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UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS
AVALIAÇÃO DO ESTADO NUTRICIONAL E
DETERMINAÇÃO DE FAIXAS ÓTIMAS DE
NUTRIENTES PARA O ALGODOEIRO
ADEMAR PEREIRA SERRA
DOURADOS
MATO GROSSO DO SUL
2008
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AVALIAÇÃO DO ESTADO NUTRICIONAL E DETERMINAÇÃO
DE FAIXAS ÓTIMAS DE NUTRIENTES PARA O ALGODOEIRO
ADEMAR PEREIRA SERRA
Engenheiro Agrônomo
Orientadora: Prof
a
Dr
a
Marlene Estevão Marchetti
DOURADOS
MATO GROSSO DO SUL
2008
Dissertação apresentada à
Universidade Federal da Grande
Dourados, como parte das exigências do
Programa de Pós-Graduação em
Agronomia – Produção Vegetal, para a
obtenção do título de Mestre.
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633.51 Serra, Ademar Pereira
S487a Avaliação do estado nutricional e determinação de
faixa ótimas de nutrientes para o algodoeiro / Ademar
Pereira Serra. Dourados, MS : UFGD, 2008.
80f.
Orientadora : Prof
a
Dr
a
Marlene Estevão Marchetti.
Dissertação (Mestrado em Agronomia) – Universidade
Federal da Grande Dourados, Campus de Dourados.
1. Algodão – Nutrição – Avaliação. 2. Algodão – faixas ótimas
de nutrientes – Determinação. 3. Algodão – Produtividade. I.
Título.
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i
AVALIAÇÃO DO ESTADO NUTRICIONAL E
DETERMINAÇÃO DE FAIXAS ÓTIMAS DE
NUTRIENTES PARA O ALGODOEIRO
por
ADEMAR PEREIRA SERRA
Dissertação apresentada como parte dos requisitos exigidos para a obtenção do título de
MESTRE EM AGRONOMIA
Aprovada em: / /
Prof
a
. (UFGD) Dr
a
Marlene Estevão
Marchetti
(Orientadora)
Prof. (UFGD) Dr Antônio Carlos T.
Vitorino
(Co-orientador)
Prof. (UEMS) Dr Marcos Antônio
Camacho da Silva
Prof. (UFGD) Dr Manoel Carlos
Gonçalves
(Co-orientador)
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ii
DEDICATÓRIA
Aos meus pais Albertino Serra e Aparecida Pereira Serra, pelo
apoio e incentivo dado, principalmente a minha mãe pela força de
vontade e determinação, sem as quais nada seria realizado.
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iii
AGRADECIMENTOS
À Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, pela oportunidade
de ingressar no curso de graduação em Agronomia.
À Universidade Federal da Grande Dourados, pelo
aperfeiçoamento em minha vida profissional e apoio a realização desse
trabalho.
À professora Dr
a
Marlene Estevão Marchetti, pela amizade e
orientação durante os últimos sete anos de minha vida.
Ao professor Dr Paulo Eduardo Degrande, pela oportunidade de
entrar em contato com a empresa MAEDA S/A Agroindustrial por meio de
um estágio, ao qual foi possível idealizar todo esse trabalho.
Ao professor Dr Marcos Antônio Camacho da Silva por aceitar o
convite para fazer parte da banca examinadora.
À empresa MAEDA S/A Agroindustrial, pelo apoio concedido à
realização desse trabalho.
Aos professores Antônio Carlos T. Vitorino, Manoel Carlos
Gonçalves e José Oscar Novelino, pela participação na co-orientação.
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iv
SUMÁRIO
AVALIAÇÃO DO ESTADO NUTRICIONAL E DETERMINAÇÃO DE FAIXAS ÓTIMAS
DE NUTRIENTES PARA O ALGODOEIRO..............................................................................1
RESUMO GERAL.........................................................................................................................1
ABSTRACT...................................................................................................................................2
INTRODUÇÃO GERAL...............................................................................................................3
CAPÍTULO 1 DESENVOLVIMENTO DE NORMAS DRIS E CND E AVALIAÇÃO DO
ESTADO NUTRICIONAL DA CULTURA DO ALGODOEIRO...............................................5
RESUMO.......................................................................................................................................5
ABSTRACT .......................................................................................................................................... 6
1
INTRODUÇÃO ............................................................................................................................ 7
2
REVISÃO DE LITERATURA ...................................................................................................... 9
2.1
D
IAGNOSE FOLIAR
..................................................................................................................... 9
2.2
S
ISTEMA
I
NTEGRADO DE
D
IAGNOSE E
R
ECOMENDAÇÃO
(DRIS) ............................................... 10
2.3
D
IAGNOSE DA
C
OMPOSIÇÃO
N
UTRICIONAL
(CND) ................................................................... 12
3
MATERIAL E MÉTODOS ......................................................................................................... 14
3.1
C
OLETA E PREPARO DAS AMOSTRAS
......................................................................................... 14
3.2
F
ORMAÇÃO DA BASE DE DADOS
............................................................................................... 15
3.3
S
ISTEMA
I
NTEGRADO DE
D
IAGNOSE E
R
ECOMENDAÇÃO
(DRIS) ............................................... 15
3.4
D
IAGNOSE DA
C
OMPOSIÇÃO
N
UTRICIONAL
(CND) ................................................................... 15
3.5
Í
NDICE DE
E
QUILÍBRIO
N
UTRICIONAL E
M
ÉDIO
(IEN
E
IEN
M
) .................................................. 16
4
RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................................................. 18
5
CONCLUSÃO ............................................................................................................................ 28
REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS ......................................................................................... 29
CAPÍTULO 2. DETERMINAÇÃO DE FAIXAS ÓTIMAS DE NUTRIENTES NO
ALGODOEIRO PELOS MÉTODOS ChM, CND E DRIS.........................................................34
6
INTRODUÇÃO .......................................................................................................................... 35
7
REVISÃO DE LITERATURA .................................................................................................... 37
7.1
A
SPECTOS GERAIS
................................................................................................................... 37
7.2
C
HANCE MATEMÁTICA
(C
H
M) ................................................................................................. 38
7.3
S
ISTEMA
I
NTEGRADO DE
D
IAGNOSE E
R
ECOMENDAÇÃO
(DRIS) ............................................... 39
7.4
D
IAGNOSE DA
C
OMPOSIÇÃO
N
UTRICIONAL
(CND) ................................................................... 40
8
MATERIAL E MÉTODOS ......................................................................................................... 42
8.1
C
OLETA E PREPARO DAS AMOSTRAS FOLIARES
.......................................................................... 42
8.2
F
ORMAÇÃO DA BASE DE DADOS
............................................................................................... 43
8.3
C
HANCE
M
ATEMÁTICA
(C
H
M) ................................................................................................ 43
8.4
S
ISTEMA
I
NTEGRADO DE
D
IAGNOSE E
R
ECOMENDAÇÃO
(DRIS) ............................................... 44
8.5
D
IAGNOSE DA
C
OMPOSIÇÃO
N
UTRICIONAL
(CND) ................................................................... 45
9
RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................................................. 47
9.1
C
HANCE MATEMÁTICA
(C
H
M) ................................................................................................. 47
9.2
S
ISTEMAS
I
NTEGRADO DE
D
IAGNOSE E
R
ECOMENDAÇÃO
(DRIS).............................................. 55
9.3
D
IAGNOSE DA
C
OMPOSIÇÃO
N
UTRICIONAL
(CND) ................................................................... 56
10
CONCLUSÕES .......................................................................................................................... 60
REFERÊNCIAS BIBLIOGRAFICAS ......................................................................................... 61
APÊNDICES .............................................................................................................................. 66
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v
LISTA DE TABELAS
PÁGINAS
CAPÍTULO 1. DESENVOLVIMENTO DE NORMAS DRIS E CND E AVALIAÇÃO
DO ESTADO NUTRICIONAL DA CULTURA DO ALGODOEIRO............................1
Tabela 1. Critérios para determinação do potencial de resposta à adubação
(PRA)..........................................................................................................17
Tabela 2. Médias e desvio-padrão (s) dos quocientes entre teores (mg kg
-1
) de
nutrientes em folhas de algodão, na subpopulação de alta produtividade(1),
transformadas por função logarítmica neperiana (normas DRIS), em
amostras coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005...................................................................................................19
Tabela 3. Média e desvio-padrão (s) das variáveis multinutrientes e média geométrica
dos constituintes da massa seca (G), em folhas de algodão coletadas na
região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005, na
subpopulação de alta produtividade..............................................................21
Tabela 4. Componentes do cálculo do qui-quadrado, para as freqüências observadas
(%) de N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn como nutriente limitante
primário por deficiência(1), pelo método DRIS, na suposição de que as
freqüências observadas são conseqüência do acaso, em amostras de algodão
coletadas na região oeste do Estado da Bahia, nos talhões
diagnosticados...............................................................................................22
Tabela 5. Cálculo do qui-quadrado, para as freqüências observadas (%) de N, P, K, Ca,
Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn como nutriente limitante primário por
deficiência(1), pelo método DRIS, na suposição de que as freqüências
observadas são conseqüência do acaso, em amostras de algodão coletadas na
região oeste do Estado da Bahia, nos talhões diagnosticados.......................22
Tabela 6. Freqüência (%) do potencial de resposta à adubação de N, P, K, Ca, Mg, S, B,
Cu, Fe, Mn e Zn, determinada pelos métodos DRIS e CND, em amostras de
algodão coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005, na subpopulação de baixa e alta produtividade..........................24
Tabela 7. Freqüência (%) de talhões com diagnoses concordantes do potencial de
resposta à adubação (PRA), determinados pelos métodos DRIS e CND, em
amostras de algodão coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano
agrícola de 2004/2005, na subpopulação de baixa e alta produtividade.......25
Tabela 8. Freqüência (%) de diagnose do estado nutricional de N, P, K, Ca, Mg, S, B,
Cu, Fe, Mn e Zn, determinado pelos métodos DRIS e CND, em amostras de
algodão coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005, na subpopulação de baixa e alta produtividade..........................26
Tabela 9. Freqüência (%) de talhões com diagnoses concordantes do estado nutricional
(EN), determinados pelos métodos DRIS e CND, em amostras de algodão
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vi
coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005,
na subpopulação de baixa e alta produtividade.............................................27
CAPÍTULO 2. DETERMINAÇÃO DE FAIXAS ÓTIMAS DE NUTRIENTES NO
ALGODOEIRO PELOS MÉTODOS ChM, CND E DRIS............................................34
Tabela 1. Valores de Chance Matemática (ChM)
(1)
estabelecidos para diferentes classes
de distribuição de teores de nutrientes em amostras de folhas de algodão,
coletadas na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005..........................................................................................48
Tabela 2. Valores de referência para macronutrientes na cultura do algodão (Silva,
2006)..............................................................................................................49
Tabela 3. Valores de chance matemática (ChM)
(1)
estabelecidos para diferentes classes
de distribuição de teores de nutrientes em amostras de folhas de algodão,
coletadas na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005..........................................................................................51
Tabela 4. Valores de chance matemática (ChM)
(1)
estabelecidos para diferentes classes
de distribuição de teores de nutrientes em amostras de folhas de algodão,
coletadas na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005..........................................................................................53
Tabela 5. Valores de referência para micronutrientes na cultura do algodão (Silva,
2006).........................................................................................................54
Tabela 6. Valores de chance matemática (ChM)
(1)
estabelecidos para diferentes classes
de distribuição de teores de nutrientes em amostras de folhas de algodão,
coletadas na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005...........................................................................................54
Tabela 7. Modelos estatísticos dos relacionamentos entre índices DRIS, CND e teores
de nutrientes em amostras de algodão coletadas na região oeste do estado da
Bahia...............................................................................................................56
Tabela 8. Faixa e teor ótimo de nutrientes em folha de algodão obtidas pelo método da
Chance Matemática, DRIS e CND, a partir de amostra de folha de algodão
da região oeste do estado da Bahia. Literatura utilizada para a comparação
dos valores.....................................................................................................57
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vii
LISTA DE APÊNDICES
PÁGINAS
Apêndice 1. Produtividade em kg ha
-1
e teores de macronutrientes e de micronutrientes
em amostras de folhas de algodão, coletada no início do florescimento estádio R1, em
65 lavouras comerciais, na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/20005........................................................................................................67
Apêndice 2. Produtividade em kg ha
-1
, índice de equilíbrio nutricional médio
1
(IENm) e
índices (DRIS)
2
de nutrientes na subpopulação de baixa e alto produtividade em
amostras de folhas de algodão na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/20005.........................................................................................................70
Apêndice 3. Potência de resposta à adubação
1
(PRA), determinado pelo método DRIS
2
,
em talhões de algodão, subpopulação de alta e baixa produtividade, na região oeste do
estado da Bahia, a partir de amostras coletadas na safra 2004/2005.............................73
Apêndice 4. Estado nutricional
1
(EN), determinado pelo método DRIS
2
, em talhões de
algodão, subpopulação de alta e baixa produtividade, na região oeste do estado da
Bahia, a partir de amostras coletadas na safra 2004/2005...................................76
Apêndice 5. Produtividade em kg ha
-1
, índice de equilíbrio nutricional médio (IENm) e
índices (CND) de nutrientes na subpopulação de baixa e alto produtividade em amostras
de folhas de algodão na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/20005......................................................................................................79
Apêndice 6. Potência de resposta à adubação
1
(PRA), determinado pelo método CND
2
,
em talhões de algodão, subpopulação de alta e baixa produtividade, na região oeste do
estado da Bahia, a partir de amostras coletadas na safra 2004/2005.......................82
Apêndice 7. Estado nutricional
1
(EN), determinado pelo método CND
2
, em talhões de
algodão, subpopulação de alta e baixa produtividade, na região oeste do estado da
Bahia, a partir de amostras coletadas na safra 2004/2005.................................85
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1
AVALIAÇÃO DO ESTADO NUTRICIONAL E DETERMINAÇÃO DE FAIXAS
ÓTIMAS DE NUTRIENTES PARA O ALGODOEIRO
RESUMO GERAL
O Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS), proposto por
Beaufils, é o principal método bivariado utilizado. O método CND baseia-se na análise
estatística de dados de composição nutricional, com base na obtenção de variáveis
multinutrientes (Zi), cada uma delas ponderada pela média geométrica da composição
nutricional. Este trabalho teve como objetivos o desenvolvimento de normas DRIS e
CND, a comparação dos diagnósticos realizados por esses métodos e a determinação de
faixas ótimas de nutrientes para o algodoeiro, mediante a utilização dos métodos
Chance matemática (ChM), Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS) e
Diagnose da composição nutricional (CND), ao avaliar lavouras comerciais de algodão,
no município de São Desidério (BA). A base de dados foi os teores totais de nutrientes
nas folhas e a produtividade de algodão em caroço. Sendo dividido em duas
subpopulações considerando-se a produtividade média (4.250 kg ha
-1
) como o limite
entre a subpopulação de alta produtividade (>4.250 kg ha
-1
) e a sub-população de baixa
produtividade (<4.250 kg ha
-1
). Os nutrientes que apresentaram a maior resposta
positiva à adubação foram K, Ca e Mn tanto pelo método DRIS quanto para o CND. Ao
se avaliar a freqüência de diagnoses concordantes quanto ao potencial de resposta
positivo a adubação, constatou-se que o N (70,8%) foi o nutriente em que se observou a
menor concordância entre os dois métodos (DRIS e CND), no entanto, o método DRIS
diagnosticou maior deficiência relativa para o N do que o CND. Para os demais
nutrientes avaliados, a freqüência de diagnoses concordantes pelo potencial de resposta
à adubação esteve em torno de 73,8% para o Zn a 87,7% para o nutriente P. Os métodos
DRIS e CND apresentaram diagnósticos semelhantes, sendo sensíveis para o
diagnostico do estado nutricional da cultura do algodoeiro. Os maiores valores de ChM
para o N esteve entre a classe (32,0 a 39,1 g kg
-1
). Esses valores concordam com os
obtidos pelo método DRIS (32,7 a 35,4 g kg
-1
) e CND (32,8 a 35,4 g kg
-1
). Os maiores
valores de ChM para a obtenção de produtividades maiores que 4.250 kg ha
-1
para o P
se manteve bem evidenciado, estando os limites das classes entre 2,7 a 4,1 g kg
-1
. Com
relação ao K as classes que apresentaram os maiores valores de Chance Matemática
foram 14,6 a 21,2 g kg
-1
. A utilização dos métodos DRIS, CND e ChM, em lavouras
comerciais em geral, possibilitou a obtenção de uma menor amplitude da faixa ótima
dos nutriente, quando comparada com os valores obtidos por diferentes autores em
diversas regiões do país.
Palavras-chave: nutrição mineral, faixas ótimas de nutrientes, Gossypium hirsutum.
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2
AVALIATION OF THE NUTRITIONAL STATE AND DETERMINATION OF
EXCELENT BANDS FOR COTTON
ABSTRACT
The Integrated System of Diagnose and Recommendation (DRIS),
considered for Beaufils, is the main bivaried method used. Method CND is based on the
analysis statistics of data of nutritional composition, on the basis of the attainment of
variable multinutrient (Zi), each one of them weighed for the geometric average of the
nutricional composition. This work had as objective the development of DRIS and CND
norms, comparison of the diagnostics carried through for these methods and the
determination of excellent bands of nutrients for the cotton plant, by means of the use of
Mathematical Possibility (ChM), Integrated System of Diagnose and Recommendation
(DRIS) and Diagnose of the nutricional composition (CND) methods, when evaluating
commercial farmings of cotton, in the region west of Bahia State. This work was carried
through in commercial farmings of cotton, in the agricultural year of 2004/2005. The
database for the development of DRIS and CND was the total drifts of nutrients in leaf
and the productivity of cotton in crock. Being divided in two subpopulations
considering the average productivity (4,250 kg ha
-1
) as the limit between the
subpopulation of high productivity (>4,250 kg ha
-1
) and the subpopulation of low
productivity (<4,250 kg ha
-1
).The nutrients that had presented the biggest positive reply
to the fertilization had been K, Ca and Mn in such a way for method DRIS how much
for the CND. To if evaluating the frequency of diagnoses concordant how much to the
positive potential of reply the fertilization, evidenced that the N (70,8%) was the
nutrient where if it observed the lesser agreement between the two methods (DRIS and
CND), however, DRIS method diagnosed greater relative deficiency for the N of that
the CND. For the excessively nutrient ones evaluated, the frequency of diagnoses
concordant for the potential of reply to the fertilization was around 73.8% for the Zn
and 87.7% for the nutrient P. The DRIS and CND methods had presented similar
diagnostic, being sensible for diagnosis of the nutritional state of the cotton culture. The
biggest values of ChM for the N were enter the classroom (32.0 to 39.1 g kg
-1
). These
values agree to the gotten ones for method DRIS (32.7 to 35.4g kg
-1
) and CND (32,8 to
35.4 g kg
-1
). The biggest values of ChM for the attainment of 4,250 kg ha
-1
bigger
productivities that for the P if kept well evidenced, being the limits of the classrooms
between 2.7 to 4.1 g kg
-1
. With relation to the K the classroom that they had presented
the biggest values of Mathematical Possibility had been 14.6 to 21.2 g kg
-1
. The use of
DRIS, CND and ChM methods, in commercial farmings, in general, made possible the
attainment of a lesser amplitude of the excellent band of the nutrient, when compared
with the values gotten by different authors in diverse regions of the country.
Keywords: Mineral nutrition, excellent texts of nutrients, Gossypium hirsutum.
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3
INTRODUÇÃO GERAL
O manejo da adubação em áreas cultivadas com algodão há vários anos,
geralmente não tem considerado, adequadamente, o histórico de uso da área e os
resultados de análise de fertilidade do solo, muitas vezes não considerando que a reposta
das plantas à adubação não segue uma distribuição linear, mas, segundo um modelo de
acréscimos decrescentes.
A utilização de micronutrientes e de calcário na cultura do algodoeiro na
região objeto de pesquisa deste estudo é intensa, tendo em vista que há uma escassez de
informações de pesquisa a respeito do uso destes insumos na cultura do algodão.
Atualmente, a avaliação do estado nutricional de plantas, utilizando os
métodos de diagnose foliar, os quais relacionam os teores de nutrientes entre si, vem se
destacando dos tradicionais, que consideram os teores dos nutrientes individualmente,
como no caso do nível crítico.
Nesta nova tendência destaca-se, o Sistema Integrado de Diagnose e
Recomendação (DRIS), proposto por Beaufils, que é o principal método bivariado
utilizado. Foi desenvolvido com o objetivo de classificar os nutrientes quanto à ordem
de limitação ao crescimento e desenvolvimento das plantas (SILVA et al., 2005),
independente da idade ou órgão da planta a ser amostrado (BAILEY et al., 1997).
A partir do DRIS, são calculados índices que expressam o equilíbrio relativo
dos nutrientes numa planta, por meio da comparação de relações duais (N/P, P/K, K/Ca,
Ca/Mg, etc) na amostra, com valores padrões ou normas (ALVAREZ V. E LEITE,
1999).
Além do DRIS, destaca-se, como método bivariado, o DRIS modificado (M-
DRIS), além das relações duais, os teores dos nutrientes também são considerados
(HALLMARK et al., 1987), e, como método multivariado, o da Diagnose da
Composição Nutricional (CND).
Este último foi desenvolvido por Parent e Dafir (1992), com base no método
de análise composicional em Aitchison (1982), concernentes à análise estatística de
dados de composição, com base na obtenção de variáveis multinutrientes (Zi), cada uma
delas ponderada pela média geométrica da composição nutricional.
Segundo Urano et al. (2006), a compreensão dos princípios considerados por
diferentes métodos de diagnose, bem como a comparação de seus resultados, é
importante para utilização criteriosa destas ferramentas de análise.
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4
Os níveis críticos para os teores de nutrientes em tecidos vegetais têm sido
definidos por meio de abordagem intervencionista, em que a variabilidade da produção
é explicada por variações no suprimento ou na disponibilidade do nutriente em análise,
sendo os demais fatores de produção, nutricionais ou não, mantidos em níveis não-
limitantes (URANO, 2007).
Segundo Kurihara (2004), há carência de uma vasta rede de experimentos
para a obtenção destes estudos de calibração; sendo assim, os valores de referência
tornam-se válidos apenas para uma limitada amplitude de condições em que os fatores
de produção foram considerados nos trabalhos de calibração.
O objetivo do método da Chance Matemática (ChM) é a determinação de
faixa de valores de um dado fator, interno ou externo à planta, em que se espera obter a
máxima produtividade, possibilitando a determinação de um nível crítico, nível ótimo e
faixa de suficiência a partir de dados provenientes de monitoramentos nutricionais
(WADT, 1996).
Em amostras de tecidos vegetais, em que as relações duais entre teores de
nutrientes apresentem valores similares aos estabelecidos como normas, o índice DRIS
para cada nutriente se aproxima de zero (DARA et al., 1992). Partindo desse princípio,
modelos estatísticos têm sido ajustados para descrever o relacionamento entre índices
do Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS) e teores de nutrientes no
tecido vegetal em eucalipto (WADT et al., 1998), café (REIS JÚNIOR et al., 2002),
cana-de-açúcar (REIS JÚNIOR E MONNERAT, 2003), soja (KURIHARA, 2004;
URANO, 2006) e algodão (SILVA, 2006) com a finalidade de aprimorar a interpretação
de teores de nutrientes em tecidos vegetais.
É necessário a utilização de uma faixa ótima para avaliar os índices
nutricionais, sendo obtida no intervalo de 2/3 desvios-padrão em relação ao índice DRIS
ou CND igual a zero, obtido a partir da subpopulação de alta produtividade
(KURIHARA, 2004).
Este trabalho teve como objetivos, avaliação do estado nutricional com o
desenvolvimento de normas DRIS e CND e a comparação dos diagnósticos realizados
por esses métodos e determinação de faixas ótimas de nutrientes para o algodoeiro pelos
métodos DRIS, CND e ChM.
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5
CAPÍTULO 1
DESENVOLVIMENTO DE NORMAS DRIS E CND E AVALIAÇÃO DO
ESTADO NUTRICIONAL DA CULTURA DO ALGODOEIRO
RESUMO
O Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS), proposto por
Beaufils, é o principal método bivariado utilizado. O método CND baseia-se na análise
estatística de dados de composição nutricional, com base na obtenção de variáveis
multinutrientes (Zi), cada uma delas ponderada pela média geométrica da composição
nutricional. Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de normas DRIS e
CND e a comparação dos diagnósticos realizados por esses métodos, ao avaliar lavouras
comerciais de algodão, no município de São Desidério (BA). A base de dados para o
desenvolvimento do DRIS e CND foi os teores totais de nutrientes nas folhas e a
produtividade de algodão em caroço. Sendo dividido em duas subpopulações
considerando-se a produtividade média (4.250 kg ha
-1
) como o limite entre a
subpopulação de alta produtividade (>4.250 kg ha
-1
) e a sub-população de baixa
produtividade (<4.250 kg ha
-1
). Os nutrientes que apresentaram a maior resposta
positiva à adubação foram K, Ca e Mn tanto pelo método DRIS quanto para o CND. Ao
se avaliar a freqüência de diagnoses concordantes quanto ao potencial de resposta
positivo a adubação, constatou-se que o N (70,8%) foi o nutriente em que se observou a
menor concordância entre os dois métodos (DRIS e CND), no entanto, o método DRIS
diagnosticou maior deficiência relativa para o N do que o CND. Para os demais
nutrientes avaliados, a freqüência de diagnoses concordantes pelo potencial de resposta
à adubação esteve em torno de 73,8% para o Zn a 87,7% para o nutriente P. Os métodos
DRIS e CND apresentaram diagnósticos semelhantes, sendo sensíveis para o
diagnostico do estado nutricional da cultura do algodoeiro.
Palavras-chave: Nutrição mineral, Gossypium hirsutum r latifolium, diagnose foliar,
equilíbrio nutricional.
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6
DEVELOPMENT OF DRIS AND CND NORMS AND EVALUATION OF
STATE NUTRICIONAL OF THE COTTON CULTURE
ABSTRACT
The Integrated System of Diagnose and Recommendation (DRIS),
considered for Beaufils, is the main bivaried method used. Method CND is based on the
analysis statistics of data of nutritional composition, on the basis of the attainment of
variable multinutrient (Zi), each one of them weighed for the geometric average of the
nutricional composition. This work had as objective the development of DRIS and CND
norms and the comparison of the diagnostics carried through for these methods, when
evaluating commercial farmings of cotton, in the region west of Bahia State. This work
was carried through in commercial farmings of cotton, in the agricultural year of
2004/2005. The database for the development of DRIS and CND was the total drifts of
nutrients in leaf and the productivity of cotton in crock. Being divided in two
subpopulations considering the average productivity (4,250 kg ha
-1
) as the limit between
the subpopulation of high productivity (>4,250 kg ha
-1
) and the subpopulation of low
productivity (<4,250 kg ha
-1
).The nutrients that had presented the biggest positive reply
to the fertilization had been K, Ca and Mn in such a way for method DRIS how much
for the CND. To if evaluating the frequency of diagnoses concordant how much to the
positive potential of reply the fertilization, evidenced that the N (70,8%) was the
nutrient where if it observed the lesser agreement between the two methods (DRIS and
CND), however, DRIS method diagnosed greater relative deficiency for the N of that
the CND. For the excessively nutrient ones evaluated, the frequency of diagnoses
concordant for the potential of reply to the fertilization was around 73.8% for the Zn
and 87.7% for the nutrient P. The DRIS and CND methods had presented similar
diagnostic, being sensible for diagnosis of the nutritional state of the cotton culture.
Keywords: Mineral nutrition, Gossypium hirsutum r latifolium, diagnose foliar,
nutritional balance.
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7
1 INTRODUÇÃO
O manejo da adubação em áreas cultivadas com algodão a vários anos,
geralmente não tem considerado, adequadamente, o histórico de uso da área e os
resultados de análise de fertilidade do solo, muitas vezes não considerando que a reposta
das plantas à adubação não segue uma distribuição linear mas, segundo um modelo de
acréscimos decrescentes.
A utilização de micronutrientes e de calcário na cultura do algodoeiro na
região objeto de pesquisa deste estudo é intensa, tendo em vista que há uma escassez de
informações de pesquisa a respeito do uso destes insumos na cultura do algodão.
Atualmente, a avaliação do estado nutricional de plantas, utilizando os
métodos de diagnose foliar, os quais relacionam os teores de nutrientes entre si, vem se
destacando dos tradicionais, que consideram os teores dos nutrientes individualmente,
como no caso do nível crítico.
Nesta nova tendência destaca-se, o Sistema Integrado de Diagnose e
Recomendação (DRIS), proposto por Beaufils, que é o principal método bivariado
utilizado. Foi desenvolvido com o objetivo de classificar os nutrientes quanto à ordem
de limitação ao crescimento e desenvolvimento das plantas (SILVA et al., 2005),
independente da idade ou órgão da planta a ser amostrado (BAILEY et al., 1997).
A partir do DRIS, são calculados índices que expressam o equilíbrio relativo
dos nutrientes numa planta, por meio da comparação de relações duais (N/P, P/K, K/Ca,
Ca/Mg, etc) na amostra, com valores padrões ou normas (ALVAREZ V. E LEITE,
1999).
Estudos utilizando a diagnose foliar têm sido eficientes, pois a planta é o
próprio extrator de nutrientes do solo, possibilitando um diagnóstico nutricional direto
(BEAUFILS, 1973). A correta interpretação de resultados de análises foliares
proporciona informações que favorecem o uso racional de insumos, evita desperdício,
melhora o equilíbrio nutricional das plantas e, conseqüentemente, proporciona aumento
da produtividade. Portanto, preconiza-se a utilização de métodos que disponibilizam
subsídios para um diagnóstico nutricional eficiente e prático, a partir de resultados
analíticos das folhas de uma planta e/ou lavoura (PARTELLI et al., 2005).
Além do DRIS, destaca-se, como método bivariado, o DRIS modificado (M-
DRIS), além das relações duais, os teores dos nutrientes também são considerados
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8
(HALLMARK et al., 1987), e, como método multivariado, o da Diagnose da
Composição Nutricional (CND).
Este último foi desenvolvido por Parent e Dafir (1992), como base no
método de análise composicional em Aitchison (1982), concernentes à análise
estatística de dados de composição, com base na obtenção de variáveis multinutrientes
(Zi), cada uma delas ponderada pela média geométrica da composição nutricional.
Enquanto o emprego do método DRIS pressupõe que as relações entre os
teores de dois nutrientes (relações bivariáveis) são as melhores indicadoras do
desequilíbrio nutricional (WADT, 1996), as relações entre o teor de um nutriente e a
média geométrica dos teores dos demais componentes da matéria seca, inclusive aqueles
não avaliados analiticamente (relações multivariáveis), são consideradas como forma de
expressão do equilíbrio nutricional, quando se emprega o método CND (PARENT E
DAFIR, 1992).
Segundo Urano et al. (2006), a compreensão dos princípios considerados por
diferentes métodos de diagnose, bem como a comparação de seus resultados, é
importante para utilização criteriosa destas ferramentas de análise.
Este trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de normas DRIS e
CND e a comparação dos diagnósticos realizados por esses métodos, ao avaliar lavouras
comerciais de algodão, na região oeste do Estado da Bahia.
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9
2 REVISÃO DE LITERATURA
2.1 Diagnose foliar
O desenvolvimento de um vegetal é influenciado pela sua nutrição mineral,
sendo possível prevenir as deficiências e excessos de nutrientes, pela correção e
adubação dos solos usando-se a análise química como critério para recomendação de
corretivos e fertilizantes. A própria planta pode ser utilizada com o objetivo de
diagnosticar o estado nutricional (BATAGLIA et al., 1992).
A diagnose nutricional pode ser feita por meio da observação visual dos
sintomas de distúrbios nutricionais, conhecida como, diagnose visual, ou por meio de
procedimentos mais eficientes envolvendo, por exemplo, a análise química das folhas.
Em ambos os casos há necessidade de se observar determinados princípios para que os
resultados possam ser devidamente interpretados e resultem em recomendações com
resultados econômicos para os produtores (MALAVOLTA et al., 1997).
Por serem as folhas órgãos de elevada atividade metabólica, podendo
apresentar, alterações fisiológicas devidas a distúrbios nutricionais, elas tem sido usadas
nos diagnósticos nutricionais das plantas por meio da analise química, procedimentos
que de forma ampla, se denomina de diagnose foliar.
O teor de um nutriente na planta pode ser interpretado por vários métodos de
avaliação do estado nutricional. Os mais usados são: níveis críticos, as faixas críticas de
concentração e o sistema integrado de diagnose e recomendação (DRIS) (BORGES,
2004).
No entanto, o uso correto da diagnose foliar como método de avaliação do
estado nutricional da planta depende do conhecimento das limitações da técnica. É
preciso questionar a confiabilidades dos dados, a utilização de relações de balanço de
nutrientes, o efeito de cultivares e o efeito de concentrações variáveis de nutriente
alterando os processos fisiológicos (JONES et al., 1981). Bataglia et al. (1996) que
alertaram sobre a necessidade dos conhecimentos dos fatores que afetam a concentração
dos nutrientes nas folhas.
A composição química das folhas é resultado da ação e da interação de
diversos fatores que atuam até o momento em que as mesmas foram colhidas para
análise (MALAVOLTA et al. 1997). O tipo do solo, clima, idade da planta e da folha,
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tamanho e posição da folha, espécie vegetal, variedades, práticas culturais, pragas e
doenças, época de amostragem, entre outros fatores, podem influenciar os teores de
nutrientes nas folhas.
Medeiros e Haag (1989) buscaram estabelecer o órgão do algodoeiro que
melhor representasse seu estado nutricional; concluíram que a amostragem do limbo, do
pecíolo ou da folha completa (limbo + pecíolo) seria adequada para a avaliação, desde
que fosse coletada a quinta folha da haste principal, a partir do ápice, conforme
indicação de Hiroce et al. (1986), durante todo o período reprodutivo, compreendido
desde o aparecimento do primeiro botão floral até o aparecimento de frutos maduros,
popularmente conhecidos como “maçãs”.
2.2 Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS)
Dentre as ferramentas utilizadas para a realização da diagnose nutricional de
plantas, destaca-se o Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS).
Desenvolvido por Beaufils (1973), é um sistema de interpretação de resultados de
análises de tecidos vegetais comparando razões entre pares de nutrientes de uma lavoura
amostrada com valores de referência (normas DRIS) de um grupo de produtividade
desejada (SOLTANPOUR et al., 1995) por meio de uma fórmula-padrão relativamente
complexa (BALDOCK E SCHULTE, 1996), calculando um índice para cada nutriente
envolvido na diagnose. O DRIS tem sido aplicado em várias culturas, como milho
(SUMNER, 1977; ELWALI et al., 1985), café (REIS JUNIOR, 2002; BORGES, 2004),
soja (URANO, 2006), citros (BEVERLY et al., 1987), algodão (SILVA, 2006) dentre
outras.
Segundo Baldock e Schulte (1996), quatro são as vantagens do DRIS: a
escala de interpretação é contínua e fácil de usar; ordena os nutrientes do mais
deficiente para o mais excessivo; pode identificar casos nos quais a produção está
limitada em razão de um desequilíbrio nutricional, mesmo quando nenhum dos
nutrientes está abaixo de seu nível crítico e o Índice de Equilíbrio Nutricional (IEN)
fornece uma medida dos efeitos combinados dos nutrientes, sobre a produção. Por outro
lado, a desvantagem dessa metodologia é que, os índices não são independentes, ou
seja, o teor de um nutriente pode ter efeito marcante sobre os índices de outros
nutrientes.
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11
O primeiro passo para implementar o DRIS, ou outro sistema de diagnóstico
nutricional, é o estabelecimento de valores-padrões ou normas (WALWORTH E
SUMNER, 1987; BAILEY et al., 1997). Para estabelecer as normas DRIS, é necessário
usar um banco de dados contendo informações que relacionam teores foliares e
produtividades. Com base nesse banco de dados, as médias e os desvio-padrão de todas
as relações entre teores de nutrientes são calculados. Para um par de nutrientes existem
duas formas de expressão no cálculo do DRIS, por exemplo, K e S podem ser
relacionados como K/S e S/K, sendo as mesmas utilizadas para compor as normas.
Após o estabelecimento das normas DRIS (média e desvio padrão ou
coeficiente de variação de relações entre nutrientes), por meio da fórmula proposta por
Beaufils (1973) calcula-se um índice para cada nutriente que varia de negativo a
positivo; o somatório dos índices dos nutrientes sempre será igual a zero (ELWALI E
GASCHO, 1984). Índice DRIS negativo indica que o teor do nutriente está abaixo do
desejado, e quanto mais negativo for o índice, mais deficiente está o nutriente;
similarmente, um índice DRIS positivo indica que o teor do nutriente está acima do
desejado, e quanto mais positivo for o índice, mais excessivo está o nutriente em relação
ao normal, e índice DRIS igual a zero indica que o teor do nutriente está no valor ótimo
(BALDOCK E SCHULTE, 1996). O DRIS também fornece um índice geral, que é o
somatório absoluto dos valores dos índices dos nutrientes (BALDOCK E SCHULTE,
1996), chamado de Índice de Equilíbrio Nutricional (IEN) (RATHFON E BURGER,
1991). Quanto menor este somatório absoluto, menor será o desequilíbrio entre os
nutrientes da lavoura amostrada (SNYDER E KRETSCHMER, 1988).
A população de referência é selecionada a partir de uma população maior
dentro de um conjunto de dados também criteriosamente selecionados. Os bancos de
dados para obtenção das normas podem ter tamanho variável em função das premissas a
serem adotadas no método e devem ser uniformes quanto às características da cultura.
Normas obtidas a partir de um grande banco de dados gerados de diferentes tipos de
solo, clima e cultivares, normalmente não podem ser generalizados, e será
representativo apenas se incluírem toda a variabilidade da população. Deve-se, portanto,
definir estes atributos para então reunir e formar o banco de dados (LETZSCH E
SUMNER, 1984).
Reis Junior et al. (2002) adotaram como grupo de referência aquele de média
produtividade, conforme sugestão de Beaufils (1973) de que no grupo de média
produtividade há melhor representatividade da variabilidade das relações entre
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12
nutrientes. Malavolta et al. (1997) recomenda que a obtenção da população de
referência seja no máximo 80% das observações. Outros autores salientam que a
população de referência deva ser no mínimo 10% da população base (LETZSCH E
SUMNER, 1984).
Com relação ao tamanho da base de dados, grande variação é encontrada na
literatura, desde 24 observações (LEITE, 1992) até 2.800 ou mais (SUMNER, 1977).
Walworth et al. (1988) demonstraram que normas DRIS desenvolvidas a partir de 10
observações de milho cultivadas em campo, com produtividade superior a 18 t ha
-1
,
foram mais representativas e eficientes que normas provenientes de banco de dados
maiores, ao contrário de Letzsch e Sumner (1984), que estabeleceram que as melhores
normas tiveram origem de grandes bases de dados com observações de alta
produtividade.
Normas DRIS muito abrangentes e genéricas podem representar prejuízo na
acurácia e, consequentemente, na eficiência do diagnóstico. A qualidade das
observações deve ser a meta para a escolha da base de dados a despeito da quantidade.
Após a definição da população de referência, dela é originada as normas, ou seja, a
relação entre todos os pares de nutrientes e seus respectivos desvios padrões ou
coeficientes de variação. A relação ou razão entre um par de nutriente pode ser tanto
direta quanto inversa (BEAUFILS, 1973).
2.3 Diagnose da Composição Nutricional (CND)
O método CND foi desenvolvido por Parent e Dafir (1992), com base no
método de análise composicional em Aitchison (1982), concernentes à análise
estatística de dados de composição, com base na obtenção de variáveis multinutrientes
(Zi), cada uma delas ponderada pela média geométrica da composição nutricional.
Este método sugere que a definição de equilíbrio nutricional inclui não
somente conceitos fisiológicos, como interações entre nutrientes, mas também o
conceito de que a composição nutricional de tecidos vegetais é representada pela soma
de todos os seus nutrientes, incluindo elementos não avaliados analiticamente (URANO
et al., 2006).
A consistência da interpretação das análises de tecido aumenta à medida que
o enfoque univariado (o do nível crítico) é ampliado, de modo a considerar as relações
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entre nutrientes, dois a dois, ou seja, relações duais (enfoque bivariado) e, assim,
progressivamente, as relações ternárias até idealmente abranger, mediante enfoque
multivariado, toda a estrutura de variação da composição nutricional (HOLLAND,
1966). Portanto, a comparação de métodos de diagnose nutricional, com diferentes
procedimentos para o cálculo e interpretação de seus índices, permite avaliar a
influência de cada método quanto ao aspecto de universalidade das respectivas normas.
O grau de universalidade das normas, obtidas de acordo com os respectivos métodos
(DRIS e CND), foi dependente do critério adotado para sua avaliação, variando,
também, entre as localidades. Em virtude da ausência de universalidade das normas, é
preferível a utilização de normas específicas em vez de normas gerais (SILVA, 2001).
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3 MATERIAL E MÉTODOS
3.1 Coleta e preparo das amostras
Este trabalho foi realizado em lavouras comerciais de algodão, no ano
agrícola de 2004/2005, no município de São Desidério (BA), em torno das coordenadas
geográficas 12
0
41’S e 45
0
40’W, com uma altitude média de 497 m. O solo da região de
estudo foi um LATOSSOLO AMARELO Distrófico psamítico, franco-argilo-arenoso.
A precipitação média anual se encontra em torno de 1.700 mm. A cultura foi conduzida
em um sistema de plantio convencional em sucessão com a cultura da soja, as
variedades que compuseram a bases de dados foram: Delta Opal, Delta Penta e Acala
90.
Foram avaliadas 65 amostras compostas, de folhas de algodoeiro, sendo que
cada uma dessas amostras foram formadas por 50 amostras simples coletadas em cada
talhão comercial, uma folha por planta, tendo uma área média de 120 ha, cada talhão.
As amostras foliares foram coletadas no estádio F1 a F4 (MARUR E RUANO, 2001),
início do florescimento, com o surgimento da primeira flor, no primeiro ramo
reprodutivo, sendo coletada a quinta folha (limbo + pecíolo) formada a partir do ápice
da haste principal (SOUSA E LOBATO, 2004). As amostras foram secas em estufa com
circulação forçada de ar a 65
0
C, até peso constante e moídas em moinho de aço
inoxidável, peneiradas em peneira de 20 mesh e pesadas.
Nas amostras de folhas foram determinados os teores totais de N, P, K, Ca,
Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn, conforme metodologia descrita em Malavolta et al. (1997).
A determinação de nitrogênio (N) foi efetuada nos extratos de mineralização sulfúrica
pelo método semi-micro-Kjeldahl. A determinação de boro (B) foi efetuada nos extratos
de mineralização por via seca, por colorimetria de azometina-H. Para a determinação de
fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg), enxofre (S), ferro (Fe), zinco
(Zn), cobre (Cu) e manganês (Mn), os extratos foram obtidos por digestão nítrico-
perclórica. O P foi determinado pelo método do metavanato usando espectrofotômetro
(UV-visível); para o K, utilizou-se fotometria de chama de emissão; para o S utilizou-se
turbidimetria do sulfato de bário (colorimetro); e para Ca, Mg, Fe, Zn, Cu e Mn,
utilizou-se espectrofotometria de absorção atômica.
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3.2 Formação da base de dados
As informações utilizadas para a formação da base de dados e para o
desenvolvimento do DRIS foram os teores totais de nutrientes nas folhas e a
produtividade de algodão em caroço. A base de dados foi dividida em duas
subpopulações considerando-se a produtividade média (4.250 kg ha
-1
) como o limite
entre a subpopulação de alta produtividade (>4.250 kg ha
-1
) e a sub-população de baixa
produtividade (<4.250 kg ha
-1
) (TERRA, 2003).
3.3 Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS)
Foi realizado teste de normalidade para a escolha dos quocientes, sendo
usado o teste de Lilliefors, a 5% de probabilidade (BARBOSA, 2006).
Após a transformação, por função logarítmica neperiana, dos quocientes
entre teores de nutrientes em uma amostra avaliada (A/B, A/C, A/N, ..., B/A, C/A,
N/A), os desvios destes [Z(A/B), Z(A/C), Z(A/N), ..., Z(B/A), Z(C/A), Z(N/A)], em
relação aos valores médios dos mesmos quocientes, na população de alta produtividade
(a/b, a/c, a/n, ..., b/a, c/a, n/a), foram então determinados de acordo com Jones (1981),
em unidades de desvio-padrão (s), utilizando-se um fator de ajuste (c) = 1, conforme
sugerido por Wadt et al. (1998): Z(A/B) = [(A/B) - (a/b)] (c/s).
Os índices DRIS para cada nutriente consistiram da média aritmética das
relações diretas (A/B) e inversas (B/A), transformadas em variáveis normais reduzidas,
de acordo com Alvarez V. e Leite (1999), em que n é o número de nutrientes envolvidos
na análise: IA= [Z(A/B) + Z(A/C) + Z(A/N) + ... - Z(B/A) - Z(C/A) - Z(N/A)]/2(n - 1).
3.4 Diagnose da Composição Nutricional (CND)
As variáveis multinutrientes (VA) consistiram do logaritmo neperiano do
quociente entre a concentração de cada nutriente (A) e a média geométrica das
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16
concentrações dos constituintes da massa de matéria seca (G), adaptado de Khiari et al.
(2001):
VA = ln (A/G),
Sendo:
G= média geométrica dos teores dos nutrientes da massa seca = (AxBx...xCxR)
1/n+1
;
A, B, C= teores dos nutrientes avaliados (mg kg
-1
);
R= complemento para 100% de massa seca = 1x10
6
-(A+B+...+C);
n = número de nutrientes avaliados.
Os índices CND (I
A
) foram calculados pela diferença entre as variáveis
multinutrientes, no talhão avaliado (V
A
) e na média da população de referência (V
A
*),
dividido pelo desvio padrão desta variável, na população de referência (S
A
*): I
A
= (V
A
-
V
A
*)/S
A
*.
3.5 Índice de Equilíbrio Nutricional e Médio (IEN e IENm)
O somatório dos valores em módulo dos índices DRIS ou CND, de todos os
nutrientes, constituiu o índice de equilíbrio nutricional (IEN) da amostra sob diagnose:
IEN = |IA| + |IB| + |IC|+ ... + |IN|. O índice de equilíbrio nutricional médio (IENm) foi
obtido, dividindo-se o valor do índice de equilíbrio nutricional (IEN) pelo número de
nutrientes avaliados (n): IENm = IEN/n (WADT, 1996).
A interpretação dos índices DRIS e CND foi realizada tendo-se classificado
os nutrientes de acordo com o potencial de resposta à adubação (PRA) (WADT, 1996)
(Tabela 1). Para maior síntese, as classes de potencial de resposta positiva (p) e positiva
ou nula (pz) e, também, negativa (n) e negativa ou nula (nz), foram agrupadas e
denominadas de limitantes por falta (LF) ou por excesso (LE) e a classe de resposta nula
(z) foi denominada como não limitante (NL), conforme Silva (2001).
Para os métodos DRIS e CND verificou-se a hipótese de que a freqüência
com que cada nutriente ocorreu como o limitante primário por deficiência, ou seja, com
potencial de resposta à adubação positiva e de alta probabilidade, tenha sido atribuída ao
acaso. Para isto, utilizou-se o teste de qui-quadrado de ajustamento (SILVA, 2005), a
5% de probabilidade, com n -1 graus de liberdade (n = número de nutrientes
analisados).
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Como o limitante primário por deficiência considerou-se o nutriente que
apresentou o índice negativo, de menor valor em relação aos índices dos demais
nutrientes, e maior em módulo que o índice de equilíbrio nutricional médio (IENm). Se
verdadeira a hipótese considerada, as freqüências observadas para todos os nutrientes
seriam estatisticamente iguais entre si (URANO et al., 2006). As freqüências esperadas
(FE) e observadas (FO) foram calculadas da seguinte forma: FE (%) = [(n
o
total de
talhões avaliados/n
o
de nutrientes avaliados)/n
o
total de talhões avaliados] x 100; e FO
(%) = (n
o
de talhões em que o nutriente foi considerado como o limitante primário por
deficiência/n
o
total de talhões avaliados) x 100.
Tabela 1. Critérios para determinação do potencial de resposta à adubação (PRA)
(WADT, 1996)
Critério
Tipo de resposta à adubação
Estado nutricional
I
A
<0,
| I
A
| > IENm e I
A
é o
índice de menor valor.
I
A
< O e
| I
A
| > IENm
| I
A
| ≤ IENm
I
A
> O e
| I
A
| > IENm
I
A
>0,
| I
A
| > IENm e I
A
é o
índice de maior valor.
Positiva, com alta probabilidade
(p)
Positiva, com baixa
probabilidade
(pz)
Nula
(z)
Negativa, com baixa
probabilidade
(nz)
Negativa, com alta
probabilidade
(n
)
Deficiente
Provavelmente deficiente
Equilibrado
Provavelmente em
excesso
Em excesso
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4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Dentre as 65 amostras, 40 (61,5%) apresentaram produtividade acima da
média 4.250 kg ha
-1
, formando assim a subpopulação de alta produtividade. Os 25
talhões restantes (38,5%) constituíram, portanto a subpopulação de baixa produtividade.
As relações duais entre os nutrientes foram transformadas usando logaritmo
neperiano, favorecendo assim, a aceitação da hipótese de normalidade da distribuição de
freqüência para 95,5% dos quocientes entre teores de nutrientes na subpopulação de alta
produtividade. Essa transformação logaritmica é sugerida por Beverly (1987), como
forma de correção dos desvios de simetria dos valores dos quocientes.
Urano et al. (2006) encontraram uma aceitação de 58,2% das relações duais
sem transformação e, após a transformação por logaritmo neperiano houve uma
aceitação de 94,5% dos quocientes da subpopulação de alta produtividade, sendo uma
condição desejada para a correta utilização do método DRIS. Essa transformação
sugerida por Beverly (1987). Possibilita a utilização de todas as relações duais, dessa
forma, os valores das relações duais que foram submetidos à transformação usando
logaritmo neperiano, formaram as normas DRIS (média e desvio padrão) do presente
trabalho (Tabela 2).
Para as variáveis multinutrientes na subpopulação de referência houve uma
aceitação de 100% à hipótese de distribuição normal de freqüência, constituindo dessa
forma as normas CND as médias e desvios padrão das mesmas (Tabela 3). De acordo
com Khiari et al. (2001), as variáveis multinutrientes são os quocientes entre o teor de
um determinado nutriente e a média geométrica (G) dos teores dos constituintes da
massa seca, utilizando ainda um valor de complemento (R=1x10
6
-(A+B+...+C)), assim
como nas normas DRIS foi realizada a transformação por logaritmo neperiano.
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Tabela 2. Médias e desvio-padrão (s) dos quocientes entre teores (mg kg
-1
) de
nutrientes em folhas de algodão, na subpopulação de alta produtividade
(1)
,
transformadas por função logarítmica neperiana (normas DRIS), em amostras
coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005
Variável Média s p
.(2)
Variável Média s p
.(2)
N/P
N/K
N/Ca
N/Mg
N/S
N/Fe
N/Zn
N/Cu
N/Mn
N/B
P/N
P/K
P/Ca
P/Mg
P/S
P/Fe
P/Zn
P/Cu
P/Mn
P/B
K/N
K/P
K/Ca
K/Mg
K/S
K/Fe
K/Zn
K/Cu
2,6832
0,7077
0,4960
1,6651
2,2327
5,2291
6,0332
8,1628
6,7584
6,9593
-2,6832
-1,9755
-2,1872
-1,0181
-0,4505
2,5459
3,3499
5,4795
4,0752
4,2761
-0,7077
1,9755
-0,2117
0,9573
1,5250
4,5213
5,3254
7,4550
0,1713
0,2559
0,1630
0,1957
0,2832
0,0715
0,0706
0,1219
0,1353
0,0714
0,1713
0,2588
0,2476
0,2455
0,2787
0,1366
0,1418
0,1743
0,2386
0,1468
0,2559
0,2588
0,2863
0,3280
0,3955
0,2331
0,2337
0,2387
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
<0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
S/Fe
S/Zn
S/Cu
S/Mn
S/B
Fe/N
Fe/P
Fe/K
Fe/Ca
Fe/Mg
Fe/S
Fe/Zn
Fe/Cu
Fe/Mn
Fe/B
Zn/N
Zn/P
Zn/K
Zn/Ca
Zn/Mg
Zn/S
Zn/Fe
Zn/Cu
Zn/Mn
Zn/B
Cu/N
Cu/P
Cu/K
2,9964
3,8005
5,9301
4,5257
4,7266
-5,2291
-2,5459
-4,5213
-4,7331
-3,5640
-2,9964
0,8041
2,9337
1,5293
1,7303
-6,0332
-3,3499
-5,3254
-5,5371
-4,3681
-3,8005
-0,8041
2,1296
0,7252
0,9262
-8,1628
-5,4795
-7,4550
0,2727
0,2715
0,2601
0,3546
0,2760
0,0715
0,1366
0,2331
0,1789
0,1798
0,2727
0,0216
0,1068
0,1704
0,0451
0,0706
0,1418
0,2337
0,1740
0,1767
0,2715
0,0216
0,0980
0,1707
0,0414
0,1219
0,1743
0,2387
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
<0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
...continua...
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20
Tabela 2, Cont.
Variável Média s p
.(2)
Variável Média s p
.(2
)
K/Mg
K/B
Ca/N
Ca/P
Ca/K
Ca/Mg
Ca/S
Ca/Fe
Ca/Zn
Ca/Cu
Ca/Mn
Ca/B
Mg/N
Mg/P
Mg/K
Mg/Ca
Mg/S
Mg/Fe
Mg/Zn
Mg/Cu
Mg/Mn
Mg/B
S/N
S/P
S/K
S/Ca
S/Mg
6,0506
6,2516
-0,4960
2,1872
0,2117
1,1691
1,7367
4,7331
5,5371
7,6667
6,2624
6,4633
-1,6651
1,0181
-0,9573
-1,1691
0,5676
3,5640
4,3681
6,4977
5,0933
5,2943
-2,2327
0,4505
-1,5250
-1,7367
-0,5676
0,3008
0,2409
0,1630
0,2476
0,2863
0,2429
0,3296
0,1789
0,1740
0,1583
0,2109
0,1657
0,1957
0,2455
0,3280
0,2429
0,3189
0,1798
0,1767
0,2108
0,2560
0,1745
0,2832
0,2787
0,3955
0,3296
0,3189
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
<0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
Cu/Ca
Cu/Mg
Cu/S
Cu/Fe
Cu/Zn
Cu/Mn
Cu/B
Mn/N
Mn/P
Mn/K
Mn/Ca
Mn/Mg
Mn/S
Mn/Fe
Mn/Zn
Mn/Cu
Mn/B
B/N
B/P
B/K
B/Ca
B/Mg
B/S
B/Fe
B/Zn
B/Cu
B/Mn
-7,6667
-6,4977
-5,9301
-2,9337
-2,1296
-1,4044
-1,2034
-6,7584
-4,0752
-60506
-6,2624
-5,0933
-4,5257
-1,5293
-0,7252
1,4044
0,2010
-6,9593
-4,2761
-6,2516
-6,4633
-5,2943
-4,7266
-1,7303
-0,9262
1,2034
-0,2010
0,1583
0,2108
0,2601
0,1068
0,0980
0,1966
0,0972
0,1353
0,2386
0,3008
0,2109
0,2560
0,3546
0,1704
0,1707
0,1966
0,1654
0,0714
0,1468
0,2409
0,1657
0,1745
0,2760
0,0451
0,0414
0,0972
0,1654
>0,05
>0,05
>0,05
<0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
(1)
Maior que a média, com n = 40 talhões
.(2)
Probabilidade para aceitação da hipótese de normalidade de distribuição
de freqüências, pelo teste de Lilliefors (Barbosa et al., 2006).
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21
Tabela 3. Média e desvio-padrão (s) das variáveis multinutrientes (V) e média
geométrica dos constituintes da massa seca (G), em folhas de algodão coletadas
na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005, na
subpopulação de alta produtividade
(1)
Variável Média s p
(2)
G
VN
VP
VK
VCa
VMg
VS
VFe
VZn
VCu
VMn
VB
1478,4724
3,1360
0,4560
2,4282
2,6399
1,4709
0,9033
-2,0931
-2,8972
-5,0268
-3,6224
-3,8234
68,3493
0,0696
0,1432
0,2256
0,1554
0,1769
0,2539
0,0460
0,0420
0,0812
0,1641
0,0464
na
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
>0,05
(1)
Maior que a média, com n = 40 talhões.
(2)
Probabilidade para aceitação da hipótese de normalidade de distribuição de freqüências,
pelo teste de Lilliefors (Barbosa et al., 2006). na (não avaliado).
Com o cálculo do qui-quadrado, tanto para a diagnose realizada pelo método
DRIS quanto para o CND, foi possível observar que a freqüência com que os nutrientes
ocorreram como mais limitante no algodoeiro não foi devido ao acaso. Assim, foi
rejeitada a hipótese de que os nutrientes ocorreram como os mais limitantes devido ao
acaso, e aceita que os métodos de diagnose DRIS e CND, foram eficientes para
diagnosticar diferenças de probabilidade de resposta positiva à adubação (Tabelas 4 e
5). Este resultado concorda com os obtidos por Urano et al. (2006), tanto para o DRIS
quanto para o CND, na avaliação do estado nutricional da cultura da soja.
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22
Tabela 4. Cálculo do qui-quadrado, para as freqüências observadas (%) de N, P, K, Ca,
Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn como nutriente limitante primário por
deficiência
(1)
, pelo método DRIS
Nutriente DRIS
FO FE (FO-FE)
2
/FE
N
P
K
Ca
Mg
S
Fe
Zn
Cu
Mn
B
0,000
7,69
23,08
23,08
6,15
9,23
3,08
0,00
7,69
18,46
1,54
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
0,22
21,52
21,52
0,95
0,00
3,98
9,09
0,22
9,66
6,27
Qui-quadrado
82,508876**
(1)
Com potencial de resposta à adubação positiva e muito provável (p), conforme Wadt (1996).
(2)
FO e FE
correspondem as freqüências observada e esperada, respectivamente. **p menor que 0,01.
Tabela 5. Cálculo do qui-quadrado, para as freqüências observadas (%) de N, P, K, Ca,
Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn como nutriente limitante primário por deficiência
(1)
,
pelo método CND
Nutriente CND
FO FE (FO-FE)
2
/FE
N
P
K
Ca
Mg
S
Fe
Zn
Cu
Mn
B
1,54
6,15
20,00
21,54
3,08
7,69
6,15
0,00
10,77
13,85
6,15
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
9,09
6,27
0,95
13,09
17,04
3,98
0,22
0,95
9,09
0,31
2,49
0,95
Qui-quadrado
55,33728**
(1)
Com potencial de resposta à adubação positiva e muito provável (p), conforme Wadt (1996).
(2)
FO e FE
correspondem as freqüências observada e esperada, respectivamente. **p menor que 0,01.
Nos talhões avaliados foi observada uma proporção de 24,62% (DRIS) e
21,54% (CND), onde se pode constatar que o elemento que apresentava a maior
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23
resposta negativa à adubação foi o P, havendo dessa forma uma concordância entre os
dois métodos, que foram capazes de diagnosticar o P como sendo o elemento com
menor proporção na resposta a adubação (Tabela 6).
O ter de H
2
PO
4
usado nesses talhões aonde o fósforo apresentou baixa
resposta a adubação foi de 180 kg ha
-1
, sendo, essa quantidade considerada alta, e
devido esses solos apresentarem uma textura arenosa, a disponibilidade de fósforo é
maior que em um solo de textura argilosa, aonde se tem maior fixação desse elemento
acarretando menor disponibilidade para as plantas.
Medeiros et al. (2004) obtiveram em análise foliar que, o teor de P na folha
do algodoeiro apresentou comportamento quadrático similar à produtividade de algodão
em caroço, ou seja, há incremento no teor de P nas folhas do algodoeiro com o aumento
da dose de H
2
PO
4
no solo, até um ponto máximo a partir do qual o teor começa a
diminuir.
Souza e Brasil Sobrinho (1987), ao buscarem resposta da cultura à aplicação
de NPK via foliar, identificaram que houve interação entre esses nutrientes, uma vez
que a aplicação de N aumentou a concentração de K nas folhas velhas e de P nas folhas
novas e velhas. Porém, a aplicação de P isoladamente causou diminuição dos teores de
N nas folhas avaliadas (novas e velhas) e a aplicação de K aumentou o teor de P em
todas as folhas. A interpretação deste trabalho indica que a absorção de P está
intimamente ligada ao bom suprimento de K e N.
Os nutrientes que apresentaram com maior freqüência nos talhões avaliados
resposta positiva à adubação foram K, Ca e Mn (Tabela 6), nas avaliações em que o K e
o Ca apresentaram como deficiente, os teores desses nutrientes nas análises de solo
estiveram abaixo do adequado, resultando dessa forma em uma deficiência desse
elemento na planta, sendo, constatado pelo potencial de resposta a adubação positivo. A
resposta positiva ao Mn foi um resultado esperado, devido a intensidade de uso do
calcário nesses talhões, chegando a dosagens de 7.000 kg ha
-1
, em um solo de textura
franco-arenoso, levando possivelmente a uma deficiência de micronutrientes inclusive o
Mn.
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24
Tabela 6. Freqüência (%) do potencial de resposta à adubação de N, P, K, Ca, Mg, S, B,
Cu, Fe, Mn e Zn, determinada pelos métodos DRIS e CND, em amostras de
algodão coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005, na subpopulação de baixa e alta produtividade
Nutriente Método Potencial de resposta a adubação (%)
p pz z nz n
N
P
K
Ca
Mg
S
Fe
Zn
Cu
Mn
B
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
0,00
1,54
7,69
6,15
23,08
20,00
23,08
21,54
6,15
3,08
9,23
7,69
3,08
6,15
0,00
0,00
7,69
10,77
18,46
13,85
1,54
6,15
16,92
24,62
12,31
9,23
13,85
7,69
10,77
7,69
6,15
4,62
12,31
10,77
4,62
10,77
4,62
7,69
18,46
16,92
15,38
15,.38
10,77
13,85
64,62
47,69
49,23
58,46
40,00
53,85
50,77
56,92
41,54
55,38
50,77
60,00
86,15
61,54
89,23
75,38
61,54
56,92
46,15
50,77
76,92
58,46
13,85
9,23
6,15
4,62
7,69
9,23
9,23
9,23
32,31
23,08
12,31
13,85
1,54
16,92
6,15
12,31
9,23
10,77
9,23
10,77
6,15
13,85
4,62
16,92
24,62
21,54
15,38
9,23
6,15
4,62
13,85
13,84
15,38
7,69
4,62
4,62
0,00
4,62
3,08
4,62
10,77
9,23
4,62
7,69
(1)
p: positiva, com alta probabilidade; pz: positiva, com baixa probabilidade; z: nula; nz: negativa, com baixa
probabilidade; n: negativa, com alta probabilidade, conforme Wadt (1996).
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25
Ao se avaliar a freqüência de diagnoses concordantes quanto ao potencial de
resposta positivo a adubação, constatou-se que o N (70,8%) foi o nutriente em que se
observou a menor concordância entre os dois métodos (DRIS e CND), no entanto, o
método DRIS diagnosticou maior deficiência relativa para o N do que o CND. Para os
demais nutrientes avaliados a freqüência de diagnoses concordantes pelo potencial de
resposta à adubação esteve em torno de 73,8% para o Zn a 87,7% para o nutriente P
(Tabela 7).
Tabela 7. Freqüência (%) de talhões com diagnoses concordantes do potencial de
resposta à adubação (PRA), determinados pelos métodos DRIS e CND, em
amostras de algodão coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano
agrícola de 2004/2005, na subpopulação de baixa e alta produtividade
N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
PRA 70,8 87,7 78,5 76,9 78,5 84,6 76,9 73,8 84,6 84,6 76,9
As cinco classes de potencial de resposta a adubação (p, pz, z, nz e n) foram
agrupadas em três classes de estado nutricional (LF, NL e LE): resposta de adubação
positiva (p) e positiva ou nula (pz) foram reduzidas à limitante por falta (LF); nula (z) à
não limitante (NL) e negativa (n) e negativa ou nulo (nz) à limitante por excesso (LE).
Com esse agrupamento observou-se que o Mg foi o elemento que apresentou a maior
limitação por excesso 46,16% (DRIS) e 36,92% (CND), dos talhões diagnosticados. Em
seguida vem o P com 30,77% (DRIS) e 26,16% (CND) dos talhões avaliados,
aparecendo como LE. O K, Ca e Mn foram os elementos que apresentaram com maior
freqüência nos talhões como limitante por falta, havendo uma concordância entre os
métodos DRIS e CND (Tabela 8). Pode-se observar que mesmo agrupando as classes de
potencial de resposta à adubação para as classes do estado nutricional, houve uma
concordância com relação aos nutrientes que tiveram uma resposta positiva (p) e
negativa (n) à adubação com os limitantes por falta (LF) e limitantes por excesso (LE).
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26
Tabela 8. Freqüência (%) de diagnose do estado nutricional de N, P, K, Ca, Mg, S, B,
Cu, Fe, Mn e Zn, determinado pelos métodos DRIS e CND, em amostras de
algodão coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de
2004/2005, na subpopulação de baixa e alta produtividade
Nutriente Método Estado nutricional (%)
LF NL LE
N
P
K
Ca
Mg
S
Fe
Zn
Cu
Mn
B
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
20,00
21,54
18,46
13,85
36,92
30,77
33,85
29,23
12,31
7,69
20,00
18,46
7,69
16,92
4,62
15,38
26,15
29,23
33,85
29,23
12,31
20,00
58,46
53,85
50,77
60,00
40,00
50,77
50,77
56,92
41,54
55,38
53,85
60,00
86,15
67,69
84,62
60,00
61,54
55,38
44,62
50,77
76,92
55,38
21,54
24,62
30,77
26,15
23,08
18,46
15,38
13,85
46,15
36,92
26,15
21,54
6,15
15,38
10,77
24,62
12,31
15,38
21,54
20,00
10,77
24,62
LF: limitante por falta; NL: não limitante; LE: limitante por excesso, conforme Silva (2001).
Quando se avaliou o estado nutricional, com relação à freqüência dos
diagnósticos concordantes, considerando os nutrientes de maneira isolada, os elementos
que apresentaram a menor concordância foram B e Fe ambos com 81,5% (Tabela 9).
Como pode-se observar houve uma maior concordância com relação aos métodos e, isso
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27
se deve a redução para três classes de potencial de resposta, pois com isso aumentou-se
a probabilidade de diagnoses concordantes.
Tabela 9. Freqüência (%) de talhões com diagnoses concordantes do estado nutricional
(EN), determinados pelos métodos DRIS e CND, em amostras de algodão
coletadas na região oeste do Estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005,
na subpopulação de baixa e alta produtividade.
N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
EN 84,6 92,3 90,8 93,8 84,6 92,3 81,5 76,9 90,8 90,8 81,5
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28
5 CONCLUSÃO
Os métodos DRIS e CND apresentaram diagnósticos semelhantes, sendo
sensíveis para avaliar o estado nutricional da cultura do algodoeiro.
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29
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CAPÍTULO 2
DETERMINAÇÃO DE FAIXAS ÓTIMAS DE NUTRIENTES NO
ALGODOEIRO PELOS MÉTODOS ChM, CND E DRIS
RESUMO
Este trabalho teve como objetivo a determinação de faixas ótimas de nutrientes para o
algodoeiro, mediante a utilização dos métodos Chance matemática (ChM), Sistema
Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS) e Diagnose da composição nutricional
(CND). Foi realizado em lavouras comerciais de algodão, no ano agrícola de
2004/2005, no município de São Desidério (BA). A base de dados utilizada foi os teores
totais de nutrientes nas folhas e a produtividade de algodão em caroço. Sendo, dividida
em duas subpopulações considerando-se a produtividade média (4.250 kg ha
-1
) como o
limite entre a subpopulação de alta produtividade (>4.250 kg ha
-1
) e a sub-população de
baixa produtividade (<4.250 kg ha
-1
). Os maiores valores de ChM para o N esteve entre
a classe (32,0 a 39,1 g kg
-1
). Esses valores concordam com os obtidos pelo método
DRIS (32,7 a 35,4 g kg
-1
) e CND (32,8 a 35,4 g kg
-1
). Os maiores valores de ChM para
a obtenção de produtividades maiores que 4.250 kg ha
-1
para o P se manteve bem
evidenciado, estando os limites das classes entre 2,7 a 4,1 g kg
-1
. Com relação ao K as
classes que apresentaram os maiores valores de Chance Matemática foram 14,6 a 21,2 g
kg
-1
. A utilização dos métodos DRIS, CND e ChM, em lavouras comerciais em geral,
possibilitou a obtenção de uma menor amplitude da faixa ótima dos nutriente, quando
comparada com os valores obtidos por diferentes autores em diversas regiões do país.
Palavras-chave: nutrição mineral, teores ótimos de nutrientes, Gossypium hirsutum
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34
DETERMINATION OF EXCELLENT BANDS OF NUTRIENTS IN THE
COTTON PLANT FOR ChM, CND AND DRIS METHODS
ABSTRACT
This work had as objective the determination of excellent bands of nutrients
for the cotton plant, by means of the use of Mathematical Possibility (ChM), Integrated
System of Diagnose and Recommendation (DRIS) and Diagnose of the nutricional
composition (CND) methods. This work was carried through in commercial farmings of
cotton, in the agricultural year of 2004/2005, in the city of São Desidério (BA). The
database used was the total drifts of nutrients in leaf and the productivity of cotton in
crock. Being divided in two subpopulations considering the average productivity (4,250
kg ha
-1
) as the limit enters the subpopulation of high productivity (>4,250 kg ha
-1
) and
the subpopulation of low productivity (<4,250 kg ha
-1
). The biggest values of ChM for
the N were enter the classroom (32.0 to 39.1 g kg
-1
). These values agree to the gotten
ones for method DRIS (32.7 to 35.4g kg
-1
) and CND (32,8 to 35.4 g kg
-1
). The biggest
values of ChM for the attainment of 4,250 kg ha-1 bigger productivities that for the P if
kept well evidenced, being the limits of the classrooms between 2.7 to 4.1 g kg
-1
. With
relation to the K the classroom that they had presented the biggest values of
Mathematical Possibility had been 14.6 to 21.2 g kg
-1
. The use of DRIS, CND and ChM
methods, in commercial farmings, in general, made possible the attainment of a lesser
amplitude of the excellent band of the nutrient, when compared with the values gotten
by different authors in diverse regions of the country.
Keywords: mineral nutrition, excellent texts of nutrients, Gossypium hirsutum
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35
6 INTRODUÇÃO
Os níveis críticos para os teores de nutrientes em tecidos vegetais têm sido
definidos por meio de abordagem intervencionista, em que a variabilidade da produção
é explicada por variações no suprimento ou na disponibilidade do nutriente em análise,
sendo os demais fatores de produção, nutricionais ou não, mantidos em níveis não-
limitantes (URANO, 2007).
Para que se possa obter confiabilidade nas diagnoses foliares obtidas por
meio da comparação com os níveis críticos, há necessidade de que as lavouras avaliadas
estejam em condições similares àquelas em que os experimentos de calibração foram
realizados. No entanto, isso não está sendo constatado nas lavouras de algodão, pois a
diagnose é realizada com níveis críticos desenvolvidos em regiões edafoclimáticas
diferentes, tendo dessa forma uma diagnose errônea. Quanto maior a estratificação de
ambientes em que os experimentos são repetidos, como textura ou fator capacidade
tampão, potencial produtivo ou sistema de manejo do solo, maior será a confiabilidade
em se definir os valores de referência para dada cultura.
Segundo Kurihara (2004), há carência de uma vasta rede de experimentos
para a obtenção destes estudos de calibração; sendo assim, os valores de referência
tornam-se válidos apenas para uma limitada amplitude de condições em que os fatores
de produção foram considerados nos trabalhos de calibração.
O objetivo do método da Chance Matemática (ChM) é a determinação de
faixa de valores de um dado fator, interno ou externo à planta, em que se espera obter a
máxima produtividade, possibilitando a determinação de um nível crítico, nível ótimo e
faixa de suficiência a partir de dados provenientes de monitoramentos nutricionais
(WADT, 1996).
Em amostras de tecidos vegetais, em que as relações duais entre teores de
nutrientes apresentem valores similares aos estabelecidos como normas, o índice DRIS
para cada nutriente se aproxima de zero (DARA et al., 1992). Partindo desse princípio,
modelos estatísticos têm sido ajustados para descrever o relacionamento entre índices
do Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS) e teores de nutrientes no
tecido vegetal em eucalipto (WADT et al., 1998), café (REIS JÚNIOR et al., 2002),
cana-de-açúcar (REIS JÚNIOR E MONNERAT, 2003), soja (KURIHARA, 2004;
URANO, 2006) e algodão (SILVA, 2006) com a finalidade de aprimorar a interpretação
de teores de nutrientes em tecidos vegetais.
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36
Apesar de um valor de índice DRIS ou CND (Diagnose da Composição
Nutricional) igual a zero ser considerado ótimo, todos os outros valores, sub ou supra-
ótimos, erros experimentais, como os relacionados às determinações analíticas e
pesagens, assim como limitações devidas ao tamanho da amostra, causam redução da
confiabilidade da estimativa pontual do estado ótimo nutricional (HARTZ et al., 1998).
Em razão disso, esses autores sugerem a utilização de uma faixa ótima para avaliar os
índices nutricionais. Kurihara (2004) considera equilibrado o índice de um nutriente
cujo valor esteja localizado no intervalo de 2/3 desvios-padrão em relação ao índice
DRIS ou CND igual a zero, obtido a partir da subpopulação de alta produtividade.
Este trabalho teve como objetivo a determinação de faixas ótimas de
nutrientes para o algodoeiro, pelos métodos DRIS, CND e ChM.
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37
7 REVISÃO DE LITERATURA
7.1 Aspectos gerais
Medeiros e Haag (1989) estabeleceram que o órgão do algodoeiro que
melhor representa seu estado nutricional e que seria adequada para a avaliação é a
amostragem do limbo, do pecíolo ou da folha completa (limbo + pecíolo), desde que
fosse coletada a quinta folha da haste principal, a partir do ápice, conforme indicação de
Hiroce et al. (1976), durante todo o período reprodutivo, compreendido desde o
aparecimento do primeiro botão floral até o aparecimento de frutos maduros,
popularmente conhecidos como “maçãs”.
Segundo Sousa e Lobato (2004), nem sempre é possível encontrar estreitas
correlações entre as concentrações dos nutrientes no solo com aquelas encontradas nas
folhas. Por um lado, na análise de solo são empregadas soluções extratoras (ácidos
diluídos, sais, água quente, resina) cujas condições não refletem aquelas observadas em
condições de campo. Por outro lado, na análise do material vegetal, são quantificados os
teores totais dos nutrientes, absorvidos pelas plantas, os quais dependem de vários
fatores, tais como: teor no solo, umidade do solo, acidez do solo, desenvolvimento do
sistema radicular, antagonismo e sinergismo entre os nutrientes, variedade cultivada,
condições climáticas, tipo de fertilizante empregado, atividade microbiana,
mineralização da matéria orgânica, tratos culturais, incidência de doenças e pragas.
Tanto a análise de solo quanto a foliar devem ser consideradas como
complementos para que se possa implantar um programa de adubação, onde as
informações das mesmas podem ser valiosas para que se possam corrigir problemas de
nutrição nas culturas.
A interpretação dos resultados obtidos nas análises foliares é realizada
comumente por meio do método nível crítico, em que os nutrientes são comparados,
individualmente, sem levar em consideração as relações e interações entre eles. A fim
de contornar essa limitação, Beaufils (1973) criou o Sistema Integrado de Diagnose e
Recomendação (DRIS) o qual propicia melhor interpretação dos resultados. Atualmente
no Brasil, os trabalhos sobre essa metodologia são escassos, apesar do crescente
interesse pelo assunto (SOUSA E LOBATO, 2004).
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38
7.2 Chance matemática (ChM)
Ultimamente, têm surgido alternativas aos experimentos de calibração para a
adequação dos valores de níveis críticos, aproveitando-se de banco de dados
provenientes de amostragens realizadas em talhões de fazendas, onde são avaliados,
entre outras variáveis, os teores de nutrientes nas folhas e a produtividade da cultura, em
grãos, fibras ou massa seca da parte aérea (KURIHARA, 2004). Utilizando esse banco
de dados é possível a aplicação de métodos de diagnose do estado nutricional, onde se
relaciona um potencial produtivo a uma condição de equilíbrio nutricional, gerando
dessa forma valores de referência.
O sistema Faixa de Suficiência é baseado na correlação entre a concentração
de nutrientes e a produção. Se o solo está deficiente em algum nutriente, esta deficiência
será encontrada, também, nas diferentes partes da planta, sendo comumente utilizada a
folha recém-madura para a avaliação. Quando a deficiência é severa, os sintomas
começam a aparecer e a produção diminui. Se este nutriente é suprido de maneira
adequada, a produção tende a ser otimizada. Por outro lado, quando há excesso de um
nutriente, a planta pode absorver em quantidade acima da necessária, o que é
denominado consumo de luxo, podendo, inclusive, causar diminuição da produção
quando esta quantidade é muito elevada. Para que a quantidade de nutriente seja
adequada utiliza-se como valores de referência a concentração de nutriente entre 95 e
100% da máxima produção alcançada pela cultura.
Como uma alternativa para obter a faixa de suficiência com dados oriundos
de áreas comerciais, Wadt et al. (1996) propuseram o método da Chance Matemática.
Este método baseia-se na probabilidade de uma classe nutricional (uma faixa fixa de um
determinado nutriente na folha) conter áreas com altas produtividades (SILVA, 2006).
O método da Chance Matemática consiste na classificação dos teores foliares
de um dado nutriente em ordem crescente e no relacionamento destes com a
produtividade obtida nos respectivos talhões onde as amostragens foram realizadas. Por
meio de um conjunto de procedimentos de cálculos, estima-se a faixa de teor do
nutriente em que se espera maior probabilidade de resposta em produtividade. Este
método não evita todas as limitações decorrentes de um método de diagnose univariado.
Contudo, permite a determinação de faixas de suficiência (correspondente às classes de
teores com maior chance matemática) e níveis ótimos (mediana da faixa ótima) sem a
necessidade de se desenvolver uma rede de experimentos de adubação. E, dependendo
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da quantidade de informações disponíveis no banco de dados, podem-se estabelecer
valores padrão específicos para potenciais de produtividade e faixas de fator capacidade
tampão do solo (KURIHARA, 2004).
7.3 Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS)
O Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação – DRIS, preconizado por
Beaufils (1973), incorpora o conceito de balanço nutricional ou de equilíbrio entre os
nutrientes nos tecidos das plantas (BALDOCK E SCHULTE, 1996). Esta técnica se
baseia no cálculo de índices para cada nutriente, avaliados em função das razões dos
teores de cada elemento com os demais, comparando-os dois a dois, com outras relações
consideradas padrões, cuja composição mineral é obtida de uma população de plantas
altamente produtivas.
O diagnóstico do estado nutricional por meio dos índices DRIS fornece
também o Índice de Balanço Nutricional - IBN (Wadt et al., 1998), que possibilita
verificar o equilíbrio nutricional das plantas, indicando, que quanto menor o seu valor,
menor é o desequilíbrio nutricional da lavoura amostrada (LEITE, 1993). O diagnóstico
utilizando o DRIS permite verificar limitações de ordem não nutricional, ou seja,
lavouras que apresentam baixo IBN e baixa produtividade (LEITE, 1993; WADT et al.,
1998).
O DRIS apresenta como vantagens a possibilidade de identificação dos casos
em que os desequilíbrios nutricionais limitam a produtividade, mesmo quando nenhum
nutriente está abaixo de seu nível crítico; hierarquização dos nutrientes quanto à ordem
de limitação; obtenção de um índice de equilíbrio nutricional médio (IENm) que
permite discriminar nutrientes limitantes (por falta ou excesso) e não limitantes e
minimização dos efeitos de diluição ou concentração de nutrientes nas amostras,
resultantes do maior ou menor acúmulo de matéria seca (WADT, 1996 E KURIHARA,
2004).
Relacionando os teores foliares com os índices DRIS ou CND é possivel
obter a estimativa dos valores de referência através de ajuste de equações de regressão,
tomando-se como base o fato de que o teor ótimo corresponde ao valor do índice DRIS
que representa o equilíbrio nutricional, ou seja, zero. A faixa ótima é obtida pela
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40
definição de uma amplitude de desvios padrão em torno deste valor ideal, sendo este
desvio de +/- 2/3, conforme Kurihara (2004).
A simples relação de equilíbrio entre nutrientes pode não ter uma relação
direta com a produtividade das culturas, tendo em vista que outros fatores limitantes de
natureza não nutricional podem estar afetando o crescimento e o desenvolvimento das
plantas. Assim, tem-se que uma lavoura de alta produtividade necessariamente
apresenta uma nutrição equilibrada; o inverso, porém, pode não ocorrer. O mérito do
DRIS é justamente permitir a discriminação dos casos em que apenas os fatores
nutricionais estão influenciando o desenvolvimento das plantas, uma vez que as normas
são calculadas a partir de uma subpopulação de referência, em geral de alta
produtividade que representa as condições adequadas ou desejáveis da cultura
(KURIHARA, 2004).
7.4 Diagnose da Composição Nutricional (CND)
O método CND foi desenvolvido por Parent e Dafir (1992), de acordo com
os estudos desenvolvidos em Aitchison (1982), concernentes à análise estatística de
dados de composição, com base na obtenção de variáveis multinutrientes (Zi), cada uma
delas ponderada pela média geométrica da composição nutricional.
A consistência da interpretação das análises de tecido aumenta à medida que
o enfoque univariado (o do nível crítico) é ampliado, de modo a considerar as relações
entre nutrientes, dois a dois, ou seja, relações duais (enfoque bivariado) e, assim,
progressivamente, as relações ternárias até idealmente abranger, mediante enfoque
multivariado, toda a estrutura de variação da composição nutricional (HOLLAND,
1966). Portanto, a comparação de métodos de diagnose nutricional, com diferentes
procedimentos para o cálculo e interpretação de seus índices, permite avaliar a
influência de cada método quanto ao aspecto de universalidade das respectivas normas.
O método da Diagnose da Composição Nutricional (CND) também tem sido
utilizado para a definição de valores de referência (Khiari et al., 2001) e difere do DRIS
pelo fato de o teor de cada nutriente na amostra (x
i
) ser corrigido em função da média
geométrica da composição nutricional (G), resultando na variável multinutriente (V
i
),
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41
conforme Parent e Dafir (1992) e Parent et al. (1993). Em seguida, ela é estudentizada,
ou seja, calcula-se o índice da variável multinutriente (I
vi
), a partir da diferença entre o
valor de V
i
da amostra e a respectiva média para a população de referência (v
i
), dividida
pelo desvio padrão desta variável [I
vi
= (V
i
- v
i
)/s
vi
]. Em suma, além da diferença no
enfoque no equilíbrio nutricional, bivariado e multivariado, para o DRIS e o CND,
respectivamente, estes métodos distinguem-se pelo fato de que, no primeiro, é calculada
a média aritmética das relações duais transformadas em variáveis normais reduzidas. No
CND, calcula-se a média geométrica do produto dos teores de nutrientes e de um valor
de complemento (denominado R=1x10
6
-(A+B+...+C)), para depois se proceder à
transformação em variável normal reduzida. Contudo, apesar do método CND basear-se
nas interações múltiplas que ocorrem entre todos os nutrientes sob diagnose, também se
considera que o nutriente está em equilíbrio nutricional quando o índice da variável
multinutriente (I
vi
) é igual a zero (KURIHARA, 2004).
A base de dados que é utilizada para a realização dos cálculos precisa ser
dividida em uma população de alta e baixa produtividade. Reis Junior et al. (2002)
adotaram como grupo de referência aquele de média produtividade, conforme sugestão
de Beaufils (1973) de que no grupo de média produtividade há melhor
representatividade da variabilidade das relações entre nutrientes. Malavolta et al. (1997)
recomenda que a obtenção da população de referência seja no máximo 80% das
observações. Outros autores salientam que a população de referência deva ser no
mínimo 10% da população base (LETZSCH E SUMNER, 1984).
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42
8 MATERIAL E MÉTODOS
8.1 Coleta e preparo das amostras foliares
Este trabalho foi realizado em lavouras comerciais de algodão, no ano
agrícola de 2004/2005, no município de São Desidério (BA), em torno das coordenadas
geográficas 12
0
41’S e 45
0
40’W, com uma altitude média de 497 m. O solo da região de
estudo foi um LATOSSOLO AMARELO Distrófico psamítico, franco-argilo-arenoso.
A precipitação média anual se encontra em torno de 1.700 mm. A cultura foi conduzida
em um sistema de plantio convencional em sucessão com a cultura da soja, as
variedades que compuseram a bases de dados foram: Delta Opal, Delta Penta e Acala
90.
Foram avaliadas 65 amostras compostas, de folhas de algodoeiro, sendo que
cada uma dessas amostras foram formadas por 50 amostras simples coletadas em cada
talhão comercial, uma folha por planta, tendo uma área média de 120 ha, cada talhão.
As amostras foliares foram coletadas no estádio F1 a F4 (MARUR E RUANO, 2001),
início do florescimento, com o surgimento da primeira flor, no primeiro ramo
reprodutivo, sendo coletada a quinta folha (limbo + peciolo) formada a partir do ápice
da haste principal (SOUSA E LOBATO, 2004). As amostras foram secas em estufa com
circulação forçada de ar a 65
0
C, até peso constante e moídas em moinho de aço
inoxidável, peneiradas em peneira de 20 mesh e pesadas.
Nas amostras de folhas foram determinados os teores totais de N, P, K, Ca,
Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn, conforme metodologia descrita em Malavolta et al. (1997).
A determinação de nitrogênio (N) foi efetuada nos extratos de mineralização sulfúrica
pelo método semi-micro-Kjeldahl. A determinação de boro (B) foi efetuada nos extratos
de mineralização por via seca, por colorimetria de azometina-H. Para a determinação de
fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg), enxofre (S), ferro (Fe), zinco
(Zn), cobre (Cu) e manganês (Mn), os extratos foram obtidos por digestão nítrico-
perclórica. O P foi determinado pelo método do metavanato usando espectrofotômetro
(UV-visível); para o K, utilizou-se fotometria de chama de emissão; para o S utilizou-se
turbidimetria do sulfato de bário (colorimetro); e para Ca, Mg, Fe, Zn, Cu e Mn,
utilizou-se espectrofotometria de absorção atômica.
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43
8.2 Formação da base de dados
As informações utilizadas para a formação da base de dados foram os teores
totais de nutrientes nas folhas e a produtividade de algodão em caroço. A base de dados,
foi dividida em duas subpopulações considerando-se a produtividade média (4.250 kg
ha
-1
) como o limite entre a subpopulação de alta produtividade (>4.250 kg ha
-1
) e a sub-
população de baixa produtividade (<4.250 kg ha
-1
) (TERRA, 2003).
8.3 Chance Matemática (ChM)
Neste método, os teores foliares de cada nutriente foram classificados em
ordem crescente e relacionados à produtividade obtida nos respectivos talhões. Em
seguida, para cada nutriente, foi determinada a amplitude (A) do teor e calculado o
número de classes possíveis (I) com base no tamanho da amostra (n), em que I=n
0,5
. O
quociente entre amplitude e número de classes resultou no comprimento de cada
intervalo de classe (IC = A/I) (WADT, 1996).
Os valores de produtividade foram divididos em dois subgrupos, de baixa e
de alta produtividade (> 4.250 kg ha
-1
). Após, calculou-se a chance matemática para
cada classe de teor do nutriente em estudo, conforme Wadt (1996):
ChMi = {[P(Ai/A) . PRODi] . [P(Ai/Ni) . PRODi]}
0,5
onde,
ChMi = chance matemática (kg ha
-1
) na classe “i”;
P(Ai/A) = freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i”, em
relação ao total geral de talhões de alta produtividade (A =∑Ai );
P(Ai/Ni) = freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i”, em
relação ao total de talhões da classe “i”;
PRODi = produtividade média dos talhões de alta produtividade, na classe
“i” (kg ha
-1
).
Os limites inferior e superior das classes de teor de nutriente que
apresentaram as maiores chances matemáticas foram considerados a faixa ótima, e o
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44
valor da sua mediana foi definido como o nível ótimo, o limite inferior da faixa foi
considerado como seu valor crítico.
Para cada nutriente em estudo, os teores foliares foram classificados em
ordem crescente e distribuídos em um número de classes definido como sendo a raiz
quadrada do número de observações. Dessa forma, quanto maior for o número de
observações, maior será o número de classes, aumentando a sensibilidade do método
para identificar diferenças de produtividade considerando os teores de nutrientes no
tecido foliar (URANO, 2007)
8.4 Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS)
Para a escolha dos quocientes foi realizado teste de normalidade, sendo
usado o teste de Lilliefors, a 5% de probabilidade.
Após a transformação, por função logarítmica neperiana, dos quocientes
entre teores de nutrientes em uma amostra avaliada (A/B, A/C, A/N, ..., B/A, C/A,
N/A), os desvios destes [Z(A/B), Z(A/C), Z(A/N), ..., Z(B/A), Z(C/A), Z(N/A)], em
relação aos valores médios dos mesmos quocientes, na população de alta produtividade
(a/b, a/c, a/n, ..., b/a, c/a, n/a), foram então determinados de acordo com Jones (1981),
em unidades de desvio-padrão (s), utilizando-se um fator de ajuste (c) = 1, conforme
sugerido por Wadt et al. (1998): Z(A/B) = [(A/B) - (a/b)] (c/s).
Os índices DRIS para cada nutriente consistiram da média aritmética das
relações diretas (A/B) e inversas (B/A), transformadas em variáveis normais reduzidas,
de acordo com Alvarez V. e Leite (1999), em que n é o número de nutrientes envolvidos
na análise: IA= [Z(A/B) + Z(A/C) + Z(A/N) + ... - Z(B/A) - Z(C/A) - Z(N/A)]/2(n - 1).
A média aritmética e o desvio-padrão de todos os quocientes entre as
concentrações de nutrientes (A/B, A/C, A/N, ..., B/A, C/A, N/A), transformadas por
função logarítmica neperiana, na população de alta produtividade, constituíram as
normas ou valores padrão.
Em função destas, calcularam-se as variáveis normais reduzidas dos
logaritmos neperianos dos quocientes na subpopulação de alta produtividade. O desvio
do logaritmo neperiano de um quociente em uma amostra (A/B), em relação ao valor
médio do logaritmo neperiano do mesmo quociente na população de alta produtividade
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(a/b), foi determinado em unidades de desvio-padrão (s), utilizando-se um fator de
ajuste c = 1, conforme sugerido por Wadt et al. (1998):
Z (A/B) = [(A/B) – (a/b)] /s
Os índices DRIS (JONES, 1981), para cada nutriente consistiram da média
aritmética dos quocientes transformados em variáveis normais reduzidas, de acordo com
Alvarez V. e Leite (1999):
IA = [ Z(A/B) + Z(A/C) + Z(A/N) + ... – Z(B/A) – Z(C/A) – Z(N/A)] / 2 (n – 1)
Como valores nulos dos índices DRIS caracterizam uma condição de
equilíbrio nutricional, uma vez que os valores dos índices refletem os desvios
padronizados em relação aos valores de referência, estimaram-se os teores ótimos de
nutrientes por meio do ajuste de modelos estatísticos ao relacionamento entre índices
DRIS e teores foliares de nutrientes, na subpopulação de alta produtividade. Dessa
forma, os teores de nutrientes associados a valores de índices DRIS nulos
corresponderam aos teores ótimos estimados em estudos de Wadt et al. (1998), Reis
Júnior et al. (2002), Reis Júnior e Monnerat (2003), Kurihara (2004) e Urano (2007). Os
limites inferior e superior da faixa ótima foram considerados como as concentrações dos
nutrientes estimadas quando os índices DRIS corresponderam ao seu valor nulo ± 2/3
desvio-padrão.
8.5 Diagnose da Composição Nutricional (CND)
Os dados de produtividade foram divididos em duas subpopulações, sendo
utilizada a subpopulação de alta produtividade (>4.250 kg ha
-1
), para os cálculos dos
teores ótimos dos nutrientes no algodoeiro. As normas CND foram constituídas da
média aritmética e do desvio-padrão das variáveis multinutrientes na população de alta
produtividade, de acordo com Khiari et al. (2001). As variáveis multinutrientes (VA)
consistiram dos valores logaritmizados dos quocientes entre a concentração de cada
nutriente (A) e a média geométrica dos teores dos constituintes da massa seca (G):
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VA = ln (A / G).
Os índices CND foram calculados pela diferença entre as variáveis
multinutrientes no talhão avaliado (VA) e na média da população de referência (VA*),
dividido pelo desvio-padrão desta variável na população de referência (SA*):
IA = (VA – VA*) / SA*
Os valores dos teores ótimos, limite inferior e superior da faixa ótima de
concentração de nutrientes pelo método CND, foram determinados de modo análogo ao
utilizado pelo método DRIS (KURIHARA, 2004).
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47
9 RESULTADOS E DISCUSSÃO
9.1 Chance matemática (ChM)
A determinação das classes se deu pela raiz do somatório das amostras nas
subpopulações de alta e baixa produtividade (I=65
0,5
), dessa forma o número de classes
foi oito, para todos os nutriente em estudo, aonde se fez a distribuição das amostras
conforme a classe de concentração dos nutrientes no tecido foliar. No entanto, para o
cálculo das ChM foram consideradas as freqüências dos talhões de alta produtividade,
sendo, dessa forma, selecionadas as classes que obtiveram maiores valores de ChM para
englobar os limites das faixas ótimas.
Os maiores valores de ChM para o N estiveram entre na classe (32,0 a 39,1
g kg
-1
) (Tabela 1). Esses valores concordam com os obtidos pelo método DRIS (32,7 a
35,4g kg
-1
) e CND (32,8 a 35,4 g kg
-1
), estando esses maiores valores de ChM próximos
aos encontrados por Sousa e Lobato (2004), pela utilização do nível crítico que foram
de 35-40 g kg
-1
.
Essa menor amplitude entre as faixas de teores nos métodos DRIS e CND
pode ser vista como um fator positivo, pois, dessa forma os resultados da diagnose
foliar podem ser constatado de forma mais pontual, com menor dispersão dentro de um
intervalo maior, como comumente podemos observar na literatura, sendo então essa a
grande importância em se desenvolver experimentos regionalizados para que essas
discrepâncias de valores não sejam multiplicadas.
Silva (2006) encontrou que, as faixas adequadas para o teor de N, obtidas
por meio dos valores da Chance Matemática, foram muito semelhantes às
recomendações oficiais existentes. O método da Chance Matemática teve como
resultado a faixa de 33 a 43 (para 4.000 kg ha
-1
) e 33 a 45 g kg
-1
(para 4.500 kg ha
-1
),
sendo muito próximas das recomendadas, pois o nível crítico apresentado por Trani et
al. (1983) e Martinez et al. (1999) é de 32 g kg
-1
e o teor mais elevado é o apresentado
pela FUNDAÇÃO MT (2001), que é de 45 g kg
-1
.
Os maiores valores de ChM para a obtenção de produtividades maiores
que 4.250 kg ha
-1
para o P se manteve bem evidenciado, estando os limites das classes
entre 2,7 a 4,1 g kg
-1
(Tabela 1). Os valores encontrados foram bastante superiores aos
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48
indicados por Rosolem et al. (2000), que obtiveram concentrações foliares de P entre
2,3 e 2,6 g kg
-1
. No entanto, a faixa ótima determinada pelo método da ChM está mais
próxima com os resultados obtido por Silva (2006), que obteve valores altos para o P
(2,6 a 5,0 g kg
-1
) para ChM 4.000 kg ha
-1
de algodão em caroço.
Com relação ao K as classe que apresentaram os maiores valores de Chance
Matemática foram 14,6 a 21,2 g kg
-1
(Tabela 1), sendo agrupados esses valores a ChM
> 1.930 kg.ha
-1
. A faixa ótima obtida está em concordância com Silva (2006), que teve
como resultado uma faixa ótima de 15 a 21 g kg
-1
,
quando se trabalhou com a ChM
4.500 kg ha
-1
de algodão em caroço.
Tabela 1. Valores de Chance Matemática (ChM)
(1)
estabelecidos para diferentes classes
de distribuição de teores de nutrientes em amostras de folhas de algodão, coletadas na
região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005
Classe (i) LIi
2
LSi
3
(PRODi)
4
P(Ai/A)
5
P(Ai/Ci)
6
ChMi
7
Nitrogênio
g kg
-
1
kg ha
-
1
kg ha
-
1
1
2
3
4
5
6
7
8
29,5
30,8
32,0
33,2
34,4
35,6
36,8
38,0
30,7
31,9
33,1
34,3
35,5
36,7
37,9
39,1
4387
4387
4567
4500
4535
4477
4653
4562
0,075
0,125
0,200
0,150
0,175
0,150
0,025
0,100
0,750
0,556
0,800
0,545
0,583
0,500
0,333
1,000
1040
1156
1827
1287
1449
1226
425
1443
Fósforo
g kg
-
1
kg ha
-
1
kg ha
-
1
1
2
3
4
5
6
7
8
1,8
2,7
3,4
4,2
5,0
5,7
6,5
7,2
2,6
3,3
4,1
4,9
5,6
6,4
7,1
7,9
4513
4486
4317
------------
------------
------------
------------
------------
0,850
0,125
0,025
------------
------------
------------
------------
------------
0,694
0,556
1,000
------------
------------
------------
------------
------------
3466
1182
6830
------------
------------
------------
------------
------------
...continua...
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49
Tabela 1, Cont.
Classe (i) LIi
2
LSi
3
(PRODi)
4
P(Ai/A)
5
P(Ai/Ci)
6
ChMi
7
Potássio
g kg
-
1
Kg ha
-
1
kg ha
-
1
1
2
3
4
5
6
7
8
10,0
12,4
14,6
16,9
19,1
21,3
23,6
25,9
12,3
14,5
16,8
19,0
21,2
23,5
25,8
28,0
4442
4580
4498
4351
4541
4566
4630
4577
0,150
0,150
0,225
0,125
0,225
0,050
0,025
0,050
0,500
0,429
0,818
0,556
0,818
0,500
0,500
1,000
1217
1161
1930
1147
1948
722
518
1023
(1)
Wadt (1996).
(2)
Limite inferior da classe “i”.
(3)
Limite superior da classe “i”.
(4)
Produtividade média dos talhões
de alta produtividade na classe “i”.
(5)
Freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i” em relação ao total de
talhões de alta produtividade.
(6)
Freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i” em relação ao total de
talhões na classe “i”.
(7)
Chance matemática na classe “i”.
Os maiores valores de Chance Matemática ocorreram nas classes com maior
proporção de talhões de alta produtividade, em relação ao número total de talhões de
alta produtividade (P(Ai/A)) e, em menor extensão, à maior proporção de talhões de alta
produtividade em relação ao número total de talhões em cada classe (P(Ai/Ci),
concordantes com os obtidos por Urano et al. (2007).
Tabela 2. Valores de referência para macronutrientes na cultura do algodão (Silva,
2006)
N
P
K
Ca
Mg
S
g.kg
-
1
Silva (2006)
1
CHM4000
Silva (2006)
1
CHM4500
Silva (1995)
1
Martinez et al. (1999)
1
Silva e Raij (1996)
2
FUNDAÇÃO MT (2001)
2
Oliveira (2004)
2
Malavolta et al. (1997)
3
Yamada & Lopes (1998)
3
33-43
33-45
35
32
35-43
40-45
35-40
35-40
-------------
2,6-5,0
3,8-5,3
2,5
1,7
2,5-4,0
3,2
2-4
2-2,5
-------------
11-25
15-21
15
15
15-25
20
15-25
14-16
-------------
16-36
20-36
20
20
20-35
-
20-35
30-40
25-35
3,0-7,2
4,0-7,2
3
5
3-8
-
3-8
4-5
4-8
2,8-8,0
2,8-8,6
4
4
4-8
-
4-8
2-3
4-6
1
Folha completa (limbo+pecíolo);
2
Limbo foliar;
3
Não identificado.
A faixa ótima para o Ca foi obtida com valores de ChM > 1.380 kg ha
-1
,
tendo dessa forma a faixa de 19,6 a 27,0 g kg
-1
(Tabela 3), essa amplitude foi menor que
as encontradas por Silva (2006), Oliveira (2004), Silva e Raij (1996) e Malavolta et al.
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50
(1997). No entanto, essa menor amplitude pode ser vista como um ponto positivo pelo
maior rigor na interpretação dos resultados dos teores foliares, devido a menor faixa
para a interpretação.
Assim como os demais nutrientes, para o Mg também foram selecionadas as
ChM com os maiores valores, sendo agrupadas as que tiveram valores maiores que
1.438 kg ha
-1
, obtendo-se dessa forma valores da faixa ótima entre 4,9 a 7,2 g kg
-1
(Tabela 3), valores esses concordantes com Silva (2006).
A cultura do algodoeiro é bastante responsiva ao S e os teores encontrados
na literatura tidos como adequados para a cultura pode ser observados na (Tabela 2).
Dentre esses valores o obtido por Silva (2006), foram os que mais se aproximaram dos
determinados nesse trabalho, que foram de 2,7 a 6,5 g kg
-1
(Tabela 3), comparado com
os de Silva (2006), para ChM 4.000 e 4.500 kg ha
-1
que foram de 2,8 a 8,0 e 2,8 a 8,6 g
kg
-1
, respectivamente. No entanto, deve-se considerar que os trabalhos foram
conduzidos em condições edafoclimáticas e manejo da cultura, diferentes entre os
mesmos, contudo pode-se observar que o método da ChM é capaz de obter resultados
semelhantes, mesmo em regiões diferentes.
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51
Tabela 3. Valores de chance matemática (ChM)
(1)
estabelecidos para diferentes classes
de distribuição de teores de nutrientes em amostras de folhas de algodão, coletadas na
região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005
Classe (i) LIi LSi (PRODi) P(Ai/A) P(Ai/Ci) ChMi
Cálcio
g kg
-
1
kg ha
-
1
kg ha
-
1
1
2
3
4
5
6
7
8
12,0
14,6
17,1
19,6
22,1
24,6
27,1
29,6
14,5
17,0
19,5
22,0
24,5
27,0
29,5
32,0
4400
4376
4710
4480
4580
4365
------------
4797
0,050
0,125
0,100
0,400
0,200
0,100
------------
0,025
0,400
0,417
0,571
0,667
0,727
1,000
------------
1,000
622
999
1126
2313
1747
1380
------------
759
Magnésio
1
2
3
4
3,6
4,3
4,9
5,5
4,2
4,8
5,4
6,0
4317
4505
4549
4592
0,025
0,025
0,100
0,225
1,000
1,000
1,000
0,818
683
712
1438
1970
...continua...
Tabela 3, Cont.
Classe (i) LIi LSi (PRODi) P(Ai/A) P(Ai/Ci) ChMi
Magnésio
5
6
7
8
6,1
6,7
7,3
7,9
6,6
7,2
7,8
8,4
4545
4526
4422
4357
0,200
0,175
0,075
0,175
0,800
0,583
0,375
0,389
1818
1446
742
1137
Enxofre
1
2
3
4
5
6
7
8
1,9
2,7
3,3
4,0
4,7
5,3
6,0
6,6
2,6
3,2
3,9
4,6
5,2
5,9
6,5
7,2
4260
4467
4544
4615
4615
4398
4287
------------
0,025
0,400
0,225
0,125
0,125
0,050
0,050
------------
1,000
1,000
0,450
0,500
0,455
0,667
0,667
------------
674
2825
1446
1154
1100
803
783
------------
(1)
Wadt (1996).
(2)
Limite inferior da classe “i”.
(3)
Limite superior da classe “i”.
(4)
Produtividade média dos talhões
de alta produtividade na classe “i”.
(5)
Freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i” em relação ao total de
talhões de alta produtividade.
(6)
Freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i” em relação ao total de
talhões na classe “i”.
(7)
Chance matemática na classe “i”.
Para a escolha das faixas ótimas para o Fe foram utilizadas as classes que
apresentaram valores de ChM superiores a 1.588 kg ha
-1
, e verificou-se que a amplitude
da classe foi pequena, devido a uma pequena variação dos teores foliares nas amostras
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52
da população de referência. Com isso a faixa ótima esteve entre 180,2 a 183,8 g kg
-1
(Tabela 4), estando abaixo das recomendações com amplitude inferior as encontradas na
literatura (Tabela 5).
Os valores encontrados para a faixa ótima do Zn foi definido como os que
obtiveram uma ChM >1.825 kg ha
-1
, sendo o intervalo de 79,7 a 84,1 g kg
-1
tido como
ótimos. Esse intervalo foi bem reduzido se comparado como os valores obtido por Silva
(2006), Silva e Raij (1996), Oliveira (2004) e Yamada e Lopes (1998) (Tabela 5). Nas
diferentes regiões a absorção e teores de nutriente no solo são bastante variadas, com
isso infere-se que essa menor amplitude obtida para o Zn na região oeste do estado da
Bahia em lavouras com produtividade maiores que 4.250 kg ha
-1
, se deve a menor
variabilidade na absorção e nos teores foliares do Zn, nas amostras.
A faixa ótima para o Cu esteve entre 8,8 a 10,5 g.kg
-1
(Tabela 4), estando
esses valores dentro da faixa de 4 a 14 e 4 a 12, com ChM4.000 e ChM4.500,
respectivamente, sendo esses valores obtidos por Silva (2006). Como para os demais
nutrientes avaliados com exceção para o N, a comparação com as faixas ótimas
encontradas na literatura, obteve uma amplitude inferior (Tabela 5).
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53
Tabela 4. Valores de chance matemática (ChM)
(1)
estabelecidos para diferentes classes
de distribuição de teores de nutrientes em amostras de folhas de algodão, coletadas na
região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005
Classe (i) LIi LSi (PRODi) P(Ai/A) P(Ai/Ci) ChMi
Ferro
1
2
3
4
5
6
7
8
179,4
180,2
181,0
181,7
182,4
183,1
183,9
184,6
180,1
180,9
181,6
182,3
183,0
183,8
184,5
185,2
4425
4416
4526
4457
4643
4493
4696
4505
0,025
0,175
0,200
0,175
0,100
0,250
0,050
0,025
0,500
0,636
0,615
0,778
0,400
0,714
0,400
1,000
495
1474
1588
1644
929
1899
664
712
Zinco
1
2
3
4
5
6
7
8
76,5
78,1
79,7
81,2
82,7
84,2
85,8
87,3
78,0
79,6
81,1
82,6
84,1
85,7
87,2
88,7
4387
------------
4471
4547
4561
4256
------------
------------
0,075
------------
0,250
0,450
0,175
0,050
------------
------------
0,750
------------
0,667
0,720
0,778
0,250
------------
------------
1040
------------
1825
2588
1683
476
------------
------------
Cobre
1
2
3
4
5
6
7
8
7,4
8,1
8,8
9,4
10,0
10,6
11,3
11,9
8,0
8,7
9,3
9,9
10,5
11,2
11,8
12,4
4505
4451
4462
4598
4544
4588
4340
4317
0,025
0,150
0,225
0,200
0,225
0,075
0,075
0025
1,000
0,462
0,563
0,667
0,643
0,600
1,000
1,000
712
1171
1587
1679
1728
973
1189
683
(1)
Wadt (1996).
(2)
Limite inferior da classe “i”.
(3)
Limite superior da classe “i”.
(4)
Produtividade média dos talhões
de alta produtividade na classe “i”.
(5)
Freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i” em relação ao total de
talhões de alta produtividade.
(6)
Freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i” em relação ao total de
talhões na classe “i”.
(7)
Chance matemática na classe “i”.
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54
Tabela 5. Valores de referência para micronutrientes na cultura do algodão (Silva,
2006)
B
Cu Fe Mn Zn
m
g
kg
-
1
Silva (2006)
1
CHM4000
Silva (2006)
1
CHM4500
Martinez et al. (1999)
1
Silva e Raij (1996)
2
Silva (1995)
1
Malavolta et al. (1997)
3
Oliveira (2004)
2
Yamada & Lopes (1998)
3
Tra
ni et al. (1983)
3
41-89
53-83
50
30-50
30
20-30
30-50
40-80
52
4-14
4-12
8
5-25
15
30-40
5-25
10-15
8
90-230
110-440
70
40-250
70
60-80
40-250
80-250
------------
23-100
40-60
200
25-300
70
20-40
25-300
25-300
-------------
25-50
25-50
30
25-200
50
10-15
25-200
30-40
30
1
Folha completa (limbo+pecíolo);
2
Limbo foliar;
3
Não identificado.
Os maiores valores de ChM para o Mn esteve acima de 1.301 kg ha
-1
, com
isso pode-se adequar os valores da faixa ótima de 31,8 a 51,2 mg kg
-1
, sendo estes
valores englobados da classe 2 a 7, com Chances Matemáticas bem distribuídas entre as
mesmas.
O B é considerado o micronutriente de maior importância para a cultura do
algodoeiro, sendo ao mesmo dado a maior ênfase. A faixa ótima dos teores foliares
obtidos pelo método da Chance Matemática para uma produtividade >4.250 kg ha
-1
,
ficou em torno de 29,4 a 34,4 mg kg
-1
.
Tabela 6. Valores de chance matemática (ChM)
(1)
estabelecidos para diferentes classes
de distribuição de teores de nutrientes em amostras de folhas de algodão, coletadas na
região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/2005
Classe (i)
LIi
LSi
(PRODi)
P(Ai/A)
P(Ai/Ci)
ChMi
Manganês
1
2
3
4
5
6
7
8
28,4
31,8
35,0
38,3
41,5
44,8
48,0
51,3
31,7
34,9
38,2
41,4
44,7
47,9
51,2
54,4
4403
4336
------------
4594
4520
4646
4504
4463
0,150
0,150
------------
0,325
0,150
0,075
0,100
0,050
0,400
0,600
------------
0,867
0,600
1,000
0,800
0,667
1079
1301
------------
2438
1356
1272
1274
815
...
continua...
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55
Tabela 6, Cont.
Classe (i) LIi LSi (PRODi) P(Ai/A) P(Ai/Ci) ChMi
Boro
1
2
3
4
5
6
7
8
29,4
30,2
30,9
31,6
32,4
33,1
33,8
34,5
30,1
30,8
31,5
32,3
33,0
33,7
34,4
35,1
4554
4332
4616
4594
4468
4462
4521
4734
0,100
0,125
0,100
0,125
0,175
0,200
0,150
0,025
0,800
0,417
0,571
0,714
0,583
0,727
0,667
0,500
1288
989
1103
1373
1428
1702
1430
529
(1)
Wadt (1996).
(2)
Limite inferior da classe “i”.
(3)
Limite superior da classe “i”.
(4)
Produtividade média dos talhões
de alta produtividade na classe “i”.
(5)
Freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i” em relação ao total de
talhões de alta produtividade.
(6)
Freqüência de talhões de alta produtividade na classe “i” em relação ao total de
talhões na classe “i”.
(7)
Chance matemática na classe “i”.
9.2 Sistemas Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS)
Foram ajustadas equações de regressão para os relacionamentos entre teores
de nutriente em folhas de algodão e índices DRIS, utilizando o aplicativo SAEG
(RIBEIRO JUNIOR, 2001). Não foram possíveis ajustes para todos os modelos
estatísticos; para o Fe e o Zn, não houve modelo que fosse significativo (p>0,05), no
entanto, para os demais nutrientes foi possível o ajuste no modelo linear (p<0,01),
sendo este o que melhor se adequou, com coeficiente de determinação em torno de 0,44
a 0,95, para o relacionamento entre teores foliares de B e Ca, respectivamente (Tabela
7).
Em trabalho realizado por Urano et al (2007), foi constatado que todos os
modelos estatísticos lineares ajustados ao relacionamento entre os índices DRIS e teores
de nutrientes em trifólios de soja apresentaram significância estatística (p<0,001), com
coeficientes de determinação variando de 0,53 para o relacionamento entre índices
DRIS e teores de P e 0,86 para os relacionamentos entre índices DRIS e teores de Zn
em folhas de soja.
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56
Tabela 7. Modelos estatísticos dos relacionamentos entre índices DRIS, CND e teores
de nutrientes em amostras de algodão coletadas na região oeste do estado da Bahia
Nutriente Método Modelo estatístico R
2
N
P
K
Ca
Mg
S
Fe
Zn
Cu
Mn
B
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
DRIS
CND
N= 34,077 + 6,950I
N
N= 34,077 + 1,928I
N
P=2,350+0,841I
P
P=2,350+0,362I
P
K=17,200+8,184I
K
K=17,200+3,902I
K
Ca=21,023+8,474I
Ca
Ca=21,023+3,608I
Ca
Mg=6,529+2,339I
Mg
Mg=6,529+1,059I
Mg
S=3,784+2,166I
S
S=3,784+1,050I
S
Fe=182,115+0,248I
Fe
Fe=182,115+0,051I
Fe
Zn=81,515+1,884I
Zn
Zn=81,515+0,081I
Zn
Cu=9,745+3,056I
Cu
Cu=9,745+0,955I
Cu
Mn=40,028+14,430I
Mn
Mn=40,028+6,405I
Mn
B=32,315+4,482I
B
B=32,315+0,741I
B
0,70**
0,63**
0,90**
0,89**
0,92**
0,93**
0,95**
0,94**
0,91**
0,91**
0,93**
0,94**
0,48
ns
0,50
ns
0,45
ns
0,40
ns
0,87**
0,83**
0,92**
0,92**
0,44**
0,35**
(1)
Calculado conforme Alvarez V. & Leite (1999), utilizando um fator de ajuste c = 1, Wadt et al. (1998).
(2)
Calculado conforme Khiari et al. (2001a,b) porém com média geométrica dos constituintes da massa seca expressa
em mg kg
-1
.
(3)
> média. ** indica p < 0,001. ns (não significativo).
9.3 Diagnose da Composição Nutricional (CND)
Da mesma forma do que foi para o DRIS, ajustou-se modelos estatístico
entre os relacionamentos dos índices CND e teores de nutrientes em folhas de algodão,
sendo obtido para o modelo linear a maior significância. Os coeficientes de
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57
determinação, para os métodos DRIS e CND foram similares, fato esperado devido a
concordância entre os mesmos, no diagnostico do estado nutricional de culturas, como
no caso da soja (URANO, 2006).
Devido ao ajuste linear os teores ótimos do nutrientes no tecido da folha
foram obtidos pela média dos valores na subpopulação de alta produtividade, tendo
como o índice zero o que corresponde ao melhor teor do nutriente na planta, sendo esse
teor ótimo obtido por meio da equação linear, a qual se teve o melhor ajuste. A faixa
ótima do teor de nutrientes, foi estimada como os teores correspondentes aos valores do
índice zero ± 2/3 desvio padrão, conforme Kurihara (2004).
Tabela 8. Faixa e teor ótimo de nutrientes em folha de algodão obtidas pelo método da
Chance Matemática, DRIS e CND, a partir de amostra de folha de algodão da
região oeste do estado da Bahia. Literatura utilizada para a comparação dos
valores
Variável
Método
Faixa ótima
Teor ótimo
N
P
K
Ca
Mg
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
32,0-39,1
32,7-35,4
32,8-35,4
35-40
1,8-2,6
2,1-2,6
2,1-2,6
2-4
14,6-21,2
14,6-19,8
14,6-19,8
15-25
19,6-27,0
18,6-23,4
18,6-23,4
20-35
4,9-7,2
5,8-7,2
5,8-7,2
3-8
34,0
34,1
34,1
na
2,3
2,4
2,4
na
16,6
17,2
17,2
na
22,4
21,0
21,0
na
6,8
6,5
6,5
na
...continua...
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58
Tabela 8, Cont.
Variável Método Faixa ótima Teor ótimo
S
Fe
Zn
Cu
Mn
B
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
Chance Matemática
DRIS
CND
Literatura
2,7-6,5
3,1-4,5
3,1-4,5
4-8
180,2-183,8
182,1-182,2
182,1-182,1
40-250
79,7-84,1
81,3-81,8
81,5-81,6
25-200
8,8-10,5
9,1-10,4
9,1-10,4
5-25
31,8-51,2
35,7-44,3
35,7-44,3
25-300
31,6-34,4
31,7-33,0
31,8-32,8
30-50
3,5
3,8
3,8
na
182,1
182,1
182,1
na
81,8
81,5
81,5
na
9,7
9,7
9,7
na
32,0
40,0
40,0
na
32,6
32,3
32,3
na
Teor e faixa ótima estimados a partir da: (1) mediana e os limites inferior e superior das classes de freqüência com
maiores valores de chance matemática (Wadt, 1996), respectivamente. (2) para um índice DRIS (calculado conforme
Alvarez V. & Leite (1999), utilizando um fator de ajuste c = 1, conforme Wadt et al. (1998) igual a zero e ± 2/3 s,
conforme Kurihara (2004), respectivamente. (3) para um índice CND (calculado conforme Khiari et al. (2001),
porém com média geométrica dos componentes da massa seca (expressa em mg kg-1) igual a zero e ± 2/3 s,
conforme Kurihara (2004), respectivamente. (4) > média , com n = 40 talhões. (5) Faixa de suficiência, conforme
(Sousa e Lobato, 2004). na não avaliado.
Os valores de faixa ótima encontrados na literatura, de forma geral, são
obtidos de experimentos, desenvolvidos sob condições de campo, onde se tem uma
variação dos níveis de nutrientes que são aplicados no mesmo, sendo controlados os
demais fatores que influenciam na produção. Dessa forma a expressão da produtividade
desse experimento para a determinação de níveis críticos, além de ser sobre condições
controladas dos outros fatores de produção, são também regionalizadas e, com isso, há
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59
uma necessidade de se ampliar os experimentos em diferentes regiões produtoras de
algodão em nosso país.
Segundo Kurihara (2004), pelo fato de não se desenvolver uma vasta rede de
experimentos, os valores de referência tornam-se válidos apenas para uma limitada
amplitude de condições em que os fatores de produção foram considerados nos
trabalhos de calibração. Além disto, o grau de insegurança pode ser aumentado quando
se considera que em algumas situações, os valores são definidos também com
subjetividade, tomando-se como base a experiência do pesquisador.
A avaliação dos teores de nutrientes em folhas do algodoeiro, pelos métodos
DRIS, CND e ChM pode ser mais criteriosa quando comparada uma amostra com os
valores de referência determinados por esses métodos, devido a menor amplitude das
classes, diminuindo dessa forma a possibilidade de ter lavouras de baixa produtividade,
com teores na faixa ótima, como ocorre com as faixas de grande amplitude, que em
geral são determinadas sobre condições controladas, diferentes das encontras em
campos comerciais.
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60
10 CONCLUSÕES
A utilização dos métodos DRIS, CND e ChM, em lavouras comerciais em
geral, possibilitou a obtenção de uma menor amplitude da faixa ótima dos nutriente,
quando comparada com os valores obtidos por diferentes autores em diversas regiões do
país.
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61
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APÊNDICES
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67
Apêndice 1. Produtividade em kg ha
-1
e teores de macronutrientes e de micronutrientes em amostras de folhas de algodão, coletada no
início do florescimento estádio R1, em 65 lavouras comerciais, na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/20005
Talhão Produtividade N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
----------------------g/kg------------------------- ---------------------mg/kg---------------------
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
2733
3222
3223
3398
3526
3592
3728
3731
3766
3774
3794
3939
3958
3959
4084
4118
4132
4136
4153
4157
4166
4167
4167
4210
4215
32,3
33,2
35,1
34,8
37,3
31,1
33,2
31,4
36,3
31,2
36,3
36,1
34,8
37,2
30,1
36,2
31,2
36,2
33,2
35,3
36,2
33,5
32,8
35,5
33,3
6,9
7,2
1,9
2,2
2,3
2,3
7,3
7,9
2,1
2,4
3,1
2,8
2,4
3,3
3,1
2,0
2,2
2,1
2,5
2,3
2,1
7,1
7,2
2,4
2,4
12,0
18,0
12,0
14,0
12,4
14,0
14,0
14,8
10,9
18,0
18,0
16,0
12,0
22,0
13,0
12,4
14,0
12,0
18,0
20,0
20,0
22,0
24,0
10,8
14,0
22,1
21,8
24,0
16,1
15,0
18,0
18,0
22,0
16,0
12,0
28,0
17,2
20,0
22,0
16,0
20,0
12,0
16,4
12,0
15,0
16,0
21,8
24,0
20,0
22,0
8,0
8,4
8,3
7,0
7,4
5,8
8,3
7,9
7,3
6,5
6,8
6,3
8,1
5,5
8,0
7,3
7,2
8,0
7,2
7,2
7,3
8,1
8,2
8,0
7,4
5,2
5,9
4,2
4,6
5,0
3,4
4,6
3,7
3,8
5,0
4,5
4,8
3,3
3,7
3,7
4,4
4,7
3,9
3,3
3,4
3,3
6,0
7,2
4,9
3,8
184,1
183,2
182,5
184,1
181,3
183,1
180,3
180,4
183,4
180,2
184,0
181,4
182,5
182,4
180,4
183,0
181,3
181,4
181,2
182,2
183,4
179,4
182,1
182,6
182,4
84,2
88,7
80,8
81,2
82,5
78,9
84,3
85,6
80,8
77,1
84,2
81,3
81,4
81,2
79,2
83,1
79,2
80,5
80,3
82,4
82,4
84,3
85,2
83,3
80,5
9,2
8,5
9,4
8,8
9,5
9,1
8,7
8,4
8,7
8,7
9,5
10,3
8,7
10,8
10,1
10,2
8,5
11,2
9,3
9,2
8,8
10,3
9,7
10,2
9,1
32,2
31,3
31,5
36,2
35,1
35,2
28,4
31,3
33,8
43,1
54,4
41,5
32,6
50,6
30,1
30,1
36,2
40,4
30,4
41,2
41,5
29,7
30,2
34,3
42,4
33,1
30,8
31,3
33,1
31,2
30,8
34,1
32,5
32,4
29,9
35,0
31,3
30,4
33,4
34,2
33,0
34,2
32,5
32,2
30,2
30,8
30,8
32,3
30,3
32,5
...continua...
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68
Apêndice 1, Cont.
Talhão Produtividade N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
----------------------g/kg------------------------- ---------------------mg/kg---------------------
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
4253
4255
4255
4256
4260
4260
4281
4303
4317
4318
4323
4335
4350
4354
4376
4398
4406
4415
4425
4446
4464
4469
4505
4552
4575
4579
4580
36,4
38,0
35,1
34,2
35,3
33,4
29,5
34,2
33,4
38,1
36,2
34,8
31,4
31,4
30,4
31,3
31,4
32,5
31,4
32,1
36,4
32,1
29,8
33,1
32,4
35,6
32,5
1,9
2,0
2,2
2,1
2,3
2,3
2,3
3,2
3,6
3,0
2,3
2,4
3,2
2,6
2,4
2,1
2,2
2,2
2,1
2,1
2,2
2,3
2,3
2,2
2,6
2,5
2,5
12,0
10,0
18,0
18,1
15,0
16,0
14,0
15,0
20,0
12,0
16,0
18,0
14,0
14,0
16,0
20,1
20,0
12,0
20,1
18,0
17,0
21,3
16,1
14,0
28,0
27,0
20,0
20,0
26,0
16,0
24,0
22,0
20,0
16,0
14,0
24,0
26,0
26,0
20,0
22,0
17,0
16,0
20,0
20,0
22,0
20,0
22,0
20,0
18,0
14,0
20,4
22,0
24,0
23,0
5,0
8,0
7,8
7,8
7,0
7,0
7,0
5,5
3,6
6,2
8,2
8,2
8,0
6,2
8,0
6,1
6,1
8,1
5,7
8,1
7,0
5,2
4,8
7,1
6,0
6,1
6,0
2,9
4,4
3,3
6,5
3,1
1,9
3,7
3,8
6,5
4,7
2,8
3,0
5,3
3,0
5,1
3,0
3,0
3,5
3,1
5,9
3,2
2,7
4,1
3,8
2,7
3,1
2,8
180,4
181,8
182,1
182,4
180,5
184,2
180,4
183,2
181,3
183,5
183,5
181,2
182,3
181,5
181,5
180,5
183,3
183,1
180,1
180,4
182,1
180,2
185,2
183,3
183,1
183,3
181,5
80,9
79,7
84,2
84,2
79,7
83,4
77,9
80,6
81,2
83,4
82,5
81,2
82,5
83,6
77,8
82,6
82,5
82,1
82,3
83,4
80,4
80,3
76,5
81,4
81,4
81,5
79,9
9,0
9,7
9,8
11,3
8,7
9,8
8,7
8,7
12,4
11,4
9,0
9,2
10,5
8,9
8,8
10,2
10,1
10,2
8,8
11,8
8,7
9,2
7,4
10,2
11,2
10,2
11,1
50,7
40,2
33,1
42,5
40,6
41,4
32,1
48,4
29,5
51,5
34,7
44,2
28,7
33,9
29,4
33,8
33,2
42,4
29,8
31,2
40,2
38,9
30,5
45,4
40,2
39,7
43,2
30,3
32,5
32,1
32,5
32,5
34,2
30,2
32,4
32,8
34,2
34,2
33,1
33,2
30,7
30,3
30,8
33,2
33,3
33,2
31,4
32,2
29,8
29,4
32,3
33,2
30,1
33,6
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69
Apêndice 1, Cont.
Talhão Produtividade N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
----------------------g/kg------------------------- ---------------------mg/kg---------------------
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
4608
4617
4630
4653
4664
4734
4746
4756
4797
4808
4827
4869
5133
35,4
36,1
36,1
37,2
35,2
33,8
32,4
32,8
35,3
38,2
35,4
39,1
33,4
1,9
2,2
2,7
1,8
2,6
2,1
2,6
2,3
2,2
2,0
2,8
2,0
2,0
20,0
12,0
24,0
20,0
22,0
20,0
20,0
16,0
12,1
14,0
16,0
16,0
14,0
26,0
16,8
23,0
22,0
23,0
18,3
24,0
20,0
32,0
18,0
17,2
24,0
22,0
6,4
5,8
6,0
5,8
5,0
7,2
6,0
7,7
6,0
5,3
6,4
6,5
7,2
2,8
5,1
5,0
2,7
3,4
4,0
3,3
4,1
3,2
3,9
4,4
3,5
5,0
182,0
181,8
181,4
182,3
183,1
182,5
181,3
182,4
183,2
180,8
182,6
181,2
184,1
80,2
83,2
82,1
80,8
81,5
82,5
81,2
82,6
83,1
81,3
81,3
80,1
83,5
10,8
9,7
9,8
8,7
10,2
10,2
8,2
8,9
10,2
9,9
9,5
8,9
9,7
53,2
39,2
47,2
49,3
44,2
38,7
39,5
46,8
41,4
48,8
40,5
43,2
39,3
33,3
31,2
34,2
31,2
30,1
35,1
31,2
32,4
34,2
34,4
32,3
32,1
33,0
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70
Apêndice 2. Produtividade em kg ha
-1
, índice de equilíbrio nutricional médio
1
(IENm) e índices (DRIS)
2
de nutrientes na subpopulação
de baixa e alto produtividade em amostras de folhas de algodão na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/20005
Índice (DRIS)
Talhão Produtividade IENm N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
2733
3222
3223
3398
3526
3592
3728
3731
3766
3774
3794
3939
3958
3959
4084
4118
4132
4136
4153
4157
4166
4167
4167
4210
4215
0,685
0,758
0,349
0,267
0,333
0,138
0,714
0,693
0,346
0,365
0,329
0,254
0,296
0,334
0,436
0,316
0,370
0,317
0,360
0,261
0,295
0,731
0,790
0,331
0,162
-0,582
-0,528
0,255
0,222
0,548
-0,132
-0,367
-0,654
0,551
-0,163
-0,178
0,209
0,293
0,079
-0,468
0,372
-0,146
0,312
0,161
0,263
0,378
-0,529
-0,745
0,227
-0,125
3,000
3,034
-0,538
-0,093
0,025
0,172
3,216
3,450
-0,126
0,221
0,537
0,483
0,223
0,806
0,932
-0,400
0,006
-0,286
0,384
0,008
-0,260
2,937
2,895
0,100
0,087
-0,924
-0,142
-0,649
-0,313
-0,579
-0,228
-0,560
-0,459
-0,759
0,248
-0,103
-0,153
-0,609
0,380
-0,484
-0,582
-0,234
-0,678
0,286
0,407
0,413
0,237
0,359
-0,918
-0,389
-0,041
-0,157
0,477
-0,626
-0,844
-0,192
-0,564
-0,010
-0,548
-1,400
0,530
-0,591
0,026
-0,073
-0,646
-0,043
-1,349
-0,650
-1,357
-0,866
-0,681
-0,218
-0,020
-0,093
0,158
0,314
0,363
0,703
0,284
0,413
-0,087
0,458
0,321
0,481
0,148
-0,157
-0,117
0,696
-0,618
0,622
0,370
0,451
0,578
0,453
0,334
0,372
0,227
0,183
0,557
0,343
0,455
0,629
0,307
0,492
0,636
0,003
0,257
-0,163
0,202
0,678
0,170
0,465
-0,112
-0,142
0,061
0,394
0,601
0,141
-0,074
-0,104
-0,154
0,622
0,911
0,552
0,065
-0,408
-0,598
0,138
0,172
0,022
0,429
-0,519
-0,514
0,281
0,311
-0,518
-0,129
0,205
-0,390
0,048
0,032
0,266
-0,023
0,226
0,077
0,116
-0,729
-0,765
-0,001
0,016
-0,195
0,145
0,040
0,044
0,179
0,095
-0,106
0,040
0,143
-0,081
-0,320
-0,111
0,186
-0,441
-0,130
0,158
0,049
-0,109
0,143
0,184
0,162
-0,270
-0,346
0,178
-0,108
-0,549
-0,958
-0,049
-0,277
0,012
0,013
-0,701
-0,857
-0,202
-0,207
-0,511
0,164
-0,275
0,115
0,259
0,257
-0,265
0,603
0,080
-0,127
-0,304
-0,258
-0,602
0,208
-0,267
-0,811
-0,971
-0,584
-0,163
-0,267
-0,122
-1,113
-0,854
-0,270
0,402
0,578
0,079
-0,430
0,459
-0,675
-0,714
-0,045
0,084
-0,550
0,167
0,185
-1,167
-1,194
-0,392
0,186
-0,259
-0,817
-0,100
0,259
-0,146
0,048
-0,002
-0,301
0,248
-0,157
-0,027
-0,297
-0,203
-0,177
0,479
0,157
0,665
0,029
0,250
-0,343
-0,227
-0,853
-0,676
-0,416
0,035
...continua...
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71
Apêndice 2, Cont.
Índice (DRIS)
Talhão Produtividade IENm N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
4253
4255
4255
4256
4260
4260
4281
4303
4317
4318
4323
4335
4350
4354
4376
4398
4406
4415
4425
4446
4464
4469
4505
4552
4575
4579
4580
0,353
0,353
0,253
0,304
0,174
0,233
0,258
0,365
0,624
0,384
0,300
0,198
0,399
0,241
0,348
0,222
0,221
0,227
0,267
0,386
0,155
0,243
0,385
0,161
0,308
0,270
0,270
0,542
0,473
0,234
-0,291
0,231
-0,046
-0,299
0,080
-0,245
0,134
0,220
0,025
-0,494
-0,115
-0,282
-0,233
-0,287
-0,265
-0,145
-0,386
0,374
-0,030
-0,055
-0,172
-0,386
0,099
-0,325
-0,408
-0,472
-0,117
-0,557
0,018
0,052
0,209
1,003
1,151
0,511
-0,066
0,045
0,847
0,528
0,214
-0,201
-0,098
-0,171
-0,146
-0,432
-0,126
0,130
0,333
-0,180
0,221
0,108
0,156
0,557
-1,100
0,197
-0,021
-0,200
-0,035
-0,200
-0,202
0,244
-0,898
-0,124
0,110
-0,466
-0,237
-0,007
0,459
0,425
-0,707
0,505
0,061
0,060
0,620
0,191
-0,389
0,987
0,912
0,318
0,071
0,604
-0,673
0,173
0,212
-0,031
-0,482
-1,051
0,285
0,381
0,603
-0,155
0,081
-0,361
-0,590
0,003
-0,027
0,153
0,070
0,056
-0,064
-0,238
-0,719
-0,066
0,055
0,304
0,223
-0,483
0,524
0,547
0,273
0,253
0,290
0,430
-0,360
-1,626
-0,332
0,585
0,576
0,458
0,075
0,668
-0,039
-0,070
0,578
-0,164
0,484
0,249
-0,398
-0,422
0,236
-0,271
-0,230
-0,233
0,293
0,336
-0,153
0,921
-0,277
-1,172
0,181
0,106
0,979
0,303
-0,525
-0,407
0,615
-0,243
0,702
-0,298
-0,319
-0,086
-0,194
0,818
-0,220
-0,458
0,469
0,066
-0,646
-0,385
-0,543
0,219
-0,047
-0,006
-0,371
0,021
0,068
0,439
0,101
-0,252
-0,450
-0,091
-0,133
-0,176
0,224
0,329
0,108
0,115
-0,015
0,137
-0,224
0,060
0,243
0,872
0,024
-0,136
-0,071
-0,111
0,245
-0,242
0,293
-0,099
-0,099
0,170
0,126
-0,040
-0,250
-0,320
-0,054
-0,122
-0,077
0,500
-0,050
0,313
0,164
-0,004
0,328
0,062
-0,059
0,216
0,172
-0,048
-0,202
-0,123
-0,270
-0,063
-0,050
0,117
0,305
-0,378
0,121
-0,100
-0,354
0,771
0,292
-0,368
-0,271
0,177
-0,095
-0,193
0,338
0,245
0,181
-0,186
0,639
-0,382
0,010
-0,571
0,182
0,427
0,066
0,446
0,864
0,003
-0,441
-0,018
0,108
0,197
-0,335
0,628
-0,947
0,489
-0,420
0,261
-0,984
-0,239
-0,688
-0,331
-0,414
0,189
-0,632
-0,759
0,075
0,115
-0,351
0,378
-0,054
-0,098
0,190
-0,138
-0,029
0,001
-0,314
0,111
0,385
0,032
0,089
-0,110
-0,111
0,241
0,068
0,020
-0,038
-0,102
-0,118
0,265
0,146
0,427
-0,318
0,032
-0,211
0,081
-0,030
0,005
-0,581
0,150
...continua...
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72
Apêndice 2, Cont.
Índice (DRIS)
Talhão Produtividade IENm N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
4608
4617
4630
4653
4664
4734
4746
4756
4797
4808
4827
4869
5133
0,334
0,285
0,271
0,349
0,269
0,223
0,239
0,198
0,288
0,325
0,189
0,231
0,206
0,005
0,392
-0,053
0,487
0,089
-0,124
-0,186
-0,244
0,047
0,542
0,152
0,641
-0,143
-0,705
-0,092
0,192
-0,704
0,272
-0,375
0,358
-0,080
-0,205
-0,427
0,518
-0,457
-0,489
0,293
-0,638
0,561
0,419
0,515
0,331
0,376
-0,133
-0,721
-0,349
-0,126
-0,102
-0,399
0,516
-0,512
0,053
0,214
0,229
-0,411
0,442
-0,145
1,169
-0,381
-0,553
0,397
0,137
-0,106
-0,200
-0,403
-0,213
0,702
0,236
-0,165
0,415
-0,231
-0,475
-0,046
0,013
0,252
-0,562
0,689
0,423
-0,517
0,177
0,135
-0,182
0,186
-0,274
0,158
0,325
-0,079
0,573
-0,155
0,058
-0,427
0,113
-0,019
-0,145
0,049
-0,063
-0,133
-0,095
-0,048
-0,045
-0,015
-0,308
0,266
-0,330
0,030
-0,060
0,064
0,068
0,049
-0,021
-0,061
-0,090
-0,157
0,104
0,283
0,105
-0,273
-0,357
0,121
0,124
-0,639
-0,389
0,097
0,106
-0,117
-0,362
-0,045
0,721
0,058
0,263
0,659
0,250
-0,108
0,015
0,437
0,063
0,611
0,042
0,219
-0,043
0,019
-0,126
-0,004
-0,132
-0,519
0,403
-0,135
-0,033
0,209
0,374
-0,057
-0,067
0,069
1
Calculado conforme Wadt (1996).
2
Calculado conforme Alvarez V. Leite (1999), utilizando um fator de ajuste c=1, conforme Wadt et
al (1998).
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73
Apêndice 3. Potência de resposta à adubação
1
(PRA), determinado pelo método DRIS
2
, em talhões de algodão, subpopulação de alta e
baixa produtividade, na região oeste do estado da Bahia, a partir de amostras coletadas na safra 2004/2005
Potencial de resposta à adubação
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
z
z
z
z
nz
z
z
z
n
z
z
z
z
z
pz
nz
z
z
z
z
nz
z
z
z
z
n
n
pz
z
z
nz
n
n
z
z
n
n
z
n
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z
z
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z
z
n
n
z
z
p
z
p
pz
pz
p
z
z
p
z
z
z
p
nz
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z
p
z
n
n
z
z
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p
z
z
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pz
z
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z
z
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z
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z
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p
nz
nz
nz
nz
n
nz
nz
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n
z
z
z
n
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z
z
z
z
n
z
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z
z
z
z
nz
nz
z
z
z
z
z
z
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z
z
z
z
p
z
z
pz
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
pz
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
pz
z
pz
z
z
z
p
z
z
pz
z
z
z
z
z
z
n
z
z
pz
z
z
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pz
pz
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pz
z
z
z
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pz
z
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z
pz
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p
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z
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pz
nz
z
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z
z
z
z
z
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z
n
z
z
pz
z
pz
z
pz
z
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74
Apêndice 3, Cont.
Potencial de resposta à adubação
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
nz
nz
z
z
nz
z
pz
z
z
z
z
z
pz
z
z
pz
pz
pz
z
pz
n
z
z
pz
pz
z
pz
pz
z
p
z
z
z
n
n
n
z
z
n
n
z
z
z
z
z
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z
z
z
pz
z
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p
z
z
pz
z
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z
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p
z
z
pz
pz
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n
p
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n
z
p
n
n
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n
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z
nz
z
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p
z
z
n
z
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p
pz
z
z
z
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z
p
z
z
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nz
n
z
n
nz
nz
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nz
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nz
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z
z
n
z
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pz
nz
z
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p
z
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nz
z
p
p
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n
pz
pz
z
z
n
pz
p
nz
z
p
pz
z
z
z
pz
z
z
n
z
z
pz
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
nz
n
z
z
z
z
z
nz
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
nz
z
nz
z
z
nz
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
pz
p
z
z
z
nz
z
pz
pz
z
z
z
nz
nz
z
z
nz
p
z
pz
nz
nz
z
n
z
pz
z
z
z
pz
nz
pz
nz
pz
nz
p
z
p
p
p
z
p
p
z
z
z
n
z
z
z
z
z
pz
z
n
z
z
z
z
z
z
z
z
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z
nz
z
nz
z
z
z
z
z
z
p
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75
Apêndice 3, Cont.
Potencial de resposta à adubação
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
pz
z
nz
z
nz
z
z
z
pz
z
nz
z
n
z
z
p
z
z
p
nz
pz
nz
z
z
pz
n
p
p
z
nz
pz
z
z
z
p
n
z
n
pz
p
nz
z
z
nz
pz
z
z
z
p
n
z
n
pz
p
nz
z
z
z
z
pz
z
p
nz
z
nz
z
p
z
z
nz
p
pz
n
nz
pz
z
z
z
z
z
z
nz
z
n
z
z
z
p
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
pz
z
z
pz
z
z
z
z
z
z
z
z
z
z
n
z
z
pz
pz
z
z
p
p
z
z
z
pz
z
z
n
z
z
n
z
z
z
n
z
n
z
z
z
z
z
z
z
z
pz
n
z
z
z
nz
z
z
z
1
z=nula; p=positiva, com alta probabilidade; pz=positiva, com baixa probabilidade; n=negativa, com alta probabilidade; nz=negativa,
com baixa probabilidade, conforme Wadt (1996).
2
Calculado conforme Alvarez V. e Leite (1999), utilizando um fator de ajuste c=1,
conforme Wadt et al. (1998).
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76
Apêndice 4. Estado nutricional
1
(EN), determinado pelo método DRIS
2
, em talhões de algodão, subpopulação de alta e baixa
produtividade, na região oeste do estado da Bahia, a partir de amostras coletadas na safra 2004/2005
Estado nutricional (EN)
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
NL
NL
NL
NL
LE
NL
NL
NL
LE
NL
NL
NL
NL
NL
LF
LE
NL
NL
NL
NL
LE
NL
NL
NL
NL
LE
LE
LF
NL
NL
LE
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LE
NL
NL
LE
LE
NL
LE
LE
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NL
NL
LE
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NL
LE
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NL
NL
LF
N
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NL
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NL
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NL
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NL
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NL
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NL
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NL
NL
NL
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LE
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NL
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NL
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LE
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NL
NL
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NL
LE
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NL
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NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
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NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
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NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
NL
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NL
NL
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NL
LE
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NL
LF
NL
LF
NL
LF
NL
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77
Apêndice 4, Cont.
Estado nutricional (EN)
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
LE
LE
NL
NL
LE
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LF
NL
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N
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NL
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NL
LE
NL
NL
NL
NL
NL
NL
LF
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78
Apêndice 4, Cont.
Estado nutricional (EN)
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
LF
NL
LE
NL
LE
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NL
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LE
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NL
NL
NL
NL
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NL
LF
LE
NL
NL
NL
LE
NL
NL
NL
1
NL= não limitante, LF= limitante por falta, LE= limitante por excesso, conforme Silva (2001).
2
Calculado conforme Alvarez V. e
Leite (1999), utilizando um fator de ajuste c=1, conforme Wadt et al. (1998).
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79
Apêndice 5. Produtividade em kg ha
-1
, índice de equilíbrio nutricional médio (IENm) e índices (CND) de nutrientes na subpopulação
de baixa e alto produtividade em amostras de folhas de algodão na região oeste do estado da Bahia, no ano agrícola de 2004/20005
Índice (CND)
Talhão Produtividade IENm N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
2733
3222
3223
3398
3526
3592
3728
3731
3766
3774
3794
3939
3958
3959
4084
4118
4132
4136
4153
4157
4166
4167
4167
4210
4215
1,943
2,345
0,826
0,752
0,828
0,468
1,929
1,929
1,100
0,936
1,096
0,705
0,788
0,983
1,103
0,924
1,059
0,817
1,027
0,664
0,768
2,460
2,715
0,806
0,403
-2,111
-2,310
0,766
0,687
1,627
-0,278
-1,449
-2,298
1,912
-0,806
-0,736
0,454
0,981
0,088
-1,373
1,241
-0,418
1,092
0,534
0,709
1,107
-2,467
-3,244
0,637
-0,390
6,910
6,919
-1,278
-0,233
0,050
0,393
7,434
7,962
-0,257
0,412
1,176
1,082
0,518
1,842
2,174
-0,905
-0,007
-0,636
0,914
-0,011
-0,629
6,682
6,550
0,211
0,159
-1,904
-0,289
-1,384
-0,687
-1,243
-0,487
-1,138
-0,906
-1,606
0,450
-0,199
-0,330
-1,280
0,836
-1,008
-1,229
-0,544
-1,421
0,588
0,838
0,849
0,512
0,752
-1,941
-0,824
-0,196
-0,550
1,089
-1,460
-1,941
-0,452
-1,396
-0,127
-1,223
-3,317
1,192
-1,375
0,067
-0,149
-1,489
-0,070
-3,144
-1,414
-3,117
-1,997
-1,566
-0,678
-0,271
-0,215
0,350
0,693
0,735
1,563
0,617
0,909
-0,190
1,006
0,708
1,098
0,228
-0,345
-0,277
1,558
-1,359
1,382
0,849
0,959
1,308
0,982
0,705
0,797
0,416
0,300
1,240
0,757
1,021
1,356
0,642
1,012
1,325
0,000
0,612
-0,259
0,429
1,361
0,369
0,971
-0,215
-0,272
0,161
0,833
1,224
0,317
-0,153
-0,228
-0,336
1,344
1,932
1,169
0,138
-1,851
-2,855
0,504
0,760
0,342
1,624
-1,900
-1,960
1,614
0,409
-2,319
-0,709
1,015
-1,796
0,356
0,610
1,128
0,194
1,206
0,259
0,456
-3,743
-4,134
0,074
-0,112
-1,511
-1,255
0,298
0,488
0,773
0,882
-1,040
-0,754
1,398
-0,620
-2,011
-0,742
1,035
-2,093
-0,065
1,018
0,664
0,014
1,090
0,536
0,596
-2,942
-3,473
0,539
-0,454
-1,821
-3,304
-0,113
-0,888
0,007
0,083
-2,280
-2,753
-0,497
-0,963
-1,684
0,400
-0,776
0,300
0,831
0,920
-0,917
1,944
0,242
-0,496
-1,013
-1,184
-2,329
0,643
-0,855
-1,825
-2.249
-1,244
-0,379
-0,591
-0,274
-2,476
-1,904
-0,534
0,717
1,243
0,132
-0,892
1,002
-1,492
-1,508
-0,182
0,222
1,221
0,333
0,392
2,690
-2,789
-0,850
0,397
-1,529
-3,972
-0,208
1,063
-0,296
0,486
-0,486
-1,594
1,532
-1,015
-0,778
-1,282
-0,330
-1,079
1,805
0,979
2,464
0,426
1,254
-1,187
-0,709
-4,403
-4,087
-1,347
0,003
...continua...
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80
Apêndice 5, Cont.
Índice (CND)
Talhão Produtividade IENm N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
4253
4255
4255
4256
4260
4260
4281
4303
4317
4318
4323
4335
4350
4354
4376
4398
4406
4415
4425
4446
4464
4469
4505
4552
4575
4579
4580
1,011
0,844
0,716
1,085
0,463
0,905
0,713
0,905
1,698
1,042
0,734
0,496
1,064
0,743
0,929
0,603
0,664
0,589
0,805
1,165
0,422
0,614
1,125
0,381
0,837
0,795
0,716
2,038
1,511
0,764
-1,299
0,789
0,373
-0,941
0,314
-1,087
0,454
0,810
0,081
-1,757
-0,144
-1,211
-0,670
-0,751
-0,628
-0,342
-1,574
1,176
-0,043
-0,211
-0,458
-1,230
0,059
-0,903
-0,914
-1,112
-0,255
-1,402
0,028
0,212
0,440
2,324
2,631
1,187
-0,138
0,080
1,914
1,248
0,396
-0,477
-0,214
-0,395
-0,340
-1,093
-0,309
0,287
0,724
-0,440
0,501
0,196
0,365
-1,153
-2,314
0,413
-0,084
-0,413
-0,010
-0,457
-0,419
0,529
-1,844
-0,232
0,240
-0,985
-0,488
-0,082
0,967
0,906
-1,473
1,055
0,087
0,125
1,306
0,343
-0,819
2,111
1,930
0,707
0,251
1,427
-1,521
0,331
0,503
0,059
-1,166
-2,415
0,578
0,936
1,425
-0,336
0,116
-0,821
-1,481
0,010
-0,047
0,399
0,136
0,056
-0,135
-0,550
-1,764
-0,128
0,150
0,681
0,563
-1,008
1,199
1,211
0,546
0,577
0,726
0,911
-0,795
-3,608
-0,673
1,337
1,273
0,992
0,185
1,389
-0,095
-0,145
1,311
-0,368
1,009
0,556
-0,894
-0,992
0,530
-0,605
-0,536
-0,493
-0,612
0,717
-0,309
1,898
-0,570
-2,395
0,359
0,226
2,049
0,676
-1,065
-0,838
1,305
-0,494
1,430
-0,626
-0,661
-0,156
-0,419
1,691
-0,460
-0,969
0,924
0,143
-1,331
-0,804
-1,110
1,385
-0,177
0,453
-2,066
0,176
1,189
1,446
0,467
-1,362
-1,630
0,019
-0,501
-0,915
1,428
0,517
0,582
0,724
0,138
0,961
-1,345
0,286
0,945
2,901
0,022
-0,704
-0,778
-0,467
1,570
-0,684
1,276
-1,526
-0,125
1,583
0,737
0,107
-1,474
-1,418
0,132
-0,516
-0,736
2,254
-0,458
1,171
0,932
0,199
1,553
-0,700
-0,007
0,936
1,274
-0,159
-0,929
-1,006
-0,903
-0,006
-0,065
0,398
0,704
-1,116
0,675
-0,389
-1,134
2,322
0,986
-0,991
-0,859
0,459
-0,194
-0,850
1,073
0,843
0,645
-0,503
1,782
-1,162
0,029
-1,881
0,566
1,319
0,113
1,452
1,973
0,074
-0,944
-0,137
0,277
0,556
-0,795
1,339
-2,128
1,119
-0,824
0,581
-2,203
-0,504
-1,628
-0,726
-0,889
0,444
-1,374
-1,751
0,194
0,242
-0,858
0,821
-0,118
-0,221
0,441
0,216
0,010
0,332
-1,937
0,515
2,182
0,205
0,417
-0,909
-0,534
1,103
0,154
-0,322
0,410
-0,777
-0,240
1,187
0,693
1,801
-1,725
0,234
-0,556
0,504
-0,103
-0,208
-2,418
0,475
...continua...
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81
Apêndice 5, Cont.
Índice (CND)
Talhão Produtividade IENm N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
4608
4617
4630
4653
4664
4734
4746
4756
4797
4808
4827
4869
5133
0,864
0,740
0,963
0,896
0,746
0,577
0,636
0,579
0,761
0,889
0,493
0,623
0.481
0,121
1,249
-0,521
1,614
0,150
-0,415
-0,695
-0,841
0,463
1,904
0,361
1,976
-0,486
-1,651
-0,216
0,354
-1,649
0,593
-0,890
0,761
-0,252
-0,441
-0,958
1,173
-1,085
-1,182
0,644
-1,360
1,167
0,884
1,100
0,683
0,784
-0,304
-1,466
-0,725
-0,272
-0,214
-0,867
1,260
-1,171
0,058
0,535
0,521
-0,942
0,949
-0,368
2,767
-0,797
-1,291
0,936
0,288
-0,209
-0,432
-0,937
-0,458
-1,561
0,508
-0,394
0,889
-0,423
-1,003
-0,114
0,047
0,547
-1,166
1,428
0,865
-1,095
-0,371
0,274
-0,394
0,373
-0,535
0,329
0,680
-0,170
1,181
-0,715
0,540
-2,183
0,499
-0,418
-0,462
0,111
-0,466
0,006
0,183
-0,282
-0,166
-0,121
-1,151
1,126
-2,125
0,319
-0,586
-0,266
-0,101
-0,228
0,329
0316
-0,430
-0,474
0,188
0,940
0,342
-1,049
-1,055
0,330
0,345
-2,062
-1,329
0,563
0,459
-0,435
-1,078
-0,188
1,623
0,121
0,503
1,490
0,541
-0,261
0,002
0,899
0,258
1,390
0,063
0,536
-0,125
-0,024
-0,159
-0,835
-0,258
-2,037
1,303
-0,745
-0,415
1,125
1,711
-0,322
-0,175
0,123
1
Calculado conforme Wadt (1996).
2
Calculado conforme Khiari et al. (2001) com média geométrica dos constituinte da matéria seca
(G), expressa em mg kg
-1
, utilizando um valor de complemento (R) igual a 1 10
6
mg kg
-1
menos a soma das concentrações dos
nutrientes avaliados.
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82
Apêndice 6. Potência de resposta à adubação
1
(PRA), determinado pelo método CND
2
, em talhões de algodão, subpopulação de alta e
baixa produtividade, na região oeste do estado da Bahia, a partir de amostras coletadas na safra 2004/2005
Potencial de resposta à adubação
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
p
z
z
z
n
z
z
pz
n
z
z
z
nz
z
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z
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z
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n
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n
z
n
pz
z
p
pz
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z
...continua...
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83
Apêndice 6, Cont.
Potencial de resposta à adubação
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
n
n
nz
pz
n
z
pz
z
z
z
nz
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n
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z
pz
z
z
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nz
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z
nz
z
nz
pz
z
nz
n
z
z
z
nz
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n
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84
Apêndice 6, Cont.
Potencial de resposta à adubação
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
52
53
54
55
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60
61
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65
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z
z
z
z
z
z
p
n
pz
z
nz
nz
z
z
z
1
z=nula; p=positiva, com alta probabilidade; pz=positiva, com baixa probabilidade; n=negativa, com alta probabilidade; nz=negativa,
com baixa probabilidade, conforme Wadt (1996).
2
Calculado conforme Khiari et al. (2001) com média geométrica dos constituinte da
matéria seca (G), expressa em mg.kg
-1
, utilizando um valor de complemento (R) igual a 1 10
6
mg kg
-1
menos a soma das concentrações
dos nutrientes avaliados.
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85
Apêndice 7. Estado nutricional
1
(EN), determinado pelo método CND
2
, em talhões de algodão, subpopulação de alta e baixa
produtividade, na região oeste do estado da Bahia, a partir de amostras coletadas na safra 2004/2005
Estado nutricional (EN)
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
1
2
3
4
5
6
7
8
9
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11
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13
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18
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20
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22
23
24
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86
Apêndice 7, Cont.
Estado nutricional (EN)
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
26
27
28
29
30
31
32
33
34
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37
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39
40
41
42
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Apêndice 7, Cont.
Estado nutricional (EN)
Talhão N P K Ca Mg S Fe Zn Cu Mn B
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
LF
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LE
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NL
NL
1
NL= não limitante, LF= limitante por falta, LE= limitante por excesso, conforme Silva (2001).
2
Calculado conforme Khiari et al.
(2001) com média geométrica dos constituinte da matéria seca (G), expressa em mg kg
-1
, utilizando um valor de complemento (R)
igual a 1 10
6
mg kg
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menos a soma das concentrações dos nutrientes avaliados.
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