Produtividade de soja em consequência do atraso da colheita e de condições ambientais

Tsukahara, Rodrigo Yoiti; Fonseca, Inês Cristina de Batista; Silva, Marcelo Augusto de Aguiar e; Kochinski, Edson Giovanni; Neto, José Prestes; Suyama, Juliana Tamie

doi:10.1590/s0100-204x2016000800002

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“…Com a finalidade de otimizar o processo de colheita, a escolha da cultivar torna-se uma ferramenta eficiente, garantindo altas produtividades (Amorim et al, 2011). A produtividade e seus componentes e as características agronômicas são atributos genéticos, porém fortemente influenciados pelas condições climáticas (Tsukahara et al, 2016).…”

Section: Introductionunclassified

Rendimento por peneiras de classificação e vigor em resposta às épocas de colheita de sementes de soja

Mathias

Coelho

2018

RCA

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Rendimento por peneiras de classificação e vigor em resposta às épocas de colheita de sementes de soja Yield by sieves of classification and vigor in response to the time of harvesting of soybean seeds RESUMO: O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho no rendimento por peneiras de classificação e vigor de sementes em resposta às épocas de colheita de cultivares de soja. O experimento foi conduzido na safra agrícola 2015/16, com delineamento experimental em blocos casualizados com parcelas subdivididas; o procedimento foi repetido quatro vezes. Nas parcelas foram distribuídas as cultivares NA 5909 RG, BMX Ativa RR, BMX Vanguarda IPRO, NS 5959 IPRO, enquanto as subparcelas, às épocas de colheitas, iniciaram na maturidade fisiológica, R7, seguindo de R7 + 5 dias, R7 + 10 dias, R7 + 20 dias. Foram determinados a produtividade (kg ha-1), os componentes de produtividade, as características agronômicas, rendimento de peneiras, a viabilidade e o vigor de sementes. As cultivares apresentaram efeito significativo para a produtividade, os componentes de produtividade, as características agronômicas e o rendimento de peneiras. A produtividade variou de 4051,6 kg ha-1 (cultivar BMX Vanguarda IPRO) para 4671,7 kg ha-1 (BMX Ativa RR). As cultivares e épocas de colheita apresentaram efeito significativo para a viabilidade e o vigor. Todas as cultivares apresentaram desempenho positivo na manutenção da produtividade. As peneiras com maior rendimento foram 6.0 e 6.5 mm. A cultivar NA 5909 RG manteve o vigor ao longo da fase de dessecação, mostrando-se promissora para obtenção de sementes de alto vigor.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Rendimento por peneiras de classificação e vigor em resposta às épocas de colheita de sementes de soja

Mathias

Coelho

2018

RCA

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“…In a study on the behavior of fully mature soybean seeds under field conditions, Tsukahara et al (2016) verified that the seed moisture is directly impacted by the number of days with precipitation levels equal to or above 3 mm, within the span between the beginning of the R8.2 stage and the harvest. They also concluded that the most substantial productivity losses happen in environments with high rainfall frequency, hot temperatures, and intense sunlight incidence.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 88%

“…This condition intensifies seed deterioration and facilitates the penetration of pathogens, as the inner tissues become more exposed. Therefore, it potentially reduces overall productivity (Marcandalli et al, 2011;Pádua et al, 2014;Tsukahara et al, 2016).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Harvest delay, storage and physiological quality of soybean seeds

et al. 2019

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Soybean is one of the leading commodities in Brazilian agribusiness. Its cultivation is widespread in different seed-producing regions of the country, where it generates income and local development. In this context, the soybean seed is a fundamental input, as its quality strongly influences the success of the crop. However, the period after the achievement of physiological maturity is critical for the maintenance of seed quality. For that reason, this study aimed at evaluating the effect of harvest delay on both the initial and final qualities of soybean seeds. The research consisted of four harvest times, in which the initial quality was assessed through tests of first germination count, germination, accelerated aging and tetrazolium. After 120 days of storage, the germination and accelerated aging tests were once again conducted. The experiment complied with a completely randomized block design with eight replications. The rainfall was monitored during the pre-harvest phase. All variables experienced negative impacts due to the delay in harvesting. Also, the seeds suffered more damage as the delay progressed, and the variables germination and seed vigor decreased after the storage period.

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“…The soil was classified as typic dystroferric Red Latosol and the climate, according to Köppen's classification, as Cfa, with hot summer without dry season (Kuinchtner & Buriol, 2001). Ten days prior to sowing, soil analysis was performed (Tedesco et al,1995) and, on the average of the years, the following characteristics were identified: i) soybean/wheat system (pH = 6.1, P = 49.1 mg dm -3 , K = 424 mg dm -3 , OM = 30 g kg -1 , Al = 0 cmol c dm -3 , Ca = 6.3 cmol c dm -3 and Mg = 2.5 cmol c dm -3 ) and; ii) maize/ wheat system (pH = 6.5; P = 23.6 mg dm -3 ; K = 295 mg dm -3 , OM = 29 g kg -1 , Al = 0 cmol c dm -3 , Ca = 6.8 cmol c dm -3 and Mg = 3.1 cmol c dm -3 ). Sowing was made using a seeder-fertilizer machine to compose the plots with five 5-m-long rows spaced by 0.20 m, forming the experimental unit with 5 m 2 .…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Simulation of wheat biomass yield by thermal time, rainfall and nitrogen

Trautmann

Silva

Binelo

et al. 2017

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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A B S T R A C TWheat biomass yield focused on the production of quality silage is dependent on rainfall, temperature and nitrogen (N). The objective of the study was to validate the use of rainfall, thermal time and N as potential variables for the composition of the multiple linear regression model and simulation of wheat biomass yield for silage production under N supply conditions during the cycle, in the systems of succession. The study was conducted in 2012, 2013 and 2014, in randomized blocks with four replicates in 4 x 3 factorial, for N-fertilizer doses (0, 30, 60, 120 kg ha -1 ) and forms of N supply [single application (100%) in the stage V 3 (third expanded leaf); split application (70%/30%) in the stages V 3 /V 6 (third and sixth expanded leaves); split application (70%/30%) in the stages V 3 /E (third expanded leaf and beginning of grain filling)], respectively, in the systems soybean/wheat and maize/wheat. Rainfall and N are potential variables in the composition of the multiple linear regression model. Multiple linear regression models are efficient in the simulation of wheat biomass yield for silage under the N supply conditions during the cycle in the succession systems.Simulação da produtividade de biomassa do trigo pela soma térmica, precipitação e nitrogênio R E S U M O A produção de biomassa de trigo voltada para a elaboração de silagem de qualidade é dependente da precipitação, da temperatura e do nitrogênio. O objetivo no estudo foi validar o uso da precipitação, soma térmica e nitrogênio como variáveis potenciais para composição do modelo de regressão linear múltipla e a simulação da produtividade de biomassa do trigo na elaboração de silagem nas condições de fornecimento de nitrogênio durante o ciclo, nos sistemas de sucessão. O estudo foi conduzido em 2012, 2013 e 2014 em blocos ao acaso com quatro repetições em fatorial 4 x 3, para doses de N-fertilizante (0, 30, 60, 120 kg ha -1 ) e formas de fornecimento [único (100%) no estádio V 3 (terceira folha expandida); fracionado (70%/30%) no estádio V 3 /V 6 (terceira e sexta folha expandida) e fracionado (70%/30%) no estádio V 3 /E (terceira folha expandida e início do enchimento de grãos)] respectivamente, no sistema soja/trigo e milho/trigo. A precipitação e o nitrogênio são variáveis potenciais na composição do modelo de regressão linear múltipla. Os modelos de regressão linear múltipla são eficientes para simulação da produtividade de biomassa do trigo para silagem nas condições de fornecimento de nitrogênio durante o ciclo nos sistemas de sucessão.

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Produtividade de soja em consequência do atraso da colheita e de condições ambientais

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Rendimento por peneiras de classificação e vigor em resposta às épocas de colheita de sementes de soja

Rendimento por peneiras de classificação e vigor em resposta às épocas de colheita de sementes de soja

Harvest delay, storage and physiological quality of soybean seeds

Simulation of wheat biomass yield by thermal time, rainfall and nitrogen

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