A metodologia de análise de dados espaciais aplicada a plantas forrageiras
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2000 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/4339 |
Resumo: | Dois experimentos e um levantamento por amostragem foram analisados no contexto de dados espaciais. Os experimentos foram delineados em blocos completos casualizados sendo que no experimento um (EXP 1) foram avaliados oito cultivares de trevo branco, sendo estudadas as variáveis Matéria Seca Total (MST) e Matéria Seca de Gramíneas (MSGRAM) e no experimento dois (EXP 2) 20 cultivares de espécies forrageiras, onde foi estudada a variável Percentagem de Implantação (%IMPL). As variáveis foram analisadas no contexto de modelos mistos, sendo modelada a variabilidade espacial através de semivariogramas exponencias, esféricos e gaussianos. Verificou-se uma diminuição em média de 19% e 14% do Coeficiente de Variação (CV) das medias dos cultivares, e uma diminuição em média de 24,6% e 33,3% nos erros padrões dos contrastes ortogonais propostos em MST e MSGRAM. No levantamento por amostragem, estudou-se a associação espacial em Aristida laevis (Nees) Kunth , Paspalum notatum Fl e Demodium incanum DC, amostrados em uma transecção fixa de quadros contiguos, a quatro tamanhos de unidades amostrais (0,1x0,1m; 0,1x0,3m; 0,1x0,5m; e 0,1x1,0m). Nas espécies Aristida laevis (Nees) Kunth e Paspalum notatum Fl, existiu um bom ajuste dos semivariogramas a tamanhos menores das unidades amostrais, diminuíndo quando a unidade amostral foi maior. Desmodium incanum DC apresentou comportamento contrario, ajustando melhor os semivariogramas a tamanhos maiores das unidades amostrais. |
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Cadenazzi, MónicaRiboldi, João2007-06-06T17:35:34Z2000http://hdl.handle.net/10183/4339000455445Dois experimentos e um levantamento por amostragem foram analisados no contexto de dados espaciais. Os experimentos foram delineados em blocos completos casualizados sendo que no experimento um (EXP 1) foram avaliados oito cultivares de trevo branco, sendo estudadas as variáveis Matéria Seca Total (MST) e Matéria Seca de Gramíneas (MSGRAM) e no experimento dois (EXP 2) 20 cultivares de espécies forrageiras, onde foi estudada a variável Percentagem de Implantação (%IMPL). As variáveis foram analisadas no contexto de modelos mistos, sendo modelada a variabilidade espacial através de semivariogramas exponencias, esféricos e gaussianos. Verificou-se uma diminuição em média de 19% e 14% do Coeficiente de Variação (CV) das medias dos cultivares, e uma diminuição em média de 24,6% e 33,3% nos erros padrões dos contrastes ortogonais propostos em MST e MSGRAM. No levantamento por amostragem, estudou-se a associação espacial em Aristida laevis (Nees) Kunth , Paspalum notatum Fl e Demodium incanum DC, amostrados em uma transecção fixa de quadros contiguos, a quatro tamanhos de unidades amostrais (0,1x0,1m; 0,1x0,3m; 0,1x0,5m; e 0,1x1,0m). Nas espécies Aristida laevis (Nees) Kunth e Paspalum notatum Fl, existiu um bom ajuste dos semivariogramas a tamanhos menores das unidades amostrais, diminuíndo quando a unidade amostral foi maior. Desmodium incanum DC apresentou comportamento contrario, ajustando melhor os semivariogramas a tamanhos maiores das unidades amostrais.Two experiments and one sample survey were analysed used methods for spatial statistical analysis. The experiments were in randomized blocks; in the first (EXP 1), measurement of total dry matter (MST) and dry weight of seeds (MSGRAM) were recorded for nine cultivars of white clover. In the second experiment (EXP 2), percentage of take (%IMPL) was recorded for 20 cultivars of forage plant species. Variables were analysed in the context of mixed models, with spatial variability modeled in terms of exponential, spherical and Gaussian semivariograms. A mean reduction of 19% an 13.7% was found for the Coefficient of Variation (CV) for the cultivar means, and a mean reduction of 24.6% and 33.3% was found for the standard errors of orthogonal contrast for MST and MSGRAM. In the sample survey, the spatial association was studied for Aristida laevis, Paspalum notatum and Desmodium incanum, sampled on a fixed transect for adjacent plots, for four sizes of sampling units (0.1 x 0.1m; 0.1 x 0.3 m; 0.1 x 0.5 m and 0.1 x 1 m). For the species Aristida laevis and Paspalum notatum, semivariograms fitted well for the smaller sampling units, but goodness of fit declined with increasing size of sampling unit. The opposite was found for Desmodium incanum, were semivariogram fit was better for larger sampling units.application/pdfporPlanta forrageiraMelhoramento genético vegetalMétodo de pesquisaForragiculturaA metodologia de análise de dados espaciais aplicada a plantas forrageirasA Methodology of spatial data analysis applied on forage plant info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de AgronomiaPrograma de Pós-Graduação em ZootecniaPorto Alegre, BR-RS2000doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000455445.pdf000455445.pdfTexto completoapplication/pdf321684http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/4339/1/000455445.pdfc44450d1cd9e86c0d9e1a12911f7b97fMD51TEXT000455445.pdf.txt000455445.pdf.txtExtracted Texttext/plain144524http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/4339/2/000455445.pdf.txtb37eba76a3737f09b91c411d3a1ec437MD52THUMBNAIL000455445.pdf.jpg000455445.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1099http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/4339/3/000455445.pdf.jpg8e6a41a9d7e6eb10dcb41890abde2466MD5310183/43392023-05-26 03:31:51.987344oai:www.lume.ufrgs.br:10183/4339Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532023-05-26T06:31:51Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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