Navegando por Autor "Porto, Bruna Barreto"

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    Calibração e avaliação do rendimento e produção de biomassa de duas cultivares de trigo, utilizando o modelo AQUACROP para a sub-região produtora Luís Eduardo Magalhães, Oeste Baiano.
    (Universidade do Estado da Bahia, 2024-06-22) Porto, Bruna Barreto; Silva , Marcos Antônio Vanderlei; Oliveira , Uldérico Rios; Neto , Joaquim Pedro Soares
    O clima desempenha um papel fundamental na produção agrícola, sendo diretamente impactado por suas mudanças. À medida que as variações climáticas ocorrem, as práticas de gestão na agricultura necessitam de revisões. Uma abordagem frequentemente adotada para projetar cenários no desenvolvimento das culturas é a utilização de modelagem agrometeorológica. Neste contexto, o presente estudo teve como objetivo a calibração do modelo AquaCrop para estimar a produtividade e biomassa da cultura de trigo na região Oeste da Bahia. O modelo foi configurado e calibrado com base em dados de clima, solo, cultura e manejo, coletados de dois pivôs ao longo de duas safras (anos agrícolas de 2022 e 2023) na Fazenda SAMA, situada no município de Luís Eduardo Magalhães–BA. Após a inserção dos dados no modelo, este simulou a produtividade de grãos e o acúmulo total de biomassa para os referidos anos agrícolas, seguido pela calibração do modelo. A avaliação do modelo foi realizada utilizando diversas métricas estatísticas, incluindo erro médio absoluto (EMA), índice de concordância de Willmott (d), raiz quadrada do erro médio (RMSE), eficiência de Nash e Sutcliffe (NSE), coeficiente de determinação (R²) e índice de confiança (c). A simulação da produtividade da cultura de trigo obtida pelo modelo AquaCrop, quando comparada com os dados observados, demonstrou resultados satisfatórios, destacando a robustez e a praticidade do modelo. O desempenho do modelo foi considerado excelente para estimar tanto a produtividade quanto a biomassa, apresentando um valor de R² de 0,97 para os dois anos estudados. Os resultados deste estudo indicam que o modelo pode ser aplicado com confiança para prever a produtividade de futuras safras, contribuindo significativamente para o planejamento da produção de culturas agrícolas na região.