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Previous issue date: 2000-12-11 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A informática pode ser vista como uma ferramenta, que permite armazenar informações de forma organizada, a fim de possibilitar o avanço na interpretação de alguns fenômenos do solo e da planta. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema capaz de interpretar análise de solo e recomendar nutrientes (SIR) para a cultura do arroz irrigado (AI) por inundação. O SIR-AI desenvolvido estima a demanda do nutriente pela cultura, como variável dependente da produção de grãos, e características do solo como a capacidade tampão. A quantidade de nutriente disponibilizada pelo solo é quantificada pela divisão de seu teor pela taxa de recuperação pelo extrator do nutriente adicionado. A demanda da cultura menos o nutriente disponibilizado no solo gera a recomendação de nutrientes. Para o N, utiliza–se a matéria orgânica, como variável, para estimar o N mineralizado num determinado período de tempo e o N disponível no solo, que deverá ser somado à quantidade de N reciclado dos restos de culturas utilizadas em rotação no inverno. Equações foram geradas para simplificar todo o SIR-AI, incluindo variáveis como a produção de grãos, o teor do nutriente disponível no solo e a medida da capacidade tampão dos solos. As equações estimam a recomendação de nutrientes com exatidão suficiente para serem utilizadas, satisfatoriamente, como uma maneira prática de interpretar análise de solo e recomendar nutrientes para a cultura do arroz irrigado por inundação, em substituição às tabelas atuais de recomendação. / The computer science may be seen as a tool that allows to store information on such an organized way to making possible the improvement of the interpretation of some soil and plant phenomena. The objective of this study was to develop a system capable to interpret soil analysis, as well as to recommend nutrients (SIR) to flood-irrigation rice crop (AI). The developed SIR-AI estimates the crop nutrient demand as a dependent variable of grain yield as well as the soil characteristics such as buffer capacity. The amount of nutrients available in soil is quantified, by dividing its nutrient content by the recovery rate as a function of the nutrient-added extractor. The crop demand minus the nutrient available in soil generates the nutrient recommendation. For N, the organic matter is used as variable to estimate the N mineralized over a certain time period, as well as the N available in soil which must be summed to the amount of N recycled from remainders of the rotation-used crops during winter. The equations were generated to simplify the whole SIR-AI, by including some variables such as grain yield, the nutrient content available in soil and the ixmeasurement of soil buffer capacity. The equations estimate the recommended amount of nutrients with an accuracy enough to be adequately used, so constituting a practical way to interpret soil analysis and to recommend nutrients to flood-irrigated rice crop in substitution to the current recommendation tables.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/10735 |
| Date | 11 December 2000 |
| Creators | Raffaeli, Valmor |
| Contributors | Novais, Roberto Ferreira de, Cantarutti, Reinaldo Bertola, Alvarez Venegas, Víctor Hugo |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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