Análise comparativa de métodos de determinação de área foliar em genótipos de cacau
Resumo
O conhecimento da área foliar é uma ferramenta importante na análise do crescimento e desenvolvimento vegetal. Desse modo, objetivou-se comparar os métodos, integrador de área foliar, software DDA, software ImageJ e de medição das dimensões foliares, visando definir o fator de correção mais adequado para estimar a área foliar de genótipos cacau. O experimento foi desenvolvido na Estação Experimental Filogônio Peixoto no delineamento de blocos casualizados com quatro repetições em arranjo fatorial 4 x 8, sendo 4 métodos de avaliação de área foliar e oito genótipos de cacau (Variedade Comum; TSH 1188; Catongo; CCN 51; ICS 1; ESFIP 02; SJ 02 e PH 16). Os resultados foram submetidos a análises de variância e correlação e as médias comparadas pelo teste Tukey 5%. Não houve diferença entre os métodos de determinação de área foliar, sendo constatada correlação positiva entre os métodos DDA, ImageJ e Dimensões foliares com o método do integrador de área foliar (padrão), com valores dos coeficientes de correlação (r) superiores a 0,98. Os genótipos TSH 1188, Catongo e CCN 51 apresentaram maior área foliar média. Os métodos testados mostraram-se viáveis para estimar área foliar do cacaueiro com precisão, contudo, foram encontrados três grupos de fatores de correção, sendo K = 0,682 para os genótipos SJ 02 e Variedade Comum, K = 0,670 para os genótipos CCN 51, Catongo, TSH 1188 e ICS 01 e K = 0, 655 para os genótipos ESFIP 02 e PH 16.Downloads
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Publicado
2014-06-10
Como Citar
SANTOS, S.N. dos, DIGAN, R.C., AGUILAR, M.A.G., SOUZA, C.A.S., PINTO, D.G., MARINATO, C.S. e ARPINI, T. dos S., 2014. Análise comparativa de métodos de determinação de área foliar em genótipos de cacau . Bioscience Journal [online], vol. 30, pp. 411–419. [Accessed23 novembro 2024]. Available from: https://seer.ufu.br/index.php/biosciencejournal/article/view/18148.
Edição
Seção
Ciências Agrárias
Licença
Copyright (c) 2014 Sallis Nazareth dos Santos, Rafael Costa Digan, Marco Antonio Galeas Aguilar, Carlos Alberto Spaggiari Souza, Diego Guimarães Pinto, Claudio Sergio Marinato, Taynara dos Santos Arpini
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