Uma atualização de novas cultivares de arroz irrigado por inundação no modelo SimulArroz
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , , , , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) |
Texto Completo: | https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/26666 |
Resumo: | O objetivo deste trabalho foi modelar, no modelo SimulArroz, as três cultivares de arroz (Oryza sativa) irrigado atualmente mais cultivadas no Estado do Rio Grande do Sul. Os experimentos para calibrar e validar o modelo foram conduzidos nos municípios de Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar e Cachoeira do Sul, durante quatro safras. Foram avaliados o número de folhas, a fenologia, a biomassa da matéria seca da parte aérea e a produtividade de cada cultivar. Os resultados mostraram uma leve superestimativa dos estádios R1, R4 e R9; no entanto, no geral, o modelo SimulArroz apresentou bom desempenho na simulação da fenologia do arroz para os três genótipos estudados. Além disso, o modelo teve uma precisão razoável em simular matéria seca da parte aérea e produtividade. A raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) para matéria seca da parte aérea (folhas, caules, panículas e grãos) variou de 0,5 a 3,0 Mg ha-1. Para produtividade, a RMSE variou de 0,8 a 1,3 Mg ha-1. A calibração do modelo SimulArroz é eficiente em simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos das cultivares de arroz irrigado mais importantes no Sul do Brasil e pode ser utilizada para estimar a previsão de safra e o potencial de produtividade, bem como para estudos de lacunas de produtividade. |
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Uma atualização de novas cultivares de arroz irrigado por inundação no modelo SimulArrozAn update of new flood-irrigated rice cultivars in the SimulArroz modelOryza sativa; modelo matemático; produtividadeOryza sativa; mathematical model; yieldO objetivo deste trabalho foi modelar, no modelo SimulArroz, as três cultivares de arroz (Oryza sativa) irrigado atualmente mais cultivadas no Estado do Rio Grande do Sul. Os experimentos para calibrar e validar o modelo foram conduzidos nos municípios de Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar e Cachoeira do Sul, durante quatro safras. Foram avaliados o número de folhas, a fenologia, a biomassa da matéria seca da parte aérea e a produtividade de cada cultivar. Os resultados mostraram uma leve superestimativa dos estádios R1, R4 e R9; no entanto, no geral, o modelo SimulArroz apresentou bom desempenho na simulação da fenologia do arroz para os três genótipos estudados. Além disso, o modelo teve uma precisão razoável em simular matéria seca da parte aérea e produtividade. A raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) para matéria seca da parte aérea (folhas, caules, panículas e grãos) variou de 0,5 a 3,0 Mg ha-1. Para produtividade, a RMSE variou de 0,8 a 1,3 Mg ha-1. A calibração do modelo SimulArroz é eficiente em simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos das cultivares de arroz irrigado mais importantes no Sul do Brasil e pode ser utilizada para estimar a previsão de safra e o potencial de produtividade, bem como para estudos de lacunas de produtividade.The objective of this work was to model, in the SimulArroz model, the three flood-irrigated rice (Oryza sativa) cultivars currently most grown in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments to calibrate and validate the model were conducted in the municipalities of Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar, and Cachoeira do Sul during four crop seasons. The number of leaves, phenology, aboveground dry matter biomass, and yield of each cultivar were evaluated. The results showed a slight overestimate of the R1, R4, and R9 stages; however, overall, the SimulArroz model had a good performance in simulating rice phenology for the three studied genotypes. Furthermore, the model had a reasonable accuracy in simulating aboveground dry matter and yield. The root-mean-square error (RMSE) for aboveground dry matter (leaves, stems, panicles, and grains) ranged from 0.5 to 3.0 Mg ha-1. For yield, the RMSE ranged from 0.8 to 1.3 Mg ha-1. The calibration of the SimulArroz model is efficient in simulating the growth, development, and grain yield of the most important flood-irrigated rice cultivars in Southern Brazil and can be used to estimate harvest forecast and yield potential, as well for yield gap studies.Pesquisa Agropecuaria BrasileiraPesquisa Agropecuária BrasileiraRibas, Giovana GhisleniStreck, Nereu AugustoDuarte Junior, Ary JoséRibeiro, Bruna San Martin RolinPilecco, Isabela BulegonRossato, Ioran GuedesRichter, Gean LeonardoBexaira, Kelin PribsPereira, Vladison FogliatoZanon, Alencar Junior2020-03-06info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/26666Pesquisa Agropecuaria Brasileira; V.55, Jan./Dec., 2020: Publicação contínua em volume anual; e00865Pesquisa Agropecuária Brasileira; V.55, Jan./Dec., 2020: Publicação contínua em volume anual; e008651678-39210100-104xreponame:Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPAenghttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/26666/14580Direitos autorais 2020 Pesquisa Agropecuária Brasileirainfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-05-18T18:26:38Zoai:ojs.seer.sct.embrapa.br:article/26666Revistahttp://seer.sct.embrapa.br/index.php/pabPRIhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phppab@sct.embrapa.br || sct.pab@embrapa.br1678-39210100-204Xopendoar:2022-05-18T18:26:38Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false |
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