Modelos de crescimento em caracteres morfológicos de crotalária juncea
Bem, Cláudia Marques deCargnelutti Filho, AlbertoFacco, GiovaniSchabarum, Denison EsequielSilveira, Daniela LixinskiSimões, Fernanda MartinsUliana, Daniela Barbieri
O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos não lineares, Gompertz e Logístico, na descrição dos caracteres morfológicos de crotalária juncea. Foram realizados dois ensaios de uniformidade e os tratos culturais foram os mesmos em toda área experimental. A semeadura foi realizada em fileiras espaçadas de 0,5 m, com a densidade de 20 plantas por metro de fileira em área útil de 52 m × 50 m. Foram avaliados os caracteres morfológicos: altura de planta, número de folhas, diâmetro de caule e comprimento de raiz. Estas variáveis foram avaliadas, diariamente, em duas épocas de semeadura, 22 de outubro de 2014 (época 1) e 03 de dezembro de 2014 (época 2), totalizando 94 e 76 dias de avaliação, respectivamente. Para a época 1, aos 7 dias após a semeadura, e para a época 2, aos 13 dias após a semeadura, foram coletadas, aleatoriamente, quatro plantas em cada dia. Para o modelo de Gompertz foi utilizada a equação 𝑦𝑦 = 𝑎𝑎 ∗ 𝑒𝑒(−𝑒𝑒(𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥)) e para o modelo Logístico foi utilizada a equação 𝑦𝑦𝑦𝑦 = 𝑎𝑎1+𝑒𝑒(−𝑏𝑏−𝑐𝑐∗𝑥𝑥𝑥𝑥). Foi calculado o ponto de inflexão para os modelos Gompertz e Logístico. A qualidade do ajuste dos modelos Gompertz e Logístico foi verificada pelo coeficiente de determinação ajustado, critério deinformação de Akaike, desvio padrão residual, desvio médio absoluto, erro percentual médio absolutoe erro de predição médio. Os modelos de Gompertz e Logístico diferem entre si e entre as épocas desemeadura, para as estimativas dos parâmetros para altura de planta, número de folhas, diâmetro de caule e comprimento de raiz. As curvas de crescimento, para os caracteres altura de planta, número de folhas e diâmetro de caule, apresentaram ajustes satisfatórios para ambos os modelos, utilizando os seguintes critérios de avaliação: coeficiente de determinação ajustado, critério de informação de Akaike, desvio padrão residual, desvio médio absoluto, erro percentual médio absoluto e erro de predição médio.(AU)
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