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Towards a better management of the gustatory quality of pineapple using the Simpiña crop model

Dorey Elodie, Tixier Philippe, Lechaudel Mathieu. 2019. Towards a better management of the gustatory quality of pineapple using the Simpiña crop model. In : Proceedings of the IX International Pineapple Symposium. Bartholomew Duane P. (ed.), Reinhardt Domingo Haroldo (ed.), Duarte Souza F.V. (ed.). Louvain : ISHS, Résumé, pp. 91-98. (Acta Horticulturae, 1239) ISBN 978-94-6261-236-5 International Pineapple Symposium. 9, La Havane, Brésil, 15 October 2017/19 October 2017.

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Titre espagnol : Hacia un mejor manejo de la calidad gustativa de la piña utilizando el modelo Simpiña

Abstract : Fruit quality has become increasingly important in fruit production, and improving the quality of products is an economic, public health, and scientific concern. The gustatory quality of fruit at harvest is affected by environmental conditions and management and can be highly variable. Our objective was to use the SIMPINA model, linked to SIMPINA - Sugar and SIMPINA - TA to identify combinations of cultural practices that optimize the gustatory quality of pineapple at harvest in the main areas of production on Reunion Island. SIM PINA - Sugar simulated total soluble solids (TSS) during fruit development. Titratable acidity (TA) was simulated with a statistical model linking periods during fruit development where climatic variables (rainfall, global radiation and temperature) affect TA of pineapple at harvest. The optimal sweetness index TSS/TA was used to select combinations of cultural practices that improve gustatory quality. Globally, to reach the optimal TSS/TA, the set of practices, e.g., optimum months for planting, dates of forcing, planting density and irrigation varied according to the diversity of climatic conditions in the main areas of production studied. Cultural practices selected lead to the production of large fruits (>700 g) and the model consistently identified harvest dates in the warm season as the time when the optimal TSS/TA was obtained regardless of area of production.

Résumé (autre langue) : La calidad de los frutos se ha vuelto cada vez mas importante en la producción de frutas,y la mejora de la calidad de los productos es una preocupación económica, de salud publica y científica. La calidad gustativa de la fruta en la cosecha puede ser muy variable porque se ve afectada por el medio ambiente y por la gestión. En el caso de la pina, el indice de cosecha se determina por la relación azúcar/ácido. En la Isla Reunión, la pina Victoria ("Queen") crece bajo una amplia gama de condiciones climáticas donde la elevación varia de 50 a 900 m a.s.l y la precipitación anual oscila entre 500 y 5000 mm. La cosecha puede tener lugar de enero a diciembre, lo que implica una gran variabilidad en el tamaño del fruto y la calidad de la fruta. Para describir el efecto de las condiciones climáticas sobre el contenido de azúcar se desarrollo un modelo basado en procesos que simula el cambio en los sólidos solubles totales (TSS(%)) en la came de los frutos. Luego, se desarrollo un modelo estadístico para identificar los periodos durante el intervalo de floración cosecha durante el cual las variables climáticas (lluvia, radiación global y temperatura) afectan al contenido de ácido titulable (TAl de la fruta de pina en la cosecha y para predecir la TA en la cosecha. Estos dos modelos de calidad estuvieron vinculados a Simpina, un modelo de cultivo que predice con exactitud el crecimiento de la pina. Los valores de TSS fueron mas altos para las pinas cultivadas en lugares secos sin deficiencia de N. Los valores de TSS fueron los mas bajos (<17°Brix) para las pinas cultivadas bajo condiciones de déficit N, independientemente de las condiciones del agua del suelo. En cuanto a la AT, la temperatura afecto en gran medida a la TA en los periodos de crecimiento temprano, mientras que la radiación total tuvo un efecto considerable en los periodos de crecimiento tardíos. La lluvia afecto en gran medida la TA en los periodos de crecimiento temprano y tardío. Comparación de los modelos de predicciones y observaciones de 14 campos de pina indico, que el modelo con precisión predijo TSS (%) (RRMSE = 0,04) y TA (RRMSE = 0.08). Este marco de modelaje podría tener una aplicación practica ayudando a los agricultores a gestionar la calidad de la fruta, planificar la cosecha y la comercialización.

Classification Agris : F60 - Plant physiology and biochemistry
Q04 - Food composition
P40 - Meteorology and climatology

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Source : Cirad-Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/586568/)

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