Seleção de clones de eucalipto por meio da curva de crescimento: idade técnica de corte, idade de aceleração máxima e produtividade máxima

• Autor(a) principal: Borges, Marcus Vinicius Vieira
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/31166; https://doi.org/10.47328/ufvbbt.2023.204
• topic: Florestas - Melhoramento genético; Genética quantitativa; Análise de envoltória dados; Genética e Melhoramento Florestal

O crescimento de árvores é uma importante característica que fornece suporte para tomadas de decisão em plantios florestais. Com isso, o objetivo deste estudo foi considerar o comportamento da curva de crescimento genotípica na seleção de materiais genéticos de eucalipto. Os dados para condução deste estudo são de um teste clonal pertencente a empresa Eldorado Brasil, onde são testados 154 clones em 20 repetições. As mensurações foram realizadas anualmente dos 2 aos 6 anos. Para captar o crescimento dos genótipos, as variáveis mensuradas foram circunferência a altura do peito e altura total, que posteriormente foram calculadas área basal (AB) e volume de madeira (V) para proceder as análises. Para modelar o crescimento das árvores foram utilizadas as funções Logistica e Chapman-Richards, que são modelos não-lineares capazes de relacionar a variável quantitativa crescimento com a variável discreta idade, de maneira que a função que melhor se ajustar aos dados seja selecionada via Critério de Informação de Akaike para as análises genéticas. O modelo 20 do software Selegen foi utilizado para predizer os valores genotípicos dos parâmetros da função de crescimento e das variáveis de crescimento V e AB. Neste estudo, informações como idade técnica de corte e idade de arranque foram extraídas a partir do comportamento da curva de crescimento genotípica via primeira derivada parcial da curva de incremento médio e terceira diferenciação da expressão do modelo de crescimento. Essas características posteriormente fornecem informações para planejamento silvicultural, período ótimo de corte da floresta, bem como estimar a produtividade no máximo incremento aproveitando o máximo potencial de cada clone. De acordo o AIC, a função que melhor representou os dados foi a de Chapman- Richards, de maneira que as análises preditivas foram utilizando essa expressão. A seleção considerando a predição dos valores genéticos na idade técnica de corte garantiu uma eficiência média superior de 9 e 11% para as variáveis V e AB respectivamente, comparado a idade adotada pela empresa de 6 anos. Isso demonstra que além de selecionar os materiais com melhor desempenho, o planejamento de colheita no momento de máximo incremento potencializa a máxima produção por unidade de tempo da área plantada. Os parâmetros da curva de crescimento genotípica foram agrupados via análise multivariada afim de classificar os materiais por comportamento de crescimento. A seleção considerando a curva de crescimento dos genótipos selecionados garante uma maior eficiência seletiva/produtiva, fornece informações como momento ideal para aplicações de técnicas silviculturais, idade ótima de corte, além de agrupar os materiais conforme o crescimento afim de recomendação para compostos clonais. Palavras-chave: Genética quantitativa. Análise de dados. Melhoramento Florestal.