Produtividade da cana-de-açúcar: variabilidade linear e espacial entre componentes tecnológicos e da produção / Productivity of cane sugar: linear and spatial variability between components and technological production

RESUMO

Na atualidade, a cultura da cana-de-açúcar desempenha frente à realidade brasileira, sobretudo no aspecto relacionado às fontes energéticas alternativas, importantíssimo papel. No ano de 2009, no município de Suzanápolis (SP), no Cerrado Brasileiro, foi instalado um experimento com a cultura da cana-de-açúcar em um Argissolo Vermelho eutrófico, com o objetivo de selecionar, por meio de coeficientes de correlação de Pearson, da modelagem de regressões lineares simples e de múltiplas e da correlação espacial, os melhores componentes tecnológicos e os de produção, para explicar a variabilidade da produtividade da cana-de-açúcar. Foi instalada a malha geoestatística, para a coleta de dados, com 120 pontos amostrais, numa área de 14,53 ha. Para as regressões lineares simples, a população de plantas é o componente da produção que apresenta a melhor correlação quadrática com a produtividade da cana-de-açúcar, dada por PRO = -0,553**xPOP2+16,14*xPOP-15,77. Entretanto, para as regressões lineares múltiplas, a equação PRO = - 21,11+4,92xPOP**+0,76xPUR** é a que melhor se apresenta para estimar a referida produtividade. Espacialmente, a melhor correlação com a produtividade da cana-de-açúcar é determinada, também, pelo componente da produção da população de plantas.

ABSTRACT

Nowadays, the culture of the sugarcane plays an important role regarding the Brazilian reality, especially in the aspect related to the alternative energy sources. In 2009, the municipality of Suzanápolis (SP), in the Brazilian Cerrado, an experiment was conducted with the culture of the sugarcane in a Red eutrophic, with the aim of selecting, using Pearson correlation coefficients, modeling, simple, linear and multiple regressions and spatial correlation, and also the best technological and productive components, to explain the variability of the productivity of the sugarcane. The geostatistical grid was installed in order to collect the data, with 120 sampling points, in an area of 14.53 ha. For the simple linear regressions, the plants population is the component of production that presents the best quadratic correlation with the productivity of the sugarcane, given by PRO = -0.553**xPOP2+16.14*xPOP-15.77. However, for multiple linear regressions, the equation PRO = -21.11+4.92xPOP**+0.76xPUR** is the one that best presents in order to estimate that productivity. Spatially, the best correlation with yield of the sugarcane is also determined by the component of the production population of plants.