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Statistical parameters to estimate the leaf area of native forest seedlings of genus Tabebuia and Handroanthus / Parâmetros estatísticos para estimar a área foliar de mudas de espécies nativas dos gêneros Tabebuia e Handroanthus
Monteiro, Emanoeli Borges; Silva, Andréa Carvalho da; Souza, Adilson Pacheco de; Silva, Cátia Cardoso da; Kazama, Verônica Satomi; Tanaka, Adriana Aki.
Afiliação
  • Monteiro, Emanoeli Borges; Universidade Federal de Mato Grosso. Sinop. BR
  • Silva, Andréa Carvalho da; Universidade Federal de Mato Grosso. Sinop. BR
  • Souza, Adilson Pacheco de; Universidade Federal de Mato Grosso. Sinop. BR
  • Silva, Cátia Cardoso da; Universidade Federal de Mato Grosso. Sinop. BR
  • Kazama, Verônica Satomi; Universidade Federal de Mato Grosso. Sinop. BR
  • Tanaka, Adriana Aki; Universidade Federal de Mato Grosso. Sinop. BR
Biosci. j. (Online) ; 33(4): 956-967, july/aug. 2017. tab, ilus
Artigo em Inglês | LILACS | ID: biblio-966257
Biblioteca responsável: BR396.1
ABSTRACT
Leaf area (LA) is an important parameter for physiological and phytotechnical studies and its measurement in a fast, accurate, and inexpensive way is essential and desirable. In this context, mathematical modeling is used as a tool to estimate leaf area from its relation with biometrical parameters and biomass. This study aimed to generate, validate, and determine the best mathematical estimation models of leaf area using the linear variables length (with and without petiole) and width of leaves and leaflets, in addition to dry mass of the native species Tabebuia roseoalba, Tabebuia impetiginosa and Handroanthus chrysotrichus collected in Sinop, Mato Grosso State (Brazil), between January and March 2014. The model assessment was performed by the method of weighted values of statistical indicators. The models based on linear measurements as independent variable that provided best performance of LA estimation for T. impetiginosa and T. roseoalba use the average leaflet width (Wla) measurements LA=10.919×Wla1.854 and LA=6.196×Wla1.684, respectively. For H. chrysotrichus, the model was based on the length and width of leaves (L and W) LA=(0.383×L×W)+16.586. The best models of leaf area estimation considering dry mass (DM) were LA=119.510×DM−32.044×DM2 for H. chrysotrichus, LA=143.610×DM−6.383×DM2 for T. impetiginosa, and LA=90.623×DM for T. roseoalba.
RESUMO
A área foliar (AF) é um importante parâmetro para estudos fisiológicos e fitotécnicos, e sua obtenção de forma rápida, precisa e com baixos custos é essencial e desejável. Neste contexto, a modelagem matemática é empregada como ferramenta para estimar a AF a partir de sua relação com parâmetros biométricos e biomassa. Este estudo objetivou gerar, validar e determinar os melhores modelos de estimativa matemática de AF utilizando as variáveis lineares comprimento (com e sem pecíolo) e largura das folhas e folíolos; e a partir de massa seca das espécies nativas Tabebuia roseoalba, Tabebuia impetiginosa e Handroanthus chrysotrichus coletadas em Sinop, Mato Grosso (Brasil) entre janeiro e março de 2014. A avaliação dos modelos foi realizada pelo método dos valores ponderados das estimativas estatísticas. Os modelos baseados em medidas lineares como variáveis independentes que proporcionaram melhor desempenho na estimativa da AF para T. impetiginosa e T. roseoalba empregam a média da largura dos folíolos (Lfm) AF=10.919×(Lfm1.854) e AF=6.196×(Lfm1.684), respectivamente. Para H. chrysotrichus o modelo baseia-se no comprimento e largura das folhas (C e L) AF=(0.383×C×L)+16.586. Os melhores modelos de estimativa de área foliar considerando massa seca (MS) foram AF=119.510×MS−32.044×MS² para H. chrysotrichus, AF=143.610×MS−6,383×MS² para T. impetiginosa e AF=90.623×MS para T. roseoalba.
Assuntos


Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Biometria / Tabebuia / Indicadores (Estatística) Tipo de estudo: Estudo prognóstico Idioma: Inglês Revista: Biosci. j. (Online) Assunto da revista: Agricultura / Disciplinas das Ciˆncias Biol¢gicas / Pesquisa Interdisciplinar Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade Federal de Mato Grosso/BR

Texto completo: Disponível Coleções: Bases de dados internacionais Base de dados: LILACS Assunto principal: Biometria / Tabebuia / Indicadores (Estatística) Tipo de estudo: Estudo prognóstico Idioma: Inglês Revista: Biosci. j. (Online) Assunto da revista: Agricultura / Disciplinas das Ciˆncias Biol¢gicas / Pesquisa Interdisciplinar Ano de publicação: 2017 Tipo de documento: Artigo País de afiliação: Brasil Instituição/País de afiliação: Universidade Federal de Mato Grosso/BR
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