Submitted by Marlucy Farias Medeiros (marlucy.farias@unipampa.edu.br) on 2018-02-06T15:10:07Z No. of bitstreams: 1 Wendler de Almeida Dockhorn - 2017.pdf: 1488337 bytes, checksum: e7b2f3477509257077fa473d1ab19117 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlucy Farias Medeiros (marlucy.farias@unipampa.edu.br) on 2018-02-06T15:28:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Wendler de Almeida Dockhorn - 2017.pdf: 1488337 bytes, checksum: e7b2f3477509257077fa473d1ab19117 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-06T15:28:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Wendler de Almeida Dockhorn - 2017.pdf: 1488337 bytes, checksum: e7b2f3477509257077fa473d1ab19117 (MD5) Previous issue date: 2017-09-27 / O CERES-Rice é um modelo que simula o desenvolvimento e produtividade de uma cultivar, para realizar tal feito, é necessário obter os coeficientes genéticos da cultivar, através do processo de calibração. Os coeficientes genéticos descrevem o comportamento da planta no sistema solo-planta-atmosfera. Nesse contexto, o objetivo do presente trabalho foi calibrar e validar o modelo CERES-Rice, presente na plataforma DSSAT, em relação à estimativa de produtividade para a cultivar IRGA 424 no Rio Grande do Sul, utilizando apenas informações encontradas na literatura. O trabalho também visa o desenvolvimento de um algoritmo para auxiliar na formatação dos dados meteorológicos, a comparação do resultado obtido através modelo CERES-Rice com o estimado pelo SimulArroz e também avaliar a resposta obtida pelo modelo CERES-Rice ao estimar a data de florescimento. Após a aplicação do algoritmo, os dados meteorológicos para uso no DSSAT e SimulArroz foram exportados com sucesso. Apesar de não ter sido implementado nenhum recurso extra, o método utilizado proporciona a possibilidade de novas funções, como por exemplo, técnicas de preenchimento de dados. Para o processo de calibração dos coeficientes genéticos, foi utilizado o módulo GENCALC, também incluso no DSSAT. Após o processo de calibração, foi realizada a validação nos demais. Os resultados para produtividade foram considerados aceitáveis, uma vez que maior parte dos valores encontravam-se abaixo de 15%, apenas um dos resultados apresentou erro de 16,88%. Os valores simulados pelo modelo CERES-Rice apresentou um erro menor que o SimulArroz. Entretanto, a análise estatística aponta que ambos os resultados foram considerados bons. Apesar disso, o trabalho não aconselha a substituição do uso do modelo SimulArroz nas simulações do Rio Grande do Sul, mas propõe uma análise no modelo CERES-Rice, para averiguar a possibilidade de incorporar partes do seu código fonte no modelo SimulArroz, assim como também há o do ORYZA2000 e InfoCrop. O resultado da simulação obteve valores em dias após a semeadura inferiores ao dos valores experimentais, com uma média de 23 dias para os dados de Cachoeirinha e 25 para os de Uruguaiana. Esse resultado com os coeficientes genéticos utilizados no presente trabalho, o modelo não foi capaz de estimar a data de florescimento dentro dos limites aceitáveis, sendo necessário realizar um novo ajuste de coeficientes. / CERES-Rice is a model that simulates the development and productivity of a cultivar. To achieve this, it is necessary to obtain the genetic coefficients of the cultivar through the calibration process. The genetic coefficients describe the behavior of the plant in the soil-plant-atmosphere system. The gaol of the present work was to calibrate and validate the CERES-Rice model, included in the DSSAT platform, to estimate the productivity for the cultivar IRGA 424 in Rio Grande do Sul, using only information found in the literature. The work also aims to develop na algorithm to aid in the formatting of meteorological data, the comparison of the result obtained through the CERES-Rice model with that estimated by SimulArroz and also to evaluate the response obtained by the CERES-Rice model when estimating the date of flowering. After the application of the algorithm, the meteorological data for use in the DSSAT and SimulArroz were exported successfully. Although no extra features have been implemented, the method used provides the possibility of include new functions, such as data-filling techniques. For the calibration process of the genetic coefficients, the GENCALC module was used, also included in the DSSAT. After the calibration process, the other validations were performed. The results for productivity were considered acceptable, since most of the values were below 15%, only one of the results showed an error of 16,88%. The values found by the CERES-Rice model obtained a smaller error than the SimulArroz. However, the statistical analysis indicates that both results were considered good. Despite this, the paper does not recommend replacing the SimulArroz model in the simulations of Rio Grande do Sul, but proposes an analysis in the CERES-Rice model, to investigate the possibility of incorporating parts of its source code into the SimulArroz model, as well as there are from ORYZA2000 and InfoCrop. The results of the simulation obtained values in days after sowing inferior to those of the experimental values, with a mean of 23 days for the data of Cachoeirinha and 25 for those of Uruguaiana. This result with the genetic coefficients used in the present study, the model was not able to estimate the date of flowering within the acceptable limits, being necessary to perform a new adjustment of coefficients.

Na produção da cana-de-açúcar, a irrigação começa a ser empregada mais intensivamente em novas áreas de expansão onde há insuficiência ou má distribuição temporal de chuvas. No entanto, a realização de experimentos, visando fornecer informações de produtividade na tomada de decisão, são onerosos e demoram muito tempo, por esse motivo, os modelos fisiológicos de simulação tornam-se ferramentas importantes, já que através deles é possível estimar a produtividade de uma cultura, em diferentes condições climáticas, sob diferentes épocas de plantio e colheita e sob diferentes métodos de manejo adotado. Assim, o objetivo do trabalho foi gerar informações sobre a produtividade potencial da cana-de-açúcar nas cidades de Gurupi - TO, Teresina - PI, Petrolina - PE e Paranavaí - PA, com plantio e colheita em diferentes datas, através de estimativas de crescimento da cultura utilizando o CANEGRO/DSSAT e determinar o efeito da irrigação sob a produtividade de sequeiro. Os cenários foram baseados em 4 datas de plantio (15 de janeiro, 15 de março, 15 de setembro e 15 de novembro), 2 épocas de colheita (1 e 1,5 anos) e 2 sistemas de produção (irrigado e sequeiro), totalizando 16 cenários por cidade; assim, foi possível verificar que a irrigação e o aumento da época da cultura no campo possibilitaram aumento da produtividade, as produtividades obtiveram valores extremos entre 102 a 208 Mg.ha-¹, 86 a 174 Mg.ha-¹, 43 a 166 Mg.ha-¹ e 99 a 171 Mg.ha-¹, para Gurupi, Teresina, Petrolina e Paranavaí, respectivamente, sendo que o sistema IRR1 (sistema irrigado com colheita um ano depois) apresentou maior renda bruta em todas as cidades / The irrigation is come to used, in the sugarcane production, in the expansion areas where there is insufficient or poor distribution of rainfall. However, performing experiments in order to yield information in decision making, it are expensive and time-intensive, therefore, the models become important tools, since in it is possible to estimate the yield in different climatic conditions, under different planting, harvesting seasons and under different management practices adopted. Thus, the objective was to generate information about the potential productivity of sugarcane in the cities of Gurupi - TO, Teresina - PI, Petrolina - PE, Paranavaí - PA with planting and harvesting at different dates, through estimates of crop growth using CANEGRO /DSSAT and determine the effect of irrigation on productivity. The scenarios were based on four planting dates (January 15, March 15, September 15 and November 15) x 2 harvest times (1 and 1.5 years) x 2 management systems (irrigated and rainfed), totaling 16 scenarios for the city. The irrigation and increased of culture in the field so it was possible to verify that enabled increased of productivity, and it was possibly verify the yeld obtained extreme values between 102 to 208 Mg ha-¹, 86 to 174 Mg ha-¹, 43 to 166 Mg ha-¹ and 99 to 171 Mg ha-¹, to Gurupi, Teresina, Petrolina and Paranavaí, respectively; the IRR1 system (irrigation system with harvest a year later) had a higher gross income in all cities.

Na produção da cana-de-açúcar, a irrigação começa a ser empregada mais intensivamente em novas áreas de expansão onde há insuficiência ou má distribuição temporal de chuvas. No entanto, a realização de experimentos, visando fornecer informações de produtividade na tomada de decisão, são onerosos e demoram muito tempo, por esse motivo, os modelos fisiológicos de simulação tornam-se ferramentas importantes, já que através deles é possível estimar a produtividade de uma cultura, em diferentes condições climáticas, sob diferentes épocas de plantio e colheita e sob diferentes métodos de manejo adotado. Assim, o objetivo do trabalho foi gerar informações sobre a produtividade potencial da cana-de-açúcar nas cidades de Gurupi - TO, Teresina - PI, Petrolina - PE e Paranavaí - PA, com plantio e colheita em diferentes datas, através de estimativas de crescimento da cultura utilizando o CANEGRO/DSSAT e determinar o efeito da irrigação sob a produtividade de sequeiro. Os cenários foram baseados em 4 datas de plantio (15 de janeiro, 15 de março, 15 de setembro e 15 de novembro), 2 épocas de colheita (1 e 1,5 anos) e 2 sistemas de produção (irrigado e sequeiro), totalizando 16 cenários por cidade; assim, foi possível verificar que a irrigação e o aumento da época da cultura no campo possibilitaram aumento da produtividade, as produtividades obtiveram valores extremos entre 102 a 208 Mg.ha-¹, 86 a 174 Mg.ha-¹, 43 a 166 Mg.ha-¹ e 99 a 171 Mg.ha-¹, para Gurupi, Teresina, Petrolina e Paranavaí, respectivamente, sendo que o sistema IRR1 (sistema irrigado com colheita um ano depois) apresentou maior renda bruta em todas as cidades / The irrigation is come to used, in the sugarcane production, in the expansion areas where there is insufficient or poor distribution of rainfall. However, performing experiments in order to yield information in decision making, it are expensive and time-intensive, therefore, the models become important tools, since in it is possible to estimate the yield in different climatic conditions, under different planting, harvesting seasons and under different management practices adopted. Thus, the objective was to generate information about the potential productivity of sugarcane in the cities of Gurupi - TO, Teresina - PI, Petrolina - PE, Paranavaí - PA with planting and harvesting at different dates, through estimates of crop growth using CANEGRO /DSSAT and determine the effect of irrigation on productivity. The scenarios were based on four planting dates (January 15, March 15, September 15 and November 15) x 2 harvest times (1 and 1.5 years) x 2 management systems (irrigated and rainfed), totaling 16 scenarios for the city. The irrigation and increased of culture in the field so it was possible to verify that enabled increased of productivity, and it was possibly verify the yeld obtained extreme values between 102 to 208 Mg ha-¹, 86 to 174 Mg ha-¹, 43 to 166 Mg ha-¹ and 99 to 171 Mg ha-¹, to Gurupi, Teresina, Petrolina and Paranavaí, respectively; the IRR1 system (irrigation system with harvest a year later) had a higher gross income in all cities.

Winter cover crops grown in rotation with grain crops can be an efficient integrated pest management tool (IPM). However, cover crop biomass production and thus successful provisioning of ecosystem services depend on a timely planting and cover crop establishment after harvest of a cash crop in the fall. One potential management adaptation is the use of short-season soybeans to advance cover crop planting date in the fall. Cover crops planted earlier in the fall may provide a greater percentage of ground cover early in the season because of higher biomass accumulation that may improve weed suppression. However, adapting to short-season soybeans could have a yield penalty compared to full-season soybeans. In addition, it is unclear if further increasing cover crop growing season and biomass production under environmental conditions in Kentucky could limit nitrogen and water availability for the next cash crop. This thesis combines the use of field trials and a crop simulation model to address the research questions posed. In Chapter 1, field trials evaluating yield and harvest date of soybean maturity group (MG) cultivars from 0 to 4 in 13 site-years across KY, NE, and OH, were used to calibrate and evaluate the DSSAT crop modeling software (v 4.7). The subsequent modeling analysis showed that planting shorter soybean maturity groups (MG) would advance date of harvest maturity (R8) by 6.6 to 11 days per unit decrease in MG for May planting or by 1 to 7.3 days for July planting. The earliest MG cultivar that maximized yield ranged from MG 0 to 3 depending on the location, allowing a winter-killed cover crop to accumulate between 257 to 270 growing degree days (GDD) before the first freeze occurrence when soybean was planted in May, and between 280 to 296 GDD when soybean was planted in July. Winter-hardy cover crops could accumulate 701 to 802 GDD following soybean planted in May and 329 to 416 GDD after soybean planted in July. In Chapter 2, a two-year field trial was conducted at Lexington, KY to evaluate the effect of a soybean – cover crop rotation with soybean cultivars MG 1, 2, 3 or 4 on cover crop biomass and canopy cover, and on weed biomass in the fall and the following spring. Results showed that having cover crops was an efficient management strategy to reduce weed biomass in the fall and spring compared to no cover treatment. Planting cover crops earlier in the fall after a short-season soybean increased cover crop biomass production and percentage of ground cover in the fall, but not the following spring. Planting cover crop earlier after a short-season soybean did not improve weed suppression in the fall or spring compared to a fallow control with full-season soybean. Having a fall herbicide application improved weed control when there was a high pressure of winter annual weeds. By the spring, delaying cover crop termination increased cover crop biomass but also did weed biomass. In Chapter 3, a soybean – cover crop – corn rotation was simulated to evaluate the effect of different soybean MG and cover crop termination, as well as year to year variability on water and nitrogen availability for the next corn crop in Lexington, KY. Simulations showed that when cover crops were terminated early, they did not reduced soil available water at corn planting. However, introducing a non-legume cover crop reduced total inorganic nitrogen content in the soil profile by 21 to 34 kg ha-1 implying 15 to 30 kg ha-1 less in corn nitrogen uptake. Cover crop management that was able to maintain similar available water values than fallow treatment while minimizing nitrogen uptake differences was cover crops planted after soybean MG 4 with an early termination. However, the best management strategies that will maximize ecosystem services from cover crops as well as cash crop productivity may need to be tailored to each environment, soil type, irrigation management, and must consider year-to-year variability.

Grasses of the genera Brachiaria and Cynodon are some of the most important pasture introductions in Brazil. Convert HD 364 brachiariagrass, a new Brachiaria hybrid, was released as an option for a broad range of environmental conditions, high nutritive value and forage production. Forage-based livestock systems are complex and interactions among animals, plants, and the environment exist at several levels of complexity, which can be evaluated using computer modeling. Herbage accumulation, crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), in vitro organic matter digestibility (IVOMD), plant-part composition, leaf photosynthesis, leaf area index (LAI), and light interception (LI) were evaluated as affected by two harvest frequency (28 and 42-days), irrigated and rainfed in a clipping study from April 2011 to April 2013, contrasting Convert HD 364® brachiariagrass (Brachiaria hybrid CIAT 36061), Marandu palisadegrass {Brachiaria brizantha (Hochst. ex A. Rich.) R. D. Webster [syn. Urochloa brizantha (A. Rich.) Stapf]; CIAT 6297}, and Tifton 85 bermudagrass (Cynodon spp.). The experimental design for both the irrigated and the rainfed trials was a randomized complete block with four replications. Convert HD 364 had similar or higher annual herbage accumulation, seasonal yield and herbage accumulation rate than Marandu and Tifton 85, (15% more herbage accumulation than Marandu and 12% more than Tifton 85 when irrigated and when harvested at shorter regrowth intervals). Convert HD 364 had good seasonal distribution of total annual herbage produced and accumulates about 30% of the total herbage mass during the cool season in Piracicaba, similar to Marandu. Tifton 85 produced around 20% of its average annual yield during dry season. Tifton 85 forage had higher CP concentration than the other two grasses when harvested at shorter intervals and when irrigated. The NDF concentration in Convert HD 364 was lower than in the other grasses regardless of irrigation treatment, harvest frequency, and season of the year, resulting in high IVOMD (more than 650 g kg-1), similar to that of Marandu. Regard to CROPGRO calibration, in general the model performance was good for the three grasses. Leaf and stem weight simulations were improved, due to increase partitioning to stem for low harvest frequencies. The LAI and LI were well performed by the model, showing increase for lower harvest frequency, with exception to Tifton 85. Under rainfed conditions, the simulations using the Penman-Monteith-FAO 56 method gave more realistic water stress responses than using the Priestley and Taylor method. Calibration results suggest that the CROPGRO - Perennial Forage Model can be used to adequately simulate growth of Marandu, Convert HD 364, and Tifton 85 under irrigated and rainfed conditions, being able to simulate different harvest frequency managements. / As gramíneas do gênero Brachiaria e Cynodon são algumas das pastagens cultivadas introduzidas no Brasil de maior importância. Convert HD 364, um novo híbrido de Brachiaria, foi lançado como uma opção para uso numa ampla gama de condições ambientais, com alto valor nutritivo e produção de forragem. Sistemas pecuários em pastagens são complexos e as interações entre os animais, as plantas e o meio ambiente existem em vários níveis de complexidade, que podem ser avaliados utilizando modelagem computacional. Acúmulo de forragem, proteína bruta (PB), fibra em detergente neutro (FDN), digestibilidade in vitro da matéria orgânica (DIVMO), a composição morfológica da planta, fotossíntese foliar, índice de área foliar (IAF) e interceptação luminosa (IL) foram avaliados em resposta à duas frequências de colheita (28 e 42 dias), irrigada e não irrigada, em um estudo com parcelas colhidas mecanicamente a partir de abril de 2011 até abril de 2013, contrastando os capins Convert HD 364® (Brachiaria híbrida CIAT 36061), Marandu {Brachiaria brizantha (Hochst. ex A. Rich.) RD Webster [syn. Urochloa brizantha (A. Rich.) Stapf]; CIAT 6297} e Tifton 85 (Cynodon spp.). O delineamento experimental utilizado tanto para o irrigado quanto para o não irrigado foi de blocos casualizados, com quatro repetições. Convert HD 364 teve acúmulo de forragem anual, produção sazonal de forragem e taxa de acúmulo de forragem semelhante ou superior ao Marandu e Tifton 85, (acúmulo de forragem 15% maior do que Marandu e 12% maior do que o Tifton 85, quando irrigado e colhido em intervalos de rebrotação mais curtos). Convert HD 364 teve boa distribuição sazonal de forragem total do ano, produzindo cerca de 30% da massa total de forragem durante a estação fria, em Piracicaba, semelhante ao Marandu. Tifton 85 produziu cerca de 20% do seu rendimento médio anual durante a estação fria. Tifton 85 teve PB maior do que as outras duas gramíneas, quando colhidas em intervalos mais curtos e quando irrigadas. A concentração de FDN em Convert HD 364 foi menor do que nas outras gramíneas, independentemente da irrigação, da frequência de colheita e das estações do ano, resultando em alta DIVMO (mais de 650 g kg-1), semelhante à do capim Marandu. Em relação à calibração do CROPGRO, em geral, o desempenho do modelo foi bom para as três gramíneas. Simulações de massa de folha e colmo foram melhoradas para os capins, devido ao aumento na partição de assimilados direcionados para colmo em condição de baixa freqüência de colheita. O IAF e IL foram bem simulados pelo modelo, mostrando aumento com a diminuição da freqüência de colheita, com exceção do Tifton 85. Em condição não irrigada, as simulações utilizando o método de Penman -Monteith - FAO 56 deram respostas mais realistas de estresse hídrico do que usando o método de Priestley e Taylor. Os resultados da calibração sugerem que o modelo CROPGRO - forragem perene pode ser usado para simular adequadamente o crescimento de Marandu, Convert HD 364 e Tifton 85 sob condições irrigadas e não irrigada, sendo capaz de simular diferentes manejos de frequência de desfolhação.

Grasses of the genera Brachiaria and Cynodon are some of the most important pasture introductions in Brazil. Convert HD 364 brachiariagrass, a new Brachiaria hybrid, was released as an option for a broad range of environmental conditions, high nutritive value and forage production. Forage-based livestock systems are complex and interactions among animals, plants, and the environment exist at several levels of complexity, which can be evaluated using computer modeling. Herbage accumulation, crude protein (CP), neutral detergent fiber (NDF), in vitro organic matter digestibility (IVOMD), plant-part composition, leaf photosynthesis, leaf area index (LAI), and light interception (LI) were evaluated as affected by two harvest frequency (28 and 42-days), irrigated and rainfed in a clipping study from April 2011 to April 2013, contrasting Convert HD 364® brachiariagrass (Brachiaria hybrid CIAT 36061), Marandu palisadegrass {Brachiaria brizantha (Hochst. ex A. Rich.) R. D. Webster [syn. Urochloa brizantha (A. Rich.) Stapf]; CIAT 6297}, and Tifton 85 bermudagrass (Cynodon spp.). The experimental design for both the irrigated and the rainfed trials was a randomized complete block with four replications. Convert HD 364 had similar or higher annual herbage accumulation, seasonal yield and herbage accumulation rate than Marandu and Tifton 85, (15% more herbage accumulation than Marandu and 12% more than Tifton 85 when irrigated and when harvested at shorter regrowth intervals). Convert HD 364 had good seasonal distribution of total annual herbage produced and accumulates about 30% of the total herbage mass during the cool season in Piracicaba, similar to Marandu. Tifton 85 produced around 20% of its average annual yield during dry season. Tifton 85 forage had higher CP concentration than the other two grasses when harvested at shorter intervals and when irrigated. The NDF concentration in Convert HD 364 was lower than in the other grasses regardless of irrigation treatment, harvest frequency, and season of the year, resulting in high IVOMD (more than 650 g kg-1), similar to that of Marandu. Regard to CROPGRO calibration, in general the model performance was good for the three grasses. Leaf and stem weight simulations were improved, due to increase partitioning to stem for low harvest frequencies. The LAI and LI were well performed by the model, showing increase for lower harvest frequency, with exception to Tifton 85. Under rainfed conditions, the simulations using the Penman-Monteith-FAO 56 method gave more realistic water stress responses than using the Priestley and Taylor method. Calibration results suggest that the CROPGRO - Perennial Forage Model can be used to adequately simulate growth of Marandu, Convert HD 364, and Tifton 85 under irrigated and rainfed conditions, being able to simulate different harvest frequency managements. / As gramíneas do gênero Brachiaria e Cynodon são algumas das pastagens cultivadas introduzidas no Brasil de maior importância. Convert HD 364, um novo híbrido de Brachiaria, foi lançado como uma opção para uso numa ampla gama de condições ambientais, com alto valor nutritivo e produção de forragem. Sistemas pecuários em pastagens são complexos e as interações entre os animais, as plantas e o meio ambiente existem em vários níveis de complexidade, que podem ser avaliados utilizando modelagem computacional. Acúmulo de forragem, proteína bruta (PB), fibra em detergente neutro (FDN), digestibilidade in vitro da matéria orgânica (DIVMO), a composição morfológica da planta, fotossíntese foliar, índice de área foliar (IAF) e interceptação luminosa (IL) foram avaliados em resposta à duas frequências de colheita (28 e 42 dias), irrigada e não irrigada, em um estudo com parcelas colhidas mecanicamente a partir de abril de 2011 até abril de 2013, contrastando os capins Convert HD 364® (Brachiaria híbrida CIAT 36061), Marandu {Brachiaria brizantha (Hochst. ex A. Rich.) RD Webster [syn. Urochloa brizantha (A. Rich.) Stapf]; CIAT 6297} e Tifton 85 (Cynodon spp.). O delineamento experimental utilizado tanto para o irrigado quanto para o não irrigado foi de blocos casualizados, com quatro repetições. Convert HD 364 teve acúmulo de forragem anual, produção sazonal de forragem e taxa de acúmulo de forragem semelhante ou superior ao Marandu e Tifton 85, (acúmulo de forragem 15% maior do que Marandu e 12% maior do que o Tifton 85, quando irrigado e colhido em intervalos de rebrotação mais curtos). Convert HD 364 teve boa distribuição sazonal de forragem total do ano, produzindo cerca de 30% da massa total de forragem durante a estação fria, em Piracicaba, semelhante ao Marandu. Tifton 85 produziu cerca de 20% do seu rendimento médio anual durante a estação fria. Tifton 85 teve PB maior do que as outras duas gramíneas, quando colhidas em intervalos mais curtos e quando irrigadas. A concentração de FDN em Convert HD 364 foi menor do que nas outras gramíneas, independentemente da irrigação, da frequência de colheita e das estações do ano, resultando em alta DIVMO (mais de 650 g kg-1), semelhante à do capim Marandu. Em relação à calibração do CROPGRO, em geral, o desempenho do modelo foi bom para as três gramíneas. Simulações de massa de folha e colmo foram melhoradas para os capins, devido ao aumento na partição de assimilados direcionados para colmo em condição de baixa freqüência de colheita. O IAF e IL foram bem simulados pelo modelo, mostrando aumento com a diminuição da freqüência de colheita, com exceção do Tifton 85. Em condição não irrigada, as simulações utilizando o método de Penman -Monteith - FAO 56 deram respostas mais realistas de estresse hídrico do que usando o método de Priestley e Taylor. Os resultados da calibração sugerem que o modelo CROPGRO - forragem perene pode ser usado para simular adequadamente o crescimento de Marandu, Convert HD 364 e Tifton 85 sob condições irrigadas e não irrigada, sendo capaz de simular diferentes manejos de frequência de desfolhação.

Das Wurzelwachstum von Winterweizen wurde erfasst und modelliert, um teilflächenspezifisches Boden- und Düngemanagement zu verbessern. Die Variation von Wurzellängendichten im Feld wurde über zwei Vegetationsperioden hinweg an zwei unterschiedlichen Standorten in Ostdeutschland untersucht. Zur Auswertungserleichterung der hohen Anzahl an Wurzelproben, wurde eine halbautomatische Methode zur Bildanalyse von Wurzeln entwickelt. Der Einfluss von Änderungen bezüglich Bodenwasserstatus und Bodendichte bzw. Durchdringungswiderstand auf das Wurzelwachstum wurde untersucht. Die erhobenen Felddaten dienten gleichzeitig dazu, die Bodenwasser- und Wurzelwachstumsberechnung des Modells CERES-Wheat zu validieren. Das Modell simulierte die unterschiedlichen Bodeneigenschaften sowie die Wurzellängendichten und Bodenwassergehalte nur unzureichend. Der Effekt von Änderungen der Niederschlagsmengen auf die Simulationen von Wurzellängendichten und Bodenwassergehalten wurde anhand einer Unsicherheitsanalyse getestet und war extrem gering. Des Weiteren wurde eine Methode für praktische Zwecke entwickelt, mit der die Generierung von räumlich hoch aufgelösten Bodeninformationen unter Verwendung limitierter Eingangsdaten möglich ist. Die Modellkalkulationen basieren auf der Dempster-Shafer-Theorie. Anhand von multitemporal und multimodal erfassten Bodenleitfähigkeitsdaten, die Eingangsdaten für den Modellansatz sind, wurden Bodentypen und Texturklassen bestimmt. Das Modell generiert eine digitale Bodenkarte, die flächenhafte Informationen über Bodentypen und Bodeneigenschaften enthält. Die Validation der Bodenkarte mit zusätzlich erhobenen Bodeninformationen ergab gute bis sehr gute Ergebnisse. / Winter wheat root growth was measured and modelled to improve site-specific soil and fertilizer management in commercial wheat fields. Field variations in root length densities were analysed at two contrasting sites in East-Germany during two vegetation seasons. A semi-automated root analysing method was developed to facilitate analyses of large numbers of samples. Influences of variations in soil water states, bulk densities and penetration resistances on spatial distributions of roots were quantified. Differences in soil characteristics were large between the two sites and affected root growth considerably. The same field data was used for validating the soil moisture and root growth calculations of the widely applied growth model CERES-Wheat. Simulations of root length densities, soil physical properties and soil water contents were inadequate. The effects of changes of rainfall variabilities on simulated root length densities and soil water contents were tested by uncertainty analysis but were negligible low. A methodology for generating soil information for practical management purposes at a high degree of spatial resolution using limited input information was developed. The corresponding model calculations were carried out based on the Dempster and Shafer theorem. Soil types and texture classes were determined with multimodally and multitemporally captured data of soil electrical conductivities which are required input data of the new model approach. The model generates a digital map with extensive information of spatial variations in soil properties. The validation of the generated soil map with soil data from independent measurements yielded close correlation between measured and calculated values.