1 / 44

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.

galena
Download Presentation

O DRIS DA META AGROFLORESTAL

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  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

More Related