Resumo Os frutos de amora-preta pertencem ao gênero Rubus, são frutos mais cultivados em clima moderado, no verão, com pouca luminosidade e baixa temperatura no inverno. Esses frutos têm por característica perecerem de forma rápida após a colheita, e os modelos de regressão, mais especificamente, os não lineares, de crescimento sigmoide simples ou duplo, são mais recomendados para se modelar o crescimento de seres vivos. Diversos autores utilizam esses modelos, levando em consideração apenas os dados médios dos indivíduos em estudo; contudo, não levam em consideração a variabilidade existente entre eles. Uma forma de captar melhor a variabilidade existente entre os indivíduos é utilizando os modelos não lineares de efeitos mistos que, por definição, combinam a parte fixa e aleatória no mesmo modelo. Os dados utilizados, neste trabalho, foram o diâmetro e o comprimentodos frutos de amora-preta, cultivar Choctaw. Os efeitos aleatórios dos modelos foramtestados nos parâmetros, com algumas etapas, a fim de chegar ao modelo mais adequado. Para os modelos de efeitos fixos, o método de mínimos quadrados foram utilizados, e para os modelos mistos a verossimilhança restrita. Para se chegar ao modelo que melhor seajuste aos dados, os critérios qualidade de ajuste (R 2aj, AICc and TRV) foram utilizados. Para odiâmetro dos frutos, o modelo não linear sigmoide simples foi o logístico, com efeitoaleatório no ß1 and ß2; já, para o comprimento, foi o Logístico + Logístico, tendo o efeitoaleatório no ß1 and ß4. amorapreta amora preta Rubus moderado verão inverno colheita regressão especificamente duplo vivos estudo contudo eles definição utilizados trabalho amorapreta, preta, Choctaw parâmetros etapas adequado fixos restrita R 2aj aj TRV logístico ß ß2 já comprimento ß4

Abstract Blackberry fruits belong to the genus Rubus, are fruits more cultivated in temperate climate in the summer, with low luminosity and low temperature in the winter. These fruits have as characteristic the quickperishingafter harvest and regression models, more specifically, nonlinear models, single or double sigmoid growth curve, are more recommended to model the growth of living beings. Several authors have used these models, considering only the average data of individuals under study; however, they do not consider the variability between them. One way to better capture the variability between individuals is by using mixed-effects nonlinear models that, by definition, combine the fixed and random part in the same model. Data used in this work were diameter and length of ‘Choctaw’ blackberry fruits, . The random effects of models were tested on parameters, with some steps, in order to reach the most appropriate model. For fixed-effects models, the least squares method was used, and for mixed models, the restricted likelihood was used. To reach the model that best fits data, the fit quality criteria (R2, AIC c and TRV) were used. For fruit diameter, the simple sigmoid nonlinear model was the logistic with random effect in ß1 and ß2, and for fruit length, the model was the Logistic + Logistic, with random effect in ß1 and ß4. Rubus summer winter specifically curve beings study however them mixedeffects definition ‘Choctaw Choctaw parameters steps fixedeffects R2, R2 R (R2 TRV ß ß2 ß4 (R

RESUMO: Na modelagem de curvas de crescimento deve-se considerar que dados longitudinais podem apresentar autocorrelação residual, sendo que, se tal característica não é considerada, os resultados e inferências podem ser comprometidos. A abordagem bayesiana, que considera informações à priori sobre o fenômeno em estudo tem se mostrado eficiente na estimação de parâmetros. No entanto, como geralmente não é possível obter as distribuições marginais de forma analítica, faz-se necessário a utilização de algum método, como o método de reamostragem ponderada, para gerar amostras dessas distribuições e assim obter uma aproximação para as mesmas. Dentre as vantagens desse método, destaca-se a geração de amostras independentes e o fato de não ser necessário avaliar convergência. Diante desse contexto, o objetivo deste trabalho foi apresentar a modelagem não linear bayesiana do crescimento em altura de plantas do cafeeiro, irrigadas e não irrigadas (NI), considerando a autocorrelação residual e os modelos não lineares Logístico, Brody, von Bertalanffy e Richards. Em vista dos resultados, verificou-se que, para as plantas NI, o DIC e CPOc, indicaram que, dentre os modelos avaliados, o modelo Logístico é o que melhor descreve o crescimento em altura do cafeeiro ao longo do tempo. E, para as plantas irrigadas, esses mesmos critérios indicaram o modelo Brody. Assim, o crescimento da planta do cafeeiro não irrigado e irrigado seguiram padrões de crescimento distintos, a altura do cafeeiro não irrigado apresentou crescimento sigmoidal com taxa máxima de crescimento aos 726 dias após o plantio, já o cafeeiro irrigado inicia seu desenvolvimento com altas taxas de crescimento que vão diminuindo aos poucos com o tempo.

ABSTRACT: When modeling growth curves, it should be considered that longitudinal data may show residual autocorrelation, and, if this characteristic is not considered, the results and inferences may be compromised. The Bayesian approach, which considers priori information about studied phenomenon has been shown to be efficient in estimating parameters. However, as it is generally not possible to obtain marginal distributions analytically, it is necessary to use some method, such as the weighted resampling method, to generate samples of these distributions and thus obtain an approximation. Among the advantages of this method, stand out the generation of independent samples and the fact that it is not necessary to evaluate convergence. In this context, the objective of this work research was: to present the Bayesian nonlinear modeling of the coffee tree height growth, irrigated and non-irrigated (NI), considering the residual autocorrelation and the nonlinear Logistic, Brody, von Bertalanffy and Richard models. Among the results, it was found that, for NI plants, the Deviance Information Criterion (DIC) and the Criterion of density Predictive Ordered (CPO), indicated that, among the evaluated models, the Logistic model is the one that best describes the height growth of the coffee tree over time. For irrigated plants, these same criteria indicated the Brody model. Thus, the growth of the non-irrigated and irrigated coffee tree followed different growth patterns, the height of the non-irrigated coffee tree showed sigmoidal growth with maximum growth rate at 726 days after planting and the irrigated coffee tree starts its development with high growth rates that gradually decrease over time.

Resumo Objetivou-se descrever a curva de crescimento de pêssegos “Aurora 1”, utilizando dados de altura e diâmetro do fruto ao longo do tempo, através de modelos sigmoidais difásicos contruídos a partir de oito combinações dos modelos: Brody, Gompertz e Logístico. Os dados deste estudo foram obtidos de um experimento realizado em 2005, no município de Vista Alegre do Alto, São Paulo, Brasil. Os parâmetros dos modelos foram ajustados pelo método de mínimos quadrados, utilizando o algoritmo de Gauss-Newton, implementados no software R. Os pressupostos de normalidade, homogeneidade e independência dos resíduos foram verificados com base nos testes de Shapiro-Wilk, Breush e Pagan e Durbin-Watson, respectivamente. A comparação dos ajustes dos modelos foi verificada de acordo com o critério de informação de Akaike corrigido (AICc), desvio padrão residual (DPR), índice de ajuste da assíntota (IA) e medidas de não linearidade. Todos os modelos ajustados para ambas as variáveis altura e diâmetro do fruto atenderam às pressuposições de normalidade, independência e homocedasticidade dos erros. Além disso, todos eles apresentam boa qualidade de ajuste aos dados de altura e diâmetro do fruto, visto que apresentaram valores de IA próximos de um e baixos valores do DPR e de medidas de não linearidade. Contudo, o modelo duplo Gompertz (GG) e o modelo Logístico + Gompertz (LG) apresentaram, respectivamente, a melhor qualidade de ajuste aos dados de altura e diâmetro do fruto, em relação aos demais modelos avaliados. Conclui-se que todos os modelos sigmoidais difásicos avaliados apresentaram bom ajuste aos dados de altura e diâmetro e podem ser utilizados para a descrição da curva de crescimento de pêssegos “Aurora-1”, segundo os critérios de qualidade de ajuste. No entanto, é importante destacar que os modelos GG e LG apresentaram a melhor qualidade de ajuste e podem ser preferidos para descrever o crescimento em altura e diâmetro dos frutos de pêssego “Aurora 1”, respectivamente, com crescimento máximo esperado próximos de 63 mm de altura e 48 mm de diâmetro.

Abstract The aim of this study was to describe the growth curve of “Aurora 1” peaches using fruit height and diameter data over time through diphasic sigmoidal models constructed from eight combinations of the following models: Brody, Gompertz and Logistic. Data were obtained from an experiment carried out in 2005 in the municipality of Vista Alegre do Alto, São Paulo, Brazil. The parameters of models were adjusted by the least squares method using the Gauss-Newton algorithm implemented in the R software. Assumptions of normality, homogeneity and independence of residues were verified based on Shapiro-Wilk, Breush and Pagan and Durbin-Watson tests, respectively. The goodness of fit of models was verified according to the corrected Akaike information criterion (AICc), residual standard deviation (RSD), asymptote adjustment index (AI) and nonlinearity measures. All models adjusted for both fruit height and diameter variables met the assumptions of normality, independence and homoscedasticity of errors. In addition, all of them present good quality of fit to fruit height and diameter data, since they presented AI values close to one and low RSD values and non-linearity measures. However, the double Gompertz (GG) and the Logistic + Gompertz (LG) models presented, respectively, the best quality of fit to fruit height and diameter data in relation to the other models. It could be concluded that all diphasic sigmoidal models evaluated showed good fit to height and diameter data and can be used to describe the growth curve of “Aurora-1” peaches, according to goodness of fit criteria. However, it is important to highlight that GG and LG models presented the best quality of fit and can be selected to describe the height and diameter growth of “Aurora 1” peach fruits, respectively, with maximum expected growth close to 63 mm in height and 48 mm in diameter.

RESUMO A crescente demanda por fontes de energias renováveis, também conhecidas como energias limpas, faz com que o Brasil se destaque nesse setor, principalmente com a produção de biodiesel, o qual tem como matérias-primas óleos vegetais e gorduras de origem animal. Com isso, tem se desenvolvido pesquisas com plantas oleaginosas para este fim e, dentre estas plantas, o pinhão manso tem se destacado pela sua produtividade e capacidade de se desenvolver em regiões com escassez hídrica. Sendo assim, faz-se necessário o estudo do crescimento dessa planta ao longo do tempo para auxiliar nas técnicas de manejo e detecção de fatores que afetem o desenvolvimento da planta. Logo, a modelagem desse tipo de crescimento pode subsidiar o conhecimento e a aplicação de técnicas eficientes para as práticas agrícolas. Desta forma, o objetivo deste estudo foi ajustar e comparar os modelos não lineares Logístico e Gompertz com quatro parâmetros na descrição do crescimento em altura da planta de pinhão manso em função dos dias após o ciclo fenológico no segundo ano do desenvolvimento da planta, totalizando 25 observações. O ajuste dos modelos foi realizado através do software estatístico R, considerando-se a estrutura de erros autorregressivos de primeira ordem para os acessos CNPAE-169 e CNPAE-259. Todos os modelos aderiram bem aos dados dos três acessos em estudo, porém o modelo Logístico se destacou para os acessos CNPAE-169 e CNPAE-102 e o modelo Gompertz para o acesso CNPAE-259. O acesso CNPAE-102 se sobressaiu aos demais apresentando maior altura no período estudado.

ABSTRACT Brazil stands out in the renewable energy sector due to the growing demand for clean energy sources, mainly with biodiesel production, which uses vegetable oils and animal fats as raw material. With this, research has been developed with oilseed plants for this purpose and, among these plants, Jatropha has stood out for its productivity and ability to grow in regions with water scarcity. Thus, it is necessary to study the growth of this plant over time to assist management techniques and detection of factors that affect the plant development. Therefore, modeling this type of growth can subsidize knowledge and application of efficient techniques for agricultural practices. The objective of this study was to fit and compare the nonlinear Logistic and Gompertz models with four parameters in the description of growth in height of the Jatropha plant according to days after the phenological cycle in the second year of the plant development, totaling 25 observations. The models were fit using the statistical software R, considering the first order autoregressive error structure for the CNPAE-169 and CNPAE-259 accessions. All models fit well to the data from the three accessions under study, but the Logistic model stood out for the CNPAE-169 and CNPAE-102 accessions and the Gompertz model for the CNPAE-259 accession. The CNPAE-102 accession stood out from the others, presenting greater height in the study period.

Resumo O coco-anão-verde é um fruto com grande interesse econômico, pois se aproveitam de todos os seus componentes, com o principal interesse na água. É uma cultura de trópicos úmidos, largamente produzido no Nordeste brasileiro, sendo uma importante fonte de renda para a região. O estudo da fenologia desse tipo de fruto pode ser de extrema importância, porém são poucos os trabalhos encontrados na literatura. Os modelos de regressão, com destaque para os não lineares de crescimento, podem ser de grande valia para entender como o crescimento do fruto ocorre. A escassez de trabalhos dessa natureza pode estar ligada a algumas dificuldades na estimação dos parâmetros dos modelos não lineares, como atribuir valores iniciais para o processo iterativo. Contornando essa dificuldade, para a análise de regressão, linear ou não, diversas etapas precisam ser respeitadas para garantir a validade de suas informações. É possível retirar-se diversas informações dos modelos não lineares de crescimento, como o valor assintótico, a taxa de crescimento e os pontos críticos (ponto de aceleração máxima, ponto de inflexão, ponto de desaceleração máxima e ponto de desaceleração assintótico). Com isso, o objetivo deste trabalho foi descrever as etapas da analise de regressão não linear e estimar os pontos críticos das curvas de crescimento de coco-anão-verde. Após os ajustes iniciais, o único pressuposto não atendido foi o de independência, sendo adicionado o termo autorregressivo de primeira ordem. Novamente foram ajustados os modelos e todos os parâmetros foram significativos, com ambos os modelos, Gompertz e Logístico, se ajustando bem aos dados, tendo uma ligeira vantagem para o modelo Logístico com melhores valores dos critérios de qualidade de ajuste. Com o valor máximo esperado para DEL e DELMP sendo 21,4037 cm e 21,5478 cm, respectivamente. As abscissas e ordenadas dos pontos críticos foram estimados, com valores que podem ajudar ao produtor a tomar decisões mais objetivas a respeito do momento adequado para colheita dos frutos de coco-anão-verde, considerando os mais diversos usos desse tipo de cultura.

Abstract ‘Green Dwarf’ coconut is a fruit of great economic interest, since all its components are used, in addition to water, its main component. It is a culture of humid tropics, widely produced in northeastern Brazil, being an important income source for the region. The phenology study of this type of fruit is extremely important, but there are few studies in literature. Regression models, especially nonlinear growth models, can be of great value to understand how fruit growth behaves. The scarcity of works of this nature may be linked to some difficulties in estimating parameters of nonlinear models, such as assigning initial values to the itterative process. Overcoming this difficulty, for regression analysis, linear or not, several steps need to be respected to ensure the validity of information. Much information can be extracted from nonlinear growth models, such as the asynotic value, growth rate and critical points (maximum acceleration point, inflection point, maximum deceleration point and asynotic deceleration point). The aim of this work was to describe the stages of nonlinear regression analysis and to estimate the critical points of ‘Green Dwarf ’ coconut growth curves. After initial adjustments, the only unmet assumption was independence, adding a first order autoregressive term. Again, models were adjusted and all parameters were significant, with both models, Gompertz and Logistic, adjusting well to data, with slight advantage for the Logistic model with better adjustment quality criteria values, with maximum expected LED and LEDKP values of 21.4037 cm and 21.5478 cm, respectively. The x and y axis of critical points were estimated, with values that can help producers to make more objective decisions about the appropriate time to harvest coconut fruits, considering the most diverse uses of this type of fruit.

RESUMO: A avaliação do crescimento dos colmos de cana-de-açúcar (Saccharum spp.) ajuda a adequar o manejo com as fases fenológicas da cultura. Objetivou-se com este trabalho descrever a curva de crescimento da altura de quatro variedades de cana-de-açúcar (RB92579, RB93509, RB931530 e SP79-1011), nos cultivos de cana planta e cana soca irrigados, utilizando os modelos não lineares Logístico e Gompertz, e considerando eventuais desvios de pressupostos. A estimação dos parâmetros dos modelos foi feita com base no método dos mínimos quadrados utilizando o Algoritmo de Gauss-Newton. Para selecionar o modelo mais adequado foram utilizadas as medidas de não linearidade, o coeficiente de determinação ajustado (R2 aj), o desvio padrão residual (DPR) e o critério de informação de Akaike corrigido (AICc). Com base nos melhores modelos foram determinadas as taxas de crescimento da altura dos colmos e as fases fenológicas da cultura por meio dos pontos críticos. Todas as análises foram realizadas no software estatístico R. No geral, os modelos Logístico e Gompertz sem AR(1) descreveram melhor a altura dos colmos em cana planta e cana soca, respectivamente. Todas as variedades apresentaram crescimento precoce, a variedade RB92579 apresentou maiores taxas em ambos os ciclos.

ABSTRACT: Assessing sugarcane (Saccharum spp.) stalk growth helps to adequately manage the phenological stages of the crop. The aim of this study was to describe the height-growth curve of four sugarcane varieties (RB92579, RB93509, RB931530 and SP79-1011), in irrigated plant-cane and ratoon cane plantations, using the Logistic and Gompertz nonlinear models, while considering all deviations from assumptions. The model parameters were estimated based on the least squares method using the Gauss-Newton algorithm. To select the most suitable model, nonlinear measures, adjusted coefficient of determination (R2 adj), residual standard deviation (RSD), and corrected Akaike information criterion (AICc) were used. Based on the best models, stalk height growth rates and crop phenological stages were determined using critical points. All tests were performed in the free software environment for statistical computing and graphics, R. In general, the Logistic and Gompertz models without AR(1) better described the plant-cane and ratoon cane stalk height, respectively. All varieties showed early growth, and the RB92579 variety presented higher rates in both cycles.

RESUMO: A cultura do café desempenha papel relevante na agricultura do Brasil, com expressiva participação social e econômica tanto pelos empregos gerados na cadeia produtiva, bem como pela renda obtida pelos produtores e pelas divisas geradas para o país na exportação do grão. No crescimento das plantas de café, as folhas desempenham papel decisivo para que tenha maior produção, portanto a contagem do número de folhas por planta fornece informações importantes aos produtores para o manejo adequado da cultura como, por exemplo, a aplicação de adubações foliares. Em geral, na descrição de dados obtidos por contagem, o modelo mais utilizado é o Poisson, sendo que quando os dados apresentam superdispersão, o modelo Binomial Negativo tem se mostrado mais adequado. O objetivo deste trabalho foi comparar o ajuste dos modelos de Poisson e Binomial Negativo em dados de contagens do número de folhas por planta em mudas do cafeeiro. Os dados foram obtidos de um experimento usando o delineamento em blocos casualizados com trinta tratamentos e três repetições com quatro plantas por parcela. Foram utilizados os dados de apenas um tratamento no qual foi feita a contagem do número de folhas ao longo do tempo. A primeira avaliação foi feita em 8 de abril de 2016 e as demais aos 18, 32, 47, 62, 76, 95, 116, 133 e 153 dias após a primeira avaliação, totalizando dez medidas. A adequação dos mesmos foi verificada com base nos valores da Deviance e no envelope simulado para os resíduos. Os resultados do ajuste indicaram que o modelo Poisson foi inadequado para descrição dos dados devido a superdispersão. O modelo Binomial Negativo se ajustou adequadamente e foi indicado para descrever o número de folhas das plantas do cafeeiro. Com base no modelo Binomial Negativo o aumento relativo esperado para o número de folhas foi de 0,9768% para cada dia.

ABSTRACT: Coffee crops play an important role in Brazilian agriculture, with a high level of social and economic participation resulting from the jobs created in the supply chain and from the income obtained by producers and the revenue generated for the country from coffee bean export. In coffee plant growth, leaves have a determinant role in higher production; therefore, the leaf count per plant provides relevant information to producers for adequate crop management, such as foliar fertilizer applications. To describe count data, the Poisson model is the most commonly employed model; when count data show overdispersion, the negative binomial model has been determined to be more adequate. The objective of this study was to compare the fitness of the Poisson and negative binomial models to data on the leaf count per plant in coffee seedlings. Data were collected from an experiment with a randomized block design with 30 treatments and three replicates and four plants per plot. Data from only one treatment, in which the number of leaves was counted over time, were employed. The first count was conducted on 8 April 2016, and the other counts were performed 18, 32, 47, 62, 76, 95, 116, 133, and 153 days after the first evaluation, for a total of ten measurements. The fitness of the models was assessed based on deviance values and simulated envelopes for residuals. Results of fitness assessment indicated that the Poisson model was inadequate for describing the data due to overdispersion. The negative binomial model adequately fitted the observations and was indicated to describe the number of leaves of coffee plants. Based on the negative binomial model, the expected relative increase in the number of leaves was 0.9768% per day.

Resumo A jabuticabeira é nativa da Mata Atlântica no Sul do Brasil, e seu fruto é muito consumido in natura, no entanto é altamente perecível, necessitando de técnicas de conservação. Objetivou-se descrever a cinética de secagem de polpa de jabuticaba nas temperaturas de 50 e 60°C, comparando os modelos de regressão Henderson, Exponencial Simples com Três Parâmetros, Lewis, Thompson, Fick e Wang e Sing e, obtendo a Taxa de Secagem Absoluta (TSA) para o melhor modelo. A estimação dos parâmetros foi realizada com o software SAS. A avaliação da qualidade no ajuste e na seleção dos modelos foi feita com base no coeficiente de determinação ajustado, Desvio Padrão Residual e Critério de Informação de Akaike. Os modelos apresentaram bom ajuste aos dados, sendo que o modelo de Lewis foi o mais indicado para descrever a secagem da polpa de jabuticaba nas temperaturas de 50 e 60°C, com taxa de secagem de 0,000063 e 0,000082 g de água/s, respectivamente. A TSA indicou que, em um terço do tempo de secagem, ocorreram de 70% da perda de umidade nas duas temperaturas e, após este período, houve desaceleração da perda de umidade até que se estabilizou ao alcançar o teor de umidade de equilíbrio.

Abstract Jabuticaba tree is native to the Atlantic Forest in Southern Brazil, and its fruit is widely consumed in the fresh form, but it is highly perishable, requiring conservation techniques. The aim of this study was to describe the drying kinetics of jabuticaba pulp at temperatures of 50 and 60°C, comparing the Henderson, Simple Three-Parameter Exponential, Lewis, Thompson, Fick and Wang and Sing regression models and estimating the Absolute Drying Rate (ADR) for the best model. Parameters were estimated using the SAS software. The evaluation of the quality in the adjustment and selection of models was made based on the adjusted determination coefficient, Residual Standard Deviation and Akaike Information Criterion. Models presented good adjustment to data, and the Lewis model was the most suitable to describe the drying kinetics of jabuticaba pulp at temperatures of 50 and 60°C, with drying rate of 0.000063 and 0.000082 g of water/s respectively. ADR indicated that in one third of the drying time, 70% of moisture loss occurred at both temperatures and after this period, there was a deceleration of moisture loss until stabilization, when equilibrium moisture content is reached.

Resumo A bananeira está entre as frutíferas mais plantadas em países tropicais e pertence ao grupo de frutos mais consumidos do mundo; entretanto, necessitam de técnicas de conservação adequadas. Objetivou-se descrever a cinética de secagem de bananas Prata e D’água nas temperaturas de 40 e 70°C, comparando os modelos de regressão Henderson, ESTP, Lewis, Page e Fick, estimando-se a Taxa de Secagem Absoluta (TSA). Os parâmetros foram estimados com os softwares R e SAS Studio, utilizando-se para comparação e seleção de modelos R²aj, DPR e Critério de Informação de Akaike corrigido. Os modelos de Page e Fick não se ajustaram, e os demais apresentaram bom ajuste aos dados. O modelo de Henderson foi o mais indicado para descrever os dados de banana-Prata em ambas as temperaturas e banana D’água em 70°C e o de Lewis para a temperatura de 40°C desta cultivar. A taxa de secagem da banana-Prata, nas temperaturas de 40 e 70°C, foram de 0,00079 g de água/min e 0,00400 g de água/min, respectivamente, e para banana D’água foram de 0,00111 g de água/min e 0,00495 g de água/min, respectivamente. Com a TSA , observou-se que em um terço do período de secagem houve 70% da perda de umidade aos 70°C.

Abstract Banana is among fruits most planted in tropical countries and belongs to the fruit group most consumed in the world; however, banana needs proper conservation techniques. The aim of this study was to describe the drying kinetics of ‘Prata’ and ‘D’água’ banana cultivars at temperatures of 40 and 70°C, comparing the Henderson, STPE, Lewis, Page and Fick regression models, estimating the Absolute Drying Rate (ADR). Parameters were estimated with R and SAS Studio softwares, using for comparison and selection models of the R²aj, RSD and corrected Akaike Information Criteria. The Page and Fick models did not adjust, and the others presented good adjustment to data. The Henderson model was the most suitable to describe data of ‘Prata’ banana at both temperatures and ‘D’água’ banana at 70°C and Lewis at 40°C for this cultivar. The drying rate of ‘Prata’ banana at temperatures of 40 and 70°C were 0.00079 g of water/ min and 0.00400 g of water/min respectively and for ‘D’água’ banana, drying rates were 0.00111 g of water/min. and 0.00495 g of water/min., respectively. Using ADR, it was observed that in one third of the drying period, there was 70% of moisture loss at 70°C.