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Estabelecimento inicial de Bertholletia excelsa submetida à adubação orgânica em área degradada na Amazônia Central Jéssica Pereira de Souza 1 1 Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA), Laboratório de Fisiologia e Bioquímica Vegental 19/julho/2019 Introdução O desflorestamento na Amazônia legal representa cerca de 20% da cobertura original da floresta. Entretanto, do total desmatado, apenas 0,42% é coberto por reflorestamentos (INPE 2014). Essa remoção da cobertura florestal reflete em mudanças nas propriedades físicas e químicas do solo (Ferreira et al. 2015) resultando, em grande parte da região, em extensas áreas degradadas. Homma (2017) aponta o desafio que temos para transformar o que o autor chama de “Segunda Natureza”, que seriam as áreas desmatadas, em uma “Terceira Natureza”, que se trataria da recomposição dessas áreas com base em atividades produtivas viáveis. Uma das soluções apresentadas pelo mesmo autor é o reflorestamento em áreas degradadas, ferramenta fundamental para alcançar a recomposição da cobertura vegetal dessas áreas (Nogueira et al. 2015, Homma 2017). Para tal, Homma (2017) afirma a importância do uso de espécies nativas para se evitar o risco de biopirataria. Entretanto, o conhecimento sobre silvicultura de espécies florestais nativas continua sendo um gargalo que tem impedido avanços importantes nessa área (Walters et al. 2005). De modo geral, o estabelecimento de povoamentos florestais de espécies nativas de relevância econômica tem se apresentado como ferramenta eficiente na reinserção de áreas degradadas ao processo produtivo, fornecendo benefícios ambientais, sociais e econômicos que, por sua vez, aumenta a oferta de produtos, e consequentemente, diminui a pressão sobre as florestas nativas (Homma 2013). De modo geral, o estabelecimento de povoamentos florestais de espécies nativas de relevância econômica tem se apresentado como ferramenta eficiente na reinserção de áreas degradadas ao processo produtivo, fornecendo benefícios ambientais, sociais e econômicos que, por sua vez, aumenta a oferta de produtos, e consequentemente, diminui a pressão sobre as florestas nativas (Campoe et al. 2014), principalmente em áreas degradadas que apresentam inúmeras variáveis de estresse para as plantas (Jaquetti et al. 2014). As interações entre os recursos disponíveis vão influenciar em diferentes estratégias de sobrevivência, crescimento e eficiência no uso de recursos

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Estabelecimento inicial de Bertholletia excelsa submetida à adubação orgânica em área degradada na Amazônia

Central

Jéssica Pereira de Souza1

1Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA), Laboratório de Fisiologia e Bioquímica Vegental

19/julho/2019

Introdução

O desflorestamento na Amazônia legal representa cerca de 20% da cobertura original da floresta. Entretanto, do total desmatado, apenas 0,42% é coberto por reflorestamentos (INPE 2014). Essa remoção da cobertura florestal reflete em mudanças nas propriedades físicas e químicas do solo (Ferreira et al. 2015) resultando, em grande parte da região, em extensas áreas degradadas.

Homma (2017) aponta o desafio que temos para transformar o que o autor chama de “Segunda Natureza”, que seriam as áreas desmatadas, em uma “Terceira Natureza”, que se trataria da recomposição dessas áreas com base em atividades produtivas viáveis. Uma das soluções apresentadas pelo mesmo autor é o reflorestamento em áreas degradadas, ferramenta fundamental para alcançar a recomposição da cobertura vegetal dessas áreas (Nogueira et al. 2015, Homma 2017). Para tal, Homma (2017) afirma a importância do uso de espécies nativas para se evitar o risco de biopirataria. Entretanto, o conhecimento sobre silvicultura de espécies florestais nativas continua sendo um gargalo que tem impedido avanços importantes nessa área (Walters et al. 2005).

De modo geral, o estabelecimento de povoamentos florestais de espécies nativas de relevância econômica tem se apresentado como ferramenta eficiente na reinserção de áreas degradadas ao processo produtivo, fornecendo benefícios ambientais, sociais e econômicos que, por sua vez, aumenta a oferta de produtos, e consequentemente, diminui a pressão sobre as florestas nativas (Homma 2013). De modo geral, o estabelecimento de povoamentos florestais de espécies nativas de relevância econômica tem se apresentado como ferramenta eficiente na reinserção de áreas degradadas ao processo produtivo, fornecendo benefícios ambientais, sociais e econômicos que, por sua vez, aumenta a oferta de produtos, e consequentemente, diminui a pressão sobre as florestas nativas (Campoe et al. 2014), principalmente em áreas degradadas que apresentam inúmeras variáveis de estresse para as plantas (Jaquetti et al. 2014). As interações entre os recursos disponíveis vão influenciar em diferentes estratégias de sobrevivência, crescimento e eficiência no uso de recursos

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das espécies. Consequentemente, identificar espécies com melhor desempenho durante o estabelecimento inicial do plantio pode melhorar a formação de povoamentos florestais em áreas degradadas (Guimarães et al. 2018).

Para o estabelecimento de plantios deve-se priorizar métodos, que não somente irão melhorar o desempenho das espécies de interesse, mas também recuperar o solo das áreas alteradas, que apresentam graves problemas quanto às características físicas e químicas (Santos et al. 2018). Nesse sentido, o uso de adubos orgânicos melhora as características químicas, físicas e biológicas do solo uma vez que podem influenciar o aumento da capacidade de troca catiônica, na maior disponibilidade de nutrientes, no aumento da aeração e da porosidade do solo, na maior atividade e diversidade de microrganismos, assim como, na maior capacidade de armazenamento de água (Mesquita et al. 2012, Barbosa et al. 2019), oferecendo condições favoráveis para a retomada da qualidade dos solos e para o desenvolvimento das plantas.

Quanto aos plantios, uma das espécies nativas que vem sendo mais estudada é a Bertholletia excelsa Humb. & Bonpl., mais conhecida como Castanha-da-Amazônia ou Castanha-do-Pará, que vem sendo fortemente indicada para estabelecimento de plantios em áreas degradadas (Salomão et al. 2006, Ferreira 2012, Scoles et al. 2014). B.excelsa, da família Lecythidaceae, é uma espécie de alta relevância social e econômica, sendo considerada uma das espécies mais valiosas da Amazônia, por fornecer múltiplos produtos: madeira de excelente qualidade, semente e óleos para indústria alimentícia e cosmética (Azevedo 2013).

Ao longo dos anos, tem se discutido o uso da castanheira em diferentes sistemas de plantio na Amazônia: plantios homogêneos, sistemas agroflorestais e enriquecimento de capoeiras e a espécie tem-se destacado por suas excelentes características silviculturais (Scoles et al. 2011, Gomes 2012, Schroth et al. 2015, Ferreira et al. 2016). Inúmeros estudos relacionados à ecofisiologia da B. excelsa concluem que se trata de uma espécie com alta plasticidade fisiológica quanto à níveis médios e altos de irradiância, ao estresse hídrico e a diferentes níveis de fertilização (Ferreira et al. 2015, Schroth et al. 2015, Souza et al. 2017, Schimpl et al. 2019).

Ferreira et al. (2009) concluiu que o uso de material vegetal fresco (capoeira picada) foi eficiente para melhorar as características físicas e químicas do solo, refletindo em melhorias no processo fotossintético e resultando em melhor desempenho dos indivíduos jovens de B. excelsa em área degradada. Sendo que, segundo Ferreira et al. (2015) a adubação orgânica influencia na eficiência da castanheira no uso de nutrientes, principalmente no uso de fósforo, causando maior crescimento e justificando seu bom estabelecimento inicial em campo. Entretanto, pouco se investiga quanto ao uso de diferentes fontes de adubação orgânica no estabelecimento inicial de plantios com B. excelsa, fontes estas que podem estar disponíveis na própria área de plantio, reduzindo custos e gerando benefícios ecológicos. Essa investigação é relevante uma vez que essas fontes alternativas de adubação orgânica influenciarão no estabelecimento e produtividade dos plantios utilizando elementos mais viáveis. Além de subsidiar o aperfeiçoamento de programas silviculturais de ações de reinserção produtiva de áreas degradadas da região.

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Portanto, este trabalho tem o intuito de responder a seguinte questão: Quais os efeitos de fontes alternativas de adubação orgânica sobre crescimento e respostas ecofuncionais no estabelecimento inicial de Bertholletia excelsa em área degradada na Amazônia?

Objetivo geral

Investigar as respostas ecofisiológicas e crescimento de plantas jovens de Bertholletia excelsa submetidas a adubação orgânica em área degradada na Amazônia Central.

Hipóteses

Afim de responder à questão apresentada, foram postuladas as seguintes hipóteses:

I) As taxas de crescimento de B. excelsa serão maiores com o uso da adubação orgânica.

II) Os indivíduos de B. excelsa apresentarão diferentes estratégias morfológicas ao ser submetida à adubação orgânica.

III) O uso de adubos orgânicos aumentará o desempenho fotossintético de B. excelsa.

IV) A eficiência no uso dos recursos (luz, água e nutrientes) de B. excelsa será maior quando submetidas a adubação orgânica.

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Figura 1: Castanha-do-Brasil

Análise exploratória de dados (AED)

A AED tem como objetivo:

1. Controlar a qualidade dos dados.

2. Sugerir hipóteses para os padrões observados (novos estudos).

3. Apoiar a escolha dos procedimentos estatísticos de testes de hipótese.

4. Avaliar se os dados atendem às premissas dos procedimentos estatísticos escolhidos.

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Essa AED foi feita com base na análise de característica(s) de crescimento (absoluto e relativo, de altura total e diâmetro a altura do solo), morfológica (massa foliar específica), ecofisiológicas (quanto ao desempenho fotossintético, utilizado as seguintes variáveis: condutância estomática, taxa fotossintética, respiração, transpiração, fluorescência, eficiência máxima do fotossistema II, teores de pigmentos cloroplastídicos); e de eficiência no uso de recursos: eficiência no uso da luz e da água) de mudas de Bertholletia excelsa ao longo do tempo (2, 7, 14 e 21 dias) submetidas a dois tratamentos de adubação (adubação orgânica e adubação química). Cada tratamento possui 5 repetições.

As taxas de crescimento absoluto foram determinados pela diferença entre as medidas no período inicial e final, já as taxas de crescimento relativo foram calculadas de acordo com a seguinte equação:

TCR = (ln xf - ln xi)/(t2-t1)

Em que: xf = crescimento obtido ao final do experimento (em altura (cm) e diâmetro (mm)); xi = medida obtida no início do experimento; t2 = tempo ao final do experimento (dias); t1 = tempo de início do experimento.

A massa foliar específica (MFE) foi determinada por meio da razão entre a massa foliar seca e a área foliar.

Os dados pontuais de trocas gasosas foram obtidos à densidade de fluxo de fótons saturante (PPFD) de 1500 umol m-2 s-1. O IRGA (analisador de gás a infravermelho portátil, de sistema aberto, modelo LI-6400 (Li-Cor, USA)) foi ajustado para o fluxo de 400 umol s-1, concentração de CO2 e H2O dentro da câmara de medição em torno de 400 ± 4 umol mol-1 e 21 ± 1 mmol mol-1, respectivamente. A temperatura do bloco foi mantida em torno de 31°C ± 1°C. A eficiência no uso da água (EUA) e da luz (EUL) foi calculada pela relação entre as taxas de fotossíntese líquida (A) e transpiração (E) (Ferreira et al. 2009).

Para determinar as taxas de fluorescência, as folhas são submetidas a um pulso de luz saturante de intensidade de 3.000 umol m-2 s-1 e comprimento de onda de 650 nm por 5 segundo após 30 minutos de adaptação no escuro (Schimpl et al. 2019). A partir da obtenção da fluorescência serão determinadas a fluorescência inicial (F0), máxima (Fm) e variável (Fv = Fm - F0), a eficiência máxima do fotossistema II (Fv/Fm).

Scripts:

Explorando os dados dados = read.table("tabela_dados2.csv",header=T,sep=";", dec=",") str(dados)

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## 'data.frame': 40 obs. of 20 variables: ## $ ID_planta : Factor w/ 10 levels "1_o","1_q","2_o",..: 1 3 5 7 9 1 3 5 7 9 ... ## $ individuo : int 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 ... ## $ dia : int 2 2 2 2 2 7 7 7 7 7 ... ## $ tratamento : Factor w/ 2 levels "A. orgânica",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... ## $ mfe : num 50.9 61.1 62.5 57.6 52.3 ... ## $ A : num 5.49 5.14 6.61 6.62 5.13 6.17 5.93 5.79 6.02 7 ... ## $ gs : num 0.08 0.06 0.09 0.09 0.07 0.06 0.07 0.1 0.09 0.09 ... ## $ E : num 1.71 1.45 1.88 1.88 1.45 1.54 1.78 2.35 1.54 2.32 ... ## $ Rd : num 0.11 0.12 0.17 0.1 0.09 0.5 0.23 0.23 0.23 0.24 ... ## $ EUL : num 3662 3428 4404 4410 3422 ... ## $ EUA : num 3.22 3.55 3.52 3.52 3.53 4.01 3.33 2.47 3.92 3.02 ... ## $ fvfm : num 0.66 0.44 0.58 0.58 0.73 0.67 0.49 0.48 0.52 0.75 ... ## $ chla : num 1.86 3.04 2.4 2.1 3.3 1.24 1.7 2.36 2.53 2.43 ... ## $ chlb : num 1.32 0.72 1.26 0.97 0.76 1.35 0.47 0.69 1.04 1.13 ... ## $ carotenoides: num 0.63 1.16 0.98 0.82 1.24 0.62 0.7 1.01 1.01 0.9 ... ## $ chlachlb : num 2.59 2.41 2.46 2.41 2.45 2.61 2.44 2.26 2.61 2.34 ... ## $ chltotal : num 3.19 3.76 3.67 3.08 4.06 2.58 2.17 3.06 3.57 3.56 ... ## $ Chltotlcar : num 5.07 3.25 3.72 3.77 3.28 4.16 3.1 3.03 3.53 3.97 ... ## $ h : num 80 82 84 83 87.2 ... ## $ d : num 8 8.2 8.4 8.3 8.72 ...

levels(dados$tratamento)

## [1] "A. orgânica" "A. química"

class(dados)

## [1] "data.frame"

summary(dados)

## ID_planta individuo dia tratamento mfe ## 1_o : 4 Min. :1 Min. : 2.00 A. orgânica:20 Min. :46.64 ## 1_q : 4 1st Qu.:2 1st Qu.: 5.75 A. química :20 1st Qu.:58.66

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## 2_o : 4 Median :3 Median :10.50 Median :61.84 ## 2_q : 4 Mean :3 Mean :11.00 Mean :62.20 ## 3_o : 4 3rd Qu.:4 3rd Qu.:15.75 3rd Qu.:68.99 ## 3_q : 4 Max. :5 Max. :21.00 Max. :76.33 ## (Other):16 ## A gs E Rd ## Min. :2.350 Min. :0.010 Min. :0.3300 Min. :0.0900 ## 1st Qu.:3.748 1st Qu.:0.040 1st Qu.:0.9175 1st Qu.:0.2300 ## Median :5.495 Median :0.060 Median :1.4600 Median :0.2400 ## Mean :5.087 Mean :0.067 Mean :1.4280 Mean :0.2737 ## 3rd Qu.:6.225 3rd Qu.:0.090 3rd Qu.:1.8725 3rd Qu.:0.3625 ## Max. :7.380 Max. :0.160 Max. :2.7200 Max. :0.5000 ## ## EUL EUA fvfm chla ## Min. :1564 Min. :2.220 Min. :0.4400 Min. :0.960 ## 1st Qu.:2498 1st Qu.:3.210 1st Qu.:0.6675 1st Qu.:1.320 ## Median :3666 Median :3.670 Median :0.7550 Median :1.750 ## Mean :3391 Mean :4.048 Mean :0.7310 Mean :1.784 ## 3rd Qu.:4151 3rd Qu.:4.367 3rd Qu.:0.8200 3rd Qu.:2.205 ## Max. :4922 Max. :8.720 Max. :0.8500 Max. :3.300 ## ## chlb carotenoides chlachlb chltotal ## Min. :0.2900 Min. :0.4400 Min. :2.260 Min. :1.320 ## 1st Qu.:0.5300 1st Qu.:0.6050 1st Qu.:2.433 1st Qu.:2.007 ## Median :0.7400 Median :0.8300 Median :2.495 Median :2.525 ## Mean :0.7532 Mean :0.7855 Mean :2.529 Mean :2.538 ## 3rd Qu.:0.9350 3rd Qu.:0.9600 3rd Qu.:2.610 3rd Qu.:3.080 ## Max. :1.3500 Max. :1.2400 Max. :3.000 Max. :4.060 ## ## Chltotlcar h d ## Min. :2.220 Min. :80.00 Min. :8.000 ## 1st Qu.:2.962 1st Qu.:81.03 1st Qu.:8.103 ## Median :3.285 Median :83.00 Median :8.300 ## Mean :3.268 Mean :82.91 Mean :8.291 ## 3rd Qu.:3.522 3rd Qu.:84.00 3rd Qu.:8.400 ## Max. :5.070 Max. :88.30 Max. :8.830 ##

head(dados)

## ID_planta individuo dia tratamento mfe A gs E Rd EUL ## 1 1_o 1 2 A. orgânica 50.88 5.49 0.08 1.71 0.11 3662.457 ## 2 2_o 2 2 A. orgânica 61.13 5.14 0.06 1.45 0.12 3428.020

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## 3 3_o 3 2 A. orgânica 62.54 6.61 0.09 1.88 0.17 4403.674 ## 4 4_o 4 2 A. orgânica 57.60 6.62 0.09 1.88 0.10 4410.119 ## 5 5_o 5 2 A. orgânica 52.30 5.13 0.07 1.45 0.09 3421.708 ## 6 1_o 1 7 A. orgânica 54.06 6.17 0.06 1.54 0.50 4114.475 ## EUA fvfm chla chlb carotenoides chlachlb chltotal Chltotlcar h d ## 1 3.22 0.66 1.86 1.32 0.63 2.59 3.19 5.07 80.0 8.00 ## 2 3.55 0.44 3.04 0.72 1.16 2.41 3.76 3.25 82.0 8.20 ## 3 3.52 0.58 2.40 1.26 0.98 2.46 3.67 3.72 84.0 8.40 ## 4 3.52 0.58 2.10 0.97 0.82 2.41 3.08 3.77 83.0 8.30 ## 5 3.53 0.73 3.30 0.76 1.24 2.45 4.06 3.28 87.2 8.72 ## 6 4.01 0.67 1.24 1.35 0.62 2.61 2.58 4.16 80.1 8.01

dim(dados)

## [1] 40 20

na = is.na(dados) sum(na)

## [1] 0

Plotando o gráfico de correlação

A seguir está o gráfico de correlações entre as variáveis (Figura 2 ).

panel.hist <- function(x, ...) { usr <- par("usr"); on.exit(par(usr)) par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) ) h <- hist(x, plot = FALSE) breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks) y <- h$counts; y <- y/max(y) rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col = "cyan", ...) } panel.cor <- function(x, y, digits = 2, prefix = "", cex.cor, ...) { usr <- par("usr"); on.exit(par(usr)) par(usr = c(0, 1, 0, 1)) r <- abs(cor(x, y)) txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[1]

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txt <- paste0(prefix, txt) if(missing(cex.cor)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt) text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * r) } pairs(dados,lower.panel=panel.smooth, upper.panel=panel.cor,diag.panel=panel.hist, gap=0, row1attop=FALSE)

Figura 2: Correlações entre as variáveis de estudo.

Dividindo as variáveis para melhor visualização:

panel.hist <- function(x, ...) { usr <- par("usr"); on.exit(par(usr)) par(usr = c(usr[1:2], 0, 1.5) ) h <- hist(x, plot = FALSE) breaks <- h$breaks; nB <- length(breaks) y <- h$counts; y <- y/max(y) rect(breaks[-nB], 0, breaks[-1], y, col = "cyan", ...) } pairs(dados[5:12], diag.panel = panel.hist)

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pairs(dados[13:20], diag.panel = panel.hist)

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Conferindo os dados

Segundo Zuur et al. (2010) devemos analisar as seguintes questões: 1 Presença de outliers X e Y: boxplot e plot de Cleveland 2 Homogeneidade Y: boxplot condicional 3 Normalidade Y: Histograma e qqplot 4 Presença de zeros: freq. plot ou corrgram 5 Colinearidade X: vif e scatterplots 6 Relationships Y e X: multi-panel, scatterplots e boxplot condicional 7 Interações: coplots 8 Independencia Y: ACF e variograma, plot e versus time/space

1 Presença de outliers X e Y: boxplot

Analisando a presença de outliers nas variáveis de crescimento:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) layout(mat=matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)) boxplot(dados$h, xlab="",ylab="altura (cm)") boxplot(dados$d, xlab="",ylab="diâmetro (mm)")

Figura 3: Boxplot do crescimento de Bertholletia excelsa.

Analisando a presença de outliers na variável morfológica:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) boxplot(dados$mfe, xlab="",ylab="Massa foliar específica")

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Figura 4: Boxplot dos valores de massa foliar específica.

Analisando a presença de outliers nas variáveis do desempenho fotossintético:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) layout(mat=matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)) boxplot(dados$A, xlab="",ylab="Fotossíntese") boxplot(dados$gs,xlab="", ylab="Condutância estomática") boxplot(dados$Rd,xlab="", ylab="Respiração no escuro") boxplot(dados$E,xlab="", ylab="Transpiração")

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Figura 5: Boxplot dos parâmetros fotossintéticos.

boxplot(dados$fvfm,xlab="", ylab="Eficiência máx PSII") boxplot(dados$chla,xlab="", ylab="Clorofila a") boxplot(dados$chlb,xlab="", ylab="Clorofila b") boxplot(dados$chlachlb,xlab="", ylab="chla/chlb")

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Figura 5: Boxplot dos parâmetros fotossintéticos.

boxplot(dados$carotenoides,xlab="", ylab="Carotenóides") boxplot(dados$chltotal,xlab="", ylab="Clorofila total")

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Figura 5: Boxplot dos parâmetros fotossintéticos.

Analisando a presença de outliers nas variáveis de eficiência no uso dos recursos:

par(mfrow=c(2,2),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) boxplot(dados$EUL,xlab="", ylab="Eficiência no uso da luz") boxplot(dados$EUA,xlab="", ylab="Eficiência no uso da água")

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Figura 6: Boxplot da eficiência no uso dos recursos.

2 Homogeneidade Y: boxplot condicional

Analisando a homogeneidade entre as variáveis de crescimento e os tratamentos:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) layout(mat=matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)) plot(dados$h~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Altura (cm)") plot(dados$d~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Diâmetro (mm)")

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Figura 7: Boxplot de crescimento nos tratamentos de adubação.

Analisando a homogeneidade entre a variável morfológica e os tratamentos:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) plot(dados$mfe~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Massa foliar específica")

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Figura 8: Boxplot dos valores de massa foliar específica nos tratamentos de adubação.

Analisando a homogeneidade entre as variáveis do desempenho fotossintético e os tratamentos:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) layout(mat=matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)) plot(dados$A~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Fotossíntese líquida") plot(dados$gs~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Condutância estomática") plot(dados$Rd~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Respiração no escuro") plot(dados$E~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Transpiração")

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Figura 9: Boxplot dos parâmetros fotossintéticos em relação aos tratamentos de adubação.

plot(dados$fvfm~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Eficiência máx PSII") plot(dados$chla~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Clorofila a") plot(dados$chlb~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Clorofila b") plot(dados$chlachlb~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="chla/chlb")

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Figura 9: Boxplot dos parâmetros fotossintéticos em relação aos tratamentos de adubação.

plot(dados$carotenoides~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Carotenóides") plot(dados$chltotal~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Clorofila total")

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Figura 9: Boxplot dos parâmetros fotossintéticos em relação aos tratamentos de adubação.

Analisando a homogeneidade entre as variáveis de eficiência no uso dos recursos e os tratamentos:

par(mfrow=c(2,2),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) plot(dados$EUL~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Eficiência no uso da luz") plot(dados$EUA~dados$tratamento, dados,xlab="", ylab="Eficiência no uso da água")

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Figura 10: Boxplot da eficiência no uso dos recursos nos tratamentos de adubação.

3 Normalidade Y: Histograma e qqplot

Analisando a normalidade nas variáveis de crescimento:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) layout(mat=matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)) hist(dados$h, xlab="",ylab="TCA em altura") abline(v=quantile(dados$h), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$h), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$h), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$h)+mean(dados$h) v2 = mean(dados$h)-sd(dados$h) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2) hist(dados$d, xlab="",ylab="TCA em diâmetro") abline(v=quantile(dados$d), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$d), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$d), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$d)+mean(dados$d) v2 = mean(dados$d)-sd(dados$d) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2)

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Figura 11: Histograma das taxa de crescimento.

par(mfrow=c(2,2),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) qqnorm(dados$h) qqnorm(dados$d)

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Figura 12: QQplot das taxas de crescimento.

Analisando a normalidade na variável morfológica:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) hist(dados$mfe, xlab="",ylab="Massa foliar específica")

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Figura 13: Histograma da massa foliar específica.

qqnorm(dados$mfe)

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Figura 14: QQplot da massa foliar específica.

Analisando a normalidade nas variáveis do desempenho fotossintético:

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) layout(mat=matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)) hist(dados$A, xlab="",ylab="Fotossíntese") abline(v=quantile(dados$A), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$A), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$A), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$A)+mean(dados$A) v2 = mean(dados$A)-sd(dados$A) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2) hist(dados$gs,xlab="", ylab="Condutância estomática") abline(v=quantile(dados$gs), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$gs), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$gs), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$gs)+mean(dados$gs) v2 = mean(dados$gs)-sd(dados$gs) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2) hist(dados$Rd,xlab="", ylab="Respiração no escuro") abline(v=quantile(dados$Rd), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$Rd), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$Rd), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$Rd)+mean(dados$Rd)

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v2 = mean(dados$Rd)-sd(dados$Rd) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2) hist(dados$E,xlab="", ylab="Transpiração") abline(v=quantile(dados$E), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$E), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$E), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$E)+mean(dados$E) v2 = mean(dados$E)-sd(dados$E) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2)

Figura 15: Histograma dos parâmetros fotossintéticos.

hist(dados$fvfm,xlab="", ylab="Eficiência máx PSII") abline(v=quantile(dados$fvfm), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$fvfm), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$fvfm), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$fvfm)+mean(dados$fvfm) v2 = mean(dados$fvfm)-sd(dados$fvfm) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2) hist(dados$chla,xlab="", ylab="Clorofila a") abline(v=quantile(dados$chla), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$chla), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$chla), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$chla)+mean(dados$chla) v2 = mean(dados$chla)-sd(dados$chla)

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abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2) hist(dados$chlb,xlab="", ylab="Clorofila b") abline(v=quantile(dados$chlb), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$chlb), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$chlb), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$chlb)+mean(dados$chlb) v2 = mean(dados$chlb)-sd(dados$chlb) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2) hist(dados$chlachlb,xlab="", ylab="chla/chlb") abline(v=quantile(dados$chlachlb), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$chlachlb), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$chlachlb), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$chlachlb)+mean(dados$chlachlb) v2 = mean(dados$chlachlb)-sd(dados$chlachlb) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2)

Figura 15: Histograma dos parâmetros fotossintéticos.

hist(dados$carotenoides,xlab="", ylab="Carotenóides") abline(v=quantile(dados$carotenoides), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$carotenoides), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$carotenoides), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$carotenoides)+mean(dados$carotenoides) v2 = mean(dados$carotenoides)-sd(dados$carotenoides) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2)

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hist(dados$chltotal,xlab="", ylab="Clorofila total") abline(v=quantile(dados$chltotal), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$chltotal), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$chltotal), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$chltotal)+mean(dados$chltotal) v2 = mean(dados$chltotal)-sd(dados$chltotal) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2)

Figura 15: Histograma dos parâmetros fotossintéticos.

par(mfrow=c(2,2),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) qqnorm(dados$A) qqnorm(dados$gs) qqnorm(dados$Rd) qqnorm(dados$E)

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Figura 16: QQplot dos parâmetros fotossintéticos.

qqnorm(dados$fvfm) qqnorm(dados$chla) qqnorm(dados$chlb) qqnorm(dados$chlachlb)

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Figura 16: QQplot dos parâmetros fotossintéticos.

qqnorm(dados$carotenoides) qqnorm(dados$chltotal)

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Figura 16: QQplot dos parâmetros fotossintéticos.

Analisando a presença de outliers nas variáveis de eficiência no uso dos recursos:

par(mfrow=c(2,2),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) hist(dados$EUL,xlab="", ylab="Eficiência no uso da luz") abline(v=quantile(dados$EUL), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$EUL), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$EUL), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$EUL)+mean(dados$EUL) v2 = mean(dados$EUL)-sd(dados$EUL) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2) hist(dados$EUA,xlab="", ylab="Eficiência no uso da água") abline(v=quantile(dados$EUA), col='blue',lwd=2) abline(v=mean(dados$EUA), col='red', lty='dotted', lwd=2) abline(v=median(dados$EUA), col='green', lty='dotted', lwd=2) v1 = sd(dados$EUA)+mean(dados$EUA) v2 = mean(dados$EUA)-sd(dados$EUA) abline(v=c(v1,v2), col='gray', lty='solid', lwd=2)

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Figura 17: Histograma das eficiências no uso dos recursos.

par(mfrow=c(2,2),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) qqnorm(dados$EUL) qqnorm(dados$EUA)

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Figura 18: QQplot das eficiências no uso dos recursos.

4 Presença de zeros: freq. plot ou corrgram (correlogramas) library(corrgram)

## Warning: package 'corrgram' was built under R version 3.6.1

## Registered S3 method overwritten by 'seriation': ## method from ## reorder.hclust gclus

## ## Attaching package: 'corrgram'

## The following object is masked _by_ '.GlobalEnv': ## ## panel.cor

?corrgram

## starting httpd help server ...

## done

#a parte preenchida da pizza indica a magnitude da correlação corrgram(dados, order=TRUE,

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lower.panel=panel.shade,upper.panel=panel.pie, text.panel=panel.txt,main="Correlação dos dados")

5 Colinearidade X: vif e scatterplots attach(dados) plot(dados$h, dados$d, main="Scatterplot", xlab="Altura ", ylab="Diâmetro", pch=19)

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plot(dados$h, dados$mfe, main="Scatterplot", xlab="Altura ", ylab="MFE", pch=19)

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plot(dados$A, dados$gs, main="Scatterplot", xlab="Fotossíntese", ylab="Condutância estomática", pch=19)

plot(dados$A, dados$E, main="Scatterplot", xlab="Fotossíntese", ylab="Transpiração", pch=19)

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plot(dados$A, dados$mfe, main="Scatterplot", xlab="Fotossíntese", ylab="MFE", pch=19)

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plot(dados$A, dados$fvfm, main="Scatterplot", xlab="Fotossíntese", ylab="FVFM", pch=19)

plot(dados$A, dados$EUA, main="Scatterplot", xlab="Fotossíntese", ylab="Eficiência no uso da água", pch=19)

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plot(dados$A, dados$EUL, main="Scatterplot", xlab="Fotossíntese", ylab="Eficiência no uso da luz", pch=19)

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plot(dados$gs, dados$EUA, main="Scatterplot", xlab="Condutância estomática", ylab="Eficiência no uso da água", pch=19)

Testando as hipóteses

Hipótese I

As taxas de crescimento de B. excelsa serão maiores com o uso da adubação orgânica.

tapply(dados$d, dados$tratamento, FUN = mean)

## A. orgânica A. química ## 8.36725 8.21535

tapply(dados$h, dados$tratamento, FUN = mean)

## A. orgânica A. química ## 83.6725 82.1535

#crescimento em altura pls = levels(dados$ID_planta) crescimento <- function(x,dad=NULL,oque="h") { vl = dad$ID_planta==x diff(range(dad[vl,oque],na.rm=T)) }

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crescimento2 <- function(x,dad=NULL,oque="h") { vl = dad$ID_planta==x dd = dad[vl,] dd = dd[order(dd$dia),] dia = dd$dia nn = paste(dia[-length(dia)],dia[-1],sep="-") xx = diff(dd[,oque],na.rm=T) names(xx) = nn xx } tc = sapply(pls,crescimento2,dad=dados,oque="h") odad = NULL t=1 for(t in 1:nrow(tc)) { xx = tc[t,] xx = data.frame(Individuo=names(xx),Crescimento=xx,IntervaloTempo=rep(rownames(tc)[t],length(xx))) odad = rbind(odad,xx) } rownames(odad) = NULL pegaalgo <- function(x,qual=2,sep="_") { strsplit(x,sep)[[1]][qual] } odad$Tratamento = sapply(as.vector(odad$Individuo),pegaalgo,qual=2) head(odad)

## Individuo Crescimento IntervaloTempo Tratamento ## 1 1_o 0.10 2-7 o ## 2 1_q 0.00 2-7 q ## 3 2_o 0.30 2-7 o ## 4 2_q 0.10 2-7 q ## 5 3_o 0.25 2-7 o ## 6 3_q 0.11 2-7 q

summary(odad)

## Individuo Crescimento IntervaloTempo Tratamento ## 1_o : 3 Min. :0.0000 2-7 :10 Length:30 ## 1_q : 3 1st Qu.:0.1025 7-14 :10 Class :character ## 2_o : 3 Median :0.2750 14-21:10 Mode :character ## 2_q : 3 Mean :0.2900 ## 3_o : 3 3rd Qu.:0.4000 ## 3_q : 3 Max. :0.8900 ## (Other):12

par(mfrow=c(2,1),mar=c(3,4,1,1)) ?par v = odad$Tratamento=="o" plot(odad$IntervaloTempo[v],odad$Crescimento[v],xlab="",ylab="Crescimento

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em altura (cm)") v = odad$Tratamento=="q" plot(odad$IntervaloTempo[v],odad$Crescimento[v],xlab="",ylab="Crescimento em altura (cm)")

Figura 19: Boxplot do crescimento em altura (cm) no tratamento com a) Adubação orgânica e b) adubação química.

#crescimento em diâmetro pls = levels(dados$ID_planta) crescimento <- function(x,dad=NULL,oque="h") { vl = dad$ID_planta==x diff(range(dad[vl,oque],na.rm=T)) } crescimento2 <- function(x,dad=NULL,oque="h") { vl = dad$ID_planta==x dd = dad[vl,] dd = dd[order(dd$dia),] dia = dd$dia nn = paste(dia[-length(dia)],dia[-1],sep="-")

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xx = diff(dd[,oque],na.rm=T) names(xx) = nn xx } tc1 = sapply(pls,crescimento2,dad=dados,oque="d") odad = NULL t=1 for(t in 1:nrow(tc)) { xx = tc1[t,] xx = data.frame(Individuo=names(xx),Crescimento=xx,IntervaloTempo=rep(rownames(tc1)[t],length(xx))) odad = rbind(odad,xx) } rownames(odad) = NULL pegaalgo <- function(x,qual=2,sep="_") { strsplit(x,sep)[[1]][qual] } odad$Tratamento = sapply(as.vector(odad$Individuo),pegaalgo,qual=2) head(odad)

## Individuo Crescimento IntervaloTempo Tratamento ## 1 1_o 0.010 2-7 o ## 2 1_q 0.000 2-7 q ## 3 2_o 0.030 2-7 o ## 4 2_q 0.010 2-7 q ## 5 3_o 0.025 2-7 o ## 6 3_q 0.011 2-7 q

par(mfrow=c(2,1),mar=c(3,4,1,1)) v = odad$Tratamento=="o" plot(odad$IntervaloTempo[v],odad$Crescimento[v],xlab="",ylab="Crescimento em diâmetro (mm)") v = odad$Tratamento=="q" plot(odad$IntervaloTempo[v],odad$Crescimento[v],xlab="",ylab="Crescimento em diâmetro (mm)")

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Figura 20: Boxplot do crescimento em diâmetro (mm) no tratamento com a) Adubação orgânica e b) adubação química, ao longo do experimento.

As médias das taxas de crescimento das mudas de B. excelsa apresentaram valores maiores no tratamento da adubação orgânica, tanto em altura quanto em diâmetro do coleto, quando comparadas com a adubação química.

A seguir se encontram os resultados obtidos por meio da Análise de Variância em relação às taxas de crescimento nos tratamentos.

teste.anova <- dados #Função para análise de variância (variável resposta ~ variável preditora) anovaHa<-aov(dados$h~dados$tratamento,data=teste.anova) anovaDa<-aov(dados$d~dados$tratamento,data=teste.anova) #Verificar um sumário dos resultados summary(anovaHa)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 23.07 23.074 5.376 0.0259 * ## Residuals 38 163.08 4.292

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## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

summary(anovaDa)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 0.2307 0.23074 5.376 0.0259 * ## Residuals 38 1.6308 0.04292 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

#Teste de normalidade (a normalidade é alcançada com um valor de p > 0,05) #Formulação da Hipótese: H0: a amostra provém de uma população normal #H1: A amostra não provém de uma população Normal shapiro.test(resid(anovaHa))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovaHa) ## W = 0.94441, p-value = 0.04878

shapiro.test(resid(anovaDa))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovaDa) ## W = 0.94441, p-value = 0.04878

#pacote com função do teste para homogeneidade das variâncias library(car)

## Warning: package 'car' was built under R version 3.6.1

## Loading required package: carData

#Teste da homogeneidade das variâncias (a homogeneidade é alcançada com valores acima de p acima de 0,05) #Este teste faz uma transformação dos dados originais e aplica aos dados transformados o teste da ANOVA #Como o p-valor é maior que 5%, não temos evidências para rejeitar a hipótese de igualdade de variâncias. leveneTest(dados$h~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 3.8991 0.05561 . ## 38 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

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leveneTest(dados$d~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 3.8991 0.05561 . ## 38 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

# Se o resultado da ANOVA foi significativo a um p < 0,05, ou seja, é necessário realizar um teste post-hoc para verificar quais grupos diferem entre si #Teste de Tukey TukeyHSD(anovaHa)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$h ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -1.519 -2.845192 -0.1928082 0.0258872

TukeyHSD(anovaDa)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$d ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -0.1519 -0.2845192 -0.01928082 0.0258872

De acordo com a análise de variância, apenas a taxa de crescimento absoluto em diâmetro foi significativa.

A seguir se encontra os gráficos obtidos a partir da Análise de Variância (Figura 3 )

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) layout(mat=matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)) boxplot(dados$h~dados$tratamento,data=teste.anova,xlab="", ylab="TCA em altura (cm)") boxplot(dados$d~dados$tratamento,data=teste.anova, xlab="", ylab="TCA em diâmetro (mm)")

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Figura 21: Boxplot da ANOVA obtida entre crescimento e tratamentos.

Hipótese II Os indivíduos de B. excelsa apresentarão diferentes estratégias morfológicas ao ser submetida à adubação orgânica.

tapply(dados$mfe,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 64.7340 59.6625

tapply(dados$mfe,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 50.88 46.64

tapply(dados$mfe,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 76.33 72.79

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As médias da massa foliar específica de mudas de B. excelsa apresentaram valores maiores no tratamento da adubação orgânica quando comparadas com a adubação química.

A seguir se encontram os resultados obtidos por meio da Análise de Variância em relação à massa foliar específica.

teste.anova <- dados #Função para análise de variância (variável resposta ~ variável preditora) anovamfe<-aov(dados$mfe~dados$tratamento,data=teste.anova) #Verificar um sumário dos resultados summary(anovamfe)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 257.2 257.20 5.188 0.0285 * ## Residuals 38 1884.1 49.58 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

#Teste de normalidade (a normalidade é alcançada com um valor de p > 0,05) #Formulação da Hipótese: H0: a amostra provém de uma população normal #H1: A amostra não provém de uma população Normal shapiro.test(resid(anovamfe))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovamfe) ## W = 0.94635, p-value = 0.05682

#Teste da homogeneidade das variâncias (a homogeneidade é alcançada com valores acima de p acima de 0,05) #Este teste faz uma transformação dos dados originais e aplica aos dados transformados o teste da ANOVA #Como o p-valor é maior que 5%, não temos evidências para rejeitar a hipótese de igualdade de variâncias. leveneTest(dados$mfe~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 0.6744 0.4167 ## 38

# Se o resultado da ANOVA foi significativo a um p < 0,05, ou seja, é necessário realizar um teste post-hoc para verificar quais grupos diferem entre si #Teste de Tukey TukeyHSD(anovamfe)

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## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$mfe ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -5.0715 -9.579169 -0.5638311 0.028463

De acordo com a análise de variância, a massa foliar específica …….. foi significativa.

A seguir se encontra os gráficos obtidos a partir da Análise de Variância (Figura 3 )

par(mfrow=c(1,1),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) boxplot(dados$mfe~dados$tratamento,data=teste.anova,xlab="", ylab="Massa foliar específica")

Figura 22: Boxplot da ANOVA obtida entre massa foliar específica e tratamentos.

Hipótese III O uso de adubos orgânicos aumentará o desempenho fotossintético de B. excelsa. Para testar essa hipótese utilizaremos os dados de: condutância estomática (gs), taxa fotossintética (A), respiração no escuro (Rd), transpiração (E), eficiência

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máxima do fotossistema II (fv/fm), teores de pigmentos cloroplastídicos (clorofila a (chla), clorofila b (chlb), carotenóides, clorofila a/clorofila b (chlachlb), clorofila total (chltotal)).

tapply(dados$A,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 6.2960 3.8775

tapply(dados$A,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 5.13 2.35

tapply(dados$A,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 7.38 6.39

tapply(dados$gs,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 0.0935 0.0405

tapply(dados$gs,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 0.06 0.01

tapply(dados$gs,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 0.16 0.14

tapply(dados$Rd,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 0.2750 0.2725

tapply(dados$Rd,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 0.09 0.09

tapply(dados$Rd,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 0.50 0.41

tapply(dados$E,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 1.8865 0.9695

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tapply(dados$E,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 1.25 0.33

tapply(dados$E,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 2.72 2.53

tapply(dados$fvfm,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 0.6635 0.7985

tapply(dados$fvfm,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 0.44 0.56

tapply(dados$fvfm,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 0.82 0.85

tapply(dados$chla,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 1.9065 1.6610

tapply(dados$chla,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 0.99 0.96

tapply(dados$chla,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 3.30 2.27

tapply(dados$chlb,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 0.8280 0.6785

tapply(dados$chlb,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 0.29 0.36

tapply(dados$chlb,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 1.35 0.95

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tapply(dados$chlachlb,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 2.5285 2.5285

tapply(dados$chlachlb,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 2.26 2.29

tapply(dados$chlachlb,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 3.00 2.84

tapply(dados$carotenoides,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 0.835 0.736

tapply(dados$carotenoides,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 0.51 0.44

tapply(dados$carotenoides,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 1.24 0.98

tapply(dados$chltotal,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 2.736 2.339

tapply(dados$chltotal,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 1.36 1.32

tapply(dados$chltotal,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 4.06 3.23

Os parâmetros de desempenho fotossintético das mudas de B. excelsa apresentaram valores maiores no tratamento da adubação orgânica quando comparadas com a adubação química.

A seguir se encontram os resultados obtidos por meio da Análise de Variância em relação aos parâmetros fotossintéticos.

teste.anova <- dados #Função para análise de variância (variável resposta ~ variável

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preditora) anovaA<-aov(dados$A~dados$tratamento,data=teste.anova) anovags<-aov(dados$gs~dados$tratamento,data=teste.anova) anovaRd<-aov(dados$Rd~dados$tratamento,data=teste.anova) anovaE<-aov(dados$E~dados$tratamento,data=teste.anova) anovafvfm<-aov(dados$fvfm~dados$tratamento,data=teste.anova) anovachla<-aov(dados$chla~dados$tratamento,data=teste.anova) anovachlb<-aov(dados$chlb~dados$tratamento,data=teste.anova) anovaab<-aov(dados$chlachlb~dados$tratamento,data=teste.anova) anovacarot<-aov(dados$carotenoides~dados$tratamento,data=teste.anova) anovact<-aov(dados$chltotal~dados$tratamento,data=teste.anova) #Verificar um sumário dos resultados summary(anovaA)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 58.49 58.49 52.08 1.26e-08 *** ## Residuals 38 42.68 1.12 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

summary(anovags)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 0.02809 0.028090 25.32 1.2e-05 *** ## Residuals 38 0.04215 0.001109 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

summary(anovaRd)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 0.0001 0.000063 0.006 0.939 ## Residuals 38 0.4001 0.010528

summary(anovaE)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 8.409 8.409 32.59 1.43e-06 *** ## Residuals 38 9.805 0.258 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

summary(anovafvfm)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 0.1822 0.18225 21.08 4.71e-05 *** ## Residuals 38 0.3285 0.00864 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

summary(anovachla)

Page 55: Estabelecimento inicial de Bertholletia excelsa submetida ... · portátil, de sistema aberto, modelo LI-6400 (Li-Cor, USA)) foi ajustado para o fluxo de 400 umol s-1, concentração

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 0.603 0.6027 1.978 0.168 ## Residuals 38 11.581 0.3048

summary(anovachlb)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 0.2235 0.22350 3.103 0.0862 . ## Residuals 38 2.7374 0.07204 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

summary(anovaab)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 0.000 0.00000 0 1 ## Residuals 38 1.001 0.02633

summary(anovacarot)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 0.098 0.09801 2.304 0.137 ## Residuals 38 1.616 0.04253

summary(anovact)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 1.576 1.5761 3.281 0.078 . ## Residuals 38 18.253 0.4803 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

#Teste de normalidade (a normalidade é alcançada com um valor de p > 0,05) #Formulação da Hipótese: H0: a amostra provém de uma população normal #H1: A amostra não provém de uma população Normal shapiro.test(resid(anovaA))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovaA) ## W = 0.94775, p-value = 0.06345

shapiro.test(resid(anovags))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovags) ## W = 0.82086, p-value = 1.9e-05

shapiro.test(resid(anovaRd))

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## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovaRd) ## W = 0.96292, p-value = 0.2105

shapiro.test(resid(anovaE))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovaE) ## W = 0.92433, p-value = 0.01056

shapiro.test(resid(anovafvfm))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovafvfm) ## W = 0.86843, p-value = 0.0002604

shapiro.test(resid(anovachla))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovachla) ## W = 0.97093, p-value = 0.385

shapiro.test(resid(anovachlb))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovachlb) ## W = 0.97969, p-value = 0.6782

shapiro.test(resid(anovaab))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovaab) ## W = 0.94308, p-value = 0.04397

shapiro.test(resid(anovacarot))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovacarot) ## W = 0.94399, p-value = 0.04721

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shapiro.test(resid(anovact))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovact) ## W = 0.97392, p-value = 0.4746

#Teste da homogeneidade das variâncias (a homogeneidade é alcançada com valores acima de p acima de 0,05) #Este teste faz uma transformação dos dados originais e aplica aos dados transformados o teste da ANOVA #Como o p-valor é maior que 5%, não temos evidências para rejeitar a hipótese de igualdade de variâncias. leveneTest(dados$A~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 5.6258 0.02287 * ## 38 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

leveneTest(dados$gs~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 1.3846 0.2466 ## 38

leveneTest(dados$Rd~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 2.9464 0.09421 . ## 38 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

leveneTest(dados$E~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 0.0668 0.7975 ## 38

leveneTest(dados$fvfm~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 3.8523 0.05703 . ## 38

Page 58: Estabelecimento inicial de Bertholletia excelsa submetida ... · portátil, de sistema aberto, modelo LI-6400 (Li-Cor, USA)) foi ajustado para o fluxo de 400 umol s-1, concentração

## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

leveneTest(dados$chla~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 3.1006 0.08631 . ## 38 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

leveneTest(dados$chlb~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 5.2403 0.02772 * ## 38 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

leveneTest(dados$chlachlb~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 0.7352 0.3966 ## 38

leveneTest(dados$carotenoides~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 0.2877 0.5948 ## 38

leveneTest(dados$chltotal~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 2.6352 0.1128 ## 38

# Se o resultado da ANOVA foi significativo a um p < 0,05, ou seja, é necessário realizar um teste post-hoc para verificar quais grupos diferem entre si #Teste de Tukey TukeyHSD(anovaA)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$A ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ##

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## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -2.4185 -3.096966 -1.740034 0

TukeyHSD(anovags)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$gs ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -0.053 -0.07432073 -0.03167927 1.2e-05

TukeyHSD(anovaRd)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$Rd ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -0.0025 -0.06818618 0.06318618 0.9389897

TukeyHSD(anovaE)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$E ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -0.917 -1.242182 -0.5918184 1.4e-06

TukeyHSD(anovafvfm)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$fvfm ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica 0.135 0.07547799 0.194522 4.71e-05

TukeyHSD(anovachla)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level

Page 60: Estabelecimento inicial de Bertholletia excelsa submetida ... · portátil, de sistema aberto, modelo LI-6400 (Li-Cor, USA)) foi ajustado para o fluxo de 400 umol s-1, concentração

## ## Fit: aov(formula = dados$chla ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -0.2455 -0.5989146 0.1079146 0.1677755

TukeyHSD(anovachlb)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$chlb ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -0.1495 -0.3213187 0.0223187 0.0862103

TukeyHSD(anovaab)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$chlachlb ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica 0 -0.1038861 0.1038861 1

TukeyHSD(anovacarot)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$carotenoides ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -0.099 -0.2310226 0.03302256 0.1372819

TukeyHSD(anovact)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$chltotal ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento`

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## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -0.397 -0.8406837 0.04668372 0.0779903

De acordo com a análise de variância, os parâmetros fotossintéticos Fotossíntese líquida, condutância estomática, transpiração e eficiência máxima do fotossistema II foram fignificantes ao nível 0,0; e clorofila b e clorofila total foram significantes ao nível de 0,05 de significância.

A seguir se encontra os gráficos obtidos a partir da Análise de Variância (Figura 7 )

par(mfrow=c(2,2),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) layout(mat=matrix(1:4,nrow=2,ncol=2)) boxplot(dados$A~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Fotossíntese líquida") boxplot(dados$gs~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Condutância estomática") boxplot(dados$Rd~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Respiração no escuro") boxplot(dados$E~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Transpiração")

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Figura 23: Boxplot da ANOVA obtida entre os parâmetros fotossintéticos e tratamentos.

boxplot(dados$fvfm~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Eficiência máx PSII") boxplot(dados$chla~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Clorofila a") boxplot(dados$chlb~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Clorofila b") boxplot(dados$chlachlb~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="chla/chlb")

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Figura 23: Boxplot da ANOVA obtida entre os parâmetros fotossintéticos e tratamentos.

boxplot(dados$carotenoides~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Carotenóides") boxplot(dados$chltotal~dados$tratamento, teste.anova,xlab="", ylab="Clorofila total")

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Figura 23: Boxplot da ANOVA obtida entre os parâmetros fotossintéticos e tratamentos.

IV) A eficiência no uso dos recursos (luz e água ) de B. excelsa será maior quando submetidas a adubação orgânica.

tapply(dados$EUL,dados$tratamento, FUN=mean)

## A. orgânica A. química ## 4197.647 2585.341

tapply(dados$EUL,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 3421.708 1563.747

tapply(dados$EUL,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 4922.351 4262.083

tapply(dados$EUA,dados$tratamento, FUN=mean)

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## A. orgânica A. química ## 3.4985 4.5985

tapply(dados$EUA,dados$tratamento, FUN=min)

## A. orgânica A. química ## 2.22 2.52

tapply(dados$EUA,dados$tratamento, FUN=max)

## A. orgânica A. química ## 5.01 8.72

As médias da eficiência no uso de luz e água de mudas de B. excelsa apresentaram valores maiores no tratamento da adubação orgânica quando comparadas com a adubação química.

A seguir se encontram os resultados obtidos por meio da Análise de Variância em relação ao uso eficiente dos recursos.

teste.anova <- dados #Função para análise de variância (variável resposta ~ variável preditora) anovaEUL<-aov(dados$EUL~dados$tratamento,data=teste.anova) anovaEUA<-aov(dados$EUA~dados$tratamento,data=teste.anova) #Verificar um sumário dos resultados summary(anovaEUL)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 25995331 25995331 52.03 1.27e-08 *** ## Residuals 38 18985838 499627 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

summary(anovaEUA)

## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## dados$tratamento 1 12.1 12.100 7.6 0.00892 ** ## Residuals 38 60.5 1.592 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

#Teste de normalidade (a normalidade é alcançada com um valor de p > 0,05) #Formulação da Hipótese: H0: a amostra provém de uma população normal #H1: A amostra não provém de uma população Normal shapiro.test(resid(anovaEUL))

## ## Shapiro-Wilk normality test ##

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## data: resid(anovaEUL) ## W = 0.94787, p-value = 0.06409

shapiro.test(resid(anovaEUA))

## ## Shapiro-Wilk normality test ## ## data: resid(anovaEUA) ## W = 0.93457, p-value = 0.02277

#Teste da homogeneidade das variâncias (a homogeneidade é alcançada com valores acima de p acima de 0,05) #Este teste faz uma transformação dos dados originais e aplica aos dados transformados o teste da ANOVA #Como o p-valor é maior que 5%, não temos evidências para rejeitar a hipótese de igualdade de variâncias. leveneTest(dados$EUL~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 5.6227 0.0229 * ## 38 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

leveneTest(dados$EUA~dados$tratamento,data=teste.anova)

## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) ## Df F value Pr(>F) ## group 1 4.4178 0.04225 * ## 38 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

# Se o resultado da ANOVA foi significativo a um p < 0,05, ou seja, é necessário realizar um teste post-hoc para verificar quais grupos diferem entre si #Teste de Tukey TukeyHSD(anovaEUL)

## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$EUL ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica -1612.307 -2064.806 -1159.807 0

TukeyHSD(anovaEUA)

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## Tukey multiple comparisons of means ## 95% family-wise confidence level ## ## Fit: aov(formula = dados$EUA ~ dados$tratamento, data = teste.anova) ## ## $`dados$tratamento` ## diff lwr upr p adj ## A. química-A. orgânica 1.1 0.2922632 1.907737 0.008917

De acordo com a análise de variância, as eficiências no uso de luz e água de B. excelsa …….. foi significativa.

A seguir se encontra os gráficos obtidos a partir da Análise de Variância (Figura 9 )

par(mfrow=c(2,2),cex.lab=0.8,cex.axis=0.8, mar=c(3,5,1,0)) boxplot(dados$EUL~dados$tratamento,data=teste.anova,xlab="", ylab="Eficiência no uso da luz") boxplot(dados$EUA~dados$tratamento,data=teste.anova,xlab="", ylab="Eficiência no uso da água")

Figura 24: Boxplot da ANOVA obtida entre eficiência no uso dos recursos e tratamentos.

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Análise dos componentes principais (PCA) dt = dados[,5:16] str(dt)

## 'data.frame': 40 obs. of 12 variables: ## $ mfe : num 50.9 61.1 62.5 57.6 52.3 ... ## $ A : num 5.49 5.14 6.61 6.62 5.13 6.17 5.93 5.79 6.02 7 ... ## $ gs : num 0.08 0.06 0.09 0.09 0.07 0.06 0.07 0.1 0.09 0.09 ... ## $ E : num 1.71 1.45 1.88 1.88 1.45 1.54 1.78 2.35 1.54 2.32 ... ## $ Rd : num 0.11 0.12 0.17 0.1 0.09 0.5 0.23 0.23 0.23 0.24 ... ## $ EUL : num 3662 3428 4404 4410 3422 ... ## $ EUA : num 3.22 3.55 3.52 3.52 3.53 4.01 3.33 2.47 3.92 3.02 ... ## $ fvfm : num 0.66 0.44 0.58 0.58 0.73 0.67 0.49 0.48 0.52 0.75 ... ## $ chla : num 1.86 3.04 2.4 2.1 3.3 1.24 1.7 2.36 2.53 2.43 ... ## $ chlb : num 1.32 0.72 1.26 0.97 0.76 1.35 0.47 0.69 1.04 1.13 ... ## $ carotenoides: num 0.63 1.16 0.98 0.82 1.24 0.62 0.7 1.01 1.01 0.9 ... ## $ chlachlb : num 2.59 2.41 2.46 2.41 2.45 2.61 2.44 2.26 2.61 2.34 ...

meu.pca = prcomp(dt,scale.=T, tol=0,retx=T) class(meu.pca)

## [1] "prcomp"

names(meu.pca)

## [1] "sdev" "rotation" "center" "scale" "x"

summary(meu.pca)

## Importance of components: ## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 ## Standard deviation 2.1423 1.6802 1.09167 1.01519 0.84908 0.7389 ## Proportion of Variance 0.3824 0.2353 0.09931 0.08588 0.06008 0.0455 ## Cumulative Proportion 0.3824 0.6177 0.71701 0.80290 0.86298 0.9085 ## PC7 PC8 PC9 PC10 PC11 PC12 ## Standard deviation 0.62110 0.58039 0.4824 0.29637 0.23479 0.001196 ## Proportion of Variance 0.03215 0.02807 0.0194 0.00732 0.00459 0.000000 ## Cumulative Proportion 0.94062 0.96869 0.9881 0.99541 1.00000 1.000000

#quando da variação está explicado pelos eixos resumo = summary(meu.pca)

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var.expl = resumo$importance #veja a proporção cumulativa dos eixos gerados var.expl["Cumulative Proportion",]

## PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8 PC9 ## 0.38244 0.61770 0.71701 0.80290 0.86298 0.90847 0.94062 0.96869 0.98809 ## PC10 PC11 PC12 ## 0.99541 1.00000 1.00000

#quatro eixos explicam 100% da variacao #pega a proporção explicada por cada eixo tt = var.expl["Proportion of Variance",] tt = tt*100 barplot(tt,xlab='Eixos PCA', ylab="Variação explicada %")

Figura 25: Análise dos componentes principais.

#define cor e simbolo por especie tx = as.factor(dados$tratamento)

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#simbolos para os níveis upchs = 21:23 #cores para os níveis cores = rainbow(length(levels(tx)), alpha=0.5) library(vegan)

## Warning: package 'vegan' was built under R version 3.6.1

## Loading required package: permute

## Warning: package 'permute' was built under R version 3.6.1

## Loading required package: lattice

## ## Attaching package: 'lattice'

## The following object is masked from 'package:corrgram': ## ## panel.fill

## Registered S3 methods overwritten by 'vegan': ## method from ## reorder.hclust seriation ## rev.hclust dendextend

## This is vegan 2.5-5

fig <- ordiplot(meu.pca,type='n') points(fig, "sites", pch=upchs[as.numeric(tx)],bg=cores[as.numeric(tx)],col='white') mls = scores(meu.pca,display='species') ft = 5 #para aumentar as flexas um pouco arrows(0,0,mls[,1]*ft,mls[,2]*ft,length=0.05,angle=20,col='black',lwd=2) text(mls[,1]*ft,mls[,2]*ft, labels=rownames(mls), col="black", cex=0.8, pos=4)

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Figura 25: Análise dos componentes principais.

#NMDS

library(labdsv)

## Warning: package 'labdsv' was built under R version 3.6.1

## Loading required package: mgcv

## Loading required package: nlme

## This is mgcv 1.8-28. For overview type 'help("mgcv-package")'.

## Loading required package: MASS

## Loading required package: cluster

## ## Attaching package: 'labdsv'

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## The following object is masked from 'package:stats': ## ## density

?nmds disdados = dist(dados, method="euclidean")

## Warning in dist(dados, method = "euclidean"): NAs introduzidos por coerção

onmds = bestnmds(disdados,k=2)

## initial value 42.527560 ## iter 5 value 39.951165 ## iter 10 value 35.510782 ## iter 15 value 19.736877 ## iter 20 value 10.884372 ## iter 25 value 6.925916 ## iter 30 value 4.796049 ## iter 35 value 2.883725 ## iter 40 value 2.172980 ## iter 45 value 1.808410 ## iter 50 value 1.290787 ## iter 55 value 1.068477 ## iter 60 value 0.871364 ## iter 65 value 0.719844 ## iter 70 value 0.595875 ## iter 75 value 0.486586 ## iter 80 value 0.384545 ## iter 85 value 0.318568 ## iter 90 value 0.263520 ## iter 95 value 0.203898 ## iter 100 value 0.166375 ## final value 0.166375 ## stopped after 100 iterations ## initial value 42.898683 ## iter 5 value 32.858970 ## iter 10 value 9.481553 ## iter 15 value 1.913948 ## iter 20 value 0.591431 ## iter 25 value 0.190173 ## iter 30 value 0.108748 ## iter 35 value 0.025980 ## iter 40 value 0.013153 ## final value 0.009052 ## converged ## initial value 41.817691 ## iter 5 value 39.047022 ## iter 10 value 31.387625 ## iter 15 value 21.897108 ## iter 20 value 13.638990

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## iter 25 value 9.970607 ## iter 30 value 7.547222 ## iter 35 value 6.050143 ## iter 40 value 5.111541 ## iter 45 value 4.277252 ## iter 50 value 3.444325 ## iter 55 value 2.999088 ## iter 60 value 2.537255 ## iter 65 value 2.162841 ## iter 70 value 1.929913 ## iter 75 value 1.570071 ## iter 80 value 1.223902 ## iter 85 value 1.076718 ## iter 90 value 0.961857 ## iter 95 value 0.834706 ## iter 100 value 0.707232 ## final value 0.707232 ## stopped after 100 iterations ## initial value 43.235642 ## iter 5 value 38.526684 ## iter 10 value 19.577837 ## iter 15 value 8.388153 ## iter 20 value 3.268342 ## iter 25 value 1.573232 ## iter 30 value 0.592248 ## iter 35 value 0.195404 ## iter 40 value 0.112667 ## iter 45 value 0.053434 ## iter 50 value 0.029576 ## iter 55 value 0.017137 ## iter 60 value 0.011433 ## final value 0.009635 ## converged ## initial value 41.395235 ## iter 5 value 37.572278 ## iter 10 value 11.411415 ## iter 15 value 3.594910 ## iter 20 value 1.034902 ## iter 25 value 0.423899 ## iter 30 value 0.111127 ## iter 35 value 0.057035 ## iter 40 value 0.017612 ## final value 0.009295 ## converged ## initial value 42.864208 ## iter 5 value 38.283954 ## iter 10 value 20.205890 ## iter 15 value 7.221430 ## iter 20 value 3.142547 ## iter 25 value 1.148458

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## iter 30 value 0.554005 ## iter 35 value 0.274962 ## iter 40 value 0.136703 ## iter 45 value 0.081569 ## iter 50 value 0.054032 ## iter 55 value 0.036227 ## iter 60 value 0.023946 ## iter 65 value 0.012263 ## final value 0.008822 ## converged ## initial value 44.401690 ## iter 5 value 39.494824 ## iter 10 value 38.417994 ## iter 15 value 35.575447 ## iter 20 value 25.400273 ## iter 25 value 15.048280 ## iter 30 value 3.954976 ## iter 35 value 0.911653 ## iter 40 value 0.285634 ## iter 45 value 0.085090 ## iter 50 value 0.052763 ## iter 55 value 0.030947 ## iter 60 value 0.020352 ## iter 65 value 0.013824 ## iter 70 value 0.010567 ## final value 0.009345 ## converged ## initial value 42.110083 ## iter 5 value 39.882581 ## iter 10 value 38.781622 ## iter 15 value 21.792473 ## iter 20 value 13.190976 ## iter 25 value 10.215024 ## iter 30 value 6.624165 ## iter 35 value 3.299661 ## iter 40 value 1.851412 ## iter 45 value 1.275146 ## iter 50 value 0.637123 ## iter 55 value 0.382050 ## iter 60 value 0.199976 ## iter 65 value 0.110743 ## iter 70 value 0.069140 ## iter 75 value 0.041189 ## iter 80 value 0.033191 ## iter 85 value 0.025984 ## iter 90 value 0.018017 ## iter 95 value 0.013082 ## final value 0.008134 ## converged ## initial value 41.859541

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## iter 5 value 39.639492 ## iter 10 value 37.075112 ## iter 15 value 18.524058 ## iter 20 value 7.433707 ## iter 25 value 3.868412 ## iter 30 value 2.323826 ## iter 35 value 1.049554 ## iter 40 value 0.432121 ## iter 45 value 0.238521 ## iter 50 value 0.137559 ## iter 55 value 0.088364 ## iter 60 value 0.054789 ## iter 65 value 0.042973 ## iter 70 value 0.027509 ## iter 75 value 0.020270 ## iter 80 value 0.014655 ## iter 85 value 0.011782 ## final value 0.009696 ## converged ## initial value 43.490614 ## iter 5 value 40.164643 ## iter 10 value 39.691766 ## iter 15 value 28.977378 ## iter 20 value 2.777364 ## iter 25 value 0.430390 ## iter 30 value 0.139687 ## iter 35 value 0.050364 ## iter 40 value 0.031659 ## iter 45 value 0.021989 ## iter 50 value 0.014932 ## iter 55 value 0.010976 ## final value 0.009123 ## converged ## initial value 42.325814 ## iter 5 value 39.791282 ## iter 10 value 38.809884 ## iter 15 value 26.696313 ## iter 20 value 12.525729 ## iter 25 value 8.478647 ## iter 30 value 6.501298 ## iter 35 value 5.327708 ## iter 40 value 4.594321 ## iter 45 value 3.863311 ## iter 50 value 3.218526 ## iter 55 value 2.405743 ## iter 60 value 1.882670 ## iter 65 value 1.358179 ## iter 70 value 1.032559 ## iter 75 value 0.838976 ## iter 80 value 0.672965

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## iter 85 value 0.511287 ## iter 90 value 0.405379 ## iter 95 value 0.327852 ## iter 100 value 0.268432 ## final value 0.268432 ## stopped after 100 iterations ## initial value 40.632584 ## iter 5 value 19.365655 ## iter 10 value 4.135610 ## iter 15 value 1.135444 ## iter 20 value 0.322658 ## iter 25 value 0.158556 ## iter 30 value 0.072502 ## iter 35 value 0.052783 ## iter 40 value 0.030905 ## iter 45 value 0.019546 ## iter 50 value 0.013748 ## final value 0.009441 ## converged ## initial value 42.225859 ## iter 5 value 38.847607 ## iter 10 value 31.425368 ## iter 15 value 13.838564 ## iter 20 value 5.227059 ## iter 25 value 2.029735 ## iter 30 value 0.868270 ## iter 35 value 0.309384 ## iter 40 value 0.150109 ## iter 45 value 0.100236 ## iter 50 value 0.066593 ## iter 55 value 0.050678 ## iter 60 value 0.039556 ## iter 65 value 0.029907 ## iter 70 value 0.017350 ## iter 75 value 0.012101 ## final value 0.009465 ## converged ## initial value 40.541350 ## iter 5 value 36.428244 ## iter 10 value 14.616532 ## iter 15 value 6.016713 ## iter 20 value 2.648737 ## iter 25 value 0.774165 ## iter 30 value 0.330225 ## iter 35 value 0.173535 ## iter 40 value 0.121351 ## iter 45 value 0.090156 ## iter 50 value 0.061609 ## iter 55 value 0.040516 ## iter 60 value 0.030242

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## iter 65 value 0.021865 ## iter 70 value 0.014686 ## iter 75 value 0.010814 ## final value 0.008862 ## converged ## initial value 41.956404 ## iter 5 value 39.229440 ## iter 10 value 36.300010 ## iter 15 value 34.583863 ## iter 20 value 32.178780 ## iter 25 value 26.056768 ## iter 30 value 22.966897 ## iter 35 value 21.596400 ## iter 40 value 18.206599 ## iter 45 value 15.479513 ## iter 50 value 13.858785 ## iter 55 value 13.442112 ## iter 60 value 12.636896 ## iter 65 value 11.153375 ## iter 70 value 10.816877 ## iter 75 value 10.623229 ## iter 80 value 10.456853 ## final value 10.387479 ## converged ## initial value 43.692447 ## iter 5 value 39.612354 ## iter 10 value 36.858539 ## iter 15 value 22.211000 ## iter 20 value 10.730398 ## iter 25 value 6.896184 ## iter 30 value 4.420390 ## iter 35 value 2.715550 ## iter 40 value 1.877064 ## iter 45 value 0.981041 ## iter 50 value 0.561561 ## iter 55 value 0.319566 ## iter 60 value 0.178108 ## iter 65 value 0.091085 ## iter 70 value 0.050133 ## iter 75 value 0.039763 ## iter 80 value 0.032307 ## iter 85 value 0.021451 ## iter 90 value 0.015878 ## iter 95 value 0.011625 ## final value 0.008825 ## converged ## initial value 41.684119 ## iter 5 value 39.292650 ## iter 10 value 37.269689 ## iter 15 value 16.159494

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## iter 20 value 7.322804 ## iter 25 value 4.251792 ## iter 30 value 2.651956 ## iter 35 value 1.200776 ## iter 40 value 0.492778 ## iter 45 value 0.242257 ## iter 50 value 0.149619 ## iter 55 value 0.088574 ## iter 60 value 0.057872 ## iter 65 value 0.021559 ## iter 70 value 0.012493 ## iter 75 value 0.010324 ## iter 75 value 0.009952 ## iter 75 value 0.009934 ## final value 0.009934 ## converged ## initial value 43.792929 ## iter 5 value 39.987404 ## final value 39.826527 ## converged ## initial value 42.795088 ## iter 5 value 39.745728 ## iter 10 value 39.287523 ## iter 15 value 34.392774 ## iter 20 value 13.792910 ## iter 25 value 8.116867 ## iter 30 value 5.370854 ## iter 35 value 3.821160 ## iter 40 value 2.493460 ## iter 45 value 1.890566 ## iter 50 value 1.497903 ## iter 55 value 1.135509 ## iter 60 value 0.820508 ## iter 65 value 0.566133 ## iter 70 value 0.383299 ## iter 75 value 0.241854 ## iter 80 value 0.178356 ## iter 85 value 0.130061 ## iter 90 value 0.088137 ## iter 95 value 0.056686 ## iter 100 value 0.041823 ## final value 0.041823 ## stopped after 100 iterations ## initial value 42.548955 ## iter 5 value 39.960418 ## iter 10 value 39.404905 ## iter 15 value 34.839546 ## iter 20 value 20.070035 ## iter 25 value 11.244333 ## iter 30 value 7.144530

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## iter 35 value 5.356606 ## iter 40 value 4.400399 ## iter 45 value 3.310430 ## iter 50 value 2.448543 ## iter 55 value 1.766717 ## iter 60 value 1.280554 ## iter 65 value 0.942131 ## iter 70 value 0.682506 ## iter 75 value 0.445098 ## iter 80 value 0.285925 ## iter 85 value 0.187796 ## iter 90 value 0.112823 ## iter 95 value 0.064048 ## iter 100 value 0.044761 ## final value 0.044761 ## stopped after 100 iterations ## [1] 0.166374619 0.009051997 0.707231831 0.009634595 0.009294821 ## [6] 0.008821599 0.009344539 0.008134141 0.009695977 0.009122817 ## [11] 0.268432092 0.009440924 0.009464658 0.008861856 10.387478649 ## [16] 0.008825332 0.009933996 39.826526769 0.041823065 0.044760541 ## ## best result = 8 ## with stress = 0.008134141

str(onmds)

## List of 2 ## $ points: num [1:40, 1:2] 1.667 0.707 4.703 4.737 0.737 ... ## ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 ## .. ..$ : NULL ## .. ..$ : NULL ## $ stress: num 0.00813 ## - attr(*, "class")= chr "nmds"

#o valor do stress indica o ajuste. Se o stress for 0, o ajuste é perfeito: onmds$stress

## [1] 0.008134141

0.01603153

## [1] 0.01603153

ptsnmds = onmds$points #calcula a distancia adist = dist(ptsnmds) #qual a correlacao entre essas matrizes de distancia? cor(disdados,adist)

## [1] 0.9999976

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0.999998

## [1] 0.999998

xl = range(ptsnmds[,1])+c(-1,10) yl = range(ptsnmds[,2])+c(-2,2) plot(ptsnmds,type='p',pch=21,bg='red',xlab='NMDS 1',ylab='NMDS 2', xlim=xl,ylim= yl,cex=0.5)

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