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Autor: search.filters.author.Silva, Matheus Wandermurem daAssunto: search.filters.subject.Sistemas agroecológicos e orgânicos

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    Decomposition and nutrients released from forest and perennial crops associated with organic coffee
    (Editora UFLA, 2021) Araujo, João Batista Silva; Silva, Matheus Wandermurem da; Lima, Wallace Luís de; Pereira, Ana Claudia Hertel; Endringer, Denise Coutinho; Souza, Jacimar Luís de
    Agroforestry consortia increase organic matter and nutrient cycling in agricultural systems. For this reason, the objective of this work was to study the release rate of nutrients and the decomposition of different organic residues, two times of the year, obtained from four cultures intercropped with conilon coffee, aiming to relate the released nutrients to the coffee needs. The decomposition of organic matter residues and the release of nutrients from Inga edulis, Musa spp, Gliricidia sepium, and Bactris gasipaes were evaluated in two different periods. I. edulis residues with a higher amount of polyphenols, and those of Musa spp, with a higher C/N ratio, showed slow decomposition. The decomposition rates were lower in experiments started in March and higher in August. Inga and banana have high residual values of nutrients at 270 days in the decomposition started in March.
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    Seleção de genótipos de café conilon para sistemas agroflorestais
    (Embrapa Café, 2019-10) Senra, João Felipe de Brites; Mendonça, Rodolfo Ferreira de; Verdin Filho, Abraão Carlos; Araújo, João Batista Silva; Silva, Matheus Wandermurem da; Volpi, Paulo Sérgio; Comério, Marcone; Rangel, Charlene Candida; Fosse, Pedro Fillipe Nery
    O objetivo deste trabalho foi realizar a seleção de genótipos promissores de C. canephora para formação de variedades para sistemas agroflorestais com Ingá de metro (Inga Edulis Mart). O experimento foi conduzido na Fazenda Experimental de Bananal do Norte (FEBN), pertencente ao Centro de Pesquisa do Regional Sul do Incaper. A unidade experimental em Sistemas Agroflorestais (SAF ́s) e cultivo orgânico de C. canephora foi implantada em janeiro de 2013 utilizando a variedade “EMCAPER 8151”, denominada Robusta Tropical. Para a seleção dos genótipos promissores foram avaliados 90 cafeeiros no sistema agroflorestal com Ingá num espaçamento de 3,0 x 1,0 m para os cafeeiros conduzido com quatro hastes por planta. O Ingá foi plantado nas linhas de cultivo do cafeeiro dentro do espaçamento regular de 6 x 6m, de modo que a soma de cafeeiros e espécies consorciadas manteve 3.333 pl.ha -1 . A adubação orgânica foi calculada para uma produtividade entre 31 a 50 sc.ha -1 , com base no teor de N do adubo, visando fornecer 320 kg.ha -1 de N. Em cobertura foi aplicado 24 l.pl -1 de composto, oriundo da mistura de cama aviária, casca de café, esterco bovino e capim colonião, parcelado em duas aplicações (novembro e março) na projeção da copa do cafeeiro. A produção foi mensurada em Kg.pl -1 de café colhido na roça. A colheita de cada genótipo para mensuração da produção foi realizada quando esses apresentaram no mínimo 80% de grãos maduros nas safras de 2016, 2017 e 2018 em plantas individuais sem o uso de delineamentos experimentais. A seleção dos dez genótipos promissores utilizou os valores genotípicos estimados pela metodologia BLUP (Best Linear Unbiased Prediction – Melhor Predição Linear Não Viciada) utilizando como base os componentes de variância preditos pelo método REML (Restricted Maximum Likelihood - Máxima Verossimilhança Restrita). Com base nestes dados estimou-se a distância estatística de Mahalanobis para uma análise da variabilidade genética dos acessos seguida de um agrupamento UPGMA. Pode-se concluir que: existe a possibilidade de seleção de materiais genéticos para formação de variedades de café conilon para sistemas agroflorestais e, ou orgânicos; os genótipos indicados para ensaios com maior rigor estatístico objetivando a formação de cultivares são 13, 15, 25. 26, 41, 42, 57, 62, 81 e 84; o sistema em avaliação necessita de um maior número de colheitas para uma melhor estimativa da repetibilidade e acurácia na seleção dos dados.