Modelos matemáticos para a estimativa da área foliar de mandioca

Revista de Ciências Agrárias Amazonian Journal of Agricultural and Environmental Sciences

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ISSN: 2177-8760
Editor Chefe: Rafaelle Fazzi Gomes
Início Publicação: 01/01/2018
Periodicidade: Mensal
Área de Estudo: Ciências Agrárias

Modelos matemáticos para a estimativa da área foliar de mandioca

Ano: 2019 | Volume: 62 | Número: 23
Autores: Miguel Julio Machado Guimarães, Maurício Antônio Coelho Filho, Francisco de Assis Gomes Junior, Matheus Almeida Machado Silva, Carlos Vítor Oliveira Alves, Iug Lopes
Autor Correspondente: Maurício Antônio Coelho Filho | [email protected]

Palavras-chave: Modelagem foliar, Manihot esculenta Crantz, Morfometria

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Objetivou-se com este trabalho determinar equações que possibilitem estimar a área foliar de genótipos de mandioca a partir de medidas biométricas das folhas. Foram coletadas folhas de 17 genótipos de mandioca e mensurados em cada unidade o comprimento, a largura do lóbulo central e a área foliar real. Os genótipos foram agrupados por meio do método  de  análise  multivariada  UPGMA,  utilizando-se  a  razão  entre  o  comprimento  do  lóbulo central com a largura do mesmo (C / L). Após o agrupamento foi realizado o teste de correlação de Pearson entre as medidas biométricas e a área foliar real. Foram testados modelos de equação linear e potencial para os grupos encontrados na análise de agrupamentos. As  variáveis  biométricas  que  apresentaram  maior  correlação  com  a  área  foliar  foram  o  produto do comprimento e a largura do lóbulo, e o comprimento do lóbulo central. Quatro diferentes grupos foram encontrados, nos quais os modelos de equação linear se ajustaram melhor quando se aplica o produto entre o comprimento e a largura do lóbulo central e os potenciais quando se usa o comprimento do lóbulo central.



Resumo Inglês:

The objective of this study was to determine equations that allow estimating the leaf area of cassava genotypes from biometric measurements of the leaves. Leaves of 17 cassava genotypes were collected and the length and width of the central lobe and the real leaf area were measured in each unit. The genotypes were grouped using the UPGMA multivariate analysis method, using the ratio between the length and width of the central lobe (C/L). After grouping, Pearson’s correlation test was performed between the biometric measurements and the real leaf area. Linear and potential equation models were tested for the groups found through cluster analysis. The biometric variables that showed the greatest correlation with the leaf area were the product of the length and width of the lobe and the length of the central lobe. Four different groups were found, in which the linear equation models  were  best  adjusted  when  using  the  product  between  the  length  and  width  of  the  central lobe and the potentials when using the length of the central lobe.