pág. 2312
EVALUACIÓN DEL RENDIMIENTO DE DIEZ
VARIEDADES DE TRIGO HARINERO EN
CULTIVO DE SECANO EN DOS AMBIENTES
DE CUSCO - PERÚ, 2019-2020
EVALUATION OF THE YIELD OF TEN VARIETIES OF BREAD
WHEAT IN RAINFED CULTIVATION IN TWO ENVIRONMENTS IN
CUSCO, PERU, 2019-2020
Gloria Cuba Mellado
Universidad Nacional de San Antonio
Aquilino Álvarez Cáceres
Universidad Nacional de San Antonio
Elizabeth Céspedes Flores
Universidad Nacional de San Antonio
pág. 2313
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i2.23294
Evaluación del rendimiento de diez variedades de trigo harinero en cultivo
de secano en dos ambientes de Cusco - Perú, 2019-2020
Gloria Cuba Mellado1
gloriacuba2906@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-9762-1528
Universidad Nacional de San Antonio Abad
del Cusco, Cusco 08003, Perú
Aquilino Álvarez Cáceres
aquilino.alvarez@unsaac.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-7699-692X
Universidad Nacional de San Antonio Abad
del Cusco, Cusco 08003, Perú
Elizabeth Céspedes Flores
elizabet.cespedes@unsaac.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-4389-2227
Universidad Nacional de San Antonio Abad
del Cusco, Cusco 08003, Perú
Rigoberto Estrada Zúniga2
restrada@inia.gob.pe
https://orcid.org/0000-0002-0652-9437
Instituto Nacional de Innovación Agraria
(INIA), Cusco. 08002, Perú
RESUMEN
La investigación evaluó la influencia del secano y la variabilidad climática en el rendimiento de diez
variedades de trigo harinero (Triticum aestivum L.) en los distritos de Taray y Zurite, Cusco, empleando
un diseño de bloques completos al azar durante la campaña 2019-2020. El análisis climatológico
identificó un déficit hídrico del 15.6% y un descenso significativo de las temperaturas mínimas en Zurite
(p = 0.0006), con una reducción de la temperatura de 2.58 °C respecto al promedio histórico durante el
ciclo del cultivo. En estas condiciones de estrés térmico, Zurite alcanzó un rendimiento promedio
superior (6.24 t/ha) frente a Taray (4.08 t/ha), confirmándose una interacción genotipo-ambiente
altamente significativa (p = 0.0005). La variedad INIA 434 Espiga Misha destacó como la más
productiva, alcanzando 7.197 t/ha en Zurite, mientras que INIA 418 El Nazareno mostró mayor
estabilidad en el ambiente restrictivo de Taray con 4.86 t/ha. El rendimiento de grano presentó
correlaciones positivas y altamente significativas con los días a madurez (r = 0.62) y la altura de planta
(r = 0.44). Se concluye que el uso de genotipos con ciclos de desarrollo prolongados permite maximizar
la productividad al capitalizar los recursos disponibles ante la variabilidad térmica e hídrica de la región
Palabras clave: Componentes del rendimiento, trigo, genotipo-ambiente, variabilidad climática
1 Autor principal
2 Correspondencia: restrada@inia.gob.pe
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v10i2.23294
Evaluación del rendimiento de diez variedades de trigo harinero en cultivo
de secano en dos ambientes de Cusco - Perú, 2019-2020
Gloria Cuba Mellado1
gloriacuba2906@gmail.com
https://orcid.org/0009-0005-9762-1528
Universidad Nacional de San Antonio Abad
del Cusco, Cusco 08003, Perú
Aquilino Álvarez Cáceres
aquilino.alvarez@unsaac.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-7699-692X
Universidad Nacional de San Antonio Abad
del Cusco, Cusco 08003, Perú
Elizabeth Céspedes Flores
elizabet.cespedes@unsaac.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-4389-2227
Universidad Nacional de San Antonio Abad
del Cusco, Cusco 08003, Perú
Rigoberto Estrada Zúniga2
restrada@inia.gob.pe
https://orcid.org/0000-0002-0652-9437
Instituto Nacional de Innovación Agraria
(INIA), Cusco. 08002, Perú
RESUMEN
La investigación evaluó la influencia del secano y la variabilidad climática en el rendimiento de diez
variedades de trigo harinero (Triticum aestivum L.) en los distritos de Taray y Zurite, Cusco, empleando
un diseño de bloques completos al azar durante la campaña 2019-2020. El análisis climatológico
identificó un déficit hídrico del 15.6% y un descenso significativo de las temperaturas mínimas en Zurite
(p = 0.0006), con una reducción de la temperatura de 2.58 °C respecto al promedio histórico durante el
ciclo del cultivo. En estas condiciones de estrés térmico, Zurite alcanzó un rendimiento promedio
superior (6.24 t/ha) frente a Taray (4.08 t/ha), confirmándose una interacción genotipo-ambiente
altamente significativa (p = 0.0005). La variedad INIA 434 Espiga Misha destacó como la más
productiva, alcanzando 7.197 t/ha en Zurite, mientras que INIA 418 El Nazareno mostró mayor
estabilidad en el ambiente restrictivo de Taray con 4.86 t/ha. El rendimiento de grano presentó
correlaciones positivas y altamente significativas con los días a madurez (r = 0.62) y la altura de planta
(r = 0.44). Se concluye que el uso de genotipos con ciclos de desarrollo prolongados permite maximizar
la productividad al capitalizar los recursos disponibles ante la variabilidad térmica e hídrica de la región
Palabras clave: Componentes del rendimiento, trigo, genotipo-ambiente, variabilidad climática
1 Autor principal
2 Correspondencia: restrada@inia.gob.pe
pág. 2314
Evaluation of the yield of ten varieties of bread wheat in rainfed cultivation
in two environments in Cusco, Peru, 2019-2020
ABSTRACT
The research evaluated the influence of rainfed farming and climate variability on the yield of ten
varieties of bread wheat (Triticum aestivum L.) in the districts of Taray and Zurite, Cusco, using a
completely randomized block design during the 2019-2020 season. Climatological analysis identified a
water deficit of 15.6% and a significant decrease in minimum temperatures in Zurite (p = 0.0006), with
a temperature reduction of 2.58 °C compared to the historical average during the crop cycle. Under these
conditions of thermal stress, Zurite achieved a higher average yield (6.24 t/ha) than Taray (4.08 t/ha),
confirming a highly significant genotype-environment interaction (p = 0.0005). The INIA 434 Espiga
Misha variety stood out as the most productive, reaching 7.197 t/ha in Zurite, while INIA 418 El
Nazareno showed greater stability in the restrictive environment of Taray with 4.86 t/ha. Grain yield
showed positive and highly significant correlations with days to maturity (r = 0.62) and plant height (r
= 0.44). It is concluded that the use of genotypes with prolonged development cycles allows productivity
to be maximized by capitalizing on available resources in the face of the region's thermal and water
variability.
Keywords: Yield components; wheat; Genotype-environment interaction; climate variability
Artículo recibido 28 febrero 2026
Aceptado para publicación: 28 marzo 2026
Evaluation of the yield of ten varieties of bread wheat in rainfed cultivation
in two environments in Cusco, Peru, 2019-2020
ABSTRACT
The research evaluated the influence of rainfed farming and climate variability on the yield of ten
varieties of bread wheat (Triticum aestivum L.) in the districts of Taray and Zurite, Cusco, using a
completely randomized block design during the 2019-2020 season. Climatological analysis identified a
water deficit of 15.6% and a significant decrease in minimum temperatures in Zurite (p = 0.0006), with
a temperature reduction of 2.58 °C compared to the historical average during the crop cycle. Under these
conditions of thermal stress, Zurite achieved a higher average yield (6.24 t/ha) than Taray (4.08 t/ha),
confirming a highly significant genotype-environment interaction (p = 0.0005). The INIA 434 Espiga
Misha variety stood out as the most productive, reaching 7.197 t/ha in Zurite, while INIA 418 El
Nazareno showed greater stability in the restrictive environment of Taray with 4.86 t/ha. Grain yield
showed positive and highly significant correlations with days to maturity (r = 0.62) and plant height (r
= 0.44). It is concluded that the use of genotypes with prolonged development cycles allows productivity
to be maximized by capitalizing on available resources in the face of the region's thermal and water
variability.
Keywords: Yield components; wheat; Genotype-environment interaction; climate variability
Artículo recibido 28 febrero 2026
Aceptado para publicación: 28 marzo 2026
pág. 2315
INTRODUCCIÓN
La agricultura en el Perú se posiciona como una de las actividades económicas y sociales más
vulnerables frente a la variabilidad de las condiciones atmosféricas. De acuerdo con (Llacza et al., 2021),
regiones agrícolas críticas como la sierra sur y, específicamente, el departamento del Cusco, enfrentan
proyecciones alarmantes que incluyen un incremento térmico de hasta 3.5 °C y una mayor frecuencia
de años con sequías extremas. Estas condiciones de estrés ambiental, sumadas a la reducción de
precipitaciones, representan una amenaza directa para los ciclos biológicos de los cultivos, demandando
la priorización de acciones de adaptación para salvaguardar la seguridad alimentaria en estos territorios.
En los sistemas de producción de la zona altoandina, el rendimiento del trigo harinero (Triticum aestivum
L.) está determinado fundamentalmente por la disponibilidad hídrica y la temperatura. Al respecto,
(Cheng et al., 2022) sostienen que el rendimiento de los granos pequeños está significativamente
influenciado por las variaciones climáticas, donde los aumentos de temperatura y las fluctuaciones en
la precipitación impactan directamente en la productividad final. Por ello, resulta imperativo estudiar la
interacción entre el material genético y el entorno, ya que la respuesta de las variedades puede cambiar
drásticamente según el escenario climático específico. La interacción genotipo-ambiente es un factor
determinante para alcanzar la estabilidad productiva, especialmente en condiciones de secano o
temporal. Según (Villaseñor-Mir et al., 2025), la selección de variedades con alta adaptación a diversos
niveles de precipitación es clave para minimizar las pérdidas de rendimiento causadas por la variabilidad
interanual. En este contexto, la evaluación de materiales generados por instituciones de investigación,
como el Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), debe considerar no solo el potencial genético,
sino también la capacidad de resiliencia del cultivo ante factores como el estrés térmico diurno y el
enfriamiento nocturno. El comportamiento fenológico del trigo, entendido como la secuencia de fases
de desarrollo controladas por factores genéticos y ambientales, es un indicador crítico de esta adaptación.
(Castillo et al., 2015) señalan que estos factores ocasionan cambios morfológicos y funcionales que
definen el éxito del crecimiento. Ante la escasez de humedad, algunas variedades pueden presentar
mecanismos de "escape a la sequía" mediante una madurez forzada o senescencia prematura, lo cual
reduce la duración del llenado de grano y, por ende, el peso final. Asimismo, temperaturas extremas en
INTRODUCCIÓN
La agricultura en el Perú se posiciona como una de las actividades económicas y sociales más
vulnerables frente a la variabilidad de las condiciones atmosféricas. De acuerdo con (Llacza et al., 2021),
regiones agrícolas críticas como la sierra sur y, específicamente, el departamento del Cusco, enfrentan
proyecciones alarmantes que incluyen un incremento térmico de hasta 3.5 °C y una mayor frecuencia
de años con sequías extremas. Estas condiciones de estrés ambiental, sumadas a la reducción de
precipitaciones, representan una amenaza directa para los ciclos biológicos de los cultivos, demandando
la priorización de acciones de adaptación para salvaguardar la seguridad alimentaria en estos territorios.
En los sistemas de producción de la zona altoandina, el rendimiento del trigo harinero (Triticum aestivum
L.) está determinado fundamentalmente por la disponibilidad hídrica y la temperatura. Al respecto,
(Cheng et al., 2022) sostienen que el rendimiento de los granos pequeños está significativamente
influenciado por las variaciones climáticas, donde los aumentos de temperatura y las fluctuaciones en
la precipitación impactan directamente en la productividad final. Por ello, resulta imperativo estudiar la
interacción entre el material genético y el entorno, ya que la respuesta de las variedades puede cambiar
drásticamente según el escenario climático específico. La interacción genotipo-ambiente es un factor
determinante para alcanzar la estabilidad productiva, especialmente en condiciones de secano o
temporal. Según (Villaseñor-Mir et al., 2025), la selección de variedades con alta adaptación a diversos
niveles de precipitación es clave para minimizar las pérdidas de rendimiento causadas por la variabilidad
interanual. En este contexto, la evaluación de materiales generados por instituciones de investigación,
como el Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), debe considerar no solo el potencial genético,
sino también la capacidad de resiliencia del cultivo ante factores como el estrés térmico diurno y el
enfriamiento nocturno. El comportamiento fenológico del trigo, entendido como la secuencia de fases
de desarrollo controladas por factores genéticos y ambientales, es un indicador crítico de esta adaptación.
(Castillo et al., 2015) señalan que estos factores ocasionan cambios morfológicos y funcionales que
definen el éxito del crecimiento. Ante la escasez de humedad, algunas variedades pueden presentar
mecanismos de "escape a la sequía" mediante una madurez forzada o senescencia prematura, lo cual
reduce la duración del llenado de grano y, por ende, el peso final. Asimismo, temperaturas extremas en
pág. 2316
etapas críticas pueden comprometer la fertilidad de las espiguillas, limitando el potencial productivo de
la zona.
Por lo tanto, se tuvo la necesidad de evaluar variedades de trigo que demuestren una mejor interacción
con el ambiente y estabilidad fenotípica para mitigar la dependencia de la variabilidad climática. El
estudio detallado en microcuencas con características agroecológicas diferenciadas permite identificar
genotipos que optimicen el uso de los recursos naturales disponibles bajo condiciones de secano
moderado o extremo. Considerando la problemática expuesta, la presente investigación se planteó como
objetivos: Evaluar la influencia de las condiciones de secano en el rendimiento de grano de diez
variedades de trigo harinero instaladas en los distritos de Taray y Zurite durante la campaña 2019-
2020.Analizar la interacción genotipo-ambiente y la adaptabilidad de los materiales genéticos del INIA
frente a las anomalías térmicas e hídricas locales e identificar las variedades de mayor estabilidad y
potencial productivo para la región Cusco, basándose en la evaluación de sus componentes de
rendimiento y comportamiento fenológico.
MATERIALES Y MÉTODOS
Ámbito de estudio. El trabajo de investigación fue desarrollado en la campaña agrícola 2019-2020 en
dos ambientes con características agroecológicas diferentes ubicados en las provincias de Anta y Calca,
del departamento del Cusco: i) El distrito de Taray ubicado en la cuenca y subcuenca de Quesermayo,
a 2,968 m.s.n.m, a 13° 25’ 42” de latitud sur y 71° 52´02” de longitud oeste, ii) El distrito de Zurite
ubicado a 3405 m.s.n.m en la cuenca del Vilcanota y microcuenca Sambor con coordenadas de
13°45’47” latitud sur y 72°25’56” longitud oeste. La investigación fue de tipo aplicada con dos variables
(Vara-Horna, 2012) , explicativo de naturaleza cuantitativa (Hernández, 2014)
Material genético y diseño experimental. Se evaluaron diez variedades de trigo de trigo harinero, que
fueron instaladas utilizando el Diseño de Bloques Completos al Azar con tres repeticiones cada unidad
experimental ocupó de 28.80 m2, con un área total de 1296 m2 por localidad, considerando que el
principio del bloqueo garantizó la homogeneidad interna de los bloques para que las diferencias
observadas se expliquen principalmente por las variaciones entre ellos (Balzarini et al., 2017).
Manejo del campo experimental. El manejo agronómico del trabajo de investigación se desarrolló en
base a las recomendaciones (Estrada, 2020) con la preparación mecanizada del suelo, la siembra manual
etapas críticas pueden comprometer la fertilidad de las espiguillas, limitando el potencial productivo de
la zona.
Por lo tanto, se tuvo la necesidad de evaluar variedades de trigo que demuestren una mejor interacción
con el ambiente y estabilidad fenotípica para mitigar la dependencia de la variabilidad climática. El
estudio detallado en microcuencas con características agroecológicas diferenciadas permite identificar
genotipos que optimicen el uso de los recursos naturales disponibles bajo condiciones de secano
moderado o extremo. Considerando la problemática expuesta, la presente investigación se planteó como
objetivos: Evaluar la influencia de las condiciones de secano en el rendimiento de grano de diez
variedades de trigo harinero instaladas en los distritos de Taray y Zurite durante la campaña 2019-
2020.Analizar la interacción genotipo-ambiente y la adaptabilidad de los materiales genéticos del INIA
frente a las anomalías térmicas e hídricas locales e identificar las variedades de mayor estabilidad y
potencial productivo para la región Cusco, basándose en la evaluación de sus componentes de
rendimiento y comportamiento fenológico.
MATERIALES Y MÉTODOS
Ámbito de estudio. El trabajo de investigación fue desarrollado en la campaña agrícola 2019-2020 en
dos ambientes con características agroecológicas diferentes ubicados en las provincias de Anta y Calca,
del departamento del Cusco: i) El distrito de Taray ubicado en la cuenca y subcuenca de Quesermayo,
a 2,968 m.s.n.m, a 13° 25’ 42” de latitud sur y 71° 52´02” de longitud oeste, ii) El distrito de Zurite
ubicado a 3405 m.s.n.m en la cuenca del Vilcanota y microcuenca Sambor con coordenadas de
13°45’47” latitud sur y 72°25’56” longitud oeste. La investigación fue de tipo aplicada con dos variables
(Vara-Horna, 2012) , explicativo de naturaleza cuantitativa (Hernández, 2014)
Material genético y diseño experimental. Se evaluaron diez variedades de trigo de trigo harinero, que
fueron instaladas utilizando el Diseño de Bloques Completos al Azar con tres repeticiones cada unidad
experimental ocupó de 28.80 m2, con un área total de 1296 m2 por localidad, considerando que el
principio del bloqueo garantizó la homogeneidad interna de los bloques para que las diferencias
observadas se expliquen principalmente por las variaciones entre ellos (Balzarini et al., 2017).
Manejo del campo experimental. El manejo agronómico del trabajo de investigación se desarrolló en
base a las recomendaciones (Estrada, 2020) con la preparación mecanizada del suelo, la siembra manual
pág. 2317
en surcos distanciados 0.30 m. en 16 surcos por unidad experimental con una densidad de siembra de
120 kg/ha fertilización química de 80-80 00 de K, P2O5, K2O, para el control de malezas, se aplicó el
herbicida Ally (Metsulfuron metil) aplicado a los 25 días posteriores a la emergencia a las dosis de 10
gr/ha, la labor de cosecha fue semi mecanizada con el corte manual, la trilla y la limpieza de granos con
maquinaria experimental
Técnicas de recolección de la información. Los datos climatológicos del período de desarrollo del
estudio 2019-2020 corresponde a información de las Estaciones Meteorológicas del INIA en Zurite y
Taray y de las estaciones meteorológicas del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología
(SENAMHI) para datos de temperatura máxima, temperatura mínima, temperatura media y
precipitación en un periodo de 10 años (2009-2019). Las evaluaciones fenológicas fueron desarrolladas
según (Castillo et al., 2015) que define a la fenología del cultivo de trigo como la secuencia de las fases
del desarrollo controlados por factores genéticos agronómicos y ambientales que ocasionan cambios
morfológicos y funcionales y conducen al crecimiento y desarrollo. Para las evaluaciones de los
componentes de rendimiento se desarrollaron por conteo directo registrando la información del número
de plantas/m2, número de espigas/m2, número de granos por espiga, altura de planta, tamaño de espiga,
peso de mil granos, peso hectolítrico, humedad de grano a la cosecha, rendimiento de campo y
rendimiento ajustado (CIMMYT, 2012) promedio de almacenaje al 12% de humedad
Técnicas de análisis de datos. Se realizaron análisis exploratorios para probar los supuestos de
normalidad y homogeneidad de varianza, se calcularon las medidas de resumen, análisis de varianza por
localidad y combinado para los dos ambientes, comparación múltiple de Tukey (α=0.05). Para ello, se
utilizó el software estadístico InfoStat versión 2018p. (Balzarini et al., 2017) .
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Caracterización climática de las zonas de estudio
La distribución pluvial de 2020 evidenció una alteración significativa frente al registro histórico 2009-
2019. En Zurite, se observó un déficit hídrico en 10 de los 12 meses, agravado al inicio de la temporada
de lluvias. Octubre registró una reducción del 76% (52.44 mm menos que el promedio histórico de 68.64
mm), lo que representó un retraso crítico en la disponibilidad de humedad del suelo para el inicio de las
campañas de secano
en surcos distanciados 0.30 m. en 16 surcos por unidad experimental con una densidad de siembra de
120 kg/ha fertilización química de 80-80 00 de K, P2O5, K2O, para el control de malezas, se aplicó el
herbicida Ally (Metsulfuron metil) aplicado a los 25 días posteriores a la emergencia a las dosis de 10
gr/ha, la labor de cosecha fue semi mecanizada con el corte manual, la trilla y la limpieza de granos con
maquinaria experimental
Técnicas de recolección de la información. Los datos climatológicos del período de desarrollo del
estudio 2019-2020 corresponde a información de las Estaciones Meteorológicas del INIA en Zurite y
Taray y de las estaciones meteorológicas del Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología
(SENAMHI) para datos de temperatura máxima, temperatura mínima, temperatura media y
precipitación en un periodo de 10 años (2009-2019). Las evaluaciones fenológicas fueron desarrolladas
según (Castillo et al., 2015) que define a la fenología del cultivo de trigo como la secuencia de las fases
del desarrollo controlados por factores genéticos agronómicos y ambientales que ocasionan cambios
morfológicos y funcionales y conducen al crecimiento y desarrollo. Para las evaluaciones de los
componentes de rendimiento se desarrollaron por conteo directo registrando la información del número
de plantas/m2, número de espigas/m2, número de granos por espiga, altura de planta, tamaño de espiga,
peso de mil granos, peso hectolítrico, humedad de grano a la cosecha, rendimiento de campo y
rendimiento ajustado (CIMMYT, 2012) promedio de almacenaje al 12% de humedad
Técnicas de análisis de datos. Se realizaron análisis exploratorios para probar los supuestos de
normalidad y homogeneidad de varianza, se calcularon las medidas de resumen, análisis de varianza por
localidad y combinado para los dos ambientes, comparación múltiple de Tukey (α=0.05). Para ello, se
utilizó el software estadístico InfoStat versión 2018p. (Balzarini et al., 2017) .
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Caracterización climática de las zonas de estudio
La distribución pluvial de 2020 evidenció una alteración significativa frente al registro histórico 2009-
2019. En Zurite, se observó un déficit hídrico en 10 de los 12 meses, agravado al inicio de la temporada
de lluvias. Octubre registró una reducción del 76% (52.44 mm menos que el promedio histórico de 68.64
mm), lo que representó un retraso crítico en la disponibilidad de humedad del suelo para el inicio de las
campañas de secano
pág. 2318
Tabla 1. Precipitación promedio anual acumulada histórica y del año experimental 2020
Zona Precipitación histórica (mm) Precipitación 2020 (mm) Variación
Zurite 932.38 786.6 -15.60%
Taray 564.66 553.3 -2.00%
Tabla 2. Precipitación mensual multianual (2009-2019) frente al registro del año 2020 y determinación
de anomalías hídricas en las estaciones de Zurite y Taray.
Mes
Zurite Taray
Precipitación
histórica
Precipitación
2020
Anomalía
Precipitación
histórica
Precipitación
2020
Anomalía
Ene 193.76 147.20 46.56 123.4 127.10 -3.70
Feb 179.89 165.60 14.29 100 90.80 9.20
Mar 143.32 137.20 6.12 86.77 77.80 8.97
Abr 39.54 18.40 21.14 30.18 1.80 28.38
May 8.5 26.00 -17.50 6.98 12.80 -5.82
Jun 6.89 1.40 5.49 5.74 0.00 5.74
Jul 7.24 0.00 7.24 4.73 1.20 3.53
Ago 8.79 3.20 5.59 5.92 0.00 5.92
Set 17.92 3.00 14.92 10.41 0.00 10.41
Oct 68.64 16.20 52.44 37.98 44.20 -6.22
Nov 97.83 115.60 -17.77 55.25 97.40 -42.15
Dic 160.06 152.80 7.26 97.3 100.20 -2.90
Durante la campaña 2020 (Tabla 1 y 2), las localidades de Zurite y Taray presentaron condiciones
pluviométricas atípicas. En Zurite se registró un déficit hídrico en 10 de 12 meses, con precipitaciones
15.6% menores al promedio histórico y un octubre crítico de 52.44 mm, un 76% inferior al histórico
(68.64 mm). En Taray, la precipitación se mantuvo cercana al promedio. Estos resultados indican un
escenario de secano moderado, especialmente en Zurite, condicionando la disponibilidad de humedad
para los cultivos.
Tabla 1. Precipitación promedio anual acumulada histórica y del año experimental 2020
Zona Precipitación histórica (mm) Precipitación 2020 (mm) Variación
Zurite 932.38 786.6 -15.60%
Taray 564.66 553.3 -2.00%
Tabla 2. Precipitación mensual multianual (2009-2019) frente al registro del año 2020 y determinación
de anomalías hídricas en las estaciones de Zurite y Taray.
Mes
Zurite Taray
Precipitación
histórica
Precipitación
2020
Anomalía
Precipitación
histórica
Precipitación
2020
Anomalía
Ene 193.76 147.20 46.56 123.4 127.10 -3.70
Feb 179.89 165.60 14.29 100 90.80 9.20
Mar 143.32 137.20 6.12 86.77 77.80 8.97
Abr 39.54 18.40 21.14 30.18 1.80 28.38
May 8.5 26.00 -17.50 6.98 12.80 -5.82
Jun 6.89 1.40 5.49 5.74 0.00 5.74
Jul 7.24 0.00 7.24 4.73 1.20 3.53
Ago 8.79 3.20 5.59 5.92 0.00 5.92
Set 17.92 3.00 14.92 10.41 0.00 10.41
Oct 68.64 16.20 52.44 37.98 44.20 -6.22
Nov 97.83 115.60 -17.77 55.25 97.40 -42.15
Dic 160.06 152.80 7.26 97.3 100.20 -2.90
Durante la campaña 2020 (Tabla 1 y 2), las localidades de Zurite y Taray presentaron condiciones
pluviométricas atípicas. En Zurite se registró un déficit hídrico en 10 de 12 meses, con precipitaciones
15.6% menores al promedio histórico y un octubre crítico de 52.44 mm, un 76% inferior al histórico
(68.64 mm). En Taray, la precipitación se mantuvo cercana al promedio. Estos resultados indican un
escenario de secano moderado, especialmente en Zurite, condicionando la disponibilidad de humedad
para los cultivos.
pág. 2319
De manera consistente, (Aragón et al., 2024) reportaron un estiaje acentuado en Cusco, con promedios
de 38.9 mm en Anta y 35.2 mm en Pisac, mientras que (Llacza et al., 2021) señalan que en Perú la
precipitación anual presenta variaciones espaciales importantes, con incrementos de hasta 45% y
reducciones de 40%, principalmente en la Amazonia y con fluctuaciones en los Andes. Estas
alteraciones pluviométricas, junto con la variabilidad interanual, reflejan la influencia de eventos
extremos y cambio climático, afectando la seguridad alimentaria y la gestión hídrica en las microcuencas
de Cusco, destacando la necesidad de estrategias de manejo adaptativo para cultivos de secano.
Tabla 3. Prueba t de Student para muestras independientes: Comparación de la precipitación media
mensual (histórica vs. 2020) con énfasis en el ciclo agrícola (noviembre-junio).
Localidad
Precipitación
Histórica (mm)
Precipitación
2020 (mm)
Valor t
Valor p
(sig.)
Taray (Anual) 47.055 46.108 0.198 0.8467
Zurite (Anual) 77.698 65.55 2.005 0.0702
Taray (Ciclo Nov_Jun) 63.203 63.488 -0.04 0.9692
Zurite (Ciclo Nov_Jun) 103.724 95.525 1.116 0.3013
A pesar de las variaciones mensuales, la prueba t de Student (tabla 3) indicó que, a un nivel de confianza
del 95% (α = 0.05), no existen diferencias estadísticamente significativas entre la precipitación del 2020
y el promedio histórico (2009-2019) en ninguna localidad. En Taray, el valor fue p = 0.8467 y en Zurite,
aunque menor (p = 0.0702), ambos superan el umbral crítico, indicando que las fluctuaciones observadas
se mantienen dentro de la variabilidad histórica. Según (Aragón et al., 2024) , el comportamiento hídrico
de la sierra sur peruana en 2020 estuvo influenciado por una transición hacia condiciones de “La Niña”,
generando irregularidades en la distribución mensual sin afectar significativamente los acumulados
promedios en valles interandinos. El análisis del ciclo agrícola (noviembre-junio) confirma esta
tendencia, con valores p = 0.9692 en Taray y p = 0.3013 en Zurite, lo que respalda que la precipitación
acumulada se mantuvo dentro de los rangos normales de variabilidad de la región, en concordancia con
lo señalado por (Llacza et al., 2021).
De manera consistente, (Aragón et al., 2024) reportaron un estiaje acentuado en Cusco, con promedios
de 38.9 mm en Anta y 35.2 mm en Pisac, mientras que (Llacza et al., 2021) señalan que en Perú la
precipitación anual presenta variaciones espaciales importantes, con incrementos de hasta 45% y
reducciones de 40%, principalmente en la Amazonia y con fluctuaciones en los Andes. Estas
alteraciones pluviométricas, junto con la variabilidad interanual, reflejan la influencia de eventos
extremos y cambio climático, afectando la seguridad alimentaria y la gestión hídrica en las microcuencas
de Cusco, destacando la necesidad de estrategias de manejo adaptativo para cultivos de secano.
Tabla 3. Prueba t de Student para muestras independientes: Comparación de la precipitación media
mensual (histórica vs. 2020) con énfasis en el ciclo agrícola (noviembre-junio).
Localidad
Precipitación
Histórica (mm)
Precipitación
2020 (mm)
Valor t
Valor p
(sig.)
Taray (Anual) 47.055 46.108 0.198 0.8467
Zurite (Anual) 77.698 65.55 2.005 0.0702
Taray (Ciclo Nov_Jun) 63.203 63.488 -0.04 0.9692
Zurite (Ciclo Nov_Jun) 103.724 95.525 1.116 0.3013
A pesar de las variaciones mensuales, la prueba t de Student (tabla 3) indicó que, a un nivel de confianza
del 95% (α = 0.05), no existen diferencias estadísticamente significativas entre la precipitación del 2020
y el promedio histórico (2009-2019) en ninguna localidad. En Taray, el valor fue p = 0.8467 y en Zurite,
aunque menor (p = 0.0702), ambos superan el umbral crítico, indicando que las fluctuaciones observadas
se mantienen dentro de la variabilidad histórica. Según (Aragón et al., 2024) , el comportamiento hídrico
de la sierra sur peruana en 2020 estuvo influenciado por una transición hacia condiciones de “La Niña”,
generando irregularidades en la distribución mensual sin afectar significativamente los acumulados
promedios en valles interandinos. El análisis del ciclo agrícola (noviembre-junio) confirma esta
tendencia, con valores p = 0.9692 en Taray y p = 0.3013 en Zurite, lo que respalda que la precipitación
acumulada se mantuvo dentro de los rangos normales de variabilidad de la región, en concordancia con
lo señalado por (Llacza et al., 2021).
pág. 2320
Figura 01. Comparación de precipitación histórica frente al registro del año 2020 con prueba t de student
para muestras pareadas
De la figura 1 en Zurite, se observó un déficit marcado de lluvias en enero, febrero y abril en
comparación con el histórico. En Taray, la caída de precipitación en abril (mes crítico para el llenado de
grano) fue drástica (casi 0 mm frente a los 30 mm histórico). La ausencia de significancia estadística (p
> 0.05) sugiere que, si bien el año 2020 presentó anomalías mensuales puntuales (Tabla 2), la
proximidad del valor p en Zurite (0.0702) al umbral de significancia merece atención. Esto indica que
Zurite experimentó una presión hídrica más cercana a lo anómalo que Taray, lo cual podría estar
vinculado a microclimas locales propios de la zona al respecto (Llacza et al., 2021), señala que el análisis
de los escenarios climáticos revela que en el sur del Perú las precipitaciones presentan una marcada
concentración estacional entre octubre y marzo, durante estos meses se registran los mayores
acumulados pluviales, con picos máximos específicos en febrero para la sierra sur.
Figura 01. Comparación de precipitación histórica frente al registro del año 2020 con prueba t de student
para muestras pareadas
De la figura 1 en Zurite, se observó un déficit marcado de lluvias en enero, febrero y abril en
comparación con el histórico. En Taray, la caída de precipitación en abril (mes crítico para el llenado de
grano) fue drástica (casi 0 mm frente a los 30 mm histórico). La ausencia de significancia estadística (p
> 0.05) sugiere que, si bien el año 2020 presentó anomalías mensuales puntuales (Tabla 2), la
proximidad del valor p en Zurite (0.0702) al umbral de significancia merece atención. Esto indica que
Zurite experimentó una presión hídrica más cercana a lo anómalo que Taray, lo cual podría estar
vinculado a microclimas locales propios de la zona al respecto (Llacza et al., 2021), señala que el análisis
de los escenarios climáticos revela que en el sur del Perú las precipitaciones presentan una marcada
concentración estacional entre octubre y marzo, durante estos meses se registran los mayores
acumulados pluviales, con picos máximos específicos en febrero para la sierra sur.
pág. 2321
Figura 2. Variabilidad térmica mensual en la localidad de Taray: Comparativa de temperaturas
máximas, mínimas y medias del año 2020 frente al promedio histórico (2009-2019).
Figura 3. Variabilidad térmica mensual en la localidad de Taray: Comparativa de temperaturas
máximas, mínimas y medias del año 2020 frente al promedio histórico (2009-2019).
Según (Llacza et al., 2021), los Andes experimentan aumentos significativos en los extremos de
temperatura media durante la época de estiaje, con incrementos entre 2.6 y 3.0 °C. En contraste, los
perfiles térmicos de 2020 en las microcuencas estudiadas (Figuras 2 y 3) evidencian respuestas
diferenciadas: mientras Taray mostró una estabilidad térmica moderada, Zurite presentó un enfriamiento
nocturno extremo durante los meses de invierno (mayo-agosto).
El análisis comparativo entre el periodo histórico (2009-2019) y el año 2020 confirma estas diferencias
térmicas, mostrando contrastes significativos en las temperaturas mínimas y medias, y reflejando una
Figura 2. Variabilidad térmica mensual en la localidad de Taray: Comparativa de temperaturas
máximas, mínimas y medias del año 2020 frente al promedio histórico (2009-2019).
Figura 3. Variabilidad térmica mensual en la localidad de Taray: Comparativa de temperaturas
máximas, mínimas y medias del año 2020 frente al promedio histórico (2009-2019).
Según (Llacza et al., 2021), los Andes experimentan aumentos significativos en los extremos de
temperatura media durante la época de estiaje, con incrementos entre 2.6 y 3.0 °C. En contraste, los
perfiles térmicos de 2020 en las microcuencas estudiadas (Figuras 2 y 3) evidencian respuestas
diferenciadas: mientras Taray mostró una estabilidad térmica moderada, Zurite presentó un enfriamiento
nocturno extremo durante los meses de invierno (mayo-agosto).
El análisis comparativo entre el periodo histórico (2009-2019) y el año 2020 confirma estas diferencias
térmicas, mostrando contrastes significativos en las temperaturas mínimas y medias, y reflejando una
pág. 2322
clara alteración del régimen térmico en ambas localidades. No se detectaron diferencias estadísticamente
significativas en las temperaturas máximas (todos los valores p > 0.05), aunque en Zurite se observa una
tendencia a la baja (p = 0.0601) que no alcanza significancia. El cambio más marcado fue en las
temperaturas mínimas en Zurite, con una reducción altamente significativa tanto anual (p < 0.0001)
como durante el ciclo agrícola (p = 0.0006). La media de las mínimas cayó de 5.53 °C (histórico) a 2.94
°C (2020), una disminución superior a 2.5 °C. En contraste, Taray no presentó cambios significativos
(p > 0.05), indicando que el enfriamiento nocturno extremo fue un fenómeno localizado en Zurite.
Tabla 4. Prueba t de Student de comparación de las temperaturas máxima, mínima y media (histórica
vs. 2020) con énfasis en el ciclo agrícola (noviembre-junio).
Localidad T° Máxima
Histórica (°C)
T° Máxima
2020 (°C) Valor t Valor p
(sig.)
Taray (Anual) 22.942 22.694 0.908 0.3835
Zurite (Anual) 20.525 19.822 2.111 0.0585
Taray (Ciclo Nov_Jun) 22.709 22.255 1.584 0.1573
Zurite (Ciclo Nov_Jun) 20.48 19.613 2.239 0.0601
Localidad T° Mínima
Histórica (°C)
T° Mínima
2020 (°C) Valor t Valor p
(sig.)
Taray (Anual) 7.901 0.393 -0.345 0.7363
Zurite (Anual) 1.713 1.249 8.138 <0.0001
Taray (Ciclo Nov_Jun) 8.515 8.57 -0.423 0.6848
Zurite (Ciclo Nov_Jun) 5.53 2.946 5.97 0.0006
Localidad T° Media
Histórica (°C)
T° Media 2020
(°C) Valor t Valor p
(sig.)
Taray (Anual) 15.436 14.285 8.271 <0.0001
Zurite (Anual) 11.193 11.193 -0.005 0.9962
Taray (Ciclo Nov_Jun) 15.653 14.339 8.741 0.0001
Zurite (Ciclo Nov_Jun) 11.676 11.408 1.534 0.1689
Según el (INIA, 2016), temperaturas inferiores a 3°C en etapas críticas pueden causar esterilidad de
espiguillas en variedades no precoces, lo que explica que, pese a contar con buena precipitación, ciertas
zonas del Cusco no alcancen su potencial productivo de 5.00 t/ha, limitándose por el estrés térmico
clara alteración del régimen térmico en ambas localidades. No se detectaron diferencias estadísticamente
significativas en las temperaturas máximas (todos los valores p > 0.05), aunque en Zurite se observa una
tendencia a la baja (p = 0.0601) que no alcanza significancia. El cambio más marcado fue en las
temperaturas mínimas en Zurite, con una reducción altamente significativa tanto anual (p < 0.0001)
como durante el ciclo agrícola (p = 0.0006). La media de las mínimas cayó de 5.53 °C (histórico) a 2.94
°C (2020), una disminución superior a 2.5 °C. En contraste, Taray no presentó cambios significativos
(p > 0.05), indicando que el enfriamiento nocturno extremo fue un fenómeno localizado en Zurite.
Tabla 4. Prueba t de Student de comparación de las temperaturas máxima, mínima y media (histórica
vs. 2020) con énfasis en el ciclo agrícola (noviembre-junio).
Localidad T° Máxima
Histórica (°C)
T° Máxima
2020 (°C) Valor t Valor p
(sig.)
Taray (Anual) 22.942 22.694 0.908 0.3835
Zurite (Anual) 20.525 19.822 2.111 0.0585
Taray (Ciclo Nov_Jun) 22.709 22.255 1.584 0.1573
Zurite (Ciclo Nov_Jun) 20.48 19.613 2.239 0.0601
Localidad T° Mínima
Histórica (°C)
T° Mínima
2020 (°C) Valor t Valor p
(sig.)
Taray (Anual) 7.901 0.393 -0.345 0.7363
Zurite (Anual) 1.713 1.249 8.138 <0.0001
Taray (Ciclo Nov_Jun) 8.515 8.57 -0.423 0.6848
Zurite (Ciclo Nov_Jun) 5.53 2.946 5.97 0.0006
Localidad T° Media
Histórica (°C)
T° Media 2020
(°C) Valor t Valor p
(sig.)
Taray (Anual) 15.436 14.285 8.271 <0.0001
Zurite (Anual) 11.193 11.193 -0.005 0.9962
Taray (Ciclo Nov_Jun) 15.653 14.339 8.741 0.0001
Zurite (Ciclo Nov_Jun) 11.676 11.408 1.534 0.1689
Según el (INIA, 2016), temperaturas inferiores a 3°C en etapas críticas pueden causar esterilidad de
espiguillas en variedades no precoces, lo que explica que, pese a contar con buena precipitación, ciertas
zonas del Cusco no alcancen su potencial productivo de 5.00 t/ha, limitándose por el estrés térmico
pág. 2323
nocturno. En cuanto a la temperatura media, se observa un comportamiento divergente entre localidades.
En Taray, la temperatura media descendió significativamente de 15.4°C a 14.2°C (p < 0.0001),
indicando una mayor persistencia de temperaturas bajas durante el día, aunque sin alcanzar mínimos
extremos. Por el contrario, en Zurite no se registraron cambios significativos en la temperatura media
anual ni durante el ciclo agrícola (p > 0.05). De acuerdo con (Llacza et al., 2021), la sierra sur,
especialmente Cusco, es una de las regiones más vulnerables al cambio climático en Perú, con
proyecciones de aumento térmico de entre 2.8°C y 3.2°C para temperaturas máximas y mínimas hacia
2050. Este panorama incrementa la vulnerabilidad agrícola y subraya la necesidad de implementar
medidas climáticas urgentes para mitigar impactos futuros.
Tabla 5. Variables agronómicas, componentes de rendimiento y productividad final del cultivo de trigo
(Triticum aestivum L.) en las localidades de Zurite y Taray (Campaña 2020).
Variables Zurite Taray
Número de plantas/m2 249±19.52 256 ± 15.93
Número de espigas/m2 748±58.03 640 ± 39.93
Número granos por espiga 52±8.33 52 ± 8.52
Días a espigado 68±2.99 59 ± 3.58
Días a madurez fisiológica 162±2.99 153 ± 3.58
Altura de planta (cm) 104.23±9.93 92.7 ± 10.09
Tamaño de espiga (cm) 8.95±0.95 9.53 ± 1.08
Peso de mil granos (g) 48.45±3.77 47.02 ± 3.09
Peso Hectolitrico (kg/hl) 79.83±1.45 81.2 ± 0.87
Rendimiento (t/ha) 6.24±0.97 4.08 ± 0.72
El análisis comparativo de los parámetros agronómicos (tabla 5) muestra un mejor desempeño en Zurite
respecto a Taray, con un rendimiento promedio de 6.24 t/ha frente a 4.08 t/ha, lo que representa una
diferencia del 53%. Esta mayor productividad se explica principalmente por el mayor número de espigas
por m² (748 en Zurite frente a 640 en Taray), lo que indica una mejor capacidad de macollamiento y
establecimiento del cultivo en los suelos de Zurite. En contraste, (Palmieri & Maich, 2019) reportaron
para trigo pan 361 espigas/m², 22 granos por espiga, 31.4 g de peso de mil granos y un rendimiento de
nocturno. En cuanto a la temperatura media, se observa un comportamiento divergente entre localidades.
En Taray, la temperatura media descendió significativamente de 15.4°C a 14.2°C (p < 0.0001),
indicando una mayor persistencia de temperaturas bajas durante el día, aunque sin alcanzar mínimos
extremos. Por el contrario, en Zurite no se registraron cambios significativos en la temperatura media
anual ni durante el ciclo agrícola (p > 0.05). De acuerdo con (Llacza et al., 2021), la sierra sur,
especialmente Cusco, es una de las regiones más vulnerables al cambio climático en Perú, con
proyecciones de aumento térmico de entre 2.8°C y 3.2°C para temperaturas máximas y mínimas hacia
2050. Este panorama incrementa la vulnerabilidad agrícola y subraya la necesidad de implementar
medidas climáticas urgentes para mitigar impactos futuros.
Tabla 5. Variables agronómicas, componentes de rendimiento y productividad final del cultivo de trigo
(Triticum aestivum L.) en las localidades de Zurite y Taray (Campaña 2020).
Variables Zurite Taray
Número de plantas/m2 249±19.52 256 ± 15.93
Número de espigas/m2 748±58.03 640 ± 39.93
Número granos por espiga 52±8.33 52 ± 8.52
Días a espigado 68±2.99 59 ± 3.58
Días a madurez fisiológica 162±2.99 153 ± 3.58
Altura de planta (cm) 104.23±9.93 92.7 ± 10.09
Tamaño de espiga (cm) 8.95±0.95 9.53 ± 1.08
Peso de mil granos (g) 48.45±3.77 47.02 ± 3.09
Peso Hectolitrico (kg/hl) 79.83±1.45 81.2 ± 0.87
Rendimiento (t/ha) 6.24±0.97 4.08 ± 0.72
El análisis comparativo de los parámetros agronómicos (tabla 5) muestra un mejor desempeño en Zurite
respecto a Taray, con un rendimiento promedio de 6.24 t/ha frente a 4.08 t/ha, lo que representa una
diferencia del 53%. Esta mayor productividad se explica principalmente por el mayor número de espigas
por m² (748 en Zurite frente a 640 en Taray), lo que indica una mejor capacidad de macollamiento y
establecimiento del cultivo en los suelos de Zurite. En contraste, (Palmieri & Maich, 2019) reportaron
para trigo pan 361 espigas/m², 22 granos por espiga, 31.4 g de peso de mil granos y un rendimiento de
pág. 2324
2465 kg/ha, valores inferiores a los obtenidos en el presente estudio, lo que sugiere que el mayor número
de espigas y granos por unidad de área explica la mayor productividad observada. Asimismo, (Tambussi
et al., 2025) señalan que los órganos verdes de las estructuras reproductivas, especialmente la espiga,
poseen actividad fotosintética y cumplen un papel clave en el rendimiento, lo que respalda la importancia
del mayor número de espigas registrado en el área de estudio.
Respecto al ciclo fenológico (Mamani Vargas & Blanco Villacorta, 2024), reportaron en Patacamaya
(Bolivia) 113.27 días a floración y 142.84 días a maduración, condiciones que favorecieron espigas más
largas y un rendimiento máximo de 2.374 t/ha en el genotipo L-13. En comparación, la madurez
fisiológica en el presente estudio fue mayor (162 días en Zurite y 153 días en Taray), lo que, junto con
una altura de planta de 104.23 cm, indica mayor acumulación de biomasa y se reflejó en un peso de mil
granos de 48.45 g. Aunque en Taray se registró un peso hectolítrico mayor (81.2 kg/hl), indicando granos
más densos, esto no compensó el menor número de espigas por superficie. Destaca además que Zurite,
pese a presentar menores temperaturas mínimas y déficit inicial de lluvias, alcanzó mayor rendimiento,
lo que sugiere la influencia de factores como fertilidad del suelo, mayor retención de humedad o
adaptación de la variedad a las heladas, que habrían compensado el estrés climático del año 2020.
Figura 4. Rendimiento de grano (t/ha) de diez variedades de trigo (Triticum aestivum L.) en las
localidades de Taray y Zurite. Tukey ( α= 0.05).
2465 kg/ha, valores inferiores a los obtenidos en el presente estudio, lo que sugiere que el mayor número
de espigas y granos por unidad de área explica la mayor productividad observada. Asimismo, (Tambussi
et al., 2025) señalan que los órganos verdes de las estructuras reproductivas, especialmente la espiga,
poseen actividad fotosintética y cumplen un papel clave en el rendimiento, lo que respalda la importancia
del mayor número de espigas registrado en el área de estudio.
Respecto al ciclo fenológico (Mamani Vargas & Blanco Villacorta, 2024), reportaron en Patacamaya
(Bolivia) 113.27 días a floración y 142.84 días a maduración, condiciones que favorecieron espigas más
largas y un rendimiento máximo de 2.374 t/ha en el genotipo L-13. En comparación, la madurez
fisiológica en el presente estudio fue mayor (162 días en Zurite y 153 días en Taray), lo que, junto con
una altura de planta de 104.23 cm, indica mayor acumulación de biomasa y se reflejó en un peso de mil
granos de 48.45 g. Aunque en Taray se registró un peso hectolítrico mayor (81.2 kg/hl), indicando granos
más densos, esto no compensó el menor número de espigas por superficie. Destaca además que Zurite,
pese a presentar menores temperaturas mínimas y déficit inicial de lluvias, alcanzó mayor rendimiento,
lo que sugiere la influencia de factores como fertilidad del suelo, mayor retención de humedad o
adaptación de la variedad a las heladas, que habrían compensado el estrés climático del año 2020.
Figura 4. Rendimiento de grano (t/ha) de diez variedades de trigo (Triticum aestivum L.) en las
localidades de Taray y Zurite. Tukey ( α= 0.05).
pág. 2325
El análisis de comparación múltiple de Tukey (figura 4) evidenció una mayor productividad en Zurite
respecto a Taray para la mayoría de los genotipos evaluados. En Zurite, la variedad INIA 434 Espiga
Misha alcanzó el mayor rendimiento (7.197 t/ha), destacando como la de mayor potencial productivo
para esta localidad. En contraste, en Taray los rendimientos fueron menores y más homogéneos, donde
INIA 418 El Nazareno mostró mayor estabilidad relativa con 4.860 t/ha. Asimismo, INIA 424 Vicseño
presentó los rendimientos más bajos en ambas localidades, lo que sugiere menor adaptabilidad a las
condiciones climáticas de la campaña 2020. La mayor dispersión de rendimientos en Zurite indica una
respuesta varietal más variable bajo condiciones de secano, mientras que en Taray la respuesta fue más
uniforme pero limitada por el potencial productivo del ambiente. En conjunto, los resultados evidencian
una clara interacción genotipo-ambiente, donde el potencial de rendimiento se maximiza en Zurite.
Tabla 6. Análisis de varianza (ANOVA) para el rendimiento de grano (t/ha), considerando los efectos
de localidad, tratamiento e interacción.
Fuente de varianza SC GL CM F p-valor
Localidad 93.4049 1 93.4049 349.6115 <0.0001
Repetición (Localidad) 23.7 6 3.95 14.7847 <0.0001
Tratamiento 9.6704 9 1.0745 4.0218 0.0006
Localidad*Tratamiento 9.7125 9 1.0792 4.0393 0.0005
Error 14.4271 54 0.2672
Total 150.9149 79 R2= 0.9044, CV=10.02%
El análisis de varianza (tabla 6) mostró que todos los factores evaluados influyeron significativamente
en el rendimiento del trigo (p < 0.01). Para localidades presentó el mayor valor F (349.61), confirmando
que las condiciones ambientales de Zurite y Taray fueron el factor de mayor impacto en la productividad.
Asimismo, para tratamientos (p = 0.0006) y la interacción localidad*tratamiento (p = 0.0005) resultaron
significativos, evidenciando que la respuesta de los tratamientos dependió de las condiciones de cada
ambiente. El modelo presentó un R² = 0.90 y un CV de 10.02%, lo que indica alta confiabilidad y
precisión experimental.
El análisis de comparación múltiple de Tukey (figura 4) evidenció una mayor productividad en Zurite
respecto a Taray para la mayoría de los genotipos evaluados. En Zurite, la variedad INIA 434 Espiga
Misha alcanzó el mayor rendimiento (7.197 t/ha), destacando como la de mayor potencial productivo
para esta localidad. En contraste, en Taray los rendimientos fueron menores y más homogéneos, donde
INIA 418 El Nazareno mostró mayor estabilidad relativa con 4.860 t/ha. Asimismo, INIA 424 Vicseño
presentó los rendimientos más bajos en ambas localidades, lo que sugiere menor adaptabilidad a las
condiciones climáticas de la campaña 2020. La mayor dispersión de rendimientos en Zurite indica una
respuesta varietal más variable bajo condiciones de secano, mientras que en Taray la respuesta fue más
uniforme pero limitada por el potencial productivo del ambiente. En conjunto, los resultados evidencian
una clara interacción genotipo-ambiente, donde el potencial de rendimiento se maximiza en Zurite.
Tabla 6. Análisis de varianza (ANOVA) para el rendimiento de grano (t/ha), considerando los efectos
de localidad, tratamiento e interacción.
Fuente de varianza SC GL CM F p-valor
Localidad 93.4049 1 93.4049 349.6115 <0.0001
Repetición (Localidad) 23.7 6 3.95 14.7847 <0.0001
Tratamiento 9.6704 9 1.0745 4.0218 0.0006
Localidad*Tratamiento 9.7125 9 1.0792 4.0393 0.0005
Error 14.4271 54 0.2672
Total 150.9149 79 R2= 0.9044, CV=10.02%
El análisis de varianza (tabla 6) mostró que todos los factores evaluados influyeron significativamente
en el rendimiento del trigo (p < 0.01). Para localidades presentó el mayor valor F (349.61), confirmando
que las condiciones ambientales de Zurite y Taray fueron el factor de mayor impacto en la productividad.
Asimismo, para tratamientos (p = 0.0006) y la interacción localidad*tratamiento (p = 0.0005) resultaron
significativos, evidenciando que la respuesta de los tratamientos dependió de las condiciones de cada
ambiente. El modelo presentó un R² = 0.90 y un CV de 10.02%, lo que indica alta confiabilidad y
precisión experimental.
pág. 2326
Tabla 7. Prueba de comparación de medias Tukey (α = 0.05) para el rendimiento de grano (t/ha) del
cultivo de trigo en las localidades de Zurite y Taray.
Localidad Rendimiento (t/ha) Prueba Tukey (α = 0.05)
ZURITE 6.238 A
TARAY 4.077 B
Los resultados (tabla7) confirmaron las diferencias significativas entre localidades. Zurite alcanzó 6.238
t/ha, superando a Taray con 4.077 t/ha, evidenciando el efecto del ambiente determinante y no aleatorio
sobre la productividad del trigo. Estos rendimientos superan ampliamente el promedio regional
reportado por (MIDAGRI, 2020) de 1.999 t/ha, para Cusco en el periodo de ejecución del trabajo
experimental
Figura 5. Rendimiento promedio de diez variedades de trigo (Triticum aestivum L.) evaluadas en las
localidades de Taray y Zurite. prueba de Tukey (α= 0.05).
El análisis de comparación de medias (Figuras 5) permitió jerarquizar el potencial productivo de los
genotipos evaluados. La variedad INIA 434 Espiga Misha destacó por su mayor rendimiento (5.629
t/ha). Un segundo grupo conformado por Andino INIA, INIA 418 El Nazareno, INIA 405 San Isidro e
INIA 419 San Francisco, sin diferencias estadísticas respecto a Espiga Misha, con rendimientos entre
(5.356 y 5.516 t/ha), evidenciando alto rendimiento y estabilidad. En contraste, INIA 422 Espigón e
INIA 424 Vicseño presentaron los menores rendimientos, inferior a 4.700 t/ha, mostrando menor
Tabla 7. Prueba de comparación de medias Tukey (α = 0.05) para el rendimiento de grano (t/ha) del
cultivo de trigo en las localidades de Zurite y Taray.
Localidad Rendimiento (t/ha) Prueba Tukey (α = 0.05)
ZURITE 6.238 A
TARAY 4.077 B
Los resultados (tabla7) confirmaron las diferencias significativas entre localidades. Zurite alcanzó 6.238
t/ha, superando a Taray con 4.077 t/ha, evidenciando el efecto del ambiente determinante y no aleatorio
sobre la productividad del trigo. Estos rendimientos superan ampliamente el promedio regional
reportado por (MIDAGRI, 2020) de 1.999 t/ha, para Cusco en el periodo de ejecución del trabajo
experimental
Figura 5. Rendimiento promedio de diez variedades de trigo (Triticum aestivum L.) evaluadas en las
localidades de Taray y Zurite. prueba de Tukey (α= 0.05).
El análisis de comparación de medias (Figuras 5) permitió jerarquizar el potencial productivo de los
genotipos evaluados. La variedad INIA 434 Espiga Misha destacó por su mayor rendimiento (5.629
t/ha). Un segundo grupo conformado por Andino INIA, INIA 418 El Nazareno, INIA 405 San Isidro e
INIA 419 San Francisco, sin diferencias estadísticas respecto a Espiga Misha, con rendimientos entre
(5.356 y 5.516 t/ha), evidenciando alto rendimiento y estabilidad. En contraste, INIA 422 Espigón e
INIA 424 Vicseño presentaron los menores rendimientos, inferior a 4.700 t/ha, mostrando menor
pág. 2327
adaptación. La brecha cercana a 1 t/ha entre el primer y último grupo resalta la importancia de la
selección genética en la productividad del trigo. Comparativamente, los rendimientos obtenidos superan
reportes de la región andina, como 2.372 t/ha en el altiplano boliviano (Mamani Vargas & Blanco
Villacorta, 2024), 4.069 t/ha en Argentina con el trigo Buck Guaraní (Angel et al., 2019) y alrededor de
3.0 t/ha en la sierra de Huánuco (Limaylla, 2016). Aunque (Golik et al., 2022), reportaron valores entre
6.804 y 9.855 t/ha en Argentina, estos corresponden a ambientes de mayor potencial productivo.
En condiciones de variabilidad climática registradas en Cusco en 2020 (déficit hídrico y bajas
temperaturas), INIA 434 Espiga Misha mostró mayor resiliencia y capacidad productiva, respaldando
la importancia de la interacción genotipo-ambiente. Resultados similares fueron señalados por
Villaseñor-Mir et al. (2025) y Kirouani et al. (2023), quienes destacan que esta interacción determina la
estabilidad del rendimiento en sistemas de secano y ambientes contrastantes.
En condiciones de variabilidad climática registradas en Cusco en 2020 (déficit hídrico y bajas
temperaturas), INIA 434 Espiga Misha mostró mayor resiliencia y capacidad productiva, respaldando
la importancia de la interacción genotipo-ambiente. Resultados similares fueron señalados por
(Villaseñor-Mir et al., 2025) y (Kirouani et al., 2023), quienes destacan que esta interacción determina
la estabilidad del rendimiento en sistemas de secano y ambientes contrastantes.
Tabla 8. Variables fenológicas, componentes del rendimiento y peso hectolítrico de diez variedades de
trigo harinero (Triticum aestivum L.) en los distritos de Zurite y Taray, 2020.
TRATAMIENTO Días a espigado Días a madurez Altura planta (cm)
ANDENES INIA 61.00 ± 4.96 fg 155.00 ± 4.96 fg 101.88 ± 7.62 b
ANDINO INIAA 61.75 ± 5.65 ef 155.75 ± 5.65 ef 102.25 ± 6.63 b
INIA 403 MORAY 61.88 ± 5.17 def 155.88 ± 5.17 def 95.50 ± 9.62 c
INIA 405 SAN ISIDRO 67.00 ± 5.35 b 161.00 ± 5.35 b 95.25 ± 9.33 cd
INIA 418 EL NAZARENO 65.25 ± 5.95 c 159.25 ± 5.95 c 94.75 ± 8.55 cd
INIA 419 SAN FRANCISCO 62.13 ± 5.89 de 156.13 ± 5.89 de 90.63 ± 9.44 cd
INIA 422 ESPIGON 70.00 ± 2.14 a 164.00 ± 2.14 a 106.38 ± 10.69 b
INIA 424 VICSEÑO 62.88 ± 5.57 d 156.88 ± 5.57 d 116.25 ± 9.81 a
INIA 428 SANTA ELENA 61.75 ± 5.26 ef 155.75 ± 5.26 ef 89.63 ± 6.09 d
adaptación. La brecha cercana a 1 t/ha entre el primer y último grupo resalta la importancia de la
selección genética en la productividad del trigo. Comparativamente, los rendimientos obtenidos superan
reportes de la región andina, como 2.372 t/ha en el altiplano boliviano (Mamani Vargas & Blanco
Villacorta, 2024), 4.069 t/ha en Argentina con el trigo Buck Guaraní (Angel et al., 2019) y alrededor de
3.0 t/ha en la sierra de Huánuco (Limaylla, 2016). Aunque (Golik et al., 2022), reportaron valores entre
6.804 y 9.855 t/ha en Argentina, estos corresponden a ambientes de mayor potencial productivo.
En condiciones de variabilidad climática registradas en Cusco en 2020 (déficit hídrico y bajas
temperaturas), INIA 434 Espiga Misha mostró mayor resiliencia y capacidad productiva, respaldando
la importancia de la interacción genotipo-ambiente. Resultados similares fueron señalados por
Villaseñor-Mir et al. (2025) y Kirouani et al. (2023), quienes destacan que esta interacción determina la
estabilidad del rendimiento en sistemas de secano y ambientes contrastantes.
En condiciones de variabilidad climática registradas en Cusco en 2020 (déficit hídrico y bajas
temperaturas), INIA 434 Espiga Misha mostró mayor resiliencia y capacidad productiva, respaldando
la importancia de la interacción genotipo-ambiente. Resultados similares fueron señalados por
(Villaseñor-Mir et al., 2025) y (Kirouani et al., 2023), quienes destacan que esta interacción determina
la estabilidad del rendimiento en sistemas de secano y ambientes contrastantes.
Tabla 8. Variables fenológicas, componentes del rendimiento y peso hectolítrico de diez variedades de
trigo harinero (Triticum aestivum L.) en los distritos de Zurite y Taray, 2020.
TRATAMIENTO Días a espigado Días a madurez Altura planta (cm)
ANDENES INIA 61.00 ± 4.96 fg 155.00 ± 4.96 fg 101.88 ± 7.62 b
ANDINO INIAA 61.75 ± 5.65 ef 155.75 ± 5.65 ef 102.25 ± 6.63 b
INIA 403 MORAY 61.88 ± 5.17 def 155.88 ± 5.17 def 95.50 ± 9.62 c
INIA 405 SAN ISIDRO 67.00 ± 5.35 b 161.00 ± 5.35 b 95.25 ± 9.33 cd
INIA 418 EL NAZARENO 65.25 ± 5.95 c 159.25 ± 5.95 c 94.75 ± 8.55 cd
INIA 419 SAN FRANCISCO 62.13 ± 5.89 de 156.13 ± 5.89 de 90.63 ± 9.44 cd
INIA 422 ESPIGON 70.00 ± 2.14 a 164.00 ± 2.14 a 106.38 ± 10.69 b
INIA 424 VICSEÑO 62.88 ± 5.57 d 156.88 ± 5.57 d 116.25 ± 9.81 a
INIA 428 SANTA ELENA 61.75 ± 5.26 ef 155.75 ± 5.26 ef 89.63 ± 6.09 d
pág. 2328
INIA 434 ESPIGA MISHA 60.63 ± 4.53 g 154.63 ± 4.53 g 92.13 ± 9.95 cd
TRATAMIENTO Tamaño de espiga Peso mil granos (g) Peso hectolitrito (kg/hl)
ANDENES INIA 9.75 ± 1.32 ab 48.43 ± 1.27 bc 79.05 ± 0.60 e
ANDINO INIAA 9.69 ± 0.41 abc 47.85 ± 2.28 c 81.50 ± 1.17 a
INIA 403 MORAY 8.75 ± 0.29 cd 48.53 ± 1.40 bc 80.45 ± 1.50 bcd
INIA 405 SAN ISIDRO 9.06 ± 0.71 bcd 45.70 ± 1.67 d 80.75 ± 1.34 bc
INIA 418 EL NAZARENO 8.69 ± 0.48 d 45.15 ± 1.59 d 81.05 ± 1.09 ab
INIA 419 SAN FRANCISCO 8.75 ± 1.11 cd 49.90 ± 3.38 b 81.70 ± 0.63 a
INIA 422 ESPIGON 10.38 ± 1.23 a 44.40 ± 1.79 d 79.75 ± 2.13 de
INIA 424 VICSEÑO 9.44 ± 0.58 abcd 49.13 ± 2.61 bc 80.25 ± 0.91 cd
INIA 428 SANTA ELENA 8.88 ± 0.82 bcd 44.13 ± 1.56 d 80.70 ± 1.28 bc
INIA 434 ESPIGA MISHA 9.00 ± 0.58 bcd 54.15 ± 2.11 a 79.95 ± 0.54 d
Los resultados de la tabla 8 muestran que las variedades presentan un ciclo más corto en Taray que en
Zurite, fenómeno asociado al escape a la sequía o madurez forzada al haber menos humedad en el suelo
(Kirouani et al., 2023; Shavrukov et al., 2017; Wang et al., 2018). Este comportamiento ocurre cuando
el déficit hídrico, especialmente el registrado en abril en Taray, induce una senescencia prematura que
acelera el ciclo del cultivo para asegurar la reproducción, aunque reduce la duración del llenado de grano
y su peso final. Respecto a la altura de planta (Garófalo Sosa et al., 2021) , reportaron valores entre 60.6
y 79.8 cm bajo condiciones óptimas, disminuyendo bajo estrés hídrico. Por su parte, (Villaseñor-Mir et
al., 2025) señalan que la variedad Nely F2022 alcanza 90–100 cm, una estatura intermedia que reduce
el riesgo de acame y mantiene buen peso hectolítrico. En comparación, las variedades evaluadas en
Zurite y Taray registraron alturas entre 90.63 y 116.30 cm, consideradas también de porte intermedio.
En cuanto al peso hectolítrico, indicador clave de calidad molinera, (Mamani Vargas & Blanco
Villacorta, 2024) reportan 54.40 g de peso de mil granos y valores de 79.43 a 82.2 kg/hl, rangos similares
a los obtenidos en el estudio. Asimismo, (Garófalo Sosa et al., 2021) encontraron que el 73% de las
INIA 434 ESPIGA MISHA 60.63 ± 4.53 g 154.63 ± 4.53 g 92.13 ± 9.95 cd
TRATAMIENTO Tamaño de espiga Peso mil granos (g) Peso hectolitrito (kg/hl)
ANDENES INIA 9.75 ± 1.32 ab 48.43 ± 1.27 bc 79.05 ± 0.60 e
ANDINO INIAA 9.69 ± 0.41 abc 47.85 ± 2.28 c 81.50 ± 1.17 a
INIA 403 MORAY 8.75 ± 0.29 cd 48.53 ± 1.40 bc 80.45 ± 1.50 bcd
INIA 405 SAN ISIDRO 9.06 ± 0.71 bcd 45.70 ± 1.67 d 80.75 ± 1.34 bc
INIA 418 EL NAZARENO 8.69 ± 0.48 d 45.15 ± 1.59 d 81.05 ± 1.09 ab
INIA 419 SAN FRANCISCO 8.75 ± 1.11 cd 49.90 ± 3.38 b 81.70 ± 0.63 a
INIA 422 ESPIGON 10.38 ± 1.23 a 44.40 ± 1.79 d 79.75 ± 2.13 de
INIA 424 VICSEÑO 9.44 ± 0.58 abcd 49.13 ± 2.61 bc 80.25 ± 0.91 cd
INIA 428 SANTA ELENA 8.88 ± 0.82 bcd 44.13 ± 1.56 d 80.70 ± 1.28 bc
INIA 434 ESPIGA MISHA 9.00 ± 0.58 bcd 54.15 ± 2.11 a 79.95 ± 0.54 d
Los resultados de la tabla 8 muestran que las variedades presentan un ciclo más corto en Taray que en
Zurite, fenómeno asociado al escape a la sequía o madurez forzada al haber menos humedad en el suelo
(Kirouani et al., 2023; Shavrukov et al., 2017; Wang et al., 2018). Este comportamiento ocurre cuando
el déficit hídrico, especialmente el registrado en abril en Taray, induce una senescencia prematura que
acelera el ciclo del cultivo para asegurar la reproducción, aunque reduce la duración del llenado de grano
y su peso final. Respecto a la altura de planta (Garófalo Sosa et al., 2021) , reportaron valores entre 60.6
y 79.8 cm bajo condiciones óptimas, disminuyendo bajo estrés hídrico. Por su parte, (Villaseñor-Mir et
al., 2025) señalan que la variedad Nely F2022 alcanza 90–100 cm, una estatura intermedia que reduce
el riesgo de acame y mantiene buen peso hectolítrico. En comparación, las variedades evaluadas en
Zurite y Taray registraron alturas entre 90.63 y 116.30 cm, consideradas también de porte intermedio.
En cuanto al peso hectolítrico, indicador clave de calidad molinera, (Mamani Vargas & Blanco
Villacorta, 2024) reportan 54.40 g de peso de mil granos y valores de 79.43 a 82.2 kg/hl, rangos similares
a los obtenidos en el estudio. Asimismo, (Garófalo Sosa et al., 2021) encontraron que el 73% de las
pág. 2329
líneas de trigo superaron 78 kg/hl, clasificándose como “buenas a excelentes”, lo que confirma la
adecuada calidad del grano en las variedades evaluadas.
Relación clima – rendimiento
Tabla 9. Correlación entre: rendimiento con precipitación, temperatura media, temperatura máxima con
datos históricos del 2009 al 2020 para el ámbito de la región Cusco
Correlación r p-valor
Rendimiento-precipitación 0.4137 0.1812
Rendimiento – T° máxima 0.208 0.5164
Rendimiento – T° mínima -0.0991 0.7591
Rendimiento – T° media -0.0435 0.8932
El análisis de correlación (Tabla 9) muestra una relación positiva moderada entre precipitación y
rendimiento (r = 0.4137), aunque sin significancia estadística, lo que difiere de estudios en la provincia
de Anta donde se reportó una correlación negativa y no significativa (r = -0.284; p = 0.20) (Ochoa,
2022). Esta diferencia podría explicarse porque durante la campaña 2020 la precipitación en Cusco
habría cubierto los requerimientos hídricos del cultivo, reduciendo el efecto del estrés hídrico sobre el
rendimiento. En cuanto a la temperatura máxima, se observó una correlación baja y positiva (r = 0.2080;
p = 0.5164), en contraste con reportes de correlaciones negativas asociadas al estrés térmico diurno que
limita la acumulación de biomasa (Ochoa, 2022). Esto sugiere que las temperaturas registradas no
superaron los umbrales críticos de tolerancia de las variedades evaluadas. Asimismo, la temperatura
mínima presentó una correlación casi nula (r = -0.0991), indicando buena resiliencia de los genotipos
frente a bajas temperaturas. A nivel global, (Cheng et al., 2022) demostraron que el rendimiento de
cereales puede disminuir entre 2.4% y 22.5% por cada grado centígrado de incremento térmico y
aumentar entre 2.4% y 6.0% por cada centímetro adicional de precipitación. En este contexto, la
ausencia de correlaciones significativas en el presente estudio sugiere que el rendimiento estuvo más
influenciado por factores no climáticos, como la fertilidad del suelo o el potencial genético, resaltando
la importancia de seleccionar variedades con estabilidad productiva en condiciones de secano. para
mitigar la dependencia directa de la variabilidad climática.
líneas de trigo superaron 78 kg/hl, clasificándose como “buenas a excelentes”, lo que confirma la
adecuada calidad del grano en las variedades evaluadas.
Relación clima – rendimiento
Tabla 9. Correlación entre: rendimiento con precipitación, temperatura media, temperatura máxima con
datos históricos del 2009 al 2020 para el ámbito de la región Cusco
Correlación r p-valor
Rendimiento-precipitación 0.4137 0.1812
Rendimiento – T° máxima 0.208 0.5164
Rendimiento – T° mínima -0.0991 0.7591
Rendimiento – T° media -0.0435 0.8932
El análisis de correlación (Tabla 9) muestra una relación positiva moderada entre precipitación y
rendimiento (r = 0.4137), aunque sin significancia estadística, lo que difiere de estudios en la provincia
de Anta donde se reportó una correlación negativa y no significativa (r = -0.284; p = 0.20) (Ochoa,
2022). Esta diferencia podría explicarse porque durante la campaña 2020 la precipitación en Cusco
habría cubierto los requerimientos hídricos del cultivo, reduciendo el efecto del estrés hídrico sobre el
rendimiento. En cuanto a la temperatura máxima, se observó una correlación baja y positiva (r = 0.2080;
p = 0.5164), en contraste con reportes de correlaciones negativas asociadas al estrés térmico diurno que
limita la acumulación de biomasa (Ochoa, 2022). Esto sugiere que las temperaturas registradas no
superaron los umbrales críticos de tolerancia de las variedades evaluadas. Asimismo, la temperatura
mínima presentó una correlación casi nula (r = -0.0991), indicando buena resiliencia de los genotipos
frente a bajas temperaturas. A nivel global, (Cheng et al., 2022) demostraron que el rendimiento de
cereales puede disminuir entre 2.4% y 22.5% por cada grado centígrado de incremento térmico y
aumentar entre 2.4% y 6.0% por cada centímetro adicional de precipitación. En este contexto, la
ausencia de correlaciones significativas en el presente estudio sugiere que el rendimiento estuvo más
influenciado por factores no climáticos, como la fertilidad del suelo o el potencial genético, resaltando
la importancia de seleccionar variedades con estabilidad productiva en condiciones de secano. para
mitigar la dependencia directa de la variabilidad climática.
pág. 2330
Tabla 10. Análisis de correlación entre el rendimiento de grano y sus componentes de cultivo.
Correlación r p-valor
Rendimiento - Días a espigado 0.32330 0.00000
Rendimiento - Días a madurez 0.62330 0.00000
Rendimiento - Altura planta 0.43670 0.00050
Rendimiento - Tamaño de espiga -0.18520 0.09999
Rendimiento - Peso mil granos 0.22540 0.04442
Rendimiento - Peso hectolítrico -0.33190 0.00260
El análisis de correlación de Pearson (tabla 10) mostró que el rendimiento de grano se asocia
positivamente con el ciclo fenológico, especialmente con los días a madurez (r = 0.62; p < 0.01) y los
días a espigado (r = 0.32; p < 0.01). Estos resultados coinciden con (Tadesse et al., 2019) , quienes
indican que la prolongación de las fases de desarrollo, en particular el llenado de grano, favorece una
mayor interceptación de luz y una partición más eficiente de biomasa hacia los órganos reproductivos.
De forma similar, (Martinez Cruz et al., 2020) señalan que la madurez tardía en ambientes templados
permite evitar periodos de estrés térmico durante la antesis, optimizando el potencial productivo. La
altura de planta presentó una correlación positiva moderada (r = 0.44; p < 0.01), lo que concuerda con
(Philipp et al., 2018), quien destaca que una mayor altura, sin riesgo de acame, favorece la acumulación
de carbohidratos en el tallo, utilizados posteriormente durante el llenado de grano. Entre los
componentes del rendimiento, el peso de mil granos mostró una correlación positiva (r = 0.22; p < 0.05),
en concordancia con (Ji et al., 2025), que lo consideran un componente estable del rendimiento. En
contraste, el peso hectolítrico presentó una correlación negativa (r = -0.33; p < 0.01), lo que sugiere que
un mayor número de granos por área puede generar competencia por asimilados, reduciendo la densidad
del grano concordante con las observaciones de (Guzman et al., 2019) y (Vásquez-Lara et al., 2021)
quienes plantean que incrementos en el rendimiento basados en un mayor número de granos por unidad
de área pueden generar una competencia intra-espiga por asimilados. Finalmente, la ausencia de
significancia en el tamaño de espiga (p > 0.05) sugiere, en línea con (Guzman et al., 2019), que la
arquitectura externa de la espiga no siempre es un predictor fiable del rendimiento.
Tabla 10. Análisis de correlación entre el rendimiento de grano y sus componentes de cultivo.
Correlación r p-valor
Rendimiento - Días a espigado 0.32330 0.00000
Rendimiento - Días a madurez 0.62330 0.00000
Rendimiento - Altura planta 0.43670 0.00050
Rendimiento - Tamaño de espiga -0.18520 0.09999
Rendimiento - Peso mil granos 0.22540 0.04442
Rendimiento - Peso hectolítrico -0.33190 0.00260
El análisis de correlación de Pearson (tabla 10) mostró que el rendimiento de grano se asocia
positivamente con el ciclo fenológico, especialmente con los días a madurez (r = 0.62; p < 0.01) y los
días a espigado (r = 0.32; p < 0.01). Estos resultados coinciden con (Tadesse et al., 2019) , quienes
indican que la prolongación de las fases de desarrollo, en particular el llenado de grano, favorece una
mayor interceptación de luz y una partición más eficiente de biomasa hacia los órganos reproductivos.
De forma similar, (Martinez Cruz et al., 2020) señalan que la madurez tardía en ambientes templados
permite evitar periodos de estrés térmico durante la antesis, optimizando el potencial productivo. La
altura de planta presentó una correlación positiva moderada (r = 0.44; p < 0.01), lo que concuerda con
(Philipp et al., 2018), quien destaca que una mayor altura, sin riesgo de acame, favorece la acumulación
de carbohidratos en el tallo, utilizados posteriormente durante el llenado de grano. Entre los
componentes del rendimiento, el peso de mil granos mostró una correlación positiva (r = 0.22; p < 0.05),
en concordancia con (Ji et al., 2025), que lo consideran un componente estable del rendimiento. En
contraste, el peso hectolítrico presentó una correlación negativa (r = -0.33; p < 0.01), lo que sugiere que
un mayor número de granos por área puede generar competencia por asimilados, reduciendo la densidad
del grano concordante con las observaciones de (Guzman et al., 2019) y (Vásquez-Lara et al., 2021)
quienes plantean que incrementos en el rendimiento basados en un mayor número de granos por unidad
de área pueden generar una competencia intra-espiga por asimilados. Finalmente, la ausencia de
significancia en el tamaño de espiga (p > 0.05) sugiere, en línea con (Guzman et al., 2019), que la
arquitectura externa de la espiga no siempre es un predictor fiable del rendimiento.
pág. 2331
CONCLUSIONES
Durante la campaña 2019-2020, las condiciones de secano favorecieron una mayor productividad en
Zurite (6.24 t/ha) frente a Taray (4.08 t/ha), representando una diferencia del 53%, sustentada en un
mayor número de espigas por m² (748 vs. 640) y un ciclo biológico más extenso.
El análisis climático indicó que, aunque la precipitación en Zurite fue un 15.6% menor al promedio
histórico, el factor limitante principal fue la caída significativa de la temperatura mínima (p = 0.0006),
con un descenso de 2.58 °C, constituyendo el principal estrés abiótico.
Respecto a la interacción genotipo-ambiente, el ANOVA evidenció que Localidad*Tratamiento es
altamente significativa (p = 0.0005), confirmando que el rendimiento depende del entorno específico de
cada microcuenca. La variedad INIA 434 Espiga Misha mostró mayor potencial y adaptabilidad,
alcanzando 7.197 t/ha en Zurite y un promedio general de 5.63 t/ha, mientras que INIA 418 El Nazareno
presentó la mayor estabilidad en ambientes restrictivos como Taray.
Además, se observó una correlación positiva y significativa entre rendimiento y días a madurez (r =
0.62; p < 0.01), así como con la altura de planta (r = 0.44; p < 0.01), indicando que ciclos más largos y
mayor estatura favorecen la productividad. Estos resultados respaldan los objetivos del estudio: evaluar
el efecto de las condiciones de secano, analizar la interacción genotipo-ambiente y seleccionar
variedades de trigo harinero de alto potencial y estabilidad para la región Cusco.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Angel, M., Zingaretti, O., & Castaño, M. (2019). Genotypic, fertility, and environmental effects on grain
yield of bread wheat and its quality in the dry- subhumid pampas region semiárida. SEMIÁRIDA
Revista de La Facultad de Agronomía UNLPam, 29(2).
https://doi.org/10.19137/semiarida.2019(02).1124
Aragón, L., Lavado-Casimiro, W., Montesinos, C., Zubieta, R., & Laqui, W. (2024). Estimación de
lluvias extremas mediante un enfoque de análisis regional y datos satelitales en Cusco, Perú.
Tecnología y Ciencias Del Agua, 15(5), 01–64. https://doi.org/10.24850/j-tyca-2024-05-01
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InfoStat Software estadístico - Manual del Usuario (Editorial Brujas).
https://www.infostat.com.ar/index.php?mod=noticia&id=49
CONCLUSIONES
Durante la campaña 2019-2020, las condiciones de secano favorecieron una mayor productividad en
Zurite (6.24 t/ha) frente a Taray (4.08 t/ha), representando una diferencia del 53%, sustentada en un
mayor número de espigas por m² (748 vs. 640) y un ciclo biológico más extenso.
El análisis climático indicó que, aunque la precipitación en Zurite fue un 15.6% menor al promedio
histórico, el factor limitante principal fue la caída significativa de la temperatura mínima (p = 0.0006),
con un descenso de 2.58 °C, constituyendo el principal estrés abiótico.
Respecto a la interacción genotipo-ambiente, el ANOVA evidenció que Localidad*Tratamiento es
altamente significativa (p = 0.0005), confirmando que el rendimiento depende del entorno específico de
cada microcuenca. La variedad INIA 434 Espiga Misha mostró mayor potencial y adaptabilidad,
alcanzando 7.197 t/ha en Zurite y un promedio general de 5.63 t/ha, mientras que INIA 418 El Nazareno
presentó la mayor estabilidad en ambientes restrictivos como Taray.
Además, se observó una correlación positiva y significativa entre rendimiento y días a madurez (r =
0.62; p < 0.01), así como con la altura de planta (r = 0.44; p < 0.01), indicando que ciclos más largos y
mayor estatura favorecen la productividad. Estos resultados respaldan los objetivos del estudio: evaluar
el efecto de las condiciones de secano, analizar la interacción genotipo-ambiente y seleccionar
variedades de trigo harinero de alto potencial y estabilidad para la región Cusco.
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