Modelagem bayesiana da curva de dose-resposta de herbicidas com priori de máxima entropia
Azarias, Edilene Cristina PedrosoSilva, Edilson MarcelinoMuniz, Joel Augusto
RESUMO: O setor agropecuário é influenciado por diversos fatores, sendo a interferência de plantas daninhas um dos que mais comprometem o desenvolvimento e a produtividade das culturas. Dentre as estratégias adotadas para seu controle, destaca-se o uso de herbicidas, cuja eficiência é avaliada por meio da relação entre a dose e a resposta nas plantas, podendo ser descrita por modelos de regressão não linear. Este trabalho teve como objetivo aplicar a inferência bayesiana, utilizando a priori de máxima entropia nos parâmetros dos modelos não lineares de Groot, logístico e Weibull, para descrever os dados de dose-resposta de cinco espécies de plantas daninhas do gênero Amaranthus, submetidas ao herbicida trifloxysulfuron-sodium. Foram utilizadas doses de 16D, 4D, D, 1/4D, 1/16D, 1/64D e ausência, sendo D a dose recomendada do produto, aplicada em duas conduções: 3,75 g ha-1 na primeira e 7,5 g ha-1na segunda. Os resultados indicaram que o modelo de Groot melhor descreveu os dados para as espécies A. deflexus, A. spinosus e A. retroflexus, enquanto o modelo logístico foi mais adequado para A. viridis e A. hybridus. Embora não tenham sido observadas diferenças significativas entre os controles máximos e mínimos, as doses necessárias para atingir 50% de controle variaram, sendo menores para A. retroflexus (0,1980 g ha-1) e maiores para A. deflexus (1,0440 g ha-1), evidenciando diferenças na suscetibilidade dessas espécies ao herbicida.
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