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O DRIS DA META AGROFLORESTAL

O DRIS DA META AGROFLORESTAL. Paulo G.S. Wadt Engenheiro Agrônomo, D.Sci. META AGROFLORESTAL. E-mail: dris@dris.com.br Website: www.dris.com.br Telefones: (19) 3665 4437 (Meta) (19) 3665 3918 (Wadt Empr.) Caixa Postal 224 CEP 13730-970 - Mococa-SP.

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O DRIS DA META AGROFLORESTAL

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  1. O DRIS DA META AGROFLORESTAL Paulo G.S. Wadt Engenheiro Agrônomo, D.Sci. META AGROFLORESTAL E-mail: dris@dris.com.brWebsite: www.dris.com.brTelefones: (19) 3665 4437 (Meta) (19) 3665 3918 (Wadt Empr.)Caixa Postal 224CEP 13730-970 - Mococa-SP

  2. Sistema “DRIS” • Dris = sistema integrado de diagnose e recomendação • sistema: conjunto de métodos de coleta de informações, análise e síntese de dados relacionados com a produtividade vegetal • integrado: métodos devem convergir num único diagnóstico/recomendação • diagnose e recomendação: diagnose direcionada na tomada de decisão (recomendação de insumos ou técnicas agrícolas)

  3. MONITORAMENTO: CONHECIMENTO

  4. Análise de freqüência Comparação entre Classe Classes de freqüências os métodos ns A 1 Macros, Micros 1,47 ns B 1 P, K, Ca, Fe, B, (N + Mg + S), (Zn + Mn + Cu) 0,41 ns M 1 P, K, Ca, Fe, B, (N + Mg + S), (Zn + Mn + Cu) 7,45 A 2 Macros, Micros 35,5*** ns B 2 P, K, Ca, Fe, B, (N + Mg + S), (Zn + Mn + Cu) 7,99 M 2 P, K, Ca, Fe, B, (N + Mg + S), (Zn + Mn + Cu) 19,0*** ns A 3 Macros, Micros 0,2 ns B 3 P, K, Ca, Fe, B, (N + Mg + S), (Zn + Mn + Cu) 1,02 ns M 3 P, K, Ca, Fe, B, (N + Mg + S), (Zn + Mn + Cu) 3,44 A 4 Macros, Micros 14,5*** B 4 P, K, Ca, Fe, B, (N + Mg + S), (Zn + Mn + Cu) 22,1*** M 4 P, K, Ca, Fe, B, (N + Mg + S), (Zn + Mn + Cu) 62,5*** 1 = J&EG, D=1,0 X J&EG, D=0,0; 2 = J&EG, D=0,75 X RB, D=0,75; 3 = RB, D=0,75 X RB, D=0,00 e; 4 = J&EG, D=0,0 X RB, D=0,00.

  5. O Sistema DRIS da Meta Agroflorestal Monitoramento Gerar normas Baixa acurácia Selecionar relações Avaliaracurácia Alta acurácia Aplicar modelagem Realizar prognóstico

  6. Taxas de acúmulo e suas relações com o teor nutricional frente ao princípio da incerteza • [C] = n/B • teor alto: •  [C] = n /   B;  n/ B • teor baixo: •  [C] = n /  B;  n /  B • teor médio ou ideal: •  [C] = n /  B;  n /  B;  n /  B • Incerteza quanto à causa da variação:  n ou B?

  7. Calibração local e a curva de resposta Zona de suficiência e de Consumo de luxo D B máx. D B 0,9 AB máx. Ponto de máximo crescimento Nível crítico Zona de deficiência C n Zona de deficiência severa Modelo Teórico

  8. Limitação objetiva: em condições de campo, inúmeros fatores interagem simultaneamente

  9. Opções para controlar a incerteza: • OPÇÃO 1: calibração local (método convencional - Nível Crítico) ou; • OPÇÃO 2: expressar os resultados em função das taxas de acúmulo relativo de cada nutriente (DRIS).

  10. A modelagem matemática • a utilização de diferentes fórmulas conduz a graus variados de eficiência para tipos de nutrientes ou grupos de plantas; portanto, deve-se obter: • fórmulas distintas para cada grupo de nutriente (macro ou micro, nutriente de resposta rara ou de resposta freqüente) • diferentes ajustes de uma mesma fórmula em função da exigência nutricional e do efeito do nutriente na produtividade vegetal

  11. DRIS 1.61 • Fórmula utilizada varia conforme1: • macronutriente de resposta freqüente (N, P, K e S, este último, dependendo da cultura) • macronutriente de resposta rara (Ca e Mg) • micronutriente de resposta freqüente (B, Zn) • micronutriente de resposta rara ou tóxica (Mn, Fe, Cu, Co) • Ajuste na fórmula varia conforme: • espécie vegetal 1 São utilizadas oito fórmulas, derivadas todas da fórmula de Beaufils (1973), podendo cada fórmula ser ajustada conforme as exigências nutricionais de cada cultura

  12. Macronutrientes 4 3 2 1 0 z(N/P) -1 Funções DRIS macros RF -2 macros RR -3 -4 -5 -6 -7 6 11 16 21 26 Relação N/P - forma direta para N Fórmulas para macronutrientes Figura 4. Variações nos valores das funções DRIS da relação N/P em função da classificação do N como nutriente de resposta frequente (macros RF) ou de resposta rara (macros RR), para a relação N/P na forma direta para N. A função z(N/P) representa a fórmula de Jones (1981) usada no DRIS e a fórmula dos índices DNI usada no PASS.

  13. Fórmulas para micronutrientes

  14. Macronutrientes 4 2 0 z(N/P) -2 k=0,50 Funções DRIS -4 k=1,0 k=1,5 -6 k=2,0 -8 -10 -12 5 10 15 20 25 30 Relação N/P - forma direta para N Possibilidades de ajuste para cada fórmula DRIS Figura 6. Variações nos valores das funções DRIS da relação N/P, para a classificação do N como macronutriente de resposta frequente, em função de alterações nos valores da constante k. A função z(N/P) representa a fórmula de Jones (1981) usada no DRIS e a fórmula dos índices DNI usada no PASS.

  15. Exemplo de um modelo mal ajustado 6.000 Região mal ajustada com o 5.000 modelo -1 4.000 kg de soja.ha 3.000 2.000 Região bem ajustada com 1.000 o modelo 0 -10.0 -8.0 -6.0 -4.0 -2.0 0.0 2.0 Índices DRIS para P

  16. Exemplo de um modelo bem ajustado função DRIS ajustada para micronutrientes de resposta freqüente 6.000 5.000 4.000 Soja - kg/ha 3.000 2.000 1.000 0 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 10 f(Zn/P), direta para Zn

  17. Análise visual Gráfico de dispersão do incremento médio anual (IMA) em relação ao índice de N nas árvores (INA) - 1986 árvores. R. Árvore, 1999.

  18. Principais contribuições (publicadas nas principais revistas científicas do país) • Método da chance matemática: monitorar fatores não nutricionais e nutricionais (R. Bras. Ci. Solo) • Potencial de resposta à adubação: interpretar os índices DRIS (Pesquisa Agrop. Bras.) • outros autores já estão adotando o método proposto • nova fórmula para cálculo dos índices DRIS (R. Bras. Ci. Solo).

  19. Principais características incorporadas no sistema • Seleção das funções DRIS por meio de testes estatísticos específicos, de acordo com alterações na população de referência (Jones, 1981) • tendência de incorporação por outros autores no Brasil • Medições da acurácia dos diagnósticos/prognósticos (Beverly, 1993) • Integração num único sistema de prognóstico da interpretação baseada no DRIS e no método das faixas de suficiência (algumas soluções foram importadas do método PASS)

  20. Principais novidades a seremsubmetidas à comunidade científica • Método da modelagem matemática • Avaliações da acurácia a partir de dados de campo (este método está limitado a experimentos controlados) • Novas adaptações no método do potencial de resposta à adubação

  21. DMS e tamanho da amostra Conclusão: amostra com grande número de repetições tendem a encontrar significância estatística mesmo para pequenas diferenças na produtividade.

  22. Modelo linear para o IBNm 6.000 Limite da relação 5.000 entre a produtividade e o IBNm 4.000 y = a + bx a = 5500 (x = 0; y = 5500) b = (2000-5500)/(4,5-0) = 778 3.000 kg de soja ha-1 Pmax = 5500 - 778 IBNm 2.000 1.000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 IBN médio Dica: Lavouras com produtividade próxima ao limite dado pela reta vermelha têm grandes chances de responder positivamente à melhoria do estado nutricional

  23. Ganhos de produtividade e teor de N

  24. Ganhos de produtividade e ID de N

  25. Ganhos de produtividade e teor de K

  26. Ganhos de Produtividade e ID de K

  27. Ganhos de Produtividade e ID de Zn

  28. A Ordem de Limitação Classifica os nutrientes segundo a ordemde requerimento nutricional a partir dos valores dos índices DRIS

  29. P.R.A. x índices DRIS x Teor • Diferentes índices DRIS podem resultar em um mesmo grau de potencial de resposta a adubação • Índices DRIS com valores negativos podem resultar em potencial de resposta à adubação nulo • O teor nutricional pode tanto aumentar ou diminuir o grau de desequilíbrio indicado pelos valores dos índices DRIS

  30. Bases para o Monitoramento Amostragem proporcional e representativa Definir Alvo Definir Problemas Lavouras produtivas, em bom estado sanitário, boa relação benefício-custo para fertilizantes e insumos fitossanitários Lavouras que não atendam a pelo menos um dos requisitos das lavouras-alvo Gerar NormasDRIS

  31. Definindo o alvo (população de referência) SeleçãoNormasDRIS Grupo de lavouras 17% mais produtivas? Populaçãoproblema Populaçãode referência Boa relação benefício-custo? Gerar NormasDRIS Bom estado fitossanitário?

  32. DRIS X DRIS 1.6 Dados do Monitoramento Gerar Normas DRIS Normas DRIS Modelagem Diagnóstico Diagnóstico/ Prognóstico Recomendação

  33. DRIS 1.6 X DRIS 2.0 Dados do Monitoramento Gerar Normas DRIS Modelagem Modelagem DRIS 1.6 DRIS 2.0 Prognóstico Acurácia Recomendação

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