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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.1978.tde-20231122-100617
Document
Auteur
Nom complet
Maria Aparecida Perre da Silva
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Piracicaba, 1978
Directeur
Titre en portugais
Segunda aproximação de Mitscherlich, Y=A [1-10-c(x+b)]10-K(x+b)2, aplicada à adubação mineral
Mots-clés en portugais
ADUBAÇÃO
EQUAÇÃO DE MITSCHERLICH
EXPERIMENTOS
Resumé en portugais
Dentre as várias funções de produção a equação de 2º grau e a de Mitscherlich são de grande utilização nos estudos de ensaios de adubação, sendo a última a mais largamente aplicada. Entretanto, a equação de Mitscherlich vem sendo utilizada em sua forma mais simples (1ª aproximação) e, como ela tem algumas restrições, procurou-se neste trabalho estudar a 2ª aproximação de Mitscherlich, por ser ela um modelo que mais se aproxima da realidade. Procurou-se verificar o ajustamento da 2ª aproximação de Mitscherlich, à qual introduziu-se o fator b nos fatores linear e quadrático, utilizando-se de dados relativos a ensaios de adubação, comparando os resultados obtidos com os provenientes do ajustamento da 1ª aproximação e do modelo quadrático aos mesmos dados. Para esse fim foram estudados: a) um ensaio, fictício, com 13 níveis de nutrientes e 4 repetições, no esquema inteiramente casualizado; b) um ensaio de adubação de trigo, instalado em Londrina, PR, por pesquisadores do IAPAR e EMBRAPA, no esquema de parcelas subdivididas, sendo que as parcelas referem-se a adubação a lanço e as subparcelas a adubação em sulco. Como a interação AxB foi altamente significativa, estudou-se o efeito de regressão nos desdobramentos: - adubação no sulco dentro de 0 kg de P205 de adubação a lanço; - adubação a lanço dentro de 0 kg de P205 de adubação no sulco. O método utilizado para estimar os parâmetros dos modelos I e II, a saber: (Descrito na dissertação). Concluímos que: O modelo II melhor se ajustou aos dados pois obteve-se um valor de F altamente significativo para efeito de regressão e o coeficiente de determinação sempre foi mais alto que os demais. Nas comparações feitas entre os modelos pudemos verificar que: O modelo I se ajusta bem aos dados, mas, quando se aplicam doses altas de nutrientes, ele não se ajusta tão bem como o modelo II. O modelo III, em quase todos os casos, se ajusta bem, mas tem a inconveniência de cair muito rapidamente após atingir o máximo, o que não ocorre com o modelo II, pois neste, a queda é bem mais lenta. Na determinação da dose economicamente aconselhável, o modelo II também se mostrou melhor que os outros, pois no caso de se ter doses relativamente baixas (1º caso do ensaio nº 2), o resultado dado por ele não difere dos demais, já no caso de se ter doses altas (2º caso do ensaio nº 2), ele deu um valor mais conveniente.
Titre en anglais
Not available
Resumé en anglais
Among the various yield functions the 2nd degree polynomial and Mitscherlich's are well known by the fertilizer researchers, being the last the one that best fit data usually. However, Mitscherlich's formula is being used in its simplest form (1st aproximation, and since it has some restrictions, we tried here to study its 2nd aproximation, for we expected a better fitting to data. We verified the fitting of 2nd aproximation, were the b factor was introduced in the linear and quadratic components. We considered data from fertilizar trials, comparing the results obtained with those from the 1st aproximation and from the quadratic modal. Data considered were: - A simulated trial, with 13 nutrient levels with 4 replicates in the cornpletely randomized design. - A wheat fertilize trial installed in Londrina (PR) under supervision of IAPAR and EMBRAPA researchers, using a split-plot design, being the plots hand fertilization and sub-plots line fertilization. Due to significance at AxB interaction we decomposed the regression efect as follow: - Line fertilization within 0 kg of P205 of hand fertilization. - Hand fertilization within 0 kg of P205 of line fertilization. To estimate the parameters of: (See dissertation). We concluded that maciel II fits data the best, due to F value being highly significant for regression and high R2 value. Comparing models we also found out that: - Maciel I fits data better than the others, but is not so good when high levels are being used. In this case modal II is prefered - Modal III has the only restriction of falling suddanly just after reaching the maximum. - Considering economic analysis method II showed tha best performance in all cases.
 
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Date de Publication
2023-11-24
 
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