Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2017-09-20T19:23:51Z No. of bitstreams: 1 Gustavo_Dalposso2017.pdf: 1367696 bytes, checksum: 564cf4753004f95da013e7b93a9767ac (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-20T19:23:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gustavo_Dalposso2017.pdf: 1367696 bytes, checksum: 564cf4753004f95da013e7b93a9767ac (MD5) Previous issue date: 2017-02-15 / Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Estado do Paraná (FA) / One issue in precision agriculture studies concerns about the statistical methods applied in inferential analysis, since they have required assumptions that, sometimes, cannot be assumed. A possibility to traditional methods is to use the bootstrap method, which consists in resampling and replacing the original data set to carry out inferences. The bootstrap methodology can be applied to independent sample data as well as in cases of dependence, such as in spatial statistics. However, adjustments are required during the resampling process in order to use the bootstrap method in spatial data. Thus, this trial aimed at applying the bootstrap method in precision agriculture studies, whose result was the preparation of three scientific papers. Soybean yield and soil attributes datasets formed with few samples were used in the first paper to determine a multiple linear regression model. Bootstrap methods were chosen to select variables, identify influential points and determine confidence intervals of the model parameters. The results showed that the bootstrap methods allowed selecting significant attributes to design a model, to build confidence intervals of the studied parameters and finally to indentify the influential points on the estimated parameters. Besides, spatial dependence of soybean yield data and soil attributes were studied in the second paper by bootstrap method in geostatistical analysis. The spatial bootstrap method was used to quantify the uncertainties associated with the spatial dependence structure, the fitted model parameter estimators, kriging predicted values and multivariate normality assumption of data. Thus, it was possible to quantify the uncertainties in all phases of geostatistical analysis. A spatial linear model was used to analyze soybean yield considering the soil attributes in the third paper. Spatial bootstrap methods were used to determine point and interval estimators associated with the studied model parameters. Hypothesis tests were carried out on the model parameters and probability plots were developed to identify data normality. These methods allowed to quantify the uncertainties associated to the structure of spatial dependence, as well as to evaluate the individual significance of the parameters associated with the average of the spatial linear model and to verify data multivariate normality assumption. Finally, it is concluded that bootstrap method is an effective alternative to make statistical inferences in precision agriculture studies. / Um problema que ocorre nos estudos vinculados à agricultura de precisão diz respeito aos métodos estatísticos utilizados nas análises inferenciais, pois eles requerem pressupostos que muitas vezes não podem ser assumidos. Uma alternativa aos métodos tradicionais é a utilização do método bootstrap, que utiliza reamostragens com reposição do conjunto de dados originais para realizar inferências. A metodologia bootstrap pode ser aplicada a dados amostrais independentes e também em casos de dependência, como na estatística espacial. No entanto, para se utilizar o método bootstrap em dados espaciais, são necessárias adaptações no processo de reamostragem. Este trabalho teve como objetivo utilizar o método bootstrap em estudos vinculados à agricultura de precisão, cujo resultado é a elaboração de três artigos. No primeiro artigo utilizou-se um conjunto de dados de produtividade de soja e atributos do solo formado com poucas amostras para determinar um modelo de regressão linear múltipla. Foram utilizados métodos bootstrap para a seleção de variáveis, identificação de pontos influentes e determinação de intervalos de confiança dos parâmetros do modelo. Os resultados mostraram que os métodos bootstrap permitiram selecionar os atributos que foram significativos na construção do modelo, construir os intervalos de confiança dos parâmetros e identificar os pontos que tiveram grande influência sobre os parâmetros estimados. No segundo artigo estudou-se a dependência espacial de dados de produtividade de soja e atributos do solo utilizando o método bootstrap na análise geoestatística. Utilizou-se o método bootstrap espacial para quantificar as incertezas associadas à caracterização das estruturas de dependência espacial, aos estimadores dos parâmetros dos modelos ajustados, aos valores preditos por krigagem e ao pressuposto de normalidade multivariada dos dados. Os resultados obtidos possibilitaram quantificar as incertezas em todas as fases da análise geoestatística. No terceiro artigo utilizou-se uma regressão espacial linear para modelar a produtividade de soja em função de atributos do solo. Foram utilizados métodos bootstrap espaciais para determinar estimadores pontuais e por intervalo associados aos parâmetros do modelo. Realizaram-se testes de hipóteses sobre os parâmetros do modelo e foram eleborados gráficos de probabilidade para identificar a normalidade dos dados. Os métodos permitiram quantificar as incertezas associadas à estrutura de dependência espacial, avaliar a significância individual dos parâmetros associados à média do modelo espacial linear e verificar a suposição de normalidade multivariada dos dados. Conclui-se, portanto, que o método bootstrap é uma eficaz alternativa para realizar inferências em estudos vinculados à agricultura de precisão.

The climate of Mississippi has been considered to be ideally suited for the production of soybeans. Many studies have shown the influence of weather on crops, but none that specifically attempt to pinpoint which aspects of weather have an impact on the Mississippi soybean crop. The purpose of this study was to determine what affect weather has on the phenological period length and yield of Mississippi soybeans. Data on bean phenological periods and yield used in this research were recorded as a part of soybean variety testing conducted at Delta Research and Extension Center in Stoneville, Mississippi from 1976-2000. The major statistical procedure used in this study was Pearson?s Correlation Analysis that was used to determine any significant relationships between soybeans and weather. This study found that cooler temperatures and more moist conditions positively influence yield in Mississippi soybeans, while energy is more important in determining period lengths than water.

<p></p><p>It is estimated that in the United States, agronomic weeds are responsible for about 50% of crop yield loss, costing nearly $27 billion each year. As interest in cover crops across the Midwest increases, so does the need to understand when to terminate cover crops for maximum weed control while still maintaining crop yield. Field experiments were conducted in 2017 and 2018 in Indiana to evaluate the effect of cover crop termination timings on weed control, and corn and soybean yield. Cereal rye (<i>Secale cereale </i>L.) and canola (<i>Brassica napus </i>L.) were subjected to early- or late- termination utilizing glyphosate-, saflufenacil- or glufosinate-based burndown herbicide programs. In corn, cereal rye and canola reduced early season weed biomass by 58 to 67% compared to fallow (no cover crop) plots. Cereal rye and canola reduced horseweed (<i>Erigeron canadensis </i>L.) and giant ragweed (<i>Ambrosia trifida </i>L.) emergence by 42 to 50% compared to fallow plots. Early- and late- terminated cereal rye reduced corn yields by 55 to 67% (5,173 to 7,116 kg ha^-1) compared to canola or fallow plots. In soybean, cereal rye and canola reduced early season weed biomass by 73 to 88% compared to fallow plots. Cereal rye and canola reduced horseweed emergence in 2017 and 2018 by 16 to 67 % compared to fallow plots. In 2017, both cover crop and termination timing influenced giant ragweed emergence. Early- and late- terminated cover crop plots reduced giant ragweed emergence by 50 to 76% compared to fallow plots. In 2018, cover crop termination timing influenced soybean yield. Late-terminated plots reduced yields by 48% compared to early-terminated plots. Results from this study suggest that cereal rye and canola planted at these rates can be effective for weed suppression prior to corn and soybeans, however, yield loss in both corn and soybean is expected. </p><p>Reports from Indiana in 2015 suggested that growers planting canola as a cover crop were experiencing difficulties when terminating with glyphosate prior to corn and soybean production. This suggests the utilization of inadequate herbicide programs, or perhaps a seed contamination event containing glyphosate resistant canola. Field experiments were conducted in 2016 and 2017 to determine the most effective herbicide treatment for terminating glyphosate resistant canola in Indiana, and to quantify how these herbicide programs influence corn yield. Canola was planted in early September and herbicide treatments were applied in the spring three weeks before corn planting. Visual ratings of control and above-ground biomass reduction were collected 21 days after treatment (DAT). The highest control of canola occurred following the application of paraquat + saflufenacil + 2,4-D or metribuzin, resulting in 88 to 94% control. These control ratings are supported by applications with paraquat + saflufenacil + 2,4-D or metribuzin resulting in 88 to 97% biomass reduction. Auxin herbicides alone provided very poor control, less than 41% at both locations. In general, saflufenacil-containing herbicide treatments provided the highest control of canola compared to mesotrione or atrazine. Herbicide treatments had no effect on corn grain yield.</p><br><p></p>

O presente experimento teve por objetivo avaliar a produtividade agrícola da soja em sistema de semeadura direta com antecipação da adubação fosfatada e potássica na cultura de Eleusine coracana, sustentando-se a hipótese de que a produtividade da soja não é reduzida devido à antecipação da adubação de base para a cultura de Eleusine coracana (L.) Gaertn. (capim-pé-de-galinha). O experimento foi conduzido na Estação Experimental Anhembi, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (USP/ESALQ), no município de Piracicaba-SP, localizada à margem direita do Rio Tietê, na cabeceira da represa de Barra Bonita-SP, entre as coordenadas 22º 45’e 22º 50’ de latitude Sul, e 48º 00’ e 45º 05’de longitude Oeste, durante o ano agrícola de 2001/2002, em LATOSSOLO AMARELO Distrófico. A adubação, segundo a recomendação oficial para o estado de São Paulo, consistiu da aplicação de 90 kg de P2O5 ha-1, 50 kg de K2O ha-1 e de micronutrientes (Co, Cu, Fe, Mn, Mo e Zn). O experimento adotou delineamento em blocos completos ao acaso com três repetições. Os tratamentos experimentais consistiram em diferentes níveis de antecipação da adubação da soja, para a cultura do capim-pé-de-galinha, totalizando 12 tratamentos: T1 = nenhuma adubação; T2 = adubação convencional na soja; T3 = 50% de K, no capim-péde- galinha; T4 = 100% de K, no capim-pé-de-galinha; T5 = 50% de P, no capim-pé-degalinha; T6 = 50% de P e K, no capim-pé-de-galinha; T7 = 50% de P e 100 % de K, no capim-pé-de-galinha; T8 = 100% de P, no capim-pé-de-galinha; T9 = 100% de P e 50% de K, no capim-pé-de-galinha; T10 = 100% de P e K, no capim-pé-de-galinha; T11 = 100% de P e K + micronutrientes, no capim-pé-de-galinha; T12 = adubação foliar com micronutrientes, no capim-pé-de-galinha. As características avaliadas foram: a) capim pé-de-galinha: produção de matéria seca; b) soja: estande final, altura final de planta, porcentagem de plantas com haste verde, grau de acamamento, número de ramificações por planta, número de vagens chochas por planta, número de vagens de 3 cavidades com 3, 2 e 1 grão, número de vagens de 2 cavidades com 2 e 1 grão, número de vagens de 1 cavidade com 1 grão, número total de vagens por planta, número total de grãos por planta, peso de grãos por planta, peso de mil grãos e produtividade agrícola. As principais conclusões são: a) a adubação fosfatada e potássica da cultura da soja, antecipadas parcial ou totalmente para a semeadura do capim Eleusine coracana (L.) Gaertn., podem incrementar a produtividade agrícola de matéria seca do capim-pé-degalinha; b) a antecipação parcial ou total das adubações fosfatada e potássica da soja para a semeadura do Eleusine coracana (L.) Gaertn., nas condições em que foi instalado o experimento, não reduz a produtividade agrícola de grãos de soja; c) Trabalhos de pesquisa agronômica envolvendo estudos sobre adubação de agroecossistemas devem ser incentivados. / The present research evaluated soybean yield in a no-tillage system with previous potassium and phosphorus fertilization on the Eleusine coracana (L.) Gaertn. crop. The hypothesis was that soybean yield does not decrease due to previous fertilization on the Eleusine coracana (L.) Gaertn. (finger millet) crop. The experiment was carried out during the 2001/2002 growing season at the Estação Experimental Anhembi, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (USP/ESALQ), in Piracicaba, São Paulo. The area is located at the right side bank of the Tietê river, at the beginning of the Barra Bonita Dam, between the coordinates 22º 45’and 22º 50’ latitude south, and 48º 00’ and 45º 05’ longitude west, in an Oxisol. The soybean fertilization was done according to the São Paulo State offical recommendation: 90 kg of P2O5 ha-1, 50 kg of K2O ha-1 and micronutrients (Co, Cu, Fe, Mn, Mo and Zn). The experiment designed in randomized complete blocks, with three replicates. The treatment consisted of differents levels of soybean pre-fertilization, on the finger millet crop, totalizing 12 treatments: T1 = no fertilization; T2 = conventional fertilization, on Soybean; T3 = 50% of K, on finger millet; T4 = 100% of K, on finger millet; T5 = 50% of P, on finger millet; T6 = 50% of both P and K, on finger millet; T7 = 50% of P and 100 % of K, on finger millet; T8 = 100% of P, on finger millet; T9 = 100% of P and 50% of K, on finger millet; T10 = 100% of P and K, on finger millet; T11 = 100% of P and K + micronutrients, on finger millet; T12 = fertilization with micronutrients, on finger millet. The evaluated chacaracters were: a) finger millet: dry matter production; b) soybean: final stand, final plant height, percentage of plants with green stems, bending, number of branches per plant, number of empty pods, number of pods with 3 cavities with 3, 2 and 1 grain, number of pods with 2 cavities with 2 and 1 grain, number of pods with 1 cavity with 1 grain, total number of pods per plant, total number of grains per plant, grain weight per plant, mass of 1,000 grains and total yield. The main conclusions are: a) phosphorus and potassium pre-fertilization on soybean, totally or partial applied to the Eleusine coracana (L.) Gaertn. crop, can increase the finger millet dry matter yield; b) total or partial pre-fertilization of soybean phosphorus and potassium on Eleusine coracana (L.) Gaertn. crop, under experimental conditions tested, does not decrease the soybean yield; c) more studies about fertilization in agroecosystems should be encouraged.

A intensidade de pastejo pode ser reconhecida como primordial na formação do potencial produtivo da lavoura em sistemas integrados de produção agropecuária (SIPA). Neste estudo, objetivamos entender como diferentes intensidades de pastejo definem a produtividade da soja em SIPA. O trabalho está inserido em um protocolo experimental de longa duração iniciado em 2001, no estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Os tratamentos são definidos durante a fase pastagem, arranjados em um delineamento de blocos completamente casualizados com três repetições em diferentes intensidades de pastejo por novilhos em pasto misto de azevém anual e aveia: pastejo intenso (P10), pastejo moderado (P20), pastejo moderado-leve (P30), pastejo leve (P40) e ausência de pastejo (SP) e ausência de pastejo (SP). A soja foi semeada após a saída dos animais e os dados coletadas durante a safra 2015/16. A inserção do animal não afetou a produtividade da soja (P=0,0570). Análises de cluster e discriminante foram utilizadas no estudo da variação na produtividade. O cluster hierárquico agrupou valores de produtividade em três grupos, alta (CA), intermediária (CI) e baixa (CB), baseado em suas similaridades. Os atributos químicos não foram limitantes da produtividade. O residual da pastagem exerceu papel central na construção do potencial produtivo (P<0,001). A maior população de plantas foi encontrada no CB (P<0,001), com número inferior de legumes por área, frente aos demais cluster (P<0,001). A plasticidade fenotípica da soja explica a compensação pela modificação da arquitetura do estande de plantas nos clusters CA e CI, resultando na maior formação de legumes por planta (P<0,05). Pela análise de cluster observou-se que o P10 não apresenta valores de alta produtividade ao contrário do SP que não possui valores de produtividade baixa. Quase metade dos valores observado no P40 são mais produtividade enquanto, o P20 e P30 tendem a apresentar maior homogeneidade na distribuição entre os clusters. A análise discriminante definiu parâmetros que mais explicam a variação entre os clusters Através da função stepwise encontramos cinco variáveis (residual da pastagem, fósforo, altura final - R8, nós por ramos, legumes por área) que explicam a maioria da variação. O modelo para predizer a produtividade da soja, a partir das variáveis explicativas avaliadas a campo selecionadas pela análise discriminante, demostrou a acurácia na predição da produtividade espacial, em sistemas integrados de produção agropecuária com diferentes intensidades de pastejo, sob plantio direto na palha. / Grazing intensity can be considered essential to the potential productivity of crops in integrated crop-livestock systems (ICLS). In this study, we aimed to understand how differents grazing intensity defines the subsequent productivity of soybeans in ICLS. The work forms part of a long-term experimental protocol dating from 2001 in Rio Grande do Sul state, Brazil. Treatments were defined during the pasture phase, arranged in a completely randomized block design with three replicates under different grazing intensities by steers on Italian ryegrass and black oat mixed pastures: intense grazing (G10), moderate grazing (G20), moderate-light grazing (G30), light grazing (P40), and an ungrazed control (UG). Soybean was planted after exit of the animals and data were collected during the 2015/16 season. The integration of animals did not affect soybean productivity (P=0.0570). Cluster and discrimination analyses were used to study variation in productivity. The cluster hierarchy returned three groups of productivity values: high (HC), intermediate (IC), and low (LC), based on their similarities. Chemical attributes were not limiting to productivity. Pasture residue played a central role in the determination of potential productivity (P<0.001). The greatest plant population was found in the LC (P<0.001), while more pods per plant were found in the HC and IC (P<0.001). This result is explained by the phenotypic plasticity of soybean, which allows it to compensate for lower plant population by modifying plant stand architecture. The cluster analysis revealed that G10 did not present high productivity values, as opposed to UG, which did not contain low productivity values. Nearly half of the values observed in G40 were more productive, while G20 and G30 tended to produce greater homogeneity in the distribution among clusters. A discrimination analysis defined the parameters that explain the greatest part of the variation among clusters. Using a stepwise function, we found five variables (pasture residue, phosphorus, final plant height at R8, nodes per branch, and pods per area) that explained most of the variation. The model to predict soybean productivity, using the explanatory field variables selected by the discrimination analysis, demonstrated accuracy in the prediction of spatial productivity in ICLS with different grazing intensities under no-till.

O presente experimento teve por objetivo avaliar a produtividade agrícola da soja em sistema de semeadura direta com antecipação da adubação fosfatada e potássica na cultura de Eleusine coracana, sustentando-se a hipótese de que a produtividade da soja não é reduzida devido à antecipação da adubação de base para a cultura de Eleusine coracana (L.) Gaertn. (capim-pé-de-galinha). O experimento foi conduzido na Estação Experimental Anhembi, Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” (USP/ESALQ), no município de Piracicaba-SP, localizada à margem direita do Rio Tietê, na cabeceira da represa de Barra Bonita-SP, entre as coordenadas 22º 45’e 22º 50’ de latitude Sul, e 48º 00’ e 45º 05’de longitude Oeste, durante o ano agrícola de 2001/2002, em LATOSSOLO AMARELO Distrófico. A adubação, segundo a recomendação oficial para o estado de São Paulo, consistiu da aplicação de 90 kg de P2O5 ha-1, 50 kg de K2O ha-1 e de micronutrientes (Co, Cu, Fe, Mn, Mo e Zn). O experimento adotou delineamento em blocos completos ao acaso com três repetições. Os tratamentos experimentais consistiram em diferentes níveis de antecipação da adubação da soja, para a cultura do capim-pé-de-galinha, totalizando 12 tratamentos: T1 = nenhuma adubação; T2 = adubação convencional na soja; T3 = 50% de K, no capim-péde- galinha; T4 = 100% de K, no capim-pé-de-galinha; T5 = 50% de P, no capim-pé-degalinha; T6 = 50% de P e K, no capim-pé-de-galinha; T7 = 50% de P e 100 % de K, no capim-pé-de-galinha; T8 = 100% de P, no capim-pé-de-galinha; T9 = 100% de P e 50% de K, no capim-pé-de-galinha; T10 = 100% de P e K, no capim-pé-de-galinha; T11 = 100% de P e K + micronutrientes, no capim-pé-de-galinha; T12 = adubação foliar com micronutrientes, no capim-pé-de-galinha. As características avaliadas foram: a) capim pé-de-galinha: produção de matéria seca; b) soja: estande final, altura final de planta, porcentagem de plantas com haste verde, grau de acamamento, número de ramificações por planta, número de vagens chochas por planta, número de vagens de 3 cavidades com 3, 2 e 1 grão, número de vagens de 2 cavidades com 2 e 1 grão, número de vagens de 1 cavidade com 1 grão, número total de vagens por planta, número total de grãos por planta, peso de grãos por planta, peso de mil grãos e produtividade agrícola. As principais conclusões são: a) a adubação fosfatada e potássica da cultura da soja, antecipadas parcial ou totalmente para a semeadura do capim Eleusine coracana (L.) Gaertn., podem incrementar a produtividade agrícola de matéria seca do capim-pé-degalinha; b) a antecipação parcial ou total das adubações fosfatada e potássica da soja para a semeadura do Eleusine coracana (L.) Gaertn., nas condições em que foi instalado o experimento, não reduz a produtividade agrícola de grãos de soja; c) Trabalhos de pesquisa agronômica envolvendo estudos sobre adubação de agroecossistemas devem ser incentivados. / The present research evaluated soybean yield in a no-tillage system with previous potassium and phosphorus fertilization on the Eleusine coracana (L.) Gaertn. crop. The hypothesis was that soybean yield does not decrease due to previous fertilization on the Eleusine coracana (L.) Gaertn. (finger millet) crop. The experiment was carried out during the 2001/2002 growing season at the Estação Experimental Anhembi, Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” (USP/ESALQ), in Piracicaba, São Paulo. The area is located at the right side bank of the Tietê river, at the beginning of the Barra Bonita Dam, between the coordinates 22º 45’and 22º 50’ latitude south, and 48º 00’ and 45º 05’ longitude west, in an Oxisol. The soybean fertilization was done according to the São Paulo State offical recommendation: 90 kg of P2O5 ha-1, 50 kg of K2O ha-1 and micronutrients (Co, Cu, Fe, Mn, Mo and Zn). The experiment designed in randomized complete blocks, with three replicates. The treatment consisted of differents levels of soybean pre-fertilization, on the finger millet crop, totalizing 12 treatments: T1 = no fertilization; T2 = conventional fertilization, on Soybean; T3 = 50% of K, on finger millet; T4 = 100% of K, on finger millet; T5 = 50% of P, on finger millet; T6 = 50% of both P and K, on finger millet; T7 = 50% of P and 100 % of K, on finger millet; T8 = 100% of P, on finger millet; T9 = 100% of P and 50% of K, on finger millet; T10 = 100% of P and K, on finger millet; T11 = 100% of P and K + micronutrients, on finger millet; T12 = fertilization with micronutrients, on finger millet. The evaluated chacaracters were: a) finger millet: dry matter production; b) soybean: final stand, final plant height, percentage of plants with green stems, bending, number of branches per plant, number of empty pods, number of pods with 3 cavities with 3, 2 and 1 grain, number of pods with 2 cavities with 2 and 1 grain, number of pods with 1 cavity with 1 grain, total number of pods per plant, total number of grains per plant, grain weight per plant, mass of 1,000 grains and total yield. The main conclusions are: a) phosphorus and potassium pre-fertilization on soybean, totally or partial applied to the Eleusine coracana (L.) Gaertn. crop, can increase the finger millet dry matter yield; b) total or partial pre-fertilization of soybean phosphorus and potassium on Eleusine coracana (L.) Gaertn. crop, under experimental conditions tested, does not decrease the soybean yield; c) more studies about fertilization in agroecosystems should be encouraged.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:25:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fernando.pdf: 1254221 bytes, checksum: 741e9fc4768462bb7fd91bdbf5e81c45 (MD5) Previous issue date: 2011-06-01 / The fundamental principles of precision agriculture are to increase crop productivity and to maintain agricultural sustainability through the use of fertilizer material on a variable rate, unlike the conventional farming, which uses values based on the average use of inputs. The aim of this study was to make a comparison between conventional farming (AC) and precision farming (AP), taking into account the chemical attributes available in the soil and its physical characteristics. The experiment was conducted in an area of 19.63 ha, in Cascavel, Paraná. Three bands were defined for conventional agriculture and three for precision agriculture. To create theme maps, kriging was used as interpolator, and the spatial dependence data were evaluated through semivariograms. Soybean yield was highly correlated with K in both cropping systems, but was lightly correlated with the remaining attributes evaluated. In AC it was found that the attributes yield, clay, sand, Cu, and cone index 0-20 cm showed strong spatial dependence. The remaining attributes presented weak and moderated spatial dependence. For the AP system, Cu presented strong spatial dependence. With exception to Zn, all the evaluated attributes were in availability levels for soy development, and this fact influenced the AP yield not to be significantly higher than AC. The interpolated yield mean was virtually the same for both systems, and in most of the area (59,7%) AP showed higher productivity than AC. / Os princípios fundamentais da agricultura de precisão (AP) são o aumento da produtividade das culturas e a manutenção da sustentabilidade agrícola, por meio do uso de aplicação de insumos a taxa variável, ao contrário do cultivo convencional, que utiliza valores médios para aplicação de insumos. O objetivo deste trabalho foi comparar o sistema de cultivo convencional (AC) e AP, levando em consideração os atributos químicos disponíveis no solo, suas características físicas e a produtividade de Soja. O experimento foi realizado em uma área de 19,63 ha, no município de Cascavel, Paraná, sendo definidas três faixas (curvas de nível) para AC e três para AP. Realizou-se coletas para análise química do solo, macro e microporosidade e densidade do solo em toda a área. Na soja foi feita a avaliação de produtividade. Para criação de mapas temáticos foi utilizada a krigagem como interpolador, sendo avaliada a dependência espacial dos dados por meio do semivariograma. A produtividade da soja teve alta correlação com o K nos dois sistemas de cultivo, mas foi pouco correlacionada linearmente com os demais atributos analisados. No sistema AC verificou-se que os atributos produtividade, argila, areia, Cu e Índice de Cone 0- 20 cm apresentaram forte dependência espacial. Os demais atributos apresentaram fraca e moderada dependência espacial. Para o sistema AP, o atributo Cu apresentou forte dependência espacial e os demais atributos apresentaram baixa ou moderada dependência espacial. Com exceção do Zn, todos os atributos estudados estavam em nível de disponibilidade suficientes ao desenvolvimento da cultura, fato este que influenciou a produtividade de AP para que não fosse significativamente superior a AC. A produtividade média interpolada foi praticamente a mesma para ambos os sistemas, sendo que na maior parte da área (59,7%) AP apresentou maior produtividade que AC.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:48:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 fernando.pdf: 1254221 bytes, checksum: 741e9fc4768462bb7fd91bdbf5e81c45 (MD5) Previous issue date: 2011-06-01 / The fundamental principles of precision agriculture are to increase crop productivity and to maintain agricultural sustainability through the use of fertilizer material on a variable rate, unlike the conventional farming, which uses values based on the average use of inputs. The aim of this study was to make a comparison between conventional farming (AC) and precision farming (AP), taking into account the chemical attributes available in the soil and its physical characteristics. The experiment was conducted in an area of 19.63 ha, in Cascavel, Paraná. Three bands were defined for conventional agriculture and three for precision agriculture. To create theme maps, kriging was used as interpolator, and the spatial dependence data were evaluated through semivariograms. Soybean yield was highly correlated with K in both cropping systems, but was lightly correlated with the remaining attributes evaluated. In AC it was found that the attributes yield, clay, sand, Cu, and cone index 0-20 cm showed strong spatial dependence. The remaining attributes presented weak and moderated spatial dependence. For the AP system, Cu presented strong spatial dependence. With exception to Zn, all the evaluated attributes were in availability levels for soy development, and this fact influenced the AP yield not to be significantly higher than AC. The interpolated yield mean was virtually the same for both systems, and in most of the area (59,7%) AP showed higher productivity than AC. / Os princípios fundamentais da agricultura de precisão (AP) são o aumento da produtividade das culturas e a manutenção da sustentabilidade agrícola, por meio do uso de aplicação de insumos a taxa variável, ao contrário do cultivo convencional, que utiliza valores médios para aplicação de insumos. O objetivo deste trabalho foi comparar o sistema de cultivo convencional (AC) e AP, levando em consideração os atributos químicos disponíveis no solo, suas características físicas e a produtividade de Soja. O experimento foi realizado em uma área de 19,63 ha, no município de Cascavel, Paraná, sendo definidas três faixas (curvas de nível) para AC e três para AP. Realizou-se coletas para análise química do solo, macro e microporosidade e densidade do solo em toda a área. Na soja foi feita a avaliação de produtividade. Para criação de mapas temáticos foi utilizada a krigagem como interpolador, sendo avaliada a dependência espacial dos dados por meio do semivariograma. A produtividade da soja teve alta correlação com o K nos dois sistemas de cultivo, mas foi pouco correlacionada linearmente com os demais atributos analisados. No sistema AC verificou-se que os atributos produtividade, argila, areia, Cu e Índice de Cone 0- 20 cm apresentaram forte dependência espacial. Os demais atributos apresentaram fraca e moderada dependência espacial. Para o sistema AP, o atributo Cu apresentou forte dependência espacial e os demais atributos apresentaram baixa ou moderada dependência espacial. Com exceção do Zn, todos os atributos estudados estavam em nível de disponibilidade suficientes ao desenvolvimento da cultura, fato este que influenciou a produtividade de AP para que não fosse significativamente superior a AC. A produtividade média interpolada foi praticamente a mesma para ambos os sistemas, sendo que na maior parte da área (59,7%) AP apresentou maior produtividade que AC.

A intensidade de pastejo pode ser reconhecida como primordial na formação do potencial produtivo da lavoura em sistemas integrados de produção agropecuária (SIPA). Neste estudo, objetivamos entender como diferentes intensidades de pastejo definem a produtividade da soja em SIPA. O trabalho está inserido em um protocolo experimental de longa duração iniciado em 2001, no estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Os tratamentos são definidos durante a fase pastagem, arranjados em um delineamento de blocos completamente casualizados com três repetições em diferentes intensidades de pastejo por novilhos em pasto misto de azevém anual e aveia: pastejo intenso (P10), pastejo moderado (P20), pastejo moderado-leve (P30), pastejo leve (P40) e ausência de pastejo (SP) e ausência de pastejo (SP). A soja foi semeada após a saída dos animais e os dados coletadas durante a safra 2015/16. A inserção do animal não afetou a produtividade da soja (P=0,0570). Análises de cluster e discriminante foram utilizadas no estudo da variação na produtividade. O cluster hierárquico agrupou valores de produtividade em três grupos, alta (CA), intermediária (CI) e baixa (CB), baseado em suas similaridades. Os atributos químicos não foram limitantes da produtividade. O residual da pastagem exerceu papel central na construção do potencial produtivo (P<0,001). A maior população de plantas foi encontrada no CB (P<0,001), com número inferior de legumes por área, frente aos demais cluster (P<0,001). A plasticidade fenotípica da soja explica a compensação pela modificação da arquitetura do estande de plantas nos clusters CA e CI, resultando na maior formação de legumes por planta (P<0,05). Pela análise de cluster observou-se que o P10 não apresenta valores de alta produtividade ao contrário do SP que não possui valores de produtividade baixa. Quase metade dos valores observado no P40 são mais produtividade enquanto, o P20 e P30 tendem a apresentar maior homogeneidade na distribuição entre os clusters. A análise discriminante definiu parâmetros que mais explicam a variação entre os clusters Através da função stepwise encontramos cinco variáveis (residual da pastagem, fósforo, altura final - R8, nós por ramos, legumes por área) que explicam a maioria da variação. O modelo para predizer a produtividade da soja, a partir das variáveis explicativas avaliadas a campo selecionadas pela análise discriminante, demostrou a acurácia na predição da produtividade espacial, em sistemas integrados de produção agropecuária com diferentes intensidades de pastejo, sob plantio direto na palha. / Grazing intensity can be considered essential to the potential productivity of crops in integrated crop-livestock systems (ICLS). In this study, we aimed to understand how differents grazing intensity defines the subsequent productivity of soybeans in ICLS. The work forms part of a long-term experimental protocol dating from 2001 in Rio Grande do Sul state, Brazil. Treatments were defined during the pasture phase, arranged in a completely randomized block design with three replicates under different grazing intensities by steers on Italian ryegrass and black oat mixed pastures: intense grazing (G10), moderate grazing (G20), moderate-light grazing (G30), light grazing (P40), and an ungrazed control (UG). Soybean was planted after exit of the animals and data were collected during the 2015/16 season. The integration of animals did not affect soybean productivity (P=0.0570). Cluster and discrimination analyses were used to study variation in productivity. The cluster hierarchy returned three groups of productivity values: high (HC), intermediate (IC), and low (LC), based on their similarities. Chemical attributes were not limiting to productivity. Pasture residue played a central role in the determination of potential productivity (P<0.001). The greatest plant population was found in the LC (P<0.001), while more pods per plant were found in the HC and IC (P<0.001). This result is explained by the phenotypic plasticity of soybean, which allows it to compensate for lower plant population by modifying plant stand architecture. The cluster analysis revealed that G10 did not present high productivity values, as opposed to UG, which did not contain low productivity values. Nearly half of the values observed in G40 were more productive, while G20 and G30 tended to produce greater homogeneity in the distribution among clusters. A discrimination analysis defined the parameters that explain the greatest part of the variation among clusters. Using a stepwise function, we found five variables (pasture residue, phosphorus, final plant height at R8, nodes per branch, and pods per area) that explained most of the variation. The model to predict soybean productivity, using the explanatory field variables selected by the discrimination analysis, demonstrated accuracy in the prediction of spatial productivity in ICLS with different grazing intensities under no-till.

Soy constitutes one of the main crops of Brazilian and world agriculture, with important socio-economic role. In Brazil, currently, the soybean cultivars have increased production potential, and advanced technology for the production of grains and seeds. The productive potential of soy is genetically determined, but environmental factors are responsible for limiting the production. Factors such as height, geographic location, soil texture and fertility, sowing date and plant population are essential for the expression of genetic potential. The Precision Farming tools aim to support the rural activities, generating information of spatial and temporal variability that affects crop yields. We can treat differently parts of the same crop, using efficient and sustainable inputs of agricultural production. The aim of this study was to evaluate the soybean plant behavior in different plants population and management zones. Two soybean cultivars were used the NIDERA 6411 and TEC IRGA 6070, with plants population recommended is 31 to 28 plants per square meter, respectively. The plants population used were 25 and 50% for more and for less than recommended, totaling five treatments for each cultivar. The experimental design was completely randomized bifactorial in each management area. The following variables were evaluated: 1000 grain weight, yield, number of pods per plant, number of pods per square meter and plant height. The experiment was conducted in the experimental area of the Colégio Politécnico da UFSM, in 2015, after the recommended planting time, in the period known as off-season. The results of the variables were subjected to analysis of variance and regression and the means compared by Tukey test (p <0.05). In the high and average zones of management the cultivar NIDERA 6144 with plants population of 38 and 42 plants per square meter had the maximum technical efficiency. Already in low productivity zone, farming TEC IRGA 6070, in the amount of 47 plants per square meter, present the maximum technical efficiency. The population of plants inversely impacts the total number of pods per plant and directly the number of pods per square meter. Plant height is directly affected by the population of plants so that the higher the population, higher plant height, desired condition in planting after the recommended period. / A soja constitui-se em um dos principais cultivos da agricultura brasileira e mundial, com relevante papel socioeconômico. No Brasil, atualmente, as cultivares de soja apresentam potencial produtivo cada vez maior, além de tecnologia avançada para a produção de grãos e sementes. O potencial produtivo da soja é determinado geneticamente, porém os fatores ambientais são responsáveis por limitar o teto produtivo. Fatores como altitude, latitude, textura, fertilidade do solo, época de semeadura e população de plantas são fundamentais para a expressão do potencial genético. As ferramentas da agricultura de precisão visam dar suporte às atividades rurais, gerando informações da variabilidade espacial e temporal que afeta a produtividade das culturas. Desta maneira podemos tratar diferenciadamente partes da mesma lavoura, usando de forma eficiente e sustentável os insumos da produção agrícola. O objetivo desse trabalho foi avaliar o comportamento de plantas de soja em diferentes populações e zonas de manejo. Foram utilizadas duas cultivares de soja, a NIDERA 6411 e a TEC IRGA 6070, com populações recomendadas de 31 e 28 plantas por metro quadrado, respectivamente. As populações utilizadas foram de 25 e 50% para mais e para menos do que o recomendado, totalizando cinco tratamentos para cada cultivar. O delineamento foi um bifatorial inteiramente casualizado em cada zona de manejo. Foram avaliadas as seguintes variáveis: peso de 1000 grãos, produtividade, número de legumes por planta, número de legumes por metro quadrado e altura de planta. O experimento foi conduzido em área experimental do Colégio Politécnico da UFSM, no ano de 2015, após a época recomendada de plantio, no período conhecido como safrinha. Os resultados das variáveis foram submetidos à análise de variância e regressão e as médias comparadas pelo Teste de Tukey (p<0,05). Em plantio após época recomendada, as maiores produtividades foram obtidas pelo aumento da população de plantas. Nas zonas de alta e de média produtividade, a cultivar NIDERA 6411, na população de 38 e de 42 plantas m-2, respectivamente, apresentou a máxima eficiência técnica. Já na zona de baixa produtividade, a cultivar TEC IRGA 6070, na população de 47 plantas m-2, apresentou a máxima eficiência técnica. A população de plantas impacta de forma inversa o número total de legumes por planta e de forma direta o número de legumes por metro quadrado. A altura da planta é afetada diretamente pela população de plantas, de forma que quanto maior a população, maior será a altura de plantas, condição desejada no plantio após a época recomendada.