Estratégias de manejo de irrigação e de semeadura para a cultura da soja por meio de modelagem agrometeorológica no oeste da Bahia
| dc.contributor.advisor | Souza, Silas Alves | |
| dc.contributor.author | Sodré, José Igor Martins | |
| dc.contributor.referee | Santana, Charles Cardoso | |
| dc.contributor.referee | Silva, Alberto do Nascimento | |
| dc.contributor.referee | Oliveira, Evandro Chaves de | |
| dc.date.accessioned | 2022-01-03T15:05:45Z | |
| dc.date.available | 2022-01-03T15:05:45Z | |
| dc.date.issued | 2021-12-28 | |
| dc.description.abstract | O clima desempenha uma função essencial para a produção agrícola, sendo esta diretamente afetada pelas suas mudanças. À medida que as variações climáticas ocorrem, as práticas de manejo da agricultura precisam ser revistas, especificamente a exigência de recursos hídricos e manejo de irrigação. Uma das alternativas utilizadas para viabilizar as projeções de cenários para o desenvolvimento das culturas, é através do uso de modelagem agrometeorológica. Dessa forma, o objetivo deste trabalho consistiu em calibrar o modelo AquaCrop para estimar a produtividade e biomassa da cultura da soja, e avaliar o impacto de diferentes estratégias de déficit hídrico e a semeadura em diferentes datas, para as condições da região Oeste da Bahia. O modelo foi parametrizado e calibrado usando dados de clima, solo, cultura e manejo, coletados em três pivôs ao longo de duas safras, que compreendem os anos agrícolas de 2019/2020 e 2020/2021 na Fazenda SAMA, localizada no município de Luís Eduardo Magalhães-BA. Após os dados serem inseridos no modelo, o modelo simulou a produtividade de grãos e o acúmulo total de biomassa para os três pivôs, e em seguida foi realizada a calibração do modelo. Após a calibração do modelo, foi realizada a simulação de cinco cenários de diferentes níveis de lâmina de irrigação, três cenários de aplicação de interrupção da irrigação em fases fenológicas específicas e, cinco diferentes datas de semeadura. O modelo foi avaliado utilizando as seguintes variáveis estatísticas: erro médio absoluto (EMA), índice de concordância de Willmott (d), raiz quadrada do erro médio (RMSE), a eficiência de Nash e Sutcliffe (NSE), coeficiente de determinação (R²) e o índice de confiança (c). A simulação da produtividade da cultura da soja obtida através do modelo AquaCrop, se comparadas com o desempenho dos dados observados, apresentaram resultados satisfatórios, ressaltando a robustez e a praticidade do modelo. O modelo foi avaliado como ótimo para a estimativa da produtividade e da biomassa, com valor de R² igual a 0,99 para os três pivôs, e média de 0,998 para o coeficiente de Willmontt (d) e o índice de concordância (c). De acordo com os cenários de níveis de lâmina de irrigação avaliados, o uso da lâmina de 75% atingiu maior produtividade da cultura da soja, sendo aproximadamente 102 kg/ha maior que na lâmina de 100%. As fases fenológicas de florescimento e enchimento de grãos da cultura da soja apresentaram maior sensibilidade ao déficit hídrico, quando comparadas com a aplicação de déficit na fase vegetativa e sem interrupção da irrigação em nenhuma das fases fenológicas. A última quinzena de outubro, que abrange duas épocas de semeadura, 18/10/2020 e 28/10/2020 é o período de plantio que viabiliza os máximos rendimentos estimados da cultura da soja no AquaCrop, em comparação aos rendimentos observados. Os resultados desse estudo mostram que o modelo pode ser aplicado para estimar a produtividade de safras futuras, contribuindo para o planejamento da produção de culturas agrícolas na região. | pt_BR |
| dc.description.abstract2 | The climate plays an essential role for agricultural production, which is directly affected by its changes. As climatic variations occur, agricultural management practices need to be revised, specifically the demand for water resources and irrigation management. One of the alternatives used to enable scenario projections for crop development is through the use of agrometeorological modeling. Thus, the objective of this work was to calibrate the AquaCrop model to estimate soybean crop yield and biomass, and to evaluate the impact of different water deficit strategies and sowing at different dates, for conditions in the western region of Bahia. The model was parameterized and calibrated using climate, soil, crop and management data, collected in three pivots over two harvests, comprising the 2019/2020 and 2020/2021 agricultural years at Fazenda SAMA, located in the municipality of Luís Eduardo MagallanesBA. After the data were entered into the model, the model simulated grain yield and total biomass accumulation for the three pivots, and then model calibration was performed. After calibrating the model, a simulation of five scenarios of different levels of irrigation depth, three scenarios of application of irrigation interruption in specific phenological phases, and five different sowing dates were performed. The model was evaluated using the following statistical variables: mean absolute error (MAE), Willmott agreement index (d), root mean square error (RMSE), Nash and Sutcliffe efficiency (NSE), coefficient of determination (R²) and the confidence index (c). The simulation of soybean crop yield obtained through the AquaCrop model, if compared with the performance of the observed data, presented satisfactory results, emphasizing the robustness and practicality of the model. The model was evaluated as excellent for the estimation of productivity and biomass, with a R² value equal to 0.99 for the three pivots, and an average of 0.998 for the Willmontt coefficient (d) and the agreement index (c). According to the scenarios of irrigation depth levels evaluated, the use of the 75% depth reached higher soybean crop productivity, being approximately 1.5% higher than the 100% depth. The phenological stages of flowering and grain filling of the soybean crop showed greater sensitivity to water deficit, when compared to the application of deficit in the vegetative stage and without interruption of irrigation in any of the phenological stages. The last fortnight of October, which covers two sowing seasons, 10/18/2020 and 10/28/2020, is the planting period that enables the maximum estimated yields of the soybean crop in AquaCrop, compared to observed yields. The results of this study show that the model can be applied to estimate the productivity of future crops, contributing to the planning of agricultural crop production in the region. | |
| dc.identifier.citation | SODRÉ, José Igor Martins. Estratégias de manejo de irrigação e de semeadura para a cultura da soja por meio de modelagem agrometeorológica no oeste da Bahia. Orientador: Silas Alves Souza. 2021. 65f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Departamento de Ciências Humanas, Campus IX, Universidade do Estado da Bahia, Barreiras, 2021. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11896/2164 | |
| dc.identifier2.lattes | http://lattes.cnpq.br/9368381740555208 | |
| dc.language.iso | por | |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en |
| dc.subject | AquaCrop | pt_BR |
| dc.subject | Calibração de modelo | pt_BR |
| dc.subject | Cultura da soja | pt_BR |
| dc.subject | Déficit hídrico | pt_BR |
| dc.subject | Manejo de irrigação | pt_BR |
| dc.title | Estratégias de manejo de irrigação e de semeadura para a cultura da soja por meio de modelagem agrometeorológica no oeste da Bahia | pt_BR |
| dc.title.alternative2 | Irrigation and seeding management strategies for soybean cultivation through agrometeorological modeling in western Bahia | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | pt_BR |
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