Modelagem e validação do crescimento e produção de milho
Autor(a) principal: | |
---|---|
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: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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 |