Utilização de modelos não lineares na avaliação da quantidade de massa seca e fresca da parte aérea de plantas de chicória

Autores

DOI:

https://doi.org/10.29327/2520355.13.4-22

Palavras-chave:

Chicória, Modelos não lineares, Massa seca e fresca, Cobertura de polipropileno

Resumo

A chicória é uma hortaliça rica em vitaminas, minerais e fibras, consumida em saladas frescas ou em chás, sendo utilizada também de forma medicinal. No estudo do crescimento e desenvolvimento de plantas, é interessante acompanhar a quantidade de massa seca e fresca ao longo do tempo para entender a dinâmica envolvida e a necessidade de adubação para obter um cultivo mais eficiente da planta. Geralmente, estas quantidades ao longo do tempo, apresentam característica sigmoidal e podem ser descritas por modelos não lineares. O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de modelos
não lineares no estudo da quantidade de massa seca e fresca da parte aérea, em g/planta, em função
dos dias, da chicória, das cultivares “Crespa” e “AF-218”, cultivadas sem e com cobertura de tecido
de polipropileno. Os dados foram obtidos de um experimento onde a quantidade de massa seca e fresca
foi anotada semanalmente nas idades de 7 a 42 dias após o transplante. Os ajustes foram realizados no software R, usando o método de mínimos quadrados por meio de métodos iterativos. Para avaliar a qualidade dos ajustes foram utilizados os valores do coeficiente de determinação (R2), do desvio padrão residual (DPR) e do critério de informação de Akaike (AIC). Os avaliadores de qualidade mostraram que os modelos se ajustaram bem aos dados, com o modelo Logístico se sobressaindo na maioria dos ajustes, com AIC e DPR menores e R2 maior. A análise da massa seca e fresca mostrou que quando coberto há
um maior acúmulo em g/planta.

Biografia do Autor

  • Natiele de Almeida Gonzaga

    Doutoranda do programa de pós-graduação em Estatística e Expermentação Agropecuária da universidade Federal de Lavras (UFLA).

  • Joel Augusto Muniz

    Professor titular na Universidade Federal de Lavras (UFLA).

  • Edilson Marcelino Silva

    Professor na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ).

  • Tales Jesus Fernandes

    Professor Adjunto na Universidade Federal de Lavras (UFLA)

Referências

AKAIKE, Hirotugu. A new look at the statistical model identification. IEEE transactions on automatic control, v. 19, n. 6, p. 716-723, 1974.

AZARIAS, Edilene Cristina Pedroso et al. Estudo do crescimento de plantas daninhas do gˆenero Amaranthus por modelos não lineares. Brazilian Journal of Biometrics, v. 42, n. 1, p. 1-19, 2024.

AZARIAS, Edilene et al. Descrição das curvas de germinação de plantas daninhas em diferentes temperaturas por modelos não lineares. Sigmae, v. 12, n. 3, p. 1-9, 2023.

BOAS, Isolina Aparecida Vilas et al. Study of dry matter accumulation in maize hybrids using nonlinear models. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, p. e03077, 2023.

BREUSCH, Trevor S.; PAGAN, Adrian R. A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica: Journal of the econometric society, p. 1287-1294, 1979.

CALLOU, Maria Auxiliadora Macedo et al. Impacto da intervenção para o consumo de frutas e hortaliças em escolas públicas no Brasil: revisão sistemática com meta-análise e metarregressão. Brazilian Journal of Development, v. 7, n. 4, p. 37921-37932, 2021.

CANELLA, Daniela Silva et al. Consumo de hortaliças e sua relação com os alimentos ultraprocessados no Brasil. Revista de Saúde Pública, v. 52, p. 50, 2018.

Chicória é rica em nutrientes e apresenta diversas formas de preparo. Agro2.0. 2019. Disponível em: https://agro20.com.br/chicoria/. Acessado em: 03 de outubro de 2024.

DA SILVA, Maylon Leoncio et al. Nonlinear modeling of carbon dynamics in soil treated with tannery sludge. Revista Agrogeoambiental, p. e20231759-e20231759, 2023.

DALZOCHIO, Tha ́ıs; ZORZI, Gabriela. Identificação de enteroparasitos em hortaliças comercializadas no município de Nova Prata, RS. Revista Educação em Saúde, v. 9, n. 1, p. 80-87, 2021.

DE OLIVEIRA, João Bertoldo. Mapa Pedológico do Estado de São Paulo. Instituto Agronˆomico, 1999.

DRAPER, Norman R.; SMITH, Harry. Applied regression analysis. John Wiley & Sons, 1998.

DURBIN, James; WATSON, Geoffrey S. Testing for serial correlation in least squares regression. III. Biometrika, v. 58, n. 1, p. 1-19, 1971.

FELTRIM, Anderson Luiz et al. Crescimento e acúmulo de macronutrientes em chicória coberta e não coberta com polipropileno. Horticultura Brasileira, v. 26, p. 50-55, 2008.

FERNANDES, Jaqueline Gonçalves et al. Description of the peach fruit growth curve by diphasic sigmoidal nonlinear models. Revista Brasileira de Fruticultura, v. 44, n. 3, p. e-875, 2022.

FERNANDES, Jaqueline Gonçalves et al. Avaliação de modelos não lineares na descrição da curva de crescimento do fruto de pessegueiro ?aurora 1?. Revista Foco, v. 16, n. 9, p. e2993-e2993, 2023.

FRUHAUF, Ariana Campos et al. Predicting height growth in bean plants using non-linear and polynomial models. Revista Agrogeoambiental, v. 13, n. 3, p. 488-497, 2021.

GONZAGA, Natiele de Almeida et al. Corn plant dry mass accumulation considering the previous crop by non-linear models. Brazilian Journal of Biometrics, v. 41, n. 4, p. 424-444, 2023.

GONZAGA, Natiele de Almeida et al. DESCRIÇÃO DA CINÉTICA DE SECAGEM DE GRÃOS DE MILHO-PIPOCA POR MODELOS DE REGRESSÃO NÃO LINEAR. REVISTA FOCO, v. 17, n. 1, p. e4176-e4176, 2024a.

GONZAGA, Natiele de Almeida et al. Non-Linear Models With Autoregressive Error Structure for Studying Bean Seed Drying Kinetics. Revista de Gestão Social e Ambiental, v. 18, n. 3, p. e07886-e07886, 2024b.

LISKA, Gilberto Rodrigues; VOLPONI, Alessia Zincone; FONSECA , Jessica Paula Aparecida Costa; LUCAS SANTOS BASTOS , Lucas Santos; LEITAO , Angelita Machado; RODRIGUES, Josiane. Modelos não lineares aplicados em curva de desidratação de flores

comestíveis. Sigmae, [S. l.], v. 11, n. 1, p. 40?46, 2022. Disponível em: https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2002. Acesso em: 25 sep. 2024.

LONG, J. Scott; FREESE, Jeremy. Regression models for categorical dependent variables using Stata. Stata press, 2006.

OTTO, Rosana Fernandes; REGHIN, Marie Yamamoto; SA, Guilherme Domingues. Utilização do não tecido de polipropileno como proteção da cultura de alface durante o inverno de Ponta Grossa-PR. Horticultura Brasileira, v. 19, p. 49-52, 2001.

RUMBALL, W. et al. ?Puna II?forage chicory (Cichorium intybus L.). New Zealand Journal of Agricultural Research, v. 46, n. 1, p. 53-55, 2003.

SHAPHIRO, S.; WILK, M. B. J. B. An analysis of variance test for normality. Biometrika, v. 52, n. 3, p. 591-611, 1965.

SILVA, Edilson Marcelino et al. Sigmoid models in the description of CO? evolved from legumes in the soil. Revista Agrogeoambiental, p. e20231776-e20231776, 2023.

SILVA, Edipo Menezes da et al. Adjustment of mixed nonlinear models on Blackberry fruit growth. Revista Brasileira de Fruticultura, v. 45, p. e-665, 2023.

SOARES, Michel Moreira et al. Adubação de cobertura com enxofre na cultura da rúcula. Revista de Agricultura Neotropical, v. 4, n. 1, p. 49-52, 2017.

ZEVIANI, Walmes Marques; JUNIOR, PJR; BONAT, Wagner Hugo. Modelos de regressão não linear. Laboratório de Estatística e Geoinformação. Departamento de Estatística. UFPR, 2013.

Downloads

Publicado

2024-11-04

Edição

Seção

Estatística Aplicada

Como Citar

Utilização de modelos não lineares na avaliação da quantidade de massa seca e fresca da parte aérea de plantas de chicória. (2024). Sigmae, 13(4), 231-242. https://doi.org/10.29327/2520355.13.4-22