Previsão de massa seca de Brachiaria brizantha e ganho de peso por bovinos

• Autor(a) principal: Sousa, Clayson Correia de [UNESP]
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/154061
• topic: Agrometeorologia; modelagem; meta-análise; pastagens; forragens; regressão; Agrometeorology; modeling; meta-analysis; pastures; forages; regression

o objetivo desta tese foi ajustar modelos de previsão da massa seca (MS) desta forrageira relacionada a variáveis explicativas de clima, do solo, do pasto e dos animais, a partir de metadados de experimentos feitos em 8 localidades diferentes da região Centro-Sul. As análises primeiramente foram feitas para os dados agregados de experimentos de não irrigados e irrigados e na sequência para dados de experimentos de não irrigados. Quanto aos dados agregados as variáveis que mais influenciaram a MS foram Excedente Hídrico (EXC = precipitação mensal menos a evapotranspiração mensal); temperatura média mensal (T) e aplicação de fertilizantes (K2O, N). O modelo com melhor ajuste foi MS0,5=0,18K2O+5,56T9+ 0,14ETR8-103,63 (subscritos 8 e 9 representam respectivamente os meses de agosto e setembro), o qual pode ser utilizado para prever a MS de pasto com um ano de antecedência. Os dados de pastagem irrigada demonstraram aumento da média de MS a partir de setembro, sobretudo em função do aumento da temperatura média reduzindo o efeito sazonal e antecipando a MS. O erro dos modelos foi elevado (MAPE ≥ 29%), contudo na sequência das análises, a inclusão de variáveis morfoestruturais do pasto (% folhas) e de manejo (SPE, suplementação concentrada protéico/energética, altura do pasto) melhorou significativamente a acurácia (MAPE < 2%). A MS de folhas (variável dependente do modelo) é explicada pelo GMD (ganho médio diário) (variável independente) sendo -59,3 kg ha-1 por kg de GMD. Observam-se efeitos da TL (taxa de lotação) sobre a MS total, altura do pasto, frequência de corte sendo os efeitos respectivamente de -368,2kgUA-1ha-1, 254kg ha-1m-1 e 313,3kg ha-1dia-1. Dentre as variáveis climáticas que mais influenciaram a MS e a MSf foram temperatura e variáveis de balanços hídricos e observou-se que GMD dos animais sofreu maior efeito da SPE.