Árvore de regressão para previsão da produtividade de matéria fresca da parte aérea de teosinto em função de variáveis meteorológicas

Autores

  • Mikael Brum dos Reis Universidade Federal de Santa Maria
  • Alberto Cargnelutti Filho Universidade Federal de Santa Maria
  • Murilo Vieira Loro Universidade Federal de Santa Maria
  • João Augusto Andretta Universidade Federal de Santa Maria
  • Vithória Morena Ortiz Universidade Federal de Santa Maria
  • Bruno Raul Schuller Universidade Federal de Santa Maria

Palavras-chave:

Zea mays ssp. mexicana, radiação solar global, soma térmica, árvore de regressão

Resumo

O objetivo deste trabalho foi verificar se é possível predizer a produtividade de matéria fresca da parte aérea de teosinto em função de variáveis meteorológicas. Foi conduzido um experimento com nove datas de semeadura (08/10/2021 a 01/01/2022). As semeaduras foram realizadas em uma fileira de 5 m de comprimento, espaçadas em 0,80 m entre fileiras e 0,20 m entre plantas na fileira. Em cada fileira, foram selecionadas, aleatoriamente, cinco plantas, totalizando 45 plantas. Em 28/03/2022, nas cinco primeiras datas de semeadura, e em 22/04/2022, nas últimas quatro datas de semeadura, determinou-se a produtividade de massa fresca da parte aérea da planta (MFPA, em g). Calculou-se a radiação solar global acumulada e a soma térmica dos subperíodos semeadura ao florescimento masculino (estádio vegetativo) e florescimento masculino à colheita (estádio reprodutivo). Aplicou-se o algoritmo de análise de árvore de regressão para previsão da MFPA em função das variáveis meteorológicas. A árvore de regressão foi realizada com os dados de todas as plantas e datas de semeadura (n=45). A radiação solar global acumulada no florescimento masculino à colheita foi o principal nó de divisão. No segundo nó hierárquico, os critérios de divisão foram soma térmica da semeadura ao florescimento masculino e radiação solar global acumulada da semeadura ao florescimento masculino. O maior desempenho produtivo (MFPA = 1162 g planta-1) foi observado em plantas com radiação solar global acumulada no estádio reprodutivo menor que 494 MJ m-2 e radiação solar global acumulada no estádio vegetativo inferior a 3257 MJ m-2 (33% das observações).

Biografia do Autor

Mikael Brum dos Reis, Universidade Federal de Santa Maria

Discente do curso de Agronomia

Alberto Cargnelutti Filho, Universidade Federal de Santa Maria

Docente do curso de Agronomia

Murilo Vieira Loro, Universidade Federal de Santa Maria

Técnico em Agropecuária pela Escola Estadual Técnica Guaramano (2014). Engenheiro Agrônomo pela Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (2020). Especialista em Biotecnologia pela Universidade Estadual de Maringá (2022). Mestre em Agronomia pela Universidade Federal de Santa Maria (2023). Doutorando em Agronomia e graduando em Estatística na Universidade Federal de Santa Maria. Atuação na área de melhoramento genético de plantas, machine learning, experimentação vegetal e aplicação de métodos estatísticos para análise de dados agronômicos. Conteudista na plataforma Elevagro.

João Augusto Andretta, Universidade Federal de Santa Maria

Discente do curso de Agronomia

Vithória Morena Ortiz, Universidade Federal de Santa Maria

Discente de mestrado em Agronomia

Bruno Raul Schuller, Universidade Federal de Santa Maria

Discente do curso de Agronomia

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Publicado

30-12-2023

Como Citar

Reis, M. B. dos, Cargnelutti Filho, A., Loro, M. V., Andretta, J. A., Ortiz, V. M., & Schuller, B. R. (2023). Árvore de regressão para previsão da produtividade de matéria fresca da parte aérea de teosinto em função de variáveis meteorológicas. Sigmae, 12(3), 24–31. Recuperado de https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2217

Edição

Seção

Data Science & Machine Learning