Banca de QUALIFICAÇÃO: ELISEU CASTANHEIRO ALBERTO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ELISEU CASTANHEIRO ALBERTO
DATA: 20/12/2023
HORA: 14:00
LOCAL: Google meet
TÍTULO:

MODELAGEM DA PERDA ACUMULADA DE NITROGÊNIO POR VOLATILIZAÇÃO NA ADUBAÇÃO DE COBERTURA EM PLANTAS DE MILHO

PALAVRAS-CHAVES:

Fertilizantes nitrogenados, amônia, padrão sigmoidal, Regressão não linear

PÁGINAS: 47
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
RESUMO:

A cultura do milho é uma das mais importantes do mundo, sendo que 70% da produção mundial é destinado para a alimentação animal e 30% para o consumo humano, produção da bioenergia, de produtos químicos e farmacêuticos. Para o aumento da sua produtividade é necessário o fornecimento de nutrientes essenciais, tais como nitrogênio (N), fósforo (P) e potássio (K), que muita das vezes são escassos em lavouras de milho. A ureia possui alta concentração de nitrogênio, que é importantíssimo para a cultura de milho, é facilmente manuseada e com menor custo por quilograma de nitrogênio, mas ela apresenta elevadas perdas deste nutriente por volatilização. Assim, são desenvolvidas tecnologias que visam minizar estas perdas, a mais difundida é o N-butil tiofosfórico triamida (NBPT). As perdas acumuladas de nitrogênio por volatilização provenientes da ureia em kg/ha apresentam um padrão sigmoidal, portanto, os modelos não lineares se apresentam adequados para a descrição dos dados. Este trabalho tem como objetivo selecionar o modelo não linear mais adequado para descrever a perda acumulada de nitrogênio por volatilização de fertilizantes ureicos de eficiência aumentada com NBPT aplicados na adubação de cobertura em plantas de milho. Os dados analisados são provenientes de Fonseca et al. (2021) e correspondem a perda aculumada por volatilização dos fertilizantes: Ureia, Ureia + NBPT1, Ureia + NBPT2, Ureia + NBPT3, Ureia + NBPT4. Os pressupostos de normalidade, homocedasticidade e independência residual serão avaliados com os testes de Shapiro-Wilk, Breusch-Pagan e Durbin-Watson, respectivamente. Os parâmetros dos modelos serão estimados pelo método de Gaus Newton utilizando o software R. A qualidade do ajuste será avaliada com base nos valores do coeficiente de determinação (R²), do critério de informação de Akaike (AIC) e do desvio padrão residual (DPR).

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - TALES JESUS FERNANDES (Membro)
Interno - JOEL AUGUSTO MUNIZ (Membro)
Externo à Instituição - FELIPE AUGUSTO FERNANDES - UNICAMP (Membro)
Externo à Instituição - ADRIELE APARECIDA PEREIRA - UNIFAL (Suplente)