Influência de microrganismos e bioestimulantes nos parâmetros biométricos de plantas de soja submetida ao déficit hídrico

Autores

  • Vytor de Castro Matias unirv Rio Verde
  • Wendson Soares da Silva Cavalcante Universidade de Rio Verde - UniRV
  • José Gomes Martins Neto Universidade de Rio Verde - UniRV
  • Awayne Nunes Fernandes Universidade de Rio Verde - UniRV
  • Pedro Henryque Fernandes Cabral Universidade de Rio Verde - UniRV
  • Nelmício Furtado da Silva Universidade de Rio Verde - UniRV

Resumo

Objetivou-se com presente estudo avaliar a resposta de plantas de soja a aplicação de microrganismos e substâncias bioestimulantes em condições de déficit hídrico. O ensaio foi realizado em casa-de-vegetação localizada na Fazenda Fontes do Saber pertencente a Universidade de Rio Verde – UniRV entre os meses de outubro e novembro de 2023. Foi utilizado um delineamento inteiramente casualizado (DIC), em esquema fatorial de 4 x 4, sendo 4 tratamentos de sementes (Microrganismos, bioestimulantes, microrganismos + bioestimulantes e testemunha) e 4 níveis de reposição hídrica (25%, 50%, 75% e 100% da Capacidade de campo – CC), com 5 repetições, totalizando 16 tratamentos e 80 unidades experimentais (Vasos). Os tratamentos previstos aplicações de microrganismos receberam uma dose de produtos comerciais no tratamento de sementes contendo os microrganismos (Bacillus aryabhattai, Bacillus subtilis e Trichoderma asperellum). Os tratamentos previstos aplicações de bioestimulante receberam uma dose de uma formulação de bioestimulante via tratamento de sementes à base de extrato de alga (Ascophyllum nodusum + Kappaphycus alvarezii) + complexo de aminoácidos contendo (Prolina + arginina) na dose de 2 mL kg-1 de semente.  Foram determinados os índices biométricos (altura de planta (AP), diâmetro de caule (DC), número de folha (NF) e área foliar (AF)). Os dados coletados foram submetidos a análise estatística, incluindo análise de variância pelo teste F (p<0,05) e testes de média Tukey (p<0,05) para dados qualitativos, bem como análise de regressão (p<0,05) para dados quantitativos, utilizando o software estatístico SISVAR®.

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Publicado

2025-07-09

Edição

Seção

Ciências Agrárias