Linear correlation between components production and yield of rice upland in no-tillage <br>Correlação linear entre componentes da produção e produtividade do arroz de terras altas em sistema plantio direto

The rice is one of the main sources of the humanity’s feeding. During the agricultural year 2009/2010, in Selvíria County, Mato Grosso do Sul State, in the Brazilian Savannah, an experiment was installed with rice upland in a Dystropherric Red Latosol (Typic Acrustox) under no-tillage, irrigated by central pivot, with the purpose of selecting the best components production to explain the variability the irrigated rice yield upland. The geostatistical grid was installed, to collect the data, with 120 sampling points, in an area of 3.0 ha and and homogeneous slope of 0.055 m m-1. The medium rice yield was of the 5980 kg ha-1. For the simple lineal regressions, the number of spikelets grenades for panicle presented the best direct potential correlation with the yield rice, given for: PGO = 115,5.NEG0,770. However, for the multiple lineal regressions, the equation equação PGO = 2754,30-411,55.NEG-461,07.NEC+436,59. NET it was the one that better she came to esteem the yield rice. However, spatial, it was not possible to establish correlation between the yield rice and the components production, once none of those it presented spatial dependence in their data.<p><p>O arroz é uma das principais fontes de alimentação da humanidade. Durante o ano agrícola 2009/2010, no município de Selvíria (MS), no Cerrado Brasileiro, foi instalado um experimento com arroz de terras altas em um Latossolo Vermelho distroférrico sob sistema plantio direto, irrigado por pivô central, com o objetivo de selecionar os melhores componentes da produção para explicar a variabilidade da produtividade do arroz de terras altas irrigado. Foi instalada a malha geoestatística, para a coleta de dados, com 120 pontos amostrais, numa área de 3,0 ha e declive homogêneo de 0,055 m m-1. A produtividade média de grãos de arroz foi de 5980 kg ha-1. Para as regressões lineares simples, o número de espiguetas granadas por panícula apresentou a melhor correlação potencial direta com a produtividade de grãos de arroz, dada por: PGO = 115,5.NEG0,770. Entretanto, para as regressões lineares múltiplas, a equação PGO = 2754,30-411,55.NEG-461,07.NEC+436,59.NET foi a que melhor se apresentou para estimar a produtividade de grãos de arroz. No entanto, espacialmente, não foi possível estabelecer correlação entre a produtividade de grãos de arroz e os componentes da produção, uma vez que nenhum desses apresentou dependência espacial nos seus dados.