Métodos para predição de bitter pit em maçãs 'Fuji' e 'Braeburn'

Author:

Sestari Ivan1,Neuwald Daniel Alexandre2,Giehl Ricardo Fabiano Hettwer3,Weber Anderson2,Brackmann Auri2

Affiliation:

1. Universidade de São Paulo, Brasil

2. Universidade Federal de Santa Maria, Brasil

3. Universtät Hohenhein, Alemanha

Abstract

Experimentos foram conduzidos com objetivo de avaliar a eficiência de métodos para predição da ocorrência de bitter pit em maçãs 'Fuji' e 'Braeburn' em duas épocas de amostragem. Os frutos, provenientes de seis pomares distintos, três para cada cultivar, foram coletados antecipadamente (20 dias em relação à colheita) e na data prevista para a colheita comercial. Os métodos de predição utilizados foram: a) infiltração dos frutos com solução 0,10M MgCl2 mais 0,01% Tween-20 e 0,4M de sorbitol; b) imersão dos frutos em solução com 2500nL L-1 de ethephon mais 0,01% Tween-20. Os frutos foram armazenados em atmosfera controlada (AC) por cinco meses mais 12 dias, a 20°C, simulando a incidência real de bitter pit em armazenamento comercial. Cada tratamento foi constituído por quatro repetições de 25 frutos. A incidência e severidade de bitter pit, prevista por ambos os métodos foi semelhante à ocorrência real de bitter pit após o armazenamento em atmosfera controlada para cada uma das cultivares utilizadas, quando os frutos foram amostrados antecipadamente em relação à colheita comercial. Na avaliação realizada com frutos amostrados na colheita comercial, nenhum dos métodos foi capaz de prever a incidência de bitter pit após o armazenamento de maneira confiável. Para ambas as cultivares, a infiltração com magnésio e a imersão dos frutos em ethephon só são eficientes na predição da incidência de bitter pit em frutos coletados 20 dias antes da colheita comercial.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Cited by 2 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3