Avaliação de modelo agrometeorológico para tolerância de genótipos de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) ao déficit hídrico (2013)
- Authors:
- Autor USP: SABADIN, JOSE FELIPE GONZAGA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LCB
- Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR; MODELAGEM DE DADOS; BALANÇO HÍDRICO; GENÓTIPOS
- Keywords: Déficit hídrico; Tolerância diferencial
- Language: Português
- Abstract: O aumento da demanda por energias renováveis proporcionou um intenso crescimento do setor sucroenergético. Essa expansão fez com que a cana-deaçúcar passasse a ocupar novas regiões agrícolas, em especial o Cerrado brasileiro. No entanto, essas novas regiões enfrentam grandes desafios para a produção da cultura, no qual o déficit hídrico é o de maior importância. Sabendo-se disso, o conhecimento da tolerância diferencial de genótipos de cana-de-açúcar ao déficit hídrico, se torna importante ferramenta para o manejo do sistema de produção. O Método da Zona Agroecológica (MZA), também conhecido como Modelo da FAO, estima a produtividade potencial e atingível das culturas agrícolas, mediante a entrada de variáveis meteorológicas. O Modelo da FAO determina que a depleção da produtividade ocorre em função do déficit hídrico relativo (1- ETr/ETC), através de um coeficiente de resposta ao déficit hídrico, denominado Ky. Nesse sentido, o presente trabalho teve como objetivo verificar a tolerância de genótipos de cana-deaçúcar ao déficit hídrico, mediante o uso desse modelo. Para isso, foram necessários os dados de produtividade real de 18 genótipos em 79 ensaios diferentes do Programa de Melhoramento Genético de Cana-de-açúcar do Instituto Agronômico de Campinas (Programa Cana/IAC), entre os anos de 2009 a 2011. Os dados meteorológicos utilizados pelo modelo, para cada experimento e período, foram obtidos das estações meteorológicas mais próximas para cada local. Visto os dados doscoeficientes de resposta ao déficit hídrico (Ky), existentes na literatura, não condizerem com estudos sobre os estádios fenológicos de maior sensibilidade ao estresse hídrico, o modelo foi calibrado e os resultados foram condizentes com diversos autores. O período de maior sensibilidade à deficiência hídrica, encontrado pelo modelo, foi o estádio de desenvolvimento máximo da cultura, ou seja, o período de elongação dos colmos, onde o valor de Ky é 0,72. O Método da Zona Agroecológica estimou a produtividade atingível com um índice de concordância de 0,75, o que é considerado bom para os modelos de estimativa. As estimativas, para cada genótipo, mostraram valores de erro médio que variaram de -1,7 a 5,4 t.ha-1. Considerando a verificação da tolerância diferencial dos genótipos de cana-deaçúcar ao déficit hídrico, o Modelo da FAO identificou os genótipos IACSP974039, IACSP994010 e RB867515 como os de maior tolerância
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2013
- Data da defesa: 12.12.2013
-
ABNT
SABADIN, Jose Felipe Gonzaga. Avaliação de modelo agrometeorológico para tolerância de genótipos de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) ao déficit hídrico. 2013. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2013. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-04022014-151310/. Acesso em: 23 abr. 2024. -
APA
Sabadin, J. F. G. (2013). Avaliação de modelo agrometeorológico para tolerância de genótipos de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) ao déficit hídrico (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-04022014-151310/ -
NLM
Sabadin JFG. Avaliação de modelo agrometeorológico para tolerância de genótipos de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) ao déficit hídrico [Internet]. 2013 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-04022014-151310/ -
Vancouver
Sabadin JFG. Avaliação de modelo agrometeorológico para tolerância de genótipos de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) ao déficit hídrico [Internet]. 2013 ;[citado 2024 abr. 23 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-04022014-151310/ - Haploid maize seeds prediction using deep learning and using mock reference genomes for genomic prediction of hybrids
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