O amendoim (Arachis hypogaea L.) é originário da América do Sul e foi amplamente disseminado pelo mundo, provavelmente por causa do seu sabor agradável e valor nutritivo. A cultura do amendoim é uma alternativa em sistema de rotação de culturas em áreas de cana-de-açúcar no momento da reforma dos canaviais, sendo esta a razão pela qual o Estado de São Paulo, principal produtor de cana, seja também o principal produtor brasileiro de amendoim. A aplicação do conceito da eficiência de produção agrícola para avaliação da cultura do amendoim pode fundamentar análises estratégicas para o setor. Uma das ferramentas usadas para este tipo de aplicação são os modelos baseados em processos. Dentre os modelos de crescimento para a cultura do amendoim já existente, destaca-se o incluído no sistema computacional DSSAT, denominado CROPGRO, que tem sido bastante aplicado em todo o mundo por pesquisadores da área. O desenvolvimento de modelos próprios por pesquisadores intensifica o processo de aprendizado e auxilia na redução de incertezas. O objetivo deste trabalho foi gerar conhecimento sobre a cultura do amendoim quanto a necessidade hídrica, conciliado ao desenvolvimento e calibração de modelos de simulação para quantificação da eficiência de produção agrícola nas principais regiões produtoras do Estado de São Paulo. A calibração do modelo CROPGRO-Peanut foi eficiente em simular a fenologia, para as variáveis vegetativas o índice d de Wilmott foi satisfatório para IAF (0,88 a 0,90), N° de folhas (0,58 a 0,85), AF específica (0,82 a 0,98), massa vegetativa (0,94 a 0,98) conforme a reposição hídrica aplicada, com valores de r2 acima de 0,65. Quanto as variáveis produtivas, embora os índices d e r2 foram satisfatórios, a EF foi baixa para ambos os tratamentos. Já o Simulador agronômico simplificado para Arachis hypogaea (SASAH), modelo inicialmente proposto neste trabalho pode ser considerando ainda em fase de construção e necessita de ajustes adicionais em seus algoritmos, não sendo utilizado na tese para simulação da produção potencial e atingível do amendoim. A eficiência média da produção no estado de São Paulo é de 52%, variando entre 33% em Ribeirão Preto até 72% em Marília. / Peanut (Arachis hypogaea L.) originates from South America and was widely disseminated throughout the world, probably because of its pleasant taste and nutritional value. The peanut crop is an alternative in a system of crop rotation in areas of sugarcane at the time of sugarcane reform, which is why the State of São Paulo, the main producer of sugarcane, is also the main producer Brazilian peanut. The application of the concept of agricultural production efficiency to evaluate the peanut crop can support strategic analysis for the sector. One of the tools used for this type of application is process-based models. Among the growth models for the existing peanut crop, the one included in the DSSAT computer system, called CROPGRO, has been widely applied by researchers in the area. The development of own models by researchers intensifies the learning process and helps reduce uncertainty. The goal of this work was to generate knowledge about the peanut crop as the water requirement, the development and calibration of simulation models to quantify the agricultural production efficiency in the main producing regions of the São Paulo State. The calibration of the CROPGRO-Peanut model was efficient in simulate the phenology, for the vegetative variables the Wilmott index was satisfactory for LAI (0.88 to 0.90), N° of leaves (0.58 to 0.85), Specific AF (0.82 to 0.98), vegetative mass (0.94 to 0.98) according to the applied water replacement, with r2 values above 0.65. Regarding the productive variables, although the indices d and r2 were satisfactory, the EF was low for both treatments. The simplified agronomic simulator for Arachis hypogaea (SASAH), a model initially proposed in this work, can be considered still in the construction phase and requires additional adjustments in its algorithms, and it is not used in the thesis to simulate the potential and attainable yield of peanuts. The average efficiency of production in the state of São Paulo is 52%, ranging from 33% in Ribeirão Preto to 72% in Marília.

Uma das maiores questões que a humanidade vem enfrentando nas ultimas décadas é de como suprir a demanda energética. Em meio à exploração do petróleo, várias alternativas surgiram, e uma delas é a exploração de biomassa vegetal para produção de combustíveis. Diante dessa situação, duas culturas vêm se sobressaindo nessa exploração: cana-de-açúcar e milho. Tais culturas são altamente rentáveis no que se refere à produção de carboidratos que são facilmente transformados em etanol, pela fermentação alcoólica. Portanto, a fim de aumentar seus rendimentos, a prática correta da irrigação provê a quantidade ideal de água que a planta necessita para alcançar todo o seu potencial produtivo. O manejo racional da irrigação é considerado uma prática extremamente importante nos dias atuais por estar relacionado com a economia de água, que se trata de um bem natural não renovável e que tem sua disponibilidade futura muito especulada. Juntamente a isso, em termos mais específicos, as culturas da cana-de-açúcar e do milho no estado de São Paulo têm grande importância econômica. Estas culturas vêm, a cada dia, utilizando cada vez mais a irrigação como prática comum. Diante disso, a pesquisa teve como objetivo, com olhos aos cenários futuros, tanto em função da busca por um aumento de produtividade e disponibilidade de água, avaliar lâminas de irrigação para as culturas da cana-de-açúcar e do milho, cultivadas na região de Piracicaba, SP. Para alcançar essa meta, foram aplicados os modelos DSSAT/CANEGRO e CERES-MAIZE e o modelo MarkSim, utilizado para a estimativa dos dados para cenários futuros, para alimentar os modelos de suporte à decisão. Para tal, Foram utilizadas informações do relatório do IPCC (Intergovernmental Panel of Climate Changes) tanto para o cenário atual, quanto para os cenários futuros definidos como: A1B, A2 e B1. Foi utilizada uma série de 31 anos de dados climáticos (Temperatura Máxima e Mínima, Radiação Solar e Chuva), período de 1982 a 2012, para a região de Piracicaba, SP, obtida pela Estação Meteorológica pertence ao Departamento de Engenharia de Biossistemas da ESALQ/USP. Uma série também de 31 anos, representou os dados climáticos, de cenários futuros, simulados pelo modelo MarkSim e corresponderam ao período de 2062 a 2092, para a região de Piracicaba,SP. As análises estatísticas das lâminas de irrigação foram comparadas pelo método de Tukey ao nível de 5% de probabilidade. Diante dos resultados obtidos, para os cenários futuros, a cana-de-açúcar terá uma redução de produtividade da ordem de 40% em relação ao cenário atual e não será o suprimento hídrico que conseguirá evitar tal redução. As lâminas de irrigação nos cenários futuros também apresentaram reduções da ordem de 40%. Em relação à cultura do milho, para se manter os mesmos níveis de produtividade, será necessário um incremento de 81% nas lâminas de irrigação, diante dos cenários futuros. Conclui-se que diante de cenários futuros, a cana-de-açúcar, para a manutenção de sua produtividade, sugere-se um envolvimento com outros campos de pesquisa, dentre eles a área de genética, buscando desenvolver novas variedades tolerantes a essas variações climáticas e no caso do cultivo do milho o manejo racional da água em dias atuais, passa a ser fundamental. / Over the last several decades, there have been concerns worldwide about coping with increasing energy demand. Several alternatives to oil have emerged, among them the use of plant biomass for fuel. Sugarcane and maize have exhibited excellent potential in this regard. These crops are highly efficient in producing carbohydrates which can easily be fermented to produce ethanol. Proper irrigation practices, providing the ideal amount of water that the plant needs to reach its full potential yield, are needed to maximize income from these crops. Rational irrigation management is considered an important practice because it promotes sustainable water use. Sugarcane and maize are of great economic importance to the state of São Paulo, where it is common to irrigate these crops. This research aims to determine conditions for increased productivity and water availability for these crops in the region of Piracicaba, SP, under future climate scenarios. To achieve this goal, the DSSAT/CANEGRO and CERES-MAIZE crop growth models were coupled with the MarkSim model for estimating data for future climate scenarios. Information from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) was used to generate data for current conditions, as well as for the A1B, A2 and B1 future scenarios. Current climate data (Minimum Temperature and Solar Radiation and Rain) for the period 1982 to 2012 for Piracicaba, SP, were obtained by meteorological station operated by the Department of Biosystems Engineering at ESALQ / USP. MarkSim was used to generate data for the same region for 2062 to 2092. The Tukey method, at a 5% level of significance was used to compare irrigation levels for current and future scenarios. Based on these results, for future scenarios, sugar cane productivity will be reduced by approximately 40%, and there will not be enough water to mitigate such an effect. The water depth in future scenarios was also reduced by approximately 40%. To maintain the same levels of productivity in corn, will be necessary to increase irrigation water by 81%. In conclusion, it is recommended that research be conducted in other areas if sugarcane productivity is to be maintained. Examples include genetic research to develop new varieties tolerant to climate variations. For maize cultivation, it is crucial the rational water management be introduced as soon as possible.

This thesis aimed to model agricultural outcomes that are important to Vermont dairy farms and their surrounding communities -- runoff, erosion, nitrogen and phosphorus losses, crop yields, and timeliness of farm operations -- under a set of possible future climates. The Agricultural Policy/Environmental eXtender (APEX) model was used for this work, and the models were calibrated using data from a project that measured most of these outcomes on a set of local farms. The model setup and calibration methodology is thoroughly documented and may be a useful starting point for others who are new to agricultural modeling. Applied to two farms growing continuous corn, the future climate simulations showed that increasing temperatures by 2 C, combined with raising total precipitation or changing the seasonality of precipitation, had little effect on any outcome. Intense rainfall has increased greatly in recent decades, so a combination of higher temperatures and more intense precipitation was also simulated. This led to more runoff, more soil loss, and more nutrient losses. While median values were only modestly increased, the 95%-ile and total losses over the simulation period increased by a larger amount (as much as 53%, depending on the site). Management practices that can reduce runoff and soil/nutrient loss exist, but their effectiveness when a higher fraction of losses occur in large events is not well known. Crop yields changed by <10% in all simulations, and in some cases increased slightly. Other studies have warned of decreases in yields because of high summer temperatures and droughts. The pilot simulations in this thesis probed only a limited range of climate parameter space, so running the models for a wider range of scenarios may illuminate the circumstances in which particularly harmful and beneficial outcomes occur. Finally, APEX can in principle calculate the delays to corn planting that are expected if climate change leads to wetter conditions in the spring. However, the models consistently predicted that only harvest operations will be delayed. The reasons for this are not well understood, and it may be a useful avenue for future work. The present work is limited in a number of ways. Chief among these are somewhat mediocre model performance, and the narrow range of farming systems and climate scenarios investigated. Statistics describing the performance of the calibrated models were poorer than anticipated, and satisfactory results could not be obtained for some nutrient loss pathways. Only two farms were modeled, in just four hypothetical future climates; results for other relevant farming systems and climates may be quite different. Nonetheless, it is hoped that this thesis serves as a useful illustration of the potential and limitations of utilizing the APEX model in this context, and that it lays the groundwork for a more extensive investigation of agricultural outcomes under climate change in Vermont.

O amendoim (Arachis hypogaea L.) é originário da América do Sul e foi amplamente disseminado pelo mundo, provavelmente por causa do seu sabor agradável e valor nutritivo. A cultura do amendoim é uma alternativa em sistema de rotação de culturas em áreas de cana-de-açúcar no momento da reforma dos canaviais, sendo esta a razão pela qual o Estado de São Paulo, principal produtor de cana, seja também o principal produtor brasileiro de amendoim. A aplicação do conceito da eficiência de produção agrícola para avaliação da cultura do amendoim pode fundamentar análises estratégicas para o setor. Uma das ferramentas usadas para este tipo de aplicação são os modelos baseados em processos. Dentre os modelos de crescimento para a cultura do amendoim já existente, destaca-se o incluído no sistema computacional DSSAT, denominado CROPGRO, que tem sido bastante aplicado em todo o mundo por pesquisadores da área. O desenvolvimento de modelos próprios por pesquisadores intensifica o processo de aprendizado e auxilia na redução de incertezas. O objetivo deste trabalho foi gerar conhecimento sobre a cultura do amendoim quanto a necessidade hídrica, conciliado ao desenvolvimento e calibração de modelos de simulação para quantificação da eficiência de produção agrícola nas principais regiões produtoras do Estado de São Paulo. A calibração do modelo CROPGRO-Peanut foi eficiente em simular a fenologia, para as variáveis vegetativas o índice d de Wilmott foi satisfatório para IAF (0,88 a 0,90), N° de folhas (0,58 a 0,85), AF específica (0,82 a 0,98), massa vegetativa (0,94 a 0,98) conforme a reposição hídrica aplicada, com valores de r2 acima de 0,65. Quanto as variáveis produtivas, embora os índices d e r2 foram satisfatórios, a EF foi baixa para ambos os tratamentos. Já o Simulador agronômico simplificado para Arachis hypogaea (SASAH), modelo inicialmente proposto neste trabalho pode ser considerando ainda em fase de construção e necessita de ajustes adicionais em seus algoritmos, não sendo utilizado na tese para simulação da produção potencial e atingível do amendoim. A eficiência média da produção no estado de São Paulo é de 52%, variando entre 33% em Ribeirão Preto até 72% em Marília. / Peanut (Arachis hypogaea L.) originates from South America and was widely disseminated throughout the world, probably because of its pleasant taste and nutritional value. The peanut crop is an alternative in a system of crop rotation in areas of sugarcane at the time of sugarcane reform, which is why the State of São Paulo, the main producer of sugarcane, is also the main producer Brazilian peanut. The application of the concept of agricultural production efficiency to evaluate the peanut crop can support strategic analysis for the sector. One of the tools used for this type of application is process-based models. Among the growth models for the existing peanut crop, the one included in the DSSAT computer system, called CROPGRO, has been widely applied by researchers in the area. The development of own models by researchers intensifies the learning process and helps reduce uncertainty. The goal of this work was to generate knowledge about the peanut crop as the water requirement, the development and calibration of simulation models to quantify the agricultural production efficiency in the main producing regions of the São Paulo State. The calibration of the CROPGRO-Peanut model was efficient in simulate the phenology, for the vegetative variables the Wilmott index was satisfactory for LAI (0.88 to 0.90), N° of leaves (0.58 to 0.85), Specific AF (0.82 to 0.98), vegetative mass (0.94 to 0.98) according to the applied water replacement, with r2 values above 0.65. Regarding the productive variables, although the indices d and r2 were satisfactory, the EF was low for both treatments. The simplified agronomic simulator for Arachis hypogaea (SASAH), a model initially proposed in this work, can be considered still in the construction phase and requires additional adjustments in its algorithms, and it is not used in the thesis to simulate the potential and attainable yield of peanuts. The average efficiency of production in the state of São Paulo is 52%, ranging from 33% in Ribeirão Preto to 72% in Marília.

Uma das maiores questões que a humanidade vem enfrentando nas ultimas décadas é de como suprir a demanda energética. Em meio à exploração do petróleo, várias alternativas surgiram, e uma delas é a exploração de biomassa vegetal para produção de combustíveis. Diante dessa situação, duas culturas vêm se sobressaindo nessa exploração: cana-de-açúcar e milho. Tais culturas são altamente rentáveis no que se refere à produção de carboidratos que são facilmente transformados em etanol, pela fermentação alcoólica. Portanto, a fim de aumentar seus rendimentos, a prática correta da irrigação provê a quantidade ideal de água que a planta necessita para alcançar todo o seu potencial produtivo. O manejo racional da irrigação é considerado uma prática extremamente importante nos dias atuais por estar relacionado com a economia de água, que se trata de um bem natural não renovável e que tem sua disponibilidade futura muito especulada. Juntamente a isso, em termos mais específicos, as culturas da cana-de-açúcar e do milho no estado de São Paulo têm grande importância econômica. Estas culturas vêm, a cada dia, utilizando cada vez mais a irrigação como prática comum. Diante disso, a pesquisa teve como objetivo, com olhos aos cenários futuros, tanto em função da busca por um aumento de produtividade e disponibilidade de água, avaliar lâminas de irrigação para as culturas da cana-de-açúcar e do milho, cultivadas na região de Piracicaba, SP. Para alcançar essa meta, foram aplicados os modelos DSSAT/CANEGRO e CERES-MAIZE e o modelo MarkSim, utilizado para a estimativa dos dados para cenários futuros, para alimentar os modelos de suporte à decisão. Para tal, Foram utilizadas informações do relatório do IPCC (Intergovernmental Panel of Climate Changes) tanto para o cenário atual, quanto para os cenários futuros definidos como: A1B, A2 e B1. Foi utilizada uma série de 31 anos de dados climáticos (Temperatura Máxima e Mínima, Radiação Solar e Chuva), período de 1982 a 2012, para a região de Piracicaba, SP, obtida pela Estação Meteorológica pertence ao Departamento de Engenharia de Biossistemas da ESALQ/USP. Uma série também de 31 anos, representou os dados climáticos, de cenários futuros, simulados pelo modelo MarkSim e corresponderam ao período de 2062 a 2092, para a região de Piracicaba,SP. As análises estatísticas das lâminas de irrigação foram comparadas pelo método de Tukey ao nível de 5% de probabilidade. Diante dos resultados obtidos, para os cenários futuros, a cana-de-açúcar terá uma redução de produtividade da ordem de 40% em relação ao cenário atual e não será o suprimento hídrico que conseguirá evitar tal redução. As lâminas de irrigação nos cenários futuros também apresentaram reduções da ordem de 40%. Em relação à cultura do milho, para se manter os mesmos níveis de produtividade, será necessário um incremento de 81% nas lâminas de irrigação, diante dos cenários futuros. Conclui-se que diante de cenários futuros, a cana-de-açúcar, para a manutenção de sua produtividade, sugere-se um envolvimento com outros campos de pesquisa, dentre eles a área de genética, buscando desenvolver novas variedades tolerantes a essas variações climáticas e no caso do cultivo do milho o manejo racional da água em dias atuais, passa a ser fundamental. / Over the last several decades, there have been concerns worldwide about coping with increasing energy demand. Several alternatives to oil have emerged, among them the use of plant biomass for fuel. Sugarcane and maize have exhibited excellent potential in this regard. These crops are highly efficient in producing carbohydrates which can easily be fermented to produce ethanol. Proper irrigation practices, providing the ideal amount of water that the plant needs to reach its full potential yield, are needed to maximize income from these crops. Rational irrigation management is considered an important practice because it promotes sustainable water use. Sugarcane and maize are of great economic importance to the state of São Paulo, where it is common to irrigate these crops. This research aims to determine conditions for increased productivity and water availability for these crops in the region of Piracicaba, SP, under future climate scenarios. To achieve this goal, the DSSAT/CANEGRO and CERES-MAIZE crop growth models were coupled with the MarkSim model for estimating data for future climate scenarios. Information from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) was used to generate data for current conditions, as well as for the A1B, A2 and B1 future scenarios. Current climate data (Minimum Temperature and Solar Radiation and Rain) for the period 1982 to 2012 for Piracicaba, SP, were obtained by meteorological station operated by the Department of Biosystems Engineering at ESALQ / USP. MarkSim was used to generate data for the same region for 2062 to 2092. The Tukey method, at a 5% level of significance was used to compare irrigation levels for current and future scenarios. Based on these results, for future scenarios, sugar cane productivity will be reduced by approximately 40%, and there will not be enough water to mitigate such an effect. The water depth in future scenarios was also reduced by approximately 40%. To maintain the same levels of productivity in corn, will be necessary to increase irrigation water by 81%. In conclusion, it is recommended that research be conducted in other areas if sugarcane productivity is to be maintained. Examples include genetic research to develop new varieties tolerant to climate variations. For maize cultivation, it is crucial the rational water management be introduced as soon as possible.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed to evaluate the growth and development of soybean cultivars submitted in different spatial arrangements associated with weather temperature elements and solar radiation, and also the contribution of temperature elements, solar radiation, precipitation and the thermal time the duration of the development phases. The cultivars used were BMX Ativa RR, BMX Turbo RR e BMX Potência RR and the spatial arrangements were 45, crossed, 20, 20x40, 20x60 and 20x80 cm. Two field experiments were conducted in the experimental area of Agroclimatology Laboratory of the Federal University of Santa Maria, campus Frederico Westphalen/RS in the growing seasons of 2012/2013 and 2013/2014. During the crop cycle asked the following ratings: weekly count of the number of nodes; growth analysis; and monitoring of phenological scale. From these data, there was obtained plastochron, the conversion efficiency and regression models for the phenological stages. In the growing seasons 2012/2013 the plastochron cultivar BMX Turbo RR in spatial arrangement of 20 cm and the lowest BMX Potência RR, in the arrangement of 20x80 cm. In the growing seasons 2013/2014 the plastochron cultivar BMX Ativa RR in the cross arrangement and the lowest this cultivar in the arrangement of 20x40 cm. For all cultivars the only spatial arrangement which differed in both years, was to 20x40 cm which had lower plastochron values in the second year. The arrangement of 20x40 cm is favored by the approach of the internal lines of 20 cm, the best use of solar radiation by the rapid closure of these lines. The external lines of 40 cm favor the development, and facilitate the application of phytosanitary treatments. Higher conversion efficiencies of cultivars are obtained in paired arrangements. Paired arrangements and 20 cm, for having the highest leaf area index and possibly increased interception of diffuse radiation increase the conversion efficiency and productivity of the cultivars BMX Ativa RR and BMX Turbo RR. The thermal time in different phenological stages of soybean cultivars varies according to the growing seasons, and is determining the duration and follow-up phases. It is the factor that most influenced at all stages of development of cultivars, contributing over 95% in the regression models. Meteorological data associated with phenology identify the different weather conditions which culture is exposed and demonstrate the plasticity that this species has. / O objetivo deste estudo foi avaliar o crescimento e desenvolvimento de cultivares de soja submetidas a arranjos espaciais, associados aos elementos meteorológicos temperatura e radiação solar, e também a contribuição dos elementos temperatura, radiação solar, precipitação e soma térmica acumulada na duração das fases de desenvolvimento. As cultivares utilizadas foram BMX Ativa RR, BMX Turbo RR e BMX Potência RR e os arranjos espaciais de 45, cruzado, 20, 20x40, 20x60 e 20x80 cm. Conduziram-se dois experimentos a campo na área experimental do Laboratório de Agroclimatologia da Universidade Federal de Santa Maria campus Frederico Westphalen/RS nos anos agrícolas 2012/2013 e 2013/2014. Durante o cultivo foram feitas as seguintes avaliações: contagem semanal do número de nós, análise de crescimento semanal e acompanhamento da escala fenológica. A partir destas, obteve-se o plastocrono, a eficiência de conversão e os modelos de regressão para as fases fenológicas. No ano agrícola 2012/2013 o maior plastocrono foi da cultivar BMX Turbo RR no arranjo espacial de 20 cm e o menor na cultivar BMX Potência RR no arranjo de 20x80 cm. No ano agrícola 2013/2014 o maior plastocrono foi da cultivar BMX Ativa RR no arranjo cruzado e o menor nesta mesma cultivar, no arranjo de 20x40 cm. Para todas as cultivares o único arranjo espacial que diferiu nos dois anos, foi o de 20x40 cm onde obteve menores valores de plastocrono no segundo ano. O arranjo de 20x40 cm é favorecido pela aproximação das linhas internas de 20 cm, pelo melhor aproveitamento da radiação pelo rápido fechamento destas entrelinhas. As entrelinhas externas de 40 cm favorecem o desenvolvimento, além de facilitarem a aplicação dos tratamentos fitossanitários. Maiores eficiências de conversão das cultivares são obtidos nos arranjos pareados. Os arranjos pareados e 20 cm, por ter o maior índice de área foliar e possivelmente maior interceptação da radiação difusa aumentam a eficiência de conversão e a produtividade das cultivares BMX Ativa RR e BMX Turbo RR. A soma térmica acumulada nas diferentes fases fenológicas de cultivares de soja varia de acordo com o ano agrícola, e é determinante na duração e seguimento das fases. É o fator que mais influenciou em todas as fases de desenvolvimento das cultivares, contribuindo com mais de 95% nos modelos de regressão. Os dados meteorológicos associados a fenologia identificam as diferentes condições meteorológicas as quais a cultura é exposta e demostram a plasticidade que esta espécie apresenta.

Orientadores: Gilmar Barreto, Ginalber Luiz de Oliveira Serra / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T18:49:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Godoy_AndrePereirade_M.pdf: 5878897 bytes, checksum: e24b9a4ace4612b1e7cc56ccc677932f (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Este estudo objetiva identificar e ajustar um modelo nebuloso (Fuzzy) para a predição de um passo a frente dos processos de acumulação de biomassa e de açúcar da cana-de-açúcar com índices de erro inferiores aos obtidos pelo modelo QCANE. Os processos fisiológicos de acumulação da cana-de-açúcar são estudados para determinação dos fatores mais influentes a serem tratados no procedimento de identificação do modelo. Algumas técnicas de identificação disponíveis são estudadas e experimentos computacionais são realizados para selecionar e avaliar a representação matemática e a estrutura de modelo mais dequadas. Durante o procedimento de identificação procura-se obter modelo com o menor número de parâmetros possível, que permita ao usuário compreender de forma mais clara o resultado da simulação do modelo. Para estes processos são apresentados resultados para modelos contínuos, modelos ARX e modelos nebulosos discretos. A opção pela utilização dos modelos nebulosos para estes processos deve-se a expectativa confirmada de que esta estrutura matemática obtivesse um melhor desempenho nas predições utilizando uma quantidade reduzida de parâmetros. Os resultados computacionais indicam a obtenção de respostas mais precisas e exatas para os modelos nebulosos do que para o modelo QCANE, tido como o modelo mais preciso da literatura para estimação de acumulação de biomassa e de açúcar na cana-de-açúcar, em todos os aspectos desejados para este trabalho / Abstract: The aim of this master thesis is to identify and adjust a fuzzy model for the one step ahead prediction of the process of biomass and sugar accumulation of the sugarcane with a level of errors inferior to those gotten by the QCANE model. The physiological processes of accumulation in sugar cane are studied for determination of the most influent factors to be dealt within the procedure of model identification. Some available identification techniques are studied and computer experiments are done to select and evaluate the mathematical representation and the structure of a more suitable model. During the process of identification, the search is for a model with a smaller number of parameters, that allows the user to understand in a simple, clear way, the result of the simulation of the model. To these processes results for continuous, ARX and discrete fuzzy models are presented. The option for the use of the fuzzy model for these processes is due to confirmation of the expectation that this mathematical structure could have a better performance in the prediction using a reduced amount of parameters. The computer results indicate the obtention of more accurate and precise answers to the fuzzy models than to the QCANE model considered the most precise model from the literature in biomass and sugar accumulation of the sugar cane estimation according to all the aspects set for this work / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

<p>Current watershed-scale, nonpoint source (NPS) pollution models do not represent the processes and impacts of agricultural best management practices (BMP) on water quality with sufficient detail. To begin addressing this gap, a novel process-based, watershed-scale, water quality model (WEPP-WQ) was developed based on the Water Erosion Prediction Project (WEPP) and the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) models. The proposed model was validated at both hillslope and watershed scales for runoff, sediment, and both soluble and particulate forms of nitrogen and phosphorus. WEPP-WQ is now one of only two models which simulates BMP impacts on water quality in ‘high’ detail, and it is the only one not based on USLE sediment predictions. Model validations indicated that particulate nutrient predictions were better than soluble nutrient predictions for both nitrogen and phosphorus. Predictions of uniform conditions outperformed nonuniform conditions, and calibrated model simulations performed better than uncalibrated model simulations. Applications of these kinds of models in real-world, historical simulations are often limited by a lack of field-scale agricultural management inputs. Therefore, a prototype tool was developed to derive management inputs for hydrologic models from remotely sensed imagery at field-scale resolution. At present, only predictions of crop, cover crop, and tillage practice inference are supported and were validated at annual and average annual time intervals based on data availability for the various management endpoints. Extraction model training and validation were substantially limited by relatively small field areas in the observed management dataset. Both of these efforts contribute to computational modeling research and applications pertaining to agricultural systems and their impacts on the environment.</p>