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Perda acumulada de nitrogênio em fertilizantes aplicados ao cafeeiro: modelo von Bertalanffy com abordagem bayesiana e GAMLSS
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Universidade Federal de Lavras
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Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (ICET)
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Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Sociais
Tecnológico
Econômicos
Outros
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Econômicos
Outros
Áreas Temáticas da Extensão
Educação
Meio ambiente
Tecnologia e produção
Meio ambiente
Tecnologia e produção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
ODS 2: Fome zero e agricultura sustentável
ODS 4: Educação de qualidade
ODS 8: Trabalho decente e crescimento econômico
ODS 12: Consumo e produção responsáveis
ODS 13: Ação contra a mudança global do clima
ODS 4: Educação de qualidade
ODS 8: Trabalho decente e crescimento econômico
ODS 12: Consumo e produção responsáveis
ODS 13: Ação contra a mudança global do clima
Dados abertos
Resumo
O Brasil ocupa posição de destaque no cenário mundial da cafeicultura, sendo o maior exportador e o segundo maior consumidor da bebida. Para garantir elevados níveis produtivos, é essencial a aplicação de fertilizantes no solo. A ureia, embora amplamente utilizada, apresenta uma importante limitação agronômica: elevadas perdas de nitrogênio na forma de amônia quando aplicada superficialmente e sob condições climáticas desfavoráveis. Nesse contexto, o objetivo geral deste trabalho foi utilizar abordagens estatísticas para modelar a dinâmica da perda acumulada de nitrogênio proveniente de fertilizantes aplicados ao cafeeiro. A primeira aplicação consistiu em comparar o desempenho de diferentes fontes nitrogenadas quanto às perdas por volatilização de amônia, utilizando o modelo não linear de von Bertalanffy sob o enfoque da inferência bayesiana. A segunda aplicação teve como objetivo estimar centis por meio da modelagem GAMLSS e empregá-los na construção de curvas de referência para a perda acumulada de nitrogênio. Os resultados evidenciam que as abordagens adotadas permitiram descrever adequadamente a dinâmica não linear do processo, além de gerar estimativas informativas para fins agronômicos e de tomada de decisão. Assim, os métodos empregados mostraram-se adequados para a avaliação das perdas de nitrogênio associadas à aplicação de fertilizantes no cafeeiro.
Abstract
Brazil occupies a prominent position in the global coffee industry, being the world’s largest exporter and the second largest consumer of the beverage. To ensure high productivity levels, the application of fertilizers to the soil is essential. Urea, although widely used, presents an important agronomic limitation: high nitrogen losses in the form of ammonia when surfaceapplied under unfavorable climatic conditions. In this context, the general objective of this study was to use statistical approaches to model the dynamics of cumulative nitrogen loss from fertilizers applied to coffee plants. The first application consisted of comparing the performance of different nitrogen sources regarding ammonia volatilization losses using the nonlinear von Bertalanffy model under a Bayesian inference framework. The second application aimed to estimate centiles through GAMLSS modeling and use them to construct reference curves for cumulative nitrogen loss. The results showed that the adopted approaches were able to adequately describe the nonlinear dynamics of the process, as well as provide informative estimates for agronomic purposes and decision-making. Thus, the methods employed proved to be suitable for evaluating nitrogen losses associated with fertilizer application in coffee cultivation.
Descrição
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Linha de pesquisa
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
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DOI
Citação
ROSA, Mírian. Perda acumulada de nitrogênio em fertilizantes aplicados ao cafeeiro: modelo von Bertalanffy com abordagem bayesiana e GAMLSS. 2026. 67 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2026.
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