RESUMO As plantas forrageiras tropicais apresentam alto potencial de produção de massa de forragem, condicionada às condições edafoclimáticas, principalmente à adubação nitrogenada. A magnitude da resposta depende do sincronismo entre a disponibilidade de nutrientes e as necessidades da planta forrageira na rebrotação, e os resultados encontrados na literatura são contrastantes. Assim, este trabalho foi realizado com o objetivo de avaliar características estruturais e bromatológicas de Panicum maximum Jacq cv. Massai submetido a quatro doses de nitrogênio (0, 40, 80 e 120mg/dm3) e três momentos de aplicação após o corte (um, três e sete dias), divididos em três cortes, em um esquema fatorial 4 x 3 e delineado inteiramente ao acaso, com quatro repetições. O experimento foi conduzido em casa de vegetação. O incremento na taxa de aparecimento de perfilhos, na densidade populacional de perfilhos, na produção de massa seca de folha total e nos teores de proteína bruta foi de 42%, 65%, 770% e 35%, respectivamente, para a dose de 120mg/dm³ em relação à ausência de adubação nitrogenada. As fibras em detergente neutro e em detergente ácido decresceram cerca de 6% e 9%, respectivamente, com a adição de nitrogênio. Apenas a massa seca de folha total respondeu às épocas de aplicação de nitrogênio após o corte, com valores pouco expressivos. A adubação nitrogenada exerce efeito positivo sobre as variáveis estudadas, porém novos estudos devem ser conduzidos para a definição da época de adubação de nitrogênio após o corte, para a melhor utilização do nutriente pelas plantas.

ABSTRACT Tropical forage plants have a high potential for mass production of fodder, subject to soil and climatic conditions, especially with nitrogen fertilization. The magnitude of the response depends on the timing of availability of nutrients and forage plant needs in the regrowth. Thus, this work was carried out to evaluate structural and bromatologic characteristics of the Panicum maximum Jacq cv. Massai in response to four nitrogen doses (0, 40, 80 and 120mg/dm3) and with three application times after cutting (one, three and seven days) in a 4 x 3 factorial treatment combination, in a completely randomized design, with four replicates. The experiment was conducted in a greenhouse. The increase in the rate of tillering, tiller population density, dry mass total leaf production and crude protein levels was 42%, 65%, 770% and 35%, respectively for the dose of 120mg / dm³ regarding the absence of fertilization. The neutral detergent and acid detergent fibers showed a decrease of 6% and 9% with nitrogen addition. Dry mass total leaf production responded to times of nitrogen application after cutting, with little significant values. Nitrogen fertilization has a positive effect on the variables studied, but new studies should be conducted to define the timing of nitrogen fertilization after cutting, for better utilization of this nutrient by plants.

This paper aims to connect morphogenetic variables of forage and climatic data, with protein fractions (A, B1, B2, B3 and C) through the artificial neural networks known as Multi-Layer Perceptron, with three layers and algorithm training based on back-propagation of error gradient, in order to create a model to predict the protein fractions of fodder from their morphogenetic characteristics and climate. The data used for training and the test were collected in an experiment that was conducted on a 25.2 ha experimental area, located at 47º26'W, 21º59'S, and with pasture composed of Brachiaria brizantha cv Marandu, in a completely randomized block, with four replicates and a forage allowance of 5% (5 kg of dry matter per 100 kg animal.day-1). Each block was divided into four experimental units of 1.575 ha, with five paddocks of 0.315 ha each. Samples were taken two days before the entry of animals, protein was analysed at laboratory to subsequently be compared with the values estimated by the network. Thus, by comparing the output of the network and those obtained by laboratory analysis, it was possible to calculate the average error for fractions A, B1, B2, B3 and C proteins and, thus, can be concluded that the model MLP is able to efficiently predict protein fractions of Brachiaria brizantha.

Este artigo tem como objetivo relacionar variáveis morfogenéticas da forragem e dados climáticos com as frações de proteínas (A, B1, B2, B3 e C), através da rede neural aritifical conhecida como Multi-Layer Perceptron, com três camadas e algoritmo de treinamento baseado na retropropagação do gradiente do erro, a fim de criar um modelo capaz de predizer as frações protéicas de forragens a partir de suas características morfogenéticas e climáticas. Os dados utilizados para o treinamento e teste da rede foram coletados em um experimento que foi realizado em uma área experimental de 25,2 ha, com coordenadas 47º 26' W, 21º 59' S, formada com capim braquiarão, em um delineamento em blocos completos e casualizados, com 4 repetições e uma oferta de forragem de 5% (5 kg de massa seca por 100 kg de peso animal.dia-1). Cada bloco foi dividido em quatro unidades experimentais de 1,575 ha, com cinco piquetes de 0,315 ha cada. As amostras foram colhidas dois dias antes da entrada dos animais, sendo a análise das frações de proteínas realizadas em laboratório para posteriormente serem comparadas com os valores estimados pela rede. Assim, através da comparação entre os dados de saída da rede e os obtidos pela análise laboratorial foi possível calcular o erro médio para as frações A, B1, B2, B3 e C de proteínas e com isso, pode-se concluir que o modelo MLP é capaz de predizer com eficiência as frações de proteínas de Brachiaria brizantha.