O documento descreve o Programa de Melhoramento Genético da Cana-de-Açúcar do Instituto Agronômico de Campinas (IAC), abordando sua história, expansão para regiões de déficit hídrico e estrutura atual.

1. PROGRAMA CANA IAC
Histórico
Expansão do Projeto para regiões
de grande déficit hídrico
Marcos Landell
Instituto Agronômico/APTA/SAA – SP

2. INSTITUTO AGRONÔMICO DE CAMPINAS
FUNDAÇÃO: 1887 (124 ANOS)
PRIMEIROS TRABALHOS COM CANA-DE-AÇÚCAR: 1890
INÍCIO DO PROGRAMA DE MELHORAMENTO GENÉTICO CANA: 1933
PRIMEIRAS VARIEDADES: 1959
PERÍODO COM ATIVIDADES MINIMIZADAS: 1972 -1991
REORGANIZAÇÃO DO PROGRAMA CANA IAC: 1991 - 1994
LANÇAMENTO DE PRIMEIRO GRUPO VARIETAL IMPORTANTE: 2005
NÚMEROS DE VARIEDADES LANÇADAS NO NOVO PERÍODO: 20
NÚMERO DE VARIEDADES LANÇADAS E EM PROCESSO DE ADOÇÃO: 9

3. PROGRAMA CANA IAC
NEMATOLOGIA FITOPATOLOGIA ENTHOMOLOGIA
LEILA DINARDO-MIRANDA
CLIMA/MODELOS
MATOLOGIA
ORIVALDO
CARLOS AZANIA MELHORAMENTO BRUNINI/MAXIMILIANO
SCARPARI
GENÉTICO
MARCOS LANDELL
MECANIZAÇÃO SOLO
HAMILTON RAMOS HÉLIO DO PRADO
BIOTECNOLOGIA NUTRIÇÃO PTAS
LUCIANA ROSSINI HEITOR CANTARELLA/
SILVANA CRESTE RAFFAELLA ROSSETTO

4. PROGRAMA CANA IAC
MELHORAMENTO
GENÉTICO
ÁREA MELHORAMENTO ÁREA AMBIENTES DE PRODUÇÃO
MARCOS LANDELL HÉLIO DO PRADO
MÁRIO P. CAMPANA ANDRÉ VITTI
MAURO A . XAVIER SANDRO BRANCALIÃO
PERY FIGUEIREDO MAXIMILIANO SCARPARI
IVAN A. ANJOS ORIVALDO BRUNINI
DANIEL N SILVA ÁREA PRAGAS/NEMATÓIDES
MÁRCIO P. BIDÓIA LEILA DINARDO
RICARDO KANTHACK ÁREA NUTRIÇÃO
JEREMIAS MENDONÇA JÚLIO CESAR GARCIA
MARCELO CAMPOS FÁBIO DIAS
PAULO EDUARDO HEITOR CANTARELLA
THIAGO NOGUEIRA RAFFAELLA ROSSETTO
VICTOR PAVELQUEIRES ÁREA BIOTECNOLOGIA
CARLOS KANTHACK JR SILVANA CRESTE
RÔMULO PETTI LUCIANA ROSSINI
LUCIANA SOUZA ANJOS

5. Título [PT]: A criação, circulação e transformação do conhecimento em redes de
inovação : o programa de melhoramento genetico da cana-de-açucar do IAC
Autor(es): Mirian Hasegawa Orientador: André T. Furtado
O objetivo do presente trabalho foi tentar entender como o conhecimento circula e se transforma e como é criado e
recriado durante o processo de gestação de uma inovação, no qual participam diversas organizações e atores
heterogêneos. A idéia é usar o modelo proposto por Nonaka e Takeuchi (1997). O modelo de Nonaka e Takeuchi se baseia
no pressuposto de que o conhecimento humano é criado e expandido através da interação social entre os conhecimentos
tácito e explícito.
Primeiro, o conhecimento tácito passa da forma individual para a coletiva (socialização). É importante ressaltar que o
conhecimento tácito requer aprendizado, interação social e experiência para ser transferido. Segundo, o tácito coletivo é
explicitado (externalização). O conhecimento codificado é mais facilmente compartilhado, pois ele representa "informação"
que pode ser transmitida a um grande número de pessoas através da infraestrutura de informação.
Finalmente, os indivíduos internalizam o conhecimento explícito e, desta forma, ampliam seu estoque de conhecimento
tácito.
Assim, a "espiral do conhecimento" começa novamente.
Nesta dissertação, procura-se entender a criação do conhecimento dentro de redes de inovação, e não somente dentro dos
limites de uma organização isolada.
Assume-se que o processo inovativo é caracterizado por constantes interações e feedbacks entre pesquisa,
desenvolvimento e mercado.
Então, o conhecimento circula por estes pólos, que são formados por muitos atores (instituições de pesquisa, usuários,
firmas, indivíduos externos, etc). Estes atores são heterogêneos e formam uma rede onde cada um possui uma linguagem e
um comportamento diferente. No estabelecimento das ligações sociais entre eles, muitas operações de tradução são
necessárias antes que a comunicação e as trocas possam ocorrer de forma eficiente. O modelo de criação do conhecimento
de Nonaka e Takeuchi deu conta de explicar apropriadamente os fluxos de conhecimentos dentro de uma rede de inovação.
Constatou-se, no estudo de caso, que o conhecimento passou das dimensões tácita para explícita, individual para coletiva e
específica para geral, e também ficou claro que as traduções são muito mais difíceis dentro de uma rede de inovação
heterogênea do que dentro de uma única organização.

6. A IMPORTÂNCIA DA SOCIALIZAÇÃO DO
CONHECIMENTO PARA A FORMAÇÃO DA REDE
APTA/CANA
Mirian Hasegawa
mirian@ige.unicamp.br
WORKSHOP APTA/CANA

7. FORMAS DE CONHECIMENTO
TÁCITO: incorporado em pessoas:
- Cognitivo: maneiras de pensar, de encarar
e resolver problemas, visões de mundo,
crenças
- Técnico: habilidades, know-how,
conhecimentos adquiridos com a prática,
intuição

8. ESPIRAL DO CONHECIMENTO
Diálogo
Socialização Externalização
Construção do Associação do
campo conhecimento
explícito
Internalização Combinação
Aprender fazendo

9. SOCIALIZAÇÃO
• Cria conhecimento compartilhado
• Possibilita que o conhecimento tácito seja
transferido de uma organização para outra
• Cria um ambiente de confiança, propiciando
a cooperação e aproximação
2012: 20 ANOS
DE EXISTÊNCIA

10. BIOTECHNOLOGY PARTNERS
• GENE EXPRESSION: CENA/USP; QUÍMICA/USP; UNICAMP;
IAC/APTA
• GENETIC MAPPING: UNICAMP; ESALQ/USP; IAC/APTA
• TRANSFORMATION: CENA/USP; CEBTEC/USP;
MEDICINA/USP; IAC/APTA
• PHYSIOLOGY/LIGNIN AND DROUGHT: UNICAMP; IAC/APTA
• BIOLOGICAL NITROGEN FIXATION: IAC/APTA
• SUGARCANE DISEASES: ESALQ/USP; CENA/USP;
SANGUINO; IAC/APTA
• QUANTITATIVE GENETICS: ESALQ/USP; UNESP; IAC/APTA

11. FORMAS DE CONHECIMENTO
CODIFICADO:
- livros,
- artigos,
- software,
- CD’s,
- fitas,
- fórmulas

12. O PROCANA: REDE DE SUCESSO
• Organização: rede de pesquisa, com
participação de instituição de pesquisa (IAC),
universidades, usuários, empresas,
cooperativas
• Financiamento: público e privado, através de
parcerias (convênios) e prestação de serviços
• Execução: através de parcerias, deslocamento
dos pesquisadores e forte interação com os
usuários

13. Fatores que propiciam a
socialização na rede do Procana
• Treinamento do Programa Cana
• Grupo Fitotécnico de Cana
• Visitas dos pesquisadores do IAC às usinas

14. ALGUMAS CONCLUSÕES
• Importância fundamental da socialização do
conhecimento tácito para possibilitar o trabalho
em conjunto e a criação da inovação;
• A cada novo ciclo, a rede do Procana se torna mais
convergente, os participantes se entendem cada
vez melhor e trocam cada vez mais conhecimentos,
numa relação de reciprocidade em que todos
ganham.

15. REDE APTA/CANA
• Oportunidade para a
socialização de conhecimentos e
convergência de idéias entre
diversas instituições

16. PROGRAMA CANA IAC
NEMATOLOGIA FITOPATOLOGIA ENTHOMOLOGIA
LEILA DINARDO-MIRANDA
CLIMA/FISIOLOGIA/
MATOLOGIA MODELOS
ORIVALDO
CARLOS MELHORAMENTO BRUNINI/MAXIMILIANO
SCARPARI
AZANIA
GENÉTICO
SOLOS/
MARCOS LANDELL AMBIENTES DE
MECANIZAÇÃO PRODUÇÃO
HAMILTON HÉLIO DO
PRADO
RAMOS
BIOTECNOLOGIA NUTRIÇÃO PTAS
LUCIANA ROSSINI HEITOR CANTARELLA/
RAFFAELLA ROSSETTO
SILVANA CRESTE

17. ÁREA: Manejo integrado de
pragas em cana-de-açúcar
• Diatraea saccharalis
• Mahanarva fimbriolata
• Pragas de solo
– Sphenophorus levis
– Migdolus fryanus
– Cupins
• Nematóides

18. Linhas de pesquisa
1. Avaliação de danos causados pelas diferentes pragas às variedades
de cana, em diferentes ambientes de produção, visando estimar
nível de dano econômico
2. Avaliação da distribuição espacial e temporal das diferentes
espécies de praga para definição de métodos de amostragem
3. Avaliação da eficiência dos diferentes métodos de controle
– inseticidas químicos e biológicos;
– Métodos culturais (rotação de culturas; destruição de soqueiras,
etc);
– Resistência varietal;
– Outros métodos de controle.

19. ÁREA NUTRIÇÃO E ADUBAÇÃO DA CANA
1) Nutrição de cana
1.1. Adubação nitrogenada
1.2 Micronutrientes
1.3 Fixação biológica de N em cana (em colaboração com a Embrapa)
2) Emissão de Gases de Efeito Estufa
2.1. Em fertilizantes
2.2 Em subprodutos, resíduos e palha (em colaboração com a UFSCAR)
3) Efeito da adubação de longo prazo sobre estoques de C e N no solo
4) Preservação da palha em sistema com queira (Raffaella Rossetto, em
conjunto com a Embrapa)
5) Subprodutos:
5.1. vinhaça, vinhaça concentrada

20. Área de Ecofisiologia e Biofísica
1) pesquisas na área de Climatologia Agrícola com enfoque em:
• modelagem e estatística agrometeorológica
• zoneamento agroclimático
• microclimatologia de cultivos
• impactos de adversidades meteorológicas e mudanças climáticas na agricultura
• agrometeorologia operacional
2) pesquisas na área de Fisiologia da Produção Agrícola com enfoque em:
• fisiologia do crescimento de plantas e da produção agrícola
• uso de fitorreguladores na agricultura
• relação planta-ambiente
3) Desenvolvemos pesquisas na área de Agricultura Irrigada com enfoque em:
• gestão de recursos hídricos
• manejo da água
• irrigação e drenagem
• fertiirrigação

21. ÁREA MATOLOGIA
OBJETIVO: Gerar e transferir conhecimento sobre biologia e manejo das plantas daninhas e
maturação da cana-de-açúcar, otimizando a produção e respeitando a qualidade ambiental.
LINHAS DE PESQUISA LABORATÓRIOS
Laboratório de herbicidas
Biologia e manejo de plantas daninhas
Tolerância de culturas Laboratório de isoenzimas e
biologia de plantas daninhas
Dinâmica de herbicidas
Maturação de cana-de-açúcar SERVIÇOS
•Credenciamento MAPA
•Laudos oficiais de aplicabilidade agronômica de
herbicida e maturador
APOIO FORMAÇÃO DE RH
•Fapesp •Credenciamento na PG/IAC
•Treinamento de pessoal
(mestrado/doutorado)
•Fundag
•Programa de Iniciação
•CNPq científica (CNPq)

22. ÁREA MODELAGEM
1. Utilização da programação linear na escolha e
alocação otimizada de variedades de cana-de-açúcar
nos diversos ambientes de produção.
2. Planejamento otimizado de corte da cana-de-açúcar
utilizando a programação linear.
3. Atualização de parâmetros de um modelo de
estimativa do crescimento na cana-de-açúcar

23. COLEÇÃO PÚBLICA DE CANA-DE-AÇÚCAR
GRUPO GESTOR DO GERMOPLASMA
Caracterização botânica, citogenética, molecular e
fenotípica
– Aplicação de descritores botânicos: SNPC e UPOV
– Caracterização citogenética
– Levantamento de parâmetros biométricos e de produção
de biomassa
– Caracterização agroindustrial (Fibra, PC, Brix, etc)
– Caracterização de reação às principais doenças
– Caracterização molecular

24. COLEÇÃO PÚBLICA DE CANA-DE-AÇÚCAR
NÚCLEO GESTOR DO GERMOPLASMA
Uso propriamente dito:
– Hibridação:
• Planejamento de atividades
• Decisões referente a coleção para esta finalidade
• Estudos de diversidade
• Programas de pré-melhoramento
– Fisiologia do florescimento:
• Estudos de fatores de indução
• Sincronização de florescimento
• Caracterização de parentais quanto ao florescimento
• etc

25. ÁREA DE BIOTECNOLOGIA
Prospecção de genes de interesse para o melhoramento
Tolerância a seca: expansão
da cana para o cerrado

26. ÁREA DE BIOTECNOLOGIA
Identificação de genes para acúmulo de sacarose, lignina,
biomassa

27. Redução do uso de adubos nitrogenados pela
utilização de microorganismos diazotróficos
Azospirillum spp.; Glucanoacetobacter diazotrophicus, Acetobacter
diazotrophicus, etc.
Redução dos custos de
produção, produção
sustentável.

28. Desenvolvimento de sistemas de diagnósticos
para as principais doenças da cana
Escaldadura-das-folha
amarelinho
Ferrugem alaranjada

29. Desenvolvimento de cana-de-açúcar
geneticamente modificada

30. Aplicação Marcadores Moleculares
• Proteção Varietal:
“Fingerprinting”: perfis únicos de DNA que caracterizam um clone elite
ou variedade

31. • Ligação marcador com característica de interesse
Produção
QTL (Toneladas de cana por hectare –TCH)
QTL Fibra
QTL Pol %
TPH
QTL (Toneladas de açúcar por hectare)

32. Jardim Varietal

33. INFRA-STRUCTURE BEING IMPLEMENTED:
BIOEN
FAPESP
PHOTOPERIOD FACILITY, RIBEIRÃO PRETO, SP.
ACQUISITION: MAY/2010
BEGINING OF HIBRIDIZATION ACTIVITIES: 2011

34. INFRA-STRUCTURE AVAILABLE:
BIOEN
FAPESP
400.000 SEEDLING
PRODUCTION

35. MELHORAMENTO CANA-DE-AÇÚCAR IAC
ETAPAS
Ampliação
da
Seleção
variabilidade
clonal
HIBRIDAÇÃO
FS1; FS2;
FS3
expressão
da interação
PROJETOS
SATÉLITES
MELHORAMENTO genótipo
ambiente
Caracterização SELEÇÃO
final e
adaptabilidade
REGIONAL
ENSAIO NACIONAL

36. PROGRAMA CANA IAC
Estação de Hibridação – Serra Grande, Uruçuca, Bahia
Localização
Distrito de Serra Grande - BA
Latitude 14°28’22.08”
Longitude 39°04’35.56”
Altitude 90 metros
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37. ESTAÇÃO DE HIBRIDAÇÃO IAC
CROSS STATION (IAC), URUÇUCA, BA.
ACQUISITION: JUNE/2009
FACILITIES INITIAL INVESTMENT : SEPTEMBER/2009
INITIAL OF HIBRIDIZATION ACTIVITIES: MAY 3th 2010
Number of parental genotypes in 2010: 865
Number of crosses in:
- 2010: 500
- 2011: 760

38. Cronograma do Processo
Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado
Levantamento
Identificação dos sexos
Planejamento cruzamentos
Coleta de flechas
Preparo
Emasculação
Cruzamentos
Encapsulamento
Coleta de flechas maduras,
outros

39. COLEÇÃO DE TRABALHO IAC - URUÇUCA, BA

40. COLEÇÃO DE TRABALHO IAC - URUÇUCA, BA

41. RESULTADOS HIBRIDAÇÃO 2011
 760 hibridações (63,61% superior a 2010)
 Índice de florescimento do BAG: 85,10%
 Levantamento de panículas: 8751
 Produção de sementes: 9,2kg sementes
(280% superior a 2010)
 Germinação/grama: 230
 Estimativa: +2.116.000 seedlings

42. REDE DE ABRANGÊNCIA
9 REGIÕES DE SELEÇÃO
 108 empresas conveniadas
 56 ensaios regionais
 327 Ensaios de
caracterização final
 28.584 parcelas/ANO
 200.088 dados/ANO
 Banco de Dados: CAIANA

43. Our strategy
GENOTYPES X ENVIRONMENT
Understanding Qualification of
the plant the environment
Best performance of
genotypes

44. G vs E interactions PARTE I- INTRODUÇÃO
Establishment of regional selection strategy in
expansion areas of sugarcane cultivation

45. OUR GOALS
To explore specific genetic resources able to contribute
to
Increase in fiber
content
Pests resistance Diseases resistance
Drought stress
Identification of Genetic Molecular
genes of interest transformation markers Others
Molecular tools

46. OUR MAIN FOCUS
Development of cultivars Development of genotypes
tolerant to drought with bioenergy profile

47. INTRODUÇÃO
CENÁRIOS:
1. O setor sucroalcooleiro deverá expandir a área plantada com
cana-de-açúcar dos atuais 9 milhões de hectares para 15
milhões de hectares nos próximos nove (9) anos.
a) Áreas de expansão: oeste de São Paulo, e em áreas de
cerrado de Goiás, Triângulo Mineiro e Mato Grosso do Sul.
Também, há projetos para o Tocantins, Oeste da Bahia,
Maranhão e Piauí.
b) São regiões predominantemente ocupadas por pastagens e
caracterizadas por um inverno seco, com períodos de
deficiência hídrica bastante pronunciada e mais acentuada
em comparação às regiões tradicionalmente ocupadas com a
cultura.

48. INTRODUÇÃO
CENÁRIOS:
1. A deficiência hídrica é um dos estresses ambientais
responsáveis por maiores danos à produção da cana,
principalmente por afetar a cultura mesmo nas estações
mais chuvosas, em decorrência de veranicos.
2. Portanto, o desenvolvimento de genótipos de cana-de-
açúcar tolerantes à seca está estritamente relacionado à
sustentabilidade e à viabilidade econômica da canavicultura
nas áreas sujeitas ao déficit hídrico.
3. Genótipos capazes de sustentar os níveis de produtividade
em condições restritivas também contribuirão para a
redução do impacto ambiental, uma vez que evitarão o
aumento do uso de irrigação.

49. INTRODUÇÃO
CENÁRIOS:
1. O desenvolvimento de variedades mais tolerantes
à seca tem sido uma das prioridades do programa
de melhoramento do Instituto Agronômico de
Campinas (IAC).
1. Projeto iniciado em dezembro de 1994 em Goiás
2. Em 10 anos: aproximadamente 80 variedades de
cana-de-açúcar foram lançadas no Brasil nos
últimos 10 anos
a) Porém poucas possuem potencial produtivo para o
cultivo nas condições de cerrado.

50. INTRODUÇÃO
NOVOS PROJETOS:
1. “ESTRATÉGIAS INTEGRADAS PARA O MELHORAMENTO
GENÉTICO DA CANA-DE-AÇÚCAR VISANDO TOLERÂNCIA
À SECA” – CNPq 2009
- Caracterizar a tolerância ao estresse hídrico em cana-de-açúcar e
aplicar este conhecimento no programa de melhoramento do IAC para a
obtenção de variedades tolerantes.
a) Definição do método para caracterização da resposta ao estresse
b) Validação do método de caracterização para seleção de genótipos para
fins de cruzamentos e análise de expressão
c) Seleção de uma população-base de clones para compor os programas de
seleção recorrente do IAC

51. ENSAIOS EM GOIÁS
+ H2O - H2O

52. SEQUEIRO IRRIGADO
Variedade TCH TCH % SEQ/IRRIG
VAR.A 91,6 147,3 0,62
VAR.B 115,2 145,9 0,79
IACSP008057 129,4 170,5 0,76
VAR.C 99,6 135,5 0,74
VAR.D 95,9 135,5 0,71
VAR. E 95,9 149,7 0,64
VAR. F 88,3 148,8 0,59
VAR. G 99,2 143,6 0,69
VAR. H 115,7 161,0 0,72
VAR. I 122,8 155,8 0,79
RB867515 108,6 125,6 0,86
VAR. L 78,9 111,0 0,71
VAR. J 114,3 110,5 1,03
VAR. K 101,5 143,6 0,71

53. DADOS DO TOP IRRIGA:
Colunas1 Colunas2 Colunas3 GANHOS %
GERAL SEQUEIRO IRRIGADO IRRIG./SEQU.
14 VARIEDADES 11,42 -2,31
TCH 96,8 129,5 33,78
16,4
POL% CANA 16,7 1,83
FIBRA % 11,69
TPH 15,8752 21,6265 36,23
Colunas1 Colunas2 Colunas3
GANHOS %
TOP IRRIGA SEQUEIRO IRRIGADO IRRIG./SEQU.
TCH 96,8 155,5 60,64
POL% CANA 16,4 16,7 1,83
FIBRA % 11,69 11,42 -2,31
TPH 15,8752 25,9685 63,58

54. Região Usinas Cidade Estado
1 Pólo Regional Piracicaba Piracicaba SP Seleção Regional
1 Grupo São Martinho - Unidade Iracema Iracemápolis SP
1 Usina Ester Cosmópolis SP
1 Grupo São João Araras SP
1 Grupo Cosan - Unidade Bom Retiro Capivari SP
1 Grupo Cosan - Unidade Costa Pinto Piracicaba SP
1 Grupo Cosan - Unidade Rafard Rafard SP
1 Grupo Cosan - Unidade Santa Helena Rio da Pedras SP
1 Grupo Cosan - Unidade São Francisco Elias Fausto SP
2 Colorado Guaíra SP
2 Grupo Tereos - Mandú Guaíra SP
2 Grupo Carlos Lyra - Delta Delta MG
2 Grupo São Martinho Pradóplois SP
REDE DE ABRANGÊNCIA
2 Grupo Pedra Serrana SP
2 Grupo Pedra - Buriti Buritizal SP
2 Grupo Pedra - Ibirá Sta. Rosa do Viterbo SP
2 Grupo Pedra - Ipé Nova Independência SP
2 Virálcool Viradouro SP
2 Grupo Balbo - Santo Antonio Sertãozinho SP
2 Grupo Balbo - São Francisco Sertãozinho SP
2 Usina Alta Mogiana São Joaquim da Barra SP
2 Centro de Cana IAC Ribeirão Preto SP Seleção Regional
2 Irmãos Toniello Sertãozinho SP
2 Grupo Cosan - Unidade Junqueira Igarapava SP
2 Canaoeste Sertãozinho SP
2 Coopercitrus Bebedouro SP
10 REGIÕES DE SELEÇÃO
3 Pólo Regional Jaú Jaú SP Seleção Regional
3 Usina Barra Grande Lençóis Paulista SP
3 Ascana Lençóis Paulista SP
3 Usina Santa Fé Nova Europa SP
3 Usina Santa Cruz Américo Brasiliense SP
3 Grupo Cosan - Unidade Diamante Jaú SP
3 Grupo Cosan - Unidade Ibaté Ibaté SP
3 Grupo Cosan - Unidade Barra Bonita Barra Bonita SP
3 Grupo Cosan - Unidade Dois Corregos Dois Corregos SP
3 Grupo Cosan - Unidade Tamoio Araraquara SP
4 Pólo Regional Mococa Mococa SP Seleção Regional
4 Usina Ferrari Porto Ferreira SP
a) Introdução de seedlings
4 Usina Vo Itapira SP
4 Usina Santa Rita Santa Rita do P. Quatro SP
5 Pólo Regional Pindorama Pindorama SP Seleção Regional
5 Grupo Tereos - Cruz Alta Olimpia SP
5 Grupo Tereos - Tanabí Tanabi SP
b) Seleções (FS1, FS2, FS3)
5 Grupo Tereos - São José Colina SP
5 Grupo Tereos - Vertente Guaraci SP
5 Grupo Tereos - Andrade Bebedouro SP
5 Usina Catanduva Catanduva SP
5 Usina Colombo Ariranha SP
5 Associação dos Fornecedores de cana de Gauriba Guariba SP
c) Ensaios Regionais
5 Grupo Cosan - Unidade Bonfim Guariba SP
6 Pólo Regional Assis Assis SP Seleção Regional
6 Usina Nova América Taruma SP
6 Usina Água Bonita Taruma SP
6 Usina Quata Quata SP
6 Grupo Cosan - Unidade Ipaussú Ipaussú SP
Critérios de estratificação
7 Pólo Regional Adamantina Adamantina SP
• 7
7
7
7
Usina Alto Alegre
Usina Equipav
Grupo Bunge - Unidade Moema
Grupo Bunge - Unidade Ouroeste
Presidente Pridente
Promissão
Orindiúva
Ouroeste
SP
SP
SP
SP
Seleção Regional
ambiental
7 Grupo Bunge - Unidade Guariroba Pontes Gestal SP
7 Grupo Cosan - Unidade Mundial Mirandopolis SP
7 Grupo Cosan - Unidade Destivale Araçatuba SP
7 Grupo Cosan - Unidade Univalem Valparaiso SP Seleção Regional
d) Ensaio Nacional
7 Grupo Cosan - Unidade Gasa Andradina SP
8 Usina Jalles Machado S.A Goianésia GO Seleção Regional
8 Usina Goiasa Goiatuba GO
8 Usina Denusa Indiara GO
8 Usina Vale do Verdão Maurilandia GO
8 Usina Tropical Bioenergia S/A Edéia GO
• Estudos de estabilidade
8 Usina Alvorada Araporã MG
8 Usina W. D. João Pinheiro MG
8 Grupo ETH Costa Rica MS
8 Grupo ETH Mineiros GO
8 Grupo ETH Perolandia GO
8 Grupo ETH Alto Taquari MT
• Caracterização final
8 Usina Itamarati Nova Olimpia MT
8 Grupo São João - São Francisco Quirinopolis GO
8 Grupo Andrade Santa Vitória MG
8 Grupo São Martinho - Boa Vista Qurinopolis GO
8 Grupo Bunge - Unidade Itapagipe Itapagipe MG
8 Grupo Bunge - Unidade Frutal Frutal MG
8 Usina Santa Vitória Santa Vitória MG
8 Grupo CNAA - Unidade Ituiutaba Ituiutaba MG
8 Grupo CNAA - Unidade Itumbiara Itumbiara GO
8 Grupo CNAA - Unidade Campina Grande Campina Grande MG
8 Grupo CNAA - Unidade Platina Platina MG
8 Usina BEVAP Paracatu MG
8 Usina Goianésia Goianésia GO
9 Agricola Rio Galhão Mateiros TO
9 Usina Agroserra São Raimundo das Mangabeiras MA
9 Agropecuaria Santa Colomba Cocos BA Seleção Regional
9 Alacrita Central Energética Açúcar e Álcool Santana do Araguaia PA
9 Agricola Rio de Ondas Luis Eduardo Magalhães BA

55. CARACTERIZAÇÃO: POTENCIAL BIOLÓGICO,
SELEÇÃO REAÇÃO A FATORES BIÓTICOS E ABIÓTICOS,
REGIONAL ESTABILIDADE
HIBRIDAÇÃO ARREBANHAR: REUNIÃO DE PRÉ-VARIEDADES REGIONAIS
T1/FS1: SEEDLINGS INTRODUÇÃO NA REDE
T2/FS2: CLONAL ENSAIO NACIONAL/ESTADUAL DE CARACTERIZAÇÃO
T3/FS3: CLONAL LANÇAMENTO DE VARIEDADES
ENSAIOS REGIONAIS

56. CLONES EM PROCESSO DE
SELEÇÃO REGIONAL
REGIONAL 2001 GOIÁS
3o Corte AMBIENTE C2
COLHEITA PRECOCE
TCH POL% TPH
CLONES SUPERIORES 106,2 12,9 13,6
RB867515 91,8 12,9 11,8
GANHOS % 15,7% -0,4% 15,6%

57. INTRODUÇÃO
O presente trabalho pretende discutir aspectos
relevantes da interação entre a cana-de-açúcar e
ambientes estressantes indicando alguns
mecanismos da planta para tolerância a estresse
hídrico, assim como estratégias de produção para
estes ambientes e resultados já obtidos neste
contexto.

58. MECANISMOS DE TOLERÂNCIA
Alterações morfo-fisiológicas:
1. enrolamento da folha,
2. alteração do ângulo da folha,
3. redução da área foliar,
4. redução da transpiração, fazem parte de estratégias que
Algumas destas respostas
5. diminuição da condutância estomática,
visam reduzir os efeitos deletérios da baixa disponibilidade
6. aumento da condutividade hidráulica das raízes, tolerância à
hídrica, constituindo, portanto, mecanismos de
7. redução da fotossíntese (comprometimento das etapas
seca (Kramer, 1980).
fotoquímica e bioquímica),
8. modificação da atividade de enzimas do metabolismo de
nitrogênio e carbono,
9. aumento no conteúdo de carboidratos solúveis e
aminoácidos livres
10. mudanças nos níveis de antioxidantes

59. MECANISMOS DE TOLERÂNCIA
A deficiência hídrica afeta vários aspectos do metabolismo
vegetal, em especial a fotossíntese.
a) A fotossíntese das plantas é limitada pela restrição da
abertura estomática em condição de déficit hídrico, a
primeira linha de defesa ativada mesmo antes de reduções
no conteúdo de água foliar (Yordanov et al., 2003).
- Esta redução na abertura estomática é para tentar reduzir a
perda de água para a atmosfera (transpiração) e assim evitar
a desidratação excessiva em condição de déficit hídrico
(Machado, 2009).
- Essa resposta adaptativa é promovida pelo fechamento
parcial dos estômatos, primeira linha de defesa, que
também afeta a disponibilidade de substrato (CO2) para a
fotossíntese (Chaves et al., 2002; Flexas et al.; 2006; Lawlor,
2002; Yordanov et al., 2003).

60. Programa de seleção de variedades
de cana-de-açúcar para o Cerrado
de altitude.
AGOSTO/2007
TOCANTINS
JANEIRO/2008

61. RB867515
SELEÇÃO REGIONAL
(US.AGROSERRA - MARANHÃO)
IACSP01-8011 IACSP99-2121
SP87-425 x RB855536 RB855036 x SP80-3280
RB867515 (OCAMENTO)
BAHIA
JULHO 2010

63. DENSIDADE = 0,82

64. OESTE DA BAHIA
LATOSSOLO 1 (Ambiente E1)
JULHO 2010
VARIEDADE COMERCIAL IACSP94-2094

65. O rápido fechamento estomático em cana-de-açúcar em condição de déficit hídrico é
ADICIONALIDADES VARIETAL
uma característica desejável e está relacionada com a eficiente sinalização entre as
TOLERÂNCIA A SECA
raízes e as folhas (INMAN-BAMBER et al., 2005; NAIDU & BHAGYALAKSHMI, 1967;
SALIENDRA & MEINZER, 1989; SMIT & SINGELS, 2006). No presente estudo, o genótipo
- MELHOR EFICIÊNCIA fechamento estomático antecipado e manteve y e o
IACSP 94-2094 apresentouNA UTILIZAÇÃO DA ÁGUA DISPONÍVEL
crescimento inicial inalterado devido ao déficit hídrico quando comparado aos outros
genótipos (Tabelas 1 e 2, Figura 10a).
-2 -1
Tabela 2 – Condutância estomática* (mol m s ) em três genótipos de cana-de-
CERRADO CENTRAL TCH mm CHUVA/t EFICIÊNCIA
açúcar mantidos sob boa disponibilidade hídrica (controle) ou submetidos ao déficit
IACSP94-2094 94
hídrico pela suspensão da rega. 13,83 0,73
Genótipos**
RB72454 69 18,84
Tratamentos IACSP 94-2094 SP 87-365 IACSP 96-2042
Controle 0,14 ± 0,02 a 0,14 ± 0,03
ns
0,12 ± 0,03
ns
Déficit hídrico 0,08 ± 0,03 b 0,13 ± 0,03
ns
0,11 ± 0,01 ns
*Valores referem-se às avaliações de 104 DAP, sendo a média (n=4) ± desvio padrão. **Letras distintas na
coluna indicam diferença estatística entre os tratamentos (p<0,05). ns indica diferença não significativa (p>0,05)
entre os tratamentos.

66. FOTOSSÍNTESE: comprometida em condição de déficit hídrico, ocasionando
decréscimos na produção de carboidratos que posteriormente seriam
armazenados, utilizados na respiração e/ou no crescimento das plantas (Rae et
al., 2005; Singels et al., 2005).
FOTOSSÍNTESE PRODUÇÃO DE
CARBOHIDRATOS
DEFICIÊNCIA HÍDRICA

67. MECANISMOS DE TOLERÂNCIA
 Plantas mais tolerantes ao déficit hídrico: pode
haver ajustamento osmótico, sendo que o acúmulo
de íons inorgânicos como o K+ e o Cl-, assim como as
moléculas acumuladas devido a alterações no
metabolismo de carboidratos, tem papel relevante
no ajustamento osmótico (Morgan, 1984).
 Solutos acumulados durante o déficit hídrico agem:
a) na manutenção do balanço da água na célula,
b) na proteção de enzimas e de membranas,
c) como fontes de nitrogênio e carbono após a reidratação,
compreendendo tanto os íons inorgânicos como os
ácidos orgânicos (malato e aspartato), carboidratos
solúveis (sacarose, frutose, glicose, frutano e trealose) e
aminoácidos livres e proteínas
Fonte: Ashraf & Foolad, 2007; Hanson & Hitz, 1982; Hoekstra et al., 2001; Lawlor, 2002;
McCree et al., 1984; Wahid, 2007; Yordanov et al., 2003.

68. MECANISMOS DE TOLERÂNCIA
 Dentre as razões fisiológicas que determinam as
diferenças entre genótipos tolerantes e sensíveis à
seca, pode-se destacar:
(i) manutenção do estado hídrico dos tecidos em
plantas tolerantes, relacionada ao rápido
decréscimo da abertura estomática e limitação da
transpiração,
(ii) eficiente remoção dos efeitos negativos da seca
durante a reidratação (Grzesiak et al., 2006).
A tolerância ao déficit hídrico é variável de acordo
com o estádio fenológico e a variedade (Machado
et al., 2009).

69. Desenvolvimento de tecnologias para região de
expansão
ESTRATÉGIAS:
1. Intensificar estratégias de seleção regional
Soluções:
a) Priorizar a estratégia de seleção regional integrando a ela as
áreas de climatologia, pedologia e geoestatística, de modo a
caracterizar a variabilidade ambiental.
b) Definir parâmetros e caracteres alvos de seleção nas áreas de
cerrado que reflitam o potencial genético do genótipo em
condições DE SEQUEIRO, IRRIGADAS PLENAMENTE OU
PARCIALMENTE (variedades de perfil rústico e responsivo)

70. Desenvolvimento de tecnologias para região de expansão
ESTRATÉGIAS:
2. PLANTIO DE OUTONO/INVERNO
Viável pela temperatura dos meses de Maio/Junho/Julho
Goianésia/GO
Tmax Tmin
Maio 28,2 14,8
Junho 28,2 14,7
Julho 28,8 14,3
• Ribeirão Preto/SP
Tmax Tmin
Maio 30,6 9,2
Junho 29,3 7,8
OBS: histórico de 15 anos Julho 30,5 7,4

71. COMPARATIVO PLANTIO FEVEREIRO X JULHO
FEVEREIRO/2005 JULHO/2005
72,6 t.ha 100,0 t.ha

72. COMPARATIVO PLANTIO FEVEREIRO X JULHO
IAC91-1099
TCH = 85T/HA TCH = 125T/HA
PLANTIO PLANTIO
Fevereiro julho
FOTOS TIRADAS EM INÍCIO DE OUTUBRO DE 2008

73. Desenvolvimento de tecnologias para região de expansão
ESTRATÉGIAS:
3. COLHEITA ANTECIPADA: março – outubro
TROCAR O MÊS DE NOVEMBRO PELO MÊS DE MARÇO
VANTAGENS:
MÊS COLHEITA TCH5 POL%CANA TPH No CORTES
MARÇO 93,5 11 10,3 9
NOVEMBRO 55,0 14 7,7 5
> 33%

74. Desenvolvimento de tecnologias para região de
expansão
ESTRATÉGIAS:
4. QUANDO IRRIGAR?
Déficit hídrico em Ribeirão Preto (mm)
SAFRA
Ambientes Outono Inverno Primavera
Superiores 21 147 489
Médios 29 174 524
Inferiores 43 203 554

76. Tabela 1. Parâmetros de estabilidade e adaptabilidade estimados segundo o método de Eberhart e Russel,
para dezoito genótipos de cana-de-açúcar avaliados em onze ambientes: variável TCH estimada a partir da
média de quatro cortes realizados no período de inverno.
Genótipos TCH B R2
IAC87-3396 95,6 0,896 0,895
IACSP93-3046 97,0 0,876 0,903
IACSP93-3050 97,6 1,061 0,792
IACSP93-6035 68,4 0,667 0,713
IACSP94-2094 94,8 0,784 0,683
IACSP94-2101 92,1 1,271 0,852
IACSP94-4002 81,7 1,283 0,840
IACSP94-4004 101,7 1,309 0,793
IACSP94-5003 72,5 0,823 0,824
IACSP94-5041 89,3 0,948 0,909
IACSP94-5072 77,6 1,177 0,916
IACSP94-6010 80,1 0,932 0,794
IACSP94-6025 91,2 0,955 0,838
IACSP95-6087 92,7 1,369 0,927
IACSP95-6100 86,5 0,934 0,765
IACSP95-6114 85,1 0,804 0,601
RB72454 93,3 0,893 0,752
SP80-1816 86,9 1,018 0,840

77. Índice ambiental e estabilidade para TCH/dia
variedades estáveis: É uma variedade que responde a uma
condição mais favorável de cultivo, mas que também tem bom
desempenho em condições desfavoráveis de produção.
variedades responsivas: É aquela que tem grande resposta
a uma condição favorável de cultivo, mas que não se adapta a
ambientes mais restritivos.
variedades rústicas: É aquela que se adapta a ambientes
mais restritivos, mas não apresenta boa resposta a uma
condição favorável de cultivo.

78. ALOCAÇÃO CONFORME PERFIL DE RESPOSTA VARIETAL
110
100
GANHOS
ESTIMADOS
RESPONSIVA
90 15 – 40 %
80
META
ESTÁVEL
RESP.
70
RÚST.
RÚSTICA
60
50
40
1DESFAVORAVEL 2
MEDIO 3
FAVORAVEL

79. MATRIZ DE AMBIENTES
 “Matriz de ambientes”: “caselas ambientais”
Introdução e conceitos
definidas a partir da intersecção dos níveis dos
fatores ambientes e épocas.
 Esta caracterização permite estabelecer
estratégias de alocação varietal quando se
conhece o perfil de resposta das cultivares aos
ambientes.

80. Introdução
Fator “ÉPOCA”
 SAFRA DO CENTRO SUL
– INÍCIO: OUTONO (01 de ABRIL – 21 de JUNHO)
– MEIO: INVERNO (22 de JUNHO – 21 de SETEMBRO)
– FINAL: PRIMAVERA (22 de SETEMBRO – 21 de
DEZEMBRO)

81. Fator “ÉPOCA”
Perfil climático da região Centro-Sul do Brasil
(precipitação pluviométrica média – mm)
300
250
200
150
Ciclo Ciclo Ciclo
100 Outono Inverno Primavera
50
0

82. Fator “ÉPOCA”
Perfil climático da região Centro-Sul do Brasil
e ciclo do Outono
300
250
Déficit ciclo: 21 – 43 mm
200
PONTO ZERO
150 Ciclo
Outono
100
50
0

83. Fator “ÉPOCA”
Perfil climático da região Centro-Sul do Brasil
e ciclo de Inverno
300
Déficit ciclo: 147 – 203 mm
250
200
PONTO ZERO
150 Ciclo
Inverno
100
50
0

84. Fator “ÉPOCA”
Perfil climático da região Centro-Sul do Brasil
e ciclo de Primavera
300
Déficit ciclo: 489 – 554 mm
250
200
PONTO ZERO
150 Ciclo
Primavera
100
50
0

85. Fatores “ÉPOCA x AMBIENTES”
Tabela 2. Déficit hídrico estratificado de algumas regiões canavieiras ao longo da safra em
função do ambiente de produção e dos períodos dentro da safra (Landell & Scarpari, 2008).
Ribeirão Preto (em mm) Assis (em mm)
SAFRA SAFRA
Ambientes Outono Inverno Primavera Ambientes Outono Inverno Primavera
Superiores 21 147 489 Superiores 82 130 327
Médios 29 174 524 Médios 103 156 360
Inferiores 43 203 554 Inferiores 128 184 390
Jaú (em mm) Mococa (em mm)
SAFRA SAFRA
Ambientes Outono Inverno Primavera Ambientes Outono Inverno Primavera
Superiores 91 247 539 Superiores 12 90 477
Médios 112 279 574 Médios 17 112 512
Inferiores 138 309 604 Inferiores 26 138 542
Piracicaba (em mm) Pindorama (em mm)
SAFRA SAFRA
Ambientes Outono Inverno Primavera Ambientes Outono Inverno Primavera
Superiores 73 152 427 Superiores 70 99 502
Médios 92 180 462 Médios 92 125 536
Inferiores 116 209 492 Inferiores 124 161 567

86. Fator “AMBIENTES”

87. Fator “AMBIENTES”
DIVERSIDADE DE TIPOS DE SOLOS

88. Fator “AMBIENTES”

89. Fator “AMBIENTES”

90. Fator “AMBIENTES”

91. Fator “AMBIENTES”

92. LV-1
16% de argila
18% de argila
22% de argila

93. LV-2
25% de argila
26% de argila
29% de argila

94. LV-3
40% de argila
45% de argila
53% de argila

95. LV-4
55% de argila
62% de argila
67% de argila

96. NV-3
40% de argila
45% de argila
53% de argila

97. PVA-2
10% de argila
8% de argila
33% de argila

98. Fator “AMBIENTES”
CANA NO ARGISSOLO X LATOSSOLO
LATOSSOLO
ARGISSOLO

99. Fator “AMBIENTES”
CANA NO ARGISSOLO (PV-3) CANA NO LATOSSOLO (LV-1)

100. Mesotr.
AMBIENTES D2, E1, E2 C1,C2, D1 A1, A2, B1, B2
Landell et al.,2003

101. MATRIZ DE AMBIENTES
Tabela 1. Matriz de ambientes de produção, com nove caselas dadas
pelas combinações de ambientes/solos e épocas de colheita.
Safra outono 01/Abril Safra Inverno Safra primavera
Solos
a 21/Jun 22/Jun a 21/Set 22/Set a 30/Nov
Favoráveis
1 2 5
Médios
3 4 8
Desfavoráveis
6 7 9

102. MATRIZ DE AMBIENTES
Figura 1 – Produção de biomassa (TCH) e matriz de ambientes (médias de 275
clones ou cultivares, 260 experimentos).

103. ENVIRONMENTAL MATRIX
Table 1. Production environment matrix with nine cells given by soil and harvest
season combinations.
Autumn harvest Winter harvest Spring harvest
Soils
01/April to 21/Jun 22/June to 21/Sept 22/Sept to 30/Nov
DEF: 21 DEF: 147 DEF: 489
Favorable
TCH: 106,4 TCH: 96,0 TCH: 84,0
DEF: 29 DEF: 174 DEF: 524
Medium
TCH: 94,1 TCH: 88,9 TCH: 78,0
DEF: 43 DEF: 203 DEF: 554
Unfavorable
TCH: 84,5 TCH: 78,0 TCH: 71,3

104. Safra outono Safra Inverno Safra primavera
Solos
01/Abril a 21/Jun 22/Jun a 21/Set 22/Set a 30/Nov
Favoráveis
1 2 5 DESLOCAR
Médios
3 4 8 VERTICAL
-IRRIGAÇÃO
-MAT.ORG.
Desfavoráveis
6 7 9 -ADUB.PARCELADA
-FOSFATAGEM
DESLOCAR
HORIZONTAL
-ANTECIPAÇÃO SAFRA

105. MÉDIA MATRIZ: 80,0 t/ha
MÉDIA 88,9 73,2 65,9
26% DE REDUÇÃO

106. ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES
Parâmetros fisiológicos
1. Trocas gasosas e atividade fotoquímica
As variáveis de trocas gasosas estudadas são:
a) assimilação de CO2 (PN, μmol m-2 s-1);
b) transpiração (E, mmol m-2 s-1);
c) condutância estomática (gS, mol m-2 s-1);
d) concentração intercelular de CO2 (CI, μmol mol-1).

107. ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES
Parâmetros fisiológicos
2. Atividade fotoquímica
As variáveis da atividade fotoquímica avaliadas são:
a) a fluorescência mínima (FO) e máxima (FM)
b) A fluorescência instantânea (F’S) e máxima (F’M).
c) A partir dos valores de FO, FM, F’S e F’M, foram calculadas a fluorescência
variável no escuro (FV=FM-FO) e no claro ( F­’=F’M-F’S), sendo possível a
obtenção de algumas variáveis fotoquímicas:
 eficiência quântica potencial (FV/FM) e efetiva ( M) do fotossistema II (FSII);
F’/F’
 coeficiente de extinção não fotoquímica da fluorescência [NPQ=(FM-F’M)/F’M];
 transporte aparente de elétrons [ETR’S = Q x  M x 0,4 x 0,85] (McCormick et al.,
F/F’
2008).

108. ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES
Parâmetros fisiológicos
1. Potencial da água na folha: estado hídrico das plantas é avaliado pelo
potencial da água na folha.
2. Conteúdos de carboidratos não estruturais e de prolina nas folhas
os açúcares solúveis totais (AST),
a) sacarose (Sac)
b) amido (AMI).
O conteúdo de carboidrato total não estrutural (CTNE) é determinado
indiretamente, sendo CTNE=AST+AMI.
c) prolina: A extração e purificação das amostras para a determinação de prolina
seguem o mesmo procedimento empregado para AST e Sac e a quantificação
desse aminoácido é realizado o método descrito por Bates (1969).

109. ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES
Parâmetros fisiológicos
Conteúdo de clorofila a e b: O conteúdo de clorofila na folha é avaliado nas
mesmas folhas que realizam a medida de trocas gasosas e avaliação
fotoquímica. Para esta avaliação usa-se o clorofilog CFL1030 (Falker, Brasil)
Avaliações biométricas : altura das plantas, número de folhas verdes e secas,
massa seca do colmo.
Quantificação de sólidos solúveis : o conteúdo de sólidos solúveis (SS) no caldo
são determinados.

110. ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES
Parâmetros biométricos
 Os componentes biométricos ligados a produtividade de colmos podem
ser um bom indicador para estimar a tolerância de genótipos ao déficit
hídrico. A produção de colmos em uma determinada área envolve os
seguintes componentes:
a) perfilhamento dado pelo número de colmos finais estimados no final
do ciclo
b) peso médio de cada colmo.
O peso do colmo é composto pelo diâmetro (d), altura (h) e densidade
(ds).
A altura de colmos (h), número de perfilhos (C) e o diâmetro de colmos
(d) são componentes de produção determinantes para o potencial
agrícola.

111. ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES
Parâmetros biométricos
Considerando-se a densidade do colmo igual a 1, a produtividade de
colmos em um hectare (TCH) pode ser estimada pela fórmula
apresentada na Figura 1, na qual o espaçamento entre os sulcos é dado
pelo valor E em metros.
TCH = d2 x C x h (0,007854)
E
TCH
h = altura média PRODUÇÃO
dos colmos (cm) FÍSICA
C = perfilhamento
(no de colmos/metro)
d = diâmetro médio de colmos (cm)

112. ESTRATÉGIA DE SELEÇÃO EM AMBIENTES ESTRESSANTES
Para estimativa do TCH biométrico, adotam-se os
seguintes critérios (Landell, 1995):
• Altura do colmo: medido da base à inserção da folha +3
(determinada segundo o sistema de Kuijper),
amostrando-se cinco colmos seguidos na linha;
• Diâmetro do colmo: estimado nos mesmos cinco
colmos, mensurado no meio do internódio na altura
dada por um terço de comprimento do colmo;
• Número de colmos: estimado com a contagem dos
colmos de todas as linhas da parcela.

117. T.C.H.e = D2 x C x H x (0,007854 : E) onde:
T.C.H.e = tonelada de cana por hectare (valor estimado);
D = diâmetro do colmo (cm);
E = espaçamento entre sulcos (m);
C = colmos/metro linear;
H = altura média do feixe de colmos (cm).

118. BIOMETRY
PERFIL VARIETAL
TCH = d2 x C x h (0,007854)
CARACTERÍSTICAS OBJETIVADAS:
E
1. HÁBITO DE CRESCIMENTO ERETO
a) INTERNÓDIO MAIS CURTO
2. UNIFORMIDADE BIOMÉTRICA
TCH
a) NO DIÂMETRO
h = altura média
PRODUÇÃO b) NA ALTURA
dos colmos (cm)
FÍSICA
Obs: indicador de menor amplitude
na idade dos perfilhos
C = perfilhamento
o
3. CAPACIDADE DE BROTAÇÃO,
(n de colmos/metro)
PERFILHAMENTO E
d = diâmetro médio de colmos (cm) REPOVOAMENTO DE ESPAÇOS NO
CANAVIAL
4. CAPACIDADE DE FECHAMENTO

119. IACSP94-2101
- LOCAL: GOIÁS
-PRODUTIVIDADE: 162 t/ha
- IDADE: 14 MESES
ÁREA ORGÂNICA/PLANTIO 2009
- PLANTIO DE OUTONO

120. IACSP94-2101
IACSP94-2101
PLANTIO:JUNHO/2009
FOTO:ABRIL/2010
IDADE: 300 DIAS
PRODUTIVIDADE: 125 t/ha
REGIÃO: GOIÁS

121. BIOMETRY
PERFIL VARIETAL
TCH = d2 x C x h (0,007854)
CARACTERÍSTICAS OBJETIVADAS:
E
1. HÁBITO DE CRESCIMENTO ERETO
a) INTERNÓDIO MAIS CURTO
2. UNIFORMIDADE BIOMÉTRICA
TCH
a) NO DIÂMETRO
h = altura média
PRODUÇÃO b) NA ALTURA
dos colmos (cm)
FÍSICA
Obs: indicador de menor amplitude
na idade dos perfilhos
C = perfilhamento
o
3. CAPACIDADE DE BROTAÇÃO,
(n de colmos/metro)
PERFILHAMENTO E
d = diâmetro médio de colmos (cm) REPOVOAMENTO DE ESPAÇOS NO
CANAVIAL
4. CAPACIDADE DE FECHAMENTO

122. IAC91-1099
PTIO MECÂNICO EM ORGÂNICO EM ABRIL
1º CICLO

123. BIOMETRY
PERFIL VARIETAL
TCH = d2 x C x h (0,007854)
CARACTERÍSTICAS OBJETIVADAS:
E
1. HÁBITO DE CRESCIMENTO ERETO
a) INTERNÓDIO MAIS CURTO
2. UNIFORMIDADE BIOMÉTRICA
TCH
a) NO DIÂMETRO
h = altura média
PRODUÇÃO b) NA ALTURA
dos colmos (cm)
FÍSICA
Obs: indicador de menor amplitude
na idade dos perfilhos
C = perfilhamento
o
3. CAPACIDADE DE BROTAÇÃO,
(n de colmos/metro)
PERFILHAMENTO E
d = diâmetro médio de colmos (cm) REPOVOAMENTO DE ESPAÇOS NO
CANAVIAL
4. CAPACIDADE DE FECHAMENTO

124. BROTAÇÃO SOCA (3º ciclo)
SP83-2847
IACSP93-3046

125. VARIEDADES IAC
IAC NOVAS VARIEDADES (OUTUBRO DE 2005)
INSTITUTO AGRONÔMICO
IAC86-2210 IAC87-3396 IAC91-2218
IACSP93-3046 IACSP94-2101
IAC91-2195 IAC91-5155
IACSP94-2094 IACSP94-4004
IACSP93-2060
IAC91-1099 IACSP95-5000
IACSP95-3028

126. IACSP95-5000
No ensaios: 150

127. IACSP95-5000
IACSP95-5000 OUTONO INVERNO PRIMAVERA
AMBIENTES
1 2 5
FAVORÁVEIS
3 4 8
MÉDIOS
*
* 6 7 9
*
DESFAVORÁVEIS *

128. IACSP95-5000
IACSP95-5000
VIVEIRO DE MUDA
FOTO: MAIO/2009
IDADE: 10 MESES
REGIÃO: GOIÁS
PRODUTIVIDADE C/ 10MESES: 143T/HA

129. IACSP95-5000: PLANTIO MECÂNICO NO CERRADO
IACSP95-5000
PLANTIO MECÂNICO
FOTO: MAIO/2010
IDADE: 40 DIAS
REGIÃO: GOIÁS

130. IAC91-1099
No ensaios: 155

131. IAC91-1099 OUTONO INVERNO PRIMAVERA
AMBIENTES
1 2 5
FAVORÁVEIS
3 4 8
MÉDIOS
6 7 9
DESFAVORÁVEIS

132. IAC91-1099: PLANTIO MECÂNICO NO CERRADO
IAC91-1099
PLANTIO MECÂNICO
FOTO:06/MAIO/2010
IDADE: 32 DIAS
REGIÃO: GOIÁS

133. IAC91-1099 PRÓXIMO A COLHEITA:
PORTE ERETO COM TCH DE 145t/ha
IAC91-1099
FOTO:12/AGOSTO/2008
IDADE: 12 MESES
REGIÃO: GOIÁS
PRODUTIVIDADE: 145 T/HA

134. IAC91-1099
PLANTIO MECÂNICO: FINAL MARÇO/2010
FOTO:06/MAIO/2010
IDADE: 45 DIAS
REGIÃO: GOIÁS

135. IAC91-1099
PLANTIO:JULHO/2009
FOTO:JANEIRO/2010
IDADE: 200 DIAS
REGIÃO: GOIÁS

136. IACSP94-2094
No ensaios: 132
IAC91-1099
PLANTIO:JULHO/2009
FOTO:JANEIRO/2010
IDADE: 200 DIAS
REGIÃO: GOIÁS

137. IACSP94-2094 OUTONO INVERNO PRIMAVERA
AMBIENTES
1 2 5
FAVORÁVEIS
3 4 8
MÉDIOS
7 9
** 6
DESFAVORÁVEIS ** **
** **
** **

138. PRODUTIVIDADE NO 2O CORTE C/
IDADE 12 MESES CICLO: 104 T/HA
AMBIENTE E2
IACSP94-2094
SOCA EM AMBIENTE MUITO RESTRITIVO (E2)
FOTO: NOVEMBRO/2009
IDADE: 6 MESES
REGIÃO: CERRADO

139. IACSP94-2094

140. IACSP93-3046
No ensaios: 192

141. IACSP93-3046 OUTONO INVERNO PRIMAVERA
AMBIENTES
1 2 5
FAVORÁVEIS
3 4 8
MÉDIOS
6 7 9
DESFAVORÁVEIS

142. PLANTIO MECÂNICO NO CERRADO
IACSP93-3046
IACSP93-3046
PLANTIO MECÂNICO
FOTO: MAIO/2010
IDADE: 34 DIAS
REGIÃO:CERRADO

143. IACSP94-2101
No ensaios: 113

144. IACSP94-2101 OUTONO INVERNO PRIMAVERA
AMBIENTES
1 2 5
FAVORÁVEIS
3 4 8
MÉDIOS
6 7 9
DESFAVORÁVEIS

145. IACSP94-2101
PERFIL RESPONSIVO
EXCELENTE PERFORMANCE EM ÁREAS ORGÂNICAS
IACSP94-2101
PLANTIO:JUNHO/2009
FOTO:ABRIL/2010
IDADE: 300 DIAS
PRODUTIVIDADE: 125 t/ha
REGIÃO: GOIÁS

146. UNIDADE JALLES - PLANTIO 2011
CTC-11 SP86-42 IACSP93-3046 RB93-5744 RB96-6928
1,0% 1% 0,2% CTC-02
IACSP94-2094 1,8% 0,3%
0% 0,2%
2,1% SP83-2847
0,2%
CTC17
2,4%
IAC87-3396 IAC91-1099
3,1% 18,7%
IACSP94-2101
3,5%
AGRUPADOS
3,5% CTC-09
4,1%
RB867515
6,9% CTC-04
18,0%
CTC-15
9,8%
IACSP95-5000 CTC18
10,4% 12,5%

147. ANÁLISES DE ESTABILIDADE
REDE EXPERIMENTAL

148. MUITO OBRIGADO PELA ATENÇÃO!
mlandell@iac.sp.gov.br