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Double sigmoidal models describing the growth of coffee berries

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O objetivo deste trabalho foi verificar se o padrão de crescimento do fruto do cafeeiro, considerando acúmulo de massa fresca em função do tempo, é realmente duplo sigmoidal e selecionar o modelo não linear mais indicado para descrever tal comportamento. Os dados utilizados são quatorze observações longitudinais de massa fresca média de frutos do cafeeiro obtidos em um experimento com a cultivar Obatã IAC 1669-20. Foram comparados os ajustes fornecidos pelos modelos Logístico e Gompertz em suas versões simples e duplo. A estimação dos parâmetros foi feita pelo método dos mínimos quadrados utilizando o algoritmo de Gauss-Newton implementado na função nls do software R. Pode-se concluir que o padrão de crescimento do fruto do cafeeiro, em acúmulo de massa fresca, é duplo sigmoidal. Os modelos duplo Gompertz e duplo Logístico se mostraram adequados para descrever tal curva de crescimento, com uma superioridade do modelo duplo Logístico.

Abstract

This study aimed to verify if the growth pattern of coffee berries, considering fresh mass accumulation over time, is double sigmoid and to select the most suitable nonlinear model to describe such behavior. Data used consisted of fourteen longitudinal observations of average fresh mass of coffee berries obtained in an experiment with the cultivar Obatã IAC 1669-20. The fits provided by the Logistic and Gompertz models were compared in their single and double versions. Parameters were estimated using the least squares method using the Gauss-Newton algorithm implemented in the nls function of the R software. It can be concluded that the growth pattern of the coffee fruit, in fresh mass accumulation, is double sigmoid. The double Gompertz and double Logistic models were adequate to describe such a growth curve, with a superiority of the double Logistic model.

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FERNANDES, T. J.; PEREIRA, A. A.; MUNIZ, J. A. Double sigmoidal models describing the growth of coffee berries. Ciência Rural, Santa Maria, v. 47, n. 8, 2017.

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