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Título: Desenvolvimento de modelos preditores de acúmulo de forragem em pastagens tropicais.
Autoria: TONATO, F.
BARIONI, L. G.
PEDREIRA, C. G. S.
SILVA, O. D. D. da
MALAQUIAS, J. V.
Afiliação: FELIPE TONATO, ESALQ/USP; LUIS GUSTAVO BARIONI, CNPTIA; CARLOS GUILHERME SILVEIRA PEDREIRA, ESALQ/USP; OZANIVAL DARIO DANTAS DA SILVA, CPAC; JUACI VITORIA MALAQUIAS, CPAC.
Ano de publicação: 2010
Referência: Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DF, v. 45, n. 5, p. 522-529, maio 2010
Conteúdo: O objetivo deste trabalho foi identificar, quantificar e modelar atributos condicionantes do acúmulo de forragens no Brasil Central e desenvolver modelos estimadores do acúmulo de forragem potencial, com base em parâmetros climáticos. Uma estrutura de banco de dados foi modelada e implementada para a inserção de dados de crescimento de forrageiras. Foram inseridos dados primários de experimentos com cultivares do gênero Cynodon, Panicum e Urochloa. O banco de dados permitiu gerar listagens ordenadas das taxas médias de acúmulo de forragem (TMA), temperatura média, máxima, mínima (Tmín), radiação global incidente e dias do ano, para cada período de crescimento. Realizaram-se regressões lineares simples e múltiplas, com variáveis climáticas como regressoras e TMA como variável resposta. O modelo com Tmín como variável independente se destacou com os melhores valores para o coeficiente de determinação, critério de Akaike e critério bayesiano, e foi adotado como padrão. Os modelos foram agrupados pelo teste de coincidência em seis grupos. Os modelos possuem capacidade estimadora diferente para cada cultivar. A calibração dos modelos com dados locais pode acomodar efeitos desconsiderados na sua formulação e aumenta a acurácia de estimativas da produção potencial.
Thesagro: Brachiaria
Sistema de Produção
NAL Thesaurus: Cynodon
Panicum
Urochloa
Palavras-chave: Estacionalidade de produção
Modelagem
Forragem em pastagem tropical
Modeling
Tipo do material: Artigo de periódico
Acesso: openAccess
Aparece nas coleções:Artigo em periódico indexado (CNPTIA)

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