O aumento do cultivo da aveia branca nos últimos anos procede dos inúmeros benefícios que a mesma oferece ao sistema de produção. Tem assumido grande importância como cultura alternativa na estação fria como produtora de grãos e forragem e de excelente cobertura de solo, com benefícios ao sistema de semeadura direta. Também, de grande importância para a alimentação animal e humana pela qualidade nutricional e da presença de fibras solúveis. Neste contexto, o cultivo de gramíneas sobre os resíduos de soja e milho contribuem de maneira distinta no desenvolvimento do dossel e na disponibilidade de nutrientes afetando a expressão dos componentes de produção. A expressão de potenciais de rendimento da aveia branca está associada às técnicas de manejo, entre elas, a população de plantas, disponibilidade de nutrientes, controle fitossanitário e outros. Aliado a isto, a rápida cobertura do solo pelo ajuste do dossel pode favorecer um melhor aproveitamento de luz e nutrientes, proporcionando controle mais efetivo na evolução de espécies consideradas invasoras. As indicações técnicas da aveia têm sugerido de 200 a 300 plantas m-2, recomendação, que vem sendo adotada desde que o cultivo desta espécie passou a ter importância comercial na década de 90, com genótipos predominantemente tardios e de estatura elevada. No entanto, o atual biotipo preferencial reporta de cultivares com estatura reduzida e ciclo curto, com reflexos diretos sobre os estádios fenológicos de desenvolvimento. Portanto, levanta a hipótese de necessidade de uma nova recomendação de semeadura da espécie. O objetivo do é apresentar modelos matemáticos que permitam elucidar a dinâmica de expressão nos caracteres de produção da aveia branca pela alteração do dossel de plantas frente aos sistemas de cultivo. Assim, buscar nesta espécie um ajuste mais aprimorado da densidade de semeadura buscando maximizar a produção e acúmulo de biomassa ao longo do desenvolvimento da planta, associada a estímulos agrometeorológicos para inferências às condições regionais do noroeste do estado do Rio Grande do Sul. E ainda apresentar a proposta de mudança de um modelo fisiológico usado para estimativa de biomassa de outras culturas para a aveia permitindo também a estimativa de grãos. O experimento foi conduzido em condições de campo no Instituto Regional de Desenvolvimento Rural/IRDeR, localizado em Augusto Pestana, RS, pertencente ao Departamento de Estudos Agrários da UNIJUÍ. Os experimentos foram conduzidos em três safras agrícolas em delineamento experimental de blocos casualizados com quatro repetições de arranjo fatorial 4 X 2 no sistema soja/aveia e milho/aveia. Neste sentido, as fontes de variação e seus respectivos níveis estão assim representados: Densidades de semeadura: 100, 300, 600 e 900 sementes m-2 e Cultivares de Aveia: Brisasul e URS-Taura avaliadas nos anos de 2011, 2012 e 2013. As equações lineares mostraram que a maior tendência de crescimento frente à taxa diária de produção de biomassa dia-1 nas densidades de semeadura pelas cultivares de aveia nem sempre estão diretamente ligadas a maior produtividade de grãos. Portanto, a análise da taxa de biomassa deve ser acompanhada dos valores médios de rendimento de grãos. Para a interpretação das densidades de semeadura nos componentes fisiológicos da aveia, verificou-se que as equações lineares são as que melhor descrevem o rendimento biológico e de palha e quanto mais elevada a densidade maior será sua produtividade. Por outro lado, as equações quadráticas se mostraram ajustadas em explicar o rendimento de grãos e densidades de semeadura ideais para cada sistema de cultivo. Os modelos de regressão linear múltipla qualificam a estimativa da produção de grãos, principalmente, quando incluído no modelo a densidade de semeadura e ao menos uma ou mais varáveis da panícula. Também qualificaram a previsão de biomassa total com o uso da densidade de semeadura atrelada aos elementos climáticos. O modelo fisiológico anteriormente utilizado nas culturas de feijão e milho, quando modificado para a cultura de aveia se mostrou altamente eficiente na simulação da produtividade de biomassa e grãos. / 131 f.