Fome e Abundância: Um Paradoxo Brasileiro?
17 a 22 de outubro de 2016
Trabalho 6917
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Genética e melhoramento vegetal |
| Setor | Departamento de Estatística |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Apoio financeiro | CNPq, FAPEMIG, FUNARBE, Outros |
| Primeiro autor | Mateus Teles Vital Gonçalves |
| Orientador | LUIZ ALEXANDRE PETERNELLI |
| Outros membros | Gustavo Felipe Ferreira Vieira |
| Título | Ajustes de modelos de predição para dados tecnológicos da cana de açúcar sob diferentes pre-tratamentos de dados NIR |
| Resumo | A produção da cana-de-açúcar desempenha papel fundamental na economia do país, sendo grande aliada na busca pela balança comercial favorável. Sua importância tem sido cada vez maior, principalmente com o interesse na obtenção de fontes alternativas de energia renovável. Para o aumento da produtividade da cana-de-açúcar é importante o desenvolvimento de variedades mais produtivas e com características mais desejáveis para o produtor e que atendam aos interesses da indústria. As características relacionadas aos teores de açúcares e mais recentemente a qualidade da fibra, dentro do contexto de cana energia, são os parâmetros de maior importância para as indústrias canavieiras. Nesse sentido, métodos alternativos para medição das características tecnológicas vem sendo investigados no Programa de Melhoramento Genético da Cana-de-açúcar da UFV (PMGCA-UFV). Dentre eles, a espectroscopia no infravermelho próximo (NIR - Near infrared reflectance) associado a métodos estatísticos multivariados (como o método dos mínimos quadrados parciais – PLS) apresenta grande possibilidade de aplicação devido a sua facilidade de utilização, rapidez, exatidão e não geração de resíduos. Dessa forma, visando facilitar a seleção de indivíduos com maior produtividade e qualidade da biomassa de maneira mais rápida e precoce, torna-se importante o desenvolvimento de procedimentos estatísticos envolvendo época de amostragem, número e tipo de amostras, e modelos preditivos associados à nova tecnologia NIR. O objetivo desse trabalho foi ajustar diferentes modelos de predição de teor de fibra (FIBRA) e polpercento cana (PC) sobre os espectros de reflectância no infravermelho próximo (NIR – Near Infrared Reflectance) em diferentes tipos de amostras, variando-se os pré-tratamentos aplicados aos dados de NIR. Foram utilizados 160 clones de cana-de-açúcar contrastantes em relação aos caracteres FIBRA e PC. Os espectros NIR foram obtidos em três partes do colmo, sendo elas ápice, meio e base do colmo e no bagaço (cana moída) de todos os clones. O modelo de calibração foi gerado pelo método dos mínimos quadrados parciais (PLS) por meio do pacote pls do software R. Foram testados diferentes pré-tratamentos aplicados aos espectros: alisamento, derivadas primeira e segunda, correção multiplicativa de sinal e centralização na média. A avaliação da capacidade preditiva do modelo foi realizada por meio da correlação entre os valores preditos e os valores reais, e da raiz do erro quadrático médio (RMSE). Amostras tomadas no meio do colmo e na sua base apresentaram os melhores resultados (correlações > 0.5 e RMSE < 2) na população teste, que continha 10% das amostras. As análises do bagaço proporcionaram resultados relativamente melhores para FIBRA e PC, demonstrando potencial para uso na predição simultânea desses caracteres na população teste. Novas análises devem ser realizadas visando avaliação de outros modelos com maior poder preditivo. |
| Palavras-chave | Melhoramento Genético, NIR, Cana-de açucar |
| Forma de apresentação..... | Painel |