O milho (Zea mays) é considerado como uma das culturas mais importantes cultivadas mundialmente devido a sua composição química, valor nutritivo e o seu potencial produtivo, apresentando assim, considerável relevância nos aspectos socioeconômicos. Diversos fatores interferem no desempenho da cultura e, dentre eles, o clima está entre aqueles que oferecem os maiores desafios para planejamento e manejo da cultura. Diante da importância da cultura no contexto nacional e mundial, é importante considerar as projeções futuras da produção do grão diante das mudanças climáticas e, consequentemente, na segurança alimentar nos próximos anos. Assim, avaliou-se neste estudo o impacto da mudança do clima sobre o crescimento e desenvolvimento da cultura do milho, utilizando um modelo de crescimento de plantas, baseado em processos biofísicos. Para a calibração do modelo foram utilizados dados obtidos experimentalmente e a simulação de cenários de mudanças climáticas foi realizada de acordo com a abordagem do programa AgMIP. Trabalhou-se com o modelo CERES-MAIZE/DSSAT, e três modelos de circulação climática global (GCM\'s) regionalizados e dois cenários econômicos (ou de emissão) para o período 2040-2069 (representando 2050). Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que se as práticas de gestão se mantêm como presentes, o rendimento de milho deverá diminuir em meio do século, no entanto, a diminuição dos rendimentos reais pode não ser tão dramática quanto previsto nos casos em que apenas o fator climático é considerado. Para isso fatores econômicos e tecnológicos devem ser considerados para aumentar os rendimentos. O aumento da [CO2] terá um efeito positivo sobre o crescimento do cultivo, mas não parece ser suficiente para compensar os efeitos negativos do clima futuro, notadamente o aumento da temperatura do ar. / Maize (Zea mays) is considered one of the most important crops cultivated worldwide due to its chemical composition, nutritional value and its productive potential, thus presenting considerable relevance in socioeconomic aspects. Several factors interfere in the performance of the crop and, among them, the climate is among those that offer the greatest challenges for crop planning and management. Given the importance of culture in the national and global context, it is important to consider the future projections of grain production in the face of climate change and, consequently, food security in the coming years. Thus, the impact of climate change on maize crop growth and development was evaluated in this study using a plant growth model based on biophysical processes. For the calibration of the model, data obtained experimentally were used and the simulation of climate change scenarios was performed according to the AgMIP program approach. We worked with the CERES-MAIZE / DSSAT model, and three regional climate circulation models (GCM\'s) and two economic (or emission) scenarios for the period 2040-2069 (representing 2050). Based on the results obtained, it can be concluded that if management practices remain as present, corn yields should decrease in the middle of the century, however, the decrease in real incomes may not be as dramatic as predicted in cases where that only the climatic factor is considered. For this economic and technological factors must be considered to increase incomes. The increase in [CO2] will have a positive effect on crop growth, but it does not appear to be sufficient to compensate for the negative effects of future climate, notably the increase in air temperature.

O milho (Zea mays) é considerado como uma das culturas mais importantes cultivadas mundialmente devido a sua composição química, valor nutritivo e o seu potencial produtivo, apresentando assim, considerável relevância nos aspectos socioeconômicos. Diversos fatores interferem no desempenho da cultura e, dentre eles, o clima está entre aqueles que oferecem os maiores desafios para planejamento e manejo da cultura. Diante da importância da cultura no contexto nacional e mundial, é importante considerar as projeções futuras da produção do grão diante das mudanças climáticas e, consequentemente, na segurança alimentar nos próximos anos. Assim, avaliou-se neste estudo o impacto da mudança do clima sobre o crescimento e desenvolvimento da cultura do milho, utilizando um modelo de crescimento de plantas, baseado em processos biofísicos. Para a calibração do modelo foram utilizados dados obtidos experimentalmente e a simulação de cenários de mudanças climáticas foi realizada de acordo com a abordagem do programa AgMIP. Trabalhou-se com o modelo CERES-MAIZE/DSSAT, e três modelos de circulação climática global (GCM\'s) regionalizados e dois cenários econômicos (ou de emissão) para o período 2040-2069 (representando 2050). Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que se as práticas de gestão se mantêm como presentes, o rendimento de milho deverá diminuir em meio do século, no entanto, a diminuição dos rendimentos reais pode não ser tão dramática quanto previsto nos casos em que apenas o fator climático é considerado. Para isso fatores econômicos e tecnológicos devem ser considerados para aumentar os rendimentos. O aumento da [CO2] terá um efeito positivo sobre o crescimento do cultivo, mas não parece ser suficiente para compensar os efeitos negativos do clima futuro, notadamente o aumento da temperatura do ar. / Maize (Zea mays) is considered one of the most important crops cultivated worldwide due to its chemical composition, nutritional value and its productive potential, thus presenting considerable relevance in socioeconomic aspects. Several factors interfere in the performance of the crop and, among them, the climate is among those that offer the greatest challenges for crop planning and management. Given the importance of culture in the national and global context, it is important to consider the future projections of grain production in the face of climate change and, consequently, food security in the coming years. Thus, the impact of climate change on maize crop growth and development was evaluated in this study using a plant growth model based on biophysical processes. For the calibration of the model, data obtained experimentally were used and the simulation of climate change scenarios was performed according to the AgMIP program approach. We worked with the CERES-MAIZE / DSSAT model, and three regional climate circulation models (GCM\'s) and two economic (or emission) scenarios for the period 2040-2069 (representing 2050). Based on the results obtained, it can be concluded that if management practices remain as present, corn yields should decrease in the middle of the century, however, the decrease in real incomes may not be as dramatic as predicted in cases where that only the climatic factor is considered. For this economic and technological factors must be considered to increase incomes. The increase in [CO2] will have a positive effect on crop growth, but it does not appear to be sufficient to compensate for the negative effects of future climate, notably the increase in air temperature.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2015-11-04T12:08:43Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 972346 bytes, checksum: b28354497d3e6f018e8308701e53bc53 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-04T12:08:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 972346 bytes, checksum: b28354497d3e6f018e8308701e53bc53 (MD5) Previous issue date: 2014-02-07 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O objetivo deste estudo foi estimar a produtividade da soja baseada em simulação realizada com o modelo DSSAT/CROPGRO-Soybean, considerando diferentes datas de semeaduras, sob condições climáticas atuais e futuras. Os dados de calibração e validação do modelo foram adquiridos em experimentos de campo nas safras 2009/2010 e 2010/2011, realizados em área experimental do Internacional Instituto de Agricultura Tropical (IITA), latitude 14°32’24” S, longitude 34°10’48” E, altitude 1223 m, no distrito de Angónia. Duas cultivares de soja foram utilizadas, Wamini e Wima, e dados climáticos observados e modelados para três regiões de Moçambique, nomeadamente Domué (Tete), Gurué (Zambézia) e Sussundenga (Manica). Os resultados obtidos por simulação mostraram alta sensibilidade dos coeficientes genéticos, do desenvolvimento fenológico e da produtividade de grãos em condições de solo e clima para os distritos avaliados. O melhor período para a produtividade ideal de semeadura ocorreu de 6 a 13 de dezembro. Para o período futuro (2010- 2029), foi observado um aumento da produtividade para a cultivar Wamini (39,34%, 32,67%, 34,82%) e cultivar Wima (44,51%, 30,80%, 37,28%), em Domué, Gurué e Sussundenga. / The aim of this study was to estimate soybean yield based on simulation performed with DSSAT/CROPGRO-Soybean model, considering different sowing dates under current and future climatic conditions. The calibration data and validation of the model were acquired in field experiments on crops 2009/2010 and 2010/2011, carried out in the experimental area of the International Institute of Tropical Agriculture (IITA), latitude 14°32'24"S, longitude 34° 10'48"E, altitude 1223 m, in the district of Angónia. Two soybean cultivars were used, Wamini and Wima, and observed and modeled climate data for three regions of Mozambique, including Domué (Tete), Gurué (Zambezia) and Sussendenga (Manica). The results obtained by simulation showed high sensitivity coefficients of genetic, phenological development and grain yield under conditions of soil and climate for districts evaluated. The best period for optimal productivity seeding occurred 6-13 of December. For the future period (2010-2029), we observed an increase in productivity for farming Wamini (39,34%, 32,67%, 34,82%) and Wima cultivar (44,51%, 30,80%, 37,28%), in Domué, Gurué and Sussendenga.

O arroz é considerado o alimento mais importante para a segurança alimentar da população, sendo cultivado em várias localidades e diferentes condições climáticas ao redor do mundo. No Brasil, a maior parte do arroz é proveniente da produção no sistema inundado. Devido ao aumento da demanda por esse alimento e aos problemas sócio-ambientais causados pelo uso excessivo da água nesse sistema de produção, tem havido o interesse de se expandir a produção de arroz para outras regiões do país. Nas regiões Centro-Oeste, Norte e Nordeste, onde o arroz é produzido principalmente no sistema de terras altas, ou seja, de sequeiro, o principal fator limitante é o déficit hídrico. A fim de se minimizar os riscos climáticos associados à cultura do arroz de terras altas e maximizar os lucros, agricultores e órgãos governamentais devem buscar estratégias para identificar as melhores épocas de semeadura. Nesse contexto, as tomadas de decisão, podem ser auxiliadas pelo uso de modelos de simulação de culturas, os quais são ferramentas muito úteis, podendo predizer a variabilidade da produtividade, auxiliando na definição das épocas preferenciais de semeadura. Com base nisso, o presente estudo teve como objetivos: 1) calibrar e avaliar o desempenho do modelo ORYZA-DSSAT para simular o desenvolvimento e a produtividade do arroz de terras altas no Estado de Goiás; 2) aplicar o modelo calibrado e testado para determinar as épocas preferenciais de semeadura, juntamente com o índice de satisfação da necessidade de água (ISNA) de todas as fases da cultura e o custo de produção, e compará-las com as épocas propostas pelo Ministério da Agricultura (MAPA), através do zoneamento de risco climático; e 3) indicar as melhores regiões do Estado de Goiás para produção do arroz de terras altas, por meio de mapas, de modo a subsidiar a recomendação de cultivares e a adoção de políticas públicas. Para a calibração do modelo foram utilizados dados de um experimento conduzido no período de 2010-2011, em Santo Antônio de Goiás, GO. Para avaliar o modelo, dados de dois experimentos independentes foram utilizados, sendo um em Santo Antônio de Goiás, GO no período de 2008-2009, e outro em Porangatu, GO, no período de 2009-2010. Já a avaliação das épocas preferenciais de semeadura empregou dados meteorológicos e dos solos de 26 localidades para séries históricas que variaram de 15 a 30 anos. A cultivar utilizada foi a BRS-Primavera, de ciclo médio. Os resultados obtidos indicaram que o modelo simulou satisfatoriamente o desenvolvimento e a produtividade do arroz de terras altas para as condições de Goiás. Foram encontradas diferenças entre as épocas preferenciais de semeadura obtidos neste estudo e as recomendadas pelo MAPA. O modelo mostrou-se eficiente em simular a produtividade potencial e atingível do arroz de terras altas em Goiás em função da variação temporal e espacial das condições climáticas, possibilitando gerar mapas para subsidiar a expansão da cultura no estado de GO, a alocação de cultivares e avaliar o risco climático de diferentes épocas de semeadura. / Rice is the most important crop for food security, growing in many locations and different climate conditions around the world. In Brazil, rice is grown mainly under flood conditions. Due the increase of rice demand and social and environmental problems caused by the excessive use of water in the flood production system, there has been interest of expanding rice production to other regions of Brazil. In these regions, where rice production system is under rainfed conditions (upland rice), the main factor limiting rice yield is the water stress. To minimize the climatic risks and maximize profits, farmers and government agencies should find out strategies to identify the best sowing dates for upland rice. In such context, the decisions can be done based on crop simulation models, which are very useful tools to predict the variability of yield, defining the best sowing dates. Based on that, the objectives of the present study were: 1) to calibrate and evaluate ORYZA-DSSAT model to estimate the development and yield of upland rice in the State of Goiás, Brazil; 2) to apply the model for determining the best sowing dates, together with the crop water requirement satisfaction index (ISNA) for all phenological phases and production costs, and to compare these dates with those recommended by the Climatic Risk Zoning of Minister of Agriculture, Livestock and Food Supply (MAPA); and 3) to determine the best regions of Goiás State to grown upland rice, thtough yield maps, in order to support the recommendation of rice cultivars and adoption of public policies. To calibrate the model, data from one field experiment carried out in Santo Antônio de Goiás, GO during 2010-2011 season was used. To evaluate the model data from two other independent field experiments were used, with the first carried out in Santo Antônio de Goiás, GO, during 2008-2009 season, and the second in Porangatu, GO, during 2009-2010 season. The upland Brazilian rice cultivar BRS-Primavera (normal season) was the one used in these experiments. The results showed that the model was able to estimate development and yield of upland rice in Goiás State. Differences were found among the best sowing dates determined by this study and those recommended by MAPA. The model ORYZA-DSSAT was efficient for simulating the upland rice potential and attainable upland rice yields in the state of Goiás, in function of temporal and spatial climate variability, making possible to generate maps to subsidize the crop expansion in the state, to allocate the best cultivars to each region and to evaluate the climatic risk of the different sowing dates.

A cana-de-açúcar (Saccharum officinarum) é uma cultura de relevância socioeconômica para o Brasil por proporcionar divisas na balança comercial do país e figurar como pilar estratégico para a matriz energética brasileira. O Estado de São Paulo é o maior produtor nacional de cana e de seus derivados. Apesar da intensa discussão em torno das mudanças climáticas globais na última década, sabe-se que as projeções acerca do clima futuro e seu impacto na agricultura contêm uma série de incertezas oriundas dos diferentes componentes do sistema de análise (clima, culturas, práticas de manejo). Nesse sentido, vem sendo cientificamente aceito o uso de um conjunto de cenários climáticos possíveis, ao invés de apenas uma simulação gerada por um único modelo. Na agricultura, uma das ferramentas cientificamente aceitas para a análise de impactos das mudanças climáticas é pelo uso de modelos de crescimento de plantas, baseados em processos fisiológicos e físicos que ocorrem nas culturas. Este trabalho teve como objetivo simular o cenário atual e quatro cenários futuros de mudança climática para a cultura de cana-de-açúcar em 38 municípios do Estado de São Paulo, em três períodos de corte, utilizando os modelos de simulação APSIM-Sugar e DSSAT/CANEGRO. Os cenários futuros, em média, representaram um aumento de 3% de precipitação total anual (45 mm), 9% na temperatura média máxima (3°C) e 15% na temperatura média mínima (3°C) nos locais de estudo em relação ao cenário atual. Através das simulações produzidas pelos dois modelos, foi possível identificar que a massa fresca de colmos respondeu positivamente aos cenários climáticos futuros em relação ao cenário atual, chegando a 16% no modelo APSIM-Sugar e 4% no modelo DSSAT/CANEGRO, o que corresponde à redução dos riscos de produção de cana-de-açúcar. Com base nesses dados, de modo geral, nenhum dos cenários climáticos futuros implicaria em perda de produtividade em relação ao padrão atual. / The sugarcane crop (Saccharum officinarum) has socio-economic relevance for Brazil for supporting the country trade account and for its role in Brazilian energy matrix. The State of São Paulo is the largest producer of sugarcane and derivatives. Despite the intense discussion of global climate change over the past decade, it is well known that future climate projections and its impact on agriculture have a number of uncertainties arising from the different components of the system (climate, crop physiology and management). It has been scientifically accepted the use of a ensemble of possible climate scenarios and crop models, rather than just one simulation generated by a single model. In agriculture, it is now scientifically accepted one of the tools for analyzing the impact of climate change on agriculture is the use of process based crop models. This study simulated the current and four future scenarios of climate change for sugarcane in 38 municipalities of São Paulo, in three harvest season , using APSIM-Sugar and DSSAT/CANEGRO. Future climate scenarios, on average, represented an increase of 3% of total annual precipitation (45 mm), 9% in average maximum temperature (3°C) and 15% in average minimum temperature (3 °C) for the sites in comparison with the current scenario. Models simulated the fresh stalk mass increasing in the future around 16% in APSIM-Sugar model and 4% in DSSAT/CANEGRO model, as well as the reduction of climate risks for sugarcane production. Based on these data, none of future climate scenarios would imply in yield loss compared to the current climate.

A cana-de-açúcar (Saccharum officinarum) é uma cultura de relevância socioeconômica para o Brasil por proporcionar divisas na balança comercial do país e figurar como pilar estratégico para a matriz energética brasileira. O Estado de São Paulo é o maior produtor nacional de cana e de seus derivados. Apesar da intensa discussão em torno das mudanças climáticas globais na última década, sabe-se que as projeções acerca do clima futuro e seu impacto na agricultura contêm uma série de incertezas oriundas dos diferentes componentes do sistema de análise (clima, culturas, práticas de manejo). Nesse sentido, vem sendo cientificamente aceito o uso de um conjunto de cenários climáticos possíveis, ao invés de apenas uma simulação gerada por um único modelo. Na agricultura, uma das ferramentas cientificamente aceitas para a análise de impactos das mudanças climáticas é pelo uso de modelos de crescimento de plantas, baseados em processos fisiológicos e físicos que ocorrem nas culturas. Este trabalho teve como objetivo simular o cenário atual e quatro cenários futuros de mudança climática para a cultura de cana-de-açúcar em 38 municípios do Estado de São Paulo, em três períodos de corte, utilizando os modelos de simulação APSIM-Sugar e DSSAT/CANEGRO. Os cenários futuros, em média, representaram um aumento de 3% de precipitação total anual (45 mm), 9% na temperatura média máxima (3°C) e 15% na temperatura média mínima (3°C) nos locais de estudo em relação ao cenário atual. Através das simulações produzidas pelos dois modelos, foi possível identificar que a massa fresca de colmos respondeu positivamente aos cenários climáticos futuros em relação ao cenário atual, chegando a 16% no modelo APSIM-Sugar e 4% no modelo DSSAT/CANEGRO, o que corresponde à redução dos riscos de produção de cana-de-açúcar. Com base nesses dados, de modo geral, nenhum dos cenários climáticos futuros implicaria em perda de produtividade em relação ao padrão atual. / The sugarcane crop (Saccharum officinarum) has socio-economic relevance for Brazil for supporting the country trade account and for its role in Brazilian energy matrix. The State of São Paulo is the largest producer of sugarcane and derivatives. Despite the intense discussion of global climate change over the past decade, it is well known that future climate projections and its impact on agriculture have a number of uncertainties arising from the different components of the system (climate, crop physiology and management). It has been scientifically accepted the use of a ensemble of possible climate scenarios and crop models, rather than just one simulation generated by a single model. In agriculture, it is now scientifically accepted one of the tools for analyzing the impact of climate change on agriculture is the use of process based crop models. This study simulated the current and four future scenarios of climate change for sugarcane in 38 municipalities of São Paulo, in three harvest season , using APSIM-Sugar and DSSAT/CANEGRO. Future climate scenarios, on average, represented an increase of 3% of total annual precipitation (45 mm), 9% in average maximum temperature (3°C) and 15% in average minimum temperature (3 °C) for the sites in comparison with the current scenario. Models simulated the fresh stalk mass increasing in the future around 16% in APSIM-Sugar model and 4% in DSSAT/CANEGRO model, as well as the reduction of climate risks for sugarcane production. Based on these data, none of future climate scenarios would imply in yield loss compared to the current climate.

O arroz é considerado o alimento mais importante para a segurança alimentar da população, sendo cultivado em várias localidades e diferentes condições climáticas ao redor do mundo. No Brasil, a maior parte do arroz é proveniente da produção no sistema inundado. Devido ao aumento da demanda por esse alimento e aos problemas sócio-ambientais causados pelo uso excessivo da água nesse sistema de produção, tem havido o interesse de se expandir a produção de arroz para outras regiões do país. Nas regiões Centro-Oeste, Norte e Nordeste, onde o arroz é produzido principalmente no sistema de terras altas, ou seja, de sequeiro, o principal fator limitante é o déficit hídrico. A fim de se minimizar os riscos climáticos associados à cultura do arroz de terras altas e maximizar os lucros, agricultores e órgãos governamentais devem buscar estratégias para identificar as melhores épocas de semeadura. Nesse contexto, as tomadas de decisão, podem ser auxiliadas pelo uso de modelos de simulação de culturas, os quais são ferramentas muito úteis, podendo predizer a variabilidade da produtividade, auxiliando na definição das épocas preferenciais de semeadura. Com base nisso, o presente estudo teve como objetivos: 1) calibrar e avaliar o desempenho do modelo ORYZA-DSSAT para simular o desenvolvimento e a produtividade do arroz de terras altas no Estado de Goiás; 2) aplicar o modelo calibrado e testado para determinar as épocas preferenciais de semeadura, juntamente com o índice de satisfação da necessidade de água (ISNA) de todas as fases da cultura e o custo de produção, e compará-las com as épocas propostas pelo Ministério da Agricultura (MAPA), através do zoneamento de risco climático; e 3) indicar as melhores regiões do Estado de Goiás para produção do arroz de terras altas, por meio de mapas, de modo a subsidiar a recomendação de cultivares e a adoção de políticas públicas. Para a calibração do modelo foram utilizados dados de um experimento conduzido no período de 2010-2011, em Santo Antônio de Goiás, GO. Para avaliar o modelo, dados de dois experimentos independentes foram utilizados, sendo um em Santo Antônio de Goiás, GO no período de 2008-2009, e outro em Porangatu, GO, no período de 2009-2010. Já a avaliação das épocas preferenciais de semeadura empregou dados meteorológicos e dos solos de 26 localidades para séries históricas que variaram de 15 a 30 anos. A cultivar utilizada foi a BRS-Primavera, de ciclo médio. Os resultados obtidos indicaram que o modelo simulou satisfatoriamente o desenvolvimento e a produtividade do arroz de terras altas para as condições de Goiás. Foram encontradas diferenças entre as épocas preferenciais de semeadura obtidos neste estudo e as recomendadas pelo MAPA. O modelo mostrou-se eficiente em simular a produtividade potencial e atingível do arroz de terras altas em Goiás em função da variação temporal e espacial das condições climáticas, possibilitando gerar mapas para subsidiar a expansão da cultura no estado de GO, a alocação de cultivares e avaliar o risco climático de diferentes épocas de semeadura. / Rice is the most important crop for food security, growing in many locations and different climate conditions around the world. In Brazil, rice is grown mainly under flood conditions. Due the increase of rice demand and social and environmental problems caused by the excessive use of water in the flood production system, there has been interest of expanding rice production to other regions of Brazil. In these regions, where rice production system is under rainfed conditions (upland rice), the main factor limiting rice yield is the water stress. To minimize the climatic risks and maximize profits, farmers and government agencies should find out strategies to identify the best sowing dates for upland rice. In such context, the decisions can be done based on crop simulation models, which are very useful tools to predict the variability of yield, defining the best sowing dates. Based on that, the objectives of the present study were: 1) to calibrate and evaluate ORYZA-DSSAT model to estimate the development and yield of upland rice in the State of Goiás, Brazil; 2) to apply the model for determining the best sowing dates, together with the crop water requirement satisfaction index (ISNA) for all phenological phases and production costs, and to compare these dates with those recommended by the Climatic Risk Zoning of Minister of Agriculture, Livestock and Food Supply (MAPA); and 3) to determine the best regions of Goiás State to grown upland rice, thtough yield maps, in order to support the recommendation of rice cultivars and adoption of public policies. To calibrate the model, data from one field experiment carried out in Santo Antônio de Goiás, GO during 2010-2011 season was used. To evaluate the model data from two other independent field experiments were used, with the first carried out in Santo Antônio de Goiás, GO, during 2008-2009 season, and the second in Porangatu, GO, during 2009-2010 season. The upland Brazilian rice cultivar BRS-Primavera (normal season) was the one used in these experiments. The results showed that the model was able to estimate development and yield of upland rice in Goiás State. Differences were found among the best sowing dates determined by this study and those recommended by MAPA. The model ORYZA-DSSAT was efficient for simulating the upland rice potential and attainable upland rice yields in the state of Goiás, in function of temporal and spatial climate variability, making possible to generate maps to subsidize the crop expansion in the state, to allocate the best cultivars to each region and to evaluate the climatic risk of the different sowing dates.

Submitted by MIQUÉIAS GOMES DOS SANTOS (miqueiassjp@yahoo.com.br) on 2018-08-24T00:34:42Z No. of bitstreams: 1 Tese.pdf: 1488521 bytes, checksum: c7558874670e44f64b422ea76c3d099b (MD5) / Approved for entry into archive by Neli Silvia Pereira null (nelisps@fcav.unesp.br) on 2018-08-24T19:08:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 santos_mg_dr_jabo.pdf: 1488521 bytes, checksum: c7558874670e44f64b422ea76c3d099b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-24T19:08:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 santos_mg_dr_jabo.pdf: 1488521 bytes, checksum: c7558874670e44f64b422ea76c3d099b (MD5) Previous issue date: 2018-06-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / As pastagens representam a alternativa de maior viabilidade econômica para a alimentação de bovinos. Ainda assim, o desempenho da pecuária no Brasil é relativamente baixo, em função do manejo agrícola e planejamento agronômico inadequados das gramíneas tropicais. A exploração racional de pastagens requer cuidados principalmente quanto ao fornecimento de água e nutrientes em quantidade e proporção adequadas às plantas. A tomada de decisão quanto à adoção do manejo das pastagens pode ser auxiliada pelos modelos de simulação de culturas, capazes de gerar um grande número de informações de modo instantâneo. Neste contexto, objetivou-se quantificar a resposta de produção de massa seca e do valor nutritivo da forragem de Urochloa brizanta (Syn. Brachiaria brizantha) cv. Marandu, em função da aplicação de irrigação e de nitrogênio no nordeste do estado de São Paulo e, utilizando estes dados, testar o desempenho do modelo CROPGRO-PF em simular a produção de forragem e os balanços de água e nitrogênio da cultura. O estudo foi conduzido de setembro de 2015 a setembro de 2017. Os tratamentos incluíram cinco estratégias de aplicação de irrigação, correspondentes às reposições de 14, 44, 81, 115 e 132% da evapotranspiração máxima da cultura, combinadas com três estratégias de aplicação de nitrogênio, correspondentes às aplicações de 7,5, 15 e 30 kg ha-1, a cada tonelada de massa seca produzida. As respostas foram mensuradas durante os períodos primaveraverão e outono-inverno. O aumento da adubação nitrogenada de 7,5 para 30 kg N ha- 1 , propiciou incremento na produção de forragem na primavera-verão de 2016/2017, de cerca de 14000 para 19000 kg MS ha-1. Do mesmo modo, no outono-inverno a maior produção de forragem se deu com a estratégia de 30 kg N ha-1. O aumento da adubação nitrogenada de 7,5 para 30 kg N ha-1 também aumentou o teor de proteína bruta de 16,5% para 17,6%, de 11,8% para 19,0%, e de 12,1% para 15,7%, na primavera-verão 2015/2016 e 2016/2017, e outono-inverno de 2016, respectivamente. Além disso, proporcionou maior produtividade da água e conteúdo relativo de clorofila, entretanto, reduziu a relação folha/colmo na primavera-verão. O incremento da disponibilidade hídrica durante o outono-inverno conferiu maior produção de forragem, com aumento médio de 7716 para 10277 kg MS ha-1 em 2016, e de 4451 para 6171 kg MS ha-1 em 2017, nos tratamentos com menor e maior irrigação, respectivamente. Na primavera-verão a irrigação não propiciou aumento da produção de forragem. Independentemente do período de avaliação, o aumento da irrigação reduziu a produtividade da água. A combinação entre a adubação nitrogenada e irrigação aumentou a produção de forragem e, consequentemente, diminuiu o efeito da sazonalidade. O modelo CROPGRO-PF é capaz de simular adequadamente o crescimento do capim Marandu sob estratégias de irrigação e de adubação nitrogenada. A concordância entre as simulações e as observações de umidade do solo também demonstrou a boa performance do modelo. A parametrização dos dados de entrada do modelo mais importante consistiu na calibração da reserva de carbono passivo do solo, de grande importância para à resposta ao N, além das características de retenção de água do solo que afetaram a resposta de irrigação. / The pastures represent the most economically viable alternative for cattle feed. Nevertheless, the performance of livestock in Brazil is relatively low, due to inadequate agricultural management and agronomic planning of tropical grasses. Rational exploitation of pastures requires care primarily in providing water and nutrients in a quantity and proportion appropriate to plants. Decision-making regarding the adoption of pasture management can be aided by crop simulation models capable of generating a large number of information instantaneously. In this context, the goal of this study was to quantify the response of dry mass production and nutritive value of the forage of Urochloa brizanta (Syn. Brachiaria brizantha) cv. Marandu to irrigation and nitrogen applications in the northeast region of the state of Sao Paulo, and with base on this data, to test the performance of the CROPGRO-PF model in simulating forage production and the water and nitrogen balances of the crop. The study was conducted from September 2015 to September 2017. The treatments corresponded to five irrigation strategies, corresponding to replenishment of 14, 44, 81, 115 and 132% of the maximum crop evapotranspiration, combined to three nitrogen application strategies, corresponding to applications of 7.5, 15 and 30 kg ha1 , for each ton of dry mass produced. Responses were measured during the springsummer and fall-winter periods. The increase in nitrogen fertilization, from 7.5 to 30 kg N ha-1 , promoted an increase in forage accumulation in the spring-summer of 2016/2017, from approximately 14000 to 19000 kg DM ha-1 . Likewise, in the autumnwinter period the highest forage production occurred with the strategy of 30 kg N ha-1 . The increase in nitrogen fertilization from 7.5 to 30 kg N ha-1 also raised the mean crude protein content from 16.5% to 17.6%, from 11.8% to 19.0%, and from 12.1% to 15.7%, in the spring-summer 2015/2016 and 2016/2017, and autumn-winter of 2016, respectively. In addition, it provided higher water productivity and relative chlorophyll content in both periods, however, it reduced leaf/stem ratio during the spring-summer. During the autumn-winter period, the increase in irrigation levels resulted in a higher forage production, with an increase from 7716 to 10277 kg DM ha-1 in 2016, and from 4451 to 6171 kg DM ha-1 in 2017. In the spring-summer period irrigation did not increase forage production. The increased irrigation reduced water productivity in all periods. The combination between nitrogen fertilization and irrigation raised the forage production, and consequently, reduced the seasonality effect. The CROPGRO-PF model can be used to simulate adequately growth of Marandu palisadegrass under different management of irrigation and N fertilization. The close agreement between simulations and field-observed soil moisture also demonstrated the good performance of the water balance module of DSSAT. The more important parameterization consisted of calibrating inputs, such as the stable soil carbon pool , which is important for accurate simulation of N response, and calibrating the soil water holding characteristics of the soil, which affected the irrigation response.

This diploma thesis is focused on winter rape growth and development modeling by DSSAT software. The date of flowering, date of maturity, yields, above ground biomass dynamics and LAI dynamics were used for parameterization and consequent validation of the selected model. The data from field trials conducted by Central Institute for Supervising and Testing in Agriculture (ÚKZÚZ) within Lednice station (period from 1999 to 2006) and Domanínek station (period from 1999 to 2011) were used for simulations. Moreover data from field trials conducted by Mendel University in Brno within Domanínek station (period from 2012 to 2014) were used for winter rape modeling. This experiment consisted of eight variants with different sowing dates, nitrogen fertilization amounts and two cultivars. The dataset for DSSAT model testing was prepared based on above mentioned experiments. Despite the first attempt to simulate winter rape growth and development in Central Europe by DSSAT model, interesting results were achieved. Although some deviations between observed and simulated parameters appeared, the model was able to mimic characteristic crop growth dynamics. One of the main shortcomings is that model is not able to simulate necrosis of leaves within winter period. On the other hand, the model was able to reproduce the effect of different climatic conditions within included locations (i.e. later onset of observed phenophases within cooler station with higher elevation etc.) and the parameters were estimated with higher accuracy at Domanínek station.

Submitted by Gabriela Lopes (gmachadolopesufpel@gmail.com) on 2016-09-14T17:28:16Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Tales_Versão_Final_12-05-2015.pdf: 3144003 bytes, checksum: a58a444951eb623920d84889ff527523 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-14T17:28:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_Tales_Versão_Final_12-05-2015.pdf: 3144003 bytes, checksum: a58a444951eb623920d84889ff527523 (MD5) Previous issue date: 2015-02-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / O milho tem importância sócio-econômica significativa para os produtores familiares do Território Zona Sul do RS, por se caracterizar como cultura de pequena propriedade e pela extensa área de cultivo, entretanto baixas produtividades são reportadas para a cultura, no território. Estratégias de manejo podem ser utilizadas para alcançar melhores produtividades. A modelagem pode ser uma ferramenta muito útil neste caso, pois além de possibilitar a simulação de cenários diversos de manejo dos fatores de produção, permite o entendimento da dinâmica dos processos envolvidos no sistema e também o isolamento do efeito de alguns fatores na produtividade das culturas. O objetivo do trabalho foi analisar o desempenho e a viabilidade da produção de diferentes genótipos de milho empregados por agricultores familiares no Território Zona Sul do RS, utilizando o modelo CSMCERES-Maize como ferramenta para simulação de cenários de manejo e para auxílio à tomada de decisões. Neste sentido, um ensaio para parametrização dos coeficientes genéticos específicos para os genótipos, Amarelão, AL 30, AG 5011 e AG 122, foi conduzido em uma propriedade rural, em Pelotas, RS, em condições otimizadas de manejo. O ensaio foi delineado em blocos ao acaso, com quatro repetições. Posteriormente, foram coletados dados junto a um produtor rural, no município de Canguçu, RS, para avaliação da capacidade preditiva do modelo. As parcelas para coleta de dados foram distribuídas, com quatro repetições, ao acaso ao longo da lavoura. A qualidade das simulações foi avaliada empregando-se as estatísticas índice “d” de concordância e o quadrado médio do erro (RMSE). A ferramenta de análise sazonal foi utilizada para se avaliar o efeito inter -anual e sazonal das condições meteorológicas no desempenho dos genótipos de milho, em regime de sequeiro, em Canguçu, RS. Maiores valores de produtividade de grãos observados no ensaio para parametrização, foram para os híbridos AG 5011 e AG 122, sendo que menores valores para a variedade crioula Amarelão. Valores de RMSE ficaram abaixo de 17,8%, e índice de concordância d acima de 0,83, indicando boa qualidade das simulações e el evada concordância entre os dados simulados e observados. No ensaio para avaliação as produtividades foram adequadamente simuladas pelo modelo, valores de RMSE ficaram abaixo de 15,4% e d acima de 0,96. Aceitando-se uma quebra na produtividade de grãos de até 10%, janelas de semeadura são maiores para a variedade AL 30, se estendendo de 12 de dezembro a 13 de fevereiro, e são menores para os dois híbridos AG 5011 e AG 122, se estendendo de 26 de dezembro a 06 de fevereiro. Para a produtividade de silagem, em todas os genótipos, semeaduras podem ser realizadas entre 26 de junho a 19 de dezembro, sem que haja chances de se ultrapassar a data limite para a colheita (21 de junho). Energia por unidade de peso de biomassa colhida (EPUWHB), tiveram valores superiores a 0,91 UFL kg -¹, indicando silagem de boa qualidade para todos os genótipos. / Maize has a significant socio-economic importance for family farmers in the Território Zona Sul in RS, as it may be characterized as a croft crop by the extent of the cultivated area in the territory, although low yields have been reported regarding this culture. Management strategies may be used to increase the yield. Modeling may be a very useful tool in this case, as it allows a simulation of various management scenarios of production factors in addition to enabling the understanding of the dynamics of processes involved in the system and also the isolation of some factor’s effects over the yield of the crop. The aim of this study was to analyze the performance and viability of different maize genotypes employed by family farmers in the Território Zona Sul in RS, using the CSM-CERES-Maize model as a simulation tool for management scenarios and for support in the decision -making. Thus, an experiment for the parameterization of specifics genetic coefficients for the genotypes Amarelão, AL 30, AG 5011 and AG 122, which was conducted in a farm in Pelotas, RS, under optimized management conditions. The experiment was designed in random blocks, with four replicates. Subsequently, data was collected from a farmer, in the city of Cangaçu, RS, in order to evaluate the model’s predictive capacity. The plots for data collection were randomly distributed with four replicates throughout the plantation. The quality of the simulations was assessed by using the statistics index “d” for agreement and the root of the mean square error (RMSE). The seasonal analysis tool was used to evaluate the inter-annual and seasonal effect of weather conditions over the performance of maize genotypes in a dryland regimen, in Cangançu, RS. The hybrids AG 5011 and AG 122 have presented the highest yield values in the experiment for the parameterization, as the lowest values have been found for the variety crioula Amarelão. RMSE values remained under 17.8%, and the agreement d index over 0.83, which indicates good simulation quality and high agreement among the simulated and observed data. In the experiment for the assessment the yields were adequately simulated by the model, RMSE values remained under 15.4% and d over 0.96. Taking into account a break in grain productivity of up to 10%, sowing windows are longer for the variety AL 30, extending from December 12th to February 13th and are shorter for the two hybrids, AG 5011 and AG 122, which extends from December 26th to February 6th. For silage yield, all genotypes may be sown between July 26th and December 19th with no chances of missing the deadline for harvest (June 21st). Energy per unit of weight of harvested biomass (EPUWHB) presented values higher than 0.91UFL kg -¹, which indicate good silage quality for all genotypes.