Banca de QUALIFICAÇÃO: ANTONIO ANIZIO LEAL MACEDO NETO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ANTONIO ANIZIO LEAL MACEDO NETO
DATA : 07/12/2018
HORA: 09:00
LOCAL: Auditório da Pós-Graduação (Setor de Solos)
TÍTULO:

VARIABILIDADE DA FERTILIDADE DO SOLO, NUTRIÇÃO E PRODUTIVIDADE EM CULTIVO DE TECA NO NORDESTE DO PARÁ

PALAVRAS-CHAVES:

Tectona grandis L.f, Silvicultura de precisão, zonas de manejo

PÁGINAS: 44
RESUMO:

A Tectona grandis L.f é a espécie de maior importância econômica do gênero Tectona. Devido à redução de sua disponibilidade de forma natural, houve aumento na sua produção de forma plantada. Uma alternativa ao manejo homogêneo é o manejo variado, que pode ser implementado através da silvicultura de precisão. Uma ferramenta de precisão muito utilizada é a geoestatistica. Como essa ferramenta gera muitos mapas, uma forma de simplifica-los é a estatística multivariada, através da análise de componentes principais. De posse das componentes principais é possível determinar as zonas de manejo de uma área através do algoritmo “Fuzzy c-means”. O trabalho tem por objetivo gerar zonas de manejo de um cultivo de teca com o auxílio da estatística multivariada e da geoestatística, de modo a contribuir a recomendação de adubação. O trabalho foi realizado na fazenda São Luiz, localizada no município de Capitão Poço que fica a aproximadamente 75 km da sede do município. A fazenda cultiva teca (Tectona grandis) há 20 anos. Para a coleta das amostras de solo e de produtividade foi tomada como referência uma grade de amostragem sistemática de 155 pontos georreferênciados. As 155 amostras coletadas foram colocadas em sacos plásticos, identificadas e enviadas para o laboratório, para a determinação no solo de pH, Ca, Mg, K, SB, Al, H+Al, P melich, B, e para o cálculo das variáveis; M.O, CTC efetiva, CTC pH 07, m%, v%, foram também determinadas amostras de produtividade DAP, Altura e voluma. Foi possível adequar a maioria das variáveis do estudo em um dos modelos de semivariograma mais usados na silvicultura de precisão. Após o ajuste dos semivariogramas foram feitos os mapas de krigagem das variáveis isoladas. Através da estatística multivariada foram selecionadas as três primeiras componentes principais, que representam 79.58% da variabilidade dos dados. Foram também realizadas análises geoestatísticas nas componentes principais. A três componentes selecionadas foram usadas para a determinação das zonas de manejo, através do algoritmo “Fuzzy c-means”. Três foram o número de zonas adequadas para o trabalho. Após a  determinação das zonas foi possível relacionar cada uma das 155 observações das variáveis de solo a uma das zonas. A zona 1 correspondeu a 9 das amostras, a zona 2 a 43 e a zona 3 a 103, em seguida feita uma análise de variância para se obter as médias das variáveis de solo em cada uma das zonas e, sem seguida essas médias foram submetidas ao teste tukey para que fosse possível observar se estas são estatisticamente diferentes. A aplicação da análise de cluster mostrou resultados diferentes da análise homogênea. A zona 01 foi a que mostrou os melhores resultados de fertilidade do solo. Através da análise de agrupamento é possível obter resultados não mostrados pela estatística univariada

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1356971 - PAULO ROBERTO SILVA FARIAS
Interno - 2121042 - SUZANA ROMEIRO ARAUJO
Externo ao Programa - 1492115 - ANTONIO VINICIUS CORREA BARBOSA
Externo à Instituição - JAVIER DIAS PITA - IFPA