Diagnose da composição nutricional de tecido foliar e radicular do milho

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: El Kadri, Tárik Cazeiro
• Orientador(a): Marchetti, Marlene Estevão
• Banca de defesa: Souza, Luiz Carlos Ferreira de , Gonçalves, Manoel Carlos , Silva, Marcos Antonio Camacho da , Serra, Ademar Pereira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal da Grande Dourados
• Programa de Pós-Graduação: Programa de pós-graduação em Agronomia
• Departamento: Faculdade de Ciências Agrárias
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Diagnose foliar; Análise nutricional
• Palavras-chave em Inglês: Leaf tissue analysis; Nutritional analysis
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
• Link de acesso: http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/1232

Objetivou-se com esse trabalho desenvolver padrões de referência preliminares para a diagnose da composição nutricional do tecido foliar e radicular da planta de milho. O experimento foi desenvolvido no ano de 2016, na área experimental localizada na Fazenda Experimental de Ciências Agrárias da Universidade Federal da Grande Dourados, no município de Dourados, MS, com a cultura do milho, na segunda safra do ano agrícola de 2015/2016. As amostras foliares e radiculares foram coletadas no estádio de desenvolvimento R1, sendo que a folha referência foi a primeira abaixo e oposta da espiga e as raízes foram coletadas de cinco plantas por parcela e lavadas para retirar o solo aderido nelas. As subpopulações foram separadas pelos níveis de produtividade da lavoura e a distância de Mahalanobis das variáveis multinutrientes. Foram calculadas as normas da Diagnose Composicional de Nutrientes (CND – Compositional Nutrients Diagnosis), composta pela média e o coeficiente de variação das variáveis multinutrientes nas populações de referência. O método utilizado para a separação de subpopulações foi o de Cate-Nelson, dividindo-as em quatro subpopulações classificadas em VN (Verdadeiro Negativo), VP (Verdadeiro Positivo), FN (Falso Negativo) e FP (Falso Positivo). Com a análise de componentes principais foi possível identificar quatro componentes principais (CP) que apresentaram os autovalores 3,385; 2,4; 1,513 e 1,380 para cada tecido vegetal com variâncias acumuladas de 37,6; 64,3; 81,1 e 96,4%, respectivamente. O tecido radicular apresentou melhor desempenho pelos métodos de Cate-Nelson, teste de diagnóstico e análise discriminante para seleção de populações de alta produtividade.