Growth model of the pineapple guava fruit as a function of thermal time and altitude

The growth of the pineapple guava fruit is primarily stimulated by temperature but is also influenced by other climactic factors, such as altitude. The goal of this study was to develop a growth model for the pineapple guava fruit as a function of thermal time (GDD, growing-degree day) and altitude (H) of the production area. Twenty trees per farm were marked in two sites in the Cundinamarca department (Colombia) during the 2012 and 2014 seasons. The measurements were performed every seven days after day 96 and 99 post-anthesis until harvest in the sites of Tenjo (2,580 m.a.s.l.) and San Francisco de Sales (1,800 m.a.s.l.), respectively. A growth model was produced for weight as a function of fruit length and diameter as well as for the weight of the fruit as a function of GDD and H, with this last measure adjusted to a sigmoidal logistic growth model. The parameters for the regression analysis showed that the models satisfactorily predicted fruit growth for both of the sites, with a high determination coefficient. The cross-validation showed good statistical fit between the predicted and observed models; the intercept was not significantly different than zero, and the slope was statistically equal to one.El crecimiento del fruto de la feijoa es principalmente estimulado por la temperatura, pero también es afectado por otros factores climáticos como la altitud. El objetivo de este estudio es proponer un modelo de crecimiento del fruto de la feijoa en función del tiempo térmico (GDC, grados día de crecimiento) y de la altitud (H) de la zona de producción, para lo cual se marcaron veinte árboles por finca en dos localidades del departamento de Cundinamarca (Colombia), durante los años 2012 a 2014. Las mediciones se realizaron cada 7 días a partir del día 96 y 99 después de antesis hasta la cosecha, para las localidades de Tenjo (2580m.s.n.m.) y San Francisco de Sales (1800m.s.n.m.) respectivamente. Se obtuvo un modelo de crecimiento para el peso en función de la longitud y el diámetro del fruto, así como para el peso del fruto en función de GDC y H, ajustándose esta última a un modelo de crecimiento sigmoidal logístico. Los parámetros del análisis de regresión mostraron que los modelos predijeron satisfactoriamente el crecimiento del fruto para las dos localidades, con alto coeficiente de determinación. La validación cruzada mostró buen ajuste estadístico entre valores pronosticados y observados; la intercepción no fue significativamente diferente de cero y la pendiente fue estadísticamente igual a uno