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dc.contributor.authorFleck, Nilson Gilbertopt_BR
dc.contributor.authorRizzardi, Mauro Antoniopt_BR
dc.contributor.authorAgostinetto, Dirceupt_BR
dc.contributor.authorBalbinot Júnior, Alvadi Antoniopt_BR
dc.date.accessioned2013-09-03T01:47:05Zpt_BR
dc.date.issued2002pt_BR
dc.identifier.issn0100-8358pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/77597pt_BR
dc.description.abstractA utilização de sistemas para manejo integrado de plantas daninhas depende da habilidade em se prever o impacto da infestação de plantas daninhas no potencial de rendimento de grãos da cultura. O objetivo deste trabalho foi comparar diferentes variáveis explicativas para uso no modelo da hipérbole retangular, a fim de identificar aquela que forneça melhor previsão da interferência de picão-preto (Bidens pilosa e Bidens subalternans, em infestações mistas) em soja. Foram realizados experimentos em dois ambientes, localizados em Passo Fundo e Eldorado do Sul, RS. Utilizaram-se densidades variáveis de picão-preto e três épocas de semeadura da soja (3, 7 e 11 dias após a dessecação da cobertura vegetal das áreas). Avaliou-se a densidade das plantas daninhas aos 20 e 30 dias após a emergência da soja (DAE) e na pré-colheita e características morfológicas de plantas de picão-preto, como densidade de folhas, área foliar e cobertura foliar do solo aos 20 DAE. Constatou-se que a variável explicativa densidade de plantas de picão-preto propiciou ajustes satisfatórios do modelo; no entanto, ela não integra os efeitos de ambientes e de épocas de semeadura da cultura, diferentemente do que ocorreu para as características morfológicas. Dentre estas, destacam-se a densidade de folhas e a de área foliar como as de maior potencial de utilização como variáveis explicativas na previsão da perda de rendimento de grãos de soja por interferência de picão-preto.pt_BR
dc.description.abstractThe adoption of integrated weed management systems depends on the ability to foresee the impact of weeds on crop grain yield potential. The objective of this research was to compare different explicative variables to use in adjusting the rectangular hyperbolic model, in order to identify which one would provide best prediction of beggarticks (Bidens pilosa and Bidens subalternans, occurring in mixed infestations) interference on soybean crop. Experiments were carried out in two environments, located at Passo Fundo and Eldorado do Sul, RS, Brazil. Various beggartick densities and three soybean seeding times (3, 7, and 11 days after cover crops desiccation) were used. Evaluations carried out were beggartick densities 20 and 30 days after soybean emergence (DAE) and at crop harvesting time, and weed plant morphological characteristics, such as leaf density, leaf area, and soil leaf coverage, all performed 20 DAE. It was detected that the explicative variable beggartick plant density provided satisfactory adjustments of the equation model; nevertheless, it does not integrate the effects of environments nor of crop seeding time, differently of what happened with the morphological characteristics. Among them, leaf density and leaf area showed greater potential for use as explicative variables in predicting soybean grain yield losses due to beggartick interference.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofPlanta daninha. Vol. 20, n. 2 (2002), p. 169-179pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectErva daninhapt_BR
dc.subjectBidens pilosaen
dc.subjectBidens subalternansen
dc.subjectPicão pretopt_BR
dc.subjectCompetitionen
dc.subjectCompetição biológicapt_BR
dc.subjectSojapt_BR
dc.subjectModelingen
dc.subjectModelo matemáticopt_BR
dc.subjectExplicative variablesen
dc.subjectRendimentopt_BR
dc.subjectGraopt_BR
dc.titleDensidade e características morfológicas de plantas de picão-preto na previsão de perdas de rendimento de grãos de soja por interferênciapt_BR
dc.title.alternativeDensity and morphological plant characteristics of beggarticks in predicting soybean grain yield losses due to interference en
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb000334932pt_BR
dc.type.originNacionalpt_BR


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