Modelagem do crescimento e produção de Physalis angulata L.
DOI:
https://doi.org/10.1590/1983-21252026v3915227rcPalavras-chave:
Propagação. Desenvolvimento. Ciclo. Modelos não-lineares.Resumo
A espécie Physalis angulata, pertencente à família Solanaceae, apresenta potencial crescimento no mercado de pequenas frutas e indústria farmacológica. Porém, informações técnicas sobre seu ciclo de produção ainda são limitadas. Este estudo teve como objetivo ajustar e comparar os modelos de regressão logística não linear e de Gompertz para identificar qual deles melhor descreve a relação biológica entre a produção de frutos e o tempo de viveiro das mudas. O experimento foi realizado em delineamento inteiramente casualizado, constituído de cinco períodos de permanência das mudas no viveiro (22, 26, 30, 34 e 38 dias), cada tratamento com cinco repetições contendo 12 plantas por repetição. Após o transplante, as plantas foram avaliadas semanalmente até 70 dias quanto à sobrevivência, altura, diâmetro do colo e produtividade. Os modelos Logístico autorregressivo e Logístico apresentaram melhor desempenho no ajuste dos dados de crescimento em altura e diâmetro do caule das mudas de P. angulata L. O parâmetro “c”, tanto para altura quanto para diâmetro das mudas que permaneceram por 34 dias no viveiro, apresentaram crescimento mais acelerado em campo. Mudas que permaneceram no viveiro por 38 dias resultaram em maior produção de frutos em relação àquelas de menores idades.
Referências
ALVARES, C. A. et al. Mapa de Classificação climática de Koeppen para o Brasil. Meteorologia, 22: 711-728, 2014.
BATES, D. M. et al. Package ‘lme4’ Linear Mixed-Effects Models using 'Eigen' and S4, 2022. Available at em: https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/lme4.pdf. Access on: Sep. 25, 2022.
BERTOLINI, I. C; BRUN, E. J. A influência do método de semeadura no crescimento de mudas de flamboyant (Delonix regia (Bojer ex Hook) raf.) Em viveiro florestal. Revista da Sociedade Brasileira de Arborização Urbana, 9: 181-198, 2015.
DIEL, M. I. et al. Production of biquinho pepper in different growing seasons characterized by the logistic model and its critical points. Ciência Rural, 50: e20190477, 2020.
FOX, J. et al. Companion to Applied Regression. Available at: https://cran.rproject.org/web/packages/car/index.html. Access on: Mar. 30, 2023.
FREITAS, T. A. S. et al. Produção de mudas de Senegalia bahiensis Benth. Em diferentes volumes de tubetes. Ciência Florestal, 31: 1105-1123, 2021.
FRÜHAUF, A. C. et al. Nonlinear models in the study of the cedar diametric growth in a seasonally dry tropical forest. Revista Brasileira de Ciências Agrárias, 15: 1-8, 2020.
HOTHORN, T. et al. Package ‘lmtest’ Testing Linear Regression Models. Available at: https://cran.r-project.org/web/packages/lmtest/lmtest.pdf. Access on: Nov. 20, 2022.
INMET - Instituto Nacional de Meteorologia. Rede de Estações Climatológicas. 2022. Available at:http://www.inmet.gov.br/projetos/rede/pesquisa/form_mapas_c_dia
rio.php. Access on: Dec, 10, 2022
JANKAUSKIENĖ, J.; LAUŽIKĖ, K. Efeito da idade da muda de pimentão (Capsicum annuum L.) E do método de cultivo na qualidade da muda, parâmetros fotossintéticos e produtividade. Agronomy, 13: 2255, 2023.
LUCIO, A. D.; NUNES, L. F.; REGO, F. Nonlinear regression and plot size to estimate green beans production. Horticultura Brasileira, 34: 507-513, 2016.
MACHADO, J. P. et al. Seedling biometrics and relationship with yield of physalis. Revista Caatinga, 37: e12160, 2024.
MENDONÇA, A. V. R.; SOUZA, J. S. Bases para a definição de protocolos para propagação de espécies das áreas de proteção ambiental (APA). In: MENDONÇA, A. V. R. et al. (Eds.). Propagação de espécies florestais nativas da Bahia: uma contribuição para conservação das apas de Joanes-Ipitanga e Lago Pedra do Cavalo. Cruz das Almas, BA: Universidade Federal do Recôncavo da Bahia, 2018.v.1, p. 422.
OLIVEIRA, A. A. L. A. et al. Influence of chemical and organic fertilizers in fruits of camapu (Physalis angulata L.). Biocatalysis and Agricultural Biotechnology, 47: e102580, 2023.
PEREIRA, A. A.; FERNANDES, T. J.; SCALCO, M.S. Modelagem não-linear do crescimento em altura do cafeeiro irrigado e não irrigado em diferentes densidades. Irriga, 1: 140-149, 2016.
PERIPOLLI, M. et al. Nonlinear regression models for estimating linseed growth, with proposals for data collection. Acta Scientiarum. Agronomy, 46: e65771, 2024.
PINHEIRO, J. et al. Package ‘nlme’ Linear and Nonlinear Mixed Effects Models. 2022. Available at: https://cran.r-project.org/web/packages/nlme/nlme.pdf. Access on: Feb. 1, 2023.
R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. 2022. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Available at em: https://www.R-project.org/. Access on: Nov.15, 2022
REIS, R. M. et al. Modelos de regressão não-linear aplicados a grupos de acessos de alho. Horticultura Brasileira, 32: 178-183, 2014.
RIBEIRO, T. D. et al. The use of the nonlinear models in the growth of pears of ‘Shinseiki’ cultivar. Ciência Rural, 48: e20161097, 2017.
RODRIGUES, M. G. F. et al. Solos e suas relações com as paisagens naturais no município de Cruz das Almas-BA. Revista de Biologia e Ciências da Terra, 9: 193-205. 2009.
SAAVEDRA, J. et al. Agromorphological characterization of wild and weedy populations of Physalis angulata in Mexico. Scientia Horticulturae, 246: 86-94, 2019.
SARI, B. G. et al. Nonlinear Modeling for Analyzing Data from Multiple Harvest Crops. Agronomy Journal, 110: 2331-2342, 2018.
SILVA, É. M. D. et al. Evaluation of the critical points of the most adequate nonlinear model in adjusting growth data of ‘green dwarf’ coconut fruits. Revista Brasileira de Fruticultura, 43: e-726, 2021.
SILVA, J. G. et al. Brazilian Flora 2020: Leveraging the power of a collaborative scientific network – 2022. Taxon, 71: 178-198, 2022.
SOUSA, L. F. et al. Fitting nonlinear autoregressive models to describe coffee seed germination. Ciência Rural, 44: 2016-2021, 2014.
TANAN, T. T.; NASCIMENTO, M. N.; LEITE, R. S. Produção e caracterização dos frutos de espécies de Physalis cultivadas no semiárido baiano. Colloquium Agrariae, 14: 113-121, 2018.
XU, H. et al. Nonlinear Mixed-Effects (NLME) Diameter Growth Models for Individual China-Fir (Cunninghamia lanceolata) Trees in Southeast China. Plos ONE, 9: e104012, 2014.
ZACCHEO, P. V. C.; AGUIAR, R. S.; STENZEL, N. M. C. Tamanho de recipientes e tempo de formação de mudas no desenvolvimento e produção de maracujazeiro-amarelo. Revista Brasileira de Fruticultura, 35: 603-607, 2013.
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