RESUMO: Objetivou-se determinar a quebra de produtividade de um canavial em função do déficit hídrico e do número de cortes. A área de estudo localizava-se em Santo Antônio de Goiás-GO, na usina CentroÁlcool, onde foram coletados dados de produtividade das safras de 2008/2009 a 2011/2012. Além disto, foram obtidos dados médios de produtividade para o estado de Goiás, no site da Conab. As quebras de produtividades foram estimadas a partir da relação entre a safra em questão e a safra de maior produtividade (cana-planta). Para determinar o déficit hídrico foi realizado o balanço hídrico sequencial mensal, para a cana. Verificou-se que a quebra de produtividade do canavial foi mais influenciada pelo número de cortes (r = 0,8028; α = 0,05), aumentando de forma linear em função do número de cortes. A mesma tendência foi observada para os dados médios do estado de Goiás (r = 0,9718; α = 0,05). O déficit hídrico não mostrou correlação positiva com as quebras de produtividade (r =-0,9970; α = 0,05), pois o período de déficit ocorreu, em todas as safras, no estádio de maturação da cultura, onde há necessidade de um período de déficit moderado para o acúmulo de sacarose, e não nos estádios de crescimento vegetativo da cultura.
Rainfall is a fundamental component of agricultural production, and knowing its potential and variability can ensure the success of this activity. However, the number of meteorological stations is still small, even in states with agricultural aptitude, such as Goiás. Geoprocessing techniques can be used to overcome this problem. Thus, this study aimed to evaluate the products of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite to describe the annual and monthly rainfall variability in the Goiás state and the Federal District (Brazil). Interpolations were carried out to increase the spatial resolution by means of ordinary kriging and cluster analysis for spatial and temporal distribution. It was observed that the evaluated territory can be classified into three regions with differentiated water regimes up to 500 mm annually, with seasonality of accumulated precipitation from November to March. Even though the regression evaluation showed limitations for a monthly precipitation above 200 mm, the analysis of the TRMM satellite products demonstrated that this tool allows forecasts of provisional normals with a higher spatial resolution than the Brazilian National Institute of Meteorology (INMET) stations network, with known measurement errors for each evaluation period, allowing the data application in forecast models for agricultural planning involving water management.
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