ANÁLISE NUTRICIONAL DO MARACUJAZEIRO-AMARELO POR METODOLOGIA CONVENCIONAL E ESPECTROSCOPIA DE REFLECTÂNCIA DIFUSA

Abstract

RESUMO: Nas últimas décadas, as técnicas espectroscópicas ganharam destaque na agricultura, por oferecerem análises rápidas do estado nutricional em diferentes culturas, e sobretudo, livres de resíduos tóxicos. Apesar dos avanços em culturas como soja, milho e café, a aplicação dessa técnica para o diagnóstico nutricional do maracujazeiro (Passiflora edulis Sims), especialmente a variedade amarela (f. Flavicarpa), ainda é incipiente. Nesse sentido, objetivou-se com este trabalho avaliar o uso da espectroscopia nas faixas Vis-NIR-MIR para quantificar as concentrações dos macronutrientes cálcio (Ca), magnésio (Mg), fósforo (P), potássio (K) e enxofre (S), e micronutrientes, cobre (Cu), manganês (Mn), ferro (Fe) e zinco (Zn) em folhas de maracujazeiro-amarelo. Foram cultivadas 72 plantas de Passiflora edulis Sims f. Flavicarpa Deg. Cultivar: FB 200 yellow master, e ao final do período de cultivo, quando as plantas se encontravam em estágio de crescimento vegetativo avançado, as folhas foram coletadas e classificadas em dois grupos, folhas novas e folhas velhas, totalizando 144 amostras para análises. Para as análises nutricionais laboratoriais, as amostras passaram por digestão de solução ácida (HNO3:HClO4 3:1 v/v), e os extratos foram analisados por meio do fotômetro de chama, espectrômetro de absorção atômica Varian e espectrofotômetro UV-Vis pra quantificar os nutrientes. Para as análises espectroscópicas, utilizou-se espectrorradiômetro Fieldspec 3 nas faixas Vis-NIR e sensor apha sample compoartment para análise da faixa espectral MIR. A leitura no comprimento de onda Vis-NIR foi realizada em triplicata. Dois métodos de pré-processamento, Standard Normal Variate (SNV) e Savitzky-Golay (SG), juntamente com a combinação de dois modelos, sendo Cubist, e Regressão de Mínimos Quadrados Parcial (PLSR), foram testados para gerar o melhor modelo de quantificação para os nutrientes. Ademais, dois métodos de divisão percentual dos dados entre calibração e validação foram testados, sendo 80% (115 amostras) para calibração e 20% (29 amostras) para validação (80-20) e 70% (100 amostras) para calibração e 30% (44 amostras) para validação (70-30). Os resultados indicaram que a divisão de dados 70-30 apresentou melhor desempenho geral para os elementos Ca, Mg e Zn. O modelo Cubist obteve os melhores resultados para a maioria dos nutrientes, juntamente com o pré-processamento SNV. Neste estudo, os elementos que se destacaram foram o Ca e Mg, obtendo os maiores valores de coeficiente de determinação (R2) 0,62 e 0,59 e maior valor de razão de desempenho para interquartil distância (RPIQ) = 2,31 e 2,19, respectivamente. ABSTRACT: In recent decades, spectroscopic techniques have gained prominence in agriculture, offering rapid analyses of the nutritional status of different crops, and above all, free of toxic residues. Despite advances in crops such as soybeans, corn, and coffee, the application of this technique for nutritional diagnosis of passion fruit (Passiflora edulis Sims), especially the yellow variety (f. Flavicarpa), is still incipient. Therefore, the objective of this study was to evaluate the use of Vis-NIR-MIR spectroscopy to quantify the concentrations of the macronutrients calcium (Ca), magnesium (Mg), phosphorus (P), potassium (K), and sulfur (S), and the micronutrients copper (Cu), manganese (Mn), iron (Fe), and zinc (Zn) in yellow passion fruit leaves. Seventy-two plants of Passiflora edulis Sims f. Flavicarpa Deg. were cultivated. Cultivar: FB 200 yellow master. At the end of the growing season, when the plants were in advanced vegetative growth, the leaves were collected and classified into two groups: new leaves and old leaves, totaling 144 samples for analysis. For laboratory nutritional analyses, the samples underwent acid solution digestion (HNO3:HClO4 3:1 v/v), and the extracts were analyzed using a flame photometer, a Varian atomic absorption spectrometer, and a UV-Vis spectrophotometer to quantify nutrients. For spectroscopic analyses, a Fieldspec 3 spectroradiometer was used in the Vis-NIR band, and an apha sample composition sensor was used for analysis of the MIR spectral band. Readings at the Vis-NIR wavelength were performed in triplicate. Two preprocessing methods, Standard Normal Variate (SNV) and Savitzky-Golay (SG), along with the combination of two models, Cubist, and Partial Least Squares Regression (PLSR), were tested to generate the best quantification model for the nutrients. Furthermore, two methods of percentage division of the data between calibration and validation were tested, being 80% (115 samples) for calibration and 20% (29 samples) for validation (80-20) and 70% (100 samples) for calibration and 30% (44 samples) for validation (70-30). The results indicated that the 70-30 data division presented the best overall performance for the elements Ca, Mg, and Zn. The Cubist model obtained the best results for most nutrients, together with the SNV preprocessing. In this study, the elements that stood out were Ca and Mg, obtaining the highest values of coefficient of determination (R2) 0.62 and 0.59 and the highest value of performance ratio for interquartile distance (RPIQ) = 2.31 and 2.19, respectively.