The water deficit is a major factor responsible for the soybean yield gap in Southern Brazil and tends to increase under climate change. Crop models are a tool that differ on levels of complexity and performance and can be used to evaluate strategies to manage crops, according the climate conditions. Based on that, the aims of this study were: to assess five soybean crop models and their ensemble; to evaluate the sensitivity of these models to systematic changes in climate; to assess soybean adaptive traits to water deficit for current and future climate; and to evaluate how the crop management contribute to soybean yields under current and future climates. The crop models FAO - Agroecological Zone, AQUACROP, DSSAT CSM-CROPGRO-Soybean, APSIM Soybean, and MONICA were assessed. These crop models were calibrated using experimental data obtained during 2013/2014 growing season in different sites, sowing dates and crop conditions (rainfed and irrigated). For the sensitivity analysis was considered climate changes on air temperature, [CO2], rainfall and solar radiation. For adapting traits to drought, the soybean traits manipulated only in DSSAT CSM-CROPGRO-Soybean were deeper root depth, maximum fraction of shoot dry matter diverted to root growth under water stress, early reduction of transpiration, transpiration limited as a function of vapor pressure deficit, N2 fixation drought tolerance and reduced acceleration of grain filling period in response to water deficit. The crop management options strategies evaluated were irrigation, sowing date, cultivar maturity group and planting density. The estimated yield had root mean square error (RMSE) varying between 553 kg ha-1 and 650 kg ha-1, with d indices always higher than 0.90 for all models. The best performance was obtained when an ensemble of all models was considered, reducing yield RMSE to 262 kg ha-1. The crop models had different sensitivity level for climate scenario, reduction yield with temperature increase, higher rate of reduction of yield with lower rainfall than increase of yield with higher rainfall amount, different yields response with solar radiation changes due to baseline climate and model, and an asymptotic soybean response to increase of [CO2]. Combining the climate scenarios, the yield was affected mainly by reduction of rainfall (increase of solar radiation), while temperature and [CO2] interaction showed compensation effect on yield losses and gains. The trait deeper rooting profile had greater improvement in total production for the Southern Brazil, with increase of 3.3 % and 4.0 %, respectively, for the current and future climates. For soybean management, in most cases, the models showed that no crop management strategy has a clear tendency to result in better yields in the future if shift from the best management of current climate. This way, the crop models showed different performance against observed data, where the model parametrization and structure affected the response to alternatives managements to climate change. Although these uncertainties, crop models and their ensemble are an important tool to evaluate impact of climate change and alternatives to mitigation. / O déficit hídrico é o principal fator causador de perda de produtividade para a soja no Centro-Sul do Brasil e tende a aumentar com as mudanças climáticas. Alternativas de mitigação podem ser avaliadas usando modelos de simulação de cultura, os quais diferem em nível de complexidade e desempenho. Baseado nisso, os objetivos desse estudo foram: avaliar cinco modelos de simulação para a soja e a média desses modelos; avaliar a sensibilidade dos modelos a mudança sistemática do clima; avaliar características adaptativas da soja ao déficit hídrico para o clima atual e futuro; e avaliar a resposta produtiva de manejos da soja para o clima atual e futuro. Os modelos utilizados foram FAO - Zona Agroecológica, AQUACROP, DSSAT CSM-CROPGRO-Soybean, APSIM Soybean e MONICA. Os modelos foram calibrados a partir de dados experimentais obtidos na safra 2013/2014 em diferentes locais e datas de semeadura sob condições irrigadas e de sequeiro. Na análise de sensibilidade foram modificadas a temperatura do ar, [CO2], chuva e radiação solar. Para as características de tolerância ao déficit hídrico foram manipulados, apenas no modelo DSSAT CSMCROPGRO- Soybean, a distribuição do sistema radicular, biomassa divergida para crescimento radicular sob déficit hídrico, redução antecipada da transpiração, limitação da transpiração em função do déficit de pressão de vapor, fixação de N2 sob déficit hídrico e redução da aceleração do ciclo devido ao déficit hídrico. Os manejos avaliados foram irrigação, data de semeadura, ciclo de cultivar e densidade de semeadura. A produtividade estimada obteve raiz do erro médio quadrático (REMQ) variando entre 553 kg ha-1 e 650 kg ha-1, com índice d acima de 0.90 para todos os modelos. O melhor desempenho foi obtido utilizando a média de todos os modelos, com REMQ de 262 kg ha-1. Os modelos obtiveram diferentes níveis de sensibilidade aos cenários climáticos, reduzindo a produtividade com aumento da temperatura, maior taxa de redução da produtividade com menor quantidade de chuva do que aumento de produtividade com maior quantidade de chuva, diferentes respostas com a mudança da radiação solar em função do clima local e do modelo, e resposta positiva assimptótica para o aumento da concentração de [CO2]. Quando combinado as mudanças dos cenários, a produtividade foi afetada principalmente pela redução da chuva (aumento da radiação solar), enquanto a mudança na temperatura e [CO2] mostrou compensação nas perdas e ganhos. A distribuição do sistema radicular foi o mecanismo de tolerância ao déficit hídrico com maior ganho de produtividade, representando ganho total na produção de 3,3 % e 4,0% para a região, respectivamente, para o clima atual e futuro. Para os manejos não se observou melhores resultados com a mudança do manejo para o futuro em relação a melhor condição para o clima atual. Desta forma, os modelos mostraram diferentes desempenho, em que a parametrização e a estrutura do modelo afetaram a resposta das alternativas avaliadas para mudanças climáticas. Apesar das incertezas, os modelos de cultura são uma importante ferramenta para avaliar o impacto e alternativas de mitigação as mudanças climáticas.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Soybean is a mainly agricultural world commodity, with United States, Brazil, and Argentina as mainly producers. This thesis had as objectives (i) evaluate the SoySim model to simulate growth, development, and yield of soybean cultivars with maturity groups greater than 4.2 in a subtropical region of Brazil and (ii) simulate the soybean yield potential and rainfed in the Rio Grande do Sul State in two climate futuro scenarios of IPCC (SRES A1B and RCP4.5) with the crop models SoySim and CROPGRO-Soybean. To reach the first objective, were used data from field experiments with 20 soybean cultivars, in 38 diferent sowing dates during 2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 and 2014/2015 growing seasons, in 12 locations at Rio Grande do Sul State. The soybean cultivars have maturity group varying between 4.8 and 8.2 and indeterminate and semi-determinate growth habit. The evaluation of the SoySim model show reasonable simulations of the variables of the V-stage and R-stage, final node number, and yield, but in general, the simulations that had the lower errors, were those with maturity groups lower than 6.0. For the second objective, the simulations with the emission scenarios SRES A1B and RCP4.5 forcing the crop models SoySim and CROPGRO-Soybean showed an increase on soybean yield in Rio Grande do Sul State until the end of the XXI century, with a positive change around 2 Mg ha-1 for the 2070-2099 period related to the baseline (1980-2009). / A soja é a principal commodity agrícola mundial, sendo os Estados Unidos, Brasil e Argentina os principais produtores. Esta tese teve como objetivos (i) avaliar o modelo SoySim na simulação do crescimento, desenvolvimento e rendimento de cultivares de soja com grupo de maturação maior que 4.2 na região subtropical do Brasil e (ii) simular a produtividade potencial e com limitação por água em soja no Estado do Rio Grande do Sul em dois cenários climáticos futuros do IPCC (SRES A1B e RCP4.5) com os modelos SoySim e CROPGRO-Soybean. Pra alcançar o primeiro objetivo, foram usados dados de experimentos de campo com 20 cultivares de soja, em 38 diferentes datas de semeadura durante os anos agrícolas de 2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015, em 12 locais no Rio Grande do Sul. As cultivares de soja utilizadas possuem grupo de maturação variando entre 4.8 e 8.2 e tipo de crescimento indeterminado e semi-determinado. A avaliação do modelo SoySim mostrou razoável simulação dos estágios vegetativos e reprodutivos, número final de nós e produtividade, mas no geral, as simulações que obtiveram os menores erros foram aquelas com grupo de maturação menor que 6.0. Para o segundo objetivo, as simulações com os cenários de emissões SRES A1B e RCP4.5 forçando os modelos agrícolas SoySim e CROPGRO-Soybean mostraram um aumento na produtividade de soja no Rio Grande do Sul até o final do século XXI, com anomalia positiva de até 2 Mg ha-1 no período de 2070-2099 em relação ao período baseline (1980-2009).

The water deficit is a major factor responsible for the soybean yield gap in Southern Brazil and tends to increase under climate change. Crop models are a tool that differ on levels of complexity and performance and can be used to evaluate strategies to manage crops, according the climate conditions. Based on that, the aims of this study were: to assess five soybean crop models and their ensemble; to evaluate the sensitivity of these models to systematic changes in climate; to assess soybean adaptive traits to water deficit for current and future climate; and to evaluate how the crop management contribute to soybean yields under current and future climates. The crop models FAO - Agroecological Zone, AQUACROP, DSSAT CSM-CROPGRO-Soybean, APSIM Soybean, and MONICA were assessed. These crop models were calibrated using experimental data obtained during 2013/2014 growing season in different sites, sowing dates and crop conditions (rainfed and irrigated). For the sensitivity analysis was considered climate changes on air temperature, [CO2], rainfall and solar radiation. For adapting traits to drought, the soybean traits manipulated only in DSSAT CSM-CROPGRO-Soybean were deeper root depth, maximum fraction of shoot dry matter diverted to root growth under water stress, early reduction of transpiration, transpiration limited as a function of vapor pressure deficit, N2 fixation drought tolerance and reduced acceleration of grain filling period in response to water deficit. The crop management options strategies evaluated were irrigation, sowing date, cultivar maturity group and planting density. The estimated yield had root mean square error (RMSE) varying between 553 kg ha-1 and 650 kg ha-1, with d indices always higher than 0.90 for all models. The best performance was obtained when an ensemble of all models was considered, reducing yield RMSE to 262 kg ha-1. The crop models had different sensitivity level for climate scenario, reduction yield with temperature increase, higher rate of reduction of yield with lower rainfall than increase of yield with higher rainfall amount, different yields response with solar radiation changes due to baseline climate and model, and an asymptotic soybean response to increase of [CO2]. Combining the climate scenarios, the yield was affected mainly by reduction of rainfall (increase of solar radiation), while temperature and [CO2] interaction showed compensation effect on yield losses and gains. The trait deeper rooting profile had greater improvement in total production for the Southern Brazil, with increase of 3.3 % and 4.0 %, respectively, for the current and future climates. For soybean management, in most cases, the models showed that no crop management strategy has a clear tendency to result in better yields in the future if shift from the best management of current climate. This way, the crop models showed different performance against observed data, where the model parametrization and structure affected the response to alternatives managements to climate change. Although these uncertainties, crop models and their ensemble are an important tool to evaluate impact of climate change and alternatives to mitigation. / O déficit hídrico é o principal fator causador de perda de produtividade para a soja no Centro-Sul do Brasil e tende a aumentar com as mudanças climáticas. Alternativas de mitigação podem ser avaliadas usando modelos de simulação de cultura, os quais diferem em nível de complexidade e desempenho. Baseado nisso, os objetivos desse estudo foram: avaliar cinco modelos de simulação para a soja e a média desses modelos; avaliar a sensibilidade dos modelos a mudança sistemática do clima; avaliar características adaptativas da soja ao déficit hídrico para o clima atual e futuro; e avaliar a resposta produtiva de manejos da soja para o clima atual e futuro. Os modelos utilizados foram FAO - Zona Agroecológica, AQUACROP, DSSAT CSM-CROPGRO-Soybean, APSIM Soybean e MONICA. Os modelos foram calibrados a partir de dados experimentais obtidos na safra 2013/2014 em diferentes locais e datas de semeadura sob condições irrigadas e de sequeiro. Na análise de sensibilidade foram modificadas a temperatura do ar, [CO2], chuva e radiação solar. Para as características de tolerância ao déficit hídrico foram manipulados, apenas no modelo DSSAT CSMCROPGRO- Soybean, a distribuição do sistema radicular, biomassa divergida para crescimento radicular sob déficit hídrico, redução antecipada da transpiração, limitação da transpiração em função do déficit de pressão de vapor, fixação de N2 sob déficit hídrico e redução da aceleração do ciclo devido ao déficit hídrico. Os manejos avaliados foram irrigação, data de semeadura, ciclo de cultivar e densidade de semeadura. A produtividade estimada obteve raiz do erro médio quadrático (REMQ) variando entre 553 kg ha-1 e 650 kg ha-1, com índice d acima de 0.90 para todos os modelos. O melhor desempenho foi obtido utilizando a média de todos os modelos, com REMQ de 262 kg ha-1. Os modelos obtiveram diferentes níveis de sensibilidade aos cenários climáticos, reduzindo a produtividade com aumento da temperatura, maior taxa de redução da produtividade com menor quantidade de chuva do que aumento de produtividade com maior quantidade de chuva, diferentes respostas com a mudança da radiação solar em função do clima local e do modelo, e resposta positiva assimptótica para o aumento da concentração de [CO2]. Quando combinado as mudanças dos cenários, a produtividade foi afetada principalmente pela redução da chuva (aumento da radiação solar), enquanto a mudança na temperatura e [CO2] mostrou compensação nas perdas e ganhos. A distribuição do sistema radicular foi o mecanismo de tolerância ao déficit hídrico com maior ganho de produtividade, representando ganho total na produção de 3,3 % e 4,0% para a região, respectivamente, para o clima atual e futuro. Para os manejos não se observou melhores resultados com a mudança do manejo para o futuro em relação a melhor condição para o clima atual. Desta forma, os modelos mostraram diferentes desempenho, em que a parametrização e a estrutura do modelo afetaram a resposta das alternativas avaliadas para mudanças climáticas. Apesar das incertezas, os modelos de cultura são uma importante ferramenta para avaliar o impacto e alternativas de mitigação as mudanças climáticas.