Modelos fuzzy da cultura do milho em resposta às diferentes doses e fontes de nitrogênio em cobertura - Choueri, Matheus [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2024)
O cultivo do milho (Zea mays L.), é economicamente importante em todo o mundo, por apresentar diversas formas de aplicação que vão da alimentação animal a matéria-prima para produtos industriais alimentares e não alimentares básicos e altamente tecnológicos, também pode ser fonte para geração de energia. No Brasil, a safra 2022/2023 foi de 22 mil hectares apresentando uma produção de 131,8 mil toneladas. A adubação é uma variável importante e que potencializa o desenvolvimento da cultura, mas também pode causar problemas como desperdício, volatilização (5%) e/ou lixiviação (4%) de Nitrogênio (N), refletindo em perdas econômicas. Este trabalho teve como justificativa a dificuldade na recomendação da adubação nitrogenada, por falta de um método de análise adaptativo e que expresse respostas antes da aplicação em campo. O objetivo desta obra foi o desenvolvimento de dois sistemas baseados em regras Fuzzy (um para ureia e outro para sulfato de amônio) para determinação das quantidades de N para a aplicação na cultura do milho. Foram considerados para a elaboração dos sistemas, contemplar as metas de dois dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS 2 e ODS 12) da Cúpula das Nações Unidas. O primeiro capítulo realizou uma revisão bibliográfica sistematizada para verificar se os valores de N contidos nas doses aplicadas ao milho seguiam alguma recomendação publicada por especialistas. No período estipulado (2012-2023) para a busca de trabalhos não foram encontrados materiais referenciados por especialistas. O segundo capítulo objetivou o desenvolvimento de dois modelos utilizando lógica Fuzzy e inferência de Mamdani para determinar quantidades de N (ureia e sulfato de amônio) nas doses a serem aplicadas (0, 40, 80, 120 e 160 Kg ha-1) e simular os resultados esperados para a cultura do milho quando de alguma alteração na dose. Os dados utilizados para a formulação do modelo foram obtidos por experimento realizado por Goes et al. (2014) que estudaram as características do milho sob diferentes fontes e doses de nitrogênio. Todos os resultados possíveis alcançados foram apresentados em conjuntos de funções pertinência e cada ponto das funções representam opções de doses de N a serem aplicadas a depender do objetivo final de aplicação do milho.

Corn (Zea mays L.) cultivation is economically important worldwide, as it has several forms of application, ranging from animal feed to raw material for basic and highly technological industrial food and non-food products. It can also be a source of energy generation. In Brazil, the 2022/2023 harvest covered 22 thousand hectares, producing 131.8 thousand tons. Fertilization is an important variable that enhances crop development, but it can also cause problems such as waste, volatilization (5%) and/or leaching (4%) of Nitrogen (N), resulting in economic losses. This work was justified by the difficulty in recommending nitrogen fertilization, due to the lack of an adaptive analysis method that expresses responses before field application. The objective of this work was to develop two systems based on Fuzzy rules (one for urea and the other for ammonium sulfate) to determine the amounts of N for application in corn crops. The systems were designed to meet the targets of two of the 17 Sustainable Development Goals (SDG 2 and SDG 12) of the United Nations Summit. The first chapter carried out a systematic literature review to verify whether the N values contained in the doses applied to corn followed any recommendations published by experts. In the period stipulated (2012-2023) for the search for works, no materials referenced by experts were found. The second chapter aimed to develop two models using Fuzzy logic and Mamdani inference to determine the amounts of N (urea and ammonium sulfate) in the doses to be applied (0, 40, 80, 120 and 160 kg ha-1) and simulate the expected results for the corn crop when any change in the dose is made. The data used to formulate the model were obtained from an experiment carried out by Goes et al. (2014) who studied the characteristics of corn under different sources and doses of nitrogen. All possible results achieved were presented in sets of relevance functions and each point of the functions represents options of N doses to be applied depending on the final objective of corn application.
Fuzzy corn crop models in response to different doses and sources of nitrogen in cover
Keywords: Lógica Fuzzy; Milho; Nitrogênio; Adubação