La soya (Glycine max (L.) Merrill) es la oleaginosa más cultivada y el cuarto grano más producido después del maíz, trigo y arroz. En el mundo se producen un promedio de 176,6 millones de toneladas de soya al año sobre una superficiede 75,5 millones de ha ¹, conformando el 80 % de este volumen los Estados Unidos, Argentina y Brasil, lo que explica que América sea el continente con mayor producción a nivel mundial con el 85,32 %, seguido por Asia que representa el 12,78 % ². Por otra parte, a pesar de que en Cuba se conoce la soya desde inicios del siglo XX, aún no se ha podido estabilizar su producción, pues se siembran alrededor de 20 000 ha que solo logra satisfacer el 35 % de la demanda nacional, lo que obliga al país a importar unas 600 000 toneladas anuales ³.

Sin embargo, la soya está sujeta a muchos estreses abióticos que reducen su rendimiento ⁴, al igual que la mayoría de los cultivos económicamente importantes. Para que se puedan alcanzar rendimientos estables en el tiempo o bien incrementarlos es importante tener en cuenta la interacción entre los genotipos y el ambiente (clima, suelo y prácticas de manejo), ya que cualquier variable que produzca efectos sobre el medio va a verse reflejada en la productividad del cultivo ⁵. En trabajos realizados con el fin de abordar la estabilidad del rendimiento en diferentes cultivares de soya, se ha determinado que aún en sistemas sustentables de alta producción, hay gran variabilidad del mismo. Por lo tanto, para alcanzar elevados rendimientos se requiere seleccionar aquellos cultivares que presenten una elevada productividad media (adaptación) y conocer su probable variación entre ambientes (estabilidad) ⁶.

De igual modo, existen diversas investigaciones a nivel mundial que evalúan la incidencia del clima en relación con la fecha de siembra ⁷. Este aspecto es importante a señalar, debido a que la mayoría de las variables meteorológicas, como las temperaturas y la radiación solar, afectan el crecimiento y desarrollo de los cultivos positiva o negativamente, a la vez que modifican su entorno y alteran la producción tanto de materia seca como del rendimiento ⁸.

En correspondencia con los criterios anteriores, es necesario el conocimiento de los principales factores que causan variabilidad en el rendimiento del cultivo de la soya, por lo que el presente trabajo se desarrolló con el objetivo de evaluar la variabilidad del rendimiento en cultivares de soya (Glycine max (L.) Merrill), asociados a variables meteorológicas según fecha de siembra en la época de frío.

Los experimentos se desarrollaron en la Unidad Científico Tecnológica de Base, Los Palacios (UCTB-LP), perteneciente al Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas, situada en la llanura sur de la Provincia de Pinar del Río, a los 22°44’ de latitud Norte y a los 83°45’ de latitud Oeste, a 60 m s.n.m, con pendiente aproximada de 1 %. Se evaluaron cuatro cultivares de soya de procedencia vietnamita (DVN-5, DVN-6, DT-84, D-2101), los cuales fueron sembrados en tres fechas de siembra diferentes; diciembre 2011, enero 2012 y diciembre 2012, correspondientes a la época de frío.

El suelo del área experimental se clasifica, según la Nueva Versión de Clasificación Genética de los Suelos de Cuba ⁹, como Hidromórfico Gley Nodular Ferruginoso Petroférrico. Como resultados del muestreo de suelo del área experimental, se muestran algunas propiedades que caracterizan su fertilidad (Tabla 1).

Las principales características de los cultivares en estudio se presentan en la Tabla 2 ³, los que se sembraron por siembra directa a distancia (manual), de 0,70 m entre surco y 0,07 m entre plantas, con una norma de 54 kg ha^-1 de semillas. Las labores fitotécnicas se realizaron según lo recomendado en el Manual Técnico del Cultivo de Soya ¹⁰. Se empleó un diseño experimental de bloques al azar con cuatro tratamientos (los cultivares) y tres réplicas. Las parcelas experimentales contaron con un área de 30 m².

En la Figura 1 se registra la temperatura máxima, mínima y media diaria (T máx, T mín, T med), las precipitaciones, la radiación solar global (RSG) y humedad relativa (Hr), del período en que duraron los experimentos, los cuales fueron obtenidos de la Estación meteorológica de Paso Real de San Diego, en Los Palacios.

La sumatoria térmica o grados día acumulados (GDA) fue calculada por el siguiente método ¹¹:

Donde en este caso se seleccionó como temperatura base a 10 °C y n el número de días en el período considerado.

En cada parcela experimental en el momento de la cosecha se tomaron diez plantas representativas al azar, siempre respetando el área de borde y fueron determinados:

Rendimiento agrícola (t ha^-1, ajustado al 14 % de humedad) (Rto).

Número de vainas por planta (No vainas).

Número de granos por planta (No granos).

Masa de mil granos (Masa 1000).

Para determinar el rendimiento agrícola se cosecharon 8 m² del centro en cada parcela experimental, se trillaron las plantas y se secaron los granos hasta alcanzar el 14 % de humedad. En cuanto al número de granos y número de vainas, se contabilizó el valor de cada variable en las diez plantas por parcela.

Se caracterizaron climáticamente las tres fechas de siembra a través de un análisis de componentes principales con dichas variables, dividiendo el ciclo del cultivo en tres períodos: Ve-R₁, etapa de prefloración e inicio de la floración; R₁-R₅, etapa reproductiva temprana en la cual se establecen la mayoría de los frutos y comienzo del llenado de las semillas, y la tercera etapa es R₅-R₇, período de llenado de las semillas ¹².

Las medias de las variables evaluadas obtenidas por cultivar y fecha de siembra, se sometieron a análisis de varianza (ANAVA), y las diferencias significativas entre las medias se determinaron con el test de LSD de Fisher (p<0,05). Varias matrices de datos fueron construidas las cuales se procesaron por la técnica multivariada de Componentes Principales, mediante la representación de un Biplot. Se utilizó el paquete estadístico InfoStat versión 2015 ¹³.

Los resultados del rendimiento agrícola aparecen en la Figura 2, observándose una variación entre fechas de siembra y entre cultivares, por lo que se comprobó que es difícil establecer un patrón de comportamiento a partir del papel que juega la interacción con las condiciones meteorológicas, a la hora de definir este indicador para un cultivar determinado.

En las fechas de enero y diciembre 2012 los cultivares (DVN-5, DT-84, D-2101) alcanzaron el mejor comportamiento, con diferencias estadísticamente significativas con respecto a la siembra de diciembre 2011. El cultivar DVN-6 mostró diferencias en el comportamiento de esta variable entre fechas; sin embargo, DT-84 fue el de menor rendimiento en la fecha de diciembre 2011.

Esta variabilidad de los cultivares en distintas fechas de siembra puede estar relacionada a la respuesta de estos al comportamiento de las variables meteorológicas, las cuales juegan un papel fundamental en la productividad del cultivo ¹⁴. Al respecto cabe destacar que las temperaturas en las fechas de diciembre y enero 2012 (Figura 1), fueron relativamente superiores a las de diciembre 2011, por lo que este resultado corrobora lo planteado por algunos autores, dónde afirman que el rendimiento en el cultivo de la soya se ve influenciado durante todo el ciclo por las temperaturas ¹⁵.

También, otros estudios realizados con el fin de explicar la variabilidad del rendimiento en el cultivo de la soya, basan su principio en que las variaciones en los rendimientos de este cultivo puede ser consecuencia de la diferente disponibilidad de radiación ¹⁶. Esto puede ser la causa de que el cultivar DT-84, a pesar de ser recomendado para la época de frío (Tabla 2), muestre los menores valores del rendimiento en diciembre 2011, ya que en esta fecha donde se registraron los valores más bajo de radiación solar (Figura 1). En Cuba los rendimientos agrícolas varían significativamente entre las épocas y fechas de siembra ¹⁰. En este sentido, trabajos realizados en otros cultivos demuestran que el rendimiento se relaciona positiva y linealmente con la fecha de siembra, dependiendo del cultivar y el ambiente ¹⁷.

Al analizar el comportamiento de los principales componentes del rendimiento (Tabla 3), se pudo evidenciar las diferencias de estas variables, tanto entre cultivares como entre fechas de siembra. En cuanto a la masa de los granos, los cultivares alcanzaron los valores más altos en la fecha de diciembre 2011 y más bajo en las fechas de enero y diciembre 2012, dónde se muestran los mejores rendimientos. Esta contradicción que existe entre el rendimiento y sus componentes puede estar dada por el carácter compensatorio que tienen determinados cultivos en aumentar la masa de sus granos cuando resulta bajo el número de vainas y granos. (18).

Con respecto al número de granos, los cultivares alcanzaron la mejor respuesta en las fechas de siembra donde se obtuvieron los valores más altos del rendimiento, por lo que este componente debió alcanzar un papel fundamental en la determinación del rendimiento agrícola. Algunos estudios han demostrado que en un amplio rango de condiciones agronómicas, el número de granos es el componente que mejor explica las variaciones en el rendimiento ¹⁹. Por otra parte, al realizar el análisis de los cultivares de manera independiente, es posible resaltar que en las tres fechas de siembra el cultivar D-2101 alcanzó la mejor respuesta de esta variable, y además, coincide con el alto valor del rendimiento alcanzado en las condiciones edafoclimáticas en que se desarrollaron estos ensayos. Resultados similares han sido alcanzados en otros estudios en Cuba, donde se demuestra el excelente comportamiento de este cultivar en esta época ³.

El comportamiento en el número de vainas fue similar al alcanzado en el número granos, por lo que pudiera ser un elemento importante en la formación del rendimiento, aunque algunos autores lo identifican como un componente indirecto del rendimiento ¹⁵. Al respecto, en la literatura se destaca que el número de vainas es el primer componente a definirse en la etapa R₃-R₄, y como el número de granos y la masa de los mismos, queda sujeto a las fluctuaciones ocurrentes en el ambiente, de ahí la importancia de hacer coincidir la etapa dónde se deciden estos componentes con las mejores condiciones ambientales, aunque sea difícil de manejar en la práctica ²⁰. Además, la soya tiene capacidad para fijar estructuras reproductivas por un largo período ²¹, demostrándose en este estudio que una eventual disminución en el número de vainas puede ser parcialmente compensada por un aumento en la masa de los grano. Esto es importante siempre y cuando se señale que cada componente es afectado con distinta intensidad por el ambiente en cada etapa de desarrollo.

A partir de los resultados en cuanto a la asociación del rendimiento agrícola y sus componentes, se resolvió que las más influyentes fueron el número de granos/planta y el número de vainas/plantas, vistas de forma general para las tres fechas de siembra estudiadas. Esto se demuestra en el análisis de componentes principales, donde las componentes 1 (CP1) y 2 (CP2), explicaron un 90 % de la variabilidad total (Figura 3).

La masa de los granos tuvo una alta separación angular respecto al número de granos, número de vainas y el rendimiento. Esto indica que bajo estas condiciones a medida que aumenta el número de granos y el número de vainas disminuye la masa de los mismos y viceversa, lo que se demuestra una vez más el nivel compensatorio entre estas variables. Otros autores estudiaron la asociación positiva y significativa del rendimiento y sus principales componentes, donde pudieron confirmar que el número de granos y el número de vainas son los componentes que más se asocian a la expresión del rendimiento ²². Este tipo de análisis fue seguido con tal acierto que quedó demostrado una vez más en estudios realizados a cultivares de soya de diferentes grupos de madurez ¹⁶. Por tanto, todo esto demuestra la posibilidad que distintos genotipos puedan alcanzar rendimientos similares o distintos en un mismo ambiente, y que un genotipo pueda tener distintos rendimientos en distintos ambientes ⁵, sobre todo por la influencia que pueda ejercer el comportamiento de las variables meteorológicas en las etapas fenológicas donde se decidan cada uno de los componentes.

La duración de las etapas fenológicas explica parcialmente la generación de los componentes morfológicos del rendimiento, por tanto, al analizar la asociación entre las diferentes variables meteorológicas con la duración en días, en cada una de las etapas estudiadas para las tres fechas de siembra en general, se evidenció las diferencias existentes entre ellas (Figura 4).

En la etapa fenológica Ve-R₁ (5-30 días después de la emergencia), la asociación más positiva con la duración en días fue alcanzada por la radiación solar. Esto puede contribuir a que se estimule el crecimiento de la planta por una mayor disponibilidad de radiación solar. Al respecto, algunos autores afirman que una mayor eficiencia de intercepción de radiación en esta etapa, estimula una mayor tasa de crecimiento del cultivo que se traduce en un incremento en el número de nudos, y por ende en el número de vainas y en el rendimiento ²³. Sin embargo, el alto número de vainas que lograron los cultivares estudiados en las fechas de siembra de enero y diciembre 2012, coincide con los mayores valores de radiación solar que esta etapa llegó a alcanzar.

Por otra parte, la asociación más clara a la duración en días en la etapa fenológica R₁-R₅ (30-45 días después de emergencia), estuvo dada por la radiación solar y las temperaturas. Esto debe estar relacionado con el hecho de que en la fecha de diciembre 2011, se hayan obtenido un bajo número de granos, ya que la temperatura media en esta etapa (etapa donde se decide el número de granos), mantuvo valores por debajo de los 25 ⁰C. se ha planteado en la literatura que los cultivares de soya pueden presentar un comportamiento diferente en cuanto a las temperaturas, sin embargo, algunos resultados han mostrado que, para aumentar el número de granos por unidad de superficie, se necesitan temperaturas medias diarias superior a los 26 ºC (6,24). Sin embargo, otros autores plantean que estrés por temperaturas al final del período crítico del cultivo (R₅), (superiores a 30 ⁰C), pueden modificar la estabilidad de las células de las membranas, lo cual afecta varios procesos metabólicos, en particular la fotosíntesis y la respiración celular ²⁵, a la vez que podrían generar una disminución en la masa de los granos ⁶.

Acerca de la asociación de la radiación solar con la duración en días de esta etapa, algunos estudios destacan la importancia que tiene la influencia de la misma durante el periodo crítico del cultivo (R₁-R₅), convirtiéndose en una característica relevante debido a que el ambiente de producción durante esta etapa, condiciona la tasa de crecimiento del cultivo, determinándose el número de granos como componente principal del rendimiento ²⁶. El fundamento de esta hipótesis data en que la radiación solar tiene una alta asociación positiva con el número de granos/m^{2 (15}.

En cuanto a la fase R₅-R₇, no existió asociación alguna con las variables estudiadas, por lo que en este caso no es posible establecer un patrón de comportamiento. Al respecto existen contradicciones en muchos estudios, ya que algunos autores plantean que la tasa de desarrollo luego de R₅ resulta más afectada por el fotoperiodo que por los cambios en la temperatura y radiación ²³. Sin embargo, otros autores manifiestan que las condiciones prevalecientes en cuanto humedad, temperatura y radiación solar son de vital importancia en esta fase, pues los cultivares de alto número de granos combinan estas variables de manera diferente, determinando distintas estrategias fisiológicas igualmente exitosas ²⁷. También se establece que la temperatura generalmente tiene una influencia positiva en la proporción de desarrollo de la cosecha, lo que significa que todas las cosechas y todas las fases de desarrollo son sensibles a la temperatura ⁶. No puede descartarse que, a partir de estudios que clarifiquen estos aspectos, puedan identificarse nuevos genotipos que permitan realizar un mejor análisis de la relación existente entre la fenología y las condiciones ambientales como factor de variabilidad, abriendo nuevas rutas para incrementar el rendimiento del cultivo de soya.

Soybean (Glycine max (L.) Merrill) is the most cultivated oilseed and the fourth most produced grain after corn, wheat and rice. The world produces an average of 176.6 million tons of soybeans per year over a surface area of 75.5 million ha ¹, with the United States, Argentina and Brazil accounting for 80 % of this volume, which explains why America is the continent with the highest production worldwide with 85.32 %, followed by Asia, which represents 12.78 % ². Despite the fact that in Cuba, soy is known since the beginning of the 20^th century, it has not yet been possible to stabilize its production, since around 20,000 hectares are planted and only 35 % of the national demand is satisfied that forces the country to import some 600,000 tons per year ³.

However, soybeans are subject to many abiotic stresses that reduce their yield ⁴, as do most economically important crops, because in order to achieve stable yields over time or increase them, it is important to take into account the interaction between genotypes and the environment (climate, soil and management practices). It is possible that any variable that produces effects on the environment in crop productivity will be reflected ⁽⁵. In works carried out in order to address the stability of yield in different soybean cultivars, it has been determined that even in high production sustainable systems; there is great variability of it. Therefore, in order to achieve high yields, it is necessary to select those cultivars that have a high average productivity (adaptation) and to know their probable variation between environments (stability) ^6).

Similarly, several investigations worldwide assess the incidence of climate in relation to the planting date ⁷. This aspect is important to point out, because most of the meteorological variables, such as temperatures and solar radiation, affect the growth and development of crops positively or negatively, while modifying their environment and altering the production of both dry matter as the yield ⁸.

In correspondence with the above criteria, it is necessary to know the main factors that cause variability in the yield of the soybean crop, so the present work with the objective of evaluating the variability of yield in soybean cultivars (Glycine max (L.) Merrill) associated with meteorological variables according to the sowing date in the cold season was developed.

The experiments were carried out at the Base Scientific and Technological Unit, Los Palacios (UCTB-LP), belonging to the National Institute of Agricultural Sciences, located on the southern plain of Pinar del Río province of, at 22 ° 44 'North latitude. and at 83 ° 45 'West latitude, at 60 m asl, with an approximate slope of 1%. Four soybean cultivars of Vietnamese origin (DVN-5, DVN-6, DT-84, D-2101) were evaluated, which were sown on three different sowing dates; December 2011, January 2012 and December 2012, corresponding to the cold season.

The soil of the experimental area is classified, according to the New Version of Genetic Classification of Soils of Cuba ⁹, as Hydromorphic Gley Nodular Ferruginous Petroferric. As results of the soil sampling of the experimental area, some properties that characterize its fertility are shown (Table 1).

The main characteristics of the cultivars under study are presented in Table 2 ³, which were sowed by direct seeding at a distance (manual), of 0.70 m between rows and 0.07 m between plants, with a standard of 54 kg ha^-1 of seeds. The phytotechnical work was carried out as recommended in the Technical Manual of Soybean Cultivation ¹⁰. An experimental randomized block design was used with four treatments (the cultivars) and three replications. The experimental plots had an area of 30 m².

Figure 1 shows the maximum, minimum and average daily temperature (T max, T min, T ave), precipitation, global solar radiation (RSG) and relative humidity (Hr), from the period in which the experiments lasted, which were obtained from the Paso Real meteorological station of San Diego, in Los Palacios.

The thermal sum or cumulative day degrees (GDA) was calculated by the following method ¹¹:

Where in this case was selected as the base temperature at 10 ° C and n the number of days in the period considered.

In each experimental plot at the time of harvest, ten representative plants were taken at random, always respecting the edge area and were determined:

Agricultural yield (t ha^-1, adjusted to 14% humidity) (Yld).

Number of pods per plant (Nu pods).

Number of grains per plant (Nu grains).

Mass of 1000 grains (Mass 1000).

To determine the agricultural yield, 8 m² of the center were harvested in each experimental plot, the plants were threshed and the grains were dried until they reached 14 % humidity. Regarding the number of grains and number of pods, the value of each variable in the ten plants per plot was counted.

The three sowing dates were climatically characterized through a principal components analysis with said variables, dividing the crop cycle into three periods: Ve-R1, pre-flowering stage and beginning of flowering; R₁-R₅, early reproductive stage in which most of the fruits are established and seeds begin to fill, and the third stage is R₅-R₇, period of seed filling ¹².

The means of the evaluated variables obtained by cultivating and date of sowing, were subjected to analysis of variance (ANOVA), and the significant differences between the means were determined with the Fisher LSD test (p <0.05). Several matrices of data were constructed which were processed by the multivariate technique of Principal Components, by means of the representation of a Biplot. The statistical package InfoStat version 2015 was used ¹³.

The results of the agricultural yield appear in Figure 2, observing a variation between dates of sowing and between cultivars, so it was found that it is difficult to establish a behavior pattern from the role played by the interaction with weather conditions, to the time to define this indicator for a particular cultivar.

On the dates of January and December 2012 the cultivars (DVN-5, DT-84, D-2101) reached the best performance, with statistically significant differences with respect to the sowing of December 2011. The cultivar DVN-6 showed differences in the behavior of this variable between dates, however, DT-84 was the lowest performance on the date of December 2011.