Modelo preditivo multivariado do conteúdo mineral na porção basal de pupunha utilizando dados agrometeorológicos
A influência climática em minerais de pupunheira (Bactris gasipaes Kunth) foi estudada e um método rápido foi avaliado para determinar Mg, Cl, K e S na porção basal de palmito de pupunha baseado no modelo preditivo multivariado utilizando dados agro-meteorológicos. Um total de 24 amostras de B. gasi...
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| Format: | Article |
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| Published: |
Universidade Estadual de Londrina
2019-10-01
|
| Series: | Semina: Ciências Agrárias |
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| Online Access: | https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/semagrarias/article/view/34790 |
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| author | Marcelo Barba Bellettini Fabiane Bach Miriam Fabiola Fabela Morón João Carlos Bespalhok Filho |
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| description | A influência climática em minerais de pupunheira (Bactris gasipaes Kunth) foi estudada e um método rápido foi avaliado para determinar Mg, Cl, K e S na porção basal de palmito de pupunha baseado no modelo preditivo multivariado utilizando dados agro-meteorológicos. Um total de 24 amostras de B. gasipaes Kunth foram coletadas ao longo de 14 a 18 meses de cultivo, cultivados em dois tipos de terreno: encosta e baixada. A análise de componentes principais (PCA) foi utilizada para seleccionar as componentes principais. Os dados foram modelados utilizando o método de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). Baixos erros relativos médios de previsão (4,60%) confirmam a boa previsibilidade dos modelos. Os fatores que mais influenciaram o modelo de previsão de minerais foram a precipitação pluviométrica e a radiação solar. Os resultados mostram que o modelo preditivo pode ser usado como um método rápido para determinar o conteúdo mineral em indústrias de palmito pupunha, podendo ajudar na escolha de regiões geográficas adequadas para o estabelecimento de área de plantios de pupunha. Os modelos podem fornecer reduções de custo e análise de tempo para a indústria de palmito sem gerar efluentes de laboratório. Esta é a primeira vez em que a análise multivariada é utilizada para gerar modelos para predizer a concentração de minerais na porção basal de pupunha, quantificando numericamente a intensidade de fatores climáticos no conteúdo mineral. |
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| publisher | Universidade Estadual de Londrina |
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| spelling | doaj.art-d62d3da5948246f382d41a7336a0676c2023-01-24T19:41:32ZengUniversidade Estadual de LondrinaSemina: Ciências Agrárias1676-546X1679-03592019-10-01406Supl310.5433/1679-0359.2019v40n6Supl3p3383Modelo preditivo multivariado do conteúdo mineral na porção basal de pupunha utilizando dados agrometeorológicosMarcelo Barba Bellettini0Fabiane Bach1Miriam Fabiola Fabela Morón2João Carlos Bespalhok Filho3Universidade Federal do ParanáUniversidade Estadual de Mato Grosso do SulCentro de Investigación y Asistencia en Tecnología y Diseño del Estado de JaliscoUniversidade Federal do ParanáA influência climática em minerais de pupunheira (Bactris gasipaes Kunth) foi estudada e um método rápido foi avaliado para determinar Mg, Cl, K e S na porção basal de palmito de pupunha baseado no modelo preditivo multivariado utilizando dados agro-meteorológicos. Um total de 24 amostras de B. gasipaes Kunth foram coletadas ao longo de 14 a 18 meses de cultivo, cultivados em dois tipos de terreno: encosta e baixada. A análise de componentes principais (PCA) foi utilizada para seleccionar as componentes principais. Os dados foram modelados utilizando o método de regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). Baixos erros relativos médios de previsão (4,60%) confirmam a boa previsibilidade dos modelos. Os fatores que mais influenciaram o modelo de previsão de minerais foram a precipitação pluviométrica e a radiação solar. Os resultados mostram que o modelo preditivo pode ser usado como um método rápido para determinar o conteúdo mineral em indústrias de palmito pupunha, podendo ajudar na escolha de regiões geográficas adequadas para o estabelecimento de área de plantios de pupunha. Os modelos podem fornecer reduções de custo e análise de tempo para a indústria de palmito sem gerar efluentes de laboratório. Esta é a primeira vez em que a análise multivariada é utilizada para gerar modelos para predizer a concentração de minerais na porção basal de pupunha, quantificando numericamente a intensidade de fatores climáticos no conteúdo mineral.https://ojs.uel.br/revistas/uel/index.php/semagrarias/article/view/34790PupunhaMineraisFatores agro-meteorológicosAnálise estatística multivariadaInfluência climática. |
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