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In this study, theoretical and experimental approaches were combined, using Arabidopsis as the studied species. The multi-scale model incorporates the following, existing sub-models: a phenology model that can predict the flowering time of plants grown in the field, a gene circuit of the circadian clock network that regulates flowering through the photoperiod pathway, a process-based model describing carbon assimilation and resource partitioning, and a functional-structural module that determines shoot structure for light interception and root growth. First, the phenology model was examined on its ability to predict the flowering time of field plantings at different sites and seasons in light of the specific meteorological conditions that pertained. This analysis suggested that the synchrony of temperature and light cycles is important in promoting floral initiation. New features were incorporated into the phenology model that improved its predictive accuracy across seasons. Using both lab and field data, this study has revealed an important seasonal effect of night temperatures on flowering time. Further model adjustments to describe phytochrome (phy) mutants supported the findings and implicated phyB in the temporal gating of temperature-induced flowering. The improved phenology model was next linked to the clock gene circuit model. Simulation of clock mutants with different free-running periods highlighted the complex mechanism associated with daylength responses for the induction of flowering. Finally, the carbon assimilation and functional-structural growth modules were integrated to form the multi-component, whole-plant model. The integrated model was successfully validated with experimental data from a few genotypes grown in the laboratory. In conclusion, the model has the ability to predict the flowering time, leaf biomass and ecosystem exchange of plants grown under conditions of varying light intensity, temperature, CO2 level and photoperiod, though extensions of some model components to incorporate more biological details would be relevant. Nevertheless, this meso-scale model creates obvious application routes from molecular and cellular biology to crop improvement and biosphere management. It could provide a framework for whole-organism modelling to help address global issues such as food security and the energy crisis.

Cropland management practices have traditionally focused on maximising the production of food, feed and fibre. However, croplands also provide valuable regulating ecosystem services, including carbon (C) storage in soil and biomass. Consequently, management impacts the extents to which croplands act as sources or sinks of atmospheric carbon dioxide (CO2). And so, reliable information on cropland ecosystem C fluxes and yields are essential for policy-makers concerned with climate change mitigation and food security. Eddy-covariance (EC) flux towers can provide observations of net ecosystem exchanges (NEE) of CO2 within croplands, however the tower sites are temporally and spatially sparse. Process-based crop models simulate the key biophysical mechanisms within cropland ecosystems, including the management impacts, crop cultivar, soil and climate on crop C dynamics. The models are therefore a powerful tool for diagnosing and forecasting C fluxes and yield. However, crop model spatial upscaling is often limited by input data (including meteorological drivers and management), parameter uncertainty and model complexity. Earth observation (EO) sensors can provide regular estimates of crop condition over large extents. Therefore, EO data can be used within data assimilation (DA) schemes to parameterise and constrain models. Research presented in this thesis explores the key challenges associated with crop model upscaling. First, fine-scale (20-50 m) EO-derived data, from optical and radar sensors, is assimilated into the Soil-Plant-Atmosphere crop (SPAc) model. Assimilating all EO data enhanced the simulation of daily C exchanges at multiple European crop sites. However, the individually assimilation of radar EO data (as opposed to combined with optical data) resulted in larger improvements in the C fluxes simulation. Second, the impacts of reduced model complexity and driver resolution on crop photosynthesis estimates are investigated. The simplified Aggregated Canopy Model (ACM) – estimating daily photosynthesis using coarse-scale (daily) drivers – was calibrated using the detailed SPAc model, which simulates leaf to canopy processes at half-hourly time-steps. The calibrated ACM photosynthesis had a high agreement with SPAc and local EC estimates. Third, a model-data fusion framework was evaluated for multi-annual and regional-scale estimation of UK wheat yields. Aggregated model yield estimates were negatively biased when compared to official statistics. Coarse-scale (1 km) EO data was also used to constrain the model simulation of canopy development, which was successful in reducing the biases in the yield estimates. And fourth, EO spatial and temporal resolution requirements for crop growth monitoring at UK field-scales was investigated. Errors due to spatial resolution are quantified by sampling aggregated fine scale EO data on a per-field basis; whereas temporal resolution error analysis involved re-sampling model estimates to mimic the observational frequencies of current EO sensors and likely cloud cover. A minimum EO spatial resolution of around 165 m is required to resolve the field-scale detail. Monitoring crop growth using EO sensors with a 26-day temporal resolution results in a mean error of 5%; however, accounting for likely cloud cover increases this error to 63%.

A determinação da quantidade ideal de palha sobre o solo é uma das questões mais discutidas pelo setor sucroenergético, visto que este resíduo vegetal pode ser considerado um subproduto da cana-de-açúcar destinado à produção de etanol celulósico e cogeração de energia elétrica. Para estabelecer estes valores é necessário considerar as necessidades da cultura, juntamente com características físico-químicas e biológicas do solo. Os modelos de culturas baseados em processos (MCPs), especificamente o APSIM-Sugar, capaz de simular a matéria orgânica sobre o solo, pode ser utilizado em conjunto com experimentos de campo, para auxiliar as tomadas de decisão sobre quais as quantidades ideais de palha em cada sistema de produção de cana-de-açúcar no Brasil. Os MCPs devem ser utilizados para simular o desenvolvimento e o crescimento da cultura, além do balanço de água, nitrogênio e carbono no solo, o que possibilitaria a aplicação dos resultados experimentais em outras regiões de interesse, permitindo visão e compreensão mais amplas das principais questões do setor. Neste contexto, este estudo comparou dois tratamentos: manutenção de 100% da palha (CP) e remoção de 100% da palha (SP) em um experimento irrigado conduzido com a primeira soca da cultivar RB867515, cultivada na região meridional do Brasil, no município de Piracicaba, Estado de São Paulo, Lat. 22,67° S and Long. 47,64° W. Foram realizadas avaliações biométricas mensais, referentes as variáveis, perfilhamento, altura e diâmetro de colmos, índice de área foliar (IAF) e número de folhas verdes, assim como avaliações sobre as massas frescas e secas de folhas, colmos e palmitos. A evapotranspiração da cultura (ETc), foi obtida pelo método da razão de Bowen (MRB) e a partir da reflectometria no domínio da frequência (FDR). O fluxo de seiva pelo método do balanço de calor foi assumido como a transpiração (Tp). Comparando os tratamentos, observou-se diferenças significativas apenas para no IAF e na massa seca de folhas (MSF). A ETc mostrou valores entre 3 e 8 mm dia-1, dependendo das condições climáticas e do estágio da cultura. O coeficiente de cultivo (Kc) apresentou relação inversa com a evapotranspiração de referência (ETo), de tal forma que quando ETo < 2 mm, o Kc(SP) = 1,8 e o Kc(CP) = 1,5, e para situações com ETo > 6mm foram observados Kc(CP) = 1,3 e Kc(SP) = 1,2. O modelo de cultura APSIM-Sugar foi aplicado para diferentes regiões brasileiras, visando a determinação das melhores estratégias de manejo, tanto de água, quanto de solo. As simulações mostraram que, para todas as regiões, a manutenção de no mínimo 50% da palha e a reposição de 25% do total de irrigação, resultou nas maiores taxas de incremento da produtividade da cana-de-açúcar. / Determining the optimal amount of trash blankets above ground is one of the most discussed issues by the sugarcane industry, since this residue can be considered a byproduct of sugarcane due to cellulosic ethanol and electricity cogeneration. To establish these values, it is necessary to consider the crop needs together with physical, chemical and biological soil characteristics. The process based crop models (PBCMs), specifically APSIM-Sugar, able to simulate the soil organic matter, can be used in conjunction with field experiments to support the decision making about the optimum amounts of trash blanket for Brazilian sugarcane farming systems. PBCMs might be used to simulate the crop development and growth, water, nitrogen and carbon soil balances, and make the experiment data applicable for other regions allowing for a broader view and understanding on the key questions. In this context, this study compared two treatments: maintenance of 100% of the trash (CP) and removal of 100% of the trash (SP) in an experiment carried out with an irrigated first ratoon of RB867515 cultivar in Southern Brazil, at city of Piracicaba, State of São Paulo, Lat. 22,67° S and Long. 47,64° W. Monthly biometric evaluations were performed regarding the variables, tillering, stalk\'s height and diameter, leaf area index (LAI) and number of green leaves, as well as fresh and dry mass of leaves, cabbages and stalks. Crop evapotranspiration (ETc) were assessed by Bowen ratio method (MRB) and frequency domain reflectometry (FDR). Sap flow measured by heat balance method was assumed to be the crop transpiration (Tp). APSIM-Sugar crop model was calibrated based on these experimental data, and such model was applied for different Brazilian regions for evaluating the best water-trash management strategies for each region. Comparing both treatments there were just significant differences for leaf area index (LAI) and leaves dry mass (MSF). ETc was ranged from 3 to 8 mm day-1, depending on the weather conditions and crop stage. Crop coefficient (Kc) showed an inverse linear relationship with reference evapotranspiration (ETo), in such way that when ETo < 2 mm, the Kc(SP) = 1,8 and Kc(CP) = 1,5, and for ETo > 6mm it was observed Kc(CP) = 1,3 and Kc(SP) = 1,2. APSIM-Sugar simulations showed that, in the most part of cases, the keeping at least 50% of trash blanket and 25% of total irrigation requirement, resulted on the highest yield rates.

O sistema de produção da cana-de-açúcar é altamente complexo e a expansão do cultivo tem ocorrido para locais com considerável déficit hídrico (DH). Nesse contexto, o DH e o manejo agrícola são os principais fatores determinantes das quebras de produtividade da cana-de-açúcar, sendo a irrigação uma das alternativas para minimizá-las. Modelos de simulação podem ser utilizados para avaliar a quebra de produtividade e os impactos da irrigação na cana-de-açúcar. Assim, o presente estudo teve por objetivos: i) avaliar e ajustar os modelos MZA-FAO, DSSAT/CANEGRO e APSIM-Sugarcane e propor um fator de manejo (kdec); ii) avaliar a magnitude da quebra de produtividade e suas causas (DH e manejo); iii) avaliar os impactos da irrigação na produtividade da cana-de-açúcar e; iv) estimar o número de dias de suspensão da irrigação antes da colheita. Comparando-se com dados de produtividade de cana de 12 meses com diversos cortes e sistemas (sequeiro e irrigado) para diversas regiões brasileiras, o desempenho de todos os modelos foi fraco com grande erro absoluto médio (EAM > 29 t ha-1) e baixa precisão (R2 < 0,54), já que esses não consideram o manejo agrícola. A introdução do kdec propiciou melhoria no desempenho dos modelos (EAM < 14 t ha-1 e R2 &ge; 0,63). Utilizando a média de produtividade dos três modelos, a precisão e acurácia melhoraram e o EAM diminuiu. Para o estudo da quebra de produtividade foram utilizadas simulações apenas de cana planta de 12 meses sob manejo ótimo, por meio da abordagem multimodelos, as quais foram contrastadas com os dados do IBGE para 30 locais. A quebra de produtividade total média (QT) foi 121 t ha-1, sendo que a maior parte desta foi devido ao DH (72% da QT ou 87 t ha-1). A quebra de produtividade devido ao manejo agrícola (QM) depende da região e das práticas adotados pelos produtores sendo, em média, 28% da QT (34 t ha-1). A QM pode estar relacionada, principalmente, ao monocultivo e à mecanização. Uma vez que o DH é a principal causa da quebra de produtividade, o impacto da irrigação nesta foi estimado por meio de simulações para cana planta de 12 meses em três tipos de solo e 12 datas de plantio com o modelo MZA-FAO. Os resultados demonstraram que o incremento na produtividade decorrente do uso da irrigação é dependente da interação entre as condições meteorológicas, do solo, da época de plantio e da lâmina de irrigação, e revelam que tal prática tem potencial para melhorar os níveis de produtividade em diversas regiões brasileiras. A suspensão da irrigação antes da colheita é uma estratégia para incrementar o teor e a produtividade de sacarose, todavia, não há recomendações para as condições brasileiras. Na tentativa de fornecer informações para nortear tal estratégia, simulações com o modelo APSIM-Sugarcane para cana planta de 12 meses foram realizadas para diferentes tipos de solo, épocas de colheita e locais. O número de dias de suspensão da irrigação variou entre 15 e 115 dias, dependendo da localidade, do solo e da época da colheita. / The sugarcane production system is highly complex and the expansion of this crop is occurring to areas with expressive water deficit (WD). In this context, WD and crop management (CM) are the main determining factors of yield gaps (YG). Irrigation is an alternative to reduce YG of this crop. Crop simulation models can be used to evaluate the YG and irrigation impacts on sugarcane production. Based on that, this study aimed: i) to evaluate and adjust the MZA-FAO, DSSAT/CANEGRO and APSIM-Sugarcane models and propose a management factor (kdec) to improve the performance of these models; ii) to assess the YG magnitude and its causes (WD and CM); iii) to evaluate the impacts of irrigation on sugarcane yield and; iv) to estimate the drying-off days before harvest for different locations. When comparing 12-month cane data with several cuts in rainfed and irrigated systems, the performance of all models was poor with high mean absolute error (MAE > 29 t ha-1) and low precision (R2 < 0.54), once the models does not take into account crop management aspects. The introduction of kdec increased the models\' performances, with MAE < 14 ta ha-1 and R2 &ge; 0.63. When the average yield of the three models was used, the precision and accuracy improved and MAE decreased. The YG was calculated by the difference between simulated values of 12-months plant cane under optimum management in a multi-model approach and data from IBGE for 30 locations. The average YG total (YGT) was 121 t ha-1, which were mainly caused by WD (YGWD), followed by sub-optimal CM (YGCM). The YGWD accounted for about 72% of YGT (&sim; 87 t ha-1). The YGCM is dependent on the region and practices adopted by growers, and it represents, in average, 28% of the YGT (34 t ha-1). YGCM can be related mainly to monoculture and mechanization of high impact. Since the WD is the main cause of YG, the impact of irrigation on sugarcane yield was estimated by simulating 12-month plant cane in three soil types and 12 planting dates with MZA-FAO model for a long-term period (30 years). The results showed that the yield increases depend on the interaction between weather conditions, soil type, planting date and irrigation level. The simulations showed that irrigation is a practice with great potential to increase the sugarcane yield in several Brazilian locations. When sugarcane is irrigated, the drying-off is a strategy to increase sucrose content and yield; however, there are no recommendations about it for Brazilian conditions. In order to address this issue, simulations were conducted with APSIM-Sugarcane model for 12-month plant cane under optimum management in three soil types and 12 Brazilian locations for a long-term period (30 years). The harvest dates were simulated from May to November, which is the common harvesting season in sugarcane mills in the evaluated regions. The number of drying-off days varies according to location, soil type and harvest date, with the median ranging from 15 to 115 days.

Sugarcane crop is the main source of sugar and the second largest source of biofuel in the world. Since the 1980s, Brazil has been the largest sugarcane producing nation, producing half of the global amount. Ethanol and biomass from sugarcane account for more than 15% of the country´s energy source. Nevertheless, commercial Brazilian sugarcane yield has plateaued at 75 t ha-1, and to meet the increasing demand for sugar and ethanol, the crop has strongly expanded towards central-western regions, where irrigation is mandatory to offset water stress risks. To support decision making and scientific guidance towards where and how the crop should expand and/or to increase yields, a heuristic view of the crop system is needed, which can mathematically be translated into a crop model. In turn, the effects of crop management, land use change, climate variability and agro-economic change factors on crop production and associated quantities can and have been assessed by using crop process-based models (PBM). In contrast to other crops, however, sugarcane has only two PBMs available for end users (DSSAT-CANEGRO and APSIM-Sugar), and further modifications of these models are required to better assess and support sustainable sugarcane production in Brazil. Therefore, this study aimed to develop, calibrate and evaluate different crop modelling approaches for Brazilian sugarcane farming systems, water management strategies, climate change impacts and canopy structures to support improved decisions for private and public stakeholders in the sugarcane sector, provide scientific guidance and establish a Brazilian platform of crop simulations. A new version of the sugarcane process-based model (SAMUCA) was developed to operate at phytomer level, focusing on soil mulch effects on crop growth and development, tillering process under competition for light and sucrose accumulation based on source-sink relations. The model was embedded into a modular platform dedicated to simulating the soil-plant-atmosphere and the management of the sugarcane farm system. The previous version of SAMUCA was also re-structured and coupled to the SWAP (Soil, Water, Atmosphere and Plant) agrohydrological model platform, focusing on soil water relations to crop growth. Moreover, a Functional-Structural Plant Model (FSPM) for sugarcane was developed by integrating the main crop components at the organ level (phytomer), based on a relative source-sink approach and a robust light model embedded into a three-dimensional modelling platform (GroIMP). All approaches were evaluated, and the performance under experimental conditions for different Brazilian conditions was determined. The performance of the new version of SAMUCA in a long-term experiment and under different Brazilian conditions was satisfactory, with agreement indices close to those of other widely used sugarcane crop models (CANEGRO and APSIM-Sugar). In addition, the modulated crop simulation platform can be used to host more crop models and integrate new features of Brazilian farming systems. The coupling of the SWAP-SAMUCA model was accomplished, and although non-expressive improvements in model performance regarding crop yield were noticed (with an overall 6% lower RMSE), the ability of SWAP-SAMUCA to simulate soil water content was higher than that of the original \"tipping bucket\" approach (32% lower RMSE). The Functional-Structural Plant Model for sugarcane was able to satisfactorily simulate canopy development, tillering and sucrose accumulation at the organ level and its integration at the whole-plant level. Besides its ability to simulate competition for light, helping to understand intra-specific competition among tillers, the sugarcane FSPM framework can be used to support sucrose accumulation and translocation mechanism studies as well as intercropping studies for sugarcane, which has already successfully been done for other crops. / A cultura da cana-de-açúcar é a principal fonte de açúcar e a segunda maior fonte de biocombustíveis do mundo. O Brasil é o maior produtor mundial desde a década de 80 e atualmente representa metade da produção mundial, enquanto que ao mesmo tempo o etanol e a biomassa correspondem a mais de 15% da fonte de energia do país. Contudo, a produtividade comercial da cana-de-açúcar brasileira atingiu um limiar de cerca de 75 t ha-1 e para atender à crescente demanda de açúcar e etanol, a cultura expandiu-se fortemente para a região centro-oeste, onde a irrigação é obrigatória para manter os níveis de produção e diminuir riscos de quebra de safra. Para dar suporte a tomada de decisão e avanço científico sobre onde e como a cultura deve se expandir e/ou aumentar a produtividade, é necessária uma visão heurística do sistema agrícola brasileiro que pode ser traduzida matematicamente para um modelo de cultura. Desta forma, os efeitos do manejo e tipo de solo, variabilidade climática e fatores econômicos na produtividade de culturas agrícolas podem ser avaliados quantitativamente por meio de modelos de culturas baseados em processos (MBP). No entanto, em contraste a outras culturas, a cana-de-açúcar possui apenas dois MBPs disponíveis para usuários finais (DSSAT-CANEGRO e APSIM-Sugar) que requerem calibração e parametrização para melhor representar o sistema agrícola de cana-de-açúcar do Brasil. Portanto, este estudo teve como objetivo desenvolver, calibrar e avaliar diferentes abordagens de modelagem de culturas voltadas a produção de cana-de-açúcar no Brasil, para servir como ferramenta de tomada de decisão para o setor público e privado, auxilio no manejo da água e avaliação dos impactos nas mudanças climáticas. Portanto, uma nova versão do modelo baseado em processo de cana-de-açúcar (SAMUCA) foi desenvolvida para operar a nível de fitômeros, incluindo os efeitos no crescimento e desenvolvimento da cana com base na cobertura da palha no solo, competição por luz no processo de perfilhamento e acúmulo de sacarose com base nas relações fonte-dreno. O modelo foi incorporado em uma plataforma modular dedicada a simular o sistema solo-planta-atmosfera e manejo do sistema agrícola. Além disso, a versão anterior do SAMUCA também foi reestruturada e acoplada à plataforma agro-hidrológica SWAP (\"Soil, Water, Atmosphere and Plant\") com objetivo de aprimorar as simulações de balanço hídrico no solo e efeito no crescimento da cana-de-açúcar. Por fim, um Modelo Funcional-Estrutural de Plantas (MFEP) para a cana-de-açúcar foi desenvolvido integrando os principais componentes da cultura a nível de órgãos (fitômeros) com base em uma abordagem de fonte-dreno e um modelo robusto de radiação que foram introduzidos em uma plataforma de modelagem tridimensional (GroIMP). As três abordagens foram avaliadas e seu desempenho foi determinado com base em condições experimentais para diferentes regiões brasileiras. O desempenho da nova versão do modelo SAMUCA em experimento de longo prazo e em diferentes condições brasileiras foi satisfatório e os índices de concordância foram próximos de outros modelos de cana-de-açúcar amplamente utilizados (CANEGRO e APSIM-Sugar). Além disso, a plataforma de simulação de culturas modulada pode ser usada para hospedar mais modelos de culturas e integrar novas características do sistema de cultivo brasileiro. O acoplamento do modelo SWAP-SAMUCA foi realizado e apesar não apresentar melhorias expressivas no desempenho do modelo em simular os componentes da cultura (com erro médio quadrático [RMSE] 6% menor), a habilidade do modelo SWAP-SAMUCA em simular o teor de água no solo mostrou-se consideravelmente superior em comparação ao modelo original (RMSE 32% menor). O MFEP para cana-de-açúcar foi capaz de simular o desenvolvimento do dossel, o processo de perfilhamento e o acúmulo de sacarose ao nível de órgãos e planta de forma satisfatória. Além de sua capacidade em simular com precisão a interceptação da radiação por cada estrutura do dossel, podendo auxiliar na compreensão do processo de competição intraespecífica entre perfilhos, a estrutura do MFEP da cana-de-açúcar também pode ser usada no apoio à pesquisa focando os mecanismos de acúmulo de sacarose e translocação de açúcares bem como em estudos de consórcio em cana-de-açúcar, como têm sido realizado com sucesso para outras culturas nos últimos anos.

O sistema de produção da cana-de-açúcar é altamente complexo e a expansão do cultivo tem ocorrido para locais com considerável déficit hídrico (DH). Nesse contexto, o DH e o manejo agrícola são os principais fatores determinantes das quebras de produtividade da cana-de-açúcar, sendo a irrigação uma das alternativas para minimizá-las. Modelos de simulação podem ser utilizados para avaliar a quebra de produtividade e os impactos da irrigação na cana-de-açúcar. Assim, o presente estudo teve por objetivos: i) avaliar e ajustar os modelos MZA-FAO, DSSAT/CANEGRO e APSIM-Sugarcane e propor um fator de manejo (kdec); ii) avaliar a magnitude da quebra de produtividade e suas causas (DH e manejo); iii) avaliar os impactos da irrigação na produtividade da cana-de-açúcar e; iv) estimar o número de dias de suspensão da irrigação antes da colheita. Comparando-se com dados de produtividade de cana de 12 meses com diversos cortes e sistemas (sequeiro e irrigado) para diversas regiões brasileiras, o desempenho de todos os modelos foi fraco com grande erro absoluto médio (EAM > 29 t ha-1) e baixa precisão (R2 < 0,54), já que esses não consideram o manejo agrícola. A introdução do kdec propiciou melhoria no desempenho dos modelos (EAM < 14 t ha-1 e R2 &ge; 0,63). Utilizando a média de produtividade dos três modelos, a precisão e acurácia melhoraram e o EAM diminuiu. Para o estudo da quebra de produtividade foram utilizadas simulações apenas de cana planta de 12 meses sob manejo ótimo, por meio da abordagem multimodelos, as quais foram contrastadas com os dados do IBGE para 30 locais. A quebra de produtividade total média (QT) foi 121 t ha-1, sendo que a maior parte desta foi devido ao DH (72% da QT ou 87 t ha-1). A quebra de produtividade devido ao manejo agrícola (QM) depende da região e das práticas adotados pelos produtores sendo, em média, 28% da QT (34 t ha-1). A QM pode estar relacionada, principalmente, ao monocultivo e à mecanização. Uma vez que o DH é a principal causa da quebra de produtividade, o impacto da irrigação nesta foi estimado por meio de simulações para cana planta de 12 meses em três tipos de solo e 12 datas de plantio com o modelo MZA-FAO. Os resultados demonstraram que o incremento na produtividade decorrente do uso da irrigação é dependente da interação entre as condições meteorológicas, do solo, da época de plantio e da lâmina de irrigação, e revelam que tal prática tem potencial para melhorar os níveis de produtividade em diversas regiões brasileiras. A suspensão da irrigação antes da colheita é uma estratégia para incrementar o teor e a produtividade de sacarose, todavia, não há recomendações para as condições brasileiras. Na tentativa de fornecer informações para nortear tal estratégia, simulações com o modelo APSIM-Sugarcane para cana planta de 12 meses foram realizadas para diferentes tipos de solo, épocas de colheita e locais. O número de dias de suspensão da irrigação variou entre 15 e 115 dias, dependendo da localidade, do solo e da época da colheita. / The sugarcane production system is highly complex and the expansion of this crop is occurring to areas with expressive water deficit (WD). In this context, WD and crop management (CM) are the main determining factors of yield gaps (YG). Irrigation is an alternative to reduce YG of this crop. Crop simulation models can be used to evaluate the YG and irrigation impacts on sugarcane production. Based on that, this study aimed: i) to evaluate and adjust the MZA-FAO, DSSAT/CANEGRO and APSIM-Sugarcane models and propose a management factor (kdec) to improve the performance of these models; ii) to assess the YG magnitude and its causes (WD and CM); iii) to evaluate the impacts of irrigation on sugarcane yield and; iv) to estimate the drying-off days before harvest for different locations. When comparing 12-month cane data with several cuts in rainfed and irrigated systems, the performance of all models was poor with high mean absolute error (MAE > 29 t ha-1) and low precision (R2 < 0.54), once the models does not take into account crop management aspects. The introduction of kdec increased the models\' performances, with MAE < 14 ta ha-1 and R2 &ge; 0.63. When the average yield of the three models was used, the precision and accuracy improved and MAE decreased. The YG was calculated by the difference between simulated values of 12-months plant cane under optimum management in a multi-model approach and data from IBGE for 30 locations. The average YG total (YGT) was 121 t ha-1, which were mainly caused by WD (YGWD), followed by sub-optimal CM (YGCM). The YGWD accounted for about 72% of YGT (&sim; 87 t ha-1). The YGCM is dependent on the region and practices adopted by growers, and it represents, in average, 28% of the YGT (34 t ha-1). YGCM can be related mainly to monoculture and mechanization of high impact. Since the WD is the main cause of YG, the impact of irrigation on sugarcane yield was estimated by simulating 12-month plant cane in three soil types and 12 planting dates with MZA-FAO model for a long-term period (30 years). The results showed that the yield increases depend on the interaction between weather conditions, soil type, planting date and irrigation level. The simulations showed that irrigation is a practice with great potential to increase the sugarcane yield in several Brazilian locations. When sugarcane is irrigated, the drying-off is a strategy to increase sucrose content and yield; however, there are no recommendations about it for Brazilian conditions. In order to address this issue, simulations were conducted with APSIM-Sugarcane model for 12-month plant cane under optimum management in three soil types and 12 Brazilian locations for a long-term period (30 years). The harvest dates were simulated from May to November, which is the common harvesting season in sugarcane mills in the evaluated regions. The number of drying-off days varies according to location, soil type and harvest date, with the median ranging from 15 to 115 days.

A determinação da quantidade ideal de palha sobre o solo é uma das questões mais discutidas pelo setor sucroenergético, visto que este resíduo vegetal pode ser considerado um subproduto da cana-de-açúcar destinado à produção de etanol celulósico e cogeração de energia elétrica. Para estabelecer estes valores é necessário considerar as necessidades da cultura, juntamente com características físico-químicas e biológicas do solo. Os modelos de culturas baseados em processos (MCPs), especificamente o APSIM-Sugar, capaz de simular a matéria orgânica sobre o solo, pode ser utilizado em conjunto com experimentos de campo, para auxiliar as tomadas de decisão sobre quais as quantidades ideais de palha em cada sistema de produção de cana-de-açúcar no Brasil. Os MCPs devem ser utilizados para simular o desenvolvimento e o crescimento da cultura, além do balanço de água, nitrogênio e carbono no solo, o que possibilitaria a aplicação dos resultados experimentais em outras regiões de interesse, permitindo visão e compreensão mais amplas das principais questões do setor. Neste contexto, este estudo comparou dois tratamentos: manutenção de 100% da palha (CP) e remoção de 100% da palha (SP) em um experimento irrigado conduzido com a primeira soca da cultivar RB867515, cultivada na região meridional do Brasil, no município de Piracicaba, Estado de São Paulo, Lat. 22,67° S and Long. 47,64° W. Foram realizadas avaliações biométricas mensais, referentes as variáveis, perfilhamento, altura e diâmetro de colmos, índice de área foliar (IAF) e número de folhas verdes, assim como avaliações sobre as massas frescas e secas de folhas, colmos e palmitos. A evapotranspiração da cultura (ETc), foi obtida pelo método da razão de Bowen (MRB) e a partir da reflectometria no domínio da frequência (FDR). O fluxo de seiva pelo método do balanço de calor foi assumido como a transpiração (Tp). Comparando os tratamentos, observou-se diferenças significativas apenas para no IAF e na massa seca de folhas (MSF). A ETc mostrou valores entre 3 e 8 mm dia-1, dependendo das condições climáticas e do estágio da cultura. O coeficiente de cultivo (Kc) apresentou relação inversa com a evapotranspiração de referência (ETo), de tal forma que quando ETo < 2 mm, o Kc(SP) = 1,8 e o Kc(CP) = 1,5, e para situações com ETo > 6mm foram observados Kc(CP) = 1,3 e Kc(SP) = 1,2. O modelo de cultura APSIM-Sugar foi aplicado para diferentes regiões brasileiras, visando a determinação das melhores estratégias de manejo, tanto de água, quanto de solo. As simulações mostraram que, para todas as regiões, a manutenção de no mínimo 50% da palha e a reposição de 25% do total de irrigação, resultou nas maiores taxas de incremento da produtividade da cana-de-açúcar. / Determining the optimal amount of trash blankets above ground is one of the most discussed issues by the sugarcane industry, since this residue can be considered a byproduct of sugarcane due to cellulosic ethanol and electricity cogeneration. To establish these values, it is necessary to consider the crop needs together with physical, chemical and biological soil characteristics. The process based crop models (PBCMs), specifically APSIM-Sugar, able to simulate the soil organic matter, can be used in conjunction with field experiments to support the decision making about the optimum amounts of trash blanket for Brazilian sugarcane farming systems. PBCMs might be used to simulate the crop development and growth, water, nitrogen and carbon soil balances, and make the experiment data applicable for other regions allowing for a broader view and understanding on the key questions. In this context, this study compared two treatments: maintenance of 100% of the trash (CP) and removal of 100% of the trash (SP) in an experiment carried out with an irrigated first ratoon of RB867515 cultivar in Southern Brazil, at city of Piracicaba, State of São Paulo, Lat. 22,67° S and Long. 47,64° W. Monthly biometric evaluations were performed regarding the variables, tillering, stalk\'s height and diameter, leaf area index (LAI) and number of green leaves, as well as fresh and dry mass of leaves, cabbages and stalks. Crop evapotranspiration (ETc) were assessed by Bowen ratio method (MRB) and frequency domain reflectometry (FDR). Sap flow measured by heat balance method was assumed to be the crop transpiration (Tp). APSIM-Sugar crop model was calibrated based on these experimental data, and such model was applied for different Brazilian regions for evaluating the best water-trash management strategies for each region. Comparing both treatments there were just significant differences for leaf area index (LAI) and leaves dry mass (MSF). ETc was ranged from 3 to 8 mm day-1, depending on the weather conditions and crop stage. Crop coefficient (Kc) showed an inverse linear relationship with reference evapotranspiration (ETo), in such way that when ETo < 2 mm, the Kc(SP) = 1,8 and Kc(CP) = 1,5, and for ETo > 6mm it was observed Kc(CP) = 1,3 and Kc(SP) = 1,2. APSIM-Sugar simulations showed that, in the most part of cases, the keeping at least 50% of trash blanket and 25% of total irrigation requirement, resulted on the highest yield rates.

Sugarcane crop is the main source of sugar and the second largest source of biofuel in the world. Since the 1980s, Brazil has been the largest sugarcane producing nation, producing half of the global amount. Ethanol and biomass from sugarcane account for more than 15% of the country´s energy source. Nevertheless, commercial Brazilian sugarcane yield has plateaued at 75 t ha-1, and to meet the increasing demand for sugar and ethanol, the crop has strongly expanded towards central-western regions, where irrigation is mandatory to offset water stress risks. To support decision making and scientific guidance towards where and how the crop should expand and/or to increase yields, a heuristic view of the crop system is needed, which can mathematically be translated into a crop model. In turn, the effects of crop management, land use change, climate variability and agro-economic change factors on crop production and associated quantities can and have been assessed by using crop process-based models (PBM). In contrast to other crops, however, sugarcane has only two PBMs available for end users (DSSAT-CANEGRO and APSIM-Sugar), and further modifications of these models are required to better assess and support sustainable sugarcane production in Brazil. Therefore, this study aimed to develop, calibrate and evaluate different crop modelling approaches for Brazilian sugarcane farming systems, water management strategies, climate change impacts and canopy structures to support improved decisions for private and public stakeholders in the sugarcane sector, provide scientific guidance and establish a Brazilian platform of crop simulations. A new version of the sugarcane process-based model (SAMUCA) was developed to operate at phytomer level, focusing on soil mulch effects on crop growth and development, tillering process under competition for light and sucrose accumulation based on source-sink relations. The model was embedded into a modular platform dedicated to simulating the soil-plant-atmosphere and the management of the sugarcane farm system. The previous version of SAMUCA was also re-structured and coupled to the SWAP (Soil, Water, Atmosphere and Plant) agrohydrological model platform, focusing on soil water relations to crop growth. Moreover, a Functional-Structural Plant Model (FSPM) for sugarcane was developed by integrating the main crop components at the organ level (phytomer), based on a relative source-sink approach and a robust light model embedded into a three-dimensional modelling platform (GroIMP). All approaches were evaluated, and the performance under experimental conditions for different Brazilian conditions was determined. The performance of the new version of SAMUCA in a long-term experiment and under different Brazilian conditions was satisfactory, with agreement indices close to those of other widely used sugarcane crop models (CANEGRO and APSIM-Sugar). In addition, the modulated crop simulation platform can be used to host more crop models and integrate new features of Brazilian farming systems. The coupling of the SWAP-SAMUCA model was accomplished, and although non-expressive improvements in model performance regarding crop yield were noticed (with an overall 6% lower RMSE), the ability of SWAP-SAMUCA to simulate soil water content was higher than that of the original \"tipping bucket\" approach (32% lower RMSE). The Functional-Structural Plant Model for sugarcane was able to satisfactorily simulate canopy development, tillering and sucrose accumulation at the organ level and its integration at the whole-plant level. Besides its ability to simulate competition for light, helping to understand intra-specific competition among tillers, the sugarcane FSPM framework can be used to support sucrose accumulation and translocation mechanism studies as well as intercropping studies for sugarcane, which has already successfully been done for other crops. / A cultura da cana-de-açúcar é a principal fonte de açúcar e a segunda maior fonte de biocombustíveis do mundo. O Brasil é o maior produtor mundial desde a década de 80 e atualmente representa metade da produção mundial, enquanto que ao mesmo tempo o etanol e a biomassa correspondem a mais de 15% da fonte de energia do país. Contudo, a produtividade comercial da cana-de-açúcar brasileira atingiu um limiar de cerca de 75 t ha-1 e para atender à crescente demanda de açúcar e etanol, a cultura expandiu-se fortemente para a região centro-oeste, onde a irrigação é obrigatória para manter os níveis de produção e diminuir riscos de quebra de safra. Para dar suporte a tomada de decisão e avanço científico sobre onde e como a cultura deve se expandir e/ou aumentar a produtividade, é necessária uma visão heurística do sistema agrícola brasileiro que pode ser traduzida matematicamente para um modelo de cultura. Desta forma, os efeitos do manejo e tipo de solo, variabilidade climática e fatores econômicos na produtividade de culturas agrícolas podem ser avaliados quantitativamente por meio de modelos de culturas baseados em processos (MBP). No entanto, em contraste a outras culturas, a cana-de-açúcar possui apenas dois MBPs disponíveis para usuários finais (DSSAT-CANEGRO e APSIM-Sugar) que requerem calibração e parametrização para melhor representar o sistema agrícola de cana-de-açúcar do Brasil. Portanto, este estudo teve como objetivo desenvolver, calibrar e avaliar diferentes abordagens de modelagem de culturas voltadas a produção de cana-de-açúcar no Brasil, para servir como ferramenta de tomada de decisão para o setor público e privado, auxilio no manejo da água e avaliação dos impactos nas mudanças climáticas. Portanto, uma nova versão do modelo baseado em processo de cana-de-açúcar (SAMUCA) foi desenvolvida para operar a nível de fitômeros, incluindo os efeitos no crescimento e desenvolvimento da cana com base na cobertura da palha no solo, competição por luz no processo de perfilhamento e acúmulo de sacarose com base nas relações fonte-dreno. O modelo foi incorporado em uma plataforma modular dedicada a simular o sistema solo-planta-atmosfera e manejo do sistema agrícola. Além disso, a versão anterior do SAMUCA também foi reestruturada e acoplada à plataforma agro-hidrológica SWAP (\"Soil, Water, Atmosphere and Plant\") com objetivo de aprimorar as simulações de balanço hídrico no solo e efeito no crescimento da cana-de-açúcar. Por fim, um Modelo Funcional-Estrutural de Plantas (MFEP) para a cana-de-açúcar foi desenvolvido integrando os principais componentes da cultura a nível de órgãos (fitômeros) com base em uma abordagem de fonte-dreno e um modelo robusto de radiação que foram introduzidos em uma plataforma de modelagem tridimensional (GroIMP). As três abordagens foram avaliadas e seu desempenho foi determinado com base em condições experimentais para diferentes regiões brasileiras. O desempenho da nova versão do modelo SAMUCA em experimento de longo prazo e em diferentes condições brasileiras foi satisfatório e os índices de concordância foram próximos de outros modelos de cana-de-açúcar amplamente utilizados (CANEGRO e APSIM-Sugar). Além disso, a plataforma de simulação de culturas modulada pode ser usada para hospedar mais modelos de culturas e integrar novas características do sistema de cultivo brasileiro. O acoplamento do modelo SWAP-SAMUCA foi realizado e apesar não apresentar melhorias expressivas no desempenho do modelo em simular os componentes da cultura (com erro médio quadrático [RMSE] 6% menor), a habilidade do modelo SWAP-SAMUCA em simular o teor de água no solo mostrou-se consideravelmente superior em comparação ao modelo original (RMSE 32% menor). O MFEP para cana-de-açúcar foi capaz de simular o desenvolvimento do dossel, o processo de perfilhamento e o acúmulo de sacarose ao nível de órgãos e planta de forma satisfatória. Além de sua capacidade em simular com precisão a interceptação da radiação por cada estrutura do dossel, podendo auxiliar na compreensão do processo de competição intraespecífica entre perfilhos, a estrutura do MFEP da cana-de-açúcar também pode ser usada no apoio à pesquisa focando os mecanismos de acúmulo de sacarose e translocação de açúcares bem como em estudos de consórcio em cana-de-açúcar, como têm sido realizado com sucesso para outras culturas nos últimos anos.

Der Klimawandel fordert die Anbausysteme heraus, um das derzeitige Produktionsniveau zu verbessern oder sogar aufrechtzuerhalten. Es wird erwartet, dass zukünftige Trends bei Temperatur und Niederschlag die Ernteproduktivität beeinträchtigen. Es ist daher notwendig, möglicher Lösungen zur Anpassung der Anbausysteme an den Klimawandel zu untersuchen. Ziel dieser Arbeit ist es, das Wissen über die Anpassung von weltweit relevanten Getreidepflanzen an den Klimawandel zu erweitern. Die zentrale Fragestellung ist, ob globale Anbausysteme an den Klimawandel angepasst werden können, indem die Phänologie der Kulturpflanzen durch Anpassung von Wachstumsperioden und Sorten gesteuert wird. Die Phänologie und die Ertragsreaktionen sowohl auf den Temperaturanstieg als auch auf die Sortenselektion werden zunächst anhand eines Ensembles von “Global Gridded Crop Models” bewertet. Anschließend wird die Komplexität der Anpassung durch phänologisches Management analysiert, insbesondere unter Berücksichtigung der bestehenden großen Wissenslücken bei der Auswahl von Pflanzensorten. Das Ergebnis der Analyse ist ein regelbasierter Algorithmus, der phänologische Zyklen der Kulturpflanzen auswählt, um die Zeit für die Ertragsbildung zu maximieren und Temperatur- und Wasserbelastungen während der Wachstumszyklen der Kulturpflanzen zu minimieren. Die berechneten Aussaatdaten und Wachstumsperioden werden verwendet, um globale Muster von Sorten zu parametrisieren, die an aktuelle und zukünftige Klimaszenarien angepasst sind. Diese Arbeit zeigt, dass die Auswirkungen des Klimawandels auf die Pflanzenproduktivität erheblich variieren können, je nachdem, welche Annahmen für das agronomische Management getroffen werden. Änderungen im Management zu vernachlässigen, liefert die pessimistischste Prognose für die zukünftige Pflanzenproduktion. Relativ einfache Ansätze zur Berechnung angepasster Aussaatdaten und Sorten bieten eine Grundlage für die Berücksichtigung autonomer Anpassungsschemata als integraler Bestandteil globaler Modellierungsrahmen. / Climate change is challenging cropping systems to enhance or even maintain current production levels. Future trends in temperature and precipitation are expected to negatively impact crop productivity. It is therefore necessary to explore adaptation options of cropping systems to changing climate. The aim of this thesis is to advance knowledge on adaptation of world-wide relevant grain crops to climate change. The central research question is whether global cropping systems can be adapted to climate change by managing crop phenology through adjusting growing periods and cultivars. Phenology and yield responses to both temperature increase and cultivar selection are first assessed making use of an ensemble of Global Gridded Crop Models. Then, the complexity of adaptation through phenological management is analysed, particularly addressing the existing large knowledge gaps on crop cultivar choice. The outcome of the analysis is a rule-based algorithm that selects crop phenological cycles aiming at maximizing the time for yield formation and minimizing temperature and water stresses during the crop growth cycles. The computed sowing dates and growing periods are used to parametrize global patterns of cultivars adapted to present and future climate scenarios. This thesis demonstrates that the impacts of climate change on crop productivity can vary substantially depending on which assumptions are made on agronomic management. Neglecting any changes in management return the most pessimistic projection on future crop production. Relatively simple approaches to compute adapted sowing dates and cultivars provide a base for considering autonomous adaptation schemes as an integral component of global scale modelling frameworks.