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A modelagem matemática em aveia pelo uso do redutor de crescimento ligado ao nitrogênio e elementos climáticos
(2014-04-11) Marolli, Anderson
A aveia branca (Avena sativa L.) é um cereal que apresenta múltiplos propósitos. Essa espécie é muito utilizada na alimentação humana, pelo teor de proteínas de qualidade e fibras solúveis, e na alimentação animal, como forragem verde, feno, silagem e na composição da ração, este cereal é cultivado no período de estação fria do ano, seus grãos caracterizam um alimento de alta qualidade para o consumo proporcionando benefícios à saúde como redução do colesterol sérico e redução dos riscos de enfermidades cardiovasculares. Para um elevado rendimento torna-se fundamental o uso de técnicas de manejo, como doses de adubação nitrogenada que são essenciais para as espécies de gramíneas, sendo que elevadas doses de nitrogênio podem vir a favorecer o acamamento na cultura. Porém, a insuficiência deste componente pode causar a morte prematura das folhas e retardar o seu crescimento. A produtividade em potencial com maior precisão de estimativa de eficiência de determinadas cultura podem ser obtidas por meio de modelagem matemática. O acamamento é o acidente pela qual a planta perde sua posição natural vertical, inclina-se e cai sobre o solo. Consequentemente, esse fenômeno ocasiona a redução na qualidade e rendimento de grãos de aveia, em decorrência da dificuldade de translocação dos fotoassimilados, da assimilação de carboidratos e minerais e do decréscimo da fotossíntese. Somado a isso, o acamamento ainda dificulta a colheita do campo. O efeito do redutor de crescimento na planta é a inibição da síntese de giberelina, interferindo na eficiência biológica de formação deste hormônio e acúmulo de giberelinas menos ativas, que consequentemente levam a redução do alongamento celular. A partir da introdução desse produto no comércio é relevante efetuar estudos para que se definam estratégias de manejo adequadas quanto à época e a dose de aplicação do produto na aveia branca, visto que, para esta espécie, não existe recomendação do produto. Assim o objetivo desse trabalho foi modelar o comportamento de cultivares de aveia branca sobre doses de aplicação de redutor de crescimento sobre diferentes doses de nitrogênio em cobertura, na análise dos caracteres de produção de biomassa e rendimento de grãos. Além disto, determinar o ajuste de doses de redutor associados a doses de nitrogênio que promovam maximizar a produção e os reflexos no acúmulo de matéria seca total ao longo do desenvolvimento da planta, bem como, reduzir a taxa de acamamento. As equações lineares mostraram que independente dos anos analisados a tendência de redução linear de biomassa produzida com incremento da dose de redutor é observado e que a taxa diária de produção de biomassa pode ser favorecida pela modificação do ano de cultivo. No sentido de interpretação biológica na expressão do acamamento pelo efeito do redutor, as equações de regressão testadas identificaram tendência linear, independente dos anos e experimentos com a dose de nitrogênio. O incremento de N-Fertilizante traz consigo necessidade de incrementar a dose de produto redutor. Além disto, na busca de uma equação mais completa que simulasse a possibilidade de inclusão de determinada dose de redutor de crescimento variando de 0-600 ml ha-1 também foi confirmado a ligação entre as variáveis independentes MGP e ICP nos diferentes experimentos com nitrogênio. As equações com os elementos agroclimáticos em cada dose de redutor de crescimento se mostraram altamente eficientes, inclusive, a proximidade das médias obtidas das estimadas está dentro do intervalo de confiança considerado da variação da média. Além disso, a produtividade de grãos para as doses de redutor ajustadas considerando no máximo 5% de acamamento nos estudos distintos com nitrogênio, apresentado rendimento bem próximos aos previstos para as doses de redutor. O modelo de MPI-Carvalho não se mostrou eficiente na estimativa de produção de matéria seca em aveia branca, com a proposta de ajustamento, o mesmo demonstrou ser eficiente para estimativa de rendimento biológico e de grãos, quando há incremento de redutor de crescimento.
Redes neurais artificiais e algoritmo genético na simulação do acamamento de plantas e da produtividade e qualidade de grãos de aveia com otimização das doses de nitrogênio e regulador de crescimento
(2020-10-06) Marolli, Anderson
Modelos matemáticos voltados a simulação em sistemas complexos que consideram as interações entre efeitos não lineares e as variáveis controladas, estão sendo cada vez mais utilizados na tomada de decisão quanto ao manejo de safras agrícolas. Neste contexto, destaca-se o manejo do nitrogênio e do regulador de crescimento em aveia, onde o nitrogênio é o nutriente mais absorvido, com reflexos diretos sobre o aumento da produtividade e acamamento, enquanto que o regulador obstrui a biossíntese do ácido giberélico, tornando a planta mais apta e responsiva a receber estímulos ambientais e de insumos, possibilitando incremento da produtividade com garantia de qualidade industrial dos grãos. Neste sentido, surge a necessidade da otimização das doses combinadas de nitrogênio e regulador de crescimento, voltadas ao incremento da produtividade com reduzida ocorrência de acamamento. Técnicas de simulação e otimização que consideram de modo simultâneo as variáveis do manejo e da planta, atreladas a não linearidade dos elementos meteorológicos, podem contribuir para o desenvolvimento de modelos eficientes de previsibilidade de safras agrícolas, validando a possibilidade de novas recomendações técnicas para a cultura. O objetivo do estudo é desenvolver um sistema adaptativo à previsibilidade da ocorrência de acamamento de plantas e simulação da produtividade industrial e de grãos de aveia, via redes neurais artificiais, considerando variáveis da planta, do manejo e os efeitos não lineares dos elementos meteorológicos. Além disso, com o uso de algoritmos genéticos, otimizar as doses de uso combinado do nitrogênio e regulador, voltadas a maximização da produtividade da aveia com reduzida ocorrência de acamamento, considerando os principais sistemas de sucessão do sul do Brasil. O experimento foi realizado no Instituto Regional de Desenvolvimento Rural (IRDeR/UNIJUÍ), em Augusto Pestana, RS, nos anos de 2012 a 2018. O delineamento experimental adotado foi de blocos ao acaso com quatro repetições, em esquema fatorial 4 x 4, para os fatores doses de nitrogênio (30, 60, 90 e 120 kg ha-1) e doses de regulador de crescimento (0, 200, 400 e 600 ml ha-1), respectivamente. Os modelos de regressão expressaram com eficiência o comportamento do acamamento de plantas, da produtividade de grãos e qualidade industrial e química dos grãos de aveia em função das doses de nitrogênio e regulador de crescimento, independente da condição de ano agrícola e sistema de sucessão. A contribuição relativa juntamente com correlação e análise de trilha permitem conhecer a dinâmica do nitrogênio e do regulador de crescimento sobre os indicadores de produtividade e qualidade química dos grãos de aveia, além de desdobrar a relação do acamamento de plantas e da produtividade de grãos em efeitos diretos e indiretos sobre as variáveis de interesse. Independente do sistema de sucessão, os modelos múltiplos são eficientes para simulação do acamamento de plantas e da produtividade de grãos e industrial, considerando o efeito cumulativo dos anos de cultivo juntamente com as variáveis de manejo e os efeitos não lineares dos elementos meteorológicos. As redes neurais são ferramentas que preveem com eficiência a ocorrência de acamamento de plantas e a produtividade da aveia, considerando como variável de entrada as doses de nitrogênio e regulador, os elementos meteorológicos e a produtividade de biomassa. O algoritmo genético permite otimizar as doses combinadas de nitrogênio e regulador de crescimento, considerando a rede neural implementada como função de ativação. De modo geral, o uso combinado de nitrogênio e regulador evidencia incremento na produtividade de grãos com garantia de qualidade industrial e reduzida taxa de ocorrência de acamamento.