Avaliação de diferentes armações no recolhimento mecanizado do amendoim

• Autor(a) principal: de Brito Filho, Armando Lopes
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Carneiro, Franciele Morlin, Souza, Jarlyson Brunno Costa, de Almeida, Samira Luns Hatum, Oliveira, Jean Lucas Pereira, da Silva, Rouverson Pereira
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: South American Sciences
• Texto Completo: https://www.southamericansciences.com.br/index.php/sas/article/view/89
• topic: Arachis hypogaea L.; Pérdidas cuantitativas; Productividad; Arachis hypogaea L.; Perdas quantitativa.; Produtividade; Arachis hypogaea L.; Quantitative losses; Productivity

Com o aumento do crescimento populacional e para atender a demanda, é de suma importância procurar a obtenção de maiores produtividades, e um dos fatores que afeta bastante a produtividade são perdas oriundas da colheita, sendo que, as mesmas precisam ser reduzidas quando detectadas. Desta maneira objetivou-se, com este trabalho, quantificar as perdas em função do tipo de armação, durante o recolhimento do amendoim, e comparar qual armação foi a melhor para determinação das perdas. O experimento foi conduzido na safra 2019/2020, no município de Ribeirão Preto, estado de São Paulo. A área experimental foi instalada em sistema de Meiosi. O delineamento experimental foi em faixas contendo 2 tratamentos (armação circular e retangular) e 20 repetições, perfazendo 40 parcelas. Cada parcela possuiu o distanciamento de 80 m de comprimento entre si. A variável analisada foi perda total, que foi obtida pelo o somatório das perdas visíveis e invisíveis, que foi coletada durante o recolhimento. Após a coleta dos dados foi efetuado teste F e quando significativo foi usado o teste de Tukey. Através da análise estatística verificou-se alta variabilidade nos dados de perdas, um fato comum quando se trabalha com perdas e colheita mecanizada, encontrando-se  diferença estatística na comparação das perdas das diferentes armações, no qual a armação circular apresentou valores mais confiáveis devido ao fato de possuir uma representatividade maior da área.