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.

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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., Meus, L. D., Pereira, V. F., Benedetti, I. B., Benedetti, R. P., Tonetto, F., & 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