Modelos não-lineares para a estimativa da produção de tomate do tipo cereja / Nonlinear models for estimating cherry tomato yield
Ciênc. rural
;
46(2): 233-241, fev. 2016. tab, graf
Artículo
en Portugués
| LILACS
| ID: lil-767657
RESUMO
RESUMO Os objetivos do trabalho foram ajustar modelos de regressão não-linear para a estimativa da produção de frutos de tomate tipo cereja e identificar o tamanho da parcela com melhor poder de explicação e ajuste dos modelos, utilizando dois ensaios de uniformidade em estufa plástica. Os modelos ajustados foram o logístico e o de von Bertalanffy, para peso médio de frutos, número médio de frutos e de cachos acumulado nas múltiplas colheitas e com diferentes tamanhos de parcela. Os modelos apresentaram estimativas semelhantes entre si e as mesmas estimativas dos parâmetros em todos os casos de tamanho de parcela. Os modelos de regressão não-linear estudados descrevem satisfatoriamente o comportamento da produção de frutos de tomate tipo cereja cultivado em estufa plástica. Parcela constituída de duas plantas para ensaios em estufa plástica de 250m2 e de três plantas em estufa plástica de 200m2 proporcionam bom poder de explicação nas estimativas dos parâmetros dos modelos.
ABSTRACT
ABSTRACT The aim of this paper was to test nonlinear regression models for estimating the cherry tomato production and to identify the plot size with better fitting quality and adjustment of the models, using two uniformity trials in greenhouse. The logistic and von Bertalanffy models were used on variables, as the means fruit weight, the means number of fruits and bunches accumulated in the multiple harvests and with different plot sizes. The models presented similar estimates for all parameters in all plot sizes studied. The nonlinear models adequately describe the behavior of the production of cherry tomato fruits cultivated in greenhouse. Plots constituted by two and three plants, respectively in trials with greenhouse of 250 m2 and 200 m2, provide a good fitting quality in the models adjustment.
Texto completo:
Disponible
Índice:
LILACS (Américas)
Tipo de estudio:
Estudio pronóstico
Idioma:
Portugués
Revista:
Ciênc. rural
Asunto de la revista:
Ciencia
/
Salud Ambiental
Año:
2016
Tipo del documento:
Artículo
/
Documento de proyecto
País de afiliación:
Brasil
Institución/País de afiliación:
Universidade Federal de Santa Maria/BR
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