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Título: Utilização da geoestatística como ferramenta auxiliar em programas de melhoramento genético de milho
Título(s) alternativo(s): Use of geostatistics as auxiliary tool in corn breeding programs
Autor : Silveira, Marco Tulio de Paiva
Primeiro orientador: Paglis, Carlos Maurício
Primeiro membro da banca: Oliveira, Marcelo Silva de
Segundo membro da banca: Emrich, Eduardo Bucsan
Palavras-chave: Milho – Melhoramento genético
Solos – Atributos físicos – Distribuição espacial
Geoestatística
Corn – Breeding
Soils – Physical attributes – Spatial distribution
Geostatistics
Data da publicação: 7-Nov-2017
Agência(s) de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
Referência: SILVEIRA, M. T. de P. Utilização da geoestatística como ferramenta auxiliar em programas de melhoramento genético de milho. 2017. 73 p. Dissertação (Mestrado em Agronomia/Fitotecnia)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.
Resumo: O milho (Zea mays) está entre as três principais espécies de cereais cultivados no mundo, e o Brasil ocupa um lugar de destaque na produção mundial. A importância econômica do milho é caracterizada pelas diversas formas de sua utilização, que vai desde a alimentação animal até a indústria de alta tecnologia. Importantes mudanças tecnológicas na cultura, obtidas em intensos trabalhos de melhoramento genético, resultaram em melhor adaptabilidade a condições desfavoráveis e expressivos ganhos de produtividade. Em programas de melhoramento de plantas, em certas fases do projeto de pesquisa, a independência entre as observações baseada nos conceitos da estatística clássica pode ser violada, pois geralmente há uma grande quantidade de tratamentos e pouca disponibilidade de material genético para propagação obrigando a utilização de parcelas reduzidas. Dessa forma, a homogeneidade dos blocos fica prejudicada se fazendo presente a variabilidade espacial do solo. A heterogeneidade do solo é a principal causa do erro experimental nos experimentos de campo. Objetivou-se com este trabalho estudar e descrever a influência da variabilidade espacial de atributos químicos do solo nas áreas experimentais e avaliar a utilização da geoestatística como forma de auxiliar em um processo de seleção de genótipos de milho em função da produtividade. O experimento foi realizado em duas áreas experimentais na propriedade Fazenda Vitorinha da UFLA, na cidade de Lavras MG, utilizando o delineamento em blocos casualisados, com 17 tratamentos e 3 repetições, totalizando 51 parcelas para cada área. Utilizou-se malhas amostrais de 60 pontos espaçados 5,5 x 4,0m para coletas de solo para a área 1 e 65 pontos de solo espaçados 9,0 x 3,0m para a área 2. Em ambas as áreas também foram estabelecidos um grid com 51 pontos para a obtenção da produtividade, cada ponto localizado na área central da parcela. Foi utilizado a Geoestatística para caracterizar a dependência espacial e predizer valores dos atributos nos locais não amostrados. Constatou-se que todos os atributos estudados na área 1 apresentaram dependência espacial e apenas para o potássio e a CTC potencial foi constatada a dependência para a área 2. Verifica-se pelos mapas de isolinhas dos parâmetros químicos de solo que a produtividade de alguns híbridos foi afetada pela variabilidade espacial do solo, constatando-se uma associação. A dependência espacial encontrada e o comportamento semelhante entre as variáveis permitiram inferir que, caso fosse instalado um experimento que exigisse homogeneidade da área, a variabilidade encontrada interferiria nas respostas dos tratamentos. A utilização técnicas de geoestatística permitiu a identificação de genótipos superiores em determinados teores de nutrientes.
Abstract: Maize (Zea mays) is among the three main cereal species grown in the world, and Brazil occupies a pride of place in world production. The economic importance of corn is characterized by the different forms of its use, ranging from animal feed to the high technology industry. Important technological changes in the crop, obtained through intense genetic plant breeding, have resulted in better adaptability to unfavorable conditions and significant gains in productivity. In plant breeding programs, at certain stages of the research project, the independence between observations based on the concepts of classical statistics can be violated, as there are usually a large number of treatments and little availability of genetic material for propagation, requiring the use of reduced installments. In this way, the homogeneity of the blocks is impaired if the spatial variability of the soil is present. Soil heterogeneity is the main cause of experimental error in field experiments. The objective of this work was to study and describe the influence of the spatial variability of soil chemical attributes in the experimental areas and to evaluate geostatistics as a tool of support in a process of selection of maize genotypes as a function of productivity. The experiment was conducted in two experimental areas at Vitorinha´s Farm, in the city of Lavras – MG. The experiment was in randomized complete blocks design, with 17 treatments and 3 replications, totalizing 51 plots for each area. On the area 1 where soil sampling grid were used with 60 collection points spaced 5,5 x 4,0 m lines and in the area 2 where grid were tested with 65 sampling points spaced 9,0 x 3,0 m lines. It was installed in both areas a grid with 51 points for the plant yield, each point located in the central area of the plot. Geostatistics was used to characterize the spatial dependence and predict attribute values in unsampled locations. It was verified that all the attributes studied in area 1 presented spatial dependence and for Potassium and potential CTC was verified the dependence for area 2. It was observed by isolines maps of the soil quimics parameters that the productivity of some hybrids was affected by soil spatial variability, confirming an association. The spatial dependence found and the similar behavior among the variables allowed to infer that, if an experiment were installed that required homogeneity of the area, the variability found would interfere in the responses of the treatments. The use of geostatistics techniques allowed the identification of superior genotypes in certain nutrient contents.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15630
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções:DAG - Agronomia/Fitotecnia - Mestrado (Dissertações)



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