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5. RESULTADOS E DISCUSSÃO

5.1. Relação entre indicadores de crescimento e produtividade da cana-de-açúcar

5.1.2. Material e métodos

O estudo foi conduzido em um talhão comercial de 27 hectares localizado no município de Araras, SP, na latitude 47º19’01”S a 47º19’30”S e longitude 22º21’45”O a 22º22’17”O, com a variedade SP80-1842, plantada em 06/11/1997. O histórico da área está apresentado na Tabela 5. A variedade é caracterizada como precoce, de perfilhamento médio, com colmos de crescimento vigoroso, folhas de largura média, comprimento longo, de baixa exigência em fertilidade de solo e que apresenta produtividade superior nas soqueiras quando comparada com a cana de primeiro corte (cana planta) (COPERSUCAR, 1993).

Tabela 5 - Histórico e descrição do talhão de estudo.

Safra 1998 1999 2000 2001 2002

Data do corte 27/06 e

03/09 04/05 e 26/05 14/06 11/07 22/07 Estágio de

corte Cana de ano Segundo corte Terceiro corte Quarto corte Quinto Corte Tipo de corte queimada Mecânica Mecânica queimada Mecânica crua Mecânica crua Mecânica crua

Área total (ha) 27,98 26,47 26,47 26,47 26,47 Produção (Mg) 2.558 2.844 2.415 1.960 1.913 TCH média (Mg ha-1) 91,4 107,4 91,2 74,0 72,3

Figura 12 - Mapa de solos e distribuição dos pontos amostrais.

Os solos predominantes são LATOSSOLO VERMELHO Eutroférrico textura muito argilosa (LVef), LATOSSOLO VERMELHO Distrófico, textura argilosa (LVd), LATOSSOLO VERMELHO-AMARELO Distrófico, textura argilosa (LVAd), sendo que, nesta classe, há uma área com drenagem moderada, como está apresentado na Figura 12 (EMBRAPA, 1999). A declividade da área não ultrapassa 12%, valor limite para colheita mecanizada sem queima, de acordo com os dados da Carta 1:10.000 Araras II (IGC, 1979). A área de estudo é identificada por OLIVEIRA et al. (1982), segundo o sistema Köppen, com um clima do tipo CWa, ou seja, clima mesotérmico de inverno seco.

Durante as safras 2000-2001 e 2001-2002, o ciclo vegetativo da cana-de-açúcar foi monitorado nas três principais fases de desenvolvimento da cultura, de acordo com MAGALHÃES (1985), com oito campanhas de campo nas seguintes datas: primeira coleta de dados – 11 de outubro de 2000 e 17 de outubro de 2001, segunda coleta de dados – 03 de fevereiro e 08 de abril de 2001, 05 de dezembro e 11 de maio de 2002, terceira coleta de dados – 18 de julho de 2001 e 01 de agosto de 2002.

Os pontos amostrais para a coleta das variáveis agronômicas foram distribuídos em uma amostragem estratificada que levou em conta o tipo de solo, totalizando 18 pontos amostrais, onde em cada ponto foram coletados dois metros lineares de cana-de-açúcar em três linhas para a estimativa da BMT, da TCH e do NPM. A Figura 1 ilustra a localização dos pontos amostrais e o tipo de amostragem efetuada na área de estudo.

As estimativas da produção de biomassa e da produtividade podem ser feitas por meio de medições de componentes da cultura. O número de plantas e o peso de colmos representam os principais componentes da cultura possíveis de serem medidos e com boa correlação com a produtividade, de acordo com YATES (1969) e GHELLER et al. (1999). A estimativa de produção da biomassa e da produtividade foi feita analisando separadamente a fitomassa aérea (folhas), a fitomassa de colmo e a fitomassa de palha em cada um dos pontos amostrais (PELLEGRINO, 2001), sempre trabalhando com dados de massa fresca ou verde. As variações do teor de água dos colmos são extremamente baixas. Para as folhas a variação é maior, devido à maior resposta das folhas à falta de água e às diferenças no número de folhas por planta (PRIMAVESI et al., 1988). Embora estes efeitos possam introduzir vieses de interpretação, como o objetivo era trabalhar com dados proveniente de talhões comerciais iguais aos usados normalmente nas usinas, o emprego de dados de massa seca não foi incluído neste estudo.

O IAF é um parâmetro biofísico que pode contribuir nas estimativas de produtividade das culturas (TERUEL, 1995). A coleta de dados de IAF foi feita usando medidas indiretas com o equipamento LAI-2000, que estima o IAF pela medida da radiação difusa em cinco bandas angulares (LI-COR, 1992). Em cada ponto amostral, foi feita uma medida da radiação difusa incidente sobre o dossel e quatro sob o dossel; a média destas

medidas é o IAF do ponto. Além disto, cada medida foi repetida três vezes, para efeito de repetição e posterior cálculo do valor médio do IAF do ponto.

Para a análise do crescimento da cana-de-açúcar nas duas safras, buscou-se o ajustamento de curvas que descrevessem o acúmulo da BMT e da TCH em toneladas por hectare (Mg ha-1), do NPM (número de plantas por metro linear de cana-de-açúcar) e do

IAF ao longo da safra ou em relação aos dias após o corte (DAC). Os resultados também foram avaliados em relação às fases fisiológicas da cultura, para a verificação da concordância com a evolução da cultura e dados de campo. Com base nos dados médios do talhão foram realizadas análises de regressão para o ajuste de curvas, usando o programa Ajuste (ZULLO JR. e ARRUDA, 1986) para os dados de biomassa, produtividade, número de plantas e IAF das duas safras conjuntamente.

O estudo da relação entre as variáveis agronômicas medidas (NPM, IAF) e a TCH e a BMT foi estudada por meio de regressão linear múltipla, usando Stepwise do programa computacional MiniTab 13 para Windows. As regressões foram geradas para as três fases do ciclo de crescimento da cultura, estabelecimento, desenvolvimento vegetativo e estabilização/maturação, relacionando BMT e TCH com o NPM e o IAF nas duas safras estudadas. Desta forma, os dados foram subdivididos em estabelecimento, desenvolvimento vegetativo e maturação, para a geração de regressões múltiplas com os dados das duas safras conjuntamente, a fim de aumentar o volume de dados e os graus de liberdade das regressões. Obteve-se um total de nove modelos de regressão, representando a fase de estabelecimento, a de desenvolvimento vegetativo e de maturação, as fases estabelecimento e desenvolvimento vegetativo juntas e do ciclo todo, com dados das três épocas.

Para cada modelo foi feita a análise da porcentagem de eficácia do modelo por meio do indicador r2 e da significância do modelo usando-se Análise de Variância (ANOVA) para a determinar a aceitação ou não dos modelos propostos.

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