dissertação
Predição de produtividade para seleção de híbridos de tomate de mesa
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Universidade Federal de Lavras
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Genética e Melhoramento de Plantas
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Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
O tomate de mesa se destaca no Brasil como hortaliça de grande importância econômica pelo valor da produção e também socialmente, pela geração de empregos. Nesse contexto, as empresas buscam o desenvolvimento de novos híbridos, que entre outras qualidades, sejam produtivos nas diferentes regiões de produção do fruto. Esse trabalho de pesquisa e desenvolvimento gera um alto custo em viagens e alimentação para as empresas, devido à necessidade de seus funcionários estarem presentes nos diferentes locais para colheita e avaliação de produção dos híbridos. O objetivo desse trabalho foi propor um modelo para avaliação da produtividade de híbridos de tomate de mesa que seja feita com melhor aproveitamento dos recursos financeiros. Para tal, foram feitos três experimentos nos anos de 2016 e 2017 na Estação Experimental da Syngenta Proteção de Cultivos em Holambra-SP. Foi realizado o ajuste de modelos com base nos resultados do experimento 1 (dados de treinamento), no qual, os melhores modelos foram selecionados e testados comos dados dos experimentos 2 e 3 (dados de teste). Para cada uma das variáveis-resposta estudadas (PCA, PCAA, PCAAA, PC23A e PMF), foram ajustados modelos de regressão linear múltipla para todas as combinações possíveis, entre 1 a 11, das variáveis independentes, pencas colhidas. A seleção dos melhores modelos foi feita com base no método gráfico, em que ponderou-se o ganho no coeficiente de determinação (R2) em função do aumento do número de pencas que eram adicionadas ao modelo. Os modelos selecionados foram, então, avaliados na base de dados de teste por meio dos parâmetros: correlação, erro absoluto médio e erro absoluto percentual médio. Para verificar a possível ocorrência de diferenças significativas entre os genótipos, as médias das variáveis peso comercial de frutos AAA (PCAAA), AA(PCAA) e A (PCA), AA+AAA (PC23A) e peso médio de frutos comerciais (PMF) foram submetidas à análise de variância e, posteriormente, comparadas pelo teste de agrupamento Scott-Knott (5%). Após essa análise, o agrupamento dos genótipos com os dados preditos foi comparado com o agrupamento dos genótipos com os dados reais para se verificar a precisão dos dados estimados. Entre as variáveis estudadas, PCAA e PC23A apresentaram estimativas confiáveis, considerando os baixos erros absolutos percentuais entre dados reais e preditos, em torno de 5%, e também por apresentarem similaridade no agrupamento pelo teste Scott-Knott. A variável PMF, apesar de não ter apresentado a mesma ordem no agrupamento pelo teste Scott-Knott nos dois experimentos, também se mostrou viável para ser usada como fator de decisão na seleção de híbridos de tomate, pois os erros percentuais médios foram 3,49 e 3,62% nos experimentos 2 e 3, respectivamente. Concluiu-se, então,que o modelo de quatro pencas (2, 3 , 6 e 9) é o melhor para se estimar a produtividade de híbridos de tomate de mesa.
Abstract
The fresh table tomato stands out in Brazil as a vegetable of great economic importance for
the value of production and also socially for the generation of jobs. In this context, the
companies seek the development of new hybrids, which among other qualities, are productiv e
in the different regions of fruit production. This research and development work generates a
high cost of travel and food for the companies, due to the need of its employees to be present
in the different places for harvesting and evaluation of hybrids p roduction. The objective of
this work was to propose a model to evaluate the yield of fresh tomato hybrids that is made
with better use of financial resources. For that, three experiments were carried out in the years
2016 and 2017 at the Experimental Station of Syngenta Crop Protection in Holambra - SP.
Model fit was made based on the results of experiment 1 (training data), in which the best
models were selected and tested with data from experiments 2 and 3 (test data). For each of
the response variables studied (PCA, PCAA, PCAAA, PC23A and PMF), multiple linear
regression models were fitted for all possible combinations, from 1 to 11, of the independent
variables, collected. The selection of the best models was based on the graphical method, in
which the gain in the coefficient of determination (R2) was weighted as a function of the
increase in the number of tomato cluster that were added to the model. The selected models
were then evaluated in the test database using the parameters: correlation, mean abso lute error
and mean absolute percentage error. In order to verify the possible occurrence of significant
differences among the genotypes, the means of the variables commercial fruit weight AAA
(PCAAA), AA (PCAA) and A (PCA), AA + AAA (PC23A) and average co mmercial fruit
weight were submitted to analysis of variance and later, compared by the Scott -Knott
clustering test (5%). After this analysis, the clustering of the genotypes with the predicted data
was compared with the clustering of the genotypes with the real data to verify the accuracy of
the estimated data. Among the variables studied, PCAA and PC23A presented reliable
estimates, considering the low percentage absolute errors between real and predicted data,
around 5%, and also because they presented similarity in the clustering by the Scott -Knott
test. The PMF variable, although it did not present the same order in the cluster by the Scott Knott test in both experiments, is also feasible to be used as a decision factor in the selection
of tomato hybrids, since the mean percentage errors were 3.49 and 3.62% in experiments 2
and 3, respectively. It was concluded that the model with four clusters (2, 3 6 e 9) is the best
to estimate fresh tomato hybrids yield.
Descrição
Área de concentração
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
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DOI
Citação
SILVA, P. de T. P. Predição de produtividade para seleção de híbridos de tomate de mesa. 2018. 38 p. Dissertação (Mestrado Profissional em Genética e Melhoramento de Plantas)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.