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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCASTRO, A. dept_BR
dc.contributor.authorOLIVEIRA, K. R. dept_BR
dc.contributor.authorROSA, R. Z.pt_BR
dc.contributor.authorSILVA, F. C. dapt_BR
dc.contributor.authorFREIRE, F. J.pt_BR
dc.date.accessioned2013-11-21T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2013-11-21T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2013-11-21pt_BR
dc.date.issued2013pt_BR
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 9., 2013, Cuiabá. Agroinformática: inovação para a sustentabilidade do agronegócio brasileiro: anais. Cuiabá: Universidade Federal de Mato Grosso, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/971827pt_BR
dc.descriptionRESUMO. A utilização de modelos fundamentados em bases estatísticas para previsão de safras se apresentam como uma opção de grande interesse. No entanto, a dificuldade de se obter uma boa representatividade da evolução da cultura durante todo seu ciclo de desenvolvimento, faz com que estudos para o aperfeiçoamento dos modelos para simulação sejam necessários. Nesse contexto foi desenvolvido pela Universidade de Washington, o simulador freeware CropSyst: uma ferramenta conceitualmente simples fundamentada em dinâmicas determinístico-estocásticas, que permite auxiliar o estudo do gerenciamento de sistemas de cultivo. A coleta de informações experimentais é uma etapa fundamental para a modelagem do sistema. É a partir das informações climáticas, da análise do solo, do sistema de manejo e da evolução da biomassa vegetal durante o ciclo reprodutivo da cultura, que serão gerados os parâmetros de interesse para a área em análise. Posterior à etapa de inserção dos dados experimentais, dá-se início ao processo de simulação. A calibração das curvas e geração dos parâmetros é realizada na janela funcional Crop Calibration ? interface utilizada para o processamento das informações. No presente trabalho utilizou-se a cultura de Amendoim (Arachis hypogaea) e Soja (Glycine max), cultivados na Usina Colombo, próximo a cidade de Pindorama-SP. Para o ajuste do programa foram utilizados o coeficiente de particionamento foliar como sendo igual a 0,78 (Naab et. al, 2004) e a área foliar específica igual a 24 m2/kg [Pinto, 2006] para o Amendoim. Coeficiente de particionamento foliar como sendo igual a 1,26 (Marenco et. al, 1996) e a área foliar específica igual a 38 m2/kg (Alambert, 2010) para a Soja. A partir desses dados foi possível a construção das curvas de biomassa e do índice de área foliar (IAF) para diferentes anos de plantio, e assim, compará-las às curvas obtidas pela calibração do programa. O modelo de simulação CropSyst se apresenta adequado, uma vez que os resultados obtidos para o Amendoim e para Soja são compatíveis aos disponíveis na literatura.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectModelos computacionaispt_BR
dc.subjectModelo de simulação CropSystpt_BR
dc.titleModelos computacionais empregados na dinâmica da estimativa da biomassa do amendoim e da soja.pt_BR
dc.typeResumo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2020-01-22T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroAmendoimpt_BR
dc.subject.thesagroSojapt_BR
dc.subject.thesagroArachis Hypogaeapt_BR
dc.subject.thesagroBiomassapt_BR
dc.subject.thesagroGlycine Maxpt_BR
dc.subject.nalthesaurusModelspt_BR
dc.subject.nalthesaurusSimulation modelspt_BR
dc.subject.nalthesaurusBiomasspt_BR
dc.description.notesSBIAgro 2013.pt_BR
dc.format.extent2Não paginado.pt_BR
riaa.ainfo.id971827pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2020-01-22 -02:00:00pt_BR
dc.contributor.institutionALEXANDRE DE CASTRO, CNPTIA; KLEBSON R. DE OLIVEIRA, Colaborador CNPTIA; ROMEU Z. ROSA, Colaborador CNPTIA; FÁBIO CÉSAR DA SILVA, CNPTIA; FERNANDO J. FREIRE, UFRPE.pt_BR
Aparece nas coleções:Resumo em anais de congresso (CNPTIA)

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