Banca de DEFESA: LEONARDO OLIVEIRA SILVA DA COSTA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LEONARDO OLIVEIRA SILVA DA COSTA
DATA: 15/02/2022
HORA: 14:00
LOCAL: remoto
TÍTULO:

INFLUÊNCIA AMBIENTAL NA PRODUTIVIDADE DE CLONES DE Eucalyptus E MAPEAMENTO DAS SUAS ADAPTABILIDADES

PALAVRAS-CHAVES:

EUCALYPTUS, adaptabilidade

PÁGINAS: 82
GRANDE ÁREA: Ciências Biológicas
ÁREA: Genética
RESUMO:

O caráter continental do Brasil contempla uma ampla gama de condições edafoclimáticas. Como a produção vegetal é um caráter quantitativo, essa heterogeneidade ambiental representa dificuldades para o melhoramento de plantas devido à interação de genótipos com ambientes (GxA). Assim, o conhecimento detalhado da influência dos fatores ambientais sobre a expressão do fenótipo é importante para o melhoramento genético. Esse conhecimento pode indicar estratégias de incremento na capacidade preditiva dos efeitos da interação GxA e, com isso, melhorar a avaliação e eficiência da recomendação de cultivares. O objetivo do estudo foi modelar a magnitude da influência de variáveis edafoclimáticas na produtividade de madeira de seis clones de eucalipto e utilizar esses modelos para mapear a adaptabilidade dos clones com base em sistema de informação geográfica (SIG). Para isso, um conjunto de dados de 13.483 talhões de inventário florestal de seis clones comerciais foi fornecido pela Suzano S.A. e abrangeu as quatro principais unidades de plantio da empresa (Mato Grosso do Sul, São Paulo, Bahia e Maranhão). A modelagem dos efeitos das covariáveis geográficas e edafoclimáticas na produtividade dos clones foi realizada via regressão de quadrados mínimos parciais (PLS). Os dados de solo foram obtidos a partir do banco de dados SoilGrids. Os dados climáticos de três bancos (INMET, NASA Power e WorldClim) foram comparados quanto às suas capacidades preditivas para cada clone pelo método leave-one- out. As métricas avaliadas foram: coeficiente de determinação (R²); erro preditivo médio (RMSE); e índice de concordância. O melhor banco variou entre os clones quanto ao R², porém o WorldClim possibilitou menores erros preditos médios para todos os genótipos avaliados e, portanto, foi escolhido para as predições. A partir desse banco foram elaborados mapas de produtividade para cada clone com resolução de ~5 km². A unidade do Maranhão apresentou os ambientes mais distintos e, portanto, a menor proporção de predições adequadas. Nesse sentido, o clone com a maior proporção na região (CLZ003) foi prejudicado e retirado da versão final do mapa do genótipo vencedor. Dentro de cada unidade florestal se destacaram o clone CLZ005 na Bahia (recomendado em 29,99% da área no estado) e São Paulo (57,35%), CLZ001 em Mato Grosso do Sul (50,18%) e CLZ004 no Maranhão (77,29%). As covariáveis que mais afetaram o desempenho dos clones foram a precipitação anual (BIO12), precipitação do mês mais seco (BIO14), precipitação do trimestre mais seco (BIO17), temperatura máxima do mês mais quente (BIO5) e temperatura média do trimestre mais úmido (BIO8). A metodologia permitiu a identificação de covariáveis importantes para adaptabilidade de diferentes genótipos e representa um

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - MARCELA PEDROSO MENDES - UFG (Suplente)
Externo à Instituição - JOÃO BATISTA DUARTE - UFG (Membro)
Interno - JOSE AIRTON RODRIGUES NUNES (Suplente)
Externo à Instituição - GERMANO MARTINS FERREIRA COSTA NETO - CORNELL (Membro)
Presidente - EVANDRO NOVAES (Membro)
Externo à Instituição - ALINE CRISTINA MIRANDA FERNANDES - UNESP (Membro)