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Título: Modelagem não linear do crescimento e acúmulo de macronutrientes no feijoeiro cv. Jalo
Título Alternativo: Nonlinear modeling of growth and accumulation of macronutrients in bean ccultivar Jalo
Autor(es): Silva, Laís Mesquita
Orientador: Morais, Augusto Ramalho de
Membro da banca: Muniz, Joel Augusto
Oliveira, Dâmiany Pádua
Andrade, Messias José Bastos de
Abreu, Agostinho Roberto de
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Phaseolus vulgaris L.
Análise de variância
Modelo não linear
Curva de crescimento
Analysis of Variance
Nonlinear model
Growth curve
Data de Defesa: 28-Jul-2014
Data de publicação: 29-Out-2014
Agência de Fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPQ)
Referência: SILVA, L. M. Modelagem não linear do crescimento e acúmulo de macronutrientes no feijoeiro cv. Jalo. 2014. 117 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.
Resumo: Ao se quantificar um crescimento, seja ele animal ou vegetal, depara-se com o problema de encontrar uma equação que expresse o crescimento do ser vivo ao longo de um determinado espaço de tempo, de forma a permitir avaliar o desenvolvimento por meio de algum processo fisiológico. O objetivo deste trabalho é comparar os modelos não lineares de Gompertz e Verhulst, através de um experimento na Universidade Federal de Lavras, com a cultivar Jalo, no qual foi empregado o delineamento em blocos casualizados, com três repetições, sendo os tratamentos dispostos em esquema fatorial 5 x 7, envolvendo cinco populações de plantas (75, 145, 215, 285 e 355 mil plantas por ha􀀀1) e sete períodos (13, 23, 33, 43, 53, 63 e 73 dias após a emergência) de avaliação. Foram avaliados o peso da matéria seca e o crescimento do acúmulo de macronutrientes nas hastes, folhas, vagens e nos grãos. Pode-se observar que a interação entre os fatores População e Período foi não significativa (valor p > 0; 05), o que implica que os efeitos principais dos fatores deveriam ser estudados isoladamente. Entretanto, realizou-se o desdobramento do efeito do Período dentro de cada População, com o objetivo de estudar o comportamento da matéria seca e do acúmulo de macronutrientes para cada combinação Período/População. Com este procedimento, por meio do critério de Akaike, o modelo de Verhulst foi o que apresentou melhor ajuste aos dados.
During growth quantification, either animal or plant, it is common to come across an equation that describes the living being growth over time, and which allows assessing the development by means of a physiological process. The purpose of this study was to compare nonlinear models of Gompertz and Verhulst. The experiment was performed in the Federal University of Lavras, for the cultivar Jalo, using Completely Randomized Design with three replications, in 5 x 7 factorial scheme, involving five plant densities (75, 145, 215, 285 and 355 thousands of plants per hectare), and seven assessing periods (13, 23, 33, 43, 53, 63 and 73 days after emergency). We assessed the dry weight and the increasing of macronutrients accumulation in stems, leaves, pods and grains. We found that the interaction between population and assessment period was not statistically significant (p > 0:05), which makes us infer that the main effects of factors should be studied separately. However, we unfolded the period effect within each population, aiming to analyse the pattern of dry weight and the accumulation of macronutrients for each pair period/population. Therefore, by using the Akaike criterion, the Verhulst model was found to show the best adjustment to the data.
Informações adicionais: Dissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Mestre.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4494
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

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