Publicação: Avaliação do modelo CSM-CROPGRO-PEANUT para a cultura do amendoim sob irrigação
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Autores
Orientador
Faria, Rogério Teixeira de
Coorientador
Pós-graduação
Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV
Curso de graduação
Título da Revista
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Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Tese de doutorado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
A cultura do amendoim é sensível aos estresses ambientais, principalmente à deficiência hídrica durante as fases críticas de crescimento. Os modelos de simulação podem ser aplicados para determinar o risco de decréscimo de produção em função de estresse hídrico, a resposta à irrigação e a viabilidade econômica das estratégias de manejo preconizadas. Objetivou-se, com este trabalho, calibrar os coeficientes genéticos do modelo CSM – CROPGRO – Peanut para duas cultivares (IAC 503 e IAC 505) representativas do sistema de produção brasileiro, e testá-lo com dados independentes, visando à sua aplicação em simulações de longo período (2006 a 2020) na definição de estratégias de manejo de irrigação em Jaboticabal-SP. A calibração e o teste do modelo foram realizados com dados experimentais obtidos durante três anos (2018 a 2020) de tratamentos de irrigação plena e deficitária. O modelo calibrado apresentou desempenho muito bom para simular as datas de ocorrência dos estádios fenológicos da cultura e o crescimento dos cultivos experimentais, evidenciado pelos elevados índices de correlação e acurácia entre os dados simulados e observados de massa de vagens na maturação (R2 = 0,95 a 0,97, RMSE = 232 a 909 kg ha-1 e dW = 0,96 a 97) e biomassa (R2 = 0,98 a 0,99, RMSE = 415 a 1117 kg ha-1 e dW = 0,85 a 0,98). Nas simulações de longo período, o cultivo não irrigado com semeaduras em novembro e dezembro apresentam as maiores produtividades (5.350 kg ha-1 e 5.067 kg ha-1) e rendas líquidas (R$ 2.649,00 a R$ 3.866,00 ha-1). Com a antecipação ou atraso da semeadura, a produtividade e a renda líquida decrescem, tornando-se negativas nas semeaduras de setembro e de fevereiro a abril. No cultivo irrigado não houve incremento de produtividade na maioria das épocas de semeadura na primeira safra e, consequentemente, a renda líquida foi menor devido aos custos da irrigação, porém, reduziu-se a variabilidade da produtividade ao longo dos anos da simulação. Na segunda safra, a semeadura em janeiro apresentou as maiores produtividades (4.331 kg ha-1) e renda líquida (R$ 555 a R$ 3.480,00 ha-1), valores que decresceram nas épocas subsequentes, com baixa produtividade e renda liquida negativa devido à deficiência hídrica elevada e temperaturas subótimas. Concluiu-se que o modelo CSM – CROPGRO – Peanut tem capacidade de simular, com precisão, o desenvolvimento e o crescimento das cultivares IAC 503 e IAC 505 sob condições de irrigação plena e deficitária. O modelo CSM – CROPGRO – Peanut também foi apropriado para indicar que as semeaduras de outubro a dezembro, na primeira safra, e em janeiro, na segunda safra, proporcionam maior média e menor variância de produtividade e renda líquida sob condições de sequeiro e irrigado.
Resumo (inglês)
The peanut crop is sensitive to environmental stresses, mainly to water deficit during the sensitive phases of growth. Simulation models can be applied to determine the risk of productivity decreased due to water stress, response to irrigation and economic feasibility of management strategies. This work aimed to calibrate the genetic coefficients of the CSM - CROPGRO - Peanut model for two representative cultivars (IAC 503 e IAC 505) of the Brazilian production system, and to test it with independent data, aiming at its application to assess irrigation management strategies for Sao Paulo State, Brazil. Model calibration and testing were performed with experimental data obtained over three years (2018 to 2020) of full and deficit irrigation treatments. In the calibration and test phase, the model performed very well to simulate phenology and crop growth, as given by the high correlation and accuracy indexes between simulated and observed data of pod mass at maturation (R2 = 0.95 to 0.97, RMSE = 232 to 909 kg ha-1, and dW = 0.96 to 97) and biomass (R2 = 0.98 to 0.99, RMSE = 415 to 1117 kg ha- 1 and dW = 0.85 to 0.98). In long-term simulations, non-irrigated crops with sowing in November and December attain higher productivitys (5,350 to 5,067 kg ha-1) and net income (R$ 2,649.00 to R$ 3,866.00 ha-1). Anticipating or delaying sowing, productivity and net income decrease to become negative for crop sowing in September and from February to April. Under irrigation, there was no productivity increase in most of the sowing from September to December, thus net income decreased due to irrigation costs, despite lower productivity variability over the years. In the second crop, sowing in January gives higher productivities (4,331 kg ha-1) and net income (R$ 555 to R$ 3,480.00 ha-1), which decrease in subsequent growing seasons, with net income becoming negative due to high irrigation application and sub-optimal temperatures. It was concluded that the CSM – CROPGRO – Peanut model can accurately simulate development and growth of cultivars IAC 503 and IAC 505 under full and deficit irrigation. The CSM – CROPGRO – Peanut model was also appropriate to indicate that sowings from October to December, in the first crop, and in January, in the second crop, provide higher productivity and net income and low productivity and net income variability under rainfed and irrigated conditions.
Descrição
Palavras-chave
Seasonal analysis, Simulation, Estresse hidrico, Irrigação agrícola, Simulação
Idioma
Português
