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Comparação de Diferentes Estratégias de Programação de Irrigação Suplementar em Milho

DOI: http://dx.doi.org/10.18512/1980-6477/rbms.v4n2p205-214

http://rbms.cnpms.embrapa.br/index.php/ojs/index 

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Morethson Resende1 & Antônio C. Oliveira1

 

Resumo: Uma das estratégias mais simples, embora pouco precisa, para programar irrigações é utilizar a média da evapotranspiração de referência (ETo), de uma série histórica de dados climáticos e através do método de balanço de água no solo. Com isso, é possível gerar um calendário de irrigações, com as respectivas datas e lâminas de água a serem aplicadas durante o ciclo da cultura. Desenvolveu-se um trabalho, com a cooperação da UFMG, com o objetivo de aumentar a precisão desse método, utilizando-se Redes Neurais Artificiais (RNAs) para ajustar e predizer a ETo diária, com base em uma série histórica de dados climáticos. Um experimento foi conduzido em duas épocas de plantio (27 de janeiro de 2003 e 02 de setembro de 2003), para testar a precisão desse método em relação ao uso da média de ETo, da ETo predita por RNAs sem ajuste, da ETo calculada diariamente e da evaporação da água do tanque Classe A (ECA), através do balanço de água no solo e do uso de tensiômetros. O manejo das irrigações pelo balanço de água no solo, utilizando-se a ETo estimada diariamente pelo método de Penman-Monteith, considerado como padrão, utilizando-se dados de ETo ajustados e preditos por RNAs e utilizando-se a ECA, proporcionou as maiores produtividades de milho em ambos os experimentos. O manejo utilizando-se valores médios de ETo e valores de ETo preditos e não ajustados de uma série histórica de dados climáticos causou redução de produtividades de milho, em relação ao padrão.

Palavras-chave: manejo de irrigação, redes neurais, evapotranspiração, cultura do milho.

 

Abstract: Although it lacks precision, one of the most simple strategies for irrigation scheduling is the reference evapotranspiration average(ETo), estimated from historical climate data and through the soil water budget method. This permits a prediction of time and amount of water to be applied during the crop cycle. In cooperation with UFMG a work was carried out to increase the precision of this method by using Neural Artificial Network (NAN) to adjust and predict daily ETo from a historical climate data base. An experiment was conducted with two planting dates, (01/27/2003 and 09/02/2003) in order to test the precision of this method in relation to the daily estimated ETo (standard), the average ETo, the predicted ETo by using NAN without adjustment and ETo estimated by Evaporation of a Class A pan (ECA), using soil water balance in all ETo alternatives. The daily estimated ETo (standard), ajusted and predicted daily ETo and ETo estimated by ECA, brought the highest productivity. The irrigation scheduling using average ETo and one that used predicted ETo by using NAN without adjustment caused reduction in the productivity when compared with the standard treatment.

Key words: irrigation scheduling, neural network, evapotranspiration, maize crop

 

1 Embrapa milho e Sorgo. Rodovia 424, km 45 – cx. postal 151 – CEP 35701 – Sete Lagoas, MG. Email: resende@cnpms.embrapa.br; oliveira@cnpms.embrapa.br

 

Literatura Citada

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