Meteorologia Agrícola
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Item Avaliação de modelos de estimativa de produtividade da cana-de- açúcar irrigada em Jaíba-MG(Universidade Federal de Viçosa, 2010-10-28) Oliveira, Henrique Faria de; Sediyama, Gilberto Chohaku; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788051E6; Coelho, Mauricio Bernardes; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783264H9; Mantovani, Everardo Chartuni; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4783628Z4; http://lattes.cnpq.br/7395203182969057; Sousa, Elias Fernandes de; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782465D2; Faccioli, Gregório Guirado; http://lattes.cnpq.br/4563644185421346; Oliveira, Rubens Alves de; http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4785359E1A 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.