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.

Dentre as espécies florestais, o Eucalyptus é o gênero florestal mais plantado no Brasil, com aproximadamente 7,8 milhões de hectares, tendo grande importância econômica para o país. Desta maneira, é importante um melhor conhecimento e quantificação dos fatores que condicionam e reduzem o crescimento e a produtividade das florestas. Assim, este estudo teve por objetivos: i) adaptar, calibrar e avaliar o Modelo da Zona Agroecológica (MZA-FAO) para a estimação do crescimento e da produtividade de oito clones de eucalipto em diferentes regiões brasileiras; ii) determinar a magnitude e as principais causas das quebras de produtividade (yield gaps) da cultura do eucalipto em diferentes regiões produtoras do estado de Minas Gerais; e iii) avaliar a influência de eventos de El Niño, La Niña e Neutros na produtividade de eucaliptos em diferentes localidades produtoras do Brasil. Foram adaptados e calibrados os coeficientes do MZA-FAO, como a correção para o índice de colheita (Cc), o coeficiente de sensibilidade ao déficit hídrico (ky), as curvas características de índice de área foliar (IAF), crescimento radicular (Zr) e coeficiente de cultura (kc), além da inclusão de funções de penalização da produtividade do eucalipto por ocorrência de eventos de geada (ffrost) e mortalidade por longos períodos de deficiência hídrica (fwd). A inclusão das funções de penalização e a calibração dos coeficientes resultaram em uma melhora significativa no desempenho (acurácia e precisão) do modelo, com a REQM passando de 110 m3 ha-1, na fase inicial de calibração, para 39 m3 ha-1, na fase final de calibração, R2 passando de 0,73 para 0,82 e índice d indo de 0,70 para 0,93. Com relação às quebras de produtividade, a deficiência hídrica foi o principal fator de quebra de produtividade, correspondendo a 77% da quebra total (QT), enquanto que as perdas decorrentes do déficit de manejo corresponderam a 23% da QT. Para avaliar o crescimento do eucalipto em eventos de ENOS, no período de 1983 a 2016, foi considerado o Incremento Corrente Anual (ICA) no período de máximo crescimento, ou seja, no 3° ano de seu ciclo. As produtividades e as perdas de produtividade do eucalipto durante a atuação dos eventos de ENOS mostraram-se amplamente variáveis tanto espacialmente quanto temporalmente, como consequência dos diferentes regimes térmicos e hídricos das regiões produtoras, não sendo observado um padrão claro para a relação ENOS e produtividade do eucalipto em diferentes regiões brasileiras avaliadas. / Among the forest species, the Eucalyptus is the most planted one in Brazil, with approximately 7.8 million hectares, having a huge economic importance for the country. Therefore, a better knowledge and quantification of the factors that affect forests growth and yield is of high important. Based on that, this study had as objectives: i) to adapt, calibrate and evaluate the Agroecological Zone Model (AEZ-FAO) to estimate growth and yield of eight eucalyptus clones in different Brazilian producing regions; ii) to identify the magnitude and major causes of yield gaps of eucalyptus in different producing regions of Minas Gerais state, Brazil; and iii) to identify the influence of El Niño, La Niña and Neutral events on eucalyptus yield in 12 Brazilian producing regions. The model´s coefficients, such as correction for the harvest index (Cc), water deficit sensitivity index (ky), leaf area index curve (LAI), root growth curve (Zr) and crop coefficient (kc), were calibrated. Penalization functions for considering the occurrence of frost events (ffrost) and mortality by long periods of accumulated water deficit (fwd) were also included in the model. The calibration and adaptation of the model resulted in a significant improvement of its performance (accuracy and precision), for both calibration and evaluation phases. The RMSE was 110 m3 ha-1 in the initial phase of calibration while in the final phase, RMSE was reduced to 39 m3 ha-1, the R2 was increase from 0.73 to 0.82, and the agreement index (d) was also improved going from 0.70 to 0.93. In relation to the yield gaps, the water deficit was the main factor of yield reduction, corresponding to 77% of the total yield gap (YGT), while losses due to sub-optimum management corresponded to 23% of YGT. In order to evaluate the eucalyptus growth under different ENSO events, from 1983 to 2016, the Current Annual Increment (CAI) in the period of maximum growth, 3rd year of the cycle, was used. The eucalyptus yield and yield gap during the ENSO events were widely variable both spatially and temporally as a consequence of the different thermal and water regimes of the producing regions. It was not possible to identify a clear pattern thee relationship between ENSO and eucalyptus yield in the different Brazilian regions assessed.

A cana-de-açúcar é uma das culturas de maior importância social, econômica e ambiental para o Brasil. Com o aumento da demanda de etanol pela frota crescente de veículos flexfuel e com preço atrativo do açúcar, a cultura vem se expandindo de forma desordenada no país. Assim como as demais culturas, a cana-de-açúcar é dependente das condições climáticas para seu desenvolvimento, as quais são os principais fatores de risco para a cultura. Sendo assim, o objetivo do presente estudo foi determinar o risco climático para a cultura da cana-de-açúcar em diferentes regiões brasileiras, com foco nas áreas de expansão, e estabelecer os benefícios de diferentes estratégias de irrigação complementar no incremento de produtividade. Para tanto, utilizou-se o modelo CSM-CANEGRO parametrizado para as condições brasileiras para simular a produtividade da cana-planta de 12 meses em 30 localidades de diferentes regiões do Brasil, com condições agroclimáticas distintas, empregando-se séries históricas de dados meteorológicos, de 1981 a 2010, e para três tipos de solos com diferentes características, em termos da capacidade de retenção de água. A partir dos valores estimados de produtividade potencial (PP) e atingível (PA) foram definidos dois cenários de risco climático de acordo com os níveis de eficiência climática (?), dada pela razão entre PA e PP, sendo um cenário otimista (? >= 0,65) e um conservador (? >= 0,45). Além disso, foram simulados cinco diferentes condições de irrigação complementar, com lâminas fixas de 30 mm e variando-se o número de irrigações, de zero (sequeiro) a cinco (150 mm no ciclo), durante a estação seca de cada localidade. Os resultados mostraram que mesmo com banco de dados meteorológicos restrito, foi possível caracterizar o clima das principais tradicionais e de expansão da cana-de-açúcar. O modelo CSM-CANEGRO apresentou bom desempenho em estimar a produtividade comercial da cana-de-açúcar em diferentes ambientes, com uma Raiz Quadrado do Erro Médio da ordem de 15 t ha-1. O modelo, ainda, foi capaz de simular o efeito dos diferentes tipos de solo e datas de plantio na produtividade potencial e atingível da cana-de-açúcar, o que possibilitou se caracterizar as diferenças nos riscos climáticos associados à cultura da cana-de-açúcar em diferentes regiões do Brasil. A região de maior risco climático foi Petrolina, PE, enquanto que as regiões de menores riscos foram aquelas em que as chuvas eram mais intensas, como em Recife, PE, e Araguaína, TO. Por meio das simulações considerando as diferentes estratégias de irrigação, foi possível se observar que a resposta da cana-planta de 12 meses à irrigação complementar depende da combinação entre lâmina aplicada, tipo de solo e data de plantio. Os maiores incrementos de produtividade se deram no solo de textura arenosa, já que nessas condições o déficit hídrico é maior. No entanto, na grande maioria das localidades analisadas, o incremento de produtividade médio para as lâminas aplicadas, de 30 a 150 mm, não passaram de 30%, sendo a única exceção a região de Petrolina, PE. / Sugarcane is a crop of major social, economic and environmental importance for Brazil. The increasing demand by ethanol for the national flex fuel cars and the attractive sugar prices in the international market is making this crop to expand in a disorderly manner in the country. As well as the other crops, sugarcane requires specific climatic conditions to develop and produce, which are the main source of risk for this crop. Based on that, the objective of this study was to determine the climatic risk for sugarcane crop in different Brazilian regions, mainly for the areas to where the crop is expanding recently, and to evaluate the benefits of different complementary irrigation strategies for yield increase. For that, the model CSM-CANEGRO, parameterized for Brazilian conditions, was used to simulate the 12-month plant cane crop yield for 30 locations in different regions of Brazil, with varied climates, using a historical climate series from 1981 to 2010 and three types of soils, with distinct soil water holding capacities. With the simulated potential (PP) and attainable (PA) yield data two scenarios of climatic risk were defined, according to the climatic efficiency (?), one optimistic (? >= 0.65), and other conservative (? >= 0.45). Besides, five different complementary irrigation scenarios were simulated, with a fixed irrigation depth of 30 mm, and with the number of irrigations ranging from zero (rainfed crop) to five (150 mm per cycle), during the dry season of each location. The results showed that even with restricted climate series was possible to characterize the climatic conditions of the traditional and expanding sugarcane areas. The CSM-CANEGRO presented a satisfactory performance to estimate the operational sugarcane yield in different environments, with a Root Mean Square Error of about 15 t ha-1. The crop model was also able to simulate the potential and attainable yield for different soil types and planting dates, which makes possible to characterize the climatic risks associated to the sugarcane crop in the different Brazilian regions. The region with the highest risk was Petrolina, PE, whereas the smallest risk was observed where the rainfall was more intense, as in Recife, PE, and Araguaína, TO. Based on the simulations with the different complementary irrigation strategies, it was possible to understand that the 12-month plant cane response to water depends on the combination among amount of water, soil type and planting date. The highest yield increments were observed in the sandy soils, since this is the condition where the water deficit is more intense. However, for the majority of the locations evaluated, the average yield increment for the irrigation depth applied, between 30 and 150 mm, were not greater than 30%, with the only exception for Petrolina, PE.

Dentre as espécies florestais, o Eucalyptus é o gênero florestal mais plantado no Brasil, com aproximadamente 7,8 milhões de hectares, tendo grande importância econômica para o país. Desta maneira, é importante um melhor conhecimento e quantificação dos fatores que condicionam e reduzem o crescimento e a produtividade das florestas. Assim, este estudo teve por objetivos: i) adaptar, calibrar e avaliar o Modelo da Zona Agroecológica (MZA-FAO) para a estimação do crescimento e da produtividade de oito clones de eucalipto em diferentes regiões brasileiras; ii) determinar a magnitude e as principais causas das quebras de produtividade (yield gaps) da cultura do eucalipto em diferentes regiões produtoras do estado de Minas Gerais; e iii) avaliar a influência de eventos de El Niño, La Niña e Neutros na produtividade de eucaliptos em diferentes localidades produtoras do Brasil. Foram adaptados e calibrados os coeficientes do MZA-FAO, como a correção para o índice de colheita (Cc), o coeficiente de sensibilidade ao déficit hídrico (ky), as curvas características de índice de área foliar (IAF), crescimento radicular (Zr) e coeficiente de cultura (kc), além da inclusão de funções de penalização da produtividade do eucalipto por ocorrência de eventos de geada (ffrost) e mortalidade por longos períodos de deficiência hídrica (fwd). A inclusão das funções de penalização e a calibração dos coeficientes resultaram em uma melhora significativa no desempenho (acurácia e precisão) do modelo, com a REQM passando de 110 m3 ha-1, na fase inicial de calibração, para 39 m3 ha-1, na fase final de calibração, R2 passando de 0,73 para 0,82 e índice d indo de 0,70 para 0,93. Com relação às quebras de produtividade, a deficiência hídrica foi o principal fator de quebra de produtividade, correspondendo a 77% da quebra total (QT), enquanto que as perdas decorrentes do déficit de manejo corresponderam a 23% da QT. Para avaliar o crescimento do eucalipto em eventos de ENOS, no período de 1983 a 2016, foi considerado o Incremento Corrente Anual (ICA) no período de máximo crescimento, ou seja, no 3° ano de seu ciclo. As produtividades e as perdas de produtividade do eucalipto durante a atuação dos eventos de ENOS mostraram-se amplamente variáveis tanto espacialmente quanto temporalmente, como consequência dos diferentes regimes térmicos e hídricos das regiões produtoras, não sendo observado um padrão claro para a relação ENOS e produtividade do eucalipto em diferentes regiões brasileiras avaliadas. / Among the forest species, the Eucalyptus is the most planted one in Brazil, with approximately 7.8 million hectares, having a huge economic importance for the country. Therefore, a better knowledge and quantification of the factors that affect forests growth and yield is of high important. Based on that, this study had as objectives: i) to adapt, calibrate and evaluate the Agroecological Zone Model (AEZ-FAO) to estimate growth and yield of eight eucalyptus clones in different Brazilian producing regions; ii) to identify the magnitude and major causes of yield gaps of eucalyptus in different producing regions of Minas Gerais state, Brazil; and iii) to identify the influence of El Niño, La Niña and Neutral events on eucalyptus yield in 12 Brazilian producing regions. The model´s coefficients, such as correction for the harvest index (Cc), water deficit sensitivity index (ky), leaf area index curve (LAI), root growth curve (Zr) and crop coefficient (kc), were calibrated. Penalization functions for considering the occurrence of frost events (ffrost) and mortality by long periods of accumulated water deficit (fwd) were also included in the model. The calibration and adaptation of the model resulted in a significant improvement of its performance (accuracy and precision), for both calibration and evaluation phases. The RMSE was 110 m3 ha-1 in the initial phase of calibration while in the final phase, RMSE was reduced to 39 m3 ha-1, the R2 was increase from 0.73 to 0.82, and the agreement index (d) was also improved going from 0.70 to 0.93. In relation to the yield gaps, the water deficit was the main factor of yield reduction, corresponding to 77% of the total yield gap (YGT), while losses due to sub-optimum management corresponded to 23% of YGT. In order to evaluate the eucalyptus growth under different ENSO events, from 1983 to 2016, the Current Annual Increment (CAI) in the period of maximum growth, 3rd year of the cycle, was used. The eucalyptus yield and yield gap during the ENSO events were widely variable both spatially and temporally as a consequence of the different thermal and water regimes of the producing regions. It was not possible to identify a clear pattern thee relationship between ENSO and eucalyptus yield in the different Brazilian regions assessed.

A cana-de-açúcar é uma das culturas de maior importância social, econômica e ambiental para o Brasil. Com o aumento da demanda de etanol pela frota crescente de veículos flexfuel e com preço atrativo do açúcar, a cultura vem se expandindo de forma desordenada no país. Assim como as demais culturas, a cana-de-açúcar é dependente das condições climáticas para seu desenvolvimento, as quais são os principais fatores de risco para a cultura. Sendo assim, o objetivo do presente estudo foi determinar o risco climático para a cultura da cana-de-açúcar em diferentes regiões brasileiras, com foco nas áreas de expansão, e estabelecer os benefícios de diferentes estratégias de irrigação complementar no incremento de produtividade. Para tanto, utilizou-se o modelo CSM-CANEGRO parametrizado para as condições brasileiras para simular a produtividade da cana-planta de 12 meses em 30 localidades de diferentes regiões do Brasil, com condições agroclimáticas distintas, empregando-se séries históricas de dados meteorológicos, de 1981 a 2010, e para três tipos de solos com diferentes características, em termos da capacidade de retenção de água. A partir dos valores estimados de produtividade potencial (PP) e atingível (PA) foram definidos dois cenários de risco climático de acordo com os níveis de eficiência climática (?), dada pela razão entre PA e PP, sendo um cenário otimista (? >= 0,65) e um conservador (? >= 0,45). Além disso, foram simulados cinco diferentes condições de irrigação complementar, com lâminas fixas de 30 mm e variando-se o número de irrigações, de zero (sequeiro) a cinco (150 mm no ciclo), durante a estação seca de cada localidade. Os resultados mostraram que mesmo com banco de dados meteorológicos restrito, foi possível caracterizar o clima das principais tradicionais e de expansão da cana-de-açúcar. O modelo CSM-CANEGRO apresentou bom desempenho em estimar a produtividade comercial da cana-de-açúcar em diferentes ambientes, com uma Raiz Quadrado do Erro Médio da ordem de 15 t ha-1. O modelo, ainda, foi capaz de simular o efeito dos diferentes tipos de solo e datas de plantio na produtividade potencial e atingível da cana-de-açúcar, o que possibilitou se caracterizar as diferenças nos riscos climáticos associados à cultura da cana-de-açúcar em diferentes regiões do Brasil. A região de maior risco climático foi Petrolina, PE, enquanto que as regiões de menores riscos foram aquelas em que as chuvas eram mais intensas, como em Recife, PE, e Araguaína, TO. Por meio das simulações considerando as diferentes estratégias de irrigação, foi possível se observar que a resposta da cana-planta de 12 meses à irrigação complementar depende da combinação entre lâmina aplicada, tipo de solo e data de plantio. Os maiores incrementos de produtividade se deram no solo de textura arenosa, já que nessas condições o déficit hídrico é maior. No entanto, na grande maioria das localidades analisadas, o incremento de produtividade médio para as lâminas aplicadas, de 30 a 150 mm, não passaram de 30%, sendo a única exceção a região de Petrolina, PE. / Sugarcane is a crop of major social, economic and environmental importance for Brazil. The increasing demand by ethanol for the national flex fuel cars and the attractive sugar prices in the international market is making this crop to expand in a disorderly manner in the country. As well as the other crops, sugarcane requires specific climatic conditions to develop and produce, which are the main source of risk for this crop. Based on that, the objective of this study was to determine the climatic risk for sugarcane crop in different Brazilian regions, mainly for the areas to where the crop is expanding recently, and to evaluate the benefits of different complementary irrigation strategies for yield increase. For that, the model CSM-CANEGRO, parameterized for Brazilian conditions, was used to simulate the 12-month plant cane crop yield for 30 locations in different regions of Brazil, with varied climates, using a historical climate series from 1981 to 2010 and three types of soils, with distinct soil water holding capacities. With the simulated potential (PP) and attainable (PA) yield data two scenarios of climatic risk were defined, according to the climatic efficiency (?), one optimistic (? >= 0.65), and other conservative (? >= 0.45). Besides, five different complementary irrigation scenarios were simulated, with a fixed irrigation depth of 30 mm, and with the number of irrigations ranging from zero (rainfed crop) to five (150 mm per cycle), during the dry season of each location. The results showed that even with restricted climate series was possible to characterize the climatic conditions of the traditional and expanding sugarcane areas. The CSM-CANEGRO presented a satisfactory performance to estimate the operational sugarcane yield in different environments, with a Root Mean Square Error of about 15 t ha-1. The crop model was also able to simulate the potential and attainable yield for different soil types and planting dates, which makes possible to characterize the climatic risks associated to the sugarcane crop in the different Brazilian regions. The region with the highest risk was Petrolina, PE, whereas the smallest risk was observed where the rainfall was more intense, as in Recife, PE, and Araguaína, TO. Based on the simulations with the different complementary irrigation strategies, it was possible to understand that the 12-month plant cane response to water depends on the combination among amount of water, soil type and planting date. The highest yield increments were observed in the sandy soils, since this is the condition where the water deficit is more intense. However, for the majority of the locations evaluated, the average yield increment for the irrigation depth applied, between 30 and 150 mm, were not greater than 30%, with the only exception for Petrolina, PE.

Currently, the cropping area is around 10 million hectares, in which the sugarcane fields are expanding for marginal regions, mainly where grains and pasture were previously cultivated. From that, the objectives of this study were: to calibrate and evaluate a sugarcane yield model using data from 12 fields conducted under high technology field conditions; to evaluate the performance of a gridded system (NASA/POWER) to increase the spatial density of the weather stations in Brazil, to be employed as input data of crop simulation models; to map, in micro-region scale, the potential (Yp), the best farmer\'s (Ybf) and average actual (Yavg) sugarcane yields in Brazil, in order to determine the sugarcane yield gaps by water deficit (YGWD) and by crop management (YGCM), and to define strategies for a most sustainable sugarcane crop production. The yield model showed a good performance in the yield simulation, during the calibration and validation phases. The estimated yield in the calibration phase was 81.9 Mg ha-1 while the observed one was 82.3 Mg ha-1. In the validation phase, the estimated yield was 82.9 Mg ha-1 and the observed was 86.9 Mg ha-1. These results suggested that this kind of model can be used for yield estimation, mainly for agricultural planning purposes, at regional and national scales. The NASA/POWER weather data showed a reasonable performance when compared to observed data that control Yp (solar radiation and air temperature). On the other hand, although the annual average rainfall were very similar in all locations evaluated, this variable presented unsatisfactory statistical coefficients (R2 = 0.60 and MAPE = 233.4%), being suggested, therefore, to replacement of rainfall data from the gridded system by the ones from local rainfall stations (ANA). In the majority of the locations, the percentage errors of Yp were ±15%, while the attainable yield was overestimated by 14% when estimated without replace the rainfall data by the ANA\'s data. Otherwise, when the rainfall data were modified by the ones from ANA, a better adjustment was obtained, revealing an overestimation of only 5%. Finally, 259 virtual weather stations were generated with NASA/POWER data and rainfall from ANA database to estimate yields. The yield types were spatialized through software ArcGis 9.3® at micro-region level. The yield gaps by water deficit and crop management were determined. It was observed that the sugarcane yield losses in Brazil are mainly caused by water deficit (74% of total yield gap), while 26% was due crop management. These results contribute for a better understanding about the factors that control sugarcane production and, therefore, they can be used to define strategies, such use of drought tolerant cultivars, irrigation, and soil decompaction, to make sugarcane production in Brazil more efficient and sustainable. / Atualmente, a cana de açúcar ocupa uma área de aproximadamente 10 milhões de hectares, revelando um pronunciado avanço dos canaviais para regiões marginais, onde anteriormente predominavam os cultivos de grãos e pastagens. Assim, os objetivos deste estudo foram calibrar e avaliar um modelo de estimativa da produtividade de colmos da cana de açúcar em 12 locais, sob elevado padrão tecnológico e operacional de cultivo; avaliar o desempenho de um sistema de dados meteorológicos em grid (NASA/POWER, 1°x1°) para incrementar a densidade espacial de estações meteorológicas no Brasil para serem empregados em modelos de simulação de culturas; e mapear, a produtividade potencial (Yp), a produtividade obtida pelos produtores com elevado nível tecnológico (Ybf) e a produtividade real média (Yavg) de colmos no Brasil, para, posteriormente, determinar a quebra de produtividade da cana de açúcar decorrente do déficit hídrico (YGWD) e do manejo da cultura (YGCM), a fim de indicar estratégias para um cultivo mais sustentável. O modelo agrometeorológico de estimativa apresentou desempenho satisfatório na simulação das produtividades, tanto na fase de calibração como na validação. A produtividade estimada na calibração foi de 81.9 Mg ha-1 enquanto que a observada foi 82.3 Mg ha-1. Na validação, a produtividade estimada foi 82,9 Mg ha-1 e a observada foi 86,9 Mg ha-1. Esses resultados sugerem a possibilidade do emprego desse modelo para a estimativa da produtividade da cultura da cana-de-açúcar, principalmente em termos de planejamento agrícola em média e grande escalas. O sistema NASA/POWER apresentou desempenho satisfatório em relação às variáveis meteorológicas que controlam a Yp (radiação solar e temperatura do ar). Por outro lado, embora os totais anuais de precipitação tenham sido bastante semelhantes, a precipitação apresentou coeficientes estatísticos apenas razoáveis, principalmente para aplicações em modelos de simulação da produtividade (R2 = 0,60 e MAPE = 233,4%), sendo sugerido, portanto, o uso de dados dessa variável provenientes de estações pluviométricas locais. Na grande maioria dos locais avaliados o erro percentual da produtividade potencial variou entre ±15%, enquanto que a produtividade atingível foi superestimada em 14% quando esta foi estimada com os dados de precipitação do sistema NASA/POWER. Por outro lado, quando os dados de precipitação foram modificados pelos dados de estações pluviométricas da ANA, houve apenas 5% de superestimativa da produtividade. Por fim, foram geradas 259 estações meteorológicas virtuais com os dados do sistema NASA/POWER e a precipitação das estações pluviométricas da ANA. Posteriormente, os yield gaps por efeito do déficit hídrico e do manejo da cultura foram determinados. Os resultados indicaram que o principal fator restritivo da produtividade da cana de açúcar no Brasil é o déficit hídrico (74% do YG total), enquanto que as práticas de manejo da cultura sub-ótimas contribuem com 26% da quebra total. Isso contribuiu para um melhor entendimento dos aspectos que afetam a produção de cana de açúcar em diferentes regiões brasileiras, sendo, portanto, possível se delimitar estratégias, como o uso de cultivares tolerantes à seca, a irrigação e a descompactação dos solos, que tornem a cultura mais resiliente e produção canavieira mais eficiente e sustentável.

In the last decade, Brazilian soybean and maize, cultivated in succession, accounted for 23.8 ± 1.9% and 6.9 ± 0.9% of world\'s production, respectively. More than 80% of soybean and maize production in Brazil is under rainfed conditions, which results in a high interannual yield variability and, consequently, increasing the risks for food supply, not only in the country but also around the world. Among the natural phenomena that cause climate and yield variability in Brazil, El Niño Southern Oscillation (ENSO) is the most important. The best way to minimize the impacts of ENSO, mainly those associated to water deficit in rainfed crops, is by defining the most favorable sowing dates, when the probability of crop failure is small. Based on that, this study aimed: to determine the best sowing dates for the soybean-maize production system, based on the economic profitability at national scale; to assess the influence of the ENSO phases (El Niño, La Niña and Neutral) on spatial and temporal soybean and maize off-season yield variabilities for different sowing dates; and to determine the magnitude of the current soybean- maize succession yield gap due to water deficit and crop management in different Brazilian producing regions. To achieve such goals, soybean and maize off-season simulations were performed using three previously calibrated and validated crop simulation models (FAO-AZM, DSSAT and APSIM), in a multi-model approach. Soybean and maize yields were simulated for 29 locations in 12 states, with soybean sowing dates ranging from 21st September to 1st January, for a period of 34 years (1980-2013). Maize sowings were simulated in the same day soybean was harvested. The optimal sowing dates for soybean-maize succession varied according to the Brazilian region, with water deficit, solar radiation and air temperature being the main weather variables that influenced this crop system. ENSO phases affected soybean and maize yields across the country, having, in general, opposite effects during the warm (El Niño) and cold (La Niña) phases, but also depending on the sowing date considered. The yield gap (YG) of soybean-maize succession varied among locations, sowing dates and growing seasons. However, the yield gaps caused by water deficit (YGw) were, on average, higher than those caused by sub-optimal crop management (YGm), which can be explained by the high inter-annual and spatial climate variability observed in the Brazilian territory. / Na última década, a soja e o milho safrinha, cultivados em sucessão no Brasil, contribuíram com 23.8 ± 1.9% e 6.9 ± 0.9% da produção mundial, respectivamente. Mais de 80% da soja e do milho brasileiro são produzidos em condições de sequeiro, o que resulta em uma alta variabilidade interanual da produtividade e, consequentemente, aumenta os riscos de falhas no abastecimento alimentar no Brasil e no mundo. Entre os fenômenos causadores da variabilidade climática e da produtividade agrícola no Brasil, o El Niño Oscilação Sul (ENOS) é o mais importante. A melhor maneira para minimizar os impactos do ENOS, principalmente os associados ao déficit hídrico em culturas de sequeiro, é definindo as datas de semeaduras mais favoráveis, onde as chances de grandes perdas são menores. Assim, os objetivos deste estudo foram: determinar a melhor data de semeadura para o sistema de produção em sucessão soja - milho safrinha, baseado na rentabilidade econômica em escala nacional; indicar a influência das fases do ENOS (El Niño, La Niña e Neutro) sobre a sucessão soja - milho safrinha em escala espacial e temporal, em diferentes datas de semeaduras; e determinar a magnitude da quebra de produtividade da sucessão soja - milho safrinha devido ao déficit hídrico e ao manejo sub ótimo do cultivo. Para atingir os objetivos, simulações de produtividade para soja e milho safrinha foram realizadas usando três modelos de simulação de cultura (FAO-AZM, DSSAT e APSIM), previamente calibrados, em uma abordagem multi-modelos. As produtividades das culturas da soja e do milho foram simuladas para 29 locais em 12 estados, com as datas de semeadura da soja variando de 21 de setembro a 1º de janeiro, para um período de 34 anos (1980-2013). A semeadura do milho ocorreu imediatamente após a colheita da soja. A data de semeadura ótima para a sucessão soja - milho safrinha variou de acordo com a região brasileira, tendo o déficit hídrico, radiação solar e a temperatura do ar como as principais variáveis que influenciam o sistema. As fases do ENOS afetaram a produtividade da soja e do milho safrinha no Brasil, tendo, efeitos opostos durante as fases quentes (El Niño) e frias (La Niña). Os impactos das fases do ENOS também variaram de acordo com as datas de semeadura. As quebras de produtividade da sucessão soja - milho safrinha variaram entre os locais, datas de semeadura e safras. Entretanto, as quebras de produtividade causadas pelo déficit hídrico foram, em média, superiores àquelas causadas pelo manejo subótimo das culturas, o que pode ser explicado pela alta variabilidade espacial e interanual das condições meteorológicas no território brasileiro.

Currently, the cropping area is around 10 million hectares, in which the sugarcane fields are expanding for marginal regions, mainly where grains and pasture were previously cultivated. From that, the objectives of this study were: to calibrate and evaluate a sugarcane yield model using data from 12 fields conducted under high technology field conditions; to evaluate the performance of a gridded system (NASA/POWER) to increase the spatial density of the weather stations in Brazil, to be employed as input data of crop simulation models; to map, in micro-region scale, the potential (Yp), the best farmer\'s (Ybf) and average actual (Yavg) sugarcane yields in Brazil, in order to determine the sugarcane yield gaps by water deficit (YGWD) and by crop management (YGCM), and to define strategies for a most sustainable sugarcane crop production. The yield model showed a good performance in the yield simulation, during the calibration and validation phases. The estimated yield in the calibration phase was 81.9 Mg ha-1 while the observed one was 82.3 Mg ha-1. In the validation phase, the estimated yield was 82.9 Mg ha-1 and the observed was 86.9 Mg ha-1. These results suggested that this kind of model can be used for yield estimation, mainly for agricultural planning purposes, at regional and national scales. The NASA/POWER weather data showed a reasonable performance when compared to observed data that control Yp (solar radiation and air temperature). On the other hand, although the annual average rainfall were very similar in all locations evaluated, this variable presented unsatisfactory statistical coefficients (R2 = 0.60 and MAPE = 233.4%), being suggested, therefore, to replacement of rainfall data from the gridded system by the ones from local rainfall stations (ANA). In the majority of the locations, the percentage errors of Yp were ±15%, while the attainable yield was overestimated by 14% when estimated without replace the rainfall data by the ANA\'s data. Otherwise, when the rainfall data were modified by the ones from ANA, a better adjustment was obtained, revealing an overestimation of only 5%. Finally, 259 virtual weather stations were generated with NASA/POWER data and rainfall from ANA database to estimate yields. The yield types were spatialized through software ArcGis 9.3® at micro-region level. The yield gaps by water deficit and crop management were determined. It was observed that the sugarcane yield losses in Brazil are mainly caused by water deficit (74% of total yield gap), while 26% was due crop management. These results contribute for a better understanding about the factors that control sugarcane production and, therefore, they can be used to define strategies, such use of drought tolerant cultivars, irrigation, and soil decompaction, to make sugarcane production in Brazil more efficient and sustainable. / Atualmente, a cana de açúcar ocupa uma área de aproximadamente 10 milhões de hectares, revelando um pronunciado avanço dos canaviais para regiões marginais, onde anteriormente predominavam os cultivos de grãos e pastagens. Assim, os objetivos deste estudo foram calibrar e avaliar um modelo de estimativa da produtividade de colmos da cana de açúcar em 12 locais, sob elevado padrão tecnológico e operacional de cultivo; avaliar o desempenho de um sistema de dados meteorológicos em grid (NASA/POWER, 1°x1°) para incrementar a densidade espacial de estações meteorológicas no Brasil para serem empregados em modelos de simulação de culturas; e mapear, a produtividade potencial (Yp), a produtividade obtida pelos produtores com elevado nível tecnológico (Ybf) e a produtividade real média (Yavg) de colmos no Brasil, para, posteriormente, determinar a quebra de produtividade da cana de açúcar decorrente do déficit hídrico (YGWD) e do manejo da cultura (YGCM), a fim de indicar estratégias para um cultivo mais sustentável. O modelo agrometeorológico de estimativa apresentou desempenho satisfatório na simulação das produtividades, tanto na fase de calibração como na validação. A produtividade estimada na calibração foi de 81.9 Mg ha-1 enquanto que a observada foi 82.3 Mg ha-1. Na validação, a produtividade estimada foi 82,9 Mg ha-1 e a observada foi 86,9 Mg ha-1. Esses resultados sugerem a possibilidade do emprego desse modelo para a estimativa da produtividade da cultura da cana-de-açúcar, principalmente em termos de planejamento agrícola em média e grande escalas. O sistema NASA/POWER apresentou desempenho satisfatório em relação às variáveis meteorológicas que controlam a Yp (radiação solar e temperatura do ar). Por outro lado, embora os totais anuais de precipitação tenham sido bastante semelhantes, a precipitação apresentou coeficientes estatísticos apenas razoáveis, principalmente para aplicações em modelos de simulação da produtividade (R2 = 0,60 e MAPE = 233,4%), sendo sugerido, portanto, o uso de dados dessa variável provenientes de estações pluviométricas locais. Na grande maioria dos locais avaliados o erro percentual da produtividade potencial variou entre ±15%, enquanto que a produtividade atingível foi superestimada em 14% quando esta foi estimada com os dados de precipitação do sistema NASA/POWER. Por outro lado, quando os dados de precipitação foram modificados pelos dados de estações pluviométricas da ANA, houve apenas 5% de superestimativa da produtividade. Por fim, foram geradas 259 estações meteorológicas virtuais com os dados do sistema NASA/POWER e a precipitação das estações pluviométricas da ANA. Posteriormente, os yield gaps por efeito do déficit hídrico e do manejo da cultura foram determinados. Os resultados indicaram que o principal fator restritivo da produtividade da cana de açúcar no Brasil é o déficit hídrico (74% do YG total), enquanto que as práticas de manejo da cultura sub-ótimas contribuem com 26% da quebra total. Isso contribuiu para um melhor entendimento dos aspectos que afetam a produção de cana de açúcar em diferentes regiões brasileiras, sendo, portanto, possível se delimitar estratégias, como o uso de cultivares tolerantes à seca, a irrigação e a descompactação dos solos, que tornem a cultura mais resiliente e produção canavieira mais eficiente e sustentável.