Instrumentos digitales para evaluar la eficacia de herbicidas en Avena fatua L. en trigo

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.15517/wt6p6d17

Palabras clave:

agricultura de precisión, evaluación digital, control de maleza, acetolactato sintasa, acetil carboxil coenzima A

Resumen

Introducción. Al utilizar una escala visual en evaluaciones de eficacia de herbicidas sobre Avena fatua L. en el cultivo de trigo, pueden presentarse imprecisiones, ya que los valores obtenidos dependen de criterios subjetivos del observador. Objetivo. Evaluar instrumentos digitales como alternativa a la observación visual en la medición del efecto de herbicidas sobre Avena fatua L. Materiales y métodos. Los instrumentos evaluados fueron el análisis del desarrollo de la planta en el suelo (SPAD, por sus siglas en inglés) y el sensor GreenSeeker, que mide la intensidad de la luz reflejada por las plantas. Se seleccionaron tres zonas productoras de trigo con problemas de avena silvestre en el ciclo agrícola otoño-invierno 2020-2021, en el valle de Mexicali, Baja California, México. En cada zona se realizó un experimento con un diseño de bloques completos al azar con seis tratamientos; uno de ellos correspondió al testigo, y los otros cinco, a herbicidas inhibidores de la acetolactato sintasa y de la acetil carboxil coenzima A sobre A. fatua L. Las variables medidas fueron porcentaje de daño observado visualmente, altura y densidad de plantas de avena silvestre. Con los valores obtenidos, tanto visualmente como mediante instrumentos digitales, se realizaron análisis de correlación y de regresión de Pearson. Resultados. En los tres experimentos se observó correlación entre todas las formas de medición aplicadas. Cada centésima de la lectura del GreenSeeker equivalió al 2,66 % de control, mientras que cada unidad del SPAD equivalió al 4,21 % de control. Conclusiones. El SPAD y el GreenSeeker pueden ser utilizados para evaluar la eficacia de herbicidas inhibidores de la acetolactato sintasa y de la acetil carboxil coenzima A sobre A. fatua L. en trigo.

 

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Referencias

Addinsoft. (2022). XLSTAT Statistical and data analysis solution (Versión 2022.3) [Software]. Lumivero. https://www.xlstat.com

Aditya, K., Milind, P., Aravinda, K. B. N., Gurupada, B., Anushka, A. S., & Yalamareddy, K. (2025). Assessing the utility of GreenSeeker® based normalized difference vegetation index (NDVI) for weed variability differentiation in Bt cotton. Plant Science Today, 12(2), 1-6. https://doi.org/10.14719/pst.7511 DOI: https://doi.org/10.14719/pst.7511

Ali, A., Streibig, J. C., Duus, J., & Andreasen, C. (2013). Use of image analysis to assess color response on plants caused by herbicide application. Weed Technology, 27(3), 604-611. https://doi.org/10.1614/WT-D-12-00136.1 DOI: https://doi.org/10.1614/WT-D-12-00136.1

Begon, M., Harper, J., & Townsend, C. (2006). Ecology: from individuals to ecosystems (4.a ed.). Blackwell Publishing.

Bracke, J., Elsen, A., Adriaenssens, S., Schoeters, L., Vandendriessche, H., & Van Labeke, M. C. (2019). Application of proximal optical sensors to fine-tune nitrogen fertilization: opportunities for woody ornamentals. Agronomy, 9(7), Artículo 408. https://doi.org/10.3390/agronomy9070408 DOI: https://doi.org/10.3390/agronomy9070408

Burrill, L. C., Cárdenas, J., & Locatelli, E. (1977). Manual de campo para investigación en control de malezas. Centro Agronómico Tropical de Investigación y Enseñanza.

Cruz-Hipólito, H., Osuna, M. D., Domínguez-Valenzuela, J. A., Espinoza, N., & De Prado, R. (2011). Mechanism of resistance to ACCase-inhibiting herbicides in wild oat (Avena fatua) from Latin America. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 59(13), 7261-7267. DOI: https://doi.org/10.1021/jf201074k

Dear, B. S., Sandral, G. A., Spence, D., Khan, M. R. I., & Higgins, T. J. V. (2003). The tolerance of three transgenic subterranean clover (Trifolium subterraneum L.) lines with the bxn gene to herbicides containing bromoxynil. Australian Journal of Agricultural Research, 54(2), 203-210. https://doi.org/10.1071/AR02134 DOI: https://doi.org/10.1071/AR02134

Ekhator, F., Ola, O. T., & Ikuenobe, C. E. (2018). Effectiveness of tank mixture of glyphosate plus metsulfuron for weed control in a juvenile oil palm in Nigeria. International Journal of Agronomy and Agricultural Research, 13(1), 29-38.

Fabbri, C., Napoli, M., Verdi, L., Mancini, M., Orlandini, S., & Dalla Marta, A. (2020). A sustainability assessment of the GreenSeeker N management tool: a lysimetric experiment on barley. Sustainability, 12(18), Artículo 7303. https://doi.org/10.3390/su12187303 DOI: https://doi.org/10.3390/su12187303

Gaafar, R. M., Osman, M. E.-A. H., Abo-Shady, A. M., Almohisen, I. A. A., Badawy, G. A., El-Nagar, M. M. F., & Ismail, G. A. (2022). Role of antioxidant enzymes and glutathione S-transferase in bromoxynil herbicide stress tolerance in wheat plants. Plants, 11(20), Artículo 2679. https://doi.org/10.3390/plants11202679 DOI: https://doi.org/10.3390/plants11202679

Gitsopoulos, T., Tsaliki, E., Korres, N. E., Georgoulas, I., Panoras, I., Botsoglou, D., Vazanelli, E., Fifis, K., & Zisis, K. (2024). Response of industrial hemp (Cannabis sativa L.) to herbicides and weed control. International Journal of Plant Biology, 15(2), 281-292. https://doi.org/10.3390/ijpb15020024 DOI: https://doi.org/10.3390/ijpb15020024

González-Ruiz, A., Ail-Catzim, C. E., López-Orona, C. A., Medina-López, R., Estrada-Acosta, M. D., & López-Urquídez, G. A. (2024). Herbicidas inhibidores de acetolactato sintasa y acetil carboxil coenzima A en Avena fatua. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 15(7), Artículo e3506. https://doi.org/10.29312/remexca.v15i7.3506 DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v15i7.3506

Gutiérrez-Soto, M. V., Cadet-Piedra, E., Rodríguez-Montero, W., & Araya-Alfaro, J. M. (2011). El GreenSeekerTM y el diagnóstico del estado de salud de los cultivos. Agronomía Mesoamericana, 22(2), 397-403. https://doi.org/10.15517/am.v22i2.11799 DOI: https://doi.org/10.15517/am.v22i2.11799

Kaur, S., Singh, S. P., & Kingra, P. K. (2017). Detection and management of abiotic stresses in wheat using remote sensing technique. International Journal of Current Microbiology and Applied Sciences, 6(8), 616-628. https://doi.org/10.20546/ijcmas.2017.608.079 DOI: https://doi.org/10.20546/ijcmas.2017.608.079

Kousta, A., Katsis, C., Tsekoura, A., & Chachalis, D. (2024). Effectiveness and selectivity of pre- and post-emergence herbicides for weed control in grain legumes. Plants, 13(2), Artículo 211. https://doi.org/10.3390/plants13020211 DOI: https://doi.org/10.3390/plants13020211

Kukorelli, G., Reisinger, P., & Pinke, G. (2013). ACCase inhibitor herbicides– selectivity, weed resistance and fitness cost: a review. International Journal of Pest Management, 59(3), 165-173. https://doi.org/10.1080/09670874.2013.821212 DOI: https://doi.org/10.1080/09670874.2013.821212

Lewis, K. A., Tzilivakis, J., Warner, D. J., & Green, A. (2016). An international database for pesticide risk assessments and management. Human and Ecological Risk Assessment: An International Journal, 22(4), 1050-1064. https://doi.org/10.1080/10807039.2015.1133242 DOI: https://doi.org/10.1080/10807039.2015.1133242

Ma, W., Han, W., Zhang, H., Cui, X., Zhai, X., Zhang, L., Shao, H., Niu, Y., & Huang, S. (2024). UAV multispectral remote sensing for the estimation of SPAD values at various growth stages of maize under different irrigation levels. Computers and Electronics in Agriculture, 227(1), Artículo 109566. https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109566 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109566

Markwell, J., Osterman, J. C., & Mitchell, J. L. (1995). Calibration of the Minolta SPAD-502 leaf chlorophyll meter. Photosynthesis Research, 46(3), 467-472. https://doi.org/10.1007/BF00032301 DOI: https://doi.org/10.1007/BF00032301

Medina-Cázares, T., Solís-Moya, E., Grageda-Cabrera, O. A., & González-Figueroa, S. S. (2024). Control de maleza de hoja angosta y ancha en trigo. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas, 15(6), Artículo e3105. https://doi.org/10.29312/remexca.v15i6.3105 DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v15i6.3105

Miranda, G. R. B., Bregagnoli, M., & Dias, R. A. P. (2021). A scale of grades for evaluation of herbicide weed control efficiency. Revista Agrogeoambiental, 13(3), 481-487. https://doi.org/10.18406/2316-1817v13n320211621 DOI: https://doi.org/10.18406/2316-1817v13n320211621

Onwuchekwa-Henry, C. B., Van Ogtrop, F., Roche, R., & Tan, D. K. Y. (2023). Evaluation of pre-emergence herbicides for weed management and rice yield in direct-seeded rice in Cambodian lowland ecosystems. Farming System, 1(2), Artículo 100018. https://doi.org/10.1016/j.farsys.2023.100018 DOI: https://doi.org/10.1016/j.farsys.2023.100018

Pineda, M., Barón, M., & Pérez-Bueno, M.-L. (2021). Thermal imaging for plant stress detection and phenotyping. Remote Sensing, 13(1), Artículo 68. https://doi.org/10.3390/rs13010068 DOI: https://doi.org/10.3390/rs13010068

Raun, W. R., Solie, J. B., Johnson, G. V., Stone, M. L., Lukina, E. V., Thomason, W. E., & Schepers, J. S. (2001). In-season prediction of potential grain yield in winter wheat using canopy reflectance. Agronomy Journal, 93(1), 131-138. https://doi.org/10.2134/agronj2001.931131x DOI: https://doi.org/10.2134/agronj2001.931131x

Servicio de Información Agropecuaria y Pesquera. (2024). Anuario estadístico de la producción agrícola 2023. https://nube.siap.gob.mx/cierreagricola/

Solari, F., Shanahan, J., Ferguson, R., Schepers, J., & Gitelson, A. (2008). Active sensor reflectance measurements of corn nitrogen status and yield potential. Agronomy Journal, 100(3), 571-579. https://doi.org/10.2134/agronj2007.0244 DOI: https://doi.org/10.2134/agronj2007.0244

Takano, H. K., Ovejero, R. F. L., Belchior, G. G., Maymone, G. P. L., & Dayan, F. E. (2021). ACCase-inhibiting herbicides: mechanism of action, resistance evolution and stewardship. Scientia Agricola, 78, Artículo e20190102. https://doi.org/10.1590/1678-992X-2019-0102 DOI: https://doi.org/10.1590/1678-992x-2019-0102

Thomasi, R. M., Lúcio, A. D., Amado, T. J. C., Pott, L. P., Zanon Junior, A., Werle, I. S., Macedo, M., & Ulguim, A. R. (2021). Relationship of vegetation indices with herbicide phytotoxicity in winter cereals. Advances in Weed Science, 39, Artículo e02100050. https://doi.org/10.51694/AdvWeedSci/2021;39:00017 DOI: https://doi.org/10.51694/AdvWeedSci/2021;39:00017

Uddling, J., Gelang-Alfredsson, J., Piikki, K., & Pleijel, H. (2007). Evaluating the relationship between leaf chlorophyll concentration and SPAD-502 chlorophyll meter readings. Photosynthesis Research, 91, 37-46. https://doi.org/10.1007/s11120-006-9077-5 DOI: https://doi.org/10.1007/s11120-006-9077-5

Wang, Y., Shi, P., Qian, Y., Chen, G., Xie, J., Guan, X., Shi, W., & Xiang, H. (2024). Enhancing nitrogen nutrition index estimation in rice using multi-leaf SPAD values and machine learning approaches. Frontiers in Plant Science, 15, Artículo 1492528. https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1492528 DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2024.1492528

Xiong, D., Chen, J., Yu, T., Gao, W., Ling, X., Li, Y., Peng, S., & Huang, J. (2015). SPAD-based leaf nitrogen estimation is impacted by environmental factors and crop leaf characteristics. Scientific Reports, 5, Artículo 13389. https://doi.org/10.1038/srep13389 DOI: https://doi.org/10.1038/srep13389

Yao, H., Huang, Y., Hruska, Z., Thomson, S. J., & Reddy, K. N. (2012). Using vegetation index and modified derivative for early detection of soybean plant injury from glyphosate. Computers and Electronics in Agriculture, 89, 145-157. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.09.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.09.001

Zadoks, J. C., Chang, T. T., & Konzak, C. F. (1974). A decimal code for the growth stages of cereals. Weed Research, 14(6), 415-421. https://doi.org/10.1111/j.1365-3180.1974.tb01084.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1365-3180.1974.tb01084.x

Zar, J. H. (2010). Biostatistical analysis (5.a ed.). Prentice Hall.

Zhang, Y., Xu, J., Li, R., Ge, Y., Li, Y., & Li, R. (2023). Plants’ response to abiotic stress: mechanisms and strategies. International Journal of Molecular Sciences, 24(13), Artículo 10915. https://doi.org/10.3390/ijms241310915 DOI: https://doi.org/10.3390/ijms241310915

Zhang, H., Zhao, Y., & Zhu, J. K. (2020). Thriving under stress: how plants balance growth and the stress response. Developmental Cell, 55(5), 529-543. https://doi.org/10.1016/j.devcel.2020.10.012 DOI: https://doi.org/10.1016/j.devcel.2020.10.012

Zhou, Q., Liu, W., Zhang, Y., & Liu, K. K. (2007). Action mechanisms of acetolactate synthase-inhibiting herbicides. Pesticide Biochemistry and Physiology, 89(2), 89-96. https://doi.org/10.1016/j.pestbp.2007.04.004 DOI: https://doi.org/10.1016/j.pestbp.2007.04.004

Publicado

09-09-2026

Cómo citar

González-Ruiz, A., Ail-Catzim, C. E., López-Orona, C. A., Medina-López, R., Estrada-Acosta, M. D., & López-Urquídez, G. A. (2026). Instrumentos digitales para evaluar la eficacia de herbicidas en Avena fatua L. en trigo. Agronomía Mesoamericana, 37, wt6p6d17. https://doi.org/10.15517/wt6p6d17

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