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CULTIVOS BAL 80% 40% Y M C K C+M S/D BAL Y M C K 0 BAL 80% 40% Y M C K K 5% 4% 3% 2% S/D BAL Y M C K 0 BAL 80% 40% Y M C K M+Y S/D BAL Y M C K C K C+Y S/D BAL Y M C K 0 BAL 80% 40% Y M C Process Lin+ K 99% C+M 98% S/D 97% BAL 95% Y 90% M 80% C K 75% 0 70% 60% 50% BAL 80% 40% 40% Y M 30% C 25% K 20% K 5% 4% 3% 2% 10% S/D 5% 3% BAL Y 2% M
FIG. 5 Gráficos de las curvas de turgencia medida por los sensores y de das para la detección del estrés hídrico
potencial hídrico en el bloque GOT (a), ASP (b) y AGR (c) a lo largo en los árboles de cerezo. Sin embargo,
del ensayo, en el periodo comprendido entre el 3/07 y 9/08 de 2019. se re quiere un estudio particular de las
curvas de turgencia para desarrollar
A A algoritmos que identifiquen los diferen-
tes estados de estrés en cada momento
del cultivo, y así identificar claramente
los inicios de una situación de estrés
hídrico.
En el ensayo de campo se identi ficaron
los dos estados de turgencia I y II, mien-
tras que en el estado III no se observó en
ningún árbol durante la duración del pe rio-
do del ensayo. El estado I (estado de tur-
gencia) se observó durante todo el en sa-
yo en los árboles bien regados (árboles
con trol) y a los que no se le aplicaba nin-
gún ciclo de se cado. El estado II (estrés
mo derado) se ob servó durante los ciclos
B B
de secado, cuan do los árboles alcanzaron
Ψtallo próximos a los propios de estrés hí -
dri co severo.
Las hojas adultas de cerezo soportan
bien la colocación de los sensores permi-
tiendo obtener medidas continuas duran-
te al menos tres meses. n
AGRADECIMIENTOS
Esta investigación fue cofinanciada por la Junta de Extre-
madura y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER)
a través de los proyectos IB16214, Ayuda a Grupos Investi-
gación GR18196 y el proyecto estratégico CCESAGROS.
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