Previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz

Autores

  • Michel Rocha da Silva Crops Team, Avenida Roraima, no 1.000, Prédio 61H, Sala 7B, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Nereu Augusto Streck Universidade Federal de Santa Maria, Avenida Roraima, no 1.000, Cidade Universitária, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Jossana Ceolin Cera Instituto Rio Grandense do Arroz, Avenida Missões, no 342, São Geraldo, CEP 90230-100 Porto Alegre, RS.
  • Ary José Duarte Junior Universidade Federal de Santa Maria, Avenida Roraima, no 1.000, Cidade Universitária, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Giovana Ghisleni Ribas Grupo Dom Mario, Rua Antonio Rasteiro Filho, no 2.700, CEP 86183-751 Cambé, PR.
  • Ioran Guedes Rossato Universidade Federal de Santa Maria, Avenida Roraima, no 1.000, Cidade Universitária, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Lorenzo Dalcin Meus Universidade Federal de Santa Maria, Avenida Roraima, no 1.000, Cidade Universitária, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Vladison Fogliato Pereira Universidade Federal de Santa Maria, Avenida Roraima, no 1.000, Cidade Universitária, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Isabela Bulegon Benedetti Universidade Federal de Santa Maria, Avenida Roraima, no 1.000, Cidade Universitária, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Romulo Pulcinelli Benedetti Crops Team, Avenida Roraima, no 1.000, Prédio 61H, Sala 7B, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Francisco Tonetto Universidade Federal de Santa Maria, Avenida Roraima, no 1.000, Cidade Universitária, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.
  • Alencar Junior Zanon Universidade Federal de Santa Maria, Avenida Roraima, no 1.000, Cidade Universitária, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS.

DOI:

https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2022.v57.27081

Palavras-chave:

Oryza sativa, modelagem de culturas, sistemas de apoio à decisão, saldo de fornecimento

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha-1, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares mais representativas por região.

Downloads

Publicado

2022-07-22

Como Citar

Silva, M. R. da, Streck, N. A., Cera, J. C., Duarte Junior, A. J., Ribas, G. G., Rossato, I. G., … Zanon, A. J. (2022). Previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 57(Z), e02069. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2022.v57.27081