Pesquisa Florestal: Acesso Aberto

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Acesso livre

ISSN: 2168-9776

Abstrato

Determinação de variáveis ​​preditoras climáticas que afetam a colheita anual de cones e a produção de sementes de pomares de sementes de pinheiro coreano (Pinus koraiensis Siebold & Zucc.)

Kim YY 1* , Ku JJ 1, Kim JH 1, Lim HI 1, Han J 2

Contexto: O pinheiro coreano (Pinus koraiensis Siebold & Zucc.) é uma espécie nativa da Coreia. A relação entre as condições climáticas e a produção de sementes do pinheiro coreano ainda não foi claramente revelada em comparação com outros pinheiros. Este estudo foi conduzido para identificar variáveis ​​climáticas que estão significativamente relacionadas à produção de cones e sementes em três pomares de sementes de pinheiro coreano.

Métodos: O modelo de regressão para colheita de cones e rendimento de sementes foi construído usando elementos climáticos como temperatura média mensal, precipitação total mensal e horas mensais de sol como variáveis ​​preditoras.

Resultados e Discussão: O modelo de rendimento de sementes teve maior precisão preditiva do que a colheita de cones. Para o modelo de rendimento de sementes, sete variáveis ​​climáticas foram associadas a sete períodos fenológicos principais no ciclo reprodutivo de três anos dos pinheiros: rompimento de gemas de brotos longos (LSB), desenvolvimento de LSB, dormência de pólen e gemas de cones (em dois anos antes do ano de semeadura), floração, polinização, dormência de cones de sementes (em um ano antes do ano de semeadura) e maturação de cones e sementes (no ano de semeadura). Particularmente, a precipitação durante o rompimento de LSB dois anos antes do ano de semeadura foi uma variável climática importante que limitou mais o rendimento de sementes. As variáveis ​​restantes associadas a outros períodos fenológicos foram as menores que afetaram significativamente o rendimento de sementes.

Conclusão : O modelo parece ser significativo, mostrando claramente quais variáveis ​​climáticas estão associadas à produção de sementes de pinheiro coreano e também em que extensão elas a afetam. Mais estudos sobre um modelo preditivo mais avançado são necessários, com base neste estudo.

Isenção de responsabilidade: Este resumo foi traduzido com recurso a ferramentas de inteligência artificial e ainda não foi revisto ou verificado.
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