A amostragem da cana-de-açúcar para. determinações tecnológicas

A amostragem da cana-de-açúcar para

determinações tecnológicas

F. PIMENTEL GOMES, O. VALSECHI, CLOVIS P. DE ABREU e ENIO ROQUE DE OLIVEIRA

Escola Superior de Agricultura «Luiz de Queiroz»

* Trabalho realizado com o auxílio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo e da Fundação Rockefeller.

1. I N T R O D U Ç Ã O

N o s ensaios com c a n a - d e - a ç ú c a r a p r o d u ç ã o só p o d e ser cor-r e t a m e n t e a v a l i a d a se, ao lado da q u a n t i d a d e de c a n a p cor-r o d u z i d a , tivermos d a d o s tecnológicos s o b r e o seu valor como m a t é r i a p r i m a p a r a a s i n d ú s t r i a s do a ç ú c a r e do á l c o o l . P a r a consegui-los, é c o s t u m e colher u m a a m o s t r a de c a d a parcela, p a r a a n á l i s e s tec-n o l ó g i c a s .

N o E s t a d o de S ã o P a u l o h á dois m é t o d o s principais de a m o s -t r a g e m em u s o . Um deles, que c h a m a r e m o s m é -t o d o A, -t o m a p o r b a s e a touceira de c a n a , b u s c a n d o colher u m a touceira de c a d a p a r c e l a ( C A T A N I et al., 1959) ou, m a i s g e r a l m e n t e , 2 0 c a n a s no sulco, em s e g u i d a , em p o n t o da p a r c e l a escolhido a o a c a s o ( A L -V A R E Z è F R E I R E , 1 9 6 2 ) , m é t o d o a p l i c a d o por técnicos do Insti-tuto A g r o n ô m i c o de C a m p i n a s . N a Escola Superior d e Agricultura "Luiz d e Q u e i r o z " , p o r é m , a tendência geral h á muitos a n o s tem sido a de tirar 2 0 a 3 0 c a n a s , escolhidas ao a c a s o na p a r c e l a , m a s bem d i s t r i b u í d a s por t o d a a á r e a ( A L M E I D A et al, 1952 C O U R Y et al, 1 9 5 7 ) . N o c a s o d e u m a p a r c e l a com 4 sulcos úteis de 10 metros, p o r exemplo, tiram-se 5 c a n a s de c a d a sulco, s e n d o a p e n a s u m a c a n a de c a d a p o n t o s o r t e a d o no s u l c o . E s t a técnica será d e s i g n a d a m é t o d o B .

O m é t o d o A, de colheita de u m a touceira ou de 2 0 c a n a s s e g u i d a s num p o n t o d o sulco escolhido a o a c a s o , p a r t e d a hipó-tese de que a s m a i o r e s diferenças se o b s e r v a m entre colmos dis-tintos, de i d a d e s diferentes, d a m e s m a touceira; o m é t o d o B , d e colheita de 2 0 c a n a s d i s t r i b u í d a s p o r t o d a a p a r c e l a , a d m i t e q u e t a m b é m s ã o i m p o r t a n t e s a s diferenças entre touceiras, inclusive a s d e v i d a s à v a r i a ç ã o d o solo d e n t r o d a p a r c e l a . P a r a d a r u m a b a s e científica sólida á q u a l q u e r d o s m é t o d o s , fazia-se necessário co-nhecer a v a r i a ç ã o d e n t r o d a s touceiras e entre t o u c e i r a s . P a r a obter este conhecimento, é q u e foi r e a l i z a d o o t r a b a l h o o r a a p r e -s e n t a d o .

2 . M A T E R I A L E M É T O D O S

F o r a m utilizados 3 talhões industriais de c a n a - p l a n t a , d a s v a r i e d a d e s Co 4 1 9 , CB 4 0 - 6 9 e C B 4 1 - 5 8 , c u l t i v a d a s em solos de a p a r ê n c i a uniforme e localizados n a F a z e n d a T a q u a r a l , no mu-nicípio d e P i r a c i c a b a .

E m c a d a t a l h ã o d e m a r c a r a m - s e 15 sulcos s e g u i d o s e neles t o m a r a m - s e 2 blocos (A e B ) c a d a u m com t o d o s os sulcos, n a

e x t e n s ã o de 15 m d e c o m p r i m e n t o e s e p a r a d o s p o r 5 m de d i s t â n -cia, como indica a F i g u r a 1.

E m c a d a sulco d e c a d a bloco se escolheu, ao a c a s o , u m a tou-ceira bem c a r a c t e r i z a d a . F o r a m , p o r t a n t o , colhidas 15 toutou-ceiras c o m p l e t a s de c a d a bloco, q u e , depois d e d e s p a l h a d a s e n u m e r a d a s

(1 A, 2 A, . . . , 15 A; 1 B, 2 B, . . . , 15 B ) , foram p e s a d a s .

D e c a d a touceira n u m e r a d a , foram s o r t e a d o s 4 colmos. T i -n h a m - s e , p o i s , p a r a c a d a v a r i e d a d e , 3 0 touceiras com 4 c o l m o s p o r touceira, num total de 120 colmos q u e , em l a b o r a t ó r i o , f o r a m a n a l i s a d o s s e p a r a d a m e n t e , t e n d o em vista a s s e g u i n t e s d e t e r m i -n a ç õ e s .

b ) Brix. Utilizando-se o h i d r ô m e t r o p a r a Brix (A. O . A. C , 1 9 6 0 ) .

c ) Pol do caldo. P e l o m é t o d o de Schmitz ( B R O W N E e Z E R B A N , 1 9 4 1 ) , precipitando-se os sais de cálcio e de c h u m b o , pela a d i ç ã o d a mistura, e m p a r t e s iguais, d e o x a l a t o de p o t á s s i o a 3 % e fosfato bissódico a 7 % . d ) Coeficiente de p u r e z a do c a l d o . C a l c u l a d o pela f ó r m u l a :

( S P E N C E R e M E A D E , 1 9 3 2 ) . Coeficiente de p u r e z a =

Brix

e ) A ç ú c a r provável p o r cento d e c a n a . D a d o pela f ó r m u l a : 4 0 . A ç ú c a r provável % c a n a = 0,8 Pol ( 1 , 4 — ) , de W i n t e r - C a r p , n a qual C, r e p r e s e n t a o coeficiente de p u r e z a ( S P E N C E R e M E A D E , 1 9 3 2 ) . O fator 0,8 foi u s a d o como u m a c o r r e ç ã o global da e x t r a ç ã o e d a efi-ciência .

C o n s i d e r a m o s , p a r a c a d a v a r i e d a d e , o modelo m a t e m á t i c o : y = m + b + t + e ,

ijk i ij ijk

o n d e m é a média d a v a r i e d a d e , b . é o efeito do bloco ( f i x o ) , t é o efeito ( a l e a t ó r i o ) da touceira / no bloco /,' e e..f c é o efeito aleatório d a c a n a k na touceira / do bloco i. T e m o s e v i d e n t e m e n t e :

i = 1, 2 ; j = 1, 2, 1 5 ; k = 1, 2, 3 , 4 .

A análise d e variância p a r a c a d a v a r i e d a d e obedece, pois, a o e s q u e m a s e g u i n t e : N e s t e q u a d r o , Q . M . indica Q u a d r a d o Médio, e E ( Q . M . ) é a e s p e r a n ç a m a t e m á t i c a c o r r e s p o n d e n t e . P o r o u t r o lado, a2 é a v a r i â n c i a d e ei j k e <r21 é a v a r i â n c i a d e t . . . I J Conclui-se, pois, q u e <r2 é e s t i m a d o p o r : S2 — Q2 — Q M. C a n a s d e n t r o d a s t o u c e i r a s e que a2 A é e s t i m a d o p o r

s\ = — ( Qt — Q2) 4 _ \ _ [~Q. M. T o u c e i r a s d e n t r o dos blocos —~\ 4 |_— Q. M. C a n a s d e n t r o d a s touceiras J C o n s i d e r a n d o - s e , p a r a exemplificar, u m a a m o s t r a de 2 0 c a n a s , no caso de 20 c a n a s de m e s m a touceira ( m é t o d o A ) , a v a r i â n c i a d a média s e r i a : a2 + 2 0 „ \ a 2 5 V l - 4 , V2 V (m2o) = = + " i — , 2 0 2 0 2 0 a o p a s s o que com 2 0 c a n a s , m a s u m a d e c a d a touceira ( m é t o d o B ) ,

o b t e r í a m o s :

, , a2 + v\ 1 V , + 3 V2

V (m,) = = . • 2 0 2 0 4

A d m i t i n d o este modelo m a t e m á t i c o , devemos ter s e m p r e Vj > V2 e resulta a i n d a q u e

V (m20) <

(m0

em q u a l q u e r c a s o , o q u e d á invariavelmente m e n o r v a r i â n c i a à a m o s t r a obtida com u m a só c a n a por t o u c e i r a .

N o e n t a n t o , h á a p o s s i b i l i d a d e de t e r m o s Vx < V2, c o m o su-g e r e m C O C H R A N e C O X ( 1 9 5 7 ) . Com efeito, p o d e m o s consi-d e r a r o moconsi-delo

y == m + b + e

ijk i ijk »

a d m i t i n d o que p a r a d u a s c a n a s d a m e s m a touceira / t e m o s u m coeficiente de c o r r e l a ç ã o p. N e s t a s condições a análise d e v a r i â n -cia nos d á a s e s p e r a n ç a s m a t e m á t i c a s e x p o s t a s a s e g u i r .

N o c a s o de t e r m o s p > 0, e n t ã o Vx > V2 e r e c a í m o s no c a s o a n t e r i o r . M a s se tivermos p < 0, e n t ã o fica Vx < V2, c a s o q u e

n ã o p o d í a m o s a n t e s admitir. E s t e modelo é, pois, m a i s g e r a l . É fácil verificar que t e m o s :

2 _ V , + 3 V2

„ _ ,

vx — v2

p — > V1 4- 3 V2

de o n d e resulta que a s estimativas respectivas s ã o : Q i + 3 Q2

S = 4 '

Q i — Q2 Q i + 3 Q2

N e s t a s condições temos p a r a o caso de 2 0 c a n a s p o r t o u c e i r a :

V (m20) — . 2 0 2 0 P a r a o c a s o de u m a c a n a p o r touceira fica: , . *2 1 Vi + 3 V2 V (m,) = = . 2 0 2 0 4 E s t e s r e s u l t a d o s coincidem com os a n t e r i o r e s no c a s o de Vx > V2, m a s t a m b é m se m a n t ê m no caso de < V2, em que temos p < 0 . S ã o , pois, mais g e r a i s .

P o d e m o s , pois, em. q u a l q u e r c a s o , a d o t a r a s fórmulas seguin-tes p a r a a s v a r i â n c i a s d a s a m o s t r a s de 2 0 c a n a s p o r touceira ( m2 0) e d e 2 0 s a n a s , u m a só p o r touceira (m^: V ( m2 0) = — 2 0 M ( \ 1 V i + 3 V2 V (mx) = — - . . 2 0 4 As estimativas respectivas s e r ã o : V ( m2 0) ,

V (m \ - 1 Q i + 3 Q2

2 0 4

3 . R E S U L T A D O S E D I S C U S S Ã O

O s d a d o s d a s a n á l i s e s tecnológicas referentes à s 3 v a r i e d a d e s e s t u d a d a s c o n s t a m dos q u a d r o s 1, 2 e 3 . Como n e n h u m a escolha foi feita, colhendo-se t o d a s a s c a n a s de c a d a touceira, o c o r r e r a m a l g u n s colmos de p e s o muito b a i x o .

3 . 1 Variedade CB 40,-^9 Brix

A análise de v a r i â n c i a deu os r e s u l t a d o s s e g u i n t e s .

P a r a u m a a m o s t r a de 2 0 c a n a s , d e u m a só touceira, a e s t i m a -tiva d a v a r i â n c i a de seu B r i x s e r i a , pois,

V ( / na o) = 5 Q l ~ 4 Qa = 0,972 , 2 0 ao p a s s o que u m a a m o s t r a de 2 0 c a n a s , m a s com a p e n a s u m a c a n a p o r touceira, nos d a r i a : V i m ò =

J L __<** +

3

0«

= 0 , 1 4 6 • 2 0 4 C o m o a m é d i a g e r a l e s t i m a d a foi m = 20,48, verifica-se q u e no c a s o de 2 0 c a n a s de u m a só touceira, o coeficiente de v a r i a ç ã o seria de 4 , 8 % , ao p a s s o que c o m u m a só c a n a p o r touceira êle cairia p a r a 1,9%.

Pol

A análise e s t a t í s t i c a seguiu m a r c h a a n á l o g a , com os resulta-dos d a d o s a s e g u i r .

T e m o s a g o r a 5 O 4 O V ( m ,0) = ^ - S ^ _ = 1,45 , C. V. = 6,4% , 2 0 V ( ma) = — Q l + 3 Q a = 0,21 , C. V. = 2,5% . 20 4

A média geral é m = 1,90 k g . N o c a s o p r e s e n t e o b t e m o s :

V ( m2 o) = 0,0157 , C. V. = 6 , 5 7 % , V (m,) = 0,0171 , C. V. = 6 , 8 9 % . P a r a os c a r a c t e r e s e s t u d a d o s h á , pois, no caso d a varie-d a varie-d e CB 4 0 - 6 9 , consivarie-derável r e varie-d u ç ã o na variância e no coeficiente de v a r i a ç ã o , q u a n d o t o m a m o s u m a só c a n a p o r touceira. Há, p o -rém, u m a e x c e ç ã o , relativa ao peso d a s c a n a s , em que h á u m a ligeira v a n t a g e m a favor do uso de a m o s t r a s de 2 0 c a n a s de u m a só t o u c e i r a . 3 . 2 Variedade Co 419 A média geral é m = 1 9 , 8 4 . T e m o s , pelos r e s u l t a d o s d a análise de v a r i â n c i a : V (m20) = 1,09 , C. V. = 5 , 3 % , V (m,) = 0,13 , C. V. = 1,8% . Pol A m é d i a g e r a l é m = 1 7 , 4 1 . T e m o s no caso p r e s e n t e : V ( m2 0) - 1,77 , C. V. = 7 , 6 % , V {mx) = 0,21 , C. V. = 2 , 6 % .

Pureza A média é m = 8 7 , 4 5 . As estimativas d a s v a r i â n c i a s s ã o : V ( m2 0) = 6,37 , C. V. = 2 , 9 % , V (m,) = 0,79 , C. V. - 1,0% . Açúcar Provável A média geral é m = 1 3 , 2 1 . As estimativas d a s v a r i â n c i a s s ã o : V ( m2 0) = 1,30 , C. V. = 8 , 6 % , V ( ma) = 0,16 , C. V. = 3 , 0 % . Peso A média geral é m = 2 , 1 3 . T e m o s a g o r a : V (m20) = 0,2053 , C. V. = 2 1 . 2 % , V (m,) = 0,0193 , C. V. = 6 , 5 % . 3 . 3 Variedade CB 41-58

Brix A média g e r a l é m = 1 9 , 3 4 . T e m o s , pelos r e s u l t a d o s d a a n á l i s e d a v a r i â n c i a : V (m20) = 0,29 , C. V. = 2 , 8 % , V ( m j = 0,07 , C. V. = 1,4% . Pol A m é d i a geral é m — 8 9 , 7 1 . As e s t i m a t i v a s d a s v a r i â n c i a s s ã o : V (m20) = 2 , 6 1 0 0 , C. V. = 1,8% , V . ( m õ = 0,5056 , C. V. = 0 , 8 % . A média geral é m = 1 7 , 3 6 . As e s t i m a t i v a s d a s v a r i â n c i a s s ã o : V ( m2 o) = 0,5030 , C. V. = 4 , 1 % , V (m,) = 0,1129 , C. V. = 1,9% . Pureza

Açúcar Provável A média geral é m = 1 3 , 2 9 . As estimativas d a s v a r i â n c i a s s ã o : V ( m2 0) = 0 , 4 4 7 8 , C. V. = 5 , 0 % , V ( m j = 0 , 0 8 9 5 , C. V. = 2 , 2 % . Peso A média geral é m = 1,46. V (m20) = 0,0254 , C. V. = 1 0 , 9 % , V (mj = 0,0082 , C. V. = 6 , 2 % . 4 . D I S C U S S Ã O D O S R E S U L T A D O S P a r a a s três v a r i e d a d e s e s t u d a d a s e p a r a t o d o s os d a d o s d e Brix, pol, p u r e z a , a ç ú c a r provável p o r cento de c a n a e p e s o h á v a n t a g e m no uso de u m a só c a n a p o r touceira, em l u g a r de 10 ou 20, pois, p a r a um mesmo n ú m e r o d e c a n a s , a p r e c i s ã o m á x i m a é o b t i d a q u a n d o é m á x i m o o n ú m e r o de touceiras, isto é, q u a n d o se toma só u m a c a n a p o r t o u c e i r a .

A única exceção ocorreu no caso do peso, na v a r i e d a d e CB 40-69. em q u e houve r e s u l t a d o levemente favorável a o uso de mais c a n a s por t o u c e i r a .

O q u a d r o s e g u i n t e , que d á os coeficientes de v a r i a ç ã o o b t i d o s p a r a os diversos c a s o s , d e m o n s t r a bem o que a c a b a m o s de d i z e r .

P a r a o a ç ú c a r provável, que é talvez a mais i m p o r t a n t e d a s c a r a c t e r í s t i c a s e s t u d a d a s , o coeficiente de v a r i a ç ã o médio, p a r a a s três v a r i e d a d e s e com u m a só c a n a p o r touceira ( m é t o d o B ) , foi de 2 , 7 % . Admitido este valor, um ensaio com 5 t r a t a m e n t o s e 6 repe-tições, por exemplo, do qual obtivéssemos de c a d a p a r c e l a u m a a m o s t r a de 2 0 c a n a s , t i r a d a s u m a de c a d a touceira, t e r í a m o s u m a diferença mínima significativa, a o nível de 5 % de p r o b a b i l i d a d e , de 4 , 7 % de a ç ú c a r provável, pelo teste de T u k e y (ver P I M E N T E L G O M E S , 1963) e 3 , 3 % pelo teste de t. P a r a o c a s o do m é t o d o A modificado ( 2 0 c a n a s s e g u i d a s em um p o n t o escolhido ao a c a s o ) o coeficiente de v a r i a ç ã o médio seria de 7 , 0 % e a s diferenças m í -n i m a s sig-nificativas, em co-ndições a -n á l o g a s à s referidas acima, se-riam de 1 5 , 1 % p a r a o c a s o do teste de T u k e y e de 1 2 , 1 % p a r a o teste

O r a , a s diferenças de c o m p o s i ç ã o da c a n a p o r efeito de a d u -b a ç ã o r a r a m e n t e vão além de 3 ou 4 % d o teor médio de a ç ú c a r ( P I M E N T E L G O M E S e C A R D O S O , 1 9 5 8 ) , isto é, de 4 a 5 k g de a ç ú c a r por t o n e l a d a d e c a n a . S e g u e - s e , pois, que o m é t o d o B, com r e t i r a d a de 20 c a n a s p o r parcela, em 2 0 p o n t o s distintos, escolhi-dos ao a c a s o m a s d i s p e r s o s por toda a p a r c e l a , é p r a t i c a m e n t e o mínimo possível de material que nos p o d e d a r u m a p r e c i s ã o acei-t á v e l . A r e acei-t i r a d a de a p e n a s d u a s c a n a s por p a r c e l a , como fez V E I G A ( 1 9 5 9 ) , é, p o r t a n t o , c o n t r a - i n d i c a d o , pois d a r i a , m e s m o

p a r a o caso do m é t o d o B , com nossos d a d o s , um coeficiente de v a r i a ç ã o de cerca de 8 , 5 % , que p r a t i c a m e n t e impede a comprova-ção de q u a l q u e r diferença de c o m p o s i ç ã o d a c a n a .

J á em ensaios de v a r i e d a d e s a s diferenças de c o m p o s i ç ã o p o d e m ser b e m m a i o r e s , de sorte que se p o d e r á , em c a s o s favorá-veis, t r a b a l h a r com 10 a 2 0 c a n a s p o r p a r c e l a .

5 . C O N C L U S Õ E S

1 ) O m é t o d o B, de colheita de certo n ú m e r o de c a n a s por parcela, u m a só de c a d a touceira e b e m d i s p e r s a s por t o d a a á r e a d a p a r c e l a , é preferível ao m é t o d o A, de coleta de c a n a s p r ó x i m a s ou de u m a mesma t o u c e i r a .

2 ) N o c a s o do teor de a ç ú c a r provável podem-se prever os coeficientes de v a r i a ç ã o do q u a d r o seguinte, no c a s o de se u s a r o m é t o d o B , com n c a n a s por p a r c e l a .

3 ) É c o n t r a - i n d i c a d o , em q u a l q u e r caso, u s a r a m o s t r a s de menos de 10 c a n a s p o r p a r c e l a .

4 ) P a r a c a s o s de ensaios de a d u b a ç ã o , com u m a só varied a varied e , em que h á influência relativamente p e q u e n a s o b r e a c o m p o -sição d a c a n a , um mínimo de 2 0 colmos p o r p a r c e l a é aconselhável.

6 . SUMMARY

T h e a u t h o r s carried out 3 e x p e r i m e n t s on the s a m p l i n g of s u g a r c a n e for technological d e t e r m i n a t i o n s , one with each of the

varieties Co 4 1 9 , C B 4 0 - 6 9 a n d C B 4 1 - 5 8 , in P i r a c i c a b a , S t a t e of S ã o P a u l o , B r a s i l . T h e main intent of the project w a s to c o m p a r e 2 m e t h o d s of s a m p l i n g , n a m e l y :

1) M e t h o d A, w h e r e the s a m p l e is a hill ( C A T A N I et al, 1959) or, more generally, 2 0 stalks all together in a r a n d o m l y selected point of t h e f u r r o w ;

2 ) M e t h o d B , w h e r e 2 0 stalks a r e taken, from 2 0 points evenly s p r e a d b u t on the whole p l o t .

For the 3 varieties studied a n d for t h e d a t a on Brix, pol, coef-ficient of purity, available sucrose a n d weight, a n a l y s e s of v a r i a n c e w e r e carried out. F u r t h e r c o m p u t a t i o n s led to the following coef-ficients of v a r i a t i o n .

F o r available sucrose, which is p r o b a b l y the most i m p o r t a n t characteristic studied, the a v e r a g e coefficient of v a r i a t i o n for t h e 3 varieties w a s 2 . 7 % , for the case of method B , t h a t is, 2 0 stalk s a m p l e s , one stalk p e r hill. A s s u m i n g this coefficient of v a r i a t i o n , in a trial with 5 t r e a t m e n t s a n d 6 replications, in r a n d o m i s e d blocks, the least significant difference a m o n g t r e a t m e n t m e a n s , a t the 5 % level, would be 4 . 7 % of available s u c r o s e b y T u k e y ' s test, a n d 3 . 3 % b y the t test. F o r the c a s e of m e t h o d A the a v e r a g e coef-ficient of variation is 7 . 0 % a n d , in similar conditions, the least significant difference w o u l d be 1 5 . 1 % b y T u k e y ' s test, a n d 1 2 . 1 %

b y t h e t t e s t . Since differences of a v a i l a b l e s u c r o s e a m o n g treat-m e n t s in e x p e r i treat-m e n t s w i t h fertilizers s e l d o treat-m a r e h i g h e r t h a n 3 or 4 % of the m e a n ( P I M E N T E L G O M E S & C A R D O S O , 1 9 5 8 ) , m e -thod B w i t h a 2 0 s t a l k s a m p l e per plot gives m o r e or less the minimum a m o u n t of c a n e to b e s a m p l e d for t e c h n o l o g i c a l d e t e r m i -n a t i o -n s . I-n e x p e r i m e -n t s w i t h v a r i e t i e s , h o w e v e r , w h e r e differe-nces m a y b e a s s u m e d to b e h i g h e r , a s a m p l e of 10 to 2 0 s t a l k s one p e r hill, can be e n o u g h . 7 . BIBLIOGRAFIA A L M E I D A , J. R., O . V A L S E H I , F . P I M E N T E L G O M E S , E. M. C A R -D O S O e N . C A M O L E S I , 1952 — El Florescimento en la Variedad de Cana Co 421, Memoria de la Conf. An., A s . Tecnol. Azuc. de Cuba, 100 pp., H a v a n a .

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A G R A D E C I M E N T O

O s autores a g r a d e c e m à Refinadora Paulista S / A . , que nos cedeu o material para o presente ensaio. Estes agradecimentos são extensivos ao D r . Crucciano Crucciani, chefe da Secção Agrícola, da U s i n a M o n t e Alegre, em Piracicaba, e ao Sr. Antonio B r u n h a r o . chefe do Setor Agrícola de T a -quaral, da m e s m a usina.