Agrometeorologia e produção dos capins massai e tanzânia nas regiões amazônica e semiárida do Brasil: uma abordagem estatística.

• Autor(a) principal: MACEDO, Vitor Hugo Maués
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRA
• Texto Completo: http://repositorio.ufra.edu.br/jspui/handle/123456789/1465
• topic: Capim Massai - Amazônia; Capim Tanzânia - Amazônia; Forragem - Amazônia; Biomassa; Agrometeorologia; Gramíneas; Megathyrsus maximus; Acúmulo de forragem total; Análise de correlação canônica

A produção de forragem, resulta da ação sistêmica de fatores ambientais que atuam nos ecossistemas de pastagens. O estudo dos processos biofísicos envolvidos e a tomada de decisões a partir de modelos preditivos, deve levar em consideração as condições do meio em que a planta se desenvolve. Na busca do entendimento de como as variáveis ambientais agem na produção de forragem, e obtenção de modelos aplicados a regiões equatoriais, objetivou-se avaliar a produção de biomassa dos cultivares Tanzânia e Massai, em experimentos realizados tanto sob influência do bioma amazônico como do clima semiárido brasileiro, sob a ótica de análises multivariadas e geração de modelos empíricos baseados em aprendizado de máquina. Dados provenientes de seis experimentos: dois com capim Tanzânia e um com capim Massai, realizados no município de Igarapé-Açu-PA; mais dois experimentos: um com capim Tanzânia realizado do município de Pentecoste-CE e outro com capim Massai realizado no município de Fortaleza-CE; foram submetidos a análise de correlação canônica (ACC), função discriminante (FD), e componentes principais (ACP). Utilizou-se, medições do acúmulo de forragem total (AcFT), lâmina foliar (AcLF), hastes (AcH), densidade populacional de perfilhos e incremento em altura do dossel como variáveis agronomicas; e um conjunto de variáveis agrometeorológicas. Os dados de experimentos realizados na região amazônica foram utilizados para a geração de modelos por meio de métodos aprendizado de máquina, posteriormente validados com dados provenientes da região semiárida. O AcFT foi considerado variável resposta, enquanto que as variáveis agrometeorológicas e combinações com variáveis agronômicas foram consideradas variáveis independentes. Os métodos estatísticos multivariados foram capazes de caracterizar os experimentos sob a ótica de variabilidade de condições ambientais e de cultivares estudadas. Essa caracterização demonstrou uma maior variabilidade dos experimentos realizados na região norte em relação aos experimentos realizados na região nordeste. A análise de correlação canônica pode correlacionar bem variáveis agrometeorológicas e variáveis produtivas. E os experimentos foram separados por duas funções discriminates, uma que discriminou os experimentos quanto as regiões e outra quanto aos cultivares. Quanto a modelagem de previsão de forragem, métodos de aprendizado de máquina em particular o método de regressão por mínimos quadrados parciais foi capaz de gerar modelos de previsão a partir de dados da região amazônica para predição de produção de biomassa de forragem na região semiárida.