EL PERÓXIDO DE HIDRÓGENO MITIGA LAS
PÉRDIDAS DE RENDIMIENTO OCASIONADOS
POR CORN STUNT SPIROPLASMA
HYDROGEN PEROXIDE MITIGATES YIELD LOSSES
CAUSED BY CORN STUNT SPIROPLASMA
Hugo Martín Avila Poletti
Universidad Nacional del Nordeste, Argentina
Germán Luis Pérez
Universidad Nacional del Nordeste, Argentina
Celsa Noemí Balbi
Universidad Nacional del Chaco, Argentina
pág. 3058
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i2.10733
El Peróxido de Hidrógeno Mitiga las Pérdidas de Rendimiento
Ocasionados por Corn Stunt Spiroplasma
Hugo Martín Avila Poletti1
hugomavpoletti@gmail.com
https://orcid.org/0009-0007-4444-8084
Facultad de Ciencias Agrarias
Universidad Nacional del Nordeste
Corrientes Capital, Corrientes
República Argentina
Argentina
Germán Luis Pérez
glp@comunidad.unne.edu.ar
https://orcid.org/0009-0004-6571-1759
Facultad de Ciencias Agrarias
Universidad Nacional del Nordeste
Instituto Agrotécnico
Universidad Nacional del Nordeste
Resistencia, Chaco, República Argentina
Argentina
Celsa Noemí Balbi
cnbalbi@agr.unne.edu.ar
https://orcid.org/0000-0002-7948-2350
Facultad de Ciencias Agrarias
Universidad Nacional del Nordeste, Corrientes
Universidad Nacional del Chaco Austral
Presidencia Roque Sáenz Peña,
Chaco, República Argentina
Argentina
RESUMEN
El estudio investigó el impacto del peróxido de hidrógeno y los insecticidas en el cultivo de maíz bajo
condiciones de estrés por la enfermedad Corn Stunt Spiroplasma (CSS), transmitida por Dalbulus
maidis. Se llevaron a cabo dos experimentos en diferentes fechas de siembra en el noreste argentino,
utilizando distintos tratamientos aplicados en varias etapas del ciclo del cultivo. Los resultados
revelaron que los tratamientos con insecticidas redujeron la incidencia de la enfermedad CSS, mientras
que el peróxido de hidrógeno promovió la producción de biomasa aérea total y el rendimiento de grano.
Se encontraron diferencias significativas entre los tratamientos y las fechas de siembra en relación con
la biomasa aérea total, el rendimiento de grano y el índice de cosecha. Además, el peróxido de hidrógeno
mostró ser efectivo en el aumento de los componentes numéricos del rendimiento, como el número de
granos y el peso de mil granos. En conclusión, el estudio sugiere que la aplicación de peróxido de
hidrógeno en etapas tempranas del cultivo de maíz podría ser una estrategia valiosa para mitigar las
pérdidas de rendimiento asociadas con la enfermedad CSS, al mismo tiempo que fomenta un mejor
crecimiento y desarrollo del cultivo.
Palabras clave: maíz, dalbulus maidis, spiroplasma kunkelli, componentes de rendimiento, índice de
cosecha
1
Autor principal
Correspondencia: cnbalbi@agr.unne.edu.ar
pág. 3059
Hydrogen Peroxide Mitigates Yield Losses Caused by Corn Stunt
Spiroplasma
ABSTRACT
The study investigated the impact of hydrogen peroxide and insecticides on maize cultivation under
stress conditions from Corn Stunt Spiroplasma (CSS) disease, transmitted by Dalbulus maidis. Two
experiments were carried out on different planting dates in northeastern Argentina, using different
treatments applied at various stages of the crop cycle. The results revealed that insecticide treatments
reduced the incidence of CSS disease, while hydrogen peroxide promoted total aboveground biomass
production and grain yield. Significant differences were found between treatments and planting dates
in relation to total aboveground biomass, grain yield and harvest index. In addition, hydrogen peroxide
was shown to be effective in increasing numerical components of yield, such as the number of grains
and the weight of a thousand grains. In conclusion, the study suggests that the application of hydrogen
peroxide in early stages of maize cultivation could be a valuable strategy to mitigate yield losses
associated with CSS disease, while also encouraging better crop growth and development.
Keywords: maize, dalbulus maidis, spiroplasma kunkelli, yield components, harvest index
Artículo recibido 28 febrero 2024
Aceptado para publicación: 25 marzo 2024
pág. 3060
INTRODUCCIÓN.
El maíz (Zea mays L.) es el cultivo de mayor producción en Argentina, donde en la campaña 2020/21
se produjeron 58,5 Millones de toneladas (Departamento de estimaciones agrícolas, 2024).
Esta producción fue creciendo gracias a la inclusión de ambientes de menor productividad (Satorre y
Andrade, 2021), entre ellos el noreste argentino (NEA), considerada zona marginal para el cultivo
(Maddonni et al., 2021).
Entre las adversidades a las que se enfrenta están las enfermedades, siendo una de las más importantes
corn stunt spiroplasma (CSS), cuyo agente causal es Spiroplasma kunkelli (Morand et al., 2020), el cual
tiene el potencial de causar pérdidas totales (Oliveira et al., 2003). El único vector conocido de esta
enfermedad es Dalbulus maidis (Hemiptera: Cicadellidae), no pudiendo ser transmitida de otro modo
(Kunkel, 1946) razón por la cual el control de la enfermedad es mediante el control de dicho vector
(Casuso, 2017). Actualmente, no existen insecticidas registrados para su control (CASAFE, 2024),
aunque pueden utilizarse los recomendados por Morand et al. (2020).
En este contexto, otras sustancias son cada vez más utilizadas, una de ellas es el peróxido de hidrógeno,
que en los últimos años se ha probado que tiene efectos positivos en el crecimiento (Juarez Santillán et
al., 2023), sanidad (Fernández, 2021) y en la mitigación del estrés (Sogah et al., 2020).
El objetivo del presente trabajo es comparar el efecto de la aplicación de peróxido de hidrógeno e
insecticidas sobre la sanidad del cultivo, el rendimiento, y sus componentes numéricos.
MATERIALES Y MÉTODOS
Material vegetal y condiciones de crecimiento
Los experimentos fueron conducidos en el campo experimental de la Universidad Nacional del Nordeste
(UNNE) en Corrientes, Argentina (27° 28’ 27.23”S, 58° 47' 00.66”O; 60 m sobre el nivel del mar), en
un suelo franco-arenoso (Escobar et al., 1994). La región posee un clima mesotérmico, cálido templado,
sin estación seca y con período libre de heladas de 340 a 360 días (Murphy, 2008)
Se realizaron dos experimentos, uno en fecha de siembra temprana (STE), sembrado el 20 se septiembre
de 2022, y uno en fecha de siembra tardía (STA), sembrado el 21 de diciembre de 2022. Estas fechas
fueron elegidas debido a que son los dos períodos del año en los cuales se siembra el cultivo de maíz
en el NEA. El híbrido elegido fue P2089VY perteneciente a la compañía PIONEER, caracterizado como
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un híbrido templado. Dicho híbrido fue elegido debido a que es frecuentemente usado por los
agricultores en el noreste de Argentina.
Los experimentos se plantaron a mano a razón de tres semillas por hoyo y se procedió al aclareo en la
fase V3 (Ritchie & Hanway, 1982), hasta alcanzar una población final de plantas de 6,63 pl. m-2 con
0,52 m entre hileras. A lo largo del ciclo, el agua se suministró mediante riego por goteo con una
frecuencia de tres veces por semana, que en conjunto con las precipitaciones se suministraron 612,76
mm y 631,14 mm de lámina de agua para STE y STA respectivamente. La radiación global incidente
fue de 2350 MJ.m-2 y 2140 MJ.m-2 para STE y STA respectivamente. La fertilización se hizo en V3,
con una dosis de 100 kg. ha-1 N y 0,06 kg. ha-1 Zn, aplicados al suelo y foliar respectivamente. Además
de esto, se controlaron malezas, plagas y enfermedades que pudieran afectar el rendimiento.
Diseño experimental.
Tanto STE como STA se condujeron con una estructura factorial de tratamientos, con un diseño de
bloques completos al azar con tres repeticiones.
La parcela principal fue el bloque, cuyo factor de variabilidad se atribuyó a la pendiente en sentido N-
S, siendo las subparcelas las unidades donde se aplicaron los distintos tratamientos de agroquímicos.
Las mismas tuvieron diez líneas de plantación, por lo cual sus dimensiones fueron 5,2 m de ancho, con
una longitud de 7 m.
Los tratamientos empleados fueron: Testigo con aplicación de agua (T1); Peróxido de hidrógeno 200
Vol., dosis: 1,5% V/V (T2); Peróxido de hidrógeno 200 Vol., dosis: 1,5% V/V + Lambdacialotrina
25% CS, dosis 35 cm3. ha-1; Lambdacialotrina 25% CS, dosis: 35 cm3. ha-1 (T4). Estos tratamientos se
aplicaron en cinco momentos del ciclo: V4, V6, V8, V10 y V12, esto debido a que la ventana entre V4-
V12 es la que presenta mermas significativas de rendimiento en caso de ocurrir la transmisión de la
enfermedad por parte del vector D. maidis (Giménez Pecci et al., 2012). Las aplicaciones se hicieron
mochila pulverizadora de la marca Stihl, modelo SG51, aplicando a una presión de 2,5 bares con un
caudal de aplicación de 209,09 L. ha-1.
Evaluaciones agronómicas.
Las evaluaciones sanitarias se realizaron en R4, esto debido a que en dicha etapa se encuentra el
momento óptimo (Barontini et al., 2021). Se evaluó la incidencia tomando como positiva aquella planta
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que presente sintomatología de la enfermedad en cualquiera de sus órganos, se muestrearon diez plantas
por repetición. Además, se evaluó la severidad de la sintomatología usando la escala de Oleszczuk et
al. (2015). Finalmente, para estimar la severidad de cada una de las enfermedades a nivel de la
repetición, se utilizó un índice de severidad, cuya determinación se presenta en la Ecuación 1 (Adaptado
de Barontini et al., 2021).
Índice de severidad = 0 x (n° plantas asintomáticas) + 0,25 x
(n° plantas con sintomatología 1) + 0,50 x (n° plantas con
sintomatología 2) + 0,75 x (n° plantas con sintomatología 3) + 1
x (n° plantas con sintomatología 4)
Ecuación 1
El experimento se cosechó en ambos casos cuando los granos se encontraban en madurez fisiológica,
el 5 de enero y 10 de abril para STE y STA respectivamente. Se estimó la biomasa aérea total (BAT) y
el rendimiento en grano (RG) cosechando diez plantas representativas por subparcela (1,50 m2) de las
dos hileras centrales. Las muestras cosechadas se separaron en espigas y biomasa de brotes, y se secaron
en estufa a 80°C hasta peso constante. El número total de granos por espiga se determinó mediante
recuento manual y luego se expresó por unidad de superficie, expresándose como número de granos
por m2 (NG). El peso individual de los granos se calculó como el cociente entre RG y NG, expresándose
como el peso de mil granos (P1000).
Análisis estadístico.
Los datos fueron analizados utilizando el siguiente modelo lineal :
Yijk = u + ai + bj + (ab)ij + ck + e
u describe la media global, a describe el efecto principal de la fecha de siembra, b describe el efecto
principal del tratamiento, ab describe la interacción entre ellos, c describe el efecto bloque y el el
término del error. Los datos se analizaron mediante la prueba ANOVA y la prueba de la diferencia
mínima significativa (LSD) de Fisher a un nivel de probabilidad de 0,05 para comparar las medias.
Todos los cálculos se realizaron utilizando el software estadístico InfoStat.
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RESULTADOS Y DISCUSIÓN.
Los resultados indicaron que el modelo lineal no fue significativo para la variable incidencia en cuanto
a fecha de siembra (p-valor = 0,14), fecha de siembra x tratamiento (p-valor = 0,39), y para el índice de
severidad tanto en fecha de siembra (p-valor = 0,72), tratamiento (p-valor = 0,72) y fecha de siembra x
tratamiento (p-valor = 0,48). En tanto para la variable incidencia, se aceptó el modelo y el tratamiento
que presentó los mayores valores de CSS fue T1, en tanto que T4, presentó los menores valores (Tabla
1). La reducción de la incidencia en los tratamientos que incluyeron insecticida pudo deberse a que el
control temprano, es decir, entre VE y V8 efectuado tanto por el curasemillas como por las sucesivas
aplicaciones de lambdacialotrina evitaron infecciones secundarias al controlar los insectos durante el
período de latencia de los mismos (Bedendo & Lopes, 2019).
Table 1. Incidencia CSS en las fechas de siembra realizadas. Letras diferentes indican diferencias
estadísticamente significativas (LSD, p < 0,05). * p-valor < 0,05.
Tratamiento
T1
T2
T3
T4
p-valor
En la variable biomasa aérea total (BAT), no se encontró significancia en el modelo lineal entre las
diferentes fechas de siembra (p-valor = 0,51), pero si para los diferentes tratamientos (p-valor = 0,0120)
y para la interacción tratamiento x fecha de siembra (p-valor = 0,0129).
T2 fue el tratamiento que presentó los mayores valores de BAT, diferenciándose significativamente de
T1, T3 y T4, en tanto que estos últimos no se diferenciaron significativamente entre sí (Figura 1);
previamente, se ha encontrado que el uso de peróxido de hidrógeno permite incrementar la producción
de BAT en el cultivo de maíz (Guzel & Terzi, 2013). En el caso de la interacción fecha de siembra x
tratamiento, T1 presentó una interacción entre STEy STA, esto debido a que en STA presentó una
producción un 25% superior, presentado diferencias significativas; T3 y T4 en cambio presentaron
producciones superiores en STE, siendo dicho incremento de producción un 15,06% y 9,46%
respectivamente, sin embargo, no se encontraron diferencias significativas entre fechas de siembra para
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dichos tratamientos. En tanto para T2, tanto en STE como en STA los valores de BAT presentaron
valores muy similares (Figura 2).
Figura 1. Biomasa aérea total para los diferentes
tratamientos. Letras diferentes indican diferencias
estadísticamente significativas (LSD, p < 0,05).
Figura 2. Producción de biomasa aérea total en las
diferentes fechas de siembra y tratamientos. Letras
diferentes indican diferencias estadísticamente
significativas (LSD, p < 0,05).
En cuanto a la variable RG no se encontró significancia en el modelo lineal en la interacción tratamiento
x fecha de siembra (p-valor = 0,12), pero si para los diferentes tratamientos (p-valor < 0,0001) y para
las diferentes fechas de siembra (p-valor < 0,0001).
STE fue la fecha de siembra que mayores rendimientos presentó (Figura 3), esto pudo deberse a las
mejores condiciones ambientales en relación a radiación incidente y amplitud térmica (Andrade et al.,
2023) . En el caso de los diferentes tratamientos, T2 fue el tratamiento que presentó los mayores valores,
diferenciándose significativamente de T1, T3 y T4 (Figura 4). Estos resultados permitirían inferir que
mediante la aplicación de peróxido de hidrógeno la planta tuvo una respuesta diferencial frente al estrés
generado por la enfermedad. Dicho comportamiento fue reportado previamente ante estrés por
salinidad, en donde el cultivo incrementó la actividad fotosintética de las hojas (Dias de Azevedo et al.,
2005; Ashraf et al., 2014, Ritchie et al., 2023), esto debido al aumento de la concentración de clorofila
en las hojas, incrementándose también el crecimiento de raíces (Santillán et al., 2023) y en arroz (Sohag
et al., 2020).
pág. 3065
Figura 3. Producción de granos en las diferentes
fechas de siembra. Letras diferentes indican
diferencias estadísticamente significativas (LSD,
p < 0,05).
Figura 4. Producción de granos en los distintos
tratamientos aplicados. Letras diferentes indican
diferencias estadísticamente significativas (LSD,
p < 0,05).
Para la variable índice de cosecha, se encontró significancia en el modelo lineal para los diferentes
tratamientos (p-valor = 0,02), la fecha de siembra (p-valor < 0,0001), y para la interacción tratamiento
x fecha de siembra (p-valor = 0,01). T2 y T1 fueron los tratamientos que presentaron los mayores
índices de cosecha, T2 se diferenció significativamente de T3 y T4, pero no de T1 (Figura 5). En el caso
de la fecha de siembra, STE fue la que presentó los mayores índices de cosecha (Figura 6). Para la
interacción tratamiento x fecha de siembra, se observó que todos los tratamientos presentaron mayor
índice de cosecha (IC) en fecha de siembra temprana; T2 presentó los mayores IC en fecha de siembra
temprana, pero se diferenció significativamente solo de T4, en tanto que para STA, T1 presentó los
mayores valores de IC diferenciándose significativamente del resto de los tratamientos (Figura 7).
Figura 5. Índice de cosecha para los diferentes
tratamientos. Letras diferentes indican
diferencias estadísticamente significativas (LSD,
p < 0,05).
Figura 6. Índice de cosecha para las diferentes
fechas de siembra. Letras diferentes indican
diferencias estadísticamente significativas (LSD,
p < 0,05).
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Figura 7. Índice de cosecha en las diferentes
fechas de siembra y tratamientos. Letras
diferentes indican diferencias estadísticamente
significativas (LSD, p < 0,05).
El NG es el componente numérico de rendimiento que explica en mayor medida el rendimiento de
granos (Andrade et al., 1996). Los resultados del ensayo indicaron que la fecha de siembra temprana
tuvo los mayores valores tanto para NG como para P1000 (Tabla 2). En cuanto a los diferentes
tratamientos, para la variable NG, T2 presentó los mayores valores, diferenciándose significativamente
solo de T1, tratamiento que presentó los menores valores; para la variable P1000, T2 también presentó
los mayores valores, no diferenciándose de T1 pero si de T3 y T4 (Tabla 2). En tanto, la interacción
fecha de siembra x tratamiento no fue significativa para la variable P1000 pero si para la variable NG,
en la cual pese a que STE presentó en promedio valores más elevados, T2 y T3 en STA alcanzaron
valores tales que no se diferenciaron estadísticamente de todos los tratamientos de STE, pero si de T1
en STA, combinación que presentó los valores más bajos (Tabla 2).
Tabla 2. Componentes numéricos de rendimiento asociados a fecha de siembra, tratamientos y fecha
de siembra x tratamiento. Letras diferentes indican diferencias estadísticamente significativas (LSD, p
< 0,05). * p-valor < 0,05 ** p-valor < 0,01 *** p-valor < 0,001.
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CONCLUSIONES
En el aspecto sanitario del cultivo, los tratamientos que incluyeron insecticidas permitieron una
disminución de la incidencia de CSS.
La producción de BAT se vió favorecida por la aplicación de peróxido de hidrógeno, ocurriendo lo
mismo para la variable de RG. En cuanto al IC, los tratamientos testigo y con aplicación de peróxido
de hidrógeno no alcanzaron a diferenciarse estadísticamente, pero sí se diferenciaron de los tratamientos
que incluyeron aplicación de insecticidas.
En cuanto a los componentes numéricos del rendimiento, para la variable NG el tratamiento con
peróxido de hidrógeno permitió alcanzar los valores más elevados, sin embargo, sólo se diferenció
significativamente del tratamiento testigo; en tanto, para la variable P1000, el tratamiento con peróxido
de hidrógeno permitió los valores más elevados, no diferenciándose significativamente del tratamiento
testigo pero sí de los tratamientos que incluyeron insecticida solo o combinado.
Se concluye de esta manera que la aplicación de peróxido de hidrógeno en cultivos de maíz en estadíos
iniciales podría ser una herramienta valiosa para mitigar las pérdidas de rendimiento asociadas a CSS.
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