Agrupamento de famílias de meio-irmãos de Pinus taeda baseado em características físicas e mecânicas da madeira

Abstract

Este trabalho teve como objetivo agrupar famílias de um teste de progênies de Pinus taeda L. com base nas propriedades físicas e mecânicas da madeira, para inclusão dessas características qualitativas da madeira em um programa de melhoramento genético. As variáveis analisadas foram: massa específica básica e aparente, coeficientes de contração máxima volumétrica e linear tangencial, radial e longitudinal, anisotropia de contração e coeficientes de retratibilidade volumétrico, tangencial e radial, MOE, MOR e tensão de cisalhamento. As árvores avaliadas pertenciam a um teste de progênies instalado em blocos casualizados com cinco repetições, 120 famílias. Dentre as cinco plantas por parcela foi amostrada uma. Foram coletados os discos base, 25%, 50%, 75% e 100% da altura, para determinação da massa específica básica. A primeira e segunda toras foram utilizadas na preparação de amostras para as demais análises físicas e mecânicas. Na análise do experimento, foi utilizada a análise de componentes principais e de agrupamento. A análise de componentes principais permitiu destacar seis autovalores, explicando 82,51% da variância total das observações, e a análise de agrupamento possibilitou o agrupamento das 120 famílias em seis grupos, os quais apresentam distintas características de qualidade da madeira relacionadas à produção para diferentes finalidades.

This research aimed to gather families of a Pinus taeda L. progeny test based on physical and mechanical properties of wood, in order to include these wood characteristics in a breeding program. The variables focused were: specific gravity and apparent maximum volumetric shrinkage coefficients and linear tangential, radial and longitudinal shrinkage anisotropy coefficients and volumetric shrinkage, the tangential and radial MOE and MOR and shear stress. Trees evaluated were sampled (one plant per plot) in a progeny test planted in randomized blocks with 120 families, five replicates, and five plants per linear plot. After measuring the DBH on standing trees the discs were collected to evaluate the specific gravity, on the following positions: base, 25%, 50%, 75% and 100% of the commercial height. The first and second logs were used for sample preparation for other physical and mechanical analysis. The principal component analysis allowed to highlight six eigenvalues which explained 82.51% of the total observations variance, and cluster analysis allowed 120 families gathering in six groups, which have different quality characteristics related to production of wood for different purposes. Keywords: Multivariate analysis; wood quality; technology application.