Diagnóstico do estado nutricional de goiabeiras ‘Paluma’ utilizando análise de folha e flor

O presente trabalho teve como objetivo comparar a utilização da análise de folha e flor, e verificar o órgão mais adequado para o diagnóstico do estado nutricional de goiabeiras. A avaliação foi realizada por meio da metodologia CND (Diagnose da Composição Nutricional), utilizando rendimento e teores nutricionais de flor e folha de goiabeiras ‘Paluma’, em 48 parcelas de um pomar irrigado. Os teores dos nutrientes de flor e folha foram submetidos à análise de variância, pelo teste de Tukey, a 5%, e calcularam-se as faixas de suficiência dos nutrientes nos órgãos, bem como as correlações entre as variáveis multinutrientes e o rendimento. Observou-se diferença significativa entre os teores de nutrientes na flor e na folha, bem como maior variabilidade dos teores nutricionais na folha. Os intervalos das faixas de suficiência da flor mostraram-se menores em comparação com a folha. O número de correlações entre os nutrientes e o rendimento foi maior na flor. A maior sensibilidade da análise floral, em expressar as interações entre os nutrientes e a produtividade, indica que esse órgão também pode ser utilizado para o diagnóstico nutricional de goiabeiras.

Termos para indexação
Psidium guajava; avaliação do estado nutricional; análise de tecido; CND

Autoria

Cibelle Tamiris de Oliveira

Master in Soil Sciences, PhD student, Graduate Program in Soil Sciences, Federal University of Paraná (UFPR), Curitiba-PR, Brazil. Capes fellow. Email: cibelleolv@gmail.com Universidade Federal do ParanáBrasilCuritiba, PR, Brasil Master in Soil Sciences, PhD student, Graduate Program in Soil Sciences, Federal University of Paraná (UFPR), Curitiba-PR, Brazil. Capes fellow. Email: cibelleolv@gmail.com

http://orcid.org/0000-0002-2957-0969

Danilo Eduardo Rozane

Associate Professor, “Júlio de Mesquita Filho” State University of São Paulo, Registro-SP, Brazil. CNPq fellow. Email: danilo.rozane@unesp.br Universidade Estadual Paulista Júlio Mesquita Filho - Câmpus de RegistroBrasilRegistro, SP, Brasil Associate Professor, “Júlio de Mesquita Filho” State University of São Paulo, Registro-SP, Brazil. CNPq fellow. Email: danilo.rozane@unesp.br

http://orcid.org/0000-0003-0518-3689

Daniel Angelucci de Amorim

Researcher, Agricultural Research Company of Minas Gerais (EPAMIG), Uberaba-MG, Brazil. FAPEMIG fellow. email: daniel@epamig.br Agricultural Research Company of Minas Gerais (EPAMIG)BrasilUberaba, MG, Brasil Researcher, Agricultural Research Company of Minas Gerais (EPAMIG), Uberaba-MG, Brazil. FAPEMIG fellow. email: daniel@epamig.br

http://orcid.org/0000-0003-4921-5080

Henrique Antunes de Souza

Researcher, Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa Meio-Norte), Teresina-PI, Brazil. CNPq fellow. Email: henrique.souza@embrapa.br Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa Meio-Norte)BrasilTeresina, PI, Brasil Researcher, Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa Meio-Norte), Teresina-PI, Brazil. CNPq fellow. Email: henrique.souza@embrapa.br

http://orcid.org/0000-0002-2209-4285

Beatrice Santana Fernandes

Agronomist, Master student, Federal University of Santa Maria (UFSM), Santa Maria-RS, Brazil. Email: bia.santana996@gmail.com Federal University of Santa MariaBrasilSanta Maria, RS, Brasil Agronomist, Master student, Federal University of Santa Maria (UFSM), Santa Maria-RS, Brazil. Email: bia.santana996@gmail.com

http://orcid.org/0000-0002-3784-8860

William Natale

Visiting Professor, Federal University of Ceará (UFC), Fortaleza-CE, Brazil. CNPq fellow, Email: natale@ufc.br Federal University of CearáBrasilFortaleza, CE, Brasil Visiting Professor, Federal University of Ceará (UFC), Fortaleza-CE, Brazil. CNPq fellow, Email: natale@ufc.br

http://orcid.org/0000-0001-9572-4463

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Figuras | Tabelas | Fórmulas

Figuras (1)
Tabelas (3)
Fórmulas (5)

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Figure 1
Box plots of multi-nutrient variables: potassium - K, nitrogen - N, sulfur - S and boron - B, considered the most important by the model, in that order.

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Table 1
Chemical soil properties at the 0.0 - 0.40 m depth layer, in the fertilized row and between rows, before the installation of the experiment.

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Table 2
Sufficiency ranges, average contents and coefficients of variation (CV) of N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn, and Zn nutrients in 'Paluma' guava flowers and leaves.

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Table 3
Pearson's correlation matrix between multi-nutrient variables and yield (Y) in the total leaf (n = 48) and flower (n = 44) population of 'Paluma' guava trees.

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

Figure 1 Box plots of multi-nutrient variables: potassium - K, nitrogen - N, sulfur - S and boron - B, considered the most important by the model, in that order.

Table 1 Chemical soil properties at the 0.0 - 0.40 m depth layer, in the fertilized row and between rows, before the installation of the experiment.

	pH (CaCl₂)	M.O	P (resin)	K	Ca	Mg	H+Al	SB
		g dm^-3	mg dm^-3	------------------ mmol_c dm^-3 ------------------
Row	5.6	10	13	2.1	25	11	14	39.1
Between rows	5.8	10	10	2.8	26	12	12	41.3
	T	V	B	Cu	Fe	Mn	Zn	S-SO₄^-2
	mmol_c dm^-3	%	-------------------------- mg dm^-3 --------------------------
Row	53.1	73	0.16	8.1	12	11.5	0.3	2
Between rows	53.3	77	0.25	9.3	11	11.6	0.3	3

Table 2 Sufficiency ranges, average contents and coefficients of variation (CV) of N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn, and Zn nutrients in 'Paluma' guava flowers and leaves.

Nutrient	Sufficiency ranges		Average contents		CV
Nutrient	Flower	Leaf	Flower	Leaf	Flower	Leaf
	-------------------------- g kg^-1 --------------------------				------------ % ------------
N	14.3 - 15.7	17.9 - 21.2	14.9b	19.61a	6.9	12.8
P	1.6 - 1.8	1.0 - 1.3	1.72a	1.27b	9.3	18.5
K	18.2 - 19.4	13.3 - 15.0	18.46a	14.21b	4.9	8.8
Ca	6.4 - 7.5	6.1 - 7.6	7.01a	6.4b	11.4	16.6
Mg	1.8 - 2.2	1.9 - 2.1	2.12a	1.98b	13.4	9.3
S	1.8 - 2.0	1.9 - 2.4	1.86b	2.17a	8.8	17.1
	------------------------- mg kg^-1 -------------------------				------------ % ------------
B	17.3 - 20.8	13.1 - 19.0	20.87a	17.04b	12.8	25.8
Cu	26.6 - 32.4	43.9 - 55.8	27.6b	48.62a	15.4	18.4
Fe	19.7 - 49.3	76.2 - 105	44.92b	84.06a	34.7	25.8
Mn	41.5 - 72.9	63.7 - 113.7	53.81b	88.25a	43.0	42.5
Zn	19.6 - 23.2	15.3 - 20.4	22.2a	17.1b	12.6	22.4

^*
Average contents followed by the same letter in the row do not differ by the Tukey's test at p <0.05.

Table 3 Pearson's correlation matrix between multi-nutrient variables and yield (Y) in the total leaf (n = 48) and flower (n = 44) population of 'Paluma' guava trees.

	N	P	K	Ca	Mg	S	B	Cu	Fe	Mn	Zn	R
Leaf
Y	0.40*	-0.66*	-0.17	0.55*	0.01	-0.28	-0.36*	-0.05	0.04	0.49*	0.08	-0.58*
N		-0.59*	-0.06	0.20	0.12	-0.21	-0.71*	0.06	-0.16	0.58*	-0.31*	0.04
P			0.24	-0.40*	0.12	0.34*	0.64*	-0.11	-0.21	-0.70*	0.06	0.39*
K				-0.13	-0.21	0.26	0.19	-0.13	-0.29*	-0.20	-0.09	0.33*
Ca					0.25	-0.02	-0.02	-0.33*	-0.15	0.17	0.10	-0.53*
Mg						-0.25	-0.03	-0.01	-0.08	-0.21	-0.15	0.31*
S							0.32*	-0.11	-0.30*	-0.38*	-0.13	0.03
B								-0.22	-0.13	-0.70*	0.21	-0.04
Cu									-0.16	-0.11	-0.18	0.31*
Fe										-0.02	-0.02	-0.06
Mn											-0.21	-0.41*
Zn												-0.31
Flower
Y	0.37*	-0.40*	0.32*	-0.33*	-0.54*	-0.09	-0.43*	0.06	0.12	0.36*	-0.06	-0.02
N		-0.15	0.44*	-0.20	-0.22	0.02	-0.08	-0.19	-0.23	0.10	0.00	0.48*
P			0.25	0.23	0.53*	0.29	0.68*	-0.22	-0.36*	-0.69*	0.52*	0.33*
K				0.10	0.13	0.38*	0.25	-0.29	-0.36*	-0.33*	0.27	0.49*
Ca					0.66*	0.40*	0.33*	-0.27	-0.45*	-0.34*	-0.04	0.06
Mg						0.21	0.47*	-0.37*	-0.41*	-0.51*	0.05	0.33*
S							0.33*	-0.13	-0.47*	-0.34*	0.08	0.17
B								-0.13	-0.34	-0.78*	0.47*	0.32*
Cu									0.20	-0.02	-0.24	-0.11
Fe										0.03	-0.14	-0.46*
Mn											-0.46*	-0.32*
Zn												-0.03

^*
significant at p <0.05 by the significance test. The other correlations were not significant.

(1)

R = 1000000 - \sum_{i = 1}^{n} {N t}_{i}

(2)

G = {[(\prod_{i = 1}^{n} {N t}_{i}) ∙ R]}^{\frac{1}{(n + 1)}}

(3)

V_{i} = \ln (\frac{{N t}_{i}}{G})

(4)

D^{2} = {({c l r}_{i} - \bar{{c l r}_{i}})}^{T} {C O V}^{- 1} ({c l r}_{i} - \bar{{c l r}_{i}})

(5)

I_{i} = \frac{(V_{I} - \bar{V_{i}})}{σ_{i}}

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Sociedade Brasileira de Fruticultura Via de acesso Prof. Paulo Donato Castellane, s/n , 14884-900 Jaboticabal SP Brazil, Tel.: +55 16 3209-7188/3209-7609 - Jaboticabal - SP - Brazil
E-mail: rbf@fcav.unesp.br

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Average contents followed by the same letter in the row do not differ by the Tukey's test at p <0.05.