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PROGRAMA CANA IAC Histórico Expansão do Projeto para regiões de grande déficit hídrico
Marcos Landell Instituto Agronômico/APTA/SAA – SP
FUNDAÇÃO: 1887 (124 ANOS)
PRIMEIROS TRABALHOS COM CANA-DE-AÇÚCAR: 1890
INÍCIO DO PROGRAMA DE MELHORAMENTO GENÉTICO CANA: 1933
PRIMEIRAS VARIEDADES: 1959
PERÍODO COM ATIVIDADES MINIMIZADAS: 1972 -1991
REORGANIZAÇÃO DO PROGRAMA CANA IAC: 1991 - 1994
LANÇAMENTO DE PRIMEIRO GRUPO VARIETAL IMPORTANTE: 2005
NÚMEROS DE VARIEDADES LANÇADAS NO NOVO PERÍODO: 20
NÚMERO DE VARIEDADES LANÇADAS E EM PROCESSO DE ADOÇÃO: 9
INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS
MELHORAMENTO GENÉTICO
BIOTECNOLOGIA
FITOPATOLOGIA
SOLO
NUTRIÇÃO PTAS
MATOLOGIA
NEMATOLOGIA
MECANIZAÇÃO
CLIMA/MODELOS
ENTHOMOLOGIA
PROGRAMA CANA IAC
LEILA DINARDO-MIRANDA
CARLOS AZANIA
HAMILTON RAMOS
ORIVALDO BRUNINI/MAXIMILIANO
SCARPARI
HÉLIO DO PRADO
LUCIANA ROSSINI SILVANA CRESTE
HEITOR CANTARELLA/ RAFFAELLA ROSSETTO
MARCOS LANDELL
MELHORAMENTO GENÉTICO
PROGRAMA CANA IAC
ÁREA MELHORAMENTO MARCOS LANDELL
MÁRIO P. CAMPANA MAURO A . XAVIER PERY FIGUEIREDO
IVAN A. ANJOS DANIEL N SILVA
MÁRCIO P. BIDÓIA RICARDO KANTHACK
JEREMIAS MENDONÇA MARCELO CAMPOS PAULO EDUARDO
THIAGO NOGUEIRA VICTOR PAVELQUEIRES CARLOS KANTHACK JR
RÔMULO PETTI
ÁREA AMBIENTES DE PRODUÇÃO HÉLIO DO PRADO
ANDRÉ VITTI SANDRO BRANCALIÃO
MAXIMILIANO SCARPARI ORIVALDO BRUNINI
ÁREA PRAGAS/NEMATÓIDES LEILA DINARDO ÁREA NUTRIÇÃO
JÚLIO CESAR GARCIA FÁBIO DIAS
HEITOR CANTARELLA RAFFAELLA ROSSETTO ÁREA BIOTECNOLOGIA
SILVANA CRESTE LUCIANA ROSSINI
LUCIANA SOUZA ANJOS
Título [PT]: A criação, circulação e transformação do conhecimento em redes de inovação : o programa de melhoramento genetico da cana-de-açucar do IAC Autor(es): Mirian Hasegawa Orientador: André T. Furtado O objetivo do presente trabalho foi tentar entender como o conhecimento circula e se transforma e como é criado e
recriado durante o processo de gestação de uma inovação, no qual participam diversas organizações e atores heterogêneos. A idéia é usar o modelo proposto por Nonaka e Takeuchi (1997). O modelo de Nonaka e Takeuchi se baseia no pressuposto de que o conhecimento humano é criado e expandido através da interação social entre os conhecimentos tácito e explícito. Primeiro, o conhecimento tácito passa da forma individual para a coletiva (socialização). É importante ressaltar que o conhecimento tácito requer aprendizado, interação social e experiência para ser transferido. Segundo, o tácito coletivo é explicitado (externalização). O conhecimento codificado é mais facilmente compartilhado, pois ele representa "informação" que pode ser transmitida a um grande número de pessoas através da infraestrutura de informação. Finalmente, os indivíduos internalizam o conhecimento explícito e, desta forma, ampliam seu estoque de conhecimento tácito. Assim, a "espiral do conhecimento" começa novamente. Nesta dissertação, procura-se entender a criação do conhecimento dentro de redes de inovação, e não somente dentro dos limites de uma organização isolada. Assume-se que o processo inovativo é caracterizado por constantes interações e feedbacks entre pesquisa, desenvolvimento e mercado. Então, o conhecimento circula por estes pólos, que são formados por muitos atores (instituições de pesquisa, usuários, firmas, indivíduos externos, etc). Estes atores são heterogêneos e formam uma rede onde cada um possui uma linguagem e um comportamento diferente. No estabelecimento das ligações sociais entre eles, muitas operações de tradução são necessárias antes que a comunicação e as trocas possam ocorrer de forma eficiente. O modelo de criação do conhecimento de Nonaka e Takeuchi deu conta de explicar apropriadamente os fluxos de conhecimentos dentro de uma rede de inovação. Constatou-se, no estudo de caso, que o conhecimento passou das dimensões tácita para explícita, individual para coletiva e específica para geral, e também ficou claro que as traduções são muito mais difíceis dentro de uma rede de inovação heterogênea do que dentro de uma única organização.
A IMPORTÂNCIA DA SOCIALIZAÇÃO DO CONHECIMENTO PARA A FORMAÇÃO DA REDE
APTA/CANA
Mirian Hasegawa mirian@ige.unicamp.br
WORKSHOP APTA/CANA
FORMAS DE CONHECIMENTO
TÁCITO: incorporado em pessoas: - Cognitivo: maneiras de pensar, de encarar
e resolver problemas, visões de mundo, crenças
- Técnico: habilidades, know-how, conhecimentos adquiridos com a prática, intuição
Socialização Externalização
Internalização Combinação
Diálogo
Associação do conhecimento explícito
Aprender fazendo
Construção do campo
ESPIRAL DO CONHECIMENTO
SOCIALIZAÇÃO
• Cria conhecimento compartilhado
• Possibilita que o conhecimento tácito seja transferido de uma organização para outra
• Cria um ambiente de confiança, propiciando a cooperação e aproximação
2012: 20 ANOS DE EXISTÊNCIA
BIOTECHNOLOGY PARTNERS • GENE EXPRESSION: CENA/USP; QUÍMICA/USP; UNICAMP;
IAC/APTA • GENETIC MAPPING: UNICAMP; ESALQ/USP; IAC/APTA • TRANSFORMATION: CENA/USP; CEBTEC/USP;
MEDICINA/USP; IAC/APTA • PHYSIOLOGY/LIGNIN AND DROUGHT: UNICAMP; IAC/APTA • BIOLOGICAL NITROGEN FIXATION: IAC/APTA • SUGARCANE DISEASES: ESALQ/USP; CENA/USP;
SANGUINO; IAC/APTA • QUANTITATIVE GENETICS: ESALQ/USP; UNESP; IAC/APTA
FORMAS DE CONHECIMENTO
CODIFICADO: - livros, - artigos, - software, - CD’s, - fitas, - fórmulas
O PROCANA: REDE DE SUCESSO
• Organização: rede de pesquisa, com participação de instituição de pesquisa (IAC), universidades, usuários, empresas, cooperativas
• Financiamento: público e privado, através de parcerias (convênios) e prestação de serviços
• Execução: através de parcerias, deslocamento dos pesquisadores e forte interação com os usuários
Fatores que propiciam a socialização na rede do Procana
• Treinamento do Programa Cana • Grupo Fitotécnico de Cana • Visitas dos pesquisadores do IAC às usinas
ALGUMAS CONCLUSÕES
• Importância fundamental da socialização do conhecimento tácito para possibilitar o trabalho em conjunto e a criação da inovação;
• A cada novo ciclo, a rede do Procana se torna mais convergente, os participantes se entendem cada vez melhor e trocam cada vez mais conhecimentos, numa relação de reciprocidade em que todos ganham.
REDE APTA/CANA
• Oportunidade para a socialização de conhecimentos e convergência de idéias entre diversas instituições
MELHORAMENTO GENÉTICO
BIOTECNOLOGIA
FITOPATOLOGIA
SOLOS/ AMBIENTES DE
PRODUÇÃO
NUTRIÇÃO PTAS
MATOLOGIA
NEMATOLOGIA
MECANIZAÇÃO
CLIMA/FISIOLOGIA/MODELOS
ENTHOMOLOGIA
PROGRAMA CANA IAC
LEILA DINARDO-MIRANDA
CARLOS AZANIA
HAMILTON RAMOS
ORIVALDO BRUNINI/MAXIMILIANO
SCARPARI
HÉLIO DO PRADO
LUCIANA ROSSINI SILVANA CRESTE
HEITOR CANTARELLA/ RAFFAELLA ROSSETTO
MARCOS LANDELL
• Diatraea saccharalis • Mahanarva fimbriolata • Pragas de solo
– Sphenophorus levis – Migdolus fryanus – Cupins
• Nematóides
ÁREA: Manejo integrado de pragas em cana-de-açúcar
Linhas de pesquisa 1. Avaliação de danos causados pelas diferentes pragas às variedades
de cana, em diferentes ambientes de produção, visando estimar nível de dano econômico
2. Avaliação da distribuição espacial e temporal das diferentes espécies de praga para definição de métodos de amostragem
3. Avaliação da eficiência dos diferentes métodos de controle – inseticidas químicos e biológicos; – Métodos culturais (rotação de culturas; destruição de soqueiras,
etc); – Resistência varietal; – Outros métodos de controle.
ÁREA NUTRIÇÃO E ADUBAÇÃO DA CANA 1) Nutrição de cana
1.1. Adubação nitrogenada 1.2 Micronutrientes 1.3 Fixação biológica de N em cana (em colaboração com a Embrapa) 2) Emissão de Gases de Efeito Estufa 2.1. Em fertilizantes 2.2 Em subprodutos, resíduos e palha (em colaboração com a UFSCAR) 3) Efeito da adubação de longo prazo sobre estoques de C e N no solo 4) Preservação da palha em sistema com queira (Raffaella Rossetto, em conjunto com a Embrapa) 5) Subprodutos: 5.1. vinhaça, vinhaça concentrada
Área de Ecofisiologia e Biofísica 1) pesquisas na área de Climatologia Agrícola com enfoque em: • modelagem e estatística agrometeorológica • zoneamento agroclimático • microclimatologia de cultivos • impactos de adversidades meteorológicas e mudanças climáticas na agricultura • agrometeorologia operacional 2) pesquisas na área de Fisiologia da Produção Agrícola com enfoque em: • fisiologia do crescimento de plantas e da produção agrícola • uso de fitorreguladores na agricultura • relação planta-ambiente 3) Desenvolvemos pesquisas na área de Agricultura Irrigada com enfoque em: • gestão de recursos hídricos • manejo da água • irrigação e drenagem • fertiirrigação
OBJETIVO: Gerar e transferir conhecimento sobre biologia e manejo das plantas daninhas e
maturação da cana-de-açúcar, otimizando a produção e respeitando a qualidade ambiental.
ÁREA MATOLOGIA
LINHAS DE PESQUISA
Biologia e manejo de plantas daninhas Tolerância de culturas Dinâmica de herbicidas Maturação de cana-de-açúcar SERVIÇOS
•Credenciamento MAPA •Laudos oficiais de aplicabilidade agronômica de herbicida e maturador
•Treinamento de pessoal
FORMAÇÃO DE RH •Credenciamento na PG/IAC (mestrado/doutorado)
•Programa de Iniciação científica (CNPq)
•Fapesp
•Fundag
•CNPq
APOIO
LABORATÓRIOS Laboratório de herbicidas
Laboratório de isoenzimas e biologia de plantas daninhas
ÁREA MODELAGEM
1.Utilização da programação linear na escolha e alocação otimizada de variedades de cana-de-açúcar nos diversos ambientes de produção.
2.Planejamento otimizado de corte da cana-de-açúcar utilizando a programação linear.
3.Atualização de parâmetros de um modelo de estimativa do crescimento na cana-de-açúcar
Caracterização botânica, citogenética, molecular e fenotípica – Aplicação de descritores botânicos: SNPC e UPOV – Caracterização citogenética – Levantamento de parâmetros biométricos e de produção
de biomassa – Caracterização agroindustrial (Fibra, PC, Brix, etc) – Caracterização de reação às principais doenças – Caracterização molecular
COLEÇÃO PÚBLICA DE CANA-DE-AÇÚCAR GRUPO GESTOR DO GERMOPLASMA
Uso propriamente dito: – Hibridação:
• Planejamento de atividades • Decisões referente a coleção para esta finalidade • Estudos de diversidade • Programas de pré-melhoramento
– Fisiologia do florescimento: • Estudos de fatores de indução • Sincronização de florescimento • Caracterização de parentais quanto ao florescimento • etc
COLEÇÃO PÚBLICA DE CANA-DE-AÇÚCAR NÚCLEO GESTOR DO GERMOPLASMA
Prospecção de genes de interesse para o melhoramento
Tolerância a seca: expansão da cana para o cerrado
ÁREA DE BIOTECNOLOGIA
Identificação de genes para acúmulo de sacarose, lignina, biomassa
ÁREA DE BIOTECNOLOGIA
Redução do uso de adubos nitrogenados pela utilização de microorganismos diazotróficos
Azospirillum spp.; Glucanoacetobacter diazotrophicus, Acetobacter diazotrophicus, etc.
Redução dos custos de produção, produção sustentável.
Desenvolvimento de sistemas de diagnósticos para as principais doenças da cana
Escaldadura-das-folha amarelinho
Ferrugem alaranjada
Desenvolvimento de cana-de-açúcar geneticamente modificada
“Fingerprinting”: perfis únicos de DNA que caracterizam um clone elite ou variedade
• Proteção Varietal:
Aplicação Marcadores Moleculares
QTL Produção (Toneladas de cana por hectare –TCH)
• Ligação marcador com característica de interesse
Fibra QTL
TPH (Toneladas de açúcar por hectare)
QTL
QTL Pol %
Jardim Varietal
INFRA-STRUCTURE BEING IMPLEMENTED:
PHOTOPERIOD FACILITY, RIBEIRÃO PRETO, SP. ACQUISITION: MAY/2010 BEGINING OF HIBRIDIZATION ACTIVITIES: 2011
BIOEN FAPESP
400.000 SEEDLING PRODUCTION
BIOEN FAPESP
INFRA-STRUCTURE AVAILABLE:
MELHORAMENTO
HIBRIDAÇÃOFS1; FS2;
FS3
SELEÇÃO REGIONAL
ENSAIO NACIONAL
PROJETOS SATÉLITES
MELHORAMENTO CANA-DE-AÇÚCAR IAC
ETAPAS
Seleção clonal
Ampliação da
variabilidade
expressão da interação
genótipo ambiente
Caracterização final e
adaptabilidade
Footer text
Localização
Distrito de Serra Grande - BA Latitude 14°28’22.08” Longitude 39°04’35.56” Altitude 90 metros
PROGRAMA CANA IAC Estação de Hibridação – Serra Grande, Uruçuca, Bahia
CROSS STATION (IAC), URUÇUCA, BA. ACQUISITION: JUNE/2009 FACILITIES INITIAL INVESTMENT : SEPTEMBER/2009 INITIAL OF HIBRIDIZATION ACTIVITIES: MAY 3th 2010
Number of parental genotypes in 2010: 865 Number of crosses in: - 2010: 500 - 2011: 760
ESTAÇÃO DE HIBRIDAÇÃO IAC
Cronograma do Processo
Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado Levantamento Identificação dos sexos Planejamento cruzamentos Coleta de flechas Preparo Emasculação Cruzamentos Encapsulamento Coleta de flechas maduras, outros
COLEÇÃO DE TRABALHO IAC - URUÇUCA, BA
COLEÇÃO DE TRABALHO IAC - URUÇUCA, BA
RESULTADOS HIBRIDAÇÃO 2011
760 hibridações (63,61% superior a 2010) Índice de florescimento do BAG: 85,10% Levantamento de panículas: 8751 Produção de sementes: 9,2kg sementes
(280% superior a 2010) Germinação/grama: 230 Estimativa: +2.116.000 seedlings
REDE DE ABRANGÊNCIA 9 REGIÕES DE SELEÇÃO 108 empresas conveniadas
56 ensaios regionais 327 Ensaios de
caracterização final 28.584 parcelas/ANO
200.088 dados/ANO Banco de Dados: CAIANA
Our strategy
GENOTYPES ENVIRONMENT X
Best performance of genotypes
Qualification of the environment
Understanding the plant
PARTE I- INTRODUÇÃO G vs E interactions Establishment of regional selection strategy in
expansion areas of sugarcane cultivation
OUR GOALS
To explore specific genetic resources able to contribute to
Increase in fiber content
Identification of genes of interest
Genetic transformation
Molecular markers Others
Molecular tools
Pests resistance Diseases resistance
Drought stress
OUR MAIN FOCUS
Development of cultivars tolerant to drought
Development of genotypes with bioenergy profile
INTRODUÇÃO CENÁRIOS:
1. O setor sucroalcooleiro deverá expandir a área plantada com cana-de-açúcar dos atuais 9 milhões de hectares para 15 milhões de hectares nos próximos nove (9) anos. a) Áreas de expansão: oeste de São Paulo, e em áreas de
cerrado de Goiás, Triângulo Mineiro e Mato Grosso do Sul. Também, há projetos para o Tocantins, Oeste da Bahia, Maranhão e Piauí.
b) São regiões predominantemente ocupadas por pastagens e caracterizadas por um inverno seco, com períodos de deficiência hídrica bastante pronunciada e mais acentuada em comparação às regiões tradicionalmente ocupadas com a cultura.
INTRODUÇÃO CENÁRIOS: 1. A deficiência hídrica é um dos estresses ambientais
responsáveis por maiores danos à produção da cana, principalmente por afetar a cultura mesmo nas estações mais chuvosas, em decorrência de veranicos.
2. Portanto, o desenvolvimento de genótipos de cana-de-açúcar tolerantes à seca está estritamente relacionado à sustentabilidade e à viabilidade econômica da canavicultura nas áreas sujeitas ao déficit hídrico.
3. Genótipos capazes de sustentar os níveis de produtividade em condições restritivas também contribuirão para a redução do impacto ambiental, uma vez que evitarão o aumento do uso de irrigação.
INTRODUÇÃO CENÁRIOS: 1. O desenvolvimento de variedades mais tolerantes
à seca tem sido uma das prioridades do programa de melhoramento do Instituto Agronômico de Campinas (IAC).
1. Projeto iniciado em dezembro de 1994 em Goiás
2. Em 10 anos: aproximadamente 80 variedades de cana-de-açúcar foram lançadas no Brasil nos últimos 10 anos
a) Porém poucas possuem potencial produtivo para o cultivo nas condições de cerrado.
INTRODUÇÃO NOVOS PROJETOS: 1. “ESTRATÉGIAS INTEGRADAS PARA O MELHORAMENTO
GENÉTICO DA CANA-DE-AÇÚCAR VISANDO TOLERÂNCIA À SECA” – CNPq 2009
- Caracterizar a tolerância ao estresse hídrico em cana-de-açúcar e aplicar este conhecimento no programa de melhoramento do IAC para a obtenção de variedades tolerantes.
a) Definição do método para caracterização da resposta ao estresse b) Validação do método de caracterização para seleção de genótipos para
fins de cruzamentos e análise de expressão c) Seleção de uma população-base de clones para compor os programas de
seleção recorrente do IAC
ENSAIOS EM GOIÁS
+ H2O - H2O
Variedade TCH % SEQ/IRRIGVAR.A 91,6 0,62VAR.B 115,2 0,79IACSP008057 129,4 0,76VAR.C 99,6 0,74VAR.D 95,9 0,71VAR. E 95,9 0,64VAR. F 88,3 0,59VAR. G 99,2 0,69VAR. H 115,7 0,72VAR. I 122,8 0,79RB867515 108,6 0,86VAR. L 78,9 0,71VAR. J 114,3 1,03VAR. K 101,5 0,71
SEQUEIRO IRRIGADOTCH
147,3145,9170,5135,5135,5149,7
110,5143,6
148,8143,6161,0155,8125,6111,0
Colunas1 Colunas2 Colunas3GERAL SEQUEIRO IRRIGADO
TCH 96,8 129,5POL% CANA 16,4 16,7FIBRA % 11,69 11,42TPH 15,8752 21,6265
Colunas1 Colunas2 Colunas3TOP IRRIGA SEQUEIRO IRRIGADO
TCH 96,8 155,5POL% CANA 16,4 16,7FIBRA % 11,69 11,42TPH 15,8752 25,9685 63,58
36,23
GANHOS % IRRIG./SEQU.
GANHOS % IRRIG./SEQU.
60,641,83-2,31
33,781,83-2,31
DADOS DO TOP IRRIGA:14 VARIEDADES
REDE DE ABRANGÊNCIA 10 REGIÕES DE SELEÇÃO a) Introdução de seedlings b) Seleções (FS1, FS2, FS3) c) Ensaios Regionais
• Critérios de estratificação ambiental
d) Ensaio Nacional • Estudos de estabilidade • Caracterização final
Região Usinas Cidade Estado1 Pólo Regional Piracicaba Piracicaba SP Seleção Regional1 Grupo São Martinho - Unidade Iracema Iracemápolis SP1 Usina Ester Cosmópolis SP1 Grupo São João Araras SP1 Grupo Cosan - Unidade Bom Retiro Capivari SP1 Grupo Cosan - Unidade Costa Pinto Piracicaba SP1 Grupo Cosan - Unidade Rafard Rafard SP1 Grupo Cosan - Unidade Santa Helena Rio da Pedras SP1 Grupo Cosan - Unidade São Francisco Elias Fausto SP2 Colorado Guaíra SP2 Grupo Tereos - Mandú Guaíra SP2 Grupo Carlos Lyra - Delta Delta MG2 Grupo São Martinho Pradóplois SP2 Grupo Pedra Serrana SP2 Grupo Pedra - Buriti Buritizal SP2 Grupo Pedra - Ibirá Sta. Rosa do Viterbo SP2 Grupo Pedra - Ipé Nova Independência SP2 Virálcool Viradouro SP2 Grupo Balbo - Santo Antonio Sertãozinho SP2 Grupo Balbo - São Francisco Sertãozinho SP2 Usina Alta Mogiana São Joaquim da Barra SP2 Centro de Cana IAC Ribeirão Preto SP Seleção Regional2 Irmãos Toniello Sertãozinho SP2 Grupo Cosan - Unidade Junqueira Igarapava SP2 Canaoeste Sertãozinho SP2 Coopercitrus Bebedouro SP3 Pólo Regional Jaú Jaú SP Seleção Regional3 Usina Barra Grande Lençóis Paulista SP3 Ascana Lençóis Paulista SP3 Usina Santa Fé Nova Europa SP3 Usina Santa Cruz Américo Brasiliense SP3 Grupo Cosan - Unidade Diamante Jaú SP3 Grupo Cosan - Unidade Ibaté Ibaté SP3 Grupo Cosan - Unidade Barra Bonita Barra Bonita SP3 Grupo Cosan - Unidade Dois Corregos Dois Corregos SP3 Grupo Cosan - Unidade Tamoio Araraquara SP4 Pólo Regional Mococa Mococa SP Seleção Regional4 Usina Ferrari Porto Ferreira SP4 Usina Vo Itapira SP4 Usina Santa Rita Santa Rita do P. Quatro SP5 Pólo Regional Pindorama Pindorama SP Seleção Regional5 Grupo Tereos - Cruz Alta Olimpia SP5 Grupo Tereos - Tanabí Tanabi SP5 Grupo Tereos - São José Colina SP5 Grupo Tereos - Vertente Guaraci SP5 Grupo Tereos - Andrade Bebedouro SP5 Usina Catanduva Catanduva SP5 Usina Colombo Ariranha SP5 Associação dos Fornecedores de cana de Gauriba Guariba SP5 Grupo Cosan - Unidade Bonfim Guariba SP6 Pólo Regional Assis Assis SP Seleção Regional6 Usina Nova América Taruma SP6 Usina Água Bonita Taruma SP6 Usina Quata Quata SP6 Grupo Cosan - Unidade Ipaussú Ipaussú SP7 Pólo Regional Adamantina Adamantina SP7 Usina Alto Alegre Presidente Pridente SP7 Usina Equipav Promissão SP Seleção Regional7 Grupo Bunge - Unidade Moema Orindiúva SP7 Grupo Bunge - Unidade Ouroeste Ouroeste SP7 Grupo Bunge - Unidade Guariroba Pontes Gestal SP7 Grupo Cosan - Unidade Mundial Mirandopolis SP7 Grupo Cosan - Unidade Destivale Araçatuba SP7 Grupo Cosan - Unidade Univalem Valparaiso SP Seleção Regional7 Grupo Cosan - Unidade Gasa Andradina SP8 Usina Jalles Machado S.A Goianésia GO Seleção Regional8 Usina Goiasa Goiatuba GO8 Usina Denusa Indiara GO8 Usina Vale do Verdão Maurilandia GO8 Usina Tropical Bioenergia S/A Edéia GO8 Usina Alvorada Araporã MG8 Usina W. D. João Pinheiro MG8 Grupo ETH Costa Rica MS8 Grupo ETH Mineiros GO8 Grupo ETH Perolandia GO8 Grupo ETH Alto Taquari MT8 Usina Itamarati Nova Olimpia MT8 Grupo São João - São Francisco Quirinopolis GO8 Grupo Andrade Santa Vitória MG8 Grupo São Martinho - Boa Vista Qurinopolis GO8 Grupo Bunge - Unidade Itapagipe Itapagipe MG8 Grupo Bunge - Unidade Frutal Frutal MG8 Usina Santa Vitória Santa Vitória MG8 Grupo CNAA - Unidade Ituiutaba Ituiutaba MG8 Grupo CNAA - Unidade Itumbiara Itumbiara GO8 Grupo CNAA - Unidade Campina Grande Campina Grande MG8 Grupo CNAA - Unidade Platina Platina MG8 Usina BEVAP Paracatu MG8 Usina Goianésia Goianésia GO9 Agricola Rio Galhão Mateiros TO9 Usina Agroserra São Raimundo das Mangabeiras MA9 Agropecuaria Santa Colomba Cocos BA Seleção Regional9 Alacrita Central Energética Açúcar e Álcool Santana do Araguaia PA9 Agricola Rio de Ondas Luis Eduardo Magalhães BA
SELEÇÃO REGIONAL
CARACTERIZAÇÃO: POTENCIAL BIOLÓGICO, REAÇÃO A FATORES BIÓTICOS E ABIÓTICOS,
ESTABILIDADE
HIBRIDAÇÃO ARREBANHAR: REUNIÃO DE PRÉ-VARIEDADES REGIONAIS
T1/FS1: SEEDLINGS INTRODUÇÃO NA REDE
T2/FS2: CLONAL ENSAIO NACIONAL/ESTADUAL DE CARACTERIZAÇÃO
T3/FS3: CLONAL LANÇAMENTO DE VARIEDADES
ENSAIOS REGIONAIS
CLONES EM PROCESSO DE SELEÇÃO REGIONAL
REGIONAL 2001 GOIÁS3o Corte AMBIENTE C2COLHEITA PRECOCE
TCH POL% TPHCLONES SUPERIORES 106,2 12,9 13,6RB867515 91,8 12,9 11,8GANHOS % 15,7% -0,4% 15,6%
INTRODUÇÃO O presente trabalho pretende discutir aspectos
relevantes da interação entre a cana-de-açúcar e ambientes estressantes indicando alguns mecanismos da planta para tolerância a estresse hídrico, assim como estratégias de produção para estes ambientes e resultados já obtidos neste contexto.
MECANISMOS DE TOLERÂNCIA Alterações morfo-fisiológicas: 1. enrolamento da folha, 2. alteração do ângulo da folha, 3. redução da área foliar, 4. redução da transpiração, 5. diminuição da condutância estomática, 6. aumento da condutividade hidráulica das raízes, 7. redução da fotossíntese (comprometimento das etapas
fotoquímica e bioquímica), 8. modificação da atividade de enzimas do metabolismo de
nitrogênio e carbono, 9. aumento no conteúdo de carboidratos solúveis e
aminoácidos livres 10. mudanças nos níveis de antioxidantes
Algumas destas respostas fazem parte de estratégias que visam reduzir os efeitos deletérios da baixa disponibilidade hídrica, constituindo, portanto, mecanismos de tolerância à seca (Kramer, 1980).
MECANISMOS DE TOLERÂNCIA A deficiência hídrica afeta vários aspectos do metabolismo
vegetal, em especial a fotossíntese.
a) A fotossíntese das plantas é limitada pela restrição da abertura estomática em condição de déficit hídrico, a primeira linha de defesa ativada mesmo antes de reduções no conteúdo de água foliar (Yordanov et al., 2003).
- Esta redução na abertura estomática é para tentar reduzir a perda de água para a atmosfera (transpiração) e assim evitar a desidratação excessiva em condição de déficit hídrico (Machado, 2009).
- Essa resposta adaptativa é promovida pelo fechamento parcial dos estômatos, primeira linha de defesa, que também afeta a disponibilidade de substrato (CO2) para a fotossíntese (Chaves et al., 2002; Flexas et al.; 2006; Lawlor, 2002; Yordanov et al., 2003).
Programa de seleção de variedades de cana-de-açúcar para o Cerrado
de altitude. AGOSTO/2007
JANEIRO/2008
TOCANTINS
IACSP99-2121 RB855036 x SP80-3280
IACSP01-8011 SP87-425 x RB855536
SELEÇÃO REGIONAL (US.AGROSERRA - MARANHÃO)
RB867515
RB867515 (OCAMENTO)BAHIA
JULHO 2010
DENSIDADE = 0,82
OESTE DA BAHIA LATOSSOLO 1 (Ambiente E1)
JULHO 2010
VARIEDADE COMERCIAL IACSP94-2094
CERRADO CENTRAL TCH mm CHUVA/t EFICIÊNCIA
IACSP94-2094 94 13,83 0,73RB72454 69 18,84
ADICIONALIDADES VARIETAL TOLERÂNCIA A SECA - MELHOR EFICIÊNCIA NA UTILIZAÇÃO DA ÁGUA DISPONÍVEL
IACSP 94-2094 SP 87-365 IACSP 96-2042Controle 0,14 ± 0,02 a 0,14 ± 0,03 ns 0,12 ± 0,03 ns
Déficit hídrico 0,08 ± 0,03 b 0,13 ± 0,03 ns 0,11 ± 0,01 ns
TratamentosGenótipos**
*Valores referem-se às avaliações de 104 DAP, sendo a média (n=4) ± desvio padrão. **Letras distintas nacoluna indicam diferença estatística entre os tratamentos (p<0,05). ns indica diferença não significativa (p>0,05)entre os tratamentos.
Tabela 2 – Condutância estomática* (mol m-2 s-1) em três genótipos de cana-de-açúcar mantidos sob boa disponibilidade hídrica (controle) ou submetidos ao déficithídrico pela suspensão da rega.
O rápido fechamento estomático em cana-de-açúcar em condição de déficit hídrico é uma característica desejável e está relacionada com a eficiente sinalização entre as raízes e as folhas (INMAN-BAMBER et al., 2005; NAIDU & BHAGYALAKSHMI, 1967; SALIENDRA & MEINZER, 1989; SMIT & SINGELS, 2006). No presente estudo, o genótipo IACSP 94-2094 apresentou fechamento estomático antecipado e manteve y e o crescimento inicial inalterado devido ao déficit hídrico quando comparado aos outros genótipos (Tabelas 1 e 2, Figura 10a).
FOTOSSÍNTESE: comprometida em condição de déficit hídrico, ocasionando decréscimos na produção de carboidratos que posteriormente seriam armazenados, utilizados na respiração e/ou no crescimento das plantas (Rae et al., 2005; Singels et al., 2005).
FOTOSSÍNTESE PRODUÇÃO DE CARBOHIDRATOS
DEFICIÊNCIA HÍDRICA
Plantas mais tolerantes ao déficit hídrico: pode haver ajustamento osmótico, sendo que o acúmulo de íons inorgânicos como o K+ e o Cl-, assim como as moléculas acumuladas devido a alterações no metabolismo de carboidratos, tem papel relevante no ajustamento osmótico (Morgan, 1984).
Solutos acumulados durante o déficit hídrico agem: a) na manutenção do balanço da água na célula, b) na proteção de enzimas e de membranas, c) como fontes de nitrogênio e carbono após a reidratação,
compreendendo tanto os íons inorgânicos como os ácidos orgânicos (malato e aspartato), carboidratos solúveis (sacarose, frutose, glicose, frutano e trealose) e aminoácidos livres e proteínas
MECANISMOS DE TOLERÂNCIA
Fonte: Ashraf & Foolad, 2007; Hanson & Hitz, 1982; Hoekstra et al., 2001; Lawlor, 2002; McCree et al., 1984; Wahid, 2007; Yordanov et al., 2003.
Dentre as razões fisiológicas que determinam as diferenças entre genótipos tolerantes e sensíveis à seca, pode-se destacar:
(i) manutenção do estado hídrico dos tecidos em plantas tolerantes, relacionada ao rápido decréscimo da abertura estomática e limitação da transpiração,
(ii) eficiente remoção dos efeitos negativos da seca durante a reidratação (Grzesiak et al., 2006).
A tolerância ao déficit hídrico é variável de acordo com o estádio fenológico e a variedade (Machado et al., 2009).
MECANISMOS DE TOLERÂNCIA
Desenvolvimento de tecnologias para região de expansão ESTRATÉGIAS:
1. Intensificar estratégias de seleção regional Soluções: a) Priorizar a estratégia de seleção regional integrando a ela as
áreas de climatologia, pedologia e geoestatística, de modo a caracterizar a variabilidade ambiental.
b) Definir parâmetros e caracteres alvos de seleção nas áreas de cerrado que reflitam o potencial genético do genótipo em condições DE SEQUEIRO, IRRIGADAS PLENAMENTE OU PARCIALMENTE (variedades de perfil rústico e responsivo)
Desenvolvimento de tecnologias para região de expansão
ESTRATÉGIAS:
2. PLANTIO DE OUTONO/INVERNO Viável pela temperatura dos meses de Maio/Junho/Julho
Goianésia/GO
• Ribeirão Preto/SP
OBS: histórico de 15 anos
Tmax TminMaio 28,2 14,8Junho 28,2 14,7Julho 28,8 14,3
Tmax TminMaio 30,6 9,2Junho 29,3 7,8Julho 30,5 7,4
72,6 t.ha 100,0 t.ha
FEVEREIRO/2005 JULHO/2005
COMPARATIVO PLANTIO FEVEREIRO X JULHO
COMPARATIVO PLANTIO FEVEREIRO X JULHO
IAC91-1099
PLANTIO Fevereiro
PLANTIO julho
FOTOS TIRADAS EM INÍCIO DE OUTUBRO DE 2008
TCH = 85T/HA TCH = 125T/HA
Desenvolvimento de tecnologias para região de expansão
ESTRATÉGIAS: 3. COLHEITA ANTECIPADA: março – outubro TROCAR O MÊS DE NOVEMBRO PELO MÊS DE MARÇO VANTAGENS:
MÊS COLHEITA TCH5 POL%CANA TPH No CORTES
MARÇO 93,5 11 10,3 9NOVEMBRO 55,0 14 7,7 5
> 33%
Desenvolvimento de tecnologias para região de expansão
ESTRATÉGIAS: 4. QUANDO IRRIGAR?
Déficit hídrico em Ribeirão Preto (mm) SAFRA
Ambientes Outono Inverno Primavera Superiores 21 147 489
Médios 29 174 524 Inferiores 43 203 554
Tabela 1. Parâmetros de estabilidade e adaptabilidade estimados segundo o método de Eberhart e Russel, para dezoito genótipos de cana-de-açúcar avaliados em onze ambientes: variável TCH estimada a partir da média de quatro cortes realizados no período de inverno.
Genótipos TCH B R2
IAC87-3396 95,6 0,896 0,895
IACSP93-3046 97,0 0,876 0,903
IACSP93-3050 97,6 1,061 0,792
IACSP93-6035 68,4 0,667 0,713
IACSP94-2094 94,8 0,784 0,683
IACSP94-2101 92,1 1,271 0,852
IACSP94-4002 81,7 1,283 0,840
IACSP94-4004 101,7 1,309 0,793
IACSP94-5003 72,5 0,823 0,824
IACSP94-5041 89,3 0,948 0,909
IACSP94-5072 77,6 1,177 0,916
IACSP94-6010 80,1 0,932 0,794
IACSP94-6025 91,2 0,955 0,838
IACSP95-6087 92,7 1,369 0,927
IACSP95-6100 86,5 0,934 0,765
IACSP95-6114 85,1 0,804 0,601
RB72454 93,3 0,893 0,752
SP80-1816 86,9 1,018 0,840
Índice ambiental e estabilidade para TCH/dia variedades estáveis: É uma variedade que responde a uma
condição mais favorável de cultivo, mas que também tem bom desempenho em condições desfavoráveis de produção.
variedades responsivas: É aquela que tem grande resposta
a uma condição favorável de cultivo, mas que não se adapta a ambientes mais restritivos.
variedades rústicas: É aquela que se adapta a ambientes
mais restritivos, mas não apresenta boa resposta a uma condição favorável de cultivo.
40
50
60
70
80
90
100
110
1 2 3
META RESP. RÚST.
DESFAVORAVEL MEDIO FAVORAVEL
RÚST
ICA
ESTÁ
VEL
RESP
ON
SIVA
ALOCAÇÃO CONFORME PERFIL DE RESPOSTA VARIETAL
GANHOS ESTIMADOS
15 – 40 %
MATRIZ DE AMBIENTES
Introdução e conceitos
“Matriz de ambientes”: “caselas ambientais” definidas a partir da intersecção dos níveis dos fatores ambientes e épocas. Esta caracterização permite estabelecer estratégias de alocação varietal quando se conhece o perfil de resposta das cultivares aos ambientes.
Introdução
Fator “ÉPOCA”
SAFRA DO CENTRO SUL – INÍCIO: OUTONO (01 de ABRIL – 21 de JUNHO) – MEIO: INVERNO (22 de JUNHO – 21 de SETEMBRO) – FINAL: PRIMAVERA (22 de SETEMBRO – 21 de
DEZEMBRO)
Fator “ÉPOCA” Perfil climático da região Centro-Sul do Brasil
(precipitação pluviométrica média – mm)
0
50
100
150
200
250
300
Ciclo Outono
Ciclo Inverno
Ciclo Primavera
Fator “ÉPOCA” Perfil climático da região Centro-Sul do Brasil
e ciclo do Outono
0
50
100
150
200
250
300
PONTO ZERO Ciclo
Outono
Déficit ciclo: 21 – 43 mm
0
50
100
150
200
250
300
Fator “ÉPOCA” Perfil climático da região Centro-Sul do Brasil
e ciclo de Inverno
PONTO ZERO Ciclo
Inverno
Déficit ciclo: 147 – 203 mm
Fator “ÉPOCA” Perfil climático da região Centro-Sul do Brasil
e ciclo de Primavera
0
50
100
150
200
250
300
PONTO ZERO Ciclo
Primavera
Déficit ciclo: 489 – 554 mm
Tabela 2. Déficit hídrico estratificado de algumas regiões canavieiras ao longo da safra em função do ambiente de produção e dos períodos dentro da safra (Landell & Scarpari, 2008).
Ribeirão Preto (em mm) Assis (em mm) SAFRA SAFRA
Ambientes Outono Inverno Primavera Ambientes Outono Inverno Primavera Superiores 21 147 489 Superiores 82 130 327
Médios 29 174 524 Médios 103 156 360 Inferiores 43 203 554 Inferiores 128 184 390
Jaú (em mm) Mococa (em mm)
SAFRA SAFRA Ambientes Outono Inverno Primavera Ambientes Outono Inverno Primavera Superiores 91 247 539 Superiores 12 90 477
Médios 112 279 574 Médios 17 112 512 Inferiores 138 309 604 Inferiores 26 138 542
Piracicaba (em mm) Pindorama (em mm)
SAFRA SAFRA Ambientes Outono Inverno Primavera Ambientes Outono Inverno Primavera Superiores 73 152 427 Superiores 70 99 502
Médios 92 180 462 Médios 92 125 536 Inferiores 116 209 492 Inferiores 124 161 567
Fatores “ÉPOCA x AMBIENTES”
Fator “AMBIENTES”
DIVERSIDADE DE TIPOS DE SOLOS Fator “AMBIENTES”
Fator “AMBIENTES”
Fator “AMBIENTES”
Fator “AMBIENTES”
Fator “AMBIENTES”
18% de argila
16% de argila
22% de argila
LV-1
26% de argila
25% de argila
29% de argila
LV-2
40% de argila
45% de argila
53% de argila
LV-3
55% de argila
62% de argila
67% de argila
LV-4
40% de argila
45% de argila
53% de argila
NV-3
10% de argila
PVA-2
8% de argila
33% de argila
CANA NO ARGISSOLO X LATOSSOLO
ARGISSOLO
LATOSSOLO
Fator “AMBIENTES”
CANA NO LATOSSOLO (LV-1) CANA NO ARGISSOLO (PV-3)
Fator “AMBIENTES”
Mesotr.
Landell et al.,2003
D2, E1, E2 AMBIENTES C1,C2, D1 A1, A2, B1, B2
Solos Safra outono 01/Abril a 21/Jun
Safra Inverno 22/Jun a 21/Set
Safra primavera 22/Set a 30/Nov
Favoráveis 1 2 5 Médios 3 4 8
Desfavoráveis 6 7 9
MATRIZ DE AMBIENTES Tabela 1. Matriz de ambientes de produção, com nove caselas dadas pelas combinações de ambientes/solos e épocas de colheita.
Figura 1 – Produção de biomassa (TCH) e matriz de ambientes (médias de 275 clones ou cultivares, 260 experimentos).
MATRIZ DE AMBIENTES
Soils Autumn harvest 01/April to 21/Jun
Winter harvest 22/June to 21/Sept
Spring harvest 22/Sept to 30/Nov
Favorable DEF: 21
TCH: 106,4
DEF: 147
TCH: 96,0
DEF: 489
TCH: 84,0
Medium DEF: 29
TCH: 94,1
DEF: 174
TCH: 88,9
DEF: 524
TCH: 78,0
Unfavorable DEF: 43
TCH: 84,5
DEF: 203
TCH: 78,0
DEF: 554
TCH: 71,3
ENVIRONMENTAL MATRIX Table 1. Production environment matrix with nine cells given by soil and harvest season combinations.
DESLOCAR VERTICAL -IRRIGAÇÃO -MAT.ORG. -ADUB.PARCELADA -FOSFATAGEM
DESLOCAR HORIZONTAL -ANTECIPAÇÃO SAFRA
Solos Safra outono 01/Abril a 21/Jun
Safra Inverno 22/Jun a 21/Set
Safra primavera 22/Set a 30/Nov
Favoráveis 1 2 5 Médios 3 4 8
Desfavoráveis 6 7 9
MÉDIA 88,9 73,2 65,9
MÉDIA MATRIZ: 80,0 t/ha
26% DE REDUÇÃO
ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES Parâmetros fisiológicos
1. Trocas gasosas e atividade fotoquímica As variáveis de trocas gasosas estudadas são: a) assimilação de CO2 (PN, μmol m-2 s-1); b) transpiração (E, mmol m-2 s-1); c) condutância estomática (gS, mol m-2 s-1); d) concentração intercelular de CO2 (CI, μmol mol-1).
ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES Parâmetros fisiológicos
2. Atividade fotoquímica As variáveis da atividade fotoquímica avaliadas são: a) a fluorescência mínima (FO) e máxima (FM) b) A fluorescência instantânea (F’S) e máxima (F’M). c) A partir dos valores de FO, FM, F’S e F’M, foram calculadas a fluorescência
variável no escuro (FV=FM-FO) e no claro (F-’=F’M-F’S), sendo possível a obtenção de algumas variáveis fotoquímicas: eficiência quântica potencial (FV/FM) e efetiva (F’/F’M) do fotossistema II (FSII); coeficiente de extinção não fotoquímica da fluorescência [NPQ=(FM-F’M)/F’M]; transporte aparente de elétrons [ETR’S = Q x F/F’M x 0,4 x 0,85] (McCormick et al.,
2008).
ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES Parâmetros fisiológicos
1. Potencial da água na folha: estado hídrico das plantas é avaliado pelo potencial da água na folha.
2. Conteúdos de carboidratos não estruturais e de prolina nas folhas os açúcares solúveis totais (AST), a) sacarose (Sac) b) amido (AMI). O conteúdo de carboidrato total não estrutural (CTNE) é determinado
indiretamente, sendo CTNE=AST+AMI. c) prolina: A extração e purificação das amostras para a determinação de prolina
seguem o mesmo procedimento empregado para AST e Sac e a quantificação desse aminoácido é realizado o método descrito por Bates (1969).
ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES Parâmetros fisiológicos
Conteúdo de clorofila a e b: O conteúdo de clorofila na folha é avaliado nas
mesmas folhas que realizam a medida de trocas gasosas e avaliação fotoquímica. Para esta avaliação usa-se o clorofilog CFL1030 (Falker, Brasil)
Avaliações biométricas : altura das plantas, número de folhas verdes e secas,
massa seca do colmo. Quantificação de sólidos solúveis : o conteúdo de sólidos solúveis (SS) no caldo
são determinados.
ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES Parâmetros biométricos
Os componentes biométricos ligados a produtividade de colmos podem ser um bom indicador para estimar a tolerância de genótipos ao déficit hídrico. A produção de colmos em uma determinada área envolve os seguintes componentes:
a) perfilhamento dado pelo número de colmos finais estimados no final do ciclo
b) peso médio de cada colmo. O peso do colmo é composto pelo diâmetro (d), altura (h) e densidade
(ds). A altura de colmos (h), número de perfilhos (C) e o diâmetro de colmos
(d) são componentes de produção determinantes para o potencial agrícola.
ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES Parâmetros biométricos
Considerando-se a densidade do colmo igual a 1, a produtividade de colmos em um hectare (TCH) pode ser estimada pela fórmula apresentada na Figura 1, na qual o espaçamento entre os sulcos é dado pelo valor E em metros.
TCH = d2 x C x h (0,007854) E
TCH
PRODUÇÃOFÍSICA
C = perfilhamento (no de colmos/metro)
d = diâmetro médio de colmos (cm)
h = altura média dos colmos (cm)
Para estimativa do TCH biométrico, adotam-se os seguintes critérios (Landell, 1995):
• Altura do colmo: medido da base à inserção da folha +3 (determinada segundo o sistema de Kuijper), amostrando-se cinco colmos seguidos na linha;
• Diâmetro do colmo: estimado nos mesmos cinco colmos, mensurado no meio do internódio na altura dada por um terço de comprimento do colmo;
• Número de colmos: estimado com a contagem dos colmos de todas as linhas da parcela.
ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES
T.C.H.e = D2 x C x H x (0,007854 : E) onde: T.C.H.e = tonelada de cana por hectare (valor estimado); D = diâmetro do colmo (cm); E = espaçamento entre sulcos (m); C = colmos/metro linear; H = altura média do feixe de colmos (cm).
BIOMETRY
TCH = d2 x C x h (0,007854) E
TCH
PRODUÇÃOFÍSICA
C = perfilhamento (no de colmos/metro)
d = diâmetro médio de colmos (cm)
h = altura média dos colmos (cm)
PERFIL VARIETAL CARACTERÍSTICAS OBJETIVADAS:
1. HÁBITO DE CRESCIMENTO ERETO
a) INTERNÓDIO MAIS CURTO
2. UNIFORMIDADE BIOMÉTRICA
a) NO DIÂMETRO
b) NA ALTURA
Obs: indicador de menor amplitude
na idade dos perfilhos
3. CAPACIDADE DE BROTAÇÃO,
PERFILHAMENTO E
REPOVOAMENTO DE ESPAÇOS NO
CANAVIAL
4. CAPACIDADE DE FECHAMENTO
ÁREA ORGÂNICA/PLANTIO 2009
IACSP94-2101
- LOCAL: GOIÁS
-PRODUTIVIDADE: 162 t/ha
- IDADE: 14 MESES
- PLANTIO DE OUTONO
IACSP94-2101 PLANTIO:JUNHO/2009 FOTO:ABRIL/2010 IDADE: 300 DIAS PRODUTIVIDADE: 125 t/ha REGIÃO: GOIÁS
IACSP94-2101
BIOMETRY
TCH = d2 x C x h (0,007854) E
TCH
PRODUÇÃOFÍSICA
C = perfilhamento (no de colmos/metro)
d = diâmetro médio de colmos (cm)
h = altura média dos colmos (cm)
PERFIL VARIETAL CARACTERÍSTICAS OBJETIVADAS:
1. HÁBITO DE CRESCIMENTO ERETO
a) INTERNÓDIO MAIS CURTO
2. UNIFORMIDADE BIOMÉTRICA
a) NO DIÂMETRO
b) NA ALTURA
Obs: indicador de menor amplitude
na idade dos perfilhos
3. CAPACIDADE DE BROTAÇÃO,
PERFILHAMENTO E
REPOVOAMENTO DE ESPAÇOS NO
CANAVIAL
4. CAPACIDADE DE FECHAMENTO
IAC91-1099 PTIO MECÂNICO EM ORGÂNICO EM ABRIL 1º CICLO
BIOMETRY
TCH = d2 x C x h (0,007854) E
TCH
PRODUÇÃOFÍSICA
C = perfilhamento (no de colmos/metro)
d = diâmetro médio de colmos (cm)
h = altura média dos colmos (cm)
PERFIL VARIETAL CARACTERÍSTICAS OBJETIVADAS:
1. HÁBITO DE CRESCIMENTO ERETO
a) INTERNÓDIO MAIS CURTO
2. UNIFORMIDADE BIOMÉTRICA
a) NO DIÂMETRO
b) NA ALTURA
Obs: indicador de menor amplitude
na idade dos perfilhos
3. CAPACIDADE DE BROTAÇÃO,
PERFILHAMENTO E
REPOVOAMENTO DE ESPAÇOS NO
CANAVIAL
4. CAPACIDADE DE FECHAMENTO
BROTAÇÃO SOCA (3º ciclo)
SP83-2847
IACSP93-3046
VARIEDADES IAC IACINSTITUTO AGRONÔMICO
NOVAS VARIEDADES NOVAS VARIEDADES (OUTUBRO DE 2005)(OUTUBRO DE 2005)
IACSP93-3046
IACSP94-2094
IACSP94-2101
IACSP94-4004
IAC86-2210 IAC87-3396 IAC91-2218
IAC91-2195
IAC91-1099
IAC91-5155
IACSP95-5000 IACSP95-3028
IACSP93-2060
No ensaios: 150
IACSP95-5000
IACSP95-5000 OUTONO INVERNO PRIMAVERAAMBIENTES
1 2 5
3 4 8
** 6 7 9**DESFAVORÁVEIS
MÉDIOS
FAVORÁVEIS
IACSP95-5000
IACSP95-5000
IACSP95-5000 VIVEIRO DE MUDA FOTO: MAIO/2009 IDADE: 10 MESES REGIÃO: GOIÁS PRODUTIVIDADE C/ 10MESES: 143T/HA
IACSP95-5000: PLANTIO MECÂNICO NO CERRADO
IACSP95-5000 PLANTIO MECÂNICO FOTO: MAIO/2010 IDADE: 40 DIAS REGIÃO: GOIÁS
No ensaios: 155
IAC91-1099
IAC91-1099 OUTONO INVERNO PRIMAVERAAMBIENTES
1 2 5
3 4 8
6 7 9
FAVORÁVEIS
MÉDIOS
DESFAVORÁVEIS
IAC91-1099: PLANTIO MECÂNICO NO CERRADO
IAC91-1099 PLANTIO MECÂNICO FOTO:06/MAIO/2010 IDADE: 32 DIAS REGIÃO: GOIÁS
IAC91-1099 PRÓXIMO A COLHEITA: PORTE ERETO COM TCH DE 145t/ha
IAC91-1099 FOTO:12/AGOSTO/2008 IDADE: 12 MESES REGIÃO: GOIÁS PRODUTIVIDADE: 145 T/HA
IAC91-1099 PLANTIO MECÂNICO: FINAL MARÇO/2010 FOTO:06/MAIO/2010 IDADE: 45 DIAS REGIÃO: GOIÁS
IAC91-1099 PLANTIO:JULHO/2009 FOTO:JANEIRO/2010 IDADE: 200 DIAS REGIÃO: GOIÁS
IACSP94-2094
No ensaios: 132
IAC91-1099 PLANTIO:JULHO/2009 FOTO:JANEIRO/2010 IDADE: 200 DIAS REGIÃO: GOIÁS
IACSP94-2094 OUTONO INVERNO PRIMAVERAAMBIENTES
1 2 5
3 4 8
7 9** 6
** **** **** **
MÉDIOS
DESFAVORÁVEIS
FAVORÁVEIS
IACSP94-2094 SOCA EM AMBIENTE MUITO RESTRITIVO (E2) FOTO: NOVEMBRO/2009 IDADE: 6 MESES REGIÃO: CERRADO
PRODUTIVIDADE NO 2O CORTE C/ IDADE 12 MESES CICLO: 104 T/HA AMBIENTE E2
IACSP94-2094
No ensaios: 192
IACSP93-3046
IACSP93-3046 OUTONO INVERNO PRIMAVERAAMBIENTES
1 2 5
3 4 8
6 7 9
FAVORÁVEIS
MÉDIOS
DESFAVORÁVEIS
PLANTIO MECÂNICO NO CERRADO
IACSP93-3046 PLANTIO MECÂNICO FOTO: MAIO/2010 IDADE: 34 DIAS REGIÃO:CERRADO
IACSP93-3046
No ensaios: 113
IACSP94-2101
IACSP94-2101 OUTONO INVERNO PRIMAVERAAMBIENTES
1 2 5
3 4 8
6 7 9
FAVORÁVEIS
MÉDIOS
DESFAVORÁVEIS
IACSP94-2101 PLANTIO:JUNHO/2009 FOTO:ABRIL/2010 IDADE: 300 DIAS PRODUTIVIDADE: 125 t/ha REGIÃO: GOIÁS
IACSP94-2101 PERFIL RESPONSIVO EXCELENTE PERFORMANCE EM ÁREAS ORGÂNICAS
UNIDADE JALLES - PLANTIO 2011
0%
IAC91-1099 18,7%
CTC-04 18,0%
CTC18 12,5%
IACSP95-5000 10,4%
CTC-15 9,8%
RB867515 6,9%
CTC-09 4,1%
AGRUPADOS 3,5%
IACSP94-2101 3,5%
IAC87-3396 3,1%
CTC17 2,4%
IACSP94-2094 2,1%
CTC-11 1,8%
SP86-42 1,0%
IACSP93-3046 1%
RB93-5744 0,3%
RB96-6928 0,2% CTC-02
0,2% SP83-2847
0,2%
ANÁLISES DE ESTABILIDADE
REDE EXPERIMENTAL