Купить СНПЧ А7 Архангельск, оперативня доставка

crosscheckdeposited

Modelos de Estimativa de Produtividade Potencial para as Culturas do Feijão e do Milho

DOI: http://dx.doi.org/10.13083/1414-3984.v19n04a03

http://www.seer.ufv.br/seer/index.php/reveng/index 

downloadpdf

Leydimere J. C. Oliveira1, Luiz C. Costa2, Gilberto C. Sediyama3, Williams P. M. Ferreira4 & Marcelo J. de Oliveira5

 

Resumo: O clima tem significativo impacto no crescimento e desenvolvimento das culturas. Muitos modelos agrometeorológicos têm sido utilizados para quantificar estes impactos. Diante da importância da disponibilidade de modelos simples, capazes de considerar os efeitos de diversos fatores na produtividade potencial, ainda que os resultados dos modelos mais utilizados ainda não tenham sido comparados em condições tropicais, este trabalho foi desenvolvido com os seguintes objetivos: calcular e comparar a produtividade potencial das culturas do feijão e do milho em algumas mesorregiões do Estado de Minas Gerais. Para tanto, modelos baseados em processos, utilizando as equações de Blackman, hipérbole retangular, exponencial negativa, hipérbole não retangular e uso eficiente da radiação, como parte central no cálculo do balanço de carbono, foram utilizados para estimar a variabilidade da produtividade das culturas de milho e feijão, em algumas mesorregiões do Estado de Minas Gerais, a partir de dados diários meteorológicos históricos de 1975 a 2004. A diferença percentual entre o modelo de maior estimativa de produtividade e o de menor foi de 105% para a cultura do feijão e de 108% para a cultura do milho. A produtividade potencial, calculada por meio dos diferentes modelos, diferiu substancialmente, indicando que a escolha do modelo a ser usado deve ser feita de forma criteriosa.

Palavras-chave: modelo agrometeorológico, balanço de carbono, estimativa de produtividade

 

Abstract: Climate has significant impact on crop growth and development, and several agro-meteorological models have been used for its quantification. Considering the importance of simple models capable of considering effects of various factors on yield potential, and the absences of data regarding there application under tropical conditions, this work was done to calculate and compare the potential yield of bean and maize crops in the mesoregions of Minas Gerais State. Using daily meteorological data from 1975 to 2004, some process-based models such as Blackman’s equation, the negative exponential, rectangular hyperbole, non-rectangular hyperbole, and the efficient radiation use, were used as the central part to calculate carbon balance in order to estimate yield variability of maize and bean crops. The percent difference between the model predicting highest and the lowest estimates was 105% for bean and 108% for maize crops. The potential yield estimated by these models differed significantly, indicating criteria based choice of the model to be used.

Key words: agrometeorological model, carbon balance, estimates of productivity

 

1 Engenheira Ambiental, Doutoranda em Meteorologia Agrícola - Dep. de Engenharia Agrícola, UFV, Viçosa- MG, e-mail: leydimere.oliveira@ufv.br
2 Licenciado em Matemática, Professor Associado do Dep. de Engenharia Agrícola, UFV, Viçosa- MG, email: l.costa@ufv.br
3 Engenheiro Agrônomo, Professor Titular do Dep. de Engenharia Agrícola, UFV, Viçosa- MG, email: g.sediyama@ufv.br
4 Meteorologista, Pesquisador da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Milho e Sorgo, Sete Lagoas-MG, email: williams@cnpms.embrapa.br
5 Engenheiro Agrimensor, Professor Assistente do Dep. de Engenharia de Minas,UFG, Catalão-GO, email: msc.marcelo@yahoo.com.br

 

Literatura Citada

BRASIL. Ministério da Agricultura. Zoneamento Agrícola de Risco Climático: cultivares de feijão – ano-safra 2006/2007. http://www.agricultura.gov.br. 17 jun. 2007a.

BRASIL. Ministério da Agricultura. Zoneamento Agrícola de Risco Climático: cultivares de milho – ano-safra 2006/2007. http://www.agricultura.gov.br. 17 jun. 2007b.

CHAN, A.K. Simulation of growth and development of faba bean (Vicia Faba L.) 1992. 217 f. Thesis (Doctor of Philosophy ) – Department of Meteorology and Department of Agricultural Botany, University of Reading, Reading, 1992.

®CSPL. Model Maker 3 for Windows, version 3.0.2. Cherwell Scientific Publishing, Palo Alto, EUA, 1997.

EASTERLING, W.E.; MEANS, L.O.; HAYS, C. J.; MARX, D. Comparison of agricultural impacts of climate change calculated from high and low resolution climate change scenarios. Part II. Accounting for adaptation and CO2 direct effects. Climate Change, v.51, p.173-197, 2001. doi

EMBRAPA – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Cultivar Pérola. http://www.cnpaf.embrapa.br/feijao/perola.htm. 15 abr. 2007.

FAO – Food and Agriculture Organization. World agriculture: towards 2015/2030. An FAO Perspective. London: Earthscan Publications LTDA, 2003.

GOUDRIAAN, J.; VAN LAAR, H.H. Modelling potential crop growth processes: The textbook with exercises. Dordrecht: Kluwer, 1994. 239p. doi

LOOMIS, R. S.; AMTHOR, J.S. Yield potential, plant assimilatory capacity, and metabolic efficiencies. Crop Science, v.39, p.1548-1596, 1999. doi

MONTEITH, J.L. Climate and the efficiency of crop production in Britain. Philosofical Transactions of the Royal Society, v.281, p.227-294, 1977.

MONSI, M., SAEKI, T. Uber den Lichfaktor in den Pflanzegesellschaften und seine Bedeuttung fur die Stoffpproduktion. Journal of Botany, London, v.14, p.22-52, 1953.

PARRY, M. L.; ROSENZWEIG, C.; IGLESIAS, A.; LIVERMORE, M.; FISCHER, G. Effects of climate change on global food production under SRES emissions and socio-economic scenarios. Global Environmental Change, v.14, p.53-67, 2004. doi

PENNING DE VRIES, F.T.W. The cost of maintenance processes in plant cells. Annals of Botany. Wageningen, v.39, p.77-92, 1975.

THORNLEY, J.H.M.; JOHNSON, I. R. Plant and crop modelling: A mathematical approach to plant and crop physiology. New York: Oxford University Press, 1990. 669p.

TOJO SOLER, C.M. Uso do modelo Ceres-Maize para previsão de safra do milho “safrinha”. 2004. 146 f. Tese (Doutorado em Agronomia) – Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Piracicaba, 2004.

YANG, H.S.; DOBERMANN, A.; LINDQUIST, J.L.; WALTERS, D.T.; ARKEBAUER, T.J.; CASSMAN, K.G. Hybrid-maize – a maize simulation model that combines two crop modeling approaches. Field Crops Research, v.87, p.131-154, 2004. doi

WOLSCHICK, D. Modelo SIMASS-C: inclusão da modelagem do crescimento e desenvolvimento do milho. 2004. 140f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) – Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2004.