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Natiele de Almeida Gonzaga
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Édipo Menezes da Silva
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Edilson Marcelino Silva
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Tales Jesus Fernandes
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Joel Augusto Muniz
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Brasil
Brasil
A macaúba (Acrocomia aculeata) é uma palmeira nativa das regiões tropicais dos continentes americanos. É utilizada na alimentação, e aplicada na indústria cosmética e farmacêutica. Seus frutos são fontes de matéria-prima para a produção de petróleo e bioenergia. Determinar o momento ideal para a colheita dos frutos é fundamental para garantir a máxima qualidade, além de otimizar os processos de pós-colheita e armazenamento. Este estudo teve como objetivo caracterizar o acúmulo de massa seca total e do mesocarpo do fruto de macaúba ao longo do tempo utilizando inferência bayesiana na estimação dos parâmetros dos modelos de regressão não linear duplo Logístico e duplo Gompertz.
Além de selecionar o modelo que melhor descreveu os dados. A coleta dos frutos foi realizada a partir de uma semana após a abertura da espata, continuando semanalmente até a queda natural dos frutos, às 62 semanas após a antese, sendo secos em estufa de ventilação forçada.
As análises estatísticas foram conduzidas no software R. Foi utilizado o método numérico de reamostragem por importância ponderada. Na seleção dos modelos foram utilizados o critério da densidade preditiva ordenada (CPO) e o critério de informação da deviance (DIC). O modelo duplo Gompertz foi o que melhor se ajustou aos dados. O mesocarpo do fruto não apresentou diferença na velocidade de crescimento entre a primeira e segunda etapa de desenvolvimento. Na etapa final, apresentou valores próximos a 9g. A massa seca total mostrou crescimento mais acelerado na primeira etapa, com valores próximos a 34 g na etapa final.
Macauba (Acrocomia aculeata) is a palm tree native to the tropical regions of the Americas. It is used as a food and applied in the cosmetic and pharmaceutical industries. Macauba fruit is a source of raw material for oil and bioenergy production. Determining the ideal time to harvest macauba fruit is essential to ensure maximum quality and optimize the post-harvest and storage processes. The present study characterized the accumulation of total dry mass and mesocarp dry mass of macauba fruit over time. We used Bayesian inference to estimate the parameters of the nonlinear double logistic and double Gompertz regression models to find the model that best describes the data. Fruit samples were collected from one week after spathe opening and continuing weekly until natural fruit drop, at 62 weeks after anthesis, and dried in a forced ventilation oven. Statistical analyses were conducted in the R software, and the weighted resampling method was used. The Criterion of density Predictive Ordered (CPO) and deviance information criterion (DIC) were used to select the models. The double Gompertz model best fitted the data. The fruit mesocarp showed no difference in growth rate between the first and second stages of development. In the final stage, it reached values close to 9 g. The total dry mass showed faster growth in the first stage, with values close to 34 g in the final stage.
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