Determinação de teores ótimos de nutrientes em soja pelos métodos chance matemática, sistema integrado de diagnose e recomendação e diagnose da composição nutricional Determination of optimal nutrient contents for soybean by the mathematical chance, diagnosis and recommendation integrated system and compositional nutrient diagnosis methods

Abstract

Diversos estudos têm demonstrado o uso promissor de métodos de diagnose nutricional para definição de teores ótimos e níveis críticos de nutrientes em tecidos vegetais. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi comparar os teores ótimos de nutrientes para soja, estimados por meio dos métodos Chance Matemática (ChM), Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS) e Diagnose da Composição Nutricional (CND), a partir de dados provenientes de monitoramento nutricional de 111 lavouras comerciais de soja, da região sul do Estado de Mato Grosso do Sul. Os teores ótimos de nutrientes estimados pelos métodos DRIS e CND foram idênticos ao teor médio observado na população de referência. Para o método ChM, exceto para os nutrientes Cu, Fe, Mn e Zn, os teores ótimos estimados também foram idênticos ou muito próximos ao teor médio na população de referência. Os métodos ChM, DRIS e CND mostraram-se promissores na calibração de teores ótimos para a cultura da soja a partir de dados provenientes de monitoramentos nutricionais de lavouras comerciais.Several studies pointed out the promising use of nutritional diagnosis methods for the determination of optimum nutrient contents and critical levels in plant tissues. Thus, the objective of this study was to compare the optimum nutrient content for soybean, estimated by the Mathematical Chance (ChM), Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS) and Compositional Nutrient Diagnosis (CND) methods. The optimum nutrient contents estimated by DRIS and CND where identical to the mean content in the reference population. Apart from the nutrients Cu, Fe, Mn and Zn, the optimum contents were also equal or in close proximity to the mean nutrient contents of the reference population by the ChM method. The ChM, DRIS and CND methods proved promising for the calibration of optimal nutrient contents for soybean based on data obtained from nutrient monitoring of commercial fields.

Keywords

• diagnose foliar
• estado nutricional
• Glycine max
• foliar diagnosis
• nutritional status
• Glycine max