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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorLima, Julião Soares de Souza-
dc.date.accessioned2015-08-12T16:19:37Z-
dc.date.available2016-06-24T06:00:06Z-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufes.br/handle/10/1447-
dc.format.mediumtexten
dc.rightsopen accessen
dc.titleVariabilidade espacial do estado nutricional do cafeeiro conilon utilizando índice DRISpor
dc.typemasterThesisen
dc.subject.udc63por
dc.subject.br-rjbnAgricultura de precisãopor
dc.subject.br-rjbnSistemas de informação geográficapor
dc.subject.br-rjbnDiagnóstico foliarpor
dc.subject.br-rjbnProdutividadepor
dc.subject.br-rjbnCafé conilonpor
dcterms.abstractA combinação da agricultura de precisão e do Sistema Integrado de Recomendação Foliar (DRIS) possibilita monitorar espacialmente o balanço nutricional dos cafezais para fornecer recomendações de adubação mais equilibradas e mais ajustadas economicamente. O objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial do estado nutricional do cafeeiro conilon, utilizando o Índice de Balanço Nutricional (IBN) e sua relação com a produtividade. A produtividade das plantas em cada ponto amostral foi determinada e construiu-se o seu mapa considerando a variabilidade espacial; determinou-se o Índice de Equilíbrio Nutricional (IBN) das plantas em cada ponto amostral e construiu-se o seu mapa; e utilizou-se a análise de componentes principais (ACP) para estimar o IBN do cafeeiro por cokrigagem. Os dados do cafeeiro conilon foram coletados em fazenda experimental, no município de Cachoeiro de Itapemirim-ES. O IBN do cafeeiro e a sua produtividade foram analisados por meio de geoestatística, com base nos modelos e parâmetros dos semivariogramas, utilizando o método de interpolação krigagem ordinária para estimar valores para locais não amostrados. O índice de Balanço Nutricional da lavoura do cafeeiro conilon apresentou dependência espacial, porém não apresentou correlação linear e nem espacial com a produtividade. A lavoura em estudo se encontra em desequilíbrio nutricional, sendo que entre os macronutrientes, o Potássio foi o que apresentou maior desequilíbrio na área, entre os micronutrientes, o Zinco e o Ferro foram os que apresentaram menores concentrações nas folhas. A confecção dos mapas possibilitou a distinção de regiões com maior e menor desequilíbrio nutricional e produtividade, o que possibilita adotar o manejo de forma diferenciada e localizada. A análise multivariada baseada em componentes principais fornece componentes com alta correlação com as variáveis originais P, Ca, Zn , Cu, K e B. A cokrigagem utilizando as componentes principais permite estimar o IBN e a produtividade da área.por
dcterms.abstractThe objective of this study was to evaluate the spatial variability of nutritional status conilon coffee using the Balance Nutritional Index (BNI) and its relationship with productivity. The combination of precision agriculture and Recommendation Integrated System Foliar (DRIS) enables spatially monitor the nutritional balance of the coffee plantations to provide fertilizer recommendations set more balanced and more economically. The productivity of plants at each sample point was determined and built your map considering the spatial variability; determined the Balance Nutritional Index (BNI) plants at each sample point and built your map; and used the principal component analysis (PCA) to estimate the IBN coffee by co-kriging. The data were collected conilon coffee in experimental farm in the municipality of Itapemirim - ES . The BNI the coffee and productivity were analyzed using geostatistical techniques, based on the models and parameters of semivariograms using the ordinary cokriging interpolation method to estimate values for non-sampled locations. The Balance Nutritional index of the crop conilon coffee showed spatial dependence, but no linear nor spatial correlation with productivity. The crop under study is in nutritional imbalance, and among the macronutrients, Potassium showed the greatest imbalance in the area, among the micronutrients, Zinc and Iron were those with lower concentrations in the leaves. The making of maps allowed the distinction of regions with higher and lower nutritional imbalance and productivity, enabling management to adopt a differentiated and localized manner. The multivariate analysis based on principal components provides components with high correlation with the original variables P, Ca, Zn, Cu, K and B. The cokriging using principal components allows estimating the IBN and the productivity of the area.eng
dcterms.creatorFonseca, Abel Souza da-
dcterms.dateSubmitted2014-02-20-
dcterms.issued2014-
dcterms.languageporen
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Produção Vegetalpor
dc.contributor.refereeAmaral, José Francisco Teixeira do-
dc.contributor.refereeSilva, Samuel de Assis-
frapo.hasFundingAgencyCapespor
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