Método não destrutivo para estimar área foliar do sapotizeiro a partir de dimensões lineares das folhas

Ribeiro, João E. da S.; Coêlho, Ester dos S.; Pessoa, Ângela M. dos S.; Oliveira, Anna K. S. de; Oliveira, Agda M. F. de; Barros Júnior, Aurélio P.; Mendonça, Vander; Nunes, Glauber H. de S.

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Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental

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Sumário

Articles • Rev. bras. eng. agríc. ambient. 27 (3) • Mar 2023 • https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v27n3p209-215 copiar

Método não destrutivo para estimar área foliar do sapotizeiro a partir de dimensões lineares das folhas

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RESUMO

A área foliar é um parâmetro de fundamental importância para estudos relacionados ao crescimento e fisiologia vegetal. O objetivo do trabalho foi construir equações alométricas que permitam estimar com precisão e rapidez a área foliar do sapotizeiro. Foram coletadas 250 folhas de diferentes formas e tamanhos em árvores matrizes de sapotizeiro localizadas na Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró-RN, Brazil. Em cada folha, foi mensurado o comprimento, largura, produto entre comprimento e largura (LW), produto entre comprimento e comprimento, produto entre largura e largura, e área foliar. Modelos lineares e não lineares foram utilizados para construção das equações alométricas. As melhores equações foram escolhidas com base nos seguintes critérios: maior coeficiente de determinação, coeficiente de correlação linear de Pearson e índice de concordância de Willmott, e menor critério de informação de Akaike e raiz do quadrado médio do erro. Diante disso, verificou-se que os modelos que utilizaram o produto entre comprimento e largura apresentaram os melhores critérios para estimar a área foliar do sapotizeiro. Buscando reduzir o tempo das análises e maior precisão dos dados, as equações ŷ = 0.664 × LW^1.018 e ŷ = 0.713 × LW e utilizando LW são as mais indicadas para estimar a área foliar do sapotizeiro.

Palavras-chave:
Manilkara zapota L.; biometria; modelos de regressão; Sapotaceae

Model	Coefficients		R²	r	AIC	d	RMSE	Estimator of LA (ŷ)
Model	β₀	β₁	R²	r	AIC	d	RMSE	Estimator of LA (ŷ)
$ŷ = β_{0} + β_{1} \times L + ε_{i}$	-21.340**	4.799**	0.8905	0.9439	1295.63	0.9703	3.8979	$ŷ = - 21.340 + 4.799 \times L$
$ŷ = β_{0} + β_{1} \times W + ε_{i}$	-21.380**	13.400**	0.9316	0.9653	1186.40	0.9820	3.0803	$ŷ = - 21.380 + 13.400 \times W$
$ŷ = β_{0} + β_{1} \times L W + ε_{i}$	-0.358**	0.721**	0.9953	0.9976	573.27	0.9987	0.8252	$ŷ = - 0.358 + 0.721 \times L W$
$ŷ = β_{1} \times L W + ε_{i}$	---	0.713**	0.9954	0.9976	567.08	0.9988	0.8108	$ŷ = 0.713 \times L W$
$ŷ = β_{0} + β_{1} \times L L + ε_{i}$	0.843^ns	0.244**	0.9159	0.9572	1234.37	0.9777	3.4158	$ŷ = 0.843 + 0.244 \times L L$
$ŷ = β_{0} + β_{1} \times W W + ε_{i}$	1.510**	1.848**	0.9474	0.9734	1125.32	0.9864	2.7003	$ŷ = 1.510 + 1.848 \times W W$
$ŷ = β_{0} \times L^{β_{1}} + ε_{i}$	0.288**	1.944**	0.9160	0.9570	1235.17	0.9777	3.4217	$ŷ = 0.288 \times L^{1.944}$
$ŷ = β_{0} \times W^{β_{1}} + ε_{i}$	2.329**	1.873**	0.9485	0.9739	1121.35	0.9865	2.6773	$ŷ = 2.329 \times W^{1.873}$
$ŷ = β_{0} \times L W^{β_{1}} + ε_{i}$	0.664**	1.018**	0.9991	0.9977	560.75	0.9988	0.7998	$ŷ = 0.664 \times L W^{1.018}$
$ŷ = β_{0} \times L L^{β_{1}} + ε_{i}$	0.288**	0.972**	0.9160	0.9570	1235.17	0.9777	3.4217	$ŷ = 0.288 \times L L^{0.972}$
$ŷ = β_{0} \times W W^{β_{1}} + ε_{i}$	2.329**	0.936**	0.9485	0.9739	1121.34	0.9865	2.6773	$ŷ = 2.329 \times W W^{0.936}$
$ŷ = β_{0} \times {β_{1}}^{L} + ε_{i}$	4.208**	1.192**	0.9051	0.9513	1265.56	0.9735	3.6533	$ŷ = 4.208 \times 1 . 192^{L}$
$ŷ = β_{0} \times {β_{1}}^{W} + ε_{i}$	4.750**	1.581**	0.9255	0.9620	1212.51	0.9790	3.2586	$ŷ = 4.750 \times 1 . 581^{W}$
$ŷ = β_{0} \times {β_{1}}^{L W} + ε_{i}$	11.104**	1.022**	0.9255	0.9620	1205.61	0.9790	3.2586	$ŷ = 11.104 \times 1 . 022^{L W}$
$ŷ = β_{0} \times {β_{1}}^{L L} + ε_{i}$	11.254**	1.008**	0.9301	0.9644	1358.22	0.9792	3.2105	$ŷ = 11.254 \times 1 . 008^{L L}$
$ŷ = β_{0} \times {β_{1}}^{W W} + ε_{i}$	12.134**	1.054**	0.8605	0.9276	1350.24	0.9579	4.4608	$ŷ = 12.134 \times 1 . 054^{W W}$

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