Métodos de estimação de evapotranspiração para a região nordeste do Brasil.

No estudo da evapotranspiração potencial (ETP) são utilizados métodos que, na maioria dos casos, não se aplicam satisfatoriamente à região Nordeste, entre eles, o método de Thornthwaite, que em condições de extrema aridez ou umidade não produz estimativas confiáveis. O objetivo deste trabalho foi comparar os métodos de Thornthwaite, Camargo original - 1971, Camargo Tef (corrigido pela temperatura media mensal) e Hargreaves e Samani (HS) com o método de Penman-Monteith, padrão FAO, segundo a parametrização de ALLEN et al. (1998). Como critério de comparação, foi utilizado o índice de (c), que considera o viés e precisão das estimativas. Foram observados valores de c inferiores a 0,40 (péssimo) para os métodos de Thornthwaite e Camargo-71 e superiores a 0,80 (muito bom) para Hargreaves-Samani (HS) e Camargo-Tef. No entanto, o método HS apresentou maior freqüência de índices de confiança (c) superiores a 0,80 (muito bom) nas avaliações mensais.

Dimensionamento amostral para determinação da condutividade elétrica individual de sementes de girassol.

RESUMO: O teste de condutividade elétrica é um teste de vigor de sementes utilizado para avaliar a qualidade das sementes e complementar o teste de germinação. O tamanho da amostra necessária para a estimação da média de condutividade elétrica de sementes é diretamente proporcional à variabilidade dos dados e confiabilidade desejada na estimativa. Uma técnica adequada para dimensionamento amostral é a utilização de intervalos de confiança, obtidos por reamostragem. Essa técnica tem a vantagem de não depender da distribuição de probabilidade dos dados. Assim, o objetivo deste trabalho foi estimar o tamanho de amostra necessário para o teste de condutividade elétrica individual em sementes de girassol. Foram utilizadas sete lotes de sementes de girassol, sendo três lotes da cultivar Hélio 250 (A, B e C), dois lotes da cultivar BRS 323 (D e E) e dois lotes da cultivar BRS 324 (F e G). O teste de condutividade elétrica individual foi realizado com 400 sementes de cada lote e o tamanho de amostra foi determinado pelo número de sementes a partir do qual a amplitude do intervalo de confiança de 95% (AIC95%) foi menor ou igual a 10, 15 e 20% da estimativa da média. Tempos de embebição de vinte e quatro hora possibilitam utilizar os menores tamanhos de amostras. O tamanho de amostra de 257 sementes é recomendado para a amplitude do intervalo de confiança de 95% igual a 20% da estimativa da média. ABSTRACT: The aim of this study was to estimate the sample size required for the individual electrical conductivity test in sunflower seeds. The sample size of 257 seeds is recommended for the amplitude of the 95% confidence interval of 20% of the mean estimate.

Juvenile-mature genetic correlations in Pinus taeda clones propagated via somatic embryogenesis.

Objetivou-se com o presente trabalho, estimar a correlação genética entre idades de seleção (juvenil-adulta) e eficiência da seleção precoce para as características altura, diâmetro e volume de indivíduos de famílias de Pinus taeda propagados via embriogênese somática. O estudo foi realizado por meio de análise genético-estatística pelo procedimento de estimação de componentes de variância (Reml) e de predição de valores genéticos (Blup), usando-se o software Selegen-Reml/Blup. As correlações genéticas entre idades juvenis e idade de rotação foram realizadas aplicando o modelo linear desenvolvido por Lambeth (1980). Segundo os resultados do modelo estabelecido, a seleção precoce pode ser realizada em clones de Pinus taeda com alta eficiência de seleção. As idades de 4 a 6 anos são suficientes para selecionar clones de Pinus taeda propagados via embriogênese somática para colheita aos 8 e 12 anos e, as idades de 6 a 10 anos são suficientes para selecionar para colheita aos 20 anos. De acordo com as estimativas de correlação genotípicaa partir dos ambientes, a seleção de clones de Pinus taeda propagados via embriogênese somática deve ser praticada de forma específica para cada ambiente. Pode-se realizar a seleção de clones considerando o diâmetro, visto a alta correlação observada entre volume e diâmetro.

Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox.

O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.

Uso de análise de sobrevivência para estudos fenológicos em fruteiras.

Métodos estatísticos conhecidos como análise de sobrevivência, são comumente utilizados em medicina, ciências sociais e engenharia, em estudos onde a variável-resposta de interesse é o tempo até ocorrência de um evento (morte, divórcio, falha de um equipamento). Esses métodos permitem a estimação de curvas ditas funções de sobrevivência, que representam a probabilidade de ocorrência de um evento num tempo superior a t (Prob Y>t), para diferentes valores de t (KALBFLEISH e PRENTICE 1980; ALLISON, 1995; COLOSIMO e GIOLO, 2006). Na pesquisa agrícola, informações sobre eventos fenológicos, mensuradas em escala temporal (ex. tempo até o florescimento, tempo até a colheita), são fundamentais para o manejo eficiente da cultura. Apesar do seu uso generalizado nas áreas anteriormente citadas, a análise de sobrevivência ainda é pouco utilizada em estudos fenológicos (GIENAPP; HEMERIK; VISSER, 2005). A análise de sobrevivência apresenta uma série de vantagens em relação às abordagens tradicionais baseadas na duração média de estádios fenológicos, entre as quais: a) permite comparar o padrão de ocorrência do evento fenológico de interesse (floração, maturação) ao longo do tempo; b) possiblita estimar probabilidade de ocorrência de eventos em intervalos específicos, importantes para o planejamento de atividades de manejo ou comercialização; c) fornece informações sobre percentis (ex. data em que 50% das plantas floresceram, data em que 90% dos cachos atingiram o ponto de colheita); d) permite avaliar o efeito de tratamentos sobre as referidas medidas e e) não requerem os pressupostos de homogeneidade de variâncias nem normalidade.Neste trabalho apresentamos e discutimos o uso de métodos não paramétricos de análise de sobrevivência em estudos de fenologia de fruteiras, utilizando como exemplo, um estudo sobre o efeito de diferentes tipos de adubos minerais e orgânicos sobre aspectos fenológicos da bananeira.

Utilização de imagens do ALOS/PALSAR no mapeamento digital de atributos físicos dos solos.

O levantamento e a análise da espacialização dos atributos do solo através de ferramentas de geoestatística são fundamentais para que cada hectare de terra seja cultivado segundo as suas reais aptidões. As imagens de radar de abertura sintética (SAR) têm um grande potencial para a estimação de umidade do solo e, desta forma, estes sensores podem auxiliar no mapeamento de propriedades físicas e físico-hídricas dos solos. O objetivo geral deste estudo foi avaliar o potencial de utilização de imagens de radar (micro-ondas) ALOS/PALSAR na identificação de solos em uma área da Formação Botucatu, dominada por solos de textura arenosa e média no município de Mineiros - GO. A área tem aproximadamente 946 ha, com o relevo da região variando de plano a suave ondulado e geologia da área é composta basicamente, por Arenitos da Formação Botucatu. No presente estudo foram amostrados 84 pontos para calibração e 25 pontos para validação, coletados nas profundidades de 0-20 cm e 60-80 cm. As amostras de solo analisadas para a determinação de areia, silte, argila, capacidade de campo (CC), ponto de murcha permanente (PMP) e água total disponível (AD). Para o desenvolvimento do trabalho foram adquiridas imagens de cinco datas e diferentes polarizações, totalizando 14 imagens, que foram processadas para a correção geométrica e correção radiométrica, utilizando o MDE. Também foram gerados covariáveis dos atributos do terreno: elevação (ELEV), declividade (DECLIV), posição relativa da declividade (PR-DECL), distância vertical do canal de drenagem (DVCD), fator-ls (FATOR-LS) e distância euclidiana (D-EUCL). A predição dos atributos do solo foi realizada utilizando os métodos Random Forest (RF) e Random Forest Krigagem (RFK), tendo como covariáveis preditoras as imagens de radar e os atributos do terreno. O processamento das imagens do radar ALOS/PALSAR possibilitou as correções geométrica e radiométrica, transformando os dados em unidades de coeficiente de retroespalhamento (?º) corrigidos pelo modelo digital de elevação (MDE). As imagens adquiridas representaram de forma ampla as variações de ?º ocorridos em diferentes datas. Os solos da área de estudo são predominantemente arenosos, com a maioria dos pontos amostrados classificados como NEOSSOLOS QUARTZARÊNICOS, seguidos dos LATOSSOLOS. Os modelos RF empregados para a predição dos atributos físicos e físico-hídricos dos solos proporcionaram a análise da contribuição das covariáveis preditoras. Os atributos do terreno que exerceram maior influência na predição dos atributos estudados estão relacionados à elevação. As imagens de 03/05/2009 (HH1, VV1, HV1 e VH1) e 26/09/2010 (HH3 e HV3), obtidas em períodos mais secos, tiveram melhores correlações com os atributos do solo. As análises dos semivariogramas dos resíduos da predição dos modelos RF demonstraram maior dependência espacial na camada de 60 a 80 cm. A abordagem da Krigagem somada ao modelo RF contribuíram para a melhoria da predição dos atributos areia, argila, CC e PMP. O uso de imagens de radar ALOS/PALSAR e atributos do terreno como covariáveis em modelos RFK mostrou potencial para estimar os atributos físicos (areia e argila) e físico-hídricos (CC e PMP), que podem auxiliar no mapeamento de solos associados aos materiais de origem da Formação Botucatu.

Comparação de métodos para ajuste de modelos de semivariograma da precipitação pluvial anual.

Comumente dados de precipitação pluvial apresentam variação e a obtenção da estimativa de sua distribuição espacial é primordial no planejamento agrícola e ambiental. O objetivo neste trabalho foi comparar o método de estimação dos mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma com o método de tentativa e erro, através da técnica de auto-validação "jack-knifing", para dados de precipitação pluvial média anual do Estado de São Paulo. Observações de precipitação correspondentes ao período de 1957 a 1997 foram usadas para trezentos e setenta e nove (379) estações pluviométricas abrangendo todo o Estado de São Paulo, representando uma área de aproximadamente 248.808,8 km². A periodicidade exibida pelos semivariogramas foi ajustada pelo modelo "hole effect", em que os parâmetros foram estimados com maior precisão pelo método de mínimos quadrados ponderados quando comparado com o método de tentativa e erro. O método de auto-validação "jack-knifing" mostrou-se adequado para a definição de métodos e modelos a serem usados para semivariâncias, cujo procedimento permitiu definir dezesseis vizinhos como o número ideal para a estimativa por krigagem de valores de precipitação pluvial para locais não amostrados no Estado de São Paulo.

Caracterização, potencial agrícola e perspectivas de manejo de solos leves no Brasil.

Os solos leves ocupam cerca de 8% do território brasileiro e são especialmente expressivos na nova e na última fronteira agrícola do país: a região de Matopiba, nos estados do Maranhão, do Tocantins, do Piauí e da Bahia, onde representam 20% da área. Esses solos enquadram-se nas classes texturais areia e areia franca ou francoarenosa, até a profundidade de 0,75 m ou mais, e são representados principalmente pelos Neossolos Quartzarênicos e, em parte, por Latossolos e Argissolos. O entendimento do funcionamento desses solos depende do estabelecimento de critérios distintivos sobre: dinâmica da matéria orgânica; teor e mineralogia da fração argila; teores de areia grossa e de areia total, em relação aos de areia fina; diâmetro médio da fração areia; e capacidade de retenção de água. Esses critérios podem contribuir para o zoneamento e para o manejo conservacionista e da fertilidade dos solos leves, bem como para estimação de seu potencial agrícola. Sistemas integrados de produção, como os de integração lavoura-pecuária e lavoura-pecuária-floresta, além do plantio direto com rotação de culturas, dos plantios florestais mistos com espécies leguminosas, e do uso de adubos verdes e cultivos de cobertura, são relevantes para o manejo adequado desses solos. O objetivo deste artigo de revisão foi caracterizar os solos leves e apontar os principais desafios em relação a seu potencial agrícola, a seu manejo e conservação e sua fertilidade, frente à expansão e à consolidação da nova fronteira agrícola.

Seleção massal em amendoim forrageiro com foco no vigor de plantas, tamanho e produtividade de sementes.

O amendoim forrageiro (Arachis pintoi) é uma leguminosa de grande interesse para a pecuária nacional, porém sua utilização no Brasil vem sendo limitada pelo alto preço e baixa oferta das sementes no mercado. Cultivares com maior produtividade e/ou maior densidade de sementes podem contribuir para mitigar esse problema. Este estudo teve como objetivo realizar seleção massal em A. pintoi cv. BRS Mandobi, visando identificar plantas com elevado vigor, alta produtividade de sementes e variabilidade para tamanho de semente. Em 2012, foram estabelecidas 615 parcelas com plantas individuais a partir de sementes pequenas. Primeiramente, foram selecionadas 149 plantas com base na avaliação visual do vigor e comprimento dos estolões, as quais tiveram suas sementes colhidas em 2014, para determinação da produtividade, tamanho e peso de 100 sementes. Foram obtidas estatísticas descritivas, coeficientes de correlação e foram estabelecidos grupos pelo método de otimização de Tocher. Houve variação para produtividade e peso de 100 sementes, com médias de 1.547,6 kg ha-1 e 13,5 g e amplitudes de 3.513,70 kg ha-1 e 12,6 g, respectivamente. Foram formados 14 grupos divergentes, o que possibilitou a seleção de 30 genótipos oriundos de 6 grupos, com variabilidade para produção e tamanho das sementes, viabilizando a condução futura de novos ciclos de seleção e estimação de parâmetros genéticos.

Produção de sementes de genótipos de Brachiaria humidicola em Rio Branco, Acre.

O potencial de produção de sementes de híbridos de Brachiara humidicola é ainda desconhecido e poucas informações sobre a produção de sementes de Brachiaria na Amazônia são encontradas na literatura. O objetivo deste estudo foi estimar a produtividade de sementes puras em híbridos e cultivares de B. humidicola em Rio Branco, AC. Foram avaliados 4 híbridos apomíticos, além das cultivares Comum e BRS Tupi. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso com 4 repetições. Foram avaliadas a produtividade total de sementes, produtividade de sementes puras e porcentagem de sementes vazias. Foram realizadas análises de variância, estimação das correlações genotípicas e agrupamento de médias por Scott-Knott. Ao analisar a produtividade de sementes puras, houve destaque para a cultivar Comum (53,29 kg ha-1), seguida pela BRS Tupi (29,96 kg ha-1). Os híbridos apresentaram média inferior às cultivares para esta característica, sendo a menor produtividade observada para PL193 (2,86 kg ha-1). Conclui-se que os híbridos de B. humidicola possuem baixa produtividade de sementes puras, quando comparados ao seu genitor masculino, a cv. BRS Tupi, e que as cultivares de B. humidicola apresentam potencial de produção de sementes em Rio Branco, AC. Estudos adicionais sobre a qualidade das sementes colhidas são necessários, visando a determinação da produtividade de sementes puras viáveis.

Implementação de algoritmo para avaliação genética de grandes populações de animais de interesse agropecuário.

Apresentamos uma versão inicial da solução em desenvolvimento para estimação dos efeitos desejados através do modelo animal univariado, utilizando duas abordagens distintas para a obtenção do melhor estimador linear não viesado (BLUP) dos parâmetros do modelo.