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O objetivo deste estudo foi avaliar a possibilidade de agrupar talhões de cana-de-açúcar colhida mecanicamente e sem queima prévia da palha na região de Ribeirão Preto-SP, de acordo com o potencial de infestação de plantas daninhas, por meio de análise de agrupamento por método hierárquico e outras técnicas de análise multivariada, utilizando como variável o índice de infestação relativa atribuído por avaliações visuais, em duas etapas. A primeira contemplou 20 talhões de cana-planta com ciclo de 18 meses; essas áreas foram utilizadas para comparação de dois métodos de estimativa da composição específica da flora daninha: análise fitossociológica e por meio da porcentagem visual de cobertura geral (CG) e específica (CE). A segunda etapa consistiu no levantamento da composição específica da comunidade de plantas daninhas em 189 talhões, em áreas de cana-soca colhidas durante a safra de 2008, incluindo nesses talhões apenas CG e CE. Com as informações sobre os levantamentos da comunidade infestante foi construído um banco de dados, posteriormente submetido a análises exploratórias por técnicas de estatística multivariada. Para as principais espécies dentro dos talhões, que foram DIGNU, ARACH, IPOHF, MRRCI e IPOQU, seguidas de CYPRO, ELEIN e EPHHS, foram verificados 75% de coincidências de resultados entre os dois métodos de avaliação. Também notou-se que as avaliações visuais de porcentagem de cobertura das espécies podem substituir, para fins de praticidade, agilidade e aplicabilidade, as avaliações fitossociológicas, uma vez que proporcionaram boa capacidade de detecção das principais plantas daninhas dentro de cada talhão. As técnicas de estatística multivariada demonstraram que os talhões podem ser agrupados de acordo com semelhanças na intensidade da infestação e na composição específica.The aim of this study was to evaluate the possibility of grouping stands of sugarcane harvested mechanically, and without previous straw burning in the region of Ribeirão Preto-SP, according to the potential of weed infestation. Clustering analysis and other multivariate analysis techniques were applied, using as variable the relative rate of infestation assigned by visual assessments, in two phases: in the first, twenty sugarcane plots with an 18-month cycle were selected. These areas were used to compare two methods to estimate the specific composition of the weeds, namely, a phytosociological analysis, described by Mueller-Dombois & Ellenberg (1974) and an analysis of the visual percentage of general coverage (GC) and specific coverage (SC). In the second phase, the specific composition of the weed community was evaluated in 189 plots in areas of ratoon sugarcane harvested in 2008, attributing to these plots only GC and SC. Based on the information obtained on the weed community, a database was built, and subjected to exploratory analysis of multivariate statistical techniques. For the main species within the stands (DIGNU, ARACH, IPOHF, MRRCI and IPOQU, followed by CYPRO, ELEIN and EPHHS), 75% of coinciding results were verified between the two methods. It was found that the visual assessments of species coverage percentage may substitute, for purposes of convenience, flexibility and applicability, the phytosociological evaluations, as these assessments provided good detection capability of the main weeds in each stand. The techniques of multivariate statistics showed that the plots can be grouped according to similarities in infestation intensity and species composition.

As análises de agrupamento e de componentes principais e as redes neurais artificiais foram utilizadas na determinação de padrões de comportamento das populações de macrófitas aquáticas que colonizaram o reservatório de Santana, Piraí-RJ, durante o ano de 2004. As análises de agrupamento dividiram o comportamento das populações durante o ano em dois grupos distintos, apresentando um padrão no primeiro semestre que difere daquele observado no segundo semestre do ano. A análise de componentes principais demonstrou que esse comportamento da comunidade (grupo de populações) é influenciado principalmente pelas espécies S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C. ferax e Aeschynomene denticulata no primeiro grupo e por Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense no segundo grupo. As redes neurais artificiais agruparam as populações de macrófitas aquáticas em nove grupos, conforme sua densidade nos diferentes meses do ano. A aplicação da análise de componentes principais (ACP) nos valores de frequência das populações presentes nos primeiros três grupos de Kohonen permitiu discriminar três grupos de meses, cujas populações apresentaram características diferentes de colonização. A aplicação das redes neurais artificiais permitiu melhor discriminação dos meses e das espécies que compõem as comunidades correspondentes, quando utilizada a análise de componentes principais.Cluster analysis, principal components analysis and Kohonen artificial neural networks were tested to determine the behavior patterns of aquatic macrophyte colonization on Santana reservoir, Piraí-RJ, 2004. The colonization behavior of the populations was divided into two groups, representing the two year semesters. The principal components analysis showed that the behavior of the first group (first semester) was mainly influenced by S. montevidensis, Heteranthera reniformis, Ludwigia sp., Rhynchospora aurea, C. iria, C.ferax e Aeschynomene denticulate and the second group by Echinochloa polystachya, Polygonum lapathifolium, Alternanthera phyloxeroides, Pistia stratiotes, Eichhornia azurea, Brachiaria arrecta e Oxyscarium cubense. The artificial neural networks (ANN) grouped the aquatic macrophyte populations into nine groups according to their colonization behavior during the year. The application of principal components analysis (PCA) on frequency values of the population determined by the artificial neural networks for the first three groups allowed to discriminate three groups of populations with different colonization behaviors. The application of artificial neural networks allowed a better discrimination of communities (months) and species colonization behavior than the application of PCA on raw data.

Objetivou-se neste trabalho a obtenção de padrões de infestação de plantas daninhas na cultura de cana-de-açúcar com histórico de colheita mecanizada sem queima prévia da palha. Foram realizadas amostragens em 28 talhões na região de Ribeirão Preto, SP; em cada talhão foram demarcadas unidades de avaliação e coleta, na proporção de duas por hectare, que consistiram de áreas (quatro linhas de 4 metros de comprimento) mantidas sem controle de plantas daninhas e onde foram realizadas as amostragens de plantas emergidas. As amostragens foram realizadas aos 120 dias após o corte, com quadrados vazados (0,5 x 0,5 m) lançados aleatoriamente duas vezes em cada uma das unidades de avaliação e coleta. Com os dados obtidos, calculou-se a importância relativa e o índice de agregação das espécies ou grupo de espécies. Esses índices foram usados no processamento da análise de agrupamento hierárquica, utilizando como medida de semelhança a distância euclidiana e como estratégia de agrupamento o método UPGMA (Unweighted Pair-Group Method using arithmetic Averages). Foi possível distinguir quatro grupos em função da importância relativa e cinco grupos de talhões em função do índice de agregação; dentro de alguns grupos houve formação de subgrupos.The aim of this work was to obtain the weed infestation patterns in sugarcane plantation with a history of mechanical harvest without previous straw burning. Twenty-eight plots were chosen in the Ribeirão Preto region, in the state of São Paulo, with evaluation and collection units being demarcated in each plot, in a proportion of two per hectare, which consisted of areas (4 rows of 4 meters in length) maintained free of any weed control method. Samplings were carried out at 120 days after cut with quadrants (0.5 m x 0.5 m) cast twice at random at each evaluation and collection unit. The following phytosociological indices were calculated from the obtained data: relative importance and aggregation index of species or group of species. Grouping analysis was carried out utilizing as the similarity coefficient the Euclidian distance and the Unweighted Pair-Group Method using arithmetic averages. It was possible to distinguish four groups as a function of relative importance and five plot groups as a function of the aggregation index, with formation of subgroups within some groups.

A alface-d'água (Pistia stratiotes) é uma das principais entre as macrófitas aquáticas que causam problemas em corpos hídricos no Brasil e são consideradas como plantas daninhas. O presente trabalho foi realizado com os objetivos de conhecer melhor a variabilidade genética dessa macrófita e relacionar essa variabilidade com a resposta à aplicação do herbicida glyphosate. Para isso, foram coletados indivíduos em 12 corpos hídricos em diferentes cidades do território nacional (Americana, Cambaratiba, Curitiba, Itapura, Jaboticabal, Lagoa Santa, Piraí, Rio Grande, Rubinéia, Salto Grande, Santa Gertrudes e Três Lagoas). Os acessos foram caracterizados pelo uso de marcadores RAPD (DNA Polimórfico Amplificado ao Acaso), que permitiram, com o auxílio de iniciadores aleatórios, a caracterização dos locos polimórficos identificados por uma matriz de ausência e presença de bandas. Utilizando essa matriz, a análise de agrupamento permitiu nítida classificação dos acessos em três grupos com diferenças genéticas entre eles. Um ensaio de controle químico, com plantas mantidas em vasos plásticos (5 L) e pulverizadas com o herbicida glyphosate nas concentrações de 0,0, 0,6, 1,2, 1,8 e 2,4 kg ha-1, identificou, utilizando avaliações aos 7, 14 e 21 dias após aplicação, que as duas maiores doses promoveram melhor efeito herbicida. Foi verificado também que os acessos de Curitiba e Cambaratiba apresentaram menor suscetibilidade ao herbicida glyphosate. Não houve correspondência entre a estrutura de grupos dos acessos pela análise multivariada de agrupamento com a técnica RAPD e a suscetibilidade da alface-d'água ao glyphosate.Water lettuce (Pistia stratiotes) is one the most important macrophytes, classified as weed and causing serious problems in watercourses in Brazil. The aim of this research was to evaluate the genetic variability of water lettuce and its relationship with this plant's susceptibility to glyphosate. Plant samples were collected in 12 water bodies in different regions in Brazil (Americana-AMC, Cambaratiba-CBT, Curitiba-CRB, Itapura-ITP, Jaboticabal-JBT, Lagoa Santa-LST, Piraí-PRI, Rio Grande-RGD, Rubinéia-RBN, Salto Grande-SGD, Santa Gertrudes-SGT and Três Lagoas-TLG). The accesses were characterized by the use of RAPD markers (Random Amplified Polymorphic DNA), whose unspecific starters allowed the analysis of polymorphic loci, which evidenced the distribution of the accesses into two groups, with high genetic similarity inside the sub-groups, but with high genetic divergence between them. The use of the RAPD technique evidenced the existence of genetic differences between the accesses. Plants growing in plastic pots (5 L) were sprayed with glyphosate at the concentrations of 0.0, 0.6, 1.2, 1.8, 2.4 kg ha-1. Herbicide effects were evaluated on the 7th, 14th, and 21st days after application (DAA) with control note attributions (0% without control and 100% leading to the complete death of the plants). No correspondence was observed between the structure of the access groups by the grouping multi-varied analysis using the RAPD technique and water lettuce susceptibility to glyphosate.