Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática - Doutorado

URI Permanente para esta coleçãohttps://bibliodigital.unijui.edu.br/handle/123456789/6160

Navegar

Agora exibindo 1 - 3 de 3

Modelagem do progresso de doenças foliares e produtividade em cultivares de aveia à redução no uso de fungicida
(2024-10-25) Alessi, Odenis
A aveia branca (Avena sativa L.) é um cereal de grande importância agrícola. Durante o seu cultivo está sujeita ao ataque de doenças foliares, com destaque à ferrugem da folha e à helmintosporiose. A forma mais eficaz no controle destas doenças ocorre com a utilização de fungicidas. Entretanto, a concentração de aplicação do fungicida ocorre em estágios como a floração e enchimento de grãos, possibilitando à permanência de resíduos dos agrotóxicos nos grãos. Além disto, o uso indiscriminado do agente químico pode trazer graves prejuízos ao meio ambiente. No Brasil há uma grande quantidade de cultivares de aveia recomendadas para cultivo e a utilização de cultivares com maior resistência às doenças foliares e com maior eficiência em condições adversas de cultivo pode proporcionar a redução do uso de agrotóxicos. Desta forma, a modelagem matemática e computacional pode auxiliar na identificação de cultivares com maior resistência às doenças foliares e pode permitir a simulação do progresso destas doenças e da produtividade de grãos, auxiliando na redução do uso de fungicida, promovendo maior segurança alimentar. O objetivo do estudo é empregar a modelagem matemática e computacional na identificação de cultivares de aveia com maior resistência às doenças foliares e realizar a simulação do progresso das doenças foliares e produtividade de grãos de aveia, na identificação do manejo do fungicida que promova maior segurança alimentar. O experimento foi realizado nos anos de 2015 a 2020 no IRDeR, pertencente à UNIJUÍ. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados, seguindo um esquema fatorial 22 x 5, para as 22 cultivares de aveia branca recomentada para o cultivo no Brasil e 5 condições de aplicações de fungicida, com três repetições. As condições de aplicação do fungicida foram: sem aplicação de fungicida; uma aplicação aos 60 dias após a emergência (DAE); duas aplicações (uma aos 60 e outra aos 75 DAE); três aplicações (uma aos 60, outra aos 75 e outra aos 90 DAE) e; quatro aplicações (uma aos 60, outra aos 75, outra aos 90 e outra aos 105 DAE). Na condição sem uso de fungicida as cultivares Corona, Brisasul, Afrodite, Farroupilha e Gaudéria apresentam as menores taxas de evolução de necrose foliar, com destaque à cultivar Farroupilha que possui características de adaptabilidade ampla e de estabilidade sobre a área foliar necrosada. A cultivar Altiva apresenta maior expressão da produtividade de grãos na ausência de fungicida e menor dependência ao uso do agrotóxico. A produtividade de grãos mostra relação negativa com a área foliar necrosada e positiva com a massa do hectolitro e a produtividade industrial. Destaca-se que na ausência e nas condições de presença de fungicida se evidenciam relações de causa e efeito semelhantes entre as variáveis. A área foliar necrosada apresenta grande número de correlações significativas negativas com variáveis ligadas a produtividade e qualidade de grãos, principalmente a massa de mil grãos e do hectolitro e produtividade de grãos e de indústria. A condição de duas aplicações de fungicida, uma aos 60 DAE e outra aos 75 DAE, reduz a expressão da necrose foliar e permite a obtenção de produtividade de grãos satisfatória, com elevado intervalo entre a colheita e a última aplicação do agrotóxico. O modelo de simulação da área foliar necrosada via redes neurais artificiais é mais eficiente no processo de simulação em relação ao modelo de regressão linear múltipla A técnica de otimização por algoritmo genético identifica que a avaliação da área foliar necrosada aos 87 dias após a emergência permite a melhor análise da área foliar necrosada com melhor estimativa da produtividade de grãos de aveia.
Modelagem matemática das relações biológicas e ambientais do uso do Nitrogênio à produtividade e qualidade industrial e nutricional de grãos de aveia
(2019-07-01) Mantai, Rubia Diana
O emprego de modelos matemáticos nos processos de biossistemas geram simulações de ambientes adequados, possibilitando o avanço de novas tecnologias à agricultura. Para a cultura da aveia, destaque se dá ao manejo do N-fertilizante, o elemento químico essencial para o desenvolvimento da planta, com influência na produtividade e qualidade de biomassa e grãos. É evidente a necessidade de entendimento das relações de uso do nitrogênio para a aveia, visando a eficiência da cultura frente as condições adversas do meio e a sustentabilidade agrícola, através de modelos inovadores e eficientes que interligam fatores de manejo, genéticos e ambientais, proporcionando avanços científicos e tecnológicos. O objetivo do estudo é desenvolver e aplicar modelos matemáticos que promovam compreender a dinâmica e a eficiência de uso de N-fertilizante sobre a produtividade e qualidade industrial e nutricional de grãos de aveia promovendo simulação e otimização que abrangem as relações biológicas e ambientais atuantes nos sistemas de cultivo. O estudo foi realizado no Instituto Regional de Desenvolvimento Rural (IRDeR/UNIJUÍ) em Augusto Pestana (RS) em seis safras agrícolas (2011 a 2016). O delineamento experimental foi de blocos casualizados com quatro repetições, em um arranjo fatorial 4x2, para doses de nitrogênio (0, 30, 60 e 120 kg ha-1) e cultivares de aveia (Barbarasul e Brisasul), em sistemas de sucessão soja/aveia e milho/aveia. A análise de médias comprovou a influência do nitrogênio à alteração dos componentes da produtividade de grãos e indústria e do conteúdo de proteína e fibra dos grãos de aveia, além disso, evidenciou a dependência de ação do nitrogênio pelas condições meteorológicas atuantes no sistema produtivo. Nessa perspectiva, os modelos matemáticos desenvolvidos por regressões expressaram com eficiência o comportamento destas variáveis em função do fornecimento do nutriente quando classificados pela categoria de ano agrícola, possibilitando a análise de otimização da dose do nutriente e a previsibilidade das variáveis. Modelos de estabilidade também se mostraram apropriados à otimização, indicando a dose de nitrogênio que reporta alta estabilidade frente às variações ambientais. Modelos de superfície de resposta possibilitaram a simulação diária da produtividade biológica com uso do nitrogênio, além disso, em conjunto ao modelo do índice de colheita, previram a produtividade de grãos. O uso de regressões múltiplas se destacou pela inclusão de variáveis que influenciam potencialmente a resposta final, sendo elas, a dose de adubação nitrogenada, as temperaturas mínima e máxima, a soma térmica e a precipitação pluviométrica. Nesta perspectiva, o potencial da variação ambiental foi decomposto nos coeficientes do modelo, que geraram simulações com resultados expressivos, independente da categoria de ano agrícola. A implementação dos modelos de lógica fuzzy e redes neurais artificiais evidenciaram elevada eficiência de predição da produtividade e qualidade dos grãos de aveia, envolvendo variáveis controladas e não controladas a partir de indicadores biológicos e ambientais. Os modelos matemáticos desenvolvidos auxiliam na indicação da dose de adubação nitrogenada economicamente adequada e de menor impacto ambiental, com produtividade e qualidade industrial e nutricional de grãos de aveia exigidos pelo agricultor, indústria e consumidor. Além disso, possibilitam o planejamento de práticas agrícolas e agropecuárias, gerando informações de prognósticos e acompanhamento de produções eficientes com maior qualidade à alimentação humana. Outrossim, propõem uma nova análise de recomendações técnicas de adubação que considere, além do sistema de sucessão, as condições meteorológicas decisivas para o sucesso produtivo agrícola, visando o uso racional do fertilizante, com intuito de reduzir a poluição ambiental e os possíveis efeitos negativos à saúde pública. No entanto, descondiderando o tipo de resíduo cultural e as condições ambientais, destaca-se a dose 60 kg ha-1 de nitrogênio, como aquela que promove maior produtividade de grãos e indústria, aliando viabilidade econômica e estabilidade produtiva, com alto nível de prudência em relação aos riscos de contaminação do lençol freático, contudo, sem acompanhar o maior teor de proteína e fibra dos grãos.
Modelos biométricos e redes neurais à simulação da produtividade e qualidade de grãos de aveia pelo uso do nitrogênio e hidrogel
(2021-02-23) Scremin, Osmar Bruneslau
O uso de modelos matemáticos que auxiliam o entendimento de variáveis lineares e não lineares na agricultura tem se tornado uma ferramenta importantíssima na validação de novas tecnologias na agricultura, principalmente no entendimento das relações entre as variáveis meteorológicas e o manejo. Na cultura da aveia, se dá destaque ao manejo do nitrogênio por ser o elemento químico principal no desenvolvimento da planta, com influência direta na produtividade e qualidade, seja de biomassa ou grãos. No entanto, nem sempre no momento da aplicação do nutriente se encontram as condições adequadas de umidade do solo e temperatura do ar, o que pode causar perdas no nitrogênio gerando aumento no custo de produção, além de gerar poluição ambiental. Neste sentido, o emprego junto ao solo de biopolímeros hidrorretentores (hidrogel), pode ser uma alternativa inovadora para melhorar a eficiência de uso do nitrogênio. O objetivo do estudo foi desenvolver e aplicar modelos matemáticos que promovam compreensão da dinâmica e da eficiência de uso de N-fertilizante e do hidrogel sobre a produtividade e qualidade industrial e nutricional de grãos de aveia promovendo a simulação e a otimização que abrangem as relações biológicas e ambientais atuantes nos sistemas de cultivo. O estudo foi realizado no Instituto Regional de Desenvolvimento Rural (IRDeR/UNIJUÍ) em Augusto Pestana (RS) durante cinco safras agrícolas (2014 a 2018). O delineamento foi de blocos casualizados com quatro repetições em fatorial 5 x 5, para doses de hidrogel (0, 30, 60, 90 e 120 kg ha-1), adicionado no sulco junto à semente e doses de N-fertilizante (0, 30, 60, 90 e 120 kg ha-1), aplicado no estádio de quarta folha expandida por meio da fonte uréia, respectivamente, com a cultivar de aveia URS-Corona. As regressões lineares permitiram estimar a eficiência agronômica do nitrogênio à produtividade de grãos e de indústria, até o ponto de 60 kg ha-1 de hidrogel, independente do sistema de cultivo. Para a proteína total e fibra total, os parâmetros das funções de eficiência agronômica não foram expressivamente alterados. Pelas regressões quadráticas foi possível estimar comportamento da aveia sobre o aproveitamento do nitrogênio na elaboração da produtividade de grãos com obtenção da dose ótima de uso, promovendo a estimativa da eficiência técnica e a econômica. O uso do hidrogel promove pequena redução na dose ótima de nitrogênio com o aumento da produtividade de grãos e de indústria. No que se refere à quantificação de proteínas totais, o uso de hidrogel não alterou o comportamento da variável. No entanto, para a variável fibra total, o uso de hidrogel reduz sua expressão. A regressão por superfície de resposta foi eficiente nas simulações da produtividade, possibilitando a previsibilidade para os sistemas de cultivo pela combinação de hidrogel e nitrogênio. O modelo de contribuição relativa identificou que, de modo geral, a massa da panícula é a que mais altera a produtividade de grãos pelas doses de nitrogênio, sendo a mais alterada pelas doses de hidrogel. Na produtividade industrial, o uso de hidrogel alterou o comportamento das contribuições das variáveis, não permitindo identificar variáveis potenciais de maior expressividade. Pela correlação de Pearson, foi evidente que, para a produtividade de grãos e de indústria, as correlações sempre estão nas doses mais elevadas de hidrogel com doses de 30, 60 e 90 kg ha-1 de nitrogênio. O uso de redes neurais artificiais treinadas com o algoritmo back-propagation, com a função de ativação da camada intermediária Tangente Hiperbólica Sigmoide, e a regra de treinamento Levenberg-Marquardt possibilitou prever o comportamento da produtividade da aveia em alguns cenários de simulação. Se recomenda o incremento de mais anos de estudo para aprimorar o uso de redes neurais artificiais na previsibilidade da produção da cultura. De modo geral, os modelos matemáticos desenvolvidos explicaram a produção da aveia frente as relações de uso do hidrogel e nitrogênio. Sugere-se que sejam feitos estudos a fim de verificar os efeitos do hidrogel ao longo dos anos, pois o mesmo pode ficar retendo e liberando água por vários anos, possibilitando a redução do stress hídrico de outras culturas.

Navegar

Navegando Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática - Doutorado por Assunto "Avena sativa L."