Modelagem agrometeorológica aplicada à classificação de um painel de linhagens de soja

Abstract

O processo de quantificação da produtividade potencial/atingível e seus respectivos fatores limitantes e magnitudes, é uma estratégia importante e necessária para auxiliar no processo de tomada de decisão no melhoramento de culturas, planejamento agrícola e compreensão das produtividades obtidas. Objetivou-se com este trabalho a calibração do modelo AquaCrop para linhagens de soja e elaboração de uma metodologia auxiliar no processo de seleção. A diversidade genética foi estimada a partir do método de agrupamento k-means, onde os 268 genótipos de soja foram estratificados em três grupos a partir da maturidade fisiológica. A partir deste agrupamento, oito subgrupos foram elaborados através da análise de componentes principais levando em consideração as variáveis altura de florescimento, maturação, dias para o florescimento e produtividade. Com base em dados obtidos em ensaios de campo com linhagens F3:5 e seis cultivares comerciais, aliados a informações relacionadas às características físico-hídricas do solo, manejo da cultura e clima, o modelo agrometeorológico AquaCrop foi calibrado. A estratégia de calibração se baseou na fixação das variáveis relacionados à duração do ciclo e variação das variáveis que atuam diretamente na produção de biomassa e produção de grãos. Tais variáveis foram estimadas por meio de uma abordagem volumétrica de produção de biomassa sugerida neste trabalho. A estimativa obteve bom desempenho e auxiliou na compreensão do comportamento dos grupos e calibração do modelo. A calibração por sua vez obteve resultado satisfatório em relação às métricas avaliadas, obteve-se um NRMSE que variou de 10,1 e 18,2%, e uma eficiência do modelo entre 0,43 e 0,57. Devido à particularidade do estudo, se faz necessário uma análise mais crítica e holística dos resultados obtidos e os respectivos métodos de avaliação. Palavras-chave: Modelo agrometeorológico, diversidade genética, melhoramento de soja.

The process of quantifying potential and attainable yield, and their respective limiting factors and magnitudes is an important and necessary strategy to assist in crop breeding decision-making, agricultural planning, and crop yield comprehension. This study aimed to calibrate the AquaCrop model for soybean lines and develop an auxiliary methodology in the selection process. The genetic diversity was estimated using the k-means clustering method, where the 268 genotypes were stratified into three groups based on physiological maturity. From this grouping, eight subgroups were created through principal component analysis, considering the variables flowering and maturation height, days to flowering, and crop yield. Based on data obtained in field trials with F3:5 lines and six commercial cultivars, combined with information related to the physical water characteristics of the soil, crop management, and climate, the AquaCrop agrometeorological model was calibrated. The calibration strategy was based on fixing variables related to cycle duration and variation of variables that act directly on biomass production and grain production. Such variables were estimated using a volumetric biomass production approach suggested in this study. The estimation methodology performed well and helped to understand the behavior of the groups and calibrate the model. The calibration obtained a satisfactory result about the evaluated metrics, obtaining an NRMSE ranging from 10.1 – 18.2% and a model efficiency between 0.43 – 0.57. Due to the particularity of the study, a more critical and holistic analysis of the results obtained, and the respective evaluation methods is necessary. Keywords: Agrometeorological model, genetic diversity, soybean breeding.