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Modelos agrometeorológico-espectrais na estimativa de produtividade de matéria seca da cana-de-açúcar / Agrometeorological-espectral models in estimating dry matter yield of sugar cane

Orientadores: Rubens Augusto Camargo Lamparelli, Jansle Vieira Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-25T02:30:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / Resumo: Cultivada no Brasil desde as primeiras décadas após a chegada dos Portugueses, a cana-de-açúcar vem desde então exercendo notável influência nos ciclos econômicos e no desenvolvimento do país, ganhando grande destaque com a percepção do etanol como opção de energia limpa e renovável e ainda em função da crescente demanda mundial por este tipo de energia. Estima-se que na Safra 2012/2013 a área cultivada no Brasil totalizou 8,49 milhões de hectares, os quais geraram uma moagem de 588,9 milhões de toneladas de cana-de-açúcar destinadas principalmente à produção de açúcar, etanol e energia elétrica. Diante da magnitude dos números que envolvem a produção canavieira no Brasil, surge a importância do planejamento da produção da cultura, alicerçado nas estimativas de safra, imprescindíveis para o gerenciamento adequado da lavoura e para as negociações antecipadas do produto, inclusive da matéria seca que será a matéria-prima para a geração e comercialização da energia elétrica cogerada e num futuro próximo para a produção do etanol celulósico ou etanol de segunda geração. Diante desta problemática, este trabalho surge com o objetivo específico de comprovar a hipótese de que o modelo agrometeorológico-espectral baseado na abordagem clássica de MONTEITH (1972) sobre a eficiência dos sistemas vegetais em aproveitar a energia radiante para a produção e acúmulo de matéria seca pode ser utilizado com eficácia, em nível aceitável, para a estimativa de produtividade de matéria seca da cana-de-açúcar. Este estudo foi realizado em duas propriedades agrícolas localizadas na região de Matão (SP), cultivadas com o cultivar RB855156, em seu 3º ciclo de colheita mecanizada, na Safra 2011/2012, a qual teve sua produtividade de matéria seca avaliada em campo, pela coleta e análise de amostras, em quatro distintos períodos durante o ciclo de desenvolvimento da cultura, representando cada uma de suas fases de desenvolvimento. Os modelos agrometeorológico-espectrais foram implementados para as áreas de estudo variando a combinação (em pares) de quatro variáveis espectrais (valores de fAPAR derivados dos índices de vegetação obtidos pelas imagens dos sensores MODIS ¿ a: NDVI do Satélite Aqua, b: NDVI do Satélite Terra, c: NDVI médio entre os Satélites Aqua e Terra e, d: NDVI máximo entre os Satélites Aqua e Terra) e quatro variáveis meteorológicas (dados obtidos por meio de estação meteorológica de superfície ¿ a: dados diários, b: dados médios em agrupamento de 8 dias, c: dados médios decendiais e dados médios obtidos pelo modelo ECMWF/ERA-Interim d: dados decendiais), os quais resultaram em dezesseis diferentes conjuntos de dados modelados que, comparados as observações de campo e submetidos às análises estatísticas (testes de normalidades, de igualdade de médias, coeficientes de correlação de Pearson, de concordância e de desempenho), demonstraram a viabilidade do uso deste modelo para a estimativa de produtividade de matéria seca da cana-de-açúcar em nível local, com boa precisão (r = 0,9707) e acurácia (d = 0,9821) quando da utilização das variáveis espectrais do Satélite Aqua, bem como com o valor médio das observações espectrais dos Satélites Aqua e Terra, ao longo de todo o ciclo de desenvolvimento. Demonstraram ainda que os dados meteorológicos provenientes do ERA Interim, disponibilizados pelo ECMWF, podem ser utilizados nesta modelagem (r = 0,9617 e d = 0,9769), em opção aos dados das estações de superfície sem grandes perdas, como alternativa de obtenção de dados meteorológicos em locais onde haja carência de cobertura por estações meteorológicas de superfície / Abstract: Cultivated in Brazil since the early decades after the arrival of the Portuguese, sugarcane has since then been exerting considerable influence on economic cycles and the development of the country, gaining great prominence with the perception of ethanol as an option for clean, renewable energy and also because of the growing global demand for this type of energy. It is estimated that in 2012/2013 the planted crop area in Brazil totalized 8.49 million hectares, which generated a crushing of 588.9 million tons of sugarcane mainly for the production of sugar, ethanol and electric energy. Considering the magnitude of the numbers involving sugarcane production in Brazil, emerge the importance of planning in crop yield, based on crop estimates, essential for proper management of the crop and for early negotiations of the product, including the dry matter that will be the prime matter for the generation and sale of electricity and cogeneration for the production of cellulosic ethanol and second generation ethanol in the near future. Faced with this problem, this paper comes up with the specific purpose of testing the hypothesis that the agrometeorological-spectral model based on the classical approach of MONTEITH (1972) on the efficiency of plant systems in harnessing the radiant energy for production and dry matter accumulation can be used effectively at an acceptable level for estimating dry matter yield of sugarcane. This study was conducted on two farms in the region of Matão (SP), cultivated with the RB855156 cultivar in its 3rd cycle of mechanical harvesting in the 2011/2012 Harvest, which had its dry matter productivity evaluated in the field by collection and analysis of samples at four different times during the development cycle of culture, representing each phase of their of development. The agrometeorological-spectral models were implemented for the study areas using a combination of four spectral variables, in pairs, (values of fAPAR derived from the vegetation index obtained by the images from the MODIS sensors - a: NDVI from Sattelite Aqua b: NDVI from Sattelite Terra, c: Average NDVI between Aqua and Terra Sattelites and d: Maximum value of NDVI between Aqua and Terra Sattelites) and four meteorological variables (data obtained from weather station on surface ¿ a: daily data, b: average datas grouped by 8 days, c: average decendials datas e datas obtained by ECMWF/Era-Interim d: average decendials datas), which resulted in sixteen different sets of modeled data which, compared to field observations and subjected to statistical analysis (normality tests, equality of means test, Pearson correlation coefficients of agreement and performance), demonstrated the feasibility of using this model for estimating dry matter yield of sugarcane locally with good precision (r = 0.9707) and accuracy (d = 0.9821) when using the Aqua satellite spectral variables, as well as the average value of spectral observations of the satellites and the Earth Aqua over the entire development cycle. Also demonstrated that the meteorological data from the ERA Interim, provided by ECMWF, can be used in this model (r = 0.9617 e d = 0.9769) as an option to the data of surface stations without heavy losses, as an alternative of obtaining weather data in places where there is lack of coverage of ground meteorological stations / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestre em Engenharia Agrícola

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/257104
Date25 August 2018
CreatorsMello, Jefferson Rodrigo Batista de, 1982-
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Rocha, Jansle Vieira, 1961-, Lamparelli, Rubens Augusto Camargo, 1955-, Rolim, Glauco de Souza, Esquerdo, Julio Cesar Dalla Mora
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format133 p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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