Regression models for productivity prediction in cactus pear cv. Gigante/Modelos de regressao para predicao de produtividade em palma forrageira cv. Gigante

• Published in: Revista brasileira de engenharia agrícola e ambiental Vol. 24; no. 11; p. 721
• Main Authors: Guimaraes, Bruno V.C, Donato, Sergio L.R, Aspiazu, Ignacio, Azevedo, Alcinei M, Carvalho, Abner J. de
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: ATECEL--Associacao Tecnico Cientifica Ernesto Luiz de Oliveira Junior 01.11.2020
• Subjects: Brasil
• ISSN: 1415-4366; 1807-1929
• DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v24nllp721-727

The understanding of plant behavior and its reflexes on yield is essential for rural planning; thus, the biomathematical models are promising in the yield prediction of cactus pear cv. Gigante. This study aimed to adjust, through simple and multiple regression analysis, models for predicting the yield of cactus pear cv. Gigante. The study, using homogeneous treatments, was developed at the Instituto Federal Baiano, Campus of Guanambi, Bahia, Brazil. Data were collected in an area consisting of 384 basic units (plants), in which the yield, defined as a dependent variable, and the predictor variables: plant height (PH), cladode length (CL), cladode width (CW), and cladode thickness (CT), number of cladodes (NC), cladode area (CA), and total cladode area (TCA) were evaluated. Simple linear regression models, multiple regression models only with simple effects for the explanatory variables, and the multiple regression models considering the simple and quadratic effects, and all its possible interactions were adjusted. From this last model, a reduced model was obtained by discarding the less relevant effects, using the Stepwise methodology. The use of the vegetative traits, TCA, NC, CA, CL, CT, and CW, through the adoption of multiple linear regression, quadratic interaction or just the variable TCA by the use of simple linear regression, allows the yield prediction of cactus pear, with adjusted [R.sup.2] of 0.82, 0.76, and 0.74, respectively. Key words: Opuntia sp., modeling, estimation, yield O entendimento sobre o comportamento vegetal e seus reflexos sobre a produtividade e essencial ao planejamento rural, com isso, os modelos biomatematicos sao promissores na predicao da produtividade da palma forrageira cv. Gigante. Objetivou-se com este estudo ajustar por meio de analises de regressao simples e multipla modelos para predicao da produtividade da palma forrageira cv. Gigante. O estudo, em formato de homogeneidade de tratamentos, foi desenvolvido no Instituto Federal Baiano, Campus Guanambi, Bahia, Brasil Os dados foram coletados em area constituida de 384 unidades basicas, nas quais se mensuraram a produtividade, definida como variavel dependente, e as variaveis preditoras: altura da planta (PH), comprimento (CL), largura (CW) e espessura do cladodio (CT), numero de cladodio (NC), area do cladodio (CA), e area total do cladodio (TCA). Foram ajustados modelos de regressao linear simples, modelos de regressao multipla com efeitos simples apenas para as variaveis explicativas e modelos de regressao multipla, considerando tanto os efeitos simples, quadraticos e todas as suas interacoes possiveis. A partir deste ultimo modelo citado, foi obtido um modelo reduzido pelo descarte dos efeitos menos relevantes, por meio da metodologia Stepwise. O uso das caracteristicas vegetativas TCA, NC, CA, CL, CT e CW, por meio de adocao da regressao linear multipla, interacao quadratica ou somente a variavel TCA pelo emprego da regressao linear simples, permite a predicao da produtividade da palma forrageira, com [R.sup.2] ajustado de 0,82, 0,76 e 0,74, respectivamente. Palavras-chave: Opuntia sp., modelagem, estimativa, rendimento