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Banca de DEFESA: ANTONIA MARIA DE CASSIA BATISTA DE SOUSA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANTONIA MARIA DE CASSIA BATISTA DE SOUSA
DATA: 19/02/2019
HORA: 14:30
LOCAL: AUDITÓRIO DO NÚCLEO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS AGRÁRIAS-CCA/UFPI
TÍTULO: Seleção de variedades crioulas de feijão-fava (Phaseolus lunatus L.) para adaptabilidade e estabilidade fenotípica.
PALAVRAS-CHAVES: Predição, rendimento de feijão-fava, interação genótipo x ambiente, adaptabilidade e estabilidade
PÁGINAS: 62
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
RESUMO:

O desenvolvimento e a aplicação da modelagem na agricultura é uma ferramenta importante para a orientação de pesquisas, gestão de tecnologias e tomada de decisão. O feijão-fava (Phaseolus lunatus L.) é a segunda espécie de maior importância socioeconômica do gênero Phaseolus. No entanto, no Brasil há poucos trabalhos realizados para determinação da produtividade da cultura. O pequeno produtor cultiva apenas variedades crioulas que não apresentam a uniformidade genética exigida pelo Registro Nacional de Cultivares (RNC). Isso dificulta seu acesso aos benefícios das leis de produção e comercialização de sementes. Portanto, é de grande importância o regulamento e registro de sementes crioulas com as suas especificidades e padrões que atendam a critérios de produção e comercialização. Diante disto, o presente estudo foi realizado com o objetivo de comparar os modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e Redes Neurais Artificiais (RNAs) para predição de produtividade de feijão-fava e posterior análise de adaptabilidade e estabilidade usando a metodologia GGE biplot para recomendação da variedade crioula com melhor desempenho. Foram conduzidos dois ensaios, nos municípios de Teresina-PI e São Domingos-MA. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de dez variedades crioulas de feijão-fava, em que foram mensurados 26 caracteres em ambos municípios. O modelo para predição mais adequado foi selecionado com base na comparação entre os parâmetros, coeficientes de correlação de Pearson e Spearman, raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro médio absoluto (MAE) e coeficiente de determinação (R2). Para interação G x A fez-se análise conjunta entre as variáveis de Teresina e São Domingos que apresentaram correlação significativa com a produtividade para obtenção do QM. Os dados de produtividade reais e preditos foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade pelo GGE biplot. Dessa forma, a RNA do tipo Perceptrons de Múltiplas Camadas, foi o modelo mais adequado para predição de produtividade de grãos, em comparação à Regressão Linear Múltipla, com coeficientes de correlação de Spearman e Pearson de 0,784 e 0,806, respectivamente, e RMSE e MAE cerca de 40% vezes menor em relação aos modelos de regressão linear. O Coeficiente de determinação foi de 0,65. A interação foi significativa para as duas características de maior correlação com a produtividade, permitindo análise de adaptabilidade e estabilidade. Os municípios de Teresina-PI e São Domingos-MA foram considerados ambientes discriminantes e representativos para seleção de genótipos adaptados. As variedades crioulas, mulatinha e fava branca MA podem ser recomendados para os municípios de Teresina e São Domingos e cadastradas na Secretaria da Agricultura Familiar como cultivares locais, tradicionais ou crioulas. Enquanto que as variedades crioulas fava branca CE e chumbinho apresentaram menor desempenho e estabilidade.


MEMBROS DA BANCA:
Externo ao Programa - 1342714 - ANGELA CELIS DE ALMEIDA LOPES
Externo ao Programa - 1306317 - ARTUR MENDES MEDEIROS
Externo ao Programa - 018.422.033-55 - LEONARDO CASTELO BRANCO CARVALHO - UFPI
Externo ao Programa - 300.580.403-82 - MAURISRAEL DE MOURA ROCHA - EMBRAPA
Presidente - 423361 - REGINA LUCIA FERREIRA GOMES
Notícia cadastrada em: 05/02/2019 11:00
SIGAA | Superintendência de Tecnologia da Informação - STI/UFPI - (86) 3215-1124 | © UFRN | sigjb03.ufpi.br.sigaa 22/06/2021 07:43