2006
DOI: 10.1590/s0100-204x2006000300024
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Simulação estocástica de atributos do clima e da produtividade potencial de milho utilizando-se distribuição triangular

Abstract: O objetivo deste trabalho foi simular a produtividade potencial da cultura de milho, pelo método de Monte Carlo, utilizando um modelo agrometeorológico estocástico. O experimento foi conduzido em Piracicaba, SP, a 22º42'30''S, 47º38'30''W, e altitude de 546 m, o clima da região é do tipo Cwa (tropical úmido). Foram utilizados os valores médios diários de temperatura (de 1917 a 2002) e radiação solar global (de 1978 a 2002). Para comparar os dados reais com os simulados, foram utilizados índices de desempenho e… Show more

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“…É conveniente que a escolha de determinado processo de simulação dos dados considere o maior número de testes estatísticos ou critérios possíveis, para se realizar a escolha adequada. (Assis et al, 2006) representam a produtividade potencial para a cultura do milho em Piracicaba, SP. Dessa forma, neste trabalho, levando-se em consideração os testes estatísticos utilizados, verificou-se a superioridade na simulação dos dados de radiação fotossinteticamente ativa e temperatura do ar pela simulação normal bivariada.…”
Section: Resultsunclassified
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“…É conveniente que a escolha de determinado processo de simulação dos dados considere o maior número de testes estatísticos ou critérios possíveis, para se realizar a escolha adequada. (Assis et al, 2006) representam a produtividade potencial para a cultura do milho em Piracicaba, SP. Dessa forma, neste trabalho, levando-se em consideração os testes estatísticos utilizados, verificou-se a superioridade na simulação dos dados de radiação fotossinteticamente ativa e temperatura do ar pela simulação normal bivariada.…”
Section: Resultsunclassified
“…Além disso, as diferenças (DIF) entre as correlações (R e T) paramétricas e estimadas com os dados simulados são muito pequenas (Tabela 2). Assis et al (2006) utilizaram a distribuição triangular para simular os valores de radiação solar e temperatura diária, e usaram esses dados no modelo para o cálculo do rendimento potencial. Na avaliação do processo de simulação, também utilizaram o índice de concordância de Willmott, coeficiente angular da reta e índice de desempenho de Camargo, para 24 diferentes datas de semeadura (1 o e 15 o dias de cada mês).…”
Section: Resultsunclassified
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