Demand modeling, nutrient partitioning and fertilizer recommendation for banana based on soil testing, leaf analysis and yield

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.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic

Linha de fronteira e chance matemática na determinação do estado nutricional de pitaia

RESUMO Com o presente trabalho objetivou-se avaliar, através dos métodos linha de fronteira e chance matemática, o estado nutricional de pitaias submetidas a combinações de doses crescentes de nitrogênio-potássio (N-K) e fósforo-zinco (P-Zn). Foram aplicadas cinco doses de N (0; 150; 300; 450 e 600 mg dm-3) e K (0; 75; 150; 225 e 300 mg dm-3) no experimento I, e cinco doses de P (0; 75; 150; 255 e 300 mg dm-3) e Zn (0; 2; 4; 6 e 8 mg dm-3) no experimento II. Ambos os experimentos foram arranjados em esquema fatorial 5 x 5, com quatro blocos ao acaso. Houve bastante similaridade entre as faixas de suficiência obtidas pela chance matemática e linha de fronteira, exceto para o fósforo. As faixas de suficiência obtidas pela linha de fronteira foram mais amplas que as obtidas pela chance matemática. O método linha de fronteira apresenta elevada capacidade preditiva no ajuste dos dados, demonstrando ser uma importante ferramenta na obtenção de faixas de suficiência e valores de referência para estudos posteriores de diagnose nutricional em pitaia

Modeling in the Adjustment of Fertilization Recommendation through Leaf Analysis in Fertigated ‘Prata’ Banana

ABSTRACT: In banana cultivation, fertilization recommendations are almost exclusively based on soil chemical analysis, without considering leaf analysis and expected yield, which can help in the adjustment of fertilization programs. The aim of this study was to develop a method to recommend macronutrient fertilization rates which integrates data on leaf analysis, soil chemical analysis, and yield. Yield, soil chemical analysis, and leaf analysis data of fertigated plantations of ‘Prata’ banana were obtained for the first and second halves of the years from 2010 to 2015. Yield was correlated with soil organic matter (SOM) and soil contents of macronutrients (P, K, Ca, and Mg) to obtain the critical level (CLNui). Then, leaf nutrient contents were plotted on a dispersion graph as a function of soil contents using the method of Quadrant Diagram of the Plant-Soil Relationship (QDpsR). Based on leaf analysis, recommended rates were simulated for four plots and compared with rates recommended by other methods. The values of CLNui obtained were 13.2 g dm−3for SOM; 97.5 and 91.5 mg dm−3for P and K; and 2.71 and 0.61 cmolc dm−3for Ca2+and Mg2+. The rates recommended based on leaf analysis diverged from the recommendations of Ferticalc®-Bananeira and the Recommendation Table for Banana Fertilization; in plots for which recommendations were made, there were higher rates of P2O5 and Ca and lower rates of K2O. However, in most cases, applications were not recommended, either because contents in leaves and soil were adequate or because yield was being limited by non-nutritional factors or, if nutritional, related to other nutrient(s). Leaf analysis satisfactorily adjusts the recommended rates of nutrients and has advantages if incorporated in nutritional balance models

Yield performance of upland rice cultivars at different rates and times of nitrogen application

Nitrogen is the most important nutrient for rice (Oryza sativa L) yields. This study aimed to evaluate the response of upland rice cultivars to N rate and application times in a randomized block design, in subdivided plots with four replications. The studied factors were five rice cultivars (BRS MG Curinga, BRS Monarca, BRS Pepita, BRS Primavera, and BRS Sertaneja), three application times (100 % at planting, 50 % at planting - 50 % at tillering and 100 % at tillering) and four N rates (0, 50, 100, and 150 kg ha-1). All cultivars responded to increased rates and different times of N application, especially BRS Primavera and BRS Sertaneja, which were the most productive when 50 % N rates were applied at sowing and 50 % at tillering. The response of cultivar BRS Monarca to N fertilization was best when 100 % of the fertilizer was applied at tillering