Orientador: Carlos Roberto Padovani / Banca: Adalberto José Crocci / Banca: Luiz Gonzaga Manzine / Resumo: Os experimentos agronômicos, em geral, apresentam uma quantidade razoável de variáveis observadas e uma complexa estrutura de variação entre e dentro dessas variáveis. Essa estrutura de variação acarreta uma dificuldade para a utilização dos procedimentos requeridos pelo modelo estatístico, em virtude do difícil acesso a programas computacionais para a análise dos dados multivariados. Uma alternativa para redimensionar a quantidade de variáveis consiste na técnica dos componentes principais, que consegue descrever um conjunto com um número menor de variáveis não correlacionadas entre si, ordenadas de maneira decrescente pelas magnitudes das variâncias, de tal forma que a variância total do conjunto inicial seja preservada. Em síntese, a prática da análise de componentes principais é considerada sob o objetivo da redução do espaço paramétrico. Uma das dificuldades encontrada pelos pesquisadores no uso da técnica dos componentes principais, consiste na determinação do número de componentes que deve ser utilizado na redução do espaço paramétrico. Dentre alguns métodos exploratórios discutidos foram apresentados quatro critérios para a escolha do número de componentes principais os quais retem de forma qualificada, a informação contida nas variáveis originais. Neste sentido, foi proposto no presente estudo, a elaboração de um programa computacional, desenvolvido em linguagem MAPLE V.3 e CLIPPER 5.1, de fácil manuseio e acessível a todos os pesquisadores das áreas agronômicas. Visando a operacionalização do aplicativo e a utilização dos procedimentos de análise multivariada, finalizou-se o estudo apresentando dois exemplos envolvendo situações observadas na literatura agronômica, onde no primeiro faz-se uma abordagem pela metodologia univariada e pela utilização de componentes principais por processo gráfico, e no segundo... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The agronomical experiments, in general, introduce a reasonable quantity of observed variables and a variation complex structure between and within these variables. This variation structure carries a difficulty for the utilization of the procedures required by the statistical model, in view of the difficult access for computational programs for the analysis of the multivariate data. An option for redimensionate the quantity of variable consists in the technique of the principal components, which manages to describe a set with a smaller number of variable not correlated to each other, ordenate of decreasing way by the magnitudes of the variances, of such a form that the total variance of the initial set be preserved. In synthesis, the practice of the analysis of principal components is considered under the objective of the reduction of the parametric space. One of the difficulties found by the researchers in the use of the technique of the principal components, it consists in the determination of the number of components that should be used in the reduction of the parametric space. Among some argued exploratory methods were introduced four criteria for the choice of the number of principal components the ones retain of form qualified, the information contained in the original variables. In this sense, it was proposed at study present, the elaboration of a computational program, developed in language MAPLE V.3 and CLIPPER 5.1, of easy handling and accessible to all the researchers of the agronomical areas. Aiming at operationalization of the application and the utilization of the multivariate analysis procedures, it was concluded the study introducing two examples involving situations observed in the agronomical literature, where in the first an approach is done by the univariate methodology and by the utilization of principal components for prosecute graph, and in the second... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Orientador: Ely Nahas / Banca: Lucia Helena Sipauba Tavares / Banca: Elcio Liborio Balota / Resumo: A rotação de culturas é um processo de cultivo que pode modernizar e aumentar o rendimento da atividade agropecuária de forma sustentável agregando maior qualidade ao solo. Os objetivos deste estudo foram: (I) avaliar o efeito dos sistemas culturais em plantio direto conduzidos em rotação de culturas e monitorar as alterações das propriedades microbiológicas bioindicadoras da qualidade do solo; (II) investigar as mudanças bioquímicas nos solos decorrentes da adição de diferentes tamanhos de resíduos de soja e milho durante o período de incubação. Foram determinados as biomassas microbianas- C, N e P (CBM, NBM e PBM, respectivamente), a atividade respiratória (C-CO2) e das enzimas desidrogenase, fosfatase e urease, conteúdo do carbono orgânico (Corg), carbono solúvel (Csol), fósforo orgânico (Porg), matéria orgânica (MO), potencial de mineralização do N. O quociente metabólico (qCO2) e microbiano (qMIC) do solo foram calculados. Experimento (I): A avaliação foi realizada em amostras de solo coletadas após a colheita das culturas de verão do ano agrícola 2007/2008, na camada de 0-0,15 m de profundidade em um experimento conduzido sob sistema de semeadura direta, por seis anos. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com esquema de faixas com três repetições. As sequências utilizadas foram as monoculturas de soja (Glycine max L.) (SS) e de milho (Zea mays L.) (MM) e a rotação de culturas soja/milho (SM). As culturas de inverno foram milho, girassol (Helianthus anuus L.), nabo forrageiro (Raphanus sativus L.), milheto (Pennisetum americanum (L.) Leeke), guandu (Cajanus cajan (L.) Millsp), sorgo (Sorghum bicolor (L.) Moench) e crotalária (Crotalária juncea L.). O conteúdo da biomassa microbiana-C, N e P do solo aumentou significativamente... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Crop rotation is a practice of growing dissimilar plants that can modernize and increase the farm economy in a sustainable form for adding more quality to the soil. The aims of this study were: (I) evaluate the effect of crop sequences under no-tillage systems on changes in the soil microbiological properties; (II) investigate the biochemistries changes during the incubation of the soil added with different sizes particles of soybean and corn. There were determined the contents of microbial biomass-C, N and P, the production of C-CO2, the activities of the enzymes dehydrogenase, urease and phosphatase, the organic carbon (Corg), soluble carbon (Csol), organic phosphorous (Porg) and organic matter (MO) contents and the potential of mineralization N. The soil metabolic (qCO2) and microbial (qMIC) quotients were calculated. Experiment (I): The evaluation was performed in soil samples collected after the summer crops harvest, on 2007/2008 growing season, at 0-0.15 m soil depth layer on an experiment conducted under no-tillage system through six years. The experimental had a completely randomized block design, in strips plots with three replications. The crop sequences were continuous soybean (Glycine max L.) (SS), continuous corn (Zea mays L.) (MM), and crop rotation soybean/corn (SM). Winter crops were corn, sunflower (Helianthus anuus L.), radish (Raphanus sativus L.), pearl millet (Pennisetum americanum (L.) Leeke), pigeon pea (Cajanus cajan (L.) Millsp), grain sorghum (Sorghum bicolor (L.) Moench) and sunn hemp (Crotalária juncea L.). The content of microbial biomass-C, N and P in the soil increased significantly in crop sequence SM compared to continuous crop. The interactions SM-millet and MMsorghum influenced the content of biomass-C, SM-hemp and SM-millet in the biomass-N content... (Summary complete electronic access click below) / Mestre

Resumo: Modelos não lineares são úteis para ajustar curvas de produção de ovos de aves, facilitando o estudo do desempenho dessa característica ao longo do tempo. As estimativas de parâmetros genéticos da produção de ovos e de outras características associadas auxiliam no processo de seleção. O objetivo do trabalho foi: (1) utilizar modelos não lineares para ajustar curvas de produção de ovos aos dados de uma população de aves selecionada para postura e uma controle e verificar as mudanças ocorridas entre estas curvas preditas em função do processo de seleção, por meio do ganho genético e pelas diferenças entre as estimativas dos parâmetros dos modelos; (2) estimar parâmetros genéticos para características relacionadas à postura de ovos da população selecionada, avaliar a associação genética entre estas e determinar quais as melhores características que podem ser utilizadas para melhorar a produção de ovos. Foram estudados os ajustes de 10 modelos não lineares aplicados aos registros da produção de ovos de 54 semanas de postura de 1693 aves de uma população selecionada para taxa de postura e 282 aves de uma população controle. Foi utilizado o PROC NLIN do SAS com o algoritmo de Gauss-Newton para efetuar os ajustes dos modelos. Os parâmetros genéticos, considerando 1289 aves da linhagem selecionada, foram estimados pelo método da máxima verossimilhança restrita, utilizando modelo animal que incluiu o efeito fixo de incubação e os efeitos aleatórios genético aditivo e residual. As características estudadas foram relação altura-largura e peso dos ovos às 32, 37 e 40 semanas de idade (REL32, REL37, REL40, PO32, PO37 e PO40, respectivamente), peso corporal às 54 e 62 semanas (PC54 e PC62), idade à maturidade sexual (IMS), taxa de postura nos períodos parciais de 17 a 30 e 17 a 40 semanas (P1730 e P1740), taxa de postura nos períodos residuais de ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Nonlinear models are useful to adjust egg production curves to study the performance of this trait over the time. Estimates of genetic parameters for egg production and other associated traits help in the selection process. The aim of this study were: (1) use nonlinear models to fit curves of egg production data from a population of birds selected for laying and its respective control and describe the changes between these predicted curves through the genetic gain and differences between the estimates of parameters, resulting by the selection process; (2) to estimate genetic parameters for traits related to egg-laying of the selected population to evaluate the genetic association between them and determine what traits can be used to improve the egg production. Ten non-linear models have been used to adjust the record of egg production of 1693 laying hens of the selected population and 282 hens of the control population in 54 weeks of egg production. The SAS PROC NLIN with the Gauss-Newton algorithm has been used to make the adjustments of the models. Genetic parameters for 1289 selected hens were estimated by restricted maximum likehood using an animal model that included fixed effects of incubation and random additive genetic and residual effects. The traits in this study were the relation between height-width of the egg and egg weight at 32, 37 and 40 weeks of age (HW32, HW37, HW40, EW32, EW37 and EW40, respectively), body weight at 54 and 62 weeks (BW54 and BW62), age at first egg (AFE), the egg production in 17 to 30 and 17 to 40 weeks (P1730 and P1740), in 30 to 70 and 40 to 70 weeks (P3070 and P4070) and the total egg production (TEP). Two multivariate analyses were made: a k-means clustering method to describe patterns of egg and poultry and principal components with the breeding values (BV). There were differences between the parameters of egg production curves in the selected ... (Complete abstract click electronic access below) / Orientador: Danísio Prado Munari / Coorientador: Mônica Corrêa Ledur / Banca: João Ademir de Oliveira / Banca: Lenira El Faro Zadra / Mestre