Avaliação de modelos de estimativa de produtividade da cana-de- açúcar irrigada em Jaíba-MG

Abstract

A cultura da cana-de-açúcar é submetida durante o seu desenvolvimento a diferentes condições ambientais, sendo o rendimento agrícola afetado diretamente por estas condições. Modelos de produtividade tornam-se ferramentas importantes objetivando suprir estimativas de rendimento ao longo das safras visando à caracterização de alternativas de manejo, aumentando a eficácia das decisões gerenciais e estratégicas. A tecnologia da informação é uma importante ferramenta nesse processo e tem sido cada vez mais utilizada para coleta e análise de dados que são utilizados como base nas suas decisões. O objetivo deste trabalho foi incluir no software Irriplus modelos de estimativa de produtividades de culturas agrícolas, utilizando os modelos de Stewart e Mantovani para estimar a produtividade real e o Método da Zona Agroecológica (MZA) para estimar a produtividade máxima. Além dos modelos, foi desenvolvida uma metodologia de regressão linear múltipla para explicar os fatores que estão influenciando a produtividade da cultura e gerar modelos de produtividade a partir de dados históricos. Para avaliar os modelos, foi utilizada análise descritiva e testes de análise comparativa entre a produtividade estimada e observada em campo. Os testes estatísticos utilizados foram: teste-t pareado, erro relativo percentual (ERP) e erro médio absoluto (MAE). Foram utilizados dados reais de produtividade da cana-de-açúcar RB 86-7515 irrigada, safras 2007/2008 e 2008/2009, do município de Jaíba do estado de Minas Gerais. O modelo de Stewart requer como dado de entrada a produtividade máxima, que foi estimada pelo MZA nas duas safras. Na safra 2007/2008, o modelo estimou a produtividade média em 113,58 t ha-1, enquanto a produtividade média observada em campo foi 113,47 t ha-1, o MAE foi igual a 10,10. Na safra 2008/2009 o modelo estimou a produtividade média em 121,81 t ha-1, enquanto a produtividade média observada em campo foi 121,81 t ha-1, o MAE foi igual a 8,02. Nas duas safras o teste-t pareado não demonstrou diferença significativa entre as médias de produtividade. O modelo de Mantovani utilizou a mesma produtividade máxima do modelo de Stewart estimada pelo MZA. Na safra 2007/2008, o modelo estimou a produtividade média em 198,13 t ha-1, enquanto a produtividade média observada em campo foi 113,47 t ha-1, o MAE foi igual a 84,66. Na safra 2008/2009, o modelo estimou a produtividade média em 154,81 t ha-1, enquanto a produtividade média observada em campo foi 121,81 t ha-1, o MAE foi igual a 32,72. Nas duas safras, o teste-t pareado demonstrou diferença significativa entre as médias de produtividade e a estimativa do modelo superestimou produtividade observada em campo. Foi ajustada uma equação por regressão linear múltipla, com dados da safra 2007/2008, relacionada com as variáveis: irrigação total necessária, capacidade total de água no solo, água disponível no solo, evapotranspiração de referência, evapotranspiração da cultura e evapotranspiração máxima da cultura. A equação foi avaliada na safra 2008/2009 para estimativa da produtividade. A equação estimou a produtividade média em 122,41 t ha-1, enquanto a produtividade média observada em campo foi 121,81 t ha-1, o MAE foi igual a 7,07. O teste-t pareado não demonstrou diferença significativa entre as médias de produtividade.

The sugarcane crop is subjected during their growth to different environmental conditions, and agricultural yield directly affected by these conditions. Yield models become important tools in order to supply estimates of crop yield along to characterize management alternatives, increasing the efficiency of management and strategic decisions. Information technology is an important tool in this process and has been increasingly used for collecting and analyzing data that are used as the basis of their decisions. The objective of this work was included in the software Irriplus estimated yield of crops models, using the Stewart and Mantovani models to estimate the real productivity and Method of Agroecological Zone (MAZ) to estimate the maximum productivity. Besides the models, a methodology of multiple linear regressions was developed to explain the factors that are influencing the yield crop and generate yield models from historical data. To evaluate the models, was used descriptive analysis and analysis tests comparing the real and estimated yield. Statistical tests were paired t-test, relative error percentage (REP) and mean absolute error (MAE). Was used real yield data of irrigated sugarcane RB 86-7515, crops xiv 2007/2008 and 2008/2009, in the Jaíba city of Minas Gerais state. The Stewart Model requires as input the maximum yield that was estimated by MAZ in two crops. In the 2007/2008 crop, the model estimated the average productivity at 113.58 t ha-1, while the real yield average was 113.47 t ha-1, the MAE was equal 10.10. In the 2008/2009 crop, the model estimated the average productivity at 121.81 t ha-1, while the real yield average was 121.81 t ha-1, the MAE was equal 8.02. In both crops the paired t-test showed no significant difference between the average yields. The Mantovani model used the same maximum yield of the model of Stewart, estimated by MAZ. In the 2007/2008 crop, the model estimated the average productivity at 198.13 t ha-1, while the real yield average was 113.47 t ha-1, the MAE was equal 84.66. In the 2008/2009 crop, the model estimated the average productivity at 154.81 t ha-1, while the real yield average was 121.81 t ha-1, the MAE was equal 32.72. In both crops the paired t-test showed significant difference between the average yields and the yield estimated overestimated the real yield. An equation was fitted by multiple linear regression using data from the 2007/2008 crop, related variables: total irrigation required, total capacity of the soil water, available soil water, reference evapotranspiration, crop evapotranspiration and maximum crop evapotranspiration. The equation was evaluated in the 2008/2009 crop for yield estimated. The equation estimated the average productivity at 122.41 t ha-1, while the real yield average was 121.81 t ha-1, the MAE was equal 7.07. The paired t-test showed no significant difference between the average yields.