Adaptación de cultivares de coliflor (Brassica oleracea L.) bajo condiciones edafoclimáticas de la localidad de Tucush-Sihuas, 2023

• Autor: Castillo Alejos, Rosy
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Hermilio Valdizán
• Repositorio: UNHEVAL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unheval.edu.pe:20.500.13080/12046
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13080/12046
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Adaptación; Coliflor; Fenología; Rendimiento; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.06

La investigación tuvo el propósito de evaluar la adaptación de los cultivares de coliflor (Brassica oleracea L.) bajo las condiciones edafoclimáticas de Tucush, Sihuas, en 2023. La metodología adoptada se basó en el enfoque cuantitativo, siendo aplicada, con un diseño experimental (DBCA)donde se analizaron cuatro cultivares: T4 (Snow Mystique), T1 (Arequipeña), T2 (Metropolitana) y T3 (Bola de Nieve). Los resultados, mediante el ANVA y la prueba de Tukey al 5% de significancia, mostraron que T4 (Snow Mystique) presentó el menor tiempo de formación de pellas (72 días) y el tiempo más corto para la cosecha (119 días), posicionándolo como una opción eficiente para ciclos de cultivo cortos. Los cultivares T1 (Arequipeña) y T2 (Metropolitana) demostraron ser moderadamente precoces, mientras que T3 (Bola de Nieve) fue el más tardío en ambas etapas, evidenciando menor adaptación fenológica. En términos de rendimiento, T4 (Snow Mystique) sobresalió con un diámetro de pellas de 19,20 cm, peso individual de 2,19 kg y un rendimiento de 59,82 t/ha, superando significativamente a los otros cultivares, el cultivar T3 (Bola de Nieve) presentó el rendimiento más bajo (15,23 t/ha), reflejando menor potencial productivo en la zona. Se concluye que T4 (Snow Mystique) es el cultivar más adecuado para maximizar la productividad en Tucush, seguido por T1 (Arequipeña). Esta investigación subraya la importancia de la selección de cultivares adaptados para optimizar el rendimiento agrícola en condiciones específicas.