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Distribuição Espacial de Atributos que Caracterizam a Qualidade Fisiológica de Sementes de Coffea arabica L.

DOI: http://dx.doi.org/10.12702/II-SGEA-a25

 

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Julião S. Souza Lima1, José C. Lopes2, Maria F. Q. Trigo3 & Samuel A. Silva4

 

Resumo: Este trabalho teve como objetivo aplicar a metodologia da variabilidade espacial em atributos que caracterizam a qualidade fisiológica de sementes de Coffea arabica L., cv Catuaí Vermelho 44, em região de montanha. As sementes foram coletadas em uma lavoura cafeeira com cinco anos de idade, cultivada no espaçamento de 2,5 x 0,6 m, na safra 2007/2008, em uma área de 1,2 ha,com declividade de 64º na Fazenda Jaguaraí, localizada no município de Reduto-MG. Os pontos amostrais foram caracterizados por três plantas, em uma área de 4,5 m2, totalizando 50 pontos em uma malha georreferenciada. Em laboratório, utilizou-se o delineamento inteiramente casualizado (DIC), com quatro repetições de 25 sementes por ponto amostral. Todas as variáveis que caracterizam a qualidade fisiológica da semente do café arábica apresentam dependência espacial, com ajuste do modelo esférico em 88,9% das variáveis. . A análise espacial pode ser utilizada como ferramenta para definição de região para amostragem de sementes de café arábica para a produção de mudas de qualidade.

Palavras-chave: Agricultura de precisão, geoestatística, vigor.

 

Abstract: This study aimed to apply the methodology of spatial variability in attributes that characterize the physiological quality seeds of Coffea Arabica L.cv Catuaí44, in a mountain region. Seeds were collected in a coffee plantation with five years , spaced 2.5x0.6 m in 2007/2008, in an area of 1.2ha, with slopes of 64° in Jaguaraí farm, located in Reduto-MG,Brazil. The sampling points were characterized by three plants in an area of 4.5 m2 totaling 50 points in a georeferenced grid. In the laboratory, it was used a completely randomized design with four replicates of 25 seeds per sample point. All variables, that characterize the seed quality arabica coffee, show spatial dependence, with adjustment of the spherical model in 88.9% of the variables. Spatial analysis can be used as a tool for defining the region for a sampling of Coffea arabica seeds for the production of quality seedlings.

Key words: precision farming, geostatistics, vigor.

 

1 Prof.Associado II, Departamento de Engenharia Rural, UFES, Alegre-ES. e-mail:juliao.lima@pg.cnpq.br
2 Prof. Associado III, Departamento de Produção Vegetal, UFES, Alegre-ES. jclopes@cca.ufes.br
3 Mestranda em Produção Vegetal, UFES, Alegre-ES. e-mail:mariafiqt@hotmail.com
4 Doutorandoem Engenharia Agrícola, UFV, Viçosa-MG. e-mail. samuel-assis@hotmail.com

 

Literatura Citada

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