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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.1978.tde-20220207-202126
Document
Author
Full name
Jose Rivadavia Junqueira Teixeira
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 1978
Supervisor
Title in Portuguese
Efeitos da densidade de semeadura sobre os componentes do rendimento de três cultivares de trigo (Triticum aestivum L.)
Keywords in Portuguese
DENSIDADE DE SEMEADURA
RENDIMENTO
TRIGO
VARIEDADES VEGETAIS
Abstract in Portuguese
O presente trabalho, conduzido a campo na Estação Experimental de Tietê da Secretaria da Agricultura do Estado de São Paulo, em 1977, teve por finalidade o estudo da influência da densidade de semeadura sobre o rendimento de grãos, componentes do rendimento e outras características em três cultivares de trigo (Triticum aestivum L.). Foram estudadas oito densidades de semeadura, com níveis crescentes desde 30 sementes viáveis por metro linear, até 100 sementes viáveis por metro linear em três cultivares de trigo. O delineamento utilizado foi um fatorial 3 x 8, com as parcelas dispostas em blocos casualizados, em 4 repetições. Os fatores estudados foram as cultivares Tobari F 66, IAC 5 e S 31 e as oito densidades de semeadura combinadas entre si. O trabalho de campo foi iniciado em 15 de abril e as colheitas feitas nos dias 1º e 17 de agosto. As determinações realizadas no campo foram feitas a partir de uma amostra de um metro linear, sorteada dentro de cada uma das três linhas centrais da parcela. As determinações em laboratório foram feitas numa amostra de 15 espigas por parcela. Os dados obtidos foram submetidos a análise estatística e as médias comparadas pelo teste de Tukey ao nível de 5% de probabilidade. Para cada cultivar foram obtidas equações de regressão, segundo o método dos polinômios ortogonais. O rendimento, componentes do rendimento e outras características foram correlacionados entre si, estabelecendo-se as equações de regressão linear. Efetuou-se uma análise de regressão múltipla entre o rendimento e seus componentes. As condições meteorológicas, com exceção da precipitação pluviométrica, foram favoráveis à cultura do trigo durante o ano de 1977, em Tietê. As análises dos dados e a interpretação dos resultados, permitiram as seguintes conclusões: a) O número de grãos por espiga, stand inicial, stand final, número de colmos por planta, comprimento da espiga, número de espiguetas por espiga e peso de grãos por espiga foram afetados pela densidade de semeadura. Para um aumento da densidade de semeadura, correspondeu um declínio nos parâmetros acima citados. b) O peso de 1000 grãos, altura da planta, número de grãos por espigueta, peso do hectolitro e relação grão/palha, não foram influenciados pelos níveis de densidades de semeadura. c) O rendimento de grãos e o número de espigas por metro quadrado, apesar de não sofrerem a influência da densidade de semeadura, apresentaram uma tendência para aumentar seus valores até o nível de 80 sementes viáveis por metro linear, declinando a partir deste nível. d) Os componentes do rendimento, número de espigas por metro quadrado, número de grãos por espiga e peso de 1000 grãos, estão altamente correlacionados com o rendimento de grãos. e) Foi possível o estabelecimento duma equação de regressão múltipla para a estimativa do rendimento, através dos componentes, Ŷ = 313,6724 + 4,8582X1 + 17,0251X2 - 11,5354X3 com coeficiente de determinação de 73,93%.
Title in English
Effects of sowing density on yield components of three wheat (Triticum aestivum L.) cultivars
Abstract in English
The objective of the present field research, conducted at the Tietê Experiment Station of the Secretariat of Agriculture of the State of São Paulo, was to study the influence of sowing density on kernel yield, yield components, and other characteristics of three wheat (Triticum aestivum L.) cultivars. Eight sowing densities were studied, with levels increasing from 30 seeds per linear meter up to 100 viable seeds per linear meter, for three wheat cultivars. A 4-replications 3x8 factorial design was utilized, and the plots were set out in 4 random blocks. The factors studied were cultivars Tobari F 66, IAC 5 and S 31, and the eight sowing densities combined among themselves. The field work was initiated on April 15 and harvest was done on August 1 and 17. Field determinations were made from a one linear meter sample taken randomly within each of the 3 central rows of the plot. Laboratory determinations were made from a 15-spikes-per-plot sample. The data obtained were submitted to statistical analysis and the means compared by utilizing Tukey's test, at the 5% level of probability. Regression equations were obtained for each cultivar by means of the orthogonal polinomial method. Yield, yield components and other characteristics were correlated among themselves in order to establish the linear regression equations. A multiple regression analysis was effected between yield and its components. Meteorological conditions, with the exception of rainfall, were favorable for wheat crops in the Tietê area in 1977. Data analysis and interpretation of results led to the following conclusions: a) Number of kernels per spike, initial stand, final stand, number of culms per plant, spike length, number of spikelets per spike, and kernel weight per spike were affected by sowing density. As sowing density increased, the above mentioned parameters decreased. b) The weight of 1000 kernels, plant height, number of kernels per spikelet, weight of hectoliter and kernel/straw relationship were not influenced by sowing density levels. c) Although yield per kernel and number of spikes per square meter did not suffer the influence of sowing density, there was a tendency for their values to increase up to the level of 80 viable seeds per linear meter, and to decrease from that level on. d) Yield components, number of spikes per square meter, number of kernels per spike, and weight of 1000 kernels are highly correlated with kernel yield. e) Establishment of a multiple regression equation for estimating yield was possible by means of the components Ŷ = 313,6724 + 4,8582X1 + 17,0251X2 - 11,5354X3 with a determination coefficient of 73.93%.
 
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Publishing Date
2022-02-07
 
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