivares disponibles.

 

Los datos de calidad fueron obtenidos por el PRONACATRI (Programa Nacional de Calidad de Trigo; SAGPyA, 2003) en base a muestras tomadas en los ensayos de la RET, desde la campaña 2010/11 a 2014/15. Solo se consideraron los datos provenientes de las localidades con información regular, esto es, al menos 4 años de datos en las 5 campañas seleccionadas. Los ensayos retenidos correspondieron a las Subregiones IIN, IIS, IV y VS; los sitios experimentales y localidad donde se condujeron los ensayos se listan en la Tabla 1. El estudio abarcó 83 cultivares de trigo pan y 5 de trigo blando para los cuales se produjo semilla fiscalizada en la campaña 2014/15. Las variables consideradas fueron: el peso hectolítrico (PH, kg/hl), la concentración de proteína del grano (PROT, %), la concentración de gluten húmedo (GH, %), el W alveográfico (W, J 10^-4), la estabilidad farinográfica (EST, min) y el ICCT. Este último se calculó a partir de: el PH, la PROT, el GH, la EST, el W, el porcentaje de cenizas, el rendimiento en harina y el volumen de pan.

 

Tabla 1. Detalle del origen de los datos de cada subregión, utilizados en este estudio.

 

Para cada variable se calculó el desvío respecto del promedio de todos los cultivares de cada ensayo; luego se promediaron los desvíos para cada uno de los cultivares de interés, dentro de cada subregión. Más formalmente, dentro de cada subregión, el desvío promedio de un cultivar  ( ) para la variable de calidad , se calculó como, 

 

 

donde x_ij  es el valor de la variable x en el ensayo j donde se evaluó el cultivar i, n_i es la cantidad total de ensayos donde se evaluó el cultivar i, x_ij es el promedio de la variable x de todos cultivares evaluados en el ensayo j junto con el cultivar i, x_ijk es el valor de la variable x para el cultivar k que fue evaluado en el ensayo j junto con el cultivar i, y m_ij es la cantidad total de cultivares evaluados en el ensayo j junto con el cultivar i. Los datos se presentan de esta manera, es decir, como desvíos en valores absolutos, ya que desde hace más de 80 años (Fisher, 1935) se considera que el desvío respecto de la media es el estimador adecuado del efecto propio de cada cultivar; de hecho, con los datos de este trabajo pudo calcularse que los desvíos fueron más estables a través de ambientes (años y subregiones) que el promedio simple de cada cultivar (resultados no presentados).

Con los desvíos de cada cultivar se calculó, para cada variable, un coeficiente de variación porcentual (CV%) que se denominó “CV% dentro de cultivar”. Por otra parte, se calculó el CV% entre los desvíos de todos los cultivares, el cual se denominó “CV% entre cultivares”. Al calcular ambos CV% se utilizó el promedio del valor de la variable sin transformar como denominador. Para simplificar la interpretación de los CV% se consideró que un CV% menor a 15% fue bajo, indicando que el promedio de la variable en cuestión fue estable, y uno por arriba de ese valor fue alto, indicando que el promedio fue poco estable y por lo tanto poco confiable. En la Tabla 2 el CV% dentro de cada cultivar se presenta indicando con “+” si el CV% fue menor que 15% y con “++” si fue mayor.

La asociación entre variables se estudió por medio de análisis de regresión y correlación lineal.

 

Los principales atributos de calidad de los 88 cultivares estudiados, en las Subregiones IIN, IIS, IV y VS se presentan en la Tabla 2. Si en una variable, un cultivar presentó un desvío con valor positivo, significa que ese cultivar superó al promedio de los cultivares evaluados en la subregión, en la cantidad de unidades indicadas; lo contrario ocurre para un cultivar con valor negativo. Así, p.ej. ACA 303 en la Subregión IIN supera en 5 kg/hl el peso hectolítrico promedio de todos los cultivares evaluados en la Subregión IIN. Las tablas incluyen cultivares con menos de 3 evaluaciones, esos promedios deben considerarse provisorios y se debe ser cauto en su empleo.

 

Fig. 1. Comparación de los coeficiente de variación porcentual (CV%) de los principales atributos de calidad, dentro de cultivares (promediado a través de todos los cultivares y subregiones) y entre cultivares (promediado a través de todas las subregiones estudiadas), ordenados por CV% decreciente. EST, estabilidad farinográfica; ICCT, índice de calidad de cultivares de trigo; W, W alveográfico; GH, gluten húmedo; PROT, proteína; PH, peso hectolítrico.

 

Se encontró que en todas las subregiones el CV% promedio dentro de un cultivar presentó el ordenamiento (de mayo a menor CV%): EST > ICCT > 15% > W > GH > PROT (Fig. 1). Así, excepto para la EST y el ICCT, el comportamiento de los cultivares fue estable y por lo tanto el promedio presentado fue confiable. Así mismo, el CV% entre cultivares (presentado al pie de la Tabla 2), en todas las subregiones presentó el ordenamiento de variables similar al de los CV% dentro de cultivar: EST > ICCT > W > GH > PROT > PH. La comparación de ambos tipos de CV% permite analizar el efecto de la elección del cultivar, en las variables estudiadas.

En la Fig. 1 se compara el CV% dentro y entre cultivares, para cada una de las variables. La EST fue la variable con mayor CV%; el alto CV% entre cultivares indica que las diferencias en EST entre cultivares fueron grandes, lo cual permitiría elegir cultivares con valores de EST contrastantes. Sin embargo, el alto CV% dentro de cultivares indica que la EST de cada cultivar fue, en promedio, poco estable. En definitiva, si bien hay diferencias en EST entre cultivares, el cultivar tendrá poco efecto sobre la EST que finalmente se obtendrá, ya que los efectos de otros factores (ambientales) son iguales o mayores que el del cultivar. El ICCT tuvo un comportamiento similar al de la EST pero no tan extremo. Por su parte, el W presentó un alto CV% entre cultivares, con un bajo CV% dentro de cultivares. En tal caso, las diferencias de W entre cultivares resultaron importantes y es de esperar que la elección del cultivar tenga un impacto importante en el W final, ya que el W de cada cultivar fue estable. El GH, presentó CV% más bajos; en este caso el efecto de la elección del cultivar resulta relevante, si bien la diferencia entre cultivares es más escasa que para el W. Sin embargo, en un análisis realizado independiente de este trabajo (P.E. Abbate, no publicado), se encontró que las diferencias de GH entre cultivares, son mínimas cuando la PROT tiene valor cercano al 12% (como es el caso de los datos aquí presentados), pero aumentan cuando la PROT disminuye. Entonces, es de esperar que la elección del cultivar tenga mayor efecto sobre el GH cuando la PROT es baja. La PROT y el PH presentan los CV% más bajos; en estos casos es de esperar que la elección del cultivar tenga un efecto firme, pero como la variación entre cultivares es escasa, resulta difícil modificar de manera importante el valor final de estas variables por medio de la elección del cultivar. En el caso de PROT, el manejo de la fertilización nitrogenada suele tener un efecto mucho más grande que el cultivar. Por el contrario, los factores ambientales que modifican el PH no son fácilmente manejables (excepto los cambios de ambiente relacionados con la fecha de siembra), por lo cual, las diferencias entre cultivares, si bien son pequeñas, pueden ser relevantes en situaciones desfavorables para lograr un buen PH (zonas con golpe de calor durante el llenado, suelos someros, etc.) ya que ésta es una de las pocas posibilidades concretas para manejar el PH.

 

La asociación más notable entre variables fue entre GH y PROT (R² entre 0.84 y 0.92 según Subregión, n = 88), el resto de las asociaciones entre variables fueron entre moderadas y bajas. En consecuencia, pueden encontrarse cultivares con alto o bajo PH, W o EST, independientemente de la alta o baja concentración de PROT y GLU que presenten.

Al considerar la asociación entre subregiones para una misma variable, se encontró que todas las asociaciones resultaron estadísticamente significativas y que el ordenamiento por R² fue: W (R² promedio 0.90; n > 72) ≥ ICCT (0.89) ≥ PROT (0.87) ≥ GH (0.86) = PH (0.86) > EST (0.67). Estas asociaciones indican que la EST es la variable que más varió entre subregiones, mientras que el W y las otras variables fueron más estables. En consecuencia, es muy probable que un cultivar de alto W en la Subregión IV también tenga alto W en el resto de las subregiones, pero no ocurre lo mismo con la EST.

 

El ICCT promedio disminuyó del GC 1 al GC 3, con los cultivares de trigo blando presentando los valores más bajos. Lo mismo ocurrió con el promedio del resto de los atributos analizados (ver promedios al pie de la Tabla 2). Así, p. ej. en la Subregión IV, el W promedio para el GC 1 fue 88-(-5) = 93 J 10^-4 mayor que el del GC 2 y que éste fue (-5)-(-69) = 64 J 10^-4 mayor que el del GC3 (Tabla 2). Si en lugar de considerar el promedio de los GC se consideran los cultivares individualmente, puede encontrarse una amplia superposición de valores entre GC. Por ejemplo, en la Subregión IV, dentro del GC 2, ACA 320 presentó un valor de +148 J 10^-4, valor muy por arriba del promedio del GC 1, mientras el W de LE 2333 (también cultivar del GC 2) fue de -80 unidades, valor muy inferior al promedio del GC 3 (Tabla 2). Podrían presentarse ejemplos similares para el resto de las variables. Esta manifiesta superposición de valores entre GC genera una gran dificultad para elegir por medio del GC un cultivar acorde a las demandas de calidad específicas. Por otra parte el GC no representa la demanda de calidad de ningún sector de la comercialización de trigo en particular, al contrario, es un índice que desde su concepción (Miranda y Salomón, 2001) intentó ser genérico. Un enfoque alternativo es contar con la información de los principales atributos de calidad para cada cultivar junto con el ICCT, tal como se presenta en la Tabla 2 de este trabajo. Si bien es cierto que la cantidad de información volcada en la Tabla 2 puede resultar abrumadora, también es cierto que un usuario tipo solo necesitará consultar parte de esas tablas a fin de poder elegir cultivares para una subregión. Incluso, para facilitar la consulta de la Tabla 2 estas están disponibles en formato Excel y pueden obtenerse mediante solicitud a P.E. Abbate vía e-mail (abbate.pablo@gmail.com).

 

La información presentada permite elegir cultivares de acuerdo con las exigencias de calidad de cada interesado. Con esta información podría incluso construirse un índice combinando variables con fines específicos. El índice podría estar compuesto por PH y PROT si el grano se va a comercializar en condición Cámara, o por GH y W si el destino es algún molino que bonifica esos atributos.

La información presentada pone de manifiesto que la importancia de la elección del cultivar cambia entre variables. En promedio, la importancia de la elección del cultivar sigue el siguiente ordenamiento: W > GH > PH ≥ PROT > EST.

Agradezco a mis tesistas Diana Martino, Pedro Chávez Sanabria y Nadia Mirabella sus sugerencias acerca de este trabajo.

 

Abbate P.E. 2014. Principales atributos de calidad de los cultivares de trigo disponibles en la Subregión IV. EEA Balcarce, CERBAS, INTA. http://inta.gob.ar/documentos/principales-atributos-de-calidad-de-los-cultivares-de-trigo-disponibles-en-la-subregion-iv/view.

Abbate P.E., Gutheim F., Polidoro O., Milisich H.J., & Cuniberti M. 2010. Fundamentos para la clasificación del trigo argentino por calidad: efectos del cultivar, la localidad, el año y sus interacciones. Agriscientia, 27(1), 1-9.

Fisher R. A. 1935. The Design of Experiments. Oliver and Boyd (eds.), Edinburgh.

Miranda R. & Salomón N. 2001. Estrategias y metodologías utilizadas en el mejoramiento de trigo. Ed. Hemisferio Sur. INIA La Estanzuela, Uruguay. Kohli, M. M.; M. D. Ackermann; M.D. de, Castro (eds.), 163-173.

SAGPyA (Secretaría de Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimentación). 2004. Resolución 1262/2004. Norma de Calidad para la Comercialización de Trigo Pan-Norma XX Trigo Pan. Boletín Oficial de la República Argentina, Primera Sección, Secretaría Legal y Técnica, Dirección Nacional del Registro Oficial, 30550, 6.

 

Tabla 2. Principales atributos de calidad para cada cultivar (ordenados alfabéticamente) en las Subregión IIN, IIS, IV y VS expresados como desvíos respecto del promedio de todos los cultivares evaluados y el respectivo coeficientes de variación porcentual (+ si coeficiente <= 15%; ++ si coeficiente > 15%).