Relations between zero-inflated variables in trials with horticultural crops

Certain characteristics of some vegetable crops allow multiple harvests during the production cycle; however, to our knowledge, no study has described the behavior of fruit production with progression of the production cycle in vegetable crops with multiple harvests that present data overdispersion. We aimed to characterize the data overdispersion of zero-inflated variables and identify the behavior of these variables during the production cycle of several vegetable crops with multiple harvests. Data from 11 uniformity trials were used without applying treatments; these comprise the database from the Experimental Plants Group at the Federal University of Santa Maria, Brazil. The trials were conducted using four horticultural species grown during different cultivation seasons, cultivation environments, and experimental structures. Although at each harvest, a larger number of basic units with harvest fruit was observed than units without harvest fruit, the basic unit percentage without fruit was high, generating an overdispersion within each individual harvest. The variability within each harvest was high and increased with the evolution of the production cycle of Capsicum annuum, Solanum lycopersicum var. cerasiforme, Phaseolus vulgaris, and Cucurbita pepo species. However, the correlation coefficient between the mean weight and number of harvest fruits tended to remain constant during the crop production cycle. These behaviors show that harvest management should be done individually, at each harvest, such that data overdispersion is reduced

Rumex induratus leaves: phytochemical profiling and antioxidant activity

Several species of the Rumex (Polygonaceae) genus have been used in traditional medicine, although their high oxalic acid content has been implicated in oxalic intoxication, mainly la children. Rumex induratus Boiss & Reuter is an endemic Liberian herb that prefers rocky habitats of the thermo Mediterranean region

Targeted metabolite analysis and antioxidant potential of rumex induratus

Targeted metabolite analysis of aqueous extract of Rumex induratus leaves, in terms of phenolic compounds and organic acids, and the study of its antioxidant activity against the DPPH• radical, a reactive oxygen species, hypochlorous acid, and a reactive nitrogen species, nitric oxide (•NO), were performed. The samples were collected in several locations, spontaneously occurring or from greenhouse culture, at different stages of development and seasons. The phenolic composition was achieved by high-performance liquid chromatography (HPLC)-diode array detection, and four hydroxycinnamic acid derivatives and 10 flavonoid glycosides (C- and O-heterosides) were determined. Organic acids composition was established by HPLC-UV, revealing five compounds. The total amount of phenolic compounds and organic acids were affected by growing conditions and developmental phase. The aqueous extract exhibited a doserelated activity against all tested reactive species

Seleção de semivariogramas para a estimativa da densidade populacional do percevejo-do-colmo em arroz-irrigado

O arroz (Oryza sativa L.) é um dos alimentos mais importantes para a nutrição humana, sendo a base alimentar de mais de três bilhões de pessoas. O Brasil é o nono produtor mundial, sendo sua produção realizada de duas formas, nos cultivos em várzea e em terras altas, denominados de arroz irrigado e arroz de sequeiro, respectivamente. Diversos insetos-praga contribuem para a perda de produtividade da lavoura de arroz, dentre eles o percevejo-do-colmo, Tibraca limbativentris (Hemiptera: Pentatomidae). Esta espécie é considerada a segunda em importância económica e ataca os colmos das plantas de arroz afetando diretamente os componentes de rendimento e provocando o sintoma de coração morto e panícula branca. Dependendo da infestação deste inseto-praga seus danos podem ser mais drásticos nas fases de pré-floração e de formação de grãos. As populações de insetos em lavouras podem ser estimadas com o uso de procedimentos de interpolação que permitem gerar superfícies contínuas através de unidades amostrais pontuais. Entre os métodos de interpolação a krigagem ordinária (KO) é a mais utilizada. A KO usa a dependência espacial entre amostras vizinhas, expressa no semivariograma, para estimar valores em qualquer posição dentro do campo, sem tendência e com variância mínima. O semivariograma é capaz de descrever qualitativa e quantitativamente a estrutura de dependência espacial, além de ser o ponto chave na determinação do interpolador. A seleção do modelo que represente adequadamente as semivariâncias é altamente desejável no processo de krigagem pois influencia na previsão de valores desconhecidos. Desta forma o trabalho teve por objetivo selecionar modelos teóricos de semivariogramas para a estimativa da densidade populacional de T. limbativentris no cultivo do arroz irrigado na pré-floração e na formação de grãos. Para a avaliação da densidade populacional foram utilizadas duas lavouras de arroz irrigado com áreas de 1,30 (Lavoura 1) e 6,92 (Lavoura 2) hectares, ambas localizadas em Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil (Lat. 29 38 S e Long. 54 03 W), cultivadas sob as recomendações técnicas da cultura [4] e nos seus entornos circundadas por vegetação arbustiva, arbórea e de campo. O clima local, conforme a classificação de Köppen tipo Cfa, é subtropical úmido, sem estação seca e com verões quentes [2]. Em cada lavoura foi gerado um grid de 30m x 30m para a amostragem dos insetos originando 39 e 192 unidades amostrais respectivamente para a Lavoura 01 e Lavoura 2. Em cada unidade amostral foram amostradas 200 plantas de arroz, totalizando 1 metro quadrado (50 plantas aptas por metro linear e espaçamento entre linhas de 0,20 m). Em cada planta de arroz realizou-se uma contagem direta dos indivíduos de T. limbativentris contidos em seu interior e o total de indivíduos por unidade de área (200 plantas) foi utilizado na análise de dados. As amostragens foram realizadas durante a pré-floração e a formação dos grãos. Os valores por avaliação foram analisados aplicando a análise descritiva e de interpolação. No interpolador da KO a hipótese de normalidade dos dados foi testada pelo teste de Shapiro-Wilk (p>0,05). Quando não satisfeita, os dados que apresentaram assimetria positiva foram submetidos à transformação de Box-Cox através da plataforma R. Em seguida os dados foram submetidos à análise geoestatística para verificar a existência de dependência espacial e, neste caso, quantificar o grau de dependência espacial dos atributos em estudo a partir do ajuste dos modelos teóricos aos semivariogramas experimentais isotrópicos com base na pressuposição de estacionariedade da hipótese intrínseca. A partir dos semivariogramas experimentais foram obtidos e ajustados os modelos de semivariogramas Circular, Esférico, Pentaesférico, Exponencial, Gaussiano, Quadrático Racional, Seno Cardinal, J-Bessel, K-Bessel, Estável [3]. Pelo algoritmo de ajuste dos Mínimos Quadrados Ponderados esses modelos foram ajustados ao semivariograma experimental, sendo definidos os parâmetros do modelo: efeito pepita, patamar, alcance. Para verificar a existência de dependência espacial foi estimado o índice de Dependência Espacial que representa uma relação em porcentagem do quanto a dependência espacial, quantificada pelo modelo de semivariograma, contribui para a variabilidade dos dados. Constatada a presença de dependência espacial entre os dados foram realizadas inferências por KO. Para a escolha do modelo de semivariograma, utilizou-se a técnica da validação cruzada. Como primeiro indicador da validação cruzada utilizou-se a regressão linear, onde os valores estimados (variável dependente) foram cruzados com os valores amostrados (variável independente). A partir da estimativa da equação de regressão linear obtém-se a interseção a e o coeficiente angular b e o coeficiente de determinação. O melhor ajuste para a relação valores amostrados e estimados se obtém quando as estimativas de a se aproximam de 0, e b de 1 e coeficiente de determinação a 1. Como segundo indicador utilizou-se a média dos erros, como terceiro indicador o desvio padrão dos erros, como quarto indicador a média dos erros absolutos, como quinto indicador, estimou-se a raiz quadrada média dos erros, os melhores ajustes se obtêm quando estes se aproximam de 0, como sexto indicador a raiz quadrada média do erro padronizada, o melhor ajuste se obtêm quando este se aproxima de 1. A partir dos indicadores estimados da validação cruzada foram atribuídas notas de 1 a 11, de acordo o critério de seleção de cada indicador: para as estimativas de a, do coeficiente de determinação e do sexto indicador o valor mais próximo ou igual a 1, foi atribuída a nota 11 e para o valor mais distante de 1 foi atribuída a nota 1, respectivamente. Para as demais estimativas o valor mais próximo ou igual a 0 foi atribuída a nota 11 e para o valor mais distante de 0 foi atribuída a nota 1, respectivamente. Após a atribuição das notas realizou-se o somatório destas dentro de cada modelo ajustado e situação avaliada adotando o critério de escolha do modelo com maior somatório das notas. Na lavoura 1 o valor médio de adultos por unidade de área T. limbativentris foi de 12,10 e 13,85 em pré-floração e na formação de grãos, respectivamente, onde ambos apresentaram normalidade. Na lavoura 2 o valor médio de adultos por unidade de área nas avaliações foi menor, 3,75 e 6,62, respectivamente, onde ambos não apresentaram normalidade sendo necessária a transformação. Para ambas as lavouras, avaliações e modelos teóricos houve dependência espacial. Na lavoura 1 foram selecionados o modelos Estável na pré-floração e K-Bessel na formação dos grãos e na lavoura 2 foram selecionados os modelos Circular na pré-floração e Gaussiano na formação de grãos. Estes resultados confirmam a hipótese onde cada conjunto de dados apresenta uma estrutura espacial diferente sendo necessário definir um modelo teórico de semivariograma com melhor ajuste ao experimental [1].info:eu-repo/semantics/publishedVersio