Modelo para estimativa da produtividade para a cultura da soja

Gomes, Ana Carla dos Santos; Robaina, Adroaldo Dias; Peiter, Márcia Xavier; Soares, Fátima Cibele; Parizi, Ana Rita Costenaro

doi:10.1590/s0103-84782013005000145

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“…Os resultados encontrados assemelham-se aos observados por GOMES et al (2014) que, na validação do modelo de simulação ROBAINA, para a cultura da soja na região de Santiago/RS, observaram uma variação na produção de grãos de -0,2 a 7,2%, entre os valores observados a campo e os estimados pelo modelo.…”

Section: Methodsunclassified

“…O valor do índice de desempenho foi de 1, evidenciando que os valores de produção de grãos obtidos pela arquitetura 4è35è1 apresentaram uma forte aderência aos valores de produção de grãos obtidos no experimento de campo. GOMES, et al (2014) observaram, para a cultura da soja, índices de concordância e desempenho, entre os valores de produção de matéria seca obtidos por modelo determinístico e os observados a campo, de 0,7435 e 0,74, respectivamente. Para a produtividade de grãos, os índices de concordância e desempenho foram, respectivamente, de 0,9998 e 0,85.…”

Section: Methodsunclassified

“…Os autores observaram que os modelos foram precisos na estimativa do acúmulo de matéria seca nos diversos órgãos da parte aérea das plantas de milho, bem como para prever o rendimento de grãos da cultura. GOMES et al (2014) observaram que o modelo matemático ROBAINA, que leva em consideração as características do solo, da atmosfera e da planta, é capaz de prever satisfatoriamente o rendimento de grãos da cultura da soja.…”

Section: Methodsunclassified

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Predição da produtividade da cultura do milho utilizando rede neural artificial

et al. 2015

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Section: Methodsunclassified

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Predição da produtividade da cultura do milho utilizando rede neural artificial

et al. 2015

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“…In soybean, these statistics were used to validate models of simulation for this crop in Santiago, RG, Brazil (Gomes et al, 2014) and to compare the estimate of leaf area of old and modern varieties by a non-destructive method (Richter et al, 2014).…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Use of millimeter ruler as an alternative tool in the phenotyping of potential descriptors of soybean

Machado¹,

Alves²,

GonÃ§alves³

et al. 2018

Afr. J. Agric. Res.

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“…These models are used to predict the occurrence of a specific phenomenon in many fields of study. In the agronomic field, the modeling has been used to estimate the period of occurrence of phenological phases (LEE et al, 2003), in the identification of intrinsic characteristics of the physiology of each species, in the form in which each organ contributes to the final growth (BENINCASA, 2003), as well as to predict crop yield (GOMES et al, 2014). Furthermore, the modeling allows to study the growth processes, relating them to the number of days since the cultivation or plant emergence (AUGOSTINHO et al, 2008), or even relating them to the meteorological variables of the environment in which the plant is found (OLIVEIRA et al, 2017).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Gompertz and Logistic models for morphological traits of sudangrass cultivars during sowing seasons

Pezzini

Filho

et al. 2019

SCA

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The use of mathematical models in the study plant growth allows the identification of phases important to the cultivars and comparison between cultivars of the same species. The objectives of this work were to fit the Gompertz and Logistic growth models for the traits of plant height and stem length as a function of the accumulated thermal sum and accumulated solar radiation, to compare the fittings and the behavior of the sudangrass cultivars and indicate the model that best describes the growth of the cultivars during four sowing seasons. Were conducted eight uniformity trials with sudangrass. At 15 days after emergence, were began the collect and evaluation of five plants from each trial. Were measured plant height and stem length. The models were fitted using the values obtained for the traits of the five plants in each evaluation as a function of the accumulated thermal sum and accumulated solar radiation. Were estimated the parameters, determined their interval of confidence, critical points in the growth curves and quality indicators of the fit. The intrinsic nonlinearities and the parameter effect were also quantified. The accumulated thermal sum and accumulated solar radiation are adequate for the use as an independent variable in the model fitted. Both models were adequate to describe the growth of the traits plant height and stem length of cultivars BRS Estribo and CG Farrapo. However, the Logistic model is more accurate.A utilização de modelos matemáticos no estudo do crescimento de plantas possibilita a identificação de fases importantes para a cultura e a comparação entre cultivares de uma mesma espécie. Os objetivos deste trabalho foram ajustar modelos de crescimento, Gompertz e Logístico, para os caracteres altura de planta e comprimento de colmo em função da soma térmica acumulada e da radiação solar acumulada, comparar os ajustes e o comportamento das cultivares de capim-sudão e indicar o modelo que melhor descreve o crescimento das cultivares em quatro épocas de semeadura. Foram conduzidos oito ensaios Pezzini, R. V. et al. de uniformidade com capim-sudão. Aos 15 dias após a emergência, foi iniciada a coleta e avaliação de cinco plantas de cada ensaio. Foram mensurados a altura de planta e o comprimento de colmo. O ajuste dos modelos foi realizado com os valores dos caracteres das cinco plantas em cada avaliação, em função da soma térmica acumulada e da radiação solar acumulada. Foram estimados os parâmetros, determinado o intervalo de confiança dos parâmetros, os pontos críticos das curvas de crescimento e os indicadores de qualidade do ajuste. Também foram quantificadas as não linearidades intrínseca e do efeito do parâmetro. A soma térmica acumulada e a radiação solar acumulada são adequadas para serem utilizadas como variável independente no ajuste dos modelos. Para descrever o crescimento dos caracteres altura de planta e comprimento de colmo das cultivares BRS Estribo e CG Farrapo ambos os modelos são adequados. Entretanto, o modelo Logístico apresenta maior precisão. Palavras-chave: M...

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Modelo para estimativa da produtividade para a cultura da soja

Abstract: Modelo para estimativa da produtividade para a cultura da soja.Ciência Rural, v.44, n.1, jan, 2014. 43Modelo para estimativa da produtividade para a cultura da soja

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Predição da produtividade da cultura do milho utilizando rede neural artificial

Predição da produtividade da cultura do milho utilizando rede neural artificial

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