Eficácia e seletividade do iodossulfurão-metilo-sódio +mesossulfurão-metilo na cevada dística (Hordeum distichum L.)

Nos anos agrícolas de 2012/2013 e 2013/2014, realizaram-se na Herdade Experimental da Almocreva (Beja) quatro ensaios de campo (dois em cada ano) com o objetivo de estudar a eficácia e seletividade na cultura da cevada dística do herbicida iodossulfurão-metilo-sódio (50 g L-1) + mesossulfurão-metilo (7,5 g L-1). Em cada um dos ensaios, aplicaram-se três doses (5,0 + 0,75; 7,5 + 1,125 e 10,0 + 1,5 g s.a ha-1) do herbicida, em duas fases distintas do desenvolvimento das infestantes e da cultura. No ano de 2012/2013, o herbicida foi aplicado quando as infestantes se encontravam na fase de desenvolvimento de três a quatro pares de folhas e, a cultura, no início do afilhamento, a que correspondeu o estádio 20 da escala de Zadoks (primeira época de aplicação). A segunda época de aplicação realizou-se quando as infestantes estavam na fase de desenvolvimento de seis a sete pares de folhas e, a cultura, no afilhamento completo (estádio 29 da escala de Zadoks). No ano de 2013/2014, a primeira época de aplicação teve lugar quando as infestantes estavam na fase de desenvolvimento de cinco a seis pares de folhas e, a cultura, na fase de colmo principal (estádio 24 da escala de Zadoks). A segunda época de aplicação efetuou-se quando as infestantes estavam na fase de desenvolvimento de sete a oito pares de folhas e, a cultura, no 3º nó visível (estádio 33 da escala de Zadoks). Os resultados obtidos demonstraram, que a antecipação da aplicação para fases mais precoces do desenvolvimento das infestantes e da cultura não conduziu a um aumento da eficácia em relação a aplicações mais tardias, para todas as doses de herbicida. Com as doses recomendadas (7,5 + 1,125 e 10,0 + 1,5 g s.a ha-1) a eficácia foi maior em ambos os anos de ensaios e épocas de aplicação, relativamente à dose inferior (5,0 + 0,75 g s.a ha-1), mas a interação doses x épocas não foi significativa. No ano de 2012/2013 e contrariamente ao sucedido no ano de 2013/2014, verificou-se uma redução significativa da produtividade da cultura com a antecipação da aplicação, consequência da fitotoxidade causada pelo herbicida, quando esta se encontrava no início do afilhamento.

Análise conjunta de regressões : ajustamento e zonagem agrícola

A Análise conjunta de regressões, ACR, é uma técnica utitilizada para estudar a interação gentipo x ambiente baseada em regressões. Nesta técnica ajusta-se uma regressão linear por cultivar. Nestas regressões a variável controlada é o índice ambiental que mede a produtividade dos vários ambientes. Nas culturas anuais, os ambientes compreendem aos pares (local, ano). Os valores dos índices ambientais e dos coeficientes das regressões são ajustados simultaneamente. Até agora a ACR tem sido aplicada a uma única cultura de cada vez. Neste trabalho vamos procurar ultrapassar essa limitação através da modelação dos logaritmos dos índices ambientais tendo-se desenvolvido um modelo da forma: zi, j  v  l j  j , i  1,...,n, J  1,...,n onde zi , j é o logaritmo do índice ambiental para o i-essimo ambiente na j  essima cultura , v um valor médio geral , li j  essimo cultivar. o efeito do i  essimo local e  j o efeito do Ao utilizar esta modelação, os locais corresponderão a estações experimentais de forma a poder-se ter várias culturas no mesmo local. Ora, as estações experimentais são escolhidas por forma a serem representativas das regiões onde estão implantadas. Assim, os índices ambientais correspondentes às várias estações experimentais e, consequentemente, às respetivas regiões, pudesse ser utilizados para agrupar regiões contíguas com índices semelhantes obtendo-se assim, um elemento interessante para a Zonagem agrícola no que diz respeito às culturas que se trabalha. Pode-se ainda procurar uma Zonagem para grupos de cultivares. Por exemplo, adiante trabalharemos com dados da cevada e trigo os quais são cereais. ABSTRACT: Joint Regression Analysis, JRA, is one of the techniques for the study of genotypeXenvironment interaction based on the use of regressions .In JRA a linear regression of the yields of each cultivar on a controlled variable, the environment index ,is adjusted .The index miss erasures the productivity of each environment .In yearly cultures the environments correspond to the pairs (location ,years) .These indexes and the correlation coefficients are adjusted simultaneously. Up to now JRA has been applied to single crops .Now we try to overcome this restriction through modeling of the logarithms of the environmental indexes .We developed a model τ i , j = v + l j +λ j , i = 1,..., b, J = 1,...J where τ i , j is the logarithm of the environmental index for the i-th environment and the j-th crop , v is the general mean , li is the effect of the i-th environment and λ j is the effect of the j-th crop . When applying this model the location will correspond to experimental situations in order to have several crops in the same locations .Now experimental stations are chosen to be representative of the regions in which they are located .Then the l1 ,..., lb can be used to group contiguous regions with similar location effects .We thus get an useful tool for Agricultural Zoning for the crops we used or, even, for the group to which those crops belong . For instance we worked with barley and wheat that are cereals.