Growing cacao (Theobroma cacao L.) in an agroforestry system generates a productive use of the land, preserves the best conditions for physical, chemical and biological properties of tropical soils, and plays an important role in improving cacao production and fertility of degraded tropical soils. The aim of this study was to evaluate the impact of two long term agroforestry systems of cacao management on soil physical and chemical properties in an area originally inhabited by 30 years old native secondary forest (SF). The two agroforestry systems adapted were: improved natural agroforestry system (INAS) where trees without economic value were selectively removed to provide 50% shade and improved traditional agroforestry system (ITAS) where all native trees were cut and burnt in the location. For evaluation of the changes of soil physical and chemical properties with time due to the imposed cacao management systems, plots of 10 cacao genotypes (ICS95, UF613, CCN51, ICT1112, ICT1026, ICT2162, ICT2171, ICT2142, H35, U30) and one plot with a spontaneous hybrid were selected. Soil samples were taken at 0-20, 20-40 and 40-60 cm depths before the installation of the management systems (2004), and then followed at two years intervals. Bulk density, porosity, field capacity and wilting point varied significantly during the years of assessment in the different soil depths and under the systems assessed. Soil pH, CEC, exchangeable Mg and sum of the bases were higher in the INAS than the ITAS. In both systems, SOM, Ext. P, K and Fe, exch. K, Mg and Al+H decreased with years of cultivation; these changes were more evident in the 0-20 cm soil depth. Overall improvement of SOM and soil nutrient status was much higher in the ITAS than INAS. The levels of physical and chemical properties of soil under cacao genotypes showed a marked difference in both systems.

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RESUMENSe identificaron y midieron los factores que influyen en la competitividad de 21 proyectos de servicios de extensión ejecutados por el Proyecto INCAGRO en las regiones de Amazonas, San Martín, Loreto y Ucayali. Los factores que explican la variabilidad de la competitividad de los proyectos de servicios de extensión con 83.5% de probabilidad son: F1 = APORTES que integra a X1 (meses de duración del proyecto), X2 (aportes de INCAGRO) y X3 (alianza estratégica); F2 = TÉCNICO que agrupa X10 (servicios ofrecidos a clientes) y X11 (equipos técnicos comprometidos); y el factor F3 = IMPACTO que integra X4 (retorno económico) y X9 (impacto ambiental). Del análisis de regresión lineal múltiple se concluye que la variabilidad de la competitividad de los proyectos de extensión en estudio son explicadas en aproximadamente un 74% por la ecuación de regresión Y = 3.429 + 0.031F1 +0.317F2 + 0.107F3; en donde el factor F2 TÉCNICO [X10 (servicios ofrecidos a clientes) y X11 (equipos técnicos comprometidos)] tiene el mas alto puntaje y por cada punto que este factor aumente, la competitividad aumentará en promedio en 0.317, si se mantienen constante los puntajes de los otros factores. Con el factor F3 IMPACTO [X4 (retorno económico) y X9 (impacto ambiental)] se estima que por cada punto adicional de este factor la competitividad aumentará en promedio en 0.107, manteniéndose constantes los puntajes de los otros factores. Finalmente, por cada punto adicional en el puntaje del Factor F1 APORTES X1 [(meses de duración del proyecto), X2 (aportes de INCAGRO) y X3 (alianza estratégica)], se estima que la competitividad aumentará en promedio solamente 0.031, manteniéndose constantes los puntajes del resto de factores. Con el cálculo de los valores de los coeficientes de correlación no paramétricos de Spearman se concluye que la competitividad de los proyectos de servicios de extensión está significativamente correlacionada con las variables impacto ambientales (X9), servicios ofrecidos a los clientes (X10) y equipos técnicos (X11), es decir, la mejora de los valores de una de estas variables, obviando la presencia de las otras variables permitiría una mejora en el nivel de la competitividad. Los resultados también permiten concluir que la competitividad tiene un grado de asociación débil con las variables X2 (aporte INCAGRO), X3 (aporte alianza estratégica), X4 (retorno económico), X7 (eficacia), X1 (meses), X5 (beneficio costo INCAGRO), X6 (beneficio costo alianza estratégica) y X8 (eficiencia). Todo lo anterior nos permite concluir que para mejorar la competitividad de los proyectos de Servicios de Extensión es imprescindible ofrecer buenos servicios a los clientes, contar con equipos técnicos de extensión comprometidos, buenos retornos económicos de las tecnologías ofrecidas y con bajo impacto ambiental. Las variables tiempo de duración de los proyectos, los aportes económicos y las alianzas estratégicas, tienen un grado de asociación débil con la competitividad de los proyectos de extensión.

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