Abstract The water retention curve is widely used in studies involving soil. The management systems directly influence soil structure by altering water retention dynamics. Several equations are used to adjust the retention of water in the soil, but most of the time, the choice of these models occurs in an arbitrary way. From this problem, it was proposed with the present study to relate the best mathematical model to water retention, taking into account the different management systems adopted, based on previously established adjustment criteria. For the accomplishment the study, a soil of caulinitic mineralogy and average texture was utilized. The treatments were area under native Cerrado (Savanna), eucalyptus plantation with six and twelve years of cultivation, pasture with two and six years of cultivation, conventional plantation with two and eight years of cultivation, no-till with three and six years of cultivation. From the adjustment criteria for non-linear models, it was found that the management influences the choice of the water retention model. It is possible to observe that the greatest divergences between the models occurred close to the soil saturation zone, and that the Fredlung-Xing model is more efficient in adjusting the water retention curve under conservationist management systems.

Com este trabalho, objetiva-se a geração de modelos matemáticos para predição dos 4 parâmetros da equação de van Genuchten (tetaR, tetaS, alfa e n) e para a umidade correspondente à capacidade de campo em função dos atributos areia, argila, matéria orgânica e densidade do solo, ambas de fácil e rotineira determinação em laboratório, além da profundidade. Coletaram-se 36 amostras não deformadas e deformadas nas profundidades de 0 a 30, 30 a 60 e 60 a 90 cm, em Cambissolo originado de gnaisse, determinando-se as umidades correspondentes às tensões de 2, 6 e 10 kPa em mesa de tensão e as referentes a 33, 100, 500 e 1500 kPa, em câmara de Richards. Para ajuste dos modelos, trabalhou-se com o programa SAS for Windows, com a rotina Proc Reg, e procedimento Backward, para selecionar as variáveis significativamente diferentes de zero num certo nível de probabilidade. Para avaliação dos modelos, consideraram-se o coeficiente de determinação e os erros de predição, tanto para os parâmetros estimados quanto para as umidades geradas pela equação de van Genuchten ajustada com os parâmetros estimados, para cada tensão descrita acima. Constatou-se que os erros foram consideravelmente pequenos, justificando a aplicação dos modelos.

This work proposes to adjust mathematical models to predict the parameters of van Genuchten equation (thetaR, thetaS, alpha and n), besides a model to predict the soil moisture corresponding to the field capacity. The models express the equation parameters as dependent variables and sand, clay, organic matter, bulk density and depth as independent variables. All independent variables can be easily and routinely determined in laboratory. The samples were collected at 12 points in and three layers (0-30; 30-60; 60-90 cm) of a Cambisol, using a Uhland sampler. The soil moisture at matric potentials of 2, 6 and 10 kPa were determined using a porous plate apparatus and those at matric potentials of 33, 100, 500 and 1500 kPa were determined using a pressure plate apparatus. The models were adjusted with the SAS for Windows program, ProcReg routine and Backward procedure to select the variables significantly different from zero at the probability level adopted. The coefficient of determination and prediction errors for the parameters predicted and soil moisture generated by van Genuchten equation adjusted with parameters predicted by models, were analyzed to evaluate the models. The coefficient of determination for models was high and the errors were small justifying the application of models.

O uso de modelos matemáticos para predição da chuva é uma forma prática e precisa para determinação do valor a ser aplicado em projetos, sendo útil para localidades desprovidas de informações pluviométricas. Objetivou-se ajustar o método de Bell, que possui características de regionalização para a chuva de projeto, com base em equações de chuvas intensas e modelos de probabilidade de Gumbel de estações meteorológicas do Estado de Minas Gerais ajustando, também, um modelo para cada região do estado. Avaliaram-se os modelos considerando-se o coeficiente de determinação e os erros médios em relação aos dados originais. Para validação, trabalhou-se com três estações meteorológicas da região Norte não usadas para ajuste do respectivo modelo. Foram analisadas três metodologias para estimativa da chuva intensa padrão (h(60,2)), que pondera o método usado, ressaltando-se a média aritmética, a média ponderada pelo inverso do quadrado da distância e a predição geoestatística (krigagem). Observou-se que os modelos possuem bons indicadores estatísticos e a validação produziu erros baixos, mostrando que os modelos podem ser aplicados, especialmente se a krigagem for usada para estimativa do parâmetro h(60,2).

The use of mathematical models for predicting rainfall is a practical and accurate way of determining this parameter to be applied to regions which do not have any precipitation data. Based on the intense rainfall equations and Gumbel's probability model for maximum daily precipitation of meteorological stations in Minas Gerais State, the objective of this work was to adjust the Bell's Method, with regional features, for rainfall, adjusting one model for each region. The regional parameters were estimated by non-linear multiple regression, using Gauss-Newton's method. The goodness of the models was evaluated by the coefficient of determination and mean errors of prediction as compared to the original data. Data from three meteorological stations in the Northern region, which were not used to adjust the respective model, were used for validation purposes. The most frequent precipitation was tested by the arithmetic mean, the weighted mean by the inverse-square-distance and the geo-statistical prediction (kriging). The models produced good statistical parameters, with low mean errors, showing their accuracy, specially when the kriging method for estimating the most frequent precipitation was used.

Marcadores RAPD foram identificados próximos de alelos do feijão responsáveis pela resistência ao Colletotrichum lindemuthianum, visando auxiliar na seleção de plantas resistentes ao patógeno. Empregou-se o método dos bulks segregantes de DNA extraídos de plantas F2 dos seguintes cruzamentos: Carioca 300V x P45, Carioca 300V x Ouro e P24 x Ouro. A linhagem P45 é portadora do alelo Co.4 de resistência e o cultivar Ouro é portador do alelo Co.5, os quais foram marcados. Procedeu-se à reação RAPD dos bulks e foi identificado o iniciador OPC08 que amplificou um fragmento de DNA com cerca de 1059 pb, ligado ao alelo Co.4. A freqüência de recombinação foi de 0,133 (erro padrão 0,039) e o intervalo de confiança foi 0,056 e 0,211, com 95% de probabilidade. Em relação ao alelo Co.5 foi identificado um fragmento de DNA amplificado pelo iniciador OPF10 com cerca de 912 pb, na análise dos bulks provenientes dos cruzamentos Carioca 300V x Ouro e P24 x Ouro. A freqüência de recombinação foi de 0,115 (erro padrão 0,038) e o intervalo de confiança foi 0,041 e 0,189. Um segundo marcador foi identificado a partir da análise da população P24 x Ouro, resultante da amplificação pelo iniciador OPR03, e possui cerca de 1122 pb. A freqüência de recombinação foi 0,363 (erro padrão 0,081) e o intervalo de confiança variou de 0,205 a 0,522. Constatou-se que esses dois marcadores estão flanqueando o alelo Co.5 e a seleção de plantas resistentes de uma população F2 por meio dos marcadores será eficiente em 83% dos casos.

RAPD markers were identified close to common bean alleles responsible for resistance to the fungus Colletotrichum lindemuthianum and may be useful in selecting plants resistant to this pathogen. DNA from F2 plants of the crosses Carioca 300V x P45, Carioca 300V x Ouro and P24 x Ouro was amplified by RAPD. Line P45 has the Co.4 allele for resistance, and the Ouro cultivar has the Co.5 allele. The primer OPC08 amplified a DNA fragment of about 1059 bp linked to the Co.4 allele. The recombination frequency was 0.133 (SE = 0.039; 95% CI = 0.056-0.211). Using the primer OPF10 a DNA fragment of about 912 bp was amplified and found to be associated with the Co.5 allele. The recombination frequency was 0.115 (SE = 0.038; 95% CI = 0.041-0.189). A second marker (1122 pb) amplified by the OPR03 primer was identified in the population P24 x Ouro. The recombination frequency for this marker was 0.363 (SE = 0.081; 95% CI = 0.205-0.522). Both these markers flanked the Co.5 allele. The markers identified in this study may be useful in identifying lines with the Co.4 and Co.5 alleles.