Modelo preditivo multivariado do conteúdo mineral na porção basal de pupunha utilizando dados agrometeorológicos
DOI:
https://doi.org/10.5433/1679-0359.2019v40n6Supl3p3383Palavras-chave:
Pupunha, Minerais, Fatores agro-meteorológicos, Análise estatística multivariada, Influência climática.Resumo
A influência climática em minerais de pupunheira (Bactris gasipaes Kunth) foi estudada e um método rápido foi avaliado para determinar Mg, Cl, K e S na porção basal de palmito de pupunha baseado no modelo preditivo multivariado utilizando dados agro-meteorológicos. Um total de 24 amostras de B. gasipaes Kunth foram coletadas ao longo de 14 a 18 meses de cultivo, cultivados em dois tipos de terreno: encosta e baixada. A análise de componentes principais (PCA) foi utilizada para seleccionar as componentes principais. Os dados foram modelados utilizando o método de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). Baixos erros relativos médios de previsão (4,60%) confirmam a boa previsibilidade dos modelos. Os fatores que mais influenciaram o modelo de previsão de minerais foram a precipitação pluviométrica e a radiação solar. Os resultados mostram que o modelo preditivo pode ser usado como um método rápido para determinar o conteúdo mineral em indústrias de palmito pupunha, podendo ajudar na escolha de regiões geográficas adequadas para o estabelecimento de área de plantios de pupunha. Os modelos podem fornecer reduções de custo e análise de tempo para a indústria de palmito sem gerar efluentes de laboratório. Esta é a primeira vez em que a análise multivariada é utilizada para gerar modelos para predizer a concentração de minerais na porção basal de pupunha, quantificando numericamente a intensidade de fatores climáticos no conteúdo mineral.Métricas
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Referências
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Publicado
2019-10-16
Como Citar
Bellettini, M. B., Bach, F., Morón, M. F. F., & Bespalhok Filho, J. C. (2019). Modelo preditivo multivariado do conteúdo mineral na porção basal de pupunha utilizando dados agrometeorológicos. Semina: Ciências Agrárias, 40(6Supl3), 3383–3398. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2019v40n6Supl3p3383
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