Densidades de plantas aplicadas a unidades de manejo no cultivo de soja

• Main Author: Machado, Marcos Vinícius Muniz
• Other Authors: Maggi, Marcio Furlan
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Estadual do Oeste do Paraná 2017
• Subjects: Agricultura de precisão; População de plantas; Produtividade da soja; Software para Definição de Unidades de Manejo; Precision agriculture; Plants population; Soy productivity; Software for the Definition of Manegement Units; CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA
• Online Access: http://tede.unioeste.br/handle/tede/3080

Submitted by Neusa Fagundes ([e-mail]) on 2017-09-21T18:50:58Z No. of bitstreams: 1 Marcus_Machado2017.pdf: 1121735 bytes, checksum: 9ea84f769f344f4ca6f35da15bcea609 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-09-21T18:50:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcus_Machado2017.pdf: 1121735 bytes, checksum: 9ea84f769f344f4ca6f35da15bcea609 (MD5) Previous issue date: 2017-02-13 === Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES === Precision agriculture is essential for farmers who want to increase their productivity and reduce costs with agricultural inputs. One way of using precision agriculture is to divide the area used for cultivation into individualized plots with similar productive potentials within the plot and different among plots; these fractions of the total area are called Management Units (MUs). In this context, the objective of the study was to verify the effectiveness of the division of the area in MUs and to define the plant density for the soybean crop that provides greater productive efficiency in each MU in an experimental area with 15.5 ha, located in Céu Azul City, Paraná State, in Brazil. In the experiment, the formation of the MUs occurred following the steps: collection of soil samples to characterize the chemical and physical attributes; selection of attributes with higher correlation with productivity; interpolation and generation of thematic maps with the values of the attributes selected in the sample points; grouping of data and definition of MUs, considering that the entire computational process was performed with the help of the Software for the Definition of Management Units (SDUM). For the formation of MUs, it was used the attributes of altitude and soil penetration resistance 0-0.1m, attributes that have a greater spatial correlation with productivity in the field. The area was divided into 2 MUs, 4 contour lines (CLs) and 16 plots. In the field, 2 plant densities were applied, 214,000 and 257,000 plants ha-1, and each density was applied in 8 different plots, using line spacing of 0.70 m. In order to characterize and quantify differences in MUs and CLs and the efficiency of plant densities in the MUs, the productivity was measured at 37 points in each plot. Regarding productivity, it was found that there was a significant difference at the level of 5% between MUs, being that the MU with greater productive potential, located in the highest part in the area, achieved higher productivity; the application of the two different plant densities in the MUs generated effect, being that the densities of 214,000 and 257,000 plants ha-1 reached, respectively, higher productivity in MU2 and MU1; also, there was a difference in productivity between CLs. === A agricultura de precisão é essencial para produtores que desejam aumentar sua produtividade e reduzir custos com insumos agrícolas. Uma forma de se utilizar a agricultura de precisão é dividindo-se a área utilizada para cultivo em parcelas individualizadas, com potenciais produtivos semelhantes dentro da parcela e diferentes entre parcelas; essas frações da área total são chamadas de Unidades de Manejo (UMs). Nesse contexto, o objetivo do trabalho foi constatar a efetividade da divisão da área em UMs e definir a densidade de plantas para o cultivo de soja que proporcione maior eficiência produtiva em cada UM em área experimental com 15,5 ha, localizada em Céu Azul/PR. No experimento, a formação das UMs ocorreu seguindo-se as etapas: coleta de amostras de solo para caracterizar os atributos químicos e físicos; seleção de atributos com maior correlação com a produtividade; interpolação e geração de mapas temáticos com os valores dos atributos selecionados nos pontos amostrados; agrupamento de dados e definição de UMs, sendo que todo o processo computacional foi realizado com o auxílio do Software para Definição de Unidades de Manejo (SDUM). Para formação das UMs utilizou-se dos atributos altitude e a resistência a penetração do solo 0-0,1 m, que possuem maior correlação espacial com a produtividade no local trabalhado. A área foi dividida em 2 UMs, 4 curvas de nível (CNs) e 16 parcelas. Aplicou-se no plantio 2 densidades de plantas, 214.000 e 257.000 plantas ha-1, sendo que cada densidade foi aplicada em 8 parcelas diferentes, utilizando o espaçamento entre linhas de 0,70 m. Para caracterizar e quantificar diferenças nas UMs e nas CNs e a eficiência das densidades de plantas nas UMs, a produtividade foi medida em 37 pontos em cada parcela. Constatou-se em relação à produtividade que houve diferença significativa ao nível de 5% entre UMs, sendo que a UM com maior potencial produtivo, localizada na parte mais elevada na área, alcançou maior produtividade. Houve efeito na aplicação das duas diferentes densidades de plantas nas UMs, sendo que as densidades de 214.000 e 257.000 plantas ha-1 alcançaram, respectivamente, produtividade superior na UM2 e na UM1; além disso, existiu diferença na produtividade entre as CNs.