Título:	Calibração do modelo Aquacrop para estimativa de rendimento de milho no semiárido do Brasil.
Autoria:	MARTINS, M. A. TOMASELLA, J. GIAROLLA, A. ALVALÁ, R. C. S. ANDRADE, C. L. T.
Afiliação:	CAMILO DE LELIS TEIXEIRA DE ANDRADE, CNPMS.
Ano de publicação:	2015
Referência:	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROMETEOROLOGIA, 19., 2015, Lavras. Agrometeorologia no século 21: o desafio do uso sustentável dos biomas brasileiros: anais. Lavras: UFLA, 2015.
Conteúdo:	A região Semiárida brasileira é afetada por secas recorrentes que comprometem a agricultura de subsistência na região. Dentre as culturas de subsistência cita-se o milho tendo grande importância na alimentação humana e animal. Devido às secas recursivas a produtividade dessa cultura é relativamente baixa e afeta a segurança alimentar da população e suprimento de alimentos para os animais. Com o intuito de antever possíveis variações e quebras na produtividade agrícola, modelos de cultura podem ser utilizados para subsidiar o planejamento por parte dos tomadores de decisão, afim de mitigar os efeitos da seca na agricultura e garantir a segurança alimentar. Assim, visando avançar nos estudos sobre o tema o objetivo deste trabalho foi calibrar o modelo AquaCrop para estimar produtividade de milho na região Semiárida do Brasil. Foram considerados 21 municípios pertencentes ao semiárido brasileiro e um total de 47 safras. Dados meteorológicos observados foramobtidos junto ao INMET e CPTEC/INPE e dados experimentais da cultura de milho disponibilizados pela EMBRAPA; O desempenho do modelo foi avaliado baseando-se nos coeficientes estatísticos de precisão (r²), acurácia (d) e confiança (c). Resultados preliminares mostraram boa capacidade do modelo AquaCrop em estimar produtividade de milho na área estudada com índices de precisão, acurácia e confiança de 0.66; 0.84 e 0.68, respectivamente.
Thesagro:	Zea mays Safra Produtividade
Palavras-chave:	Modelagem
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPMS)