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INTRODUCCIÓN  Reto para ProHass.

Compromiso y apoyo. Punto de partida: fortalecimiento de la investigación. Conclusiones y recomendaciones para futuras campañas.

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Antecedentes Problemas de calidad durante la temporada 2012.  Controversia sobre los niveles de materia seca óptimos para exportar, 21.5%.

Futuro incremento de los rendimientos en campos jóvenes y en nuevas áreas sembradas exigen mayor control sobre la calidad de la fruta. ProHass y Plant and Food Research Institute pone en marcha el proyecto: ProHass Avocado Orchard and Packhouse Quality Experiments.

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Metodología Visitas del equipo PFR

Seguimiento y evaluación

Diseño de experimentos

Reporte final

Implementación y ejecución

Talleres de capacitación

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Ubicación de empresas Zona Norte: Piura, Chiclayo Zona Centro: Barranca, Lima, Santa Rosa, Huaral, Cañete Zona Sur: Chincha, Pisco, Ica, Ayacucho, Arequipa

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Componentes Proyecto PFR-ProHass

Experimentos de calidad

Estudio de Materia seca

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Experimentos de calidad 1.1. Corte de riego. 1.2. Horas de cosecha. 2.1. Reposo de fruta. 2.2. Pre-enfriamiento. 3.1. Aplicación de fungicidas postcosecha. 3.2. Aplicación de fungicidas en campo. 3.3. Aislamiento de hongos.

4.1. Contramuestras. 4.2. Atmósferas controladas.

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Estudio de Materia seca 5.1. Acumulación de materia seca vs contenido de aceite. 5.2. Acumulación de materia seca en fruta grande y pequeña. 5.3. Calidad postcosecha a diferentes niveles de materia seca. 5.4. Acumulación de materia seca en fruta individual.

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Conceptos básicos INCIDENCIA Cantidad de fruta afectada por el daño. SEVERIDAD Grado de gravedad del daño presente en la fruta.

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Evaluaciones

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Antecedentes Item Empresas participantes

2013

2014

2015

4

11

8

-Campaña preliminar -Talleres de capacitación -Ajuste de protocolos.

- Ejecución de todos los ensayos por empresa. - Implementación de materiales y ambientes de trabajo en las plantas. - Ajustes en las evaluaciones - Se subsanaron las obs. de la campaña 2013. -Visitas del equipo PFR.

-Selección de los experimentos más relevantes por empresa. - Evaluar los daños más importantes. - Implementación de sistema AC para nuevo ensayo.

- Falta de implementación. -Se emplearon recursos de las plantas de empaque. -Dificultad para el traslado de fruta en tiempos previstos.

-Dificultad al trasladar la fruta de un campo a plantas de empaque lejanas. -Personal fijo para evaluaciones.

-Dificultad al trasladar la fruta de un campo a plantas de empaque lejanas. - Personal fijo para las evaluaciones.

Acciones

Limitantes

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MANCHA NEGRA

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Mancha negra turgencia  No existe relación entre la mancha negra y el daño de lenticelas.  La mancha negra se desarrolla durante el almacenamiento en frío, aparentemente luego de 10-28 días.

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Mancha negra turgencia 2014:  La mancha negra estuvo relacionada significativamente con el riego y las horas de cosecha. Fue más severa en los árboles no regados y cosechados por la tarde.  En la zona sur, la presencia de mancha negra no estuvo asociada al corte de riego. Zona norte

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Mancha negra turgencia 2015: En contraste con el 2014, la fruta que fue cosechada de árboles con corte de riego presentaron significativamente menos mancha negra que la fruta cosechada de árboles regados.

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Mancha negra contramuestras 2014-2015:  Se demuestra que la mancha negra aparece durante almacenamiento en frío.

 En algunos casos no aparece. Hay frutas que toleran más la aparición de mancha negra, esto varió entre empresas.  La causa de esta variación podría deberse a: » Condiciones de pre-frío y almacenamiento en frío que emplean las plantas de empaque. » Manejo en campo. Las concentraciones de Nitrógeno y Calcio podrían ser un factor importante. » Niveles de materia seca en la fruta. Se observó una tendencia que a menor materia seca la incidencia de mancha negra fue mayor.

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Mancha negra contramuestras

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Mancha negra contramuestras

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Mancha negra contramuestras

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Mancha negra contramuestras

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Mancha negra hongos  2013: La incidencia de mancha negra se mostró altamente relacionada con la humedad máxima y la velocidad del viento.

 ¿La mancha negra es causada por un hongo?

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Mancha negra hongos 2014: Se llevó a cabo un ensayo de aislamiento de hongos.

 Muestra de 203 frutas. Se identificaron tres tipos de mancha negra: 1. Manchas en los nódulos - asociadas a daño mecánico 2. Manchas difusas - asociadas a un hongo? 3. Manchas con bordes delineados asociadas a daño por frío

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Manchas en los nódulos Daño de lenticelas

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Manchas con bordes delineados

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¿La mancha negra es causada por un hongo?  Aislamiento de tejido dañado con mancha negra y de tejido sano adyacente (total 6 piezas). Placa Petri con agar de 2-3 semanas. Análisis de los hongos mediante:

1. Análisis morfológico. 2. Análisis de secuencia de ADN.

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¿La mancha negra es causada por un hongo?

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¿La mancha negra es causada por un hongo?

C1: campo de zona norte (T°C alta) C4: campo de zona sur (HR alta)

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¿La mancha negra es causada por un hongo?  Cladosporium sp. fue el hongo más común que se identificó en los tejidos analizados.  El síntoma de mancha negra relacionado con Cladosporium sp. en estos dos campos correspondió al de manchas marrones difusas/manchas marrones, en comparación del resto.

Síntomas de manchas marrones difusas

 Los síntomas de manchas en los nódulos fueron encontrados en el total de las frutas evaluadas.

Síntomas de manchas marrones ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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¿La mancha negra es causada por un hongo? El hongo Cladosporium sp. podría estar relacionado a la mancha negra. » Pero Cladosporium es usualmente un hongo saprófito. » Una causa secundaria de mancha negra podría haberse presentado en la fruta. ¿Daño por frío o daño mecánico?. » Se deben analizar los resultados de los experimentos de aplicación de fungicidas para confirmar la hipótesis.

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¿La mancha negra es causada por un hongo?  Se realizaron 2 ensayos de aplicación de fungicidas: 1. Aplicación de cobre en campo – aplicaciones mensuales.

2. Inmersión de fruta en fungicidas postcosecha: inmersión en procloraz, tiabendazol, y dióxido de cloro (desinfectante).

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¿La mancha negra es causada por un hongo? 2014:  No fue posible obtener una conclusión consistente sobre el efecto de la aplicación de fungicidas postcosecha en el control de la mancha negra que presentó Cladosporium, debido a que la incidencia fue muy baja en la fruta.

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¿La mancha negra es causada por un hongo? 2015:  No hubo reducción significativa de la mancha negra por aplicaciones de fungicidas postcosecha. No hubo efecto significativo de la aplicación de cobre en campo sobre la mancha negra.

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¿La mancha negra es causada por un hongo?

LA MANCHA NEGRA NO ES CAUSADA POR UN HONGO

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Mancha negra Pre- frío  La incidencia y severidad de la mancha negra presentó relación con la temperatura de pre frío.

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DAÑO DE LENTICELAS ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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Daño de lenticelas turgencia 2014:  El daño de lenticelas aparentemente se encuentra en todas las frutas cosechadas, en todos los campos. Afectó del 79-99%.  El daño de lenticelas fue más severo en los árboles irrigados. El daño de lenticelas fue afectado significativamente por el riego y las horas de cosecha durante el día. La fruta cosechada de árboles no regados presentó menor severidad de daño de lenticelas cuando fue cosechada por la tarde.

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Daño de lenticelas turgencia

C4- Chincha

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C2- Ica

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Daño de lenticelas turgencia

C1- Chiclayo

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C8 - Pisco

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Daño de lenticelas turgencia Se observó una fuerte relación entre el peso de la fruta (como indicador de turgencia) en diferentes tiempos del día y el daño de lenticelas, fruta más turgente resultó con daño de lenticelas más severo.

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Daño de lenticelas turgencia 2015: El daño de lenticelas fue en general más severo en fruta cosechada de árboles regados que en la cosechada de árboles sin regar, confirmando de forma más consistente que el daño de lenticelas es más severo en fruta turgente.  Para árboles regados, el mejor momento para cosechar fruta con la finalidad de aminorar el daño de lenticelas fue al medio día.

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Daño de lenticelas reposo La fruta presentó menor severidad de daño de lenticelas cuando reposó 24 horas en tinglado abierto.

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Daño de lenticelas contramuestras 2013 - 2014 – 2015:  El daño de lenticelas estuvo presente en todas las frutas en todos los tiempos de muestreo, incluso en la fruta que no se almacenó en frío.  Se confirma que la incidencia y severidad de daño de lenticelas no es afectada por el tiempo de almacenaje en frío; sin embargo puede ser más severo.  Los estudios indican que el daño de lenticelas se da exclusivamente al momento de la cosecha.

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Daño de lenticelas contramuestras

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Daño de lenticelas contramuestras

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PUDRICIONES POSTCOSECHA ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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Pudrición de pedúnculo turgencia 2013:  La fruta cosechada de árboles que fueron regados previamente a la cosecha presentó síntomas más severos de pudrición de pedúnculo.

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Pudrición de pedúnculo turgencia 2015:  La

pudrición de pedúnculo fue más severa en fruta cosechada durante la mañana al igual que el daño de lenticelas, para zonas con altos niveles de humedad no se debería cosechar la fruta antes de las 8am.

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Pudrición de pedúnculo reposo 2013: La fruta que reposó 24 horas en tinglado abierto presentó mayor severidad de pudrición peduncular en comparación con los demás tratamientos.

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Pudrición de pedúnculo Reposo 2014: Se presentó menos incidencia de pudrición de pedúnculo en la fruta que fue colocada directamente a frío y madurada a 20°C, que la que reposó en tinglado abierto y maduró a 20°C, e incluso que la fruta que reposó a 15°C en la nave de empaque.

.

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Pudrición de pedúnculo Pre-frío 2013:  La pudrición de pedúnculo fue más severa cuando la fruta se pre enfrió a una temperatura de 9°C.

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Pudrición de pedúnculo Días para madurar  La pudrición de pedúnculo estuvo positivamente relacionada con los días para madurar.

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Pudrición de pedúnculo Hongos Antecedentes 2014:

La pudrición de pedúnculo estuvo presente en el 23% de la fruta madura y almacenada en frío. Posible causa de problemas a los consumidores. Se llevaron a cabo un experimento de aislamiento para determinar qué hongos son causantes de la pudrición peduncular.

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¿Qué hongos causan las pudriciones postcosecha en la fruta peruana?  El porcentaje de fruta con pudriciones varió entre 0-89%.  El porcentaje de fruta con pudriciones de cuerpo fue menor que el porcentaje de fruta con pudriciones de pedúnculo.  En promedio la proporción total de fruta con pudrición fue de 37%.  Hongos identificados:

» Lasiodiplodia theobromae : 92.6% (el más común para pudrición de pedúnculo) » Colletotrichum gloeosporioides: 7.3% (el más común en pudrición de cuerpo).

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¿Qué hongos causan las pudriciones postcosecha en la fruta peruana?

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¿Qué hongos causan las pudriciones postcosecha en la fruta peruana?

Síntomas de Lasiodiplodia theobromae

Síntomas de Colletotrichum gloeosporioides

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Micelio  Los aislamientos que se realizaron en fruta con micelio resultaron (a través del análisis de secuencia de ADN) en dos tipos de hongo: » Alternaria sp. » Cladosporium.  Los hongos que desarrollaron pudrición de pedúnculo cuando la fruta maduró, fueron identificados como: » Cladosporium.

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Síntomas de micelio

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Pudrición de pedúnculo Fungicidas  ¿ Qué fungicidas son los más efectivos para controlar los hongos de pudrición de pedúnculo? Lograron reducir significativamente la pudrición peduncular

Las aplicaciones de cobre

Las aplicaciones de procloraz y tiabendazol

Actividad sistémica

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Lograron reducir significativamente la pudrición peduncular

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Pudrición de pedúnculo Fungicidas 2014:

Zona Norte

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Zona Sur

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Pudrición de pedúnculo contramuestras  Se observó que la expresión de los hongos que causan la pudrición de pedúnculo y pudrición de cuerpo dependen del tiempo de almacenamiento en frío.

Incidencia de Pudrición de pedúnculo y pudrición de cuerpo

Comportamiento de la inhibición de hongos en frío

Tiempo de almacenamiento en frío

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Pudrición de pedúnculo contramuestras

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Pudrición de pedúnculo contramuestras

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Pulpa gris turgencia 2013:  La fruta cosechada de árboles que fueron regados previamente a la cosecha presentó síntomas más severos de pulpa gris.

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Pulpa gris turgencia 2015:  La fruta cosechada en la tarde presentó menos severidad de pulpa gris.

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Pulpa gris Pre-frío La pulpa gris fue más severa cuando la fruta se pre enfrió a una temperatura de 9°C.

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Conclusiones y recomendaciones  El daño de lenticelas es exacerbado por la turgencia de la fruta.  La mancha negra y el daño de lenticelas no están relacionados.  La mancha negra es exacerbada por bajas temperaturas. El hongo Cladosporium sp. está asociado a los síntomas de mancha negra, pero las pruebas con tratamientos de fungicidas postcosecha no controlaron el problema. El daño por abrasión de arena es posible, y la arena podría estar también en los bines o jabas y durante el proceso daña la fruta (como lija).

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Conclusiones y recomendaciones  Asegurarse que las jabas o bines en el campo están cubiertas para prevenir el ingreso de polvo o arena, podría aliviar la situación.

Asegurarse de no someter a la fruta a temperaturas tan bajas que puedan causar daño por frío. Es importante tener un correcto diagnóstico de lo que es “mancha negra”.

Algunos síntomas de mancha negra pueden ser daño de lenticelas o daño de nódulos.

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Conclusiones y recomendaciones  En las pudriciones de cuerpo y de pedúnculo, consistentemente han sido los desórdenes más comunes en la maduración de la fruta durante los 3 años de este estudio.

 Diseñar y probar un adecuado programa de aplicaciones de fungicidas en los campos para mejorar la calidad de la fruta,  Se debe incorporar un buen programa de evaluaciones y capacitar a los técnicos encargados.

 Los síntomas de pulpa gris fueron más predominantes cuando se almacenó por más tiempo la fruta. El tiempo que tarda en aparecer la pulpa gris puede ser retrasado utilizando sistemas de atmósferas controladas.

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ATMÓSFERAS CONTROLADAS (AC) ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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Antecedentes  Las condiciones de envío de fruta son muy importantes para la calidad. El uso de AC es una práctica común en las exportaciones de palta Hass peruana. ¿Las concentraciones utilizadas en los sistemas comerciales de AC son los más adecuadas para la fruta peruana?

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Destinos de la palta Hass peruana País

Días de viaje

Europa

24

USA

15

China

33

Japón

26

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Muestras  Fruta de 4 lugares: Chincha, Cañete, Santa Rosa y Barranca  Mes de cosecha: Julio  Materia seca: entre 23 y 24%  4 diferentes concentraciones de AC, a 6°C

 Total de 3072 frutas en total, y 768 por tratamiento

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Tratamientos Tratamientos (%O2 / %CO2) T1

2/2

T2

2 / 10

T3

4/6

T4

4 / 10

Tiempo de almacenamiento: 4 – 6 semanas ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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Instalación de sistema de AC

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Instalación de sistema de AC

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Instalación de sistema de AC

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Instalación de sistema de AC

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RESULTADOS EVALUACIONES EN FRUTA VERDE

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Color  No hubo diferencias entre los tratamientos de AC. Todos los tratamientos resultaron en un 2.0 como promedio. En la fruta de 4 y 6 semanas

GRADO 2: VERDE OSCURO

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Daño de lenticelas  No hubo diferencias entre los tratamientos de AC Muy alta incidencia en todos los tratamientos: >93% La severidad en todos los tratamientos: 3.5-4.0

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Mancha negra  No hubo diferencias entre los tratamientos de AC.  Muy baja incidencia. Promedio de 1 a 2 frutas por tratamiento.  La severidad en todos los tratamientos ~ 2.

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Pérdida de peso Estadística: 2.5

Tratamientos de AC P=0.116

Weight Loss (%)

2.0 1.5

 No hubo diferencia

1.0 0.5

 Alta HR

0.0 2/2

2/10

4/6

4/10

Oxygen / Carbon dioxide

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Resumen de fruta verde  No hubo diferencias significativa entre los tratamientos de AC para: -Color -Daño de lenticelas – alta incidencia -Mancha negra – baja incidencia  Es importante trabajar en reducir del daño de lenticelas antes del almacenamiento

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RESULTADOS EVALUACIONES EN FRUTA MADURA

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Días para madurar Estadística:

4 weeks 6 weeks

Tratamientos de AC

c

7

P<0.001

P<0.001  T1 (2/2) más rápido, T4 (4/10) más lento. Resultados consistentes para 4 y 6 semanas.

5

b

a

4 a

3 2 1 0 2/2

Alto CO2  incrementa los DPM.

c

bc

Days to ripen

Tiempo de almacenamientoo

b

b

6

2/10

4/6

4/10

Oxygen / Carbon dioxide

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Incidencia de pudriciones 4 weeks 6 weeks

10

4 weeks 6 weeks

6

Incidence of SER (%)

Incidence of BR (%)

8

6

4

2

0

4

2

0 2/2

2/10

4/6

4/10

2/2

Oxygen / Carbon dioxide

Estadística: Tratamientos AC P=0.416 Almacenamiento P=0.006 ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

2/10

4/6

4/10

Oxygen / Carbon dioxide

Estadística: Tratamientos AC P=0.213 Almacenamiento: P=0.563 86


Severidad pudrición de pedúnculo Estadística: 25

Tratamientos de AC P=0.209

P=0.971

 Después de 4 semanas: T4 > T1, T2, T3.

En general: T1/T2 < T3/T4? .

20

Severity of SER (0-100)

Almacenamiento

4 weeks 6 weeks

b

15

10

ab a

a

5

0 2/2

2/10

4/6

4/10

Oxygen / Carbon dioxide

Bajo O2 – menos severidad?

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Severidad pudrición de cuerpo Estadísticas:

4 weeks 6 weeks

20

P=0.067 Almacenamiento P=0.773

Severidad: La mayoría 8% o menos

Severity of BR (0-100)

Tratamientos de AC 15

10

5

0 2/2

2/10

4/6

4/10

Oxygen / Carbon dioxide

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Severidad pulpa gris Estadísticas: b

50

P=0.001

40

P=0.007  En general: 6 semanas >4 semanas. Luego de 6 semanas: T3>T1,T2&T4

Severity of GP (%)

Trts de AC

Almacenamiento

4 weeks 6 weeks

30 a

20 a

a

10 0 2/2

2/10

4/6

4/10

Oxygen / Carbon dioxide

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Resumen de fruta madura Días para madurar: Altas concentraciones de CO2 (10%) reduce la maduración. Desórdenes:  En general poca incidencia de problemas y pocas diferencias estadísticas entre los diferentes tratamientos de AC Tratamiento de 4/6% - tiende a tener problemas

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Conclusiones  En general, fruta sin muchos desórdenes. Los resultados sugieren que puede incrementarse el tiempo de almacenamiento. Pocas diferencias significativas entre distintos tratamientos. El tiempo para madurar puede ser aumentado con altas concentraciones de CO2

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Futuro  Trabajo durante campaña: temprana, medio y tardía. Aumentar la cantidad de muestras para tener más poder estadístico

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ESTUDIO DE MATERIA SECA ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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Introducción  La palta es una fruta que no madura en el árbol, por ello se puede mantener por muchos meses colgada hasta que alcance su madurez fisiológica.  Comprender el concepto de madurez es importante debido a: >> Problemas de calidad durante el almacenamiento en frío. ->> El sabor de la fruta percibida por el consumidor – asociada con el contenido de aceite.  La Materia Seca (MS) es el indicador estándar para medir la madurez en la palta.

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Nivel mínimo de MS óptimo para palta “Hass” a nivel mundial País

MS

Comentarios

Australia

23%

Se incrementó recientemente a 21%

California

20.8%

Su incremento está en debate

Chile

23%

Florida

Diamet er

Israel

22%

Mexico

20.8%

Determinado por el mercado de USA

New Zealand

24%

Promedio de 24% y 18/20 fruit > 20.8%

Peru

21.5%

Nivel mínimo recomendado por SENASA

South Africa

25%

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Nivel mínimo óptimo de MS

Pero, ¿Cuál es realmente el mínimo nivel óptimo para cosechar la fruta peruana?

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Antecedentes  No existe en Perú un estudio que determine de forma estándar el nivel mínimo de MS.

El Perú cuenta con una amplia diversidad de condiciones donde se cultiva palta Hass. Falta de protocolos para la correcta toma de muestras en campo. Diferentes metodologías para la determinación de MS son empleadas en las plantas de empaque. Se piensa que la fruta peruana tiene buen sabor a bajos niveles de materia seca por los diferentes contenidos de aceite que podría tener la fruta en diferentes regiones productoras.

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Acumulación de materia seca vs contenido de aceite

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Metodología  Este ensayo se llevó a cabo en las campañas 2014-2015.

 10 empresas de 14 regiones entre la costa y sierra. Elevaciones de 35 a 2300 msnm. Se tomaron muestras de 3 lotes representativos de cada campo. Protocolo estándar para la toma de muestras ( 21 árboles, cosecha de la parte media del árbol, fruta de tamaño medio). Metodología para la determinación de MS estándar, referida a estándares internacionales: toma de tejido (slices), preparación y secado (microondas). Toma de muestras quincenal – inicio 3 meses antes de la cosecha hasta 2 meses después de finalizada la cosecha comercial

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Metodología

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Metodología

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MS: 2014-2015

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# en el mapa

Region

Código

Elevación

1

Piura

EC

35 m

2

Chiclayo

CP

50 m

3

Barranca

AB

290 m

4

Santa Rosa

DC

450 m

5

Huaral

SP

212 m

6

Canete

AL

150 m

7

Chincha

AH

52 m

8

Ica

AD

532 m

9

Arequipa

PB

1100 m

10

Ayacucho

JCC

2300 m

11

Pisco

PP

1300 m

12

Pisco

PR

1000 m

13

Pisco

PH

400 m

14

Chilca

JLC

80 m

7

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Acumulación de MS durante la campaña 2014 34

EC AB-11 AB-12 AB-16 DC-PA 1 DC-PA 2 DC-PA 3 SP-AM3- V6 SP-AM4 - V5 SP-JOELYN 3 -V7 AL-Block 1 AL-Block 2 AL-Block 4 AHR-Ana María AHR-San Borja AHR-San Fortuna ADR-YP2 ADR-QP1 ADR-YP4 PB-Block 22 PB-Block 36 PB-Block 44 JCC-JAC JCC-JPP JCC-JPR JCC-JPH JCC-JLC

32 30 28

Dry matter (%)

26 24 22 20 18 16 14 12

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1

N

ov

ct O 1

Se p 1

Au g 1

Ju l 1

Ju n 1

M ay 1

Ap r 1

M ar 1

Fe b 1

1

Ja n

10

104


Tendencia general rápida y lenta 45

Overall fit (all data) AB-11 (Fastest DM increase) AL-Block 4 (Slowest DM increase) JCC-JPH (Very early)

40 35

Dry matter (%)

EC AB-11 AB-12 AB-16 DC-PA 1 DC-PA 2 DC-PA 3 SP-AM3- V6 SP-AM4 - V5 SP-JOELYN 3 -V7 AL-Block 1 AL-Block 2 AL-Block 4 AHR-Ana María AHR-San Borja ADR-San Fortuna ADR-YP2 ADR-QP1 ADR-YP4 PB-Block 22 PB-Block 36 PB-Block 44 JCC-JAC JCC-JPP JCC-JPR JCC-JPH JCC-JLC

Representative regression lines

30 25 20 15 10

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1

N

ov

ct O 1

Se p 1

Au g 1

Ju l 1

Ju n 1

M ay 1

Ap r 1

M ar 1

Fe b 1

1

Ja n

5

105


Resultados 

La mayoría de empresas alcanzaron el 21.5% de MS en Mayo

Sin embargo, 5 empresas alcanzaron la madurez comercial significativamente más temprano (Marzo) a comparación del resto.

Iniciar el monitoreo de MS meses antes de la cosecha comercial resultará en una data más robusta para futuros análisis.

El ensayo se deberá continuar en la campaña 2015, inicio más temprano.

Variación entre los lotes dentro de una empresa.

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Acumulación de MS durante la campaña 2015

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Matriz de tasas de incremento de MS

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Contenido de aceite vs materia seca - 2014 ¿ Existe correlación entre el contenido de aceite y la materia seca en la fruta peruana? ¿ El sabor de la fruta depende del contenido de aceite?  Metodología: >> Soxhlet – Eter de petróleo -6 hrs. >> 3 submuestras de 2 2.3 g.

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Contenido de aceite vs materia seca por empresa % Oil content (wet basis)

25

AGK EC DC SP AL AHR ADR PB JAC JPP JPR JPH JLC

20

15

10

Equation y = a + b* Weight No Weigh Residual 7.67619 Pearson's 0.9469 Adj. R-Sq 0.87939 JAC JAC JPP JPP JPR JPR JPH JPH JLC JLC AHR AHR SP SP AL AL DC DC AGK AGK ADR ADR PB PB EC EC

5

Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope Intercept Slope

5.17109 5.49174 0.97738 0.98727 0.94968 0.97154 Value Standard -17.1168 3.76941 1.28402 0.17799 -12.6019 1.86502 1.06728 0.08165 -15.1417 1.41937 1.16205 0.06619 -14.2507 1.46799 1.11135 0.06947 -14.2662 2.47309 1.10929 0.13099 -11.8786 0.79919 1.04975 0.02952 -11.0920 4.22696 1.01179 0.19152 -12.0725 0.74193 1.0704 0.02827 -9.3779 1.1132 0.9724 0.0434 -17.003 2.32441 1.30756 0.10736 -6.92254 0.67192 0.85726 0.02946 -4.25192 1.78302 0.68052 0.07768 -16.3703 3.47298 1.20336 0.15988

0 10

15

20

25

30

35

% Dry matter ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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Contenido de aceite vs materia seca general

% Oil content (wet basis)

25

AGK EC DC SP AL AHR ADR PB JAC JPP JPR JPH JLC

20

15

10

r2 0.95 Y= -14.03+ 1.137X

5

0 10

15

20

25

30

35

% Dry matter

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Contenido de aceite vs materia seca de NZ

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Resultados 1.

El contenido de aceite y la materia seca están altamente correlacionados.

2.

Robusta data para obtener una conclusión certera. No surgió la necesidad de repetir el ensayo.

3.

Al parecer hay otras razones sobre la diferencia en la percepción del sabor, diferente del contenido de aceite en la fruta.

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Acumulación de materia seca en fruta grande y pequeña

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Metodología 1.

Se cosechó fruta grande (≈ 300 g ) y pequeña (≈ 150 g) para comparar los niveles de MS.

2.

El muestreo fue quincenal, se inició 15 días antes de la cosecha comercial hasta el final de cosecha.

3.

Se empleó la misma metodología para la determinación de MS.

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Fruta grande vs fruta pequeña Dry matter content (%)

32 30 28

Large fruit Small fruit

26 24

21.5%

22 20 18 16 14 15/1

15/2 15/3

15/4

15/5

15/6

15/7

15/8

15/9

Harvest date (date/month) ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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Usando la data de fruta individual

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Tamaño de fruta y materia seca  En algunas empresas se presentaron diferencias en los niveles de MS en la fruta grande y pequeña, pero en general no fueron altas (promedio 1-2%) Sin embargo, monitorear temprano los niveles de MS en la campaña en fruta de diversas calibres podría tener un efecto estadísticamente significativo- campaña 2015. Monitorear calibres medianos.

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Fruta grande vs fruta pequeña -2015

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Calidad postcosecha a diferentes niveles de materia seca

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Introducción 1.

La calidad como factor importante para determinar el umbral mínimo de madurez.

2.

Estudios en NZ indican que una alta tasa de desórdenes de calidad se dan cuando la fruta es cosechada a bajos niveles de MS (16-18%)

3.

Mientras la madurez es más alta los desórdenes en calidad se reducen.

4.

Pero, ¿Cómo se comporta la calidad de la fruta a diferentes niveles de materia seca en la fruta peruana?

5.

Necesidad de investigación para ver el comportamiento de la fruta a niveles bajos y altos de MS.

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Metodología MS 17%

MS 19%

MS 21%

MS 23%

MS 25%

COLOCAR EN CÁMARA DE FRIO POR 4 SEMANAS MADURAR A 20°C EVALUAR LA CALIDAD ASOCIACIÓN DE PRODUCTORES DE PALTA HASS DEL PERÚ - DEPARTAMENTO TÉCNICO

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Pudrición de pedúnculo vs materia seca

Materia seca (%)

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Pudrición de cuerpo vs materia seca

Materia seca (%)

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Oscurecimiento vascular vs materia seca

Materia seca (%)

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Conclusiones y recomendaciones 1.

Mejorar la técnica de evaluación de calidad por parte de los técnicos con una guía estandarizada. Una sóla persona para uniformizar el criterio.

2.

La fruta que alcanzó 21.5% (el mínimo comercial para Perú), tuvo en general una proporción significativa de desórdenes.

3.

Medir la variabilidad entre frutas al momento de la maduración.

4.

Los resultados muestran que la calidad de la fruta almacenada con menor materia seca es más baja que la fruta con mayores niveles.

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Acumulación de materia seca en fruta individual

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Metodología 1.

Se muestrearon 21 frutas de diferentes lotes para determinar materia seca de la fruta individual.

2.

Diferentes calibres.

3.

En tres momentos de la campaña: temprana, media y tardía.

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Tamaño de fruta y variabilidad

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Variabilidad de MS entre frutas

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Resultados 1.

La fruta cosechada en la temporada temprana presenta una ligera variabilidad comparada con la fruta cosechada en temporada tardía.

2.

Los estudios realizados a consumidores en California muestran que una fruta con MS<18% es inaceptable. Se debería adoptar en Perú un criterio estándar.

3.

El tamaño de la fruta produce un efecto estadísticamente significativo, a pesar de las diferencias entre campos.

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Conclusiones y recomendaciones 1.

Todas las compañias deberían considerar realizar el monitoreo de materia seca de forma quincenal, para predecir mejor el mínimo nivel comercial (21.5%).

2.

Iniciar el monitoreo 2.5-3 meses antes de cosecha comercial ayudará a predecir el nivel mínimo de madurez comercial 21.5%. (10 muestras como mínimo.

3.

La cantidad de fruta muestreada durante los ensayos (21 frutas) es suficiente para obtener datos confiables.

4.

Se debe considerar monitorear la MS de la fruta individual para ser capaces de excluir fruta con baja materia seca (MS < 18% , criterio fraccionado usado en NZ (18/20 frutas deben exceder el 20.8%)), asimismo, reducir la proporción de fruta con mal sabor y de mala calidad.

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Conclusiones y recomendaciones 6.

Alta correlación entre la MS y el contenido de aceite. No hay una influencia ambiental en esta correlación; la MS continua siendo el indicador más recomendado para determinar los tiempos de cosecha.

7.

La industria debe considerar implementar un monitoreo estándar en los campos, de esa manera llevar un mayor control de los niveles de MS a través de la temporada.

8.

El efecto negativo de la calidad en fruta con bajos niveles de MS seca resaltan la importancia de incrementar los niveles mínimos (21.5%) para la cosecha comercial, asimismo mejorará la percepción del sabor por parte del consumidor.

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Presentación Estudio PFR ProHass