Title:	Modelos empíricos para a estimativa de matéria seca de cv. Marandu utilizando variáveis agroclimáticas. II Validação dos modelos.
Authors:	CRUZ, P. G. SANTOS, P. M. ARAUJO, L. C. de PEZZOPANE, J. R. M.
Affiliation:	PEDRO. G. CRUZ, ESALQ/PIRACICABA; PATRICIA MENEZES SANTOS, CPPSE; Leandro Coelho de Araujo, ESALQ/PIRACICABA; JOSE RICARDO MACEDO PEZZOPANE, CPPSE.
Date Issued:	2010
Citation:	In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 2., 2010, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação Agropecuária: Embrapa Pecuária Sudeste, 2010.
Description:	O desenvolvimento de modelos agroclimáticos, capazes de estimar a produção de forragem, tem sua importância fundamentada no planejamento e no gerenciamento da produção de forragem, tanto em escala da propriedade rural quanto em escala regional e nos zoneamentos agroclimáticos. A validação ou teste é importante no processo de modelagem, pois é a etapa que permite verificar a capacidade do modelo em reproduzir, de forma coerente, o que ele se propõe a representar. O objetivo foi testar modelos lineares agroclimáticos na predição da taxa de acúmulo de matéria seca de cv. Marandu. No teste foram utilizados dados provenientes de um ano de experimento (2009/2010) conduzido na Embrapa Pecuária Sudeste em São Carlos ? SP. O experimento foi em blocos casualizados com quatro repetições, sem restrição hídrica e nutricional. A freqüência de corte foi de 35 dias a 25 cm de altura. Os modelos testados relacionam parâmetros climáticos e taxa média de acúmulo de matéria seca (TAMS). As variáveis agroclimáticas são o índice climático de crescimento (ICC), os graus diários acumulados acima da temperatura base de 17°C corrigido pela relação ETr/ETp (GDc) e a temperatura mínima (Tmin) juntamente com os graus dia acumulado (GD) e a evapotranspiração real (ETr). Os modelos agroclimáticos são: TAMS= 233,54ICC+7,99; TAMS= 12,9GDc+6,52 e TAMS= 8,3Tmin-51,8GD+22ETr-36,3. O desempenho dos modelos foi avaliado pelo coeficiente de determinação (r²), pelo índice de Willmott (d), o índice de confiança (c ? coeficiente de correlação r x d, (Camargo e Sentelhas, 1995) e o erro do quadrado médio de predição (EQMP). O r² dos modelos foram de 0,80, 0,79 e 0,65 para as variáveis preditoras ICC, GDc e regressão linear múltipla, espectivamente. No índice ?c?, que reúne os índices de precisão ?r? e de exatidão ?d?, os modelos apresentaram desempenho variando de ?Bom? a ?Muito bom? (?c? acima de 0,66). A variável preditora GDc apresentou o melhor desempenho entre os modelos testados com os maiores valores para os índices ?d? e ?c? (0,91 e 0,81, respectivamente) e menor valor de EQMP (421535 (kgMS/ha)². A predição da produção de matéria seca do capim Marandu, de forma simples, utilizando uma variável agroclimática agrupada pela soma térmica corrigida pelo balanço hídrico mostrou-se adequada e satisfatória.
Thesagro:	Matéria Seca
Keywords:	Modelos empírico Validação dos modelos
Type of Material:	Resumo em anais e proceedings
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Resumo em anais de congresso (CPPSE)