{"id":5054,"date":"2021-10-30T10:00:34","date_gmt":"2021-10-30T13:00:34","guid":{"rendered":"https:\/\/ilsabrasil.com.br\/?p=5054"},"modified":"2021-10-29T15:48:50","modified_gmt":"2021-10-29T18:48:50","slug":"efeito-de-mitigadores-de-estresse-na-atividade-metabolica-e-produtividade-da-soja-glycine-max-l-merr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ilsabrasil.com.br\/es\/efeito-de-mitigadores-de-estresse-na-atividade-metabolica-e-produtividade-da-soja-glycine-max-l-merr\/","title":{"rendered":"Efeito de mitigadores de estresse na atividade metab\u00f3lica e produtividade da soja (Glycine max (L.) Merr)"},"content":{"rendered":"

Introdu\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>De acordo com o \u00faltimo levantamento de gr\u00e3os (janeiro de 2021) da Companhia Nacional do Abastecimento (CONAB), a safra de soja do ano de 2020 atingiu o marco de 133.692,3 mil t, cerca de 7,1 % a mais em compara\u00e7\u00e3o ao ano anterior, al\u00e9m de ter um aumento estimado de 3,6 % na produtividade (3.500 kg.ha-1<\/sup>). Nesta safra de 2019\/20, flutua\u00e7\u00f5es na disponibilidade h\u00eddrica foram sentidas em boa parte do pa\u00eds e, especificamente no Rio Grande do Sul, onde longos per\u00edodos de estiagem puderam ser vistos nas diferentes regi\u00f5es produtoras. O d\u00e9ficit h\u00eddrico \u00e9 o mais importante e frequente estresse que afeta a cultura da soja (BALARDIN et al., 2011).<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>De acordo com Correia et al. (2018), as secas severas no per\u00edodo vegetativo s\u00e3o menos prejudiciais quando comparadas \u00e0 fase reprodutiva, pois, caso ocorra estiagem na fase de desenvolvimento vegetativo, a popula\u00e7\u00e3o de plantas sofrer\u00e1 com o desenvolvimento assim\u00e9trico, comprometendo a \u00e1rea foliar e o rendimento de gr\u00e3os. Ainda de acordo com estes autores, quando a defici\u00eancia h\u00eddrica ocorre na fase reprodutiva, principalmente no per\u00edodo de enchimento de gr\u00e3os, ocorrem altera\u00e7\u00f5es fisiol\u00f3gicas na planta e consequente fechamento de est\u00f4matos, tendo como consequ\u00eancia o abortamento das vagens, o que reduz significativamente a produtividade.<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>Atualmente, diversos estudos sobre subst\u00e2ncias org\u00e2nicas que tenham o potencial de reduzir danos por estresses bi\u00f3ticos e abi\u00f3ticos v\u00eam sendo realizados, e os resultados s\u00e3o promissores. Uma alternativa para auxiliar as plantas na supera\u00e7\u00e3o de estresses abi\u00f3ticos \u00e9 a utiliza\u00e7\u00e3o de fertilizantes que tamb\u00e9m estimulam o metabolismo vegetal (FEMV), j\u00e1 que podem atuar como incremento hormonal e nutricional devido a presen\u00e7a de amino\u00e1cidos, extratos de algas, \u00e1cidos h\u00famicos e f\u00falvicos etc. Os FEMV s\u00e3o fornecidos em pequenas quantidades e, al\u00e9m de nutrientes, melhoram a capacidade das plantas em suportar diversos tipos de estresses bi\u00f3ticos e abi\u00f3ticos (CARVALHO – TIRAR)<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>Os amino\u00e1cidos s\u00e3o compostos essenciais \u00e0s plantas, apresentando diversas fun\u00e7\u00f5es. Talvez o principal e mais importante efeito dos amino\u00e1cidos seja o de o de sinalizador de estresses, fazendo com que as plantas desencadeiem rotas de defesa a estas condi\u00e7\u00f5es indesej\u00e1veis e prejudiciais. A aplica\u00e7\u00e3o de amino\u00e1cidos mostrou-se ser eficaz para aumentar a biomassa de plantas de milho, maior prote\u00e7\u00e3o contra estresse bi\u00f3tico e abi\u00f3tico, sendo poss\u00edvel declarar que, as plantas demonstraram um maior potencial no incremento de gr\u00e3os (HALPERN et al., 2015, citados por CAMPOS et al., 2020).<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>Com base no que foi exposto, o objetivo do trabalho foi avaliar a efici\u00eancia de tratamentos via foliar na efici\u00eancia metab\u00f3lica e produtividade da cultura da soja submetidas a condi\u00e7\u00f5es de estresse.<\/p>\n

 <\/p>\n

Experimento<\/strong><\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>O experimento foi realizado no munic\u00edpio de Cruz Alta, RS, na localidade de Urupu, pela Physioatac Consultoria, sob responsabilidade do engenheiro agr\u00f4nomo MSc. Gabriel Schaich. O delineamento experimental empregado foi o de blocos ao acaso com 9 tratamentos + controle, com 8 repeti\u00e7\u00f5es cada. A semeadura foi realizada em \u00e1rea de sistema de plantio direto consolidado seguindo a rota\u00e7\u00e3o de cultura nabo – milho – aveia-preta \u2013 soja, com a cultivar BMX Zeus IPRO, em novembro de 2019.<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>Os tratamentos utilizados neste experimento est\u00e3o detalhados na tabela 1. O estresse abi\u00f3tico foi induzido com a aplica\u00e7\u00e3o do herbicida de contato Lactofen (700 mL.ha-1<\/sup>), na fase fenol\u00f3gica de R2. Ap\u00f3s 5 dias da identifica\u00e7\u00e3o visual dos sintomas de fitotoxidez, os manejos de recupera\u00e7\u00e3o (tratamentos) foram aplicados via foliar, com pulverizador costal el\u00e9trico FT-16S YAMAHO.<\/p>\n

 <\/p>\n

Tabla 1.<\/strong> Descri\u00e7\u00e3o dos tratamentos utilizados no ensaio. Esta\u00e7\u00e3o experimental Physioatac Consultoria, safra 2019-2020. Cruz Alta \u2013 RS.<\/p>\n

 <\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Tratamiento<\/strong><\/td>\nProducto<\/strong><\/td>\nEmpresa<\/strong><\/td>\nDose*<\/strong><\/p>\n

(g ou mL. ha-1<\/sup>)<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n

1<\/td>\nControl<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
2<\/td>\nProducto 1<\/td>\nConcorrente 1<\/td>\n**<\/td>\n<\/tr>\n
3<\/td>\nProducto 2<\/td>\nConcorrente 2<\/td>\n**<\/td>\n<\/tr>\n
4<\/td>\nProducto 3<\/td>\nConcorrente 3<\/td>\n**<\/td>\n<\/tr>\n
5<\/td>\nProducto 4<\/td>\nConcorrente 4<\/td>\n**<\/td>\n<\/tr>\n
6<\/td>\nIlsamin Expression<\/td>\nILSA Brasil<\/td>\n2000<\/td>\n<\/tr>\n
7<\/td>\nIlsamin Agile<\/td>\nILSA Brasil<\/td>\n2000<\/td>\n<\/tr>\n
8<\/td>\nProduto 5<\/td>\nConcorrente 5<\/td>\n**<\/td>\n<\/tr>\n
9<\/td>\nProduto 6<\/td>\nConcorrente 6<\/td>\n**<\/td>\n<\/tr>\n
10<\/td>\nProduto 7<\/td>\nConcorrente 7<\/td>\n**<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

* produtos aplicados na fase de R2, 5 dias ap\u00f3s fitotoxidez induzida por Lactofen.<\/p>\n

** as doses aplicadas foram as recomendadas pelos fabricantes<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>Na fase fenol\u00f3gica de enchimento de gr\u00e3os (R5.5), com o aux\u00edlio de um sensor multiespectral MicaSense RedEdge, capaz de realizar capturas em cinco bandas distintas do espectro eletromagn\u00e9tico vis\u00edvel (azul, verde, vermelho) e invis\u00edvel (Red-Edge e infravermelho pr\u00f3ximo), foram avaliados os seguintes \u00edndices vegetativos: \u00edndice foliar verde (GLI), \u00edndice de vegeta\u00e7\u00e3o da diferen\u00e7a normalizada pelo Red-Edge (NDRE), \u00edndice de vegeta\u00e7\u00e3o por diferen\u00e7a normalizada verde (GNDVI) e \u00edndice de vegeta\u00e7\u00e3o normalizada pelo vermelho (NDVI); al\u00e9m da produtividade, onde cada repeti\u00e7\u00e3o foi avaliada individualmente com rela\u00e7\u00e3o ao peso e umidade (os resultados apresentam a produtividade com umidade de gr\u00e3os ajustada para 13 %).<\/p>\n

 <\/p>\n

Resultados e discuss\u00e3o<\/strong><\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>\u00cdndices espectrais de vegeta\u00e7\u00e3o ou simplesmente \u00edndices vegetativos, t\u00eam sido utilizados para monitorar a cobertura vegetal de lavouras em escala comercial e local, e funcionam como uma esp\u00e9cie de Raio-X da lavoura. Tais \u00edndices s\u00e3o combina\u00e7\u00f5es de dados espectrais selecionados com o objetivo de sintetizar e isolar erros humanos em avalia\u00e7\u00f5es biof\u00edsicas. Os principais \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o conhecidos s\u00e3o obtidos atrav\u00e9s de uma combina\u00e7\u00e3o de valores de reflect\u00e2ncia ou de radi\u00e2ncia da vegeta\u00e7\u00e3o em duas faixas de comprimento de onda, vis\u00edvel (350-700 nm) e infravermelho (730-1.100 nm) (ALMEIDA et al., 2005). Maiores valores de leitura est\u00e3o relacionados com maiores \u00edndices de \u00e1rea foliar, sanidade, reten\u00e7\u00e3o de folhas do ter\u00e7o inferior e efici\u00eancia fotossint\u00e9tica conforme o comprimento de onda avaliado (PONZONI, 2001). Os dados s\u00e3o apresentados na tabela 2 e complementados nas figuras 1, 2, 3, 4 e 5.<\/p>\n

 <\/p>\n

Tabela 2. <\/strong>Comparativo de m\u00e9dias de \u00edndices vegetativos e produtividade. Esta\u00e7\u00e3o experimental Physioatac Consultoria, safra 2019-2020. Cruz Alta \u2013 RS.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Trat<\/strong><\/td>\nC\u00f3digo<\/strong><\/td>\nGLI<\/strong><\/td>\nNDRE<\/strong><\/td>\nGNDVI<\/strong><\/td>\nNDVI<\/strong><\/td>\nProdutividade (sc.ha-1<\/sup>)<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
1<\/td>\nControl<\/td>\n0,462<\/td>\n0,587<\/td>\n0,846<\/td>\n0,933<\/td>\n75,49<\/td>\n<\/tr>\n
2<\/td>\nProducto 1<\/td>\n0,463<\/td>\n0,589<\/td>\n0,847<\/td>\n0,934<\/td>\n73,81<\/td>\n<\/tr>\n
3<\/td>\nProducto 2<\/td>\n0,464<\/td>\n0,598<\/td>\n0,851<\/td>\n0,936<\/td>\n75,06<\/td>\n<\/tr>\n
4<\/td>\nProducto 3<\/td>\n0,453<\/td>\n0,608<\/td>\n0,855<\/td>\n0,936<\/td>\n76,64<\/td>\n<\/tr>\n
5<\/td>\nProducto 4<\/td>\n0,459<\/td>\n0,592<\/td>\n0,847<\/td>\n0,933<\/td>\n65,42<\/td>\n<\/tr>\n
6<\/td>\nIlsamin Expression<\/td>\n0,460<\/td>\n0,594<\/td>\n0,849<\/td>\n0,934<\/td>\n74,56<\/td>\n<\/tr>\n
7<\/td>\nIlsamin Agile<\/td>\n0,455<\/td>\n0,601<\/td>\n0,853<\/td>\n0,936<\/td>\n80,68<\/td>\n<\/tr>\n
8<\/td>\nProduto 5<\/td>\n0,468<\/td>\n0,598<\/td>\n0,850<\/td>\n0,937<\/td>\n81,27<\/td>\n<\/tr>\n
9<\/td>\nProduto 6<\/td>\n0,470<\/td>\n0,595<\/td>\n0,850<\/td>\n0,937<\/td>\n74,78<\/td>\n<\/tr>\n
10<\/td>\nProduto 7<\/td>\n0,465<\/td>\n0,595<\/td>\n0,850<\/td>\n0,936<\/td>\n74,08<\/td>\n<\/tr>\n
M\u00e9dia<\/td>\n<\/td>\n0,462<\/td>\n0,596<\/td>\n0,850<\/td>\n0,935<\/td>\n75,18<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>Ao observar os valores de GLI (tabela 2; figura 1), \u00e9 poss\u00edvel constatar que valores menores foram encontrados nos tratamentos 4 e 7, o que indica maior intensidade de degrada\u00e7\u00e3o de clorofila, que, pela fase avaliada, reflete uma antecipa\u00e7\u00e3o na transloca\u00e7\u00e3o de nitrog\u00eanio para os gr\u00e3os e neste sentido, atua de forma positiva no enchimento de gr\u00e3os, refletindo em maior produtividade (tabela 2; figura 5). Vicari et al. (2015) observaram que o \u00edndice GLI apresentou tamb\u00e9m alta correla\u00e7\u00e3o com a produtividade em um ensaio com plantas de canola.<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>Para a vari\u00e1vel NDRE (tabela 2; figura 2), os maiores valores foram encontrados, respectivamente, nos tratamentos 4 e 7, o que demonstra maior efici\u00eancia na dissipa\u00e7\u00e3o de energia solar n\u00e3o aproveit\u00e1vel (infravermelho pr\u00f3ximo), bem como maior residual de estruturas ligadas \u00e0 clorofila no ter\u00e7o inferior das plantas, refletindo em ganho de biomassa geral (GNDVI), \u00edndice demonstrado na tabela 2 e figura 3. Este resultado corrobora com dados obtidos por Groff et al. (2013), onde foi constatado que o GNDVI apresentou correla\u00e7\u00e3o com produtividade de gr\u00e3os em soja.<\/p>\n

\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong>Ao estudar o padr\u00e3o espectral de cultivares de soja por meio do NDVI, Lima (2014) constatou que existe uma boa correla\u00e7\u00e3o entre o \u00edndice NDVI e o \u00edndice de \u00e1rea foliar (IAF), podendo, deste modo, serem utilizados para o monitoramento da cultura da soja atrav\u00e9s de t\u00e9cnicas remotas. Ao analisarmos este \u00edndice (tabela 2, figura 4), \u00e9 poss\u00edvel observar uma proximidade maior entre as leituras, fato que pressup\u00f5e ind\u00edcio de \u201csatura\u00e7\u00e3o\u201d do \u00edndice, onde em fun\u00e7\u00e3o da massa vegetativa abundante, o resultado da efici\u00eancia metab\u00f3lica neste \u00edndice fica comprometido, sendo assim necess\u00e1rio avaliar os demais \u00edndices vegetativos em conjunto.<\/p>\n

 <\/p>\n

Figura 1. <\/strong>\u00cdndice foliar verde (GLI). Esta\u00e7\u00e3o experimental Physioatac Consultoria safra 2019-2020. Cruz Alta \u2013 RS.<\/p>\n

Figura 2. <\/strong>\u00cdndice de vegeta\u00e7\u00e3o por diferen\u00e7a normalizada pelo Red-Edge (NDRE). Esta\u00e7\u00e3o experimental Physioatac Consultoria safra 2019-2020. Cruz Alta \u2013 RS.<\/p>\n

Figura 3.<\/strong> \u00cdndice de vegeta\u00e7\u00e3o por diferen\u00e7a normalizada verde (GNDVI). Esta\u00e7\u00e3o experimental Physioatac Consultoria safra 2019-2020. Cruz Alta \u2013 RS.<\/p>\n

Figura 4. <\/strong>\u00cdndice de vegeta\u00e7\u00e3o da diferen\u00e7a normalizada pelo vermelho (NDVI). Esta\u00e7\u00e3o experimental Physioatac Consultoria safra 2019-2020. Cruz Alta \u2013 RS.<\/p>\n

Para a vari\u00e1vel produtividade, a m\u00e9dia do ensaio foi de 75,18 sc.ha-1<\/sup> ou 4.510,8 kg.ha-1<\/sup> (tabela 2). Os tratamentos 8, 7 e 4 obtiveram melhores resultados (figura 5), com incrementos de 7,65%, 6,87% e 1,52% respectivamente. Esses valores validam os resultados obtidos atrav\u00e9s dos par\u00e2metros vegetativos analisados. A alta produtividade ap\u00f3s a indu\u00e7\u00e3o do estresse pode ser explicada pela atua\u00e7\u00e3o das subst\u00e2ncias indutores da ativa\u00e7\u00e3o de mecanismos de defesa da planta presentes nos fertilizantes e que resultam no aumento da toler\u00e2ncia a condi\u00e7\u00f5es ambientais, pois melhoram a efici\u00eancia nutricional das plantas, aumentam a efici\u00eancia dos mecanismos de defesa, das atividades fisiol\u00f3gicas, do uso da \u00e1gua, na s\u00edntese de metabolitos essenciais e no crescimento da parte a\u00e9rea e sistema radicular promovendo maior produtividade e produtos finais com mais qualidade (DU JARDIN et al., 2015; citados por ROSA, 2020).<\/p>\n

Figura 5. <\/strong>Representa\u00e7\u00e3o gr\u00e1fica da produtividade final. Esta\u00e7\u00e3o experimental Physioatac Consultoria safra 2019-2020. Cruz Alta \u2013 RS.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Conclus\u00e3o<\/strong><\/p>\n

Com base nos resultados obtidos e aqui apresentados, \u00e9 poss\u00edvel concluir que foram encontradas diferen\u00e7as importantes na melhoria do metabolismo vegetal quantificadas pelos par\u00e2metros \u00edndices vegetativos NDRE, GLI e produtividade, com destaque para os tratamentos 4, 7 (Ilsamin Agile) e 8.<\/p>\n

\u00a0<\/strong><\/p>\n

Referencias bibliogr\u00e1ficas<\/strong><\/p>\n

Acompanhamento da Safra Brasileira de gr\u00e3os \u2013 4\u00ba Levantamento (2020\/21). Companhia Nacional do Abastecimento \u2013 CONAB<\/p>\n

ALMEIDA, T.S. de; FONTANA, D.C.; MARTORANO, L.G.; BERGAMASCHI, H. \u00cdndices de vegeta\u00e7\u00e3o para a cultura da soja em diferentes condi\u00e7\u00f5es h\u00eddricas e de sistema de manejo do solo. Anais XII Simp\u00f3sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto<\/strong>, Goi\u00e2nia, Brasil, p. 17-24, 2005.<\/p>\n

BALARDIN, R.S.; DA SILVA, F.D.L.; DEBONA, D.; DALLA CORTE, G.; DALLA FAVERA, D.; TORMEN, N.R. Tratamento de sementes com fungicidas e inseticidas como redutores dos efeitos do estresse h\u00eddrico em plantas de soja.\u00a0Ciencias rurales<\/strong>, Santa Maria, v.41,\u00a0p.1120-1126,\u00a02011.<\/p>\n

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CORREIA, A.R. et al. Efeito do estresse h\u00eddrico nas fases vegetativa e reprodutiva da soja sobre o rendimento de gr\u00e3os. In: XIII JORNADA ACAD\u00caMICA DA EMBRAPA SOJA<\/strong>, Londrina. Resumos expandidos. Londrina: Embrapa Soja, p. 242-247, 2018.<\/p>\n

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GROFF, E.C. et al. Caracter\u00edsticas agron\u00f4micas associadas com \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o medidos por sensores ativos de dossel na cultura da soja. Semina: Ci\u00eancias Agr\u00e1rias<\/strong>, Londrina, v. 34, n. 2, p. 517-526, 2013.<\/p>\n

HALPERN, M.; BAR-TAL, A.; OFEK, M.; MINZ, D.; MULLER, T.; YERMIYAHU, U. Chapter Two – The Use of Biostimulants for Enhancing Nutrient Uptake. In: SPARKS, D. L. (Ed.). Advances in Agronomy: Academic Press, v.130, p.141- 174, 2015.<\/p>\n

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PONZONI, F.J. Comportamento espectral da vegeta\u00e7\u00e3o. In. Sensoriamento Remoto – Reflet\u00e2ncia dos alvos naturais<\/strong>. Bras\u00edlia: UnB, EMBRAPA, 2001.<\/p>\n

ROSA, V. do R. A\u00e7\u00e3o de bioestimulantes na mitiga\u00e7\u00e3o do estresse por defici\u00eancia h\u00eddrica em soja. Universidade Estadual Paulista \u2013 UNESP. 2020<\/strong>. 101p. (Tese de doutorado)<\/p>\n

VICARI, M.B. et al. Avalia\u00e7\u00e3o de resposta de \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o aos par\u00e2metros biof\u00edsicos da canola. Anais XVII Simp\u00f3sio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR<\/strong>, Jo\u00e3o Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29 de abril de 2015, INPE.<\/p>\n

 <\/p>\n

Autores<\/strong><\/p>\n

    \n
  • Ing. Agr. Maestr\u00eda en Ciencias. Aline Tramontini dos Santos<\/li>\n
  • Ing. Agr. Maestr\u00eda en Ciencias. Carolina Custodio Pinto<\/li>\n
  • Ing. Agr. Maestr\u00eda en Ciencias. Thiago Stella de Freitas<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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