Application of univariate and multivariate statistical analyzes in clonal selection of Eucalyptus spp. for charcoal production/Aplicação de análises estatísticas univariada e multivariada na seleção clonal de Eucalyptus spp. para a produção de carvão vegetal

The aim of this study was to select superior materials of Eucalyptus spp. using univariate and multivariate statistical analyzes. Twenty-five genetic materials from Eucalyptus spp. collected in Itamarandiba, Minas Gerais were used. The properties of wood and charcoal were determined for all genetic...

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Veröffentlicht in:Ciência florestal 2022-07, Vol.32 (3), p.1659
Hauptverfasser: de Freitas Fialho, Lucas, de Cássia Oliveira Carneiro, Angélica, Figueiró, Clarissa Gusmão, Peres, Letícia Costa, Carneiro, Antônio Policarpo, Surdi, Paula Gabriella
Format: Artikel
Sprache:eng
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:The aim of this study was to select superior materials of Eucalyptus spp. using univariate and multivariate statistical analyzes. Twenty-five genetic materials from Eucalyptus spp. collected in Itamarandiba, Minas Gerais were used. The properties of wood and charcoal were determined for all genetic materials, in addition to the gravimetric yield. Data were submitted to Scott-Knott hierarchical clustering algorithm as univariate analysis. For the multivariate approach, a combination between principal component analysis and hierarchical cluster analysis was used. Both analyzes were efficient in the selection of genetic materials for charcoal production. According to the Scott-Knott test, genetic materials 9 and 21 were the most suitable to produce charcoal. By means of the multivariate analyzes the most indicated were 9, 10 and 21. The Scott-Knott test allowed the visualization of the results of each quality parameter independently. On the other hand, the multivariate tools enabled the observation of the relation between the properties of wood and charcoal. Keywords: Statistical tools; Scott-Knott; Principal components; Hierarchical cluster; Charcoal quality improvement O objetivo deste trabalho foi selecionar os materiais superiores de Eucalyptus spp. a partir de análises estatísticas univariada e multivariada. Utilizaram-se 25 materiais genéticos de Eucalyptus spp., coletados no município de Itamarandiba, Minas Gerais. Foram determinadas as propriedades da madeira e do carvão vegetal para todos os materiais genéticos, além do rendimento gravimétrico. Os dados foram submetidos ao algoritmo de agrupamento hierárquico Scott-Knott, como análise univariada. Para a realização da abordagem multivariada, utilizou-se uma combinação entre as análises de componentes principais e a análise de agrupamentos hierárquicos. Ambas as análises se mostraram efficientes na seleção de materiais genéticos para a produção de carvão vegetal. De acordo com o teste de Scott-Knott, os materiais genéticos 9 e 21 foram os mais indicados para a produção de carvão vegetal. Por meio das análises multivariadas, os mais indicados foram o 9, 10 e 21. O teste de Scott-Knott permitiu a visualização dos resultados de cada parâmetro de qualidade de forma independente, por outro lado, as ferramentas multivariadas possibilitaram a observação das relações entre as propriedades da madeira e do carvão vegetal. Palavras-chave: Ferramentas estatísticas; Scott-Knott; Componentes principais; Agrupamento
ISSN:1980-5098
1980-5098
DOI:10.5902/1980509840443