Modelagem e validação do crescimento e produção de milho

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Adelaide Cristielle Barbosa da
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28476
Resumo: O planejamento é fundamental para o sucesso da atividade agrícola. Atualmente, diversos softwares são utilizados pelos agricultores em vários países para esta finalidade. O STELLA é uma ferramenta computacional utilizada para simulação de uma infinidade de sistemas dinâmicos, podendo ser empregado na modelagem de culturas. Entretanto, para que os modelos representem adequadamente a realidade que ocorre em um sistema físico é imprescindível a validação dos mesmos nas condições ambientais que estão sendo modelados. Partindo dessa premissa, o objetivo neste estudo foi avaliar o uso do software STELLA na modelagem da cultura do milho híbrido DKB 390 PRO3, cultivado na Zona da Mata Mineira. Os dados de entrada referentes às condições climáticas foram obtidos junto ao Instituto Nacional de Meteorologia. O experimento foi realizado na Universidade Federal de Viçosa, com semeadura no dia 15 de outubro de 2019, seguindo o delineamento inteiramente casualizado, cujos tratamentos foram as dez avaliações realizadas durante o ciclo da cultura, com 40 repetições, nas quais foram analisadas a biomassa seca dos constituintes da planta, o índice de área foliar e a fotossíntese líquida. Os dados simulados e observados foram comparados por meio do teste “t” e do índice d, para verificar a igualdade e concordância entre os modelos. O rendimento dos grãos foi determinado para 13% de umidade. Os valores modelados pelo STELLA foram estatisticamente iguais aos valores mensurados e houve concordância entre as técnicas estudadas. Para as características massa seca de grãos, massa seca de raízes e índice de área foliar foram obtidos os melhores índices de concordância. A produtividade obtida foi alta, com valor de 13.236 kg ha -1 , sendo esta semelhante à produtividade simulada de 12.012 kg ha -1 . A modelagem da cultura do milho utilizando o software STELLA foi eficiente na simulação das características da planta. O modelo desenvolvido por meio do software STELLA mostrou-se uma tecnologia adequada para previsão do crescimento e da produtividade do milho, cultivado na Zona da Mata Mineira.
id UFV_c969559bd0e67da6ec8121ba740399f1
oai_identifier_str oai:locus.ufv.br:123456789/28476
network_acronym_str UFV
network_name_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
repository_id_str 2145
spelling Galvão, João Carlos CardosoCecon, Paulo RobertoSilva, Adelaide Cristielle Barbosa dahttp://lattes.cnpq.br/8939025130506214Oliveira, Rubens Alves de2021-11-09T19:41:44Z2021-11-09T19:41:44Z2019-07-25SILVA, Adelaide Cristielle Barbosa da. Modelagem e validação do crescimento e produção de milho. 2019. 56 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2019.https://locus.ufv.br//handle/123456789/28476O planejamento é fundamental para o sucesso da atividade agrícola. Atualmente, diversos softwares são utilizados pelos agricultores em vários países para esta finalidade. O STELLA é uma ferramenta computacional utilizada para simulação de uma infinidade de sistemas dinâmicos, podendo ser empregado na modelagem de culturas. Entretanto, para que os modelos representem adequadamente a realidade que ocorre em um sistema físico é imprescindível a validação dos mesmos nas condições ambientais que estão sendo modelados. Partindo dessa premissa, o objetivo neste estudo foi avaliar o uso do software STELLA na modelagem da cultura do milho híbrido DKB 390 PRO3, cultivado na Zona da Mata Mineira. Os dados de entrada referentes às condições climáticas foram obtidos junto ao Instituto Nacional de Meteorologia. O experimento foi realizado na Universidade Federal de Viçosa, com semeadura no dia 15 de outubro de 2019, seguindo o delineamento inteiramente casualizado, cujos tratamentos foram as dez avaliações realizadas durante o ciclo da cultura, com 40 repetições, nas quais foram analisadas a biomassa seca dos constituintes da planta, o índice de área foliar e a fotossíntese líquida. Os dados simulados e observados foram comparados por meio do teste “t” e do índice d, para verificar a igualdade e concordância entre os modelos. O rendimento dos grãos foi determinado para 13% de umidade. Os valores modelados pelo STELLA foram estatisticamente iguais aos valores mensurados e houve concordância entre as técnicas estudadas. Para as características massa seca de grãos, massa seca de raízes e índice de área foliar foram obtidos os melhores índices de concordância. A produtividade obtida foi alta, com valor de 13.236 kg ha -1 , sendo esta semelhante à produtividade simulada de 12.012 kg ha -1 . A modelagem da cultura do milho utilizando o software STELLA foi eficiente na simulação das características da planta. O modelo desenvolvido por meio do software STELLA mostrou-se uma tecnologia adequada para previsão do crescimento e da produtividade do milho, cultivado na Zona da Mata Mineira.Planning is critical to the success of agricultural activity. Currently, farmers in several countries use various software for this purpose. STELLA is a computational tool used to simulate a multitude of dynamic systems and can be used in modeling cultures. However, for models to adequately represent the reality that occurs in a physical system, it is essential to validate them in the environmental conditions that are being modeled. Based on this premise, the objective of this study was to evaluate the use of the STELLA software in the modeling of the hybrid corn crop DKB 390 PRO3, grown in Zona da Mata Mineira. The input data regarding the climatic conditions were obtained from the National Institute of Meteorology. The experiment was carried out at the Federal University of Viçosa, with sowing on October 15, 2019, following the completely randomized design, which were the ten evaluations carried out during the crop cycle, with 40 replicates, in which the dry biomass of plant constituents, leaf area index and liquid photosynthesis. The simulated and observed data were compared using the "t" test and the d index, to verify the equality and agreement between the models. Mineral yield was determined at 13% moisture. The values modeled by STELLA were statistically the same as the values measured and there was agreement between the techniques studied. For the characteristics of dry mass of grains, dry mass of roots and index of leaf area, obtained the best indices of agreement. The yield obtained was high, with a value of 13,236 kg ha -1 , which is similar to the simulated productivity of 12,012 kg ha -1 . Corn crop modeling using STELLA software was efficient in simulating plant characteristics. The model developed using the STELLA software proved to be a suitable technology to predict the growth and yield of maize grown in Zona da Mata Mineira.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)porUniversidade Federal de ViçosaZea maysMilho - Cultivo - Métodos de simulaçãoProdutividade agrícolaIrrigação e DrenagemModelagem e validação do crescimento e produção de milhoModeling and validation of growth and corn productioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal de ViçosaDepartamento de Engenharia AgrícolaMestre em Engenharia AgrícolaViçosa - MG2019-07-25Mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdftexto completo.pdftexto completoapplication/pdf1164288https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/28476/1/texto%20completo.pdf609c505c7a56cfb839028021e92b2662MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/28476/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/284762021-11-09 16:42:52.882oai:locus.ufv.br:123456789/28476Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452021-11-09T19:42:52LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
dc.title.pt-BR.fl_str_mv Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
dc.title.en.fl_str_mv Modeling and validation of growth and corn production
title Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
spellingShingle Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
Silva, Adelaide Cristielle Barbosa da
Zea mays
Milho - Cultivo - Métodos de simulação
Produtividade agrícola
Irrigação e Drenagem
title_short Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
title_full Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
title_fullStr Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
title_full_unstemmed Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
title_sort Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
author Silva, Adelaide Cristielle Barbosa da
author_facet Silva, Adelaide Cristielle Barbosa da
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt-BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8939025130506214
dc.contributor.none.fl_str_mv Galvão, João Carlos Cardoso
Cecon, Paulo Roberto
dc.contributor.author.fl_str_mv Silva, Adelaide Cristielle Barbosa da
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Oliveira, Rubens Alves de
contributor_str_mv Oliveira, Rubens Alves de
dc.subject.pt-BR.fl_str_mv Zea mays
Milho - Cultivo - Métodos de simulação
Produtividade agrícola
topic Zea mays
Milho - Cultivo - Métodos de simulação
Produtividade agrícola
Irrigação e Drenagem
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Irrigação e Drenagem
description O planejamento é fundamental para o sucesso da atividade agrícola. Atualmente, diversos softwares são utilizados pelos agricultores em vários países para esta finalidade. O STELLA é uma ferramenta computacional utilizada para simulação de uma infinidade de sistemas dinâmicos, podendo ser empregado na modelagem de culturas. Entretanto, para que os modelos representem adequadamente a realidade que ocorre em um sistema físico é imprescindível a validação dos mesmos nas condições ambientais que estão sendo modelados. Partindo dessa premissa, o objetivo neste estudo foi avaliar o uso do software STELLA na modelagem da cultura do milho híbrido DKB 390 PRO3, cultivado na Zona da Mata Mineira. Os dados de entrada referentes às condições climáticas foram obtidos junto ao Instituto Nacional de Meteorologia. O experimento foi realizado na Universidade Federal de Viçosa, com semeadura no dia 15 de outubro de 2019, seguindo o delineamento inteiramente casualizado, cujos tratamentos foram as dez avaliações realizadas durante o ciclo da cultura, com 40 repetições, nas quais foram analisadas a biomassa seca dos constituintes da planta, o índice de área foliar e a fotossíntese líquida. Os dados simulados e observados foram comparados por meio do teste “t” e do índice d, para verificar a igualdade e concordância entre os modelos. O rendimento dos grãos foi determinado para 13% de umidade. Os valores modelados pelo STELLA foram estatisticamente iguais aos valores mensurados e houve concordância entre as técnicas estudadas. Para as características massa seca de grãos, massa seca de raízes e índice de área foliar foram obtidos os melhores índices de concordância. A produtividade obtida foi alta, com valor de 13.236 kg ha -1 , sendo esta semelhante à produtividade simulada de 12.012 kg ha -1 . A modelagem da cultura do milho utilizando o software STELLA foi eficiente na simulação das características da planta. O modelo desenvolvido por meio do software STELLA mostrou-se uma tecnologia adequada para previsão do crescimento e da produtividade do milho, cultivado na Zona da Mata Mineira.
publishDate 2019
dc.date.issued.fl_str_mv 2019-07-25
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2021-11-09T19:41:44Z
dc.date.available.fl_str_mv 2021-11-09T19:41:44Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv SILVA, Adelaide Cristielle Barbosa da. Modelagem e validação do crescimento e produção de milho. 2019. 56 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2019.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://locus.ufv.br//handle/123456789/28476
identifier_str_mv SILVA, Adelaide Cristielle Barbosa da. Modelagem e validação do crescimento e produção de milho. 2019. 56 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 2019.
url https://locus.ufv.br//handle/123456789/28476
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
dc.source.none.fl_str_mv reponame:LOCUS Repositório Institucional da UFV
instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron:UFV
instname_str Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron_str UFV
institution UFV
reponame_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
collection LOCUS Repositório Institucional da UFV
bitstream.url.fl_str_mv https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/28476/1/texto%20completo.pdf
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/28476/2/license.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 609c505c7a56cfb839028021e92b2662
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)
repository.mail.fl_str_mv fabiojreis@ufv.br
_version_ 1801213127507836928