Efeito da Época de Colheita e Adubação Nitro-Fosfatada na Carobinha

Resultados de um experimento realizado para estudar o efeito da época de colheita e níveis de adubação nitro-fosfatada sobre a produção e teores de nutrientes na carobinha (subsp. Symmetrifoliolata).

O experimento foi instalado em ambiente protegido em maio/2012. 4 vasos preenchidos com Latossolo vermelho distroférrico muito argiloso, com peso de 5.5 kg, foram adubados com nitrogênio (5 níveis, kg ha^-1) e fósforo (5 níveis, kg ha^-1). Um total de 25 combinações de N e P resultam do cruzamento completo dos níveis. No entanto, para reduzir a dimensão do experimento, utilizou-se 9 combinações ao considerar a matriz experimental de Pan Plueba III. O delineamento experimental foi de blocos casualizados (DBC). Cada unidade experimental foi constituida de 4 plantas, contendo 2 plantas úteis por parcela.

Colheram-se duas plantas em janeiro/2013 (259 dias após o transplantio - DAT) e em junho/2016 (770 DAT), quando as produções foram mensuradas. Posteriormente, determinou-se o teor de nutrientes das folhas e raízes.

Format

Um data.frame com 72 observações e 7 variáveis, em que

epoc

Época de colheita da carobinha e determinação das variáveis resposta, em dias após o transplantio.

bloc

Fator categórico que indica os blocos do experimento, TODO formado pelas parcelas no mesmo canteiro.

N

Nível de nitrogênio aplicado na adubação, kg ha\(^{-1}\).

P

Nível de fósforo aplicado na adubação, kg ha\(^{-1}\).

msf

Massa fresca das folhas, g.

Kraiz

Teor de potássio nas raízes, TODO grandeza.

Kfolh

Teor de potássio nas folhas, TODO grandeza.

Examples

data(np_carobinha)
str(np_carobinha)
#> 'data.frame':	72 obs. of  7 variables:
#>  $ epoc : int  259 259 259 259 259 259 259 259 259 259 ...
#>  $ bloc : Factor w/ 4 levels "I","II","III",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
#>  $ N    : num  8.19 37.8 37.8 37.8 63 ...
#>  $ P    : num  114.8 19.1 114.8 267.7 191.2 ...
#>  $ msf  : num  9.18 4.3 6.86 8.81 9.35 ...
#>  $ Kraiz: num  0.682 0.633 0.534 0.633 0.534 ...
#>  $ Kfolh: num  0.434 0.782 0.534 0.633 0.583 ...

library(lattice)

# Níveis de N e P.
unique(sort(np_carobinha$N))
#> [1]   8.19  37.80  63.00  88.20 119.70
unique(sort(np_carobinha$P))
#> [1]  19.12322 114.75044 191.23150 267.72402 363.33977

# Combinações presentes no experimento.
cbn <- unique(np_carobinha[, c("N", "P")])
cbn
#>        N         P
#> 1   8.19 114.75044
#> 2  37.80  19.12322
#> 3  37.80 114.75044
#> 4  37.80 267.72402
#> 5  63.00 191.23150
#> 6  88.20 114.75044
#> 7  88.20 267.72402
#> 8  88.20 363.33977
#> 9 119.70 267.72402

# Desenho simétrico.
xyplot(N ~ P, data = cbn, aspect = 1)

xtabs(~epoc + bloc, data = np_carobinha)
#>      bloc
#> epoc  I II III IV
#>   259 9  9   9  9
#>   770 9  9   9  9
xtabs(~N + P, data = np_carobinha)
#>        P
#> N       19.12322488 114.75043597 191.23149716 267.72402086 363.33976944
#>   8.19            0            8            0            0            0
#>   37.8            8            8            0            8            0
#>   63              0            0            8            0            0
#>   88.2            0            8            0            8            8
#>   119.7           0            0            0            8            0

xyplot(msf ~ N | P, data = np_carobinha, groups = epoc)
xyplot(msf ~ P | N, data = np_carobinha, groups = epoc)

# Codificar os níveis de N e P para mesma escala centrada.
cod <- function(x) {
    u <- unique(x)
    stopifnot(length(u) == 5)
    u <- sort(u)
    m <- u[3]
    d <- diff(u[c(2, 4)])/2
    z <- (x - m)/d
    return(z)
}

# Criando versões codificadas de N e P.
np_carobinha <- transform(np_carobinha,
                          nn = cod(N),
                          pp = cod(P))
cbn <- unique(np_carobinha[, c("nn", "pp")])
round(cbn, 3)
#>       nn    pp
#> 1 -2.175 -1.00
#> 2 -1.000 -2.25
#> 3 -1.000 -1.00
#> 4 -1.000  1.00
#> 5  0.000  0.00
#> 6  1.000 -1.00
#> 7  1.000  1.00
#> 8  1.000  2.25
#> 9  2.250  1.00