lunes, 24 agosto, 2026
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Con drones y técnicas de selección estudian la mejora genética de un pasto clave para la ganadería del NEA

Un estudiante de Ciencias Agrarias de la UNNE evaluó durante un año y medio la producción de forraje y la resistencia al frío de veinte híbridos de pasto horqueta obtenidos por dos métodos de mejoramiento genético, y analizó si un dron puede anticipar el rendimiento.

Mario Facundo Pieropan, estudiante de la carrera de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE), llevó a cabo una investigación sobre el pasto horqueta (Paspalum notatum) en el campo experimental de la Facultad, en Corrientes. El trabajo, titulado “Comportamiento agronómico de híbridos de pasto horqueta (Paspalum notatum) mejorados por selección recurrente”, fue dirigido por la doctora Florencia Marcón y codirigido por el doctor Carlos Acuña, y se desarrolló en el Instituto de Botánica del Nordeste (IBONE-UNNE/CONICET).

El pasto horqueta se reproduce mayormente por apomixis, un proceso que produce semillas sin fecundación, lo que genera copias casi idénticas a la planta madre. Esta característica permite fijar las cualidades deseables a lo largo de generaciones. Para combinar características, los especialistas cruzan plantas de reproducción sexual con apomícticas y seleccionan las que muestran los rasgos buscados, en un proceso llamado selección recurrente.

La investigación comparó dos métodos de selección: uno basado en la observación del aspecto de cada planta y otro basado en la evaluación del comportamiento de los híbridos obtenidos de cruces previos. El objetivo fue determinar si alguno de los dos métodos resulta más efectivo en términos de producción de forraje y resistencia al frío, específicamente en híbridos con reproducción apomíctica, que son los utilizados para desarrollar nuevas variedades comerciales.

Además, se probó el uso de un dron Phantom 4 equipado con cámara multiespectral, pilotado por la ingeniera agrónoma Yael Namtz, para calcular el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) en cada parcela. El NDVI es un número que estima la cantidad de vegetación presente a partir de la luz reflejada, sin necesidad de cortar y pesar el pasto.

Metodología y recolección de datos

En noviembre de 2023 se plantaron dos grupos de veinte híbridos cada uno, con seis plantas por surco y tres repeticiones distribuidas al azar. Entre marzo de 2024 y marzo de 2025, en seis fechas (marzo, mayo, septiembre y noviembre de 2024, y enero y marzo de 2025), se cortó el pasto a cinco centímetros del suelo, se pesó y se secó en estufa para determinar la materia seca. En esas mismas fechas, se sobrevoló el terreno con el dron para obtener el NDVI de cada surco.

Resultados

La producción de pasto varió según la fecha del año y, en noviembre de 2024, se registró una diferencia entre los dos grupos de plantas. Entre enero y marzo de 2024 se acumularon 573 milímetros de lluvia, mientras que en el mismo período de 2025 la cifra fue de 180,2 milímetros, coincidiendo con diferencias en la cantidad de forraje cosechado.

El NDVI no mostró diferencias entre los grupos en ninguna fecha, pero sí varió estacionalmente. Al comparar el NDVI con la producción real, la relación fue parcial en la mayoría de las fechas, siendo mayor en mayo de 2024. El trabajo señala que las diferencias en altura y color de hojas entre los híbridos podrían influir en la lectura del dron.

Conclusiones y utilidad

Según el informe, ambos métodos de selección produjeron híbridos con niveles de producción comparables. La herramienta del dron mostró coincidencias parciales con la biomasa cosechada, dependiendo de la fecha. Estos resultados se incorporan al programa de mejoramiento genético del IBONE y quedan disponibles para otros programas de mejoramiento de pastos apomícticos. Además, algunos híbridos identificados como apomícticos podrían ser candidatos para futuras variedades comerciales.

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