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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34019| Título: | Avaliação de mesclas forrageiras de inverno na região sudoeste do Paraná |
| Título(s) alternativo(s): | Evaluation of forage mixes of winter in the southwest region of Paraná |
| Autor(es): | Souza, Danrley de |
| Orientador(es): | Soares, André Brugnara |
| Palavras-chave: | Plantas forrageiras Forragem Pastagens Forage plants Forage Pastures |
| Data do documento: | 14-Nov-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Pato Branco |
| Citação: | SOUZA, Danrley de. Avaliação de mesclas forrageiras de inverno na região sudoeste do Paraná. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2023. |
| Resumo: | Atualmente, há uma ampla variedade de plantas forrageiras disponíveis no mercado, o que deixa o produtor indeciso sobre qual escolher. Entre os diferentes materiais, observam-se variações na produção de forragem, assim como na dinâmica entre as cultivares e misturas forrageiras. Este estudo foi realizado no período de maio a dezembro de 2022, com o objetivo de avaliar e comparar cultivares e misturas forrageiras de inverno quanto à dinâmica de produção de matéria seca e valor nutritivo. O delineamento experimental adotado foi de blocos ao acaso, com 10 tratamentos, sendo 6 mesclas e 4 cultivos solteiros de gramíneas, distribuídos em 4 repetições, totalizando 40 unidades experimentais. Os cortes foram realizados, deixando 10 cm para o rebrote. Foram efetuados 8 cortes nos dias 01, 12 e 25 de agosto, 14 de setembro, 02 e 22 de outubro, 07 de novembro e 05 de dezembro. As variáveis analisadas compreenderam proteína bruta (PB), fibra insolúvel em detergente neutro (FDN), fibra insolúvel em detergente ácido (FDA), matéria mineral (MM), número de plantas (NPL, m²), índice de acamamento (ACA), taxa de acúmulo médio diário por mês e a produção total de forragem (PTF, Kg ha¹ de MS). Os dados foram submetidos à análise de variância por meio do teste Duncan a 5% de probabilidade de erro. Observou-se aumento nos teores de FDN e FDA com o avanço no ciclo de desenvolvimento, além de redução em MM e PB. A PTF não apresentou diferenças significativas. No entanto, na análise da taxa de acúmulo mensal diário, a mescla 11 demonstrou melhor desempenho nos meses de agosto e outubro. A mescla 28 apresentou resultados superiores em PB. |
| Abstract: | Currently, there is a wide variety of forage plants available in the market, leaving producers uncertain about which ones to choose. Among the different materials, variations in forage production are observed, as well as dynamics among cultivars and forage mixtures. This study was conducted from May to December 2022, with the aim of evaluating and comparing winter cultivars and forage mixtures regarding the dynamics of dry matter production and nutritional value. The experimental design adopted was randomized block, with 10 treatments, including 6 mixtures and 4 single grass cultivations, distributed in 4 replications, totaling 40 experimental units. Cuts were made, leaving 10 cm for regrowth. Eight cuts were performed on the days of August 01, 12, and 25, September 14, October 02 and 22, November 07, and December 05. The variables analyzed included crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), acid detergent fiber (ADF), mineral matter (MM), number of plants (NPL, m²), lodging index (ACA), average daily accumulation rate per month, and total forage production (TFP, Kg ha¹ of DM). The data were subjected to analysis of variance using the Duncan test at a 5% probability of error. An increase in NDF and ADF levels was observed with the advancement of the development cycle, along with a reduction in MM and CP. TFP did not show significant differences. However, in the analysis of the monthly daily accumulation rate, mixture 11 demonstrated better performance in August and October. Mixture 28 showed superior results in CP. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34019 |
| Aparece nas coleções: | PB - Agronomia |
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