O amendoim (Arachis hypogaea L.) é originário da América do Sul e foi amplamente disseminado pelo mundo, provavelmente por causa do seu sabor agradável e valor nutritivo. A cultura do amendoim é uma alternativa em sistema de rotação de culturas em áreas de cana-de-açúcar no momento da reforma dos canaviais, sendo esta a razão pela qual o Estado de São Paulo, principal produtor de cana, seja também o principal produtor brasileiro de amendoim. A aplicação do conceito da eficiência de produção agrícola para avaliação da cultura do amendoim pode fundamentar análises estratégicas para o setor. Uma das ferramentas usadas para este tipo de aplicação são os modelos baseados em processos. Dentre os modelos de crescimento para a cultura do amendoim já existente, destaca-se o incluído no sistema computacional DSSAT, denominado CROPGRO, que tem sido bastante aplicado em todo o mundo por pesquisadores da área. O desenvolvimento de modelos próprios por pesquisadores intensifica o processo de aprendizado e auxilia na redução de incertezas. O objetivo deste trabalho foi gerar conhecimento sobre a cultura do amendoim quanto a necessidade hídrica, conciliado ao desenvolvimento e calibração de modelos de simulação para quantificação da eficiência de produção agrícola nas principais regiões produtoras do Estado de São Paulo. A calibração do modelo CROPGRO-Peanut foi eficiente em simular a fenologia, para as variáveis vegetativas o índice d de Wilmott foi satisfatório para IAF (0,88 a 0,90), N° de folhas (0,58 a 0,85), AF específica (0,82 a 0,98), massa vegetativa (0,94 a 0,98) conforme a reposição hídrica aplicada, com valores de r2 acima de 0,65. Quanto as variáveis produtivas, embora os índices d e r2 foram satisfatórios, a EF foi baixa para ambos os tratamentos. Já o Simulador agronômico simplificado para Arachis hypogaea (SASAH), modelo inicialmente proposto neste trabalho pode ser considerando ainda em fase de construção e necessita de ajustes adicionais em seus algoritmos, não sendo utilizado na tese para simulação da produção potencial e atingível do amendoim. A eficiência média da produção no estado de São Paulo é de 52%, variando entre 33% em Ribeirão Preto até 72% em Marília. / Peanut (Arachis hypogaea L.) originates from South America and was widely disseminated throughout the world, probably because of its pleasant taste and nutritional value. The peanut crop is an alternative in a system of crop rotation in areas of sugarcane at the time of sugarcane reform, which is why the State of São Paulo, the main producer of sugarcane, is also the main producer Brazilian peanut. The application of the concept of agricultural production efficiency to evaluate the peanut crop can support strategic analysis for the sector. One of the tools used for this type of application is process-based models. Among the growth models for the existing peanut crop, the one included in the DSSAT computer system, called CROPGRO, has been widely applied by researchers in the area. The development of own models by researchers intensifies the learning process and helps reduce uncertainty. The goal of this work was to generate knowledge about the peanut crop as the water requirement, the development and calibration of simulation models to quantify the agricultural production efficiency in the main producing regions of the São Paulo State. The calibration of the CROPGRO-Peanut model was efficient in simulate the phenology, for the vegetative variables the Wilmott index was satisfactory for LAI (0.88 to 0.90), N° of leaves (0.58 to 0.85), Specific AF (0.82 to 0.98), vegetative mass (0.94 to 0.98) according to the applied water replacement, with r2 values above 0.65. Regarding the productive variables, although the indices d and r2 were satisfactory, the EF was low for both treatments. The simplified agronomic simulator for Arachis hypogaea (SASAH), a model initially proposed in this work, can be considered still in the construction phase and requires additional adjustments in its algorithms, and it is not used in the thesis to simulate the potential and attainable yield of peanuts. The average efficiency of production in the state of São Paulo is 52%, ranging from 33% in Ribeirão Preto to 72% in Marília.

O amendoim (Arachis hypogaea L.) é originário da América do Sul e foi amplamente disseminado pelo mundo, provavelmente por causa do seu sabor agradável e valor nutritivo. A cultura do amendoim é uma alternativa em sistema de rotação de culturas em áreas de cana-de-açúcar no momento da reforma dos canaviais, sendo esta a razão pela qual o Estado de São Paulo, principal produtor de cana, seja também o principal produtor brasileiro de amendoim. A aplicação do conceito da eficiência de produção agrícola para avaliação da cultura do amendoim pode fundamentar análises estratégicas para o setor. Uma das ferramentas usadas para este tipo de aplicação são os modelos baseados em processos. Dentre os modelos de crescimento para a cultura do amendoim já existente, destaca-se o incluído no sistema computacional DSSAT, denominado CROPGRO, que tem sido bastante aplicado em todo o mundo por pesquisadores da área. O desenvolvimento de modelos próprios por pesquisadores intensifica o processo de aprendizado e auxilia na redução de incertezas. O objetivo deste trabalho foi gerar conhecimento sobre a cultura do amendoim quanto a necessidade hídrica, conciliado ao desenvolvimento e calibração de modelos de simulação para quantificação da eficiência de produção agrícola nas principais regiões produtoras do Estado de São Paulo. A calibração do modelo CROPGRO-Peanut foi eficiente em simular a fenologia, para as variáveis vegetativas o índice d de Wilmott foi satisfatório para IAF (0,88 a 0,90), N° de folhas (0,58 a 0,85), AF específica (0,82 a 0,98), massa vegetativa (0,94 a 0,98) conforme a reposição hídrica aplicada, com valores de r2 acima de 0,65. Quanto as variáveis produtivas, embora os índices d e r2 foram satisfatórios, a EF foi baixa para ambos os tratamentos. Já o Simulador agronômico simplificado para Arachis hypogaea (SASAH), modelo inicialmente proposto neste trabalho pode ser considerando ainda em fase de construção e necessita de ajustes adicionais em seus algoritmos, não sendo utilizado na tese para simulação da produção potencial e atingível do amendoim. A eficiência média da produção no estado de São Paulo é de 52%, variando entre 33% em Ribeirão Preto até 72% em Marília. / Peanut (Arachis hypogaea L.) originates from South America and was widely disseminated throughout the world, probably because of its pleasant taste and nutritional value. The peanut crop is an alternative in a system of crop rotation in areas of sugarcane at the time of sugarcane reform, which is why the State of São Paulo, the main producer of sugarcane, is also the main producer Brazilian peanut. The application of the concept of agricultural production efficiency to evaluate the peanut crop can support strategic analysis for the sector. One of the tools used for this type of application is process-based models. Among the growth models for the existing peanut crop, the one included in the DSSAT computer system, called CROPGRO, has been widely applied by researchers in the area. The development of own models by researchers intensifies the learning process and helps reduce uncertainty. The goal of this work was to generate knowledge about the peanut crop as the water requirement, the development and calibration of simulation models to quantify the agricultural production efficiency in the main producing regions of the São Paulo State. The calibration of the CROPGRO-Peanut model was efficient in simulate the phenology, for the vegetative variables the Wilmott index was satisfactory for LAI (0.88 to 0.90), N° of leaves (0.58 to 0.85), Specific AF (0.82 to 0.98), vegetative mass (0.94 to 0.98) according to the applied water replacement, with r2 values above 0.65. Regarding the productive variables, although the indices d and r2 were satisfactory, the EF was low for both treatments. The simplified agronomic simulator for Arachis hypogaea (SASAH), a model initially proposed in this work, can be considered still in the construction phase and requires additional adjustments in its algorithms, and it is not used in the thesis to simulate the potential and attainable yield of peanuts. The average efficiency of production in the state of São Paulo is 52%, ranging from 33% in Ribeirão Preto to 72% in Marília.

A garantia da segurança alimentar global é um dos grandes desafios da humanidade para as próximas décadas. O aumento populacional do planeta, até 2050, em cerca de 2 bilhões de pessoas em 2050, a tendência de ascensão da classe média e as projeções de mudanças climáticas têm sido consideradas como um dos grandes desafios futuros para as políticas internacionais de seguridade alimentar. As projeções de alteração climática levam em consideração o aumento da concentração de gases de efeito estufa, sendo o CO2 o principal deles. O setor agrícola pode ser o mais afetado pelas mudanças no clima. O Brasil é o maior exportador e o segundo maior produtor de soja (Glycine max L.) do mundo. Essa cultura representa mais de 60% de toda a proteína alimentar de origem vegetal produzida no mundo. Considerando essa problemática, o presente estudo teve como objetivo geral simular o crescimento da cultura da soja em pontos estrategicamente selecionados no Brasil, com base em séries históricas observadas e em cenários climáticos futuros. Para isso, o modelo DSSAT/CROPGRO-SOYBEAN foi calibrado para diferentes grupos de maturação relativa (6.0, 7.0, 8.0 e 9.0), de modo a abranger pelo menos 80% de toda a produção nacional. Especificamente para o grupo 6.0, foi necessário a instalação de um experimento de campo, em Piracicaba-SP nas safras 2015/16 e 2016/17. Para a projeção dos cenários climáticos futuros adotou-se a metodologia do projeto internacional Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP). Esses cenários foram baseados nas projeções de concentrações futuras de CO2 atmosférico (RCP 4.5 e RCP 8.5). Considerando as duas possibilidades de concentração futura de CO2, selecionou-se três modelos climáticos globais (GCM) para cada zona homogênea. As zonas homogêneas foram agrupadas considerando a soma térmica, aridez e sazonalidade de temperatura. As produtividades futuras de soja foram simuladas para o período 2040-2069 (representando 2050). Notou-se que as mudanças climáticas podem contribuir para o aumento da produtividade de soja no Brasil para a maioria das zonas homogêneas nos cenários simulados, mas com aumento do risco climático da cultura em algumas regiões. As simulações e zonas homogêneas que apresentaram perdas de produtividade estavam estritamente relacionadas com o défict hídrico. / Ensuring global food security is one of humanity\'s greatest challenges for the coming decades. The rising population of the planet by about 2 billion people, the rising trend of the middle class and the projections of climate change have been considered as one of the great future challenges for international food security policies. The projections of climate change take into account the increase in the concentration of greenhouse gases, with CO2 being the main one. The agricultural sector may be most affected by changes in climate. Brazil is the largest exporter and the second largest producer of soybeans (Glycine max) in the world. This crop represents more than 60% of all plant protein produced in the world. Considering this problem, the present study had as general objective to simulate soybean crop growth in strategically selected points in Brazil, based on observed historical series and future climatic scenarios. For this, the DSSAT / CROPGRO-SOYBEAN model was calibrated for different maturation groups (6.0, 7.0, 8.0 and 9.0), to cover at least 80% of all national production. Specifically for group 6.0, it was necessary to install a field experiment in Piracicaba-SP in the 2015/16 and 2016/17 seasons. For the projection of the future climate scenarios the methodology of the international Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) was adopted. These scenarios were based on projections of future concentrations of atmospheric CO2 (RCP 4.5 and RCP 8.5). Considering the two possibilities of future CO2 concentration, three global climate models (GCM) were selected for each homogeneous zone. The homogeneous zones were grouped considering the thermal sum, aridity and seasonality of temperature. Future soybean yields were simulated for the period 2040-2069 (representing 2050). It was noted that climate change may contribute to increase soybean productivity in Brazil for most of the homogeneous zones in the simulated scenarios, but with increasing climatic risk of the crop in some regions. The simulations and homogeneous zones that presented productivity losses were strictly related to the water deficit.

A garantia da segurança alimentar global é um dos grandes desafios da humanidade para as próximas décadas. O aumento populacional do planeta, até 2050, em cerca de 2 bilhões de pessoas em 2050, a tendência de ascensão da classe média e as projeções de mudanças climáticas têm sido consideradas como um dos grandes desafios futuros para as políticas internacionais de seguridade alimentar. As projeções de alteração climática levam em consideração o aumento da concentração de gases de efeito estufa, sendo o CO2 o principal deles. O setor agrícola pode ser o mais afetado pelas mudanças no clima. O Brasil é o maior exportador e o segundo maior produtor de soja (Glycine max L.) do mundo. Essa cultura representa mais de 60% de toda a proteína alimentar de origem vegetal produzida no mundo. Considerando essa problemática, o presente estudo teve como objetivo geral simular o crescimento da cultura da soja em pontos estrategicamente selecionados no Brasil, com base em séries históricas observadas e em cenários climáticos futuros. Para isso, o modelo DSSAT/CROPGRO-SOYBEAN foi calibrado para diferentes grupos de maturação relativa (6.0, 7.0, 8.0 e 9.0), de modo a abranger pelo menos 80% de toda a produção nacional. Especificamente para o grupo 6.0, foi necessário a instalação de um experimento de campo, em Piracicaba-SP nas safras 2015/16 e 2016/17. Para a projeção dos cenários climáticos futuros adotou-se a metodologia do projeto internacional Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP). Esses cenários foram baseados nas projeções de concentrações futuras de CO2 atmosférico (RCP 4.5 e RCP 8.5). Considerando as duas possibilidades de concentração futura de CO2, selecionou-se três modelos climáticos globais (GCM) para cada zona homogênea. As zonas homogêneas foram agrupadas considerando a soma térmica, aridez e sazonalidade de temperatura. As produtividades futuras de soja foram simuladas para o período 2040-2069 (representando 2050). Notou-se que as mudanças climáticas podem contribuir para o aumento da produtividade de soja no Brasil para a maioria das zonas homogêneas nos cenários simulados, mas com aumento do risco climático da cultura em algumas regiões. As simulações e zonas homogêneas que apresentaram perdas de produtividade estavam estritamente relacionadas com o défict hídrico. / Ensuring global food security is one of humanity\'s greatest challenges for the coming decades. The rising population of the planet by about 2 billion people, the rising trend of the middle class and the projections of climate change have been considered as one of the great future challenges for international food security policies. The projections of climate change take into account the increase in the concentration of greenhouse gases, with CO2 being the main one. The agricultural sector may be most affected by changes in climate. Brazil is the largest exporter and the second largest producer of soybeans (Glycine max) in the world. This crop represents more than 60% of all plant protein produced in the world. Considering this problem, the present study had as general objective to simulate soybean crop growth in strategically selected points in Brazil, based on observed historical series and future climatic scenarios. For this, the DSSAT / CROPGRO-SOYBEAN model was calibrated for different maturation groups (6.0, 7.0, 8.0 and 9.0), to cover at least 80% of all national production. Specifically for group 6.0, it was necessary to install a field experiment in Piracicaba-SP in the 2015/16 and 2016/17 seasons. For the projection of the future climate scenarios the methodology of the international Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) was adopted. These scenarios were based on projections of future concentrations of atmospheric CO2 (RCP 4.5 and RCP 8.5). Considering the two possibilities of future CO2 concentration, three global climate models (GCM) were selected for each homogeneous zone. The homogeneous zones were grouped considering the thermal sum, aridity and seasonality of temperature. Future soybean yields were simulated for the period 2040-2069 (representing 2050). It was noted that climate change may contribute to increase soybean productivity in Brazil for most of the homogeneous zones in the simulated scenarios, but with increasing climatic risk of the crop in some regions. The simulations and homogeneous zones that presented productivity losses were strictly related to the water deficit.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed to evaluate the growth and development of soybean cultivars submitted in different spatial arrangements associated with weather temperature elements and solar radiation, and also the contribution of temperature elements, solar radiation, precipitation and the thermal time the duration of the development phases. The cultivars used were BMX Ativa RR, BMX Turbo RR e BMX Potência RR and the spatial arrangements were 45, crossed, 20, 20x40, 20x60 and 20x80 cm. Two field experiments were conducted in the experimental area of Agroclimatology Laboratory of the Federal University of Santa Maria, campus Frederico Westphalen/RS in the growing seasons of 2012/2013 and 2013/2014. During the crop cycle asked the following ratings: weekly count of the number of nodes; growth analysis; and monitoring of phenological scale. From these data, there was obtained plastochron, the conversion efficiency and regression models for the phenological stages. In the growing seasons 2012/2013 the plastochron cultivar BMX Turbo RR in spatial arrangement of 20 cm and the lowest BMX Potência RR, in the arrangement of 20x80 cm. In the growing seasons 2013/2014 the plastochron cultivar BMX Ativa RR in the cross arrangement and the lowest this cultivar in the arrangement of 20x40 cm. For all cultivars the only spatial arrangement which differed in both years, was to 20x40 cm which had lower plastochron values in the second year. The arrangement of 20x40 cm is favored by the approach of the internal lines of 20 cm, the best use of solar radiation by the rapid closure of these lines. The external lines of 40 cm favor the development, and facilitate the application of phytosanitary treatments. Higher conversion efficiencies of cultivars are obtained in paired arrangements. Paired arrangements and 20 cm, for having the highest leaf area index and possibly increased interception of diffuse radiation increase the conversion efficiency and productivity of the cultivars BMX Ativa RR and BMX Turbo RR. The thermal time in different phenological stages of soybean cultivars varies according to the growing seasons, and is determining the duration and follow-up phases. It is the factor that most influenced at all stages of development of cultivars, contributing over 95% in the regression models. Meteorological data associated with phenology identify the different weather conditions which culture is exposed and demonstrate the plasticity that this species has. / O objetivo deste estudo foi avaliar o crescimento e desenvolvimento de cultivares de soja submetidas a arranjos espaciais, associados aos elementos meteorológicos temperatura e radiação solar, e também a contribuição dos elementos temperatura, radiação solar, precipitação e soma térmica acumulada na duração das fases de desenvolvimento. As cultivares utilizadas foram BMX Ativa RR, BMX Turbo RR e BMX Potência RR e os arranjos espaciais de 45, cruzado, 20, 20x40, 20x60 e 20x80 cm. Conduziram-se dois experimentos a campo na área experimental do Laboratório de Agroclimatologia da Universidade Federal de Santa Maria campus Frederico Westphalen/RS nos anos agrícolas 2012/2013 e 2013/2014. Durante o cultivo foram feitas as seguintes avaliações: contagem semanal do número de nós, análise de crescimento semanal e acompanhamento da escala fenológica. A partir destas, obteve-se o plastocrono, a eficiência de conversão e os modelos de regressão para as fases fenológicas. No ano agrícola 2012/2013 o maior plastocrono foi da cultivar BMX Turbo RR no arranjo espacial de 20 cm e o menor na cultivar BMX Potência RR no arranjo de 20x80 cm. No ano agrícola 2013/2014 o maior plastocrono foi da cultivar BMX Ativa RR no arranjo cruzado e o menor nesta mesma cultivar, no arranjo de 20x40 cm. Para todas as cultivares o único arranjo espacial que diferiu nos dois anos, foi o de 20x40 cm onde obteve menores valores de plastocrono no segundo ano. O arranjo de 20x40 cm é favorecido pela aproximação das linhas internas de 20 cm, pelo melhor aproveitamento da radiação pelo rápido fechamento destas entrelinhas. As entrelinhas externas de 40 cm favorecem o desenvolvimento, além de facilitarem a aplicação dos tratamentos fitossanitários. Maiores eficiências de conversão das cultivares são obtidos nos arranjos pareados. Os arranjos pareados e 20 cm, por ter o maior índice de área foliar e possivelmente maior interceptação da radiação difusa aumentam a eficiência de conversão e a produtividade das cultivares BMX Ativa RR e BMX Turbo RR. A soma térmica acumulada nas diferentes fases fenológicas de cultivares de soja varia de acordo com o ano agrícola, e é determinante na duração e seguimento das fases. É o fator que mais influenciou em todas as fases de desenvolvimento das cultivares, contribuindo com mais de 95% nos modelos de regressão. Os dados meteorológicos associados a fenologia identificam as diferentes condições meteorológicas as quais a cultura é exposta e demostram a plasticidade que esta espécie apresenta.