SARAIVA, J. P. B. Atividade da microbiota do solo e desenvolvimento de mudas de bananeira biofertirrigadas. 2009. 82 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia/Solos e Nutrição de Plantas) - Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2009. / Submitted by Francisco Lacerda (lacerda@ufc.br) on 2014-09-11T12:46:02Z No. of bitstreams: 1 2009_dis_jpbsaraiva.pdf: 797363 bytes, checksum: 134baaf8a50fb4815f97dd6c10c0042f (MD5) / Approved for entry into archive by José Jairo Viana de Sousa(jairo@ufc.br) on 2014-09-11T22:45:20Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_dis_jpbsaraiva.pdf: 797363 bytes, checksum: 134baaf8a50fb4815f97dd6c10c0042f (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-11T22:45:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_dis_jpbsaraiva.pdf: 797363 bytes, checksum: 134baaf8a50fb4815f97dd6c10c0042f (MD5) Previous issue date: 2009 / Brazil is a major producer of banana (Musa sp.), Accounting for 10% of the total world production (FAO, 2002). From this perspective, we see the need to increase their production, and among the strategies adopted, one can anticipate the acclimatization phase, through the association of banana seedlings with mycorrhizal fungi. Biofertilizers commonly refer to the effluent resulting from aerobic or anaerobic fermentation of organic products alone or supplemented with mineral products. They are used in agriculture for various purposes, and its application promotes the improvement of physical and chemical properties and stimulating biological activity. The objective of this study was to evaluate the development of banana plants subjected to biofertilizer irrigation applied at different stages of their development and activity of the microbiota of a Cambisol Latossólico Eutrophic. The experiment was conducted in a greenhouse belonging to the sector of Soil Microbiology, Department of Soil Science, Federal University of Ceará (UFC). The soil used in the experiment was collected in an area of native vegetation, located in the area of commercial cultivation of banana, belonging to the Frutacor Tableland Farm, located in the city of Quixeré, Ceará. Was considered, for purposes of collection, the soil to a depth of 0 to 20 cm. Initially, the samples were sent to the Laboratory of Soil Microbiology, Department of Soil Science, where it recognized soil preliminary analysis for extraction and quantification of species of mycorrhizal fungi occurring naturally in the soil. The analysis consisted of extraction of spores, using the technique of wet sieving (Gerdemann & Nicolson, 1963). The experiment consisted of 12 treatments with 09 replicates, and 01 control treatment with 15 repetitions, totaling 123 plots. After 30, 45 and 60 days after planting (DAP, were removed 03 repetitions of the treatments, respectively, for evaluation of the mycorrhizal root. In the interval between the stages of planting seedlings and early application of biofertilizer was applied nutrient solution Hewitt (1966) no phosphorus for all the samples and the control treatment (T13) were given a complete nutrient solution with phosphorus, weekly until 90 days after acclimatization (Phase 1). Phase 2, after application of the treatments mentioned above, the evaluation consisted of the following: growth, content of mineral nutrients in plant root colonization (technical Phillips & Hayman, 1970 and Giovanetti & Mosse, 1980), determination of soil microbial biomass (MBC) according to Vance et al. (1987), soil basal respiration (SBR), quantification of CO2 released in mg C-CO2/100 cm3 of soil, during the time interval used in monitoring, and metabolic quotient (qCO2) calculated by the ratio of respiration basal and microbial biomass-C (Anderson & Domsch, 1978). The experiment was carried out using a randomized block design in a factorial 3 x 4. The soilsand mixture biofertilizer received in three different times of application (30,45 and 60 days after planting the seedlings), in four doses (0, 25, 50, 100%). The data were submitted to analysis of variance by F test and compare the means by Duncan test at 5% probability. After evaluating the results, we concluded that the biofertilization banana may occur 30 days after planting, and the 100% concentration the most suitable for plant growth; The biofertilizer at 100% independent the period that is initiated, promoted the production of dry matter and the contents of macronutrients (N, P, K, S, Ca, Na and Mg). The microbiological parameters were not influenced by the doses or times of application of biofertilizer, except for the metabolic quotient (qCO2) which was lower when applied to 100% dose of biofertilizer. / O Brasil é um dos maiores produtores mundiais de banana (Musa sp.), sendo responsável por 10% de toda a produção mundial (FAO, 2002). Nessa perspectiva, percebe-se a necessidade de incrementar a sua produção, e dentre as estratégias adotadas, pode-se antecipar a fase de aclimatação, por meio da associação de mudas de bananeiras com fungos micorrízicos arbusculares. Os biofertilizantes comumente se referem ao efluente resultante da fermentação aeróbia ou anaeróbia de produtos orgânicos puros ou complementados com produtos minerais. São utilizados na agricultura para vários fins, e sua aplicação promove a melhoria das propriedades físicas e químicas e estimulando a atividade biológica. Objetivou-se com o presente estudo avaliar o desenvolvimento de plantas de bananeiras submetidas à biofertirrigação, aplicada em diferentes estádios de seu desenvolvimento, e da atividade da microbiota de um Cambissolo Latossólico Eutrófico. O experimento foi conduzido em casa de vegetação pertencente ao setor de Microbiologia do Solo do Departamento de Ciências do Solo da Universidade Federal do Ceará (UFC). O solo utilizado no experimento foi coletado em uma área de mata nativa, situada em área de cultivo comercial de bananeira, pertencente à Fazenda Frutacor Apodi, localizada no município de Quixeré, Ceará. Foi considerado, para efeito de coleta, o solo a uma profundidade de 0 a 20 cm. Inicialmente, as amostras foram encaminhadas para o Laboratório de Microbiologia do Solo do Departamento de Ciências do Solo, onde foi realizada análise preliminar do solo para extração e quantificação das espécies de fungos micorrízicos arbusculares, que ocorriam de forma natural no solo. A análise constou da extração dos esporos, através da técnica de peneiramento úmido (Gerdemann & Nicolson, 1963). O experimento constou de 12 tratamentos, com 09 repetições; e 01 tratamento controle com 15 repetições, totalizando 123 parcelas. Decorridos 30, 45 e 60 dias após o plantio (DAP), foram retiradas 03 repetições dos tratamentos, respectivamente, para avaliação da colonização micorrízica radicular. No intervalo entre as etapas de plantio das mudas e início da aplicação do biofertilizante, foi aplicada solução nutritiva de Hewitt (1966) sem fósforo para todas as amostras, e para o tratamento controle (T13), foi aplicada solução nutritiva completa com fósforo, semanalmente, até 90 dias, após aclimatação (Fase 1). A Fase 2, após a aplicação dos tratamentos supramencionados, constou da avaliação das seguintes características: crescimento, teor dos elementos minerais na planta, colonização micorrízica radicular (técnica de Phillips & Hayman, 1970 e Giovanetti & Mosse, 1980), determinação do carbono da biomassa microbiana (CBM) segundo Vance et al. (1987), a respiração basal do solo (RBS), quantificação de CO2 liberado em mg de C-CO2/100 cm3 de solo, durante o intervalo de tempo utilizado no monitoramento, e o quociente metabólico (qCO2) calculado pela razão entre a respiração basal e a biomassa microbiana-C (Anderson & Domsch, 1978). O experimento foi implantado por meio de um delineamento estatístico inteiramente casualizado, em esquema fatorial 3 x 4. A mistura solo-areia recebeu biofertilizante em três épocas diferentes de aplicação (30,45 e 60 dias após o plantio das mudas), em quatro doses (0; 25; 50; 100%). Os dados foram submetidos à análise de variância pelo teste F e comparações nas médias pelo teste de Duncan a 5% de probabilidade. Após a avaliação dos resultados, concluiu-se que a biofertilização da bananeira pode ocorrer aos 30 dias após o plantio, sendo a concentração de (100%), a mais adequada para o crescimento das plantas; O biofertilizante na dose de 100%, independente do período em que é iniciada, promoveu a produção de massa de matéria seca e os teores dos macronutrientes (N, P, K, S, Ca, Na e Mg). Os parâmetros microbiológicos não foram influenciados pelas doses, nem épocas de aplicação do biofertilizante, à exceção do quociente metabólico (qCO2) que foi menor quando aplicada a dose 100% do biofertilizante.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-05-23T13:35:52Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2102316 bytes, checksum: 70e5dae7de6363914f44a000e7a315f7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T13:35:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2102316 bytes, checksum: 70e5dae7de6363914f44a000e7a315f7 (MD5) Previous issue date: 2016-08-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O Brasil está entre os principais países em produção e área colhida de banana no mundo, porém, apresenta baixa produtividade. Analisando a série histórica de produtividade de banana no Brasil, observa-se que a produtividade no ano de 1963 era de 14,7 t/ha e manteve praticamente inalterada até 2013 com 14,2 t/ha, demostrando que a produção de banana no país está ocorrendo de forma ineficiente. Em parte, este problema está relacionado a fatores nutricionais relacionados à fertilidade natural dos solos, como também, ao manejo inadequado da adubação. Com base no exposto, objetivou-se aprimorar as recomendações de adubação para a cultura da banana utilizando informações de produtividade, análise química de solo e planta por meio da modelagem. Para atingir este objetivo, foram conduzidos quatro estudos: utilizando diferentes avaliadores estatísticos de qualidade de ajuste e análise de agrupamento na classificação e seleção de modelos para estimar a partição da massa de matéria seca em bananeira (Capítulo 1); estimando e avaliando a partição, conteúdo e exportação de nutrientes, além da eficiência nutricional em bananeira Prata fertirrigada (Capítulo 2); desenvolvendo um método de recomendação de adubação que integra informações da análise química de solo, análise foliar e produtividade (Capítulo 3) e obtendo normas específicas para a diagnose do estado nutricional de bananeira fertirrigada, além de avaliar a variação sazonal do estado nutricional quanto ao grau de balanço e equilíbrio (Capítulo 4). No primeiro estudo, coletou-se em campo dezesseis famílias de bananeira em ponto de colheita, sendo particionadas em planta-mãe (rizoma, pseudocaule, folha, engaço e fruto) e planta-filha (rizoma filha, pseudocaule filha e folha filha). Em seguida, foram gerados modelos de estimativa da massa de matéria seca para os diferentes órgãos da planta. Como resultado constatou-se que a análise gráfica dos resíduos, QMR, Syx%, DMA, R2, AICc e BIC, mostraram-se eficientes na seleção de modelos, e o uso conjunto desses avaliadores contribuíram para melhorar a estimativa na partição de matéria seca em bananeira. No segundo estudo, com os valores da massa de matéria seca dos diferentes órgãos da planta-mãe e planta-filha com os respectivos teores de nutrientes, estimou-se o conteúdo de macro e micronutrientes, partição, exportação e sequência de acúmulo, como também a eficiência nutricional. Observou-se que a bananeira possui um padrão de partição de nutrientes para diferentes rendimentos, ou seja, existe uma “compartimentalização ideal” que promove maiores produtividades. Os nutrientes K e N foram os mais exportados e a planta-filha representa um dreno importante de nutrientes na família no período da colheita. No terceiro estudo, a partir de banco de dados foi realizado o levantamento da produtividade de frutos, análises químicas de solo e folha do primeiro e segundo semestre no período de 2010 a 2015. Relacionou-se a produtividade com teores de matéria orgânica e de macronutrientes (P, K, Ca e Mg) no solo para a obtenção do nível crítico (ncNui), como também os teores foliares com seus respectivos teores no solo, sendo empregado o método do Diagrama de Quadrantes do Relacionamento Planta-Solo (DPQps). Por meio deste estudo, concluiu-se que a análise foliar ajusta de forma satisfatória as doses recomendadas de nutrientes e traz vantagens se incorporada aos modelos de balanço nutricional. Além disso, o método DPQps relacionou de forma mais adequada os teores de N, P, K, Ca, Mg e S na folha diagnóstico da bananeira com os teores de matéria orgânica, P, K, Ca e Mg obtidos na análise química de solo. No quarto estudo, realizou-se a diagnose do estado nutricional a partir de banco de dados contendo 756 resultados de análise química de folha e produtividade no período de 2010 a 2015 com amostras semestrais. Utilizou-se para a diagnose os métodos IBKW, DRIS e PRA, sendo ainda gerados modelos para estimar os teores de nutriente na folha a partir do IBKW e DRIS. Como resultado, constatou- se que o balanço e equilíbrio nutricional variou entre os semestres e foram influenciados pelo regime pluviométrico da região. Os teores ótimos de nutriente na folha estimados pelo IBKW e DRIS apresentaram valores próximos entre si e Ca foi o nutriente mais limitante. / Brazil is among the leading countries in production and harvested area of banana in the world, however, it has a low yield. Analyzing historical series banana yield in Brazil, it is observed that productivity in 1963 was 14.7 t/ha and remained practically unchanged until 2013 at 14.2 t/ha, showing that banana production in the country is taking place inefficiently. In part, this problem is related to nutritional factors related to natural soil fertility and improper management of fertilizing. This study aimed to model fertilizer recommendations for banana using yield parameters and chemical analysis of plant and soil. To achieve this goal, four studies were conducted: using different statistical evaluators setting quality and cluster analysis in classification and selection of models to estimate the mass of the partition of dry matter in banana (Chapter 1); assessing and evaluating the partition, content and export of nutrients, the nutritional efficiency in banana fertigated “Prata” (Chapter 2); developing a method to fertilization recommendation that integrates information from leaf analysis, chemical analysis of soil and yield (Chapter 3) and to achieve specific standards for the diagnosis of the nutritional status of banana fertigated, and to evaluate the seasonal variation of the nutritional status in the degree of balance and equilibrium (Chapter 4). In the first study were collected sixteen families in the field at harvest time, being partitioned into mother-plant (rhizome, pseudostem, leaf, peduncle and fruit) and daughter-plant (daughter rhizome, daughter pseudostem and daughter leaf). Then, models of dry matter mass estimation were generated for the different organs of the plant. Of the parameters waste, QMR, Syx%, DMA, R2, AIC and BIC were efficient in the selection of models, and the joint use of these evaluators contributed to better estimate the mass of the partition of dry matter in banana. In the second study, the values of dry matter of the different organs of the mother-plant and daughter-plant with their nutrient content, estimated the macro and micronutrients, partition, export and accumulation sequence, as well as nutritional efficiency. Banana has a pattern of nutrient partitioning for different yields, with an "ideal compartmentalization" which promotes higher yields. The nutrients K and N were the most exported and daughter-plant represents a major drain of nutrients in the family at harvest time. In the third study, was used a survey of fruit yield, chemical analysis of soil and leaf collected two times year from 2010 to 2015. The yield was correlated with organic matter and macronutrients (P, K, Ca and Mg) in the soil to obtain the critical level (ncNui) as well as the leaf content with their contents in the soil, and to use the method Diagram Quadrants Relationship plant-soil (DPQps). Foliar analysis satisfactorily adjusts recommended doses of nutrients and brings advantages if incorporated into the nutritional balance models. In addition, the method DPQps correlated adequately the levels of N, P, K, Ca, Mg and S in diagnosis of banana leaf with soil organic matter, P, K, Ca and Mg in the chemical analysis of soil. In the fourth study, from a database of 756 results of chemical analysis of leaf and productivity in the period of 2010 to 2015 with samples collected two times year. The methods IBKW, DRIS and PRA were used for diagnosis and from IBKW and DRIS were derived models to estimate the nutrient concentration in leaves. The nutrient balance and equilibrium varied between the semesters and were influenced by the region's rainfall regime. The optimum nutrient contents in the leaf estimated by IBKW and DRIS presented close values among them and Ca was the most limiting nutrient.

Orientador : Prof. Dr. Danilo Eduardo Rozane / Coorientadores : Prof. Dr. Volnei Pauletti, Prof. Dra. Silvia Helena Modenese Gorla da Silva / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Ciência do Solo. Defesa: Curitiba, 26/02/2016 / Inclui referências / Area de concentração : Solo e Ambiente / Resumo: O Brasil e o 4o pais em produção de bananas do mundo (FAO, 2014), sendo uma cultura altamente exigente em nutrientes para sustentação de copa e frutos. Os elementos cálcio e magnésio são essenciais a bananeira e sua aplicação se da via calcário. A calagem mal executada ou negligenciada pode acarretar na deficiência destes elementos na planta, sendo de difícil identificação, quando ocorrendo em conjunto, e remedição no mesmo ciclo produtivo, acarretando perdas em produtividade. A identificação correta e precoce de deficiências nutricionais pode ser feita a partir de imagens digitais analisadas por ferramentas computacionais com capacidade de notar pequenas e características mudanças de coloração das folhas, muito antes de serem notadas por olhos humanos. Em função disto, foi realizada uma sequencia de experimentos em casa de vegetação com cinco épocas de coleta e cinco variações nutricionais visando gerar uma base de dados com as características das deficiências de cálcio, magnésio e ambos conjuntamente a partir de imagens das folhas. Para a analise da base de dados e seleção dos parâmetros de classificação foi utilizada a técnica de redes neurais artificiais, o classificador obteve precisão de 90 % para omissão de cálcio, 73,3 % para omissão de magnésio, 96,7 % para omissão de cálcio e magnésio, 88,3 % para solução nutritiva completa e 96,7 % para cultivo em solo, após seleção dos atributos nas melhores épocas de coleta, com melhora de 29% na media. Após os resultados, foi conduzido um experimento a campo, em local com baixa concentração de nutrientes no solo, com cinco doses de calcário, variando de 0 a 13,82 t ha-1. Foi verificado se os classificadores gerados seriam capazes de identificar deficiências nutricionais de cálcio e magnésio a partir das folhas dos tratamentos de campo com o aprendizado obtido pela base de dados gerada em casa de vegetação. O classificador demonstrou que os tratamentos com menores doses de calcário se enquadraram na classe omissão de cálcio e magnésio (-Ca/Mg) e a medida que as doses cresceram os tratamentos migraram para a classe correspondente a solução nutritiva completa (Comp.) obtida em casa de vegetação. Palavras-chave: PDI. Redes neurais artificiais. Nutrição da bananeira. Deficiência de cálcio. Deficiência de magnésio. / Abstract: Brazil is 4th country in the world of bananas production (FAO, 2012), it is extremely exigent in nutrition culture to maintain leafs and fruits. The calcium and magnesium elements are essentials to banana's plants and his applications are made by limestone. The poorly executed or neglected liming may result in deficient of those elements on plant, it is difficult to identify, when occurring together, and to remedy in the same production cycle, taking to yield losses. The premature and correct identification of nutritional deficiencies can be done using digital images analyses by computational tools with capacity to identify little and particulars color changes in leafs, long before human eyes. Due to this, was made a sequence of experiments on a greenhouse with five collection times and five nutritional variations aimed at generating a deficient characteristic database of calcium, magnesium and both with leafs images. For the database analysis and selection of classification parameters were used the Artificial Neural Networks (ANN), the classifier obtained 90 % of precision to identify calcium's omission, 73.3 % of magnesium's omission, 96.7 % of calcium and magnesium's omission, 88.3% of complete nutrient solution and 96.7 % of soil cultivation, after selection of attributes in the best collect times, with 29 % improvement in man. After those results, was leading a field experiment, in low nutrient's concentration area, with five limestone doses, ranging from 0 to 13.82 t ha-1. Was checked the capacity of generated classifiers to identify nutritionals deficient of calcium and magnesium from leafs of field treatments with the learning obtained by greenhouse database. The classifier manifested that the treatments of lower limestone doses were framed in calcium and magnesium omission class (-Ca/Mg), and as the limestone doses increases the treatments were fits in complete nutritional solution class (Comp.) Key-Words: DIP. Artificial Neural Networks. Banana nutrition. Calcium deficiente. Magnesium deficient.