COMPONENTES PRINCIPAIS E REGRESSÃO MÚLTIPLA NA ESTIMATIVA DA PRODUTIVIDADE DE CAFÉ COM BASE EM NUTRIENTES FOLIARES

• Main Authors: Lais Barreto Franco, Jorge Tadeu Fim Rosas, Michel de Assis Silva, Julião Soares de Souza Lima, Samuel de Assis Silva
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Published: Universidade do Vale do Paraíba 2017-01-01
• Series: Revista UniVap
• Online Access: http://revista.univap.br/index.php/revistaunivap/article/view/749

Com esse trabalho se objetivou, através de componentes principais e regressão múltipla, estimar a produtividade de café com base em nutrientes foliares. A pesquisa foi desenvolvida em uma área cultivada com café arábica - Coffea arabica L.. Construiu-se uma grade irregular com 100 pontos amostrais. Para a realização da análise foliar, foram amostradas folhas do terceiro e quarto pares do ramo produtivo. A produção foi avaliada em julho de 2008 e convertida em produtividade. Os valores encontrados foram submetidos a uma análise de componentes principais (PCA). Com a finalidade de encontrar um modelo para a produtividade, foram ajustados modelos de regressão linear múltipla utilizando as componentes principais geradas. A análise geoestatística foi utilizada para quantificar o grau de dependência espacial. Comprovada a dependência, construiu-se mapas temáticos. A estimativa de produtividade a partir de modelos de regressão múltipla utilizando as componentes principais retornou valores semelhantes aos observados para os dados reais. Essa ferramenta é eficiente para estimar a produtividade com base nas componentes geradas à partir dos nutrientes foliares.