Modelo agrometeorológico para estimativa da produtividade para a cultura da soja no Estado de São Paulo

Abstract

O estudo foi baseado em dados fenológicos obtidos de experimentos conduzidos pela Seção de Leguminosas do Instituto Agronômico, em Campinas, Ribeirão Preto e Pindamonhangaba, durante os anos agrícolas de 1977/78, 1978/79 e 1979/80 para os cultivares de soja UFV - 1, Viçoja, Santa Rosa e Paraná. A partir desses dados, desenvolveu-se um modelo agrometeorológico de estimativa de produção de grãos, baseado na penalização de produtividade potencial de cada cultivar de soja, em função das condições meteorológicas reinantes durante o desenvolvimento da cultura. O modelo proposto foi o seguinte: YEst = (YPot) x (FTer) x (FDef) x (FExc), onde: YEst = produtividade estimada em grãos (kg/ha); YPot = produtividade potencial do cultivar em cada localidade (kg/ha); FTer = fator térmico indicativo do grau de desenvolvimento relativo da cultura; FDef = fator referente à penalização para déficit hídrico e FExc = fator correspondente à penalização para excedente hídrico. As estimativas da produtividade da soja por esse modelo mostraram-se bastante satisfatórias. Os coeficientes de determinação, entre dados observados e estimados, variaram de 0,76 a 0,87 para os quatro cultivares estudados.

Modelos agro-meteorológicos na estimativa da produtividade da cultura da soja na região de Ponta Grossa, Estado do Paraná

“…Os modelos de Stewart et al (1976), propostos por Doorenbos e Kassam (1979), Rao et al (1988) e Doorenbos e Kassam (1979), modificados por Camargo et al (1986), apresentaram R 2 aproximadamente iguais (R 2  0,6) para as produtividades 'Ano 2'. No entanto, os resultados, considerando as produtividades 'Ano 1', ainda não foram satisfatórios.…”

“…As análises de regressão e correlação, visando verificar o ajustamento da produtividade real com dados climáticos (ETo, ETc, ER, ER/ETc e P), foram realizadas com as equações linear, potencial, exponencial, logarítmica e polinomial de segundo grau, com o auxílio de uma planilha eletrônica. Mediante as recomendações e sugestões apontadas por Moraes et al (1998) e Frizzone et al (2005, foram selecionados os seguintes modelos agrometeorológicos para a análise de regressão e correlação realizada entre os valores, medidos e estimados, de produtividade: -Howell e Hiler (1975): Minhas et al (1974): Camargo et al (1986): 1991-4068,5 1992/1993BR 16 24/11/1992-3565,0 1994/1995BR 16 11/11/19943/4/19953630,0 1995/1996BR 16 22/11/19958/4/19963387,5 1997BR 16 24/10/199719/3/19983254,3 1998/1999BR 16 5/11/19981/4/19993220,0 2000/2001BRS 133 29/11/200012/4/20013873,8 2001/2002BRS 133 1/11/200111/4/20023105,5 2003/2004CD 206 6/11/20038/4/20043631,0 2004/2005CD 206 10/11/20046/4/20053209,3 2006/2007CD 206 27/11/20064/4/2007 A estimativa da ...…”

Assessment of growth and yield performance of rubber tree clones of the IAC 500 series

“…One of these regions is southwestern Brazil, where the continental upland of the region is a South American leaf blight (SALB) escape area (Ortolani et al, 1998;Camargo et al, 2003), and the daily and monthly high rainfall or continuous water excess is not related to high latex production. The crop yield models, described for this continental plateau for soybean (Camargo et al, 1986) and for oranges (Camargo et al, 1995), indicate excessive water as a limiting factor for development and yield.…”

Modelagem agrometeorológica como base para a definição de ambientes de produção para a cultura da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo

“…No caso da utilização da modelagem agrometeorológica para sistemas de previsão de safra agrícola, alguns trabalhos são de relativa importância em nível nacional, no caso de grandes culturas como a soja (ASSAD et al, 2007;CAMARGO et al, 1986), café (SANTOS; CAMARGO, 2006) milho (ANDRIOLI; SENTELHAS, 2009;), cana-de-açúcar (PEREIRA; MACHADO, 1986;BARBIERI, 1993;MAXIMILIANO, 2002;DELGADO ROJAS;BARBIERI, 1999) e outras culturas não tanto tradicionais em estudos de modelagem,embora importantes para a economia do país, como por exemplo a laranja (CAMARGO et al, 1999).…”