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.