Modelos para estimação de assimilação de dióxido de carbono, coeficiente de extinção de radiação sol (página 2)

Com base nas relações entre variáveis agrometeorológicas e a conversão de energia solar em produção de matéria seca, elaborou-se o modelo para estimar a produtividade da cultura de milho.

Com base em dados experimentais obtidos por HEEMST (1986) para assimilação de CO₂ em plantas do grupo C4, propõe-se o seguinte modelo:

em que T se refere à temperatura (ºC) média do ar; P à pressão absoluta (atm); H, à duração do dia (h); Z, à altitude local (m); IAF_m, ao índice de área foliar médio (m².m^-2), o qual corresponde a, aproximadamente, 60% do índice de área foliar máximo, que normalmente, ocorre no estádio de florescimento da cultura.

Com base no conceito de DE WIT (1965), concebido para estimar rendimento potencial de uma cultura através da energia disponível no local considerado, chegou-se às correções necessárias para estimar o rendimento potencial da cultura de milho. Essas correções referem-se à interceptação de radiação solar (CRs) e à respiração de manutenção e de crescimento (CR_MC).

em que k se refere ao coeficiente de extinção da radfiação solar e a, b, c, d aos parâmetros empíricos do modelo proposto determinados em análise de regressão (a = 0,14723596; b = 0,0019494165; c = - 0,00044532022; d = 0,075124603) a partir de dados experimentais relatados por DOORENBOS & KASSAM (1994).

em que a, b, c, d, e se referem aos parâmetros empíricos determinados em análise de regressão (a = -64,99114; b = -9,9595765; c = 0,021803509; d = - 0,0010608735; e = 36,985813) a partir de dados experimentais relatados por DOORENBOS & KASSAM (1994).

A fitomassa seca total (FS) pode então ser estimada pela da seguinte equação:

Para estimativa da produtividade de grãos (DOORENBOS & KASSAM, 1994), multiplica-se o valor de FS obtido pelo índice de colheita (IC), que se refere à parte colhida em relação à matéria seca total produzida, ou seja:

em que u se refere à umidade do grão.

Para calibração do modelo proposto, foram utilizados dados obtidos por quatro autores: LIMA (1995), que objetivou validar e calibrar o modelo CERES-MAIZE para condições tropicais; e GADIOLI (1999), que teve por objetivo estudar a influência de fatores ambientais sobre a fenologia e rendimento de milho, além dos trabalhos da PIONEER (2002) e FORSTHOFER (2002). Os ensaios experimentais foram desenvolvidos em Piracicaba e Taubaté (SP), Porto Alegre (RS), Tupaciguara (MG) e Barreiras (BA), respectivamente.

Nos experimentos avaliados em Piracicaba e Taubaté (SP), em cada trabalho, três genótipos (genótipos XL-520, XL-380 e XL-678 em Piracicaba; e C-901, C-333B e C-806 em Taubaté) de milho com diferentes exigências calóricas para o florescimento (XL-520: 776^oC.dia - superprecoce, XL-380: 820^oC.dia - médio, XL-678: 847^oC.dia - tardio; C- 901: 778^oC.dia - superprecoce, C-333B: 880^oC.dia - tardio - e C-806: 793^oC.dia - superprecoce) foram utilizados, e semeados em duas épocas distintas (14 de outubro de 1993 e 27 de agosto de 1994 em Piracicaba-SP; e 18 de setembro de 1997 e 20 de outubro de 1997 em Taubaté-SP) (Tabela 1).

Para estimativa de produtividade de milho, segundo o procedimento descrito, desenvolveu-se um programa em linguagem de programação Visual BASIC para ambiente Windows.

O resumo que relata os valores observados e estimados de produtividade de grãos de milho nos experimentos realizados por LIMA (1995), GADIOLI (1999), FORSTHOFER (2002) e PIONEER (2002) podem ser observados na Tabela 1 e na Figura 1. A comparação dos rendimentos é possível, porque tanto os valores estimados quanto os valores observados referem-se ao rendimento potencial (DE WIT, 1965) da cultura de milho, em condições de adequado suprimento de água e nutrientes e sem sofrer injúrias por pragas e doenças, e sem competição por água e nutrientes com plantas daninhas.

De acordo as simulações realizadas, pode-se observar que os erros de estimativa ultrapassaram 10% apenas em duas situações (Tabela 1), indicando que o modelo teve desempenho satisfatório nesta avaliação.

Os resultados indicam que as produtividades estimadas pelo modelo proposto apresentaram ajuste satisfatório aos dados utilizados (Figura 1). Para calibração do modelo, foram utilizadas produtividades de grãos de milho (valores observados) variando de 5023 a 11.961 Kg.ha^-1, em cinco diferentes localidades, nos quais os desvios variaram de –13% (subestimativa) em Taubaté-SP a 9,55% (superestimativa) em Piracicaba-SP (Tabela 1).

De acordo com as estimativas obtidas para Piracicaba-SP e Taubaté-SP, pode-se concluir que o modelo proposto é utilizável para definir a ordem de grandeza de produtividade de grãos de milho a partir do conhecimento de variáveis agrometeorológicas e da cultura.

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Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, v. 12, n. 2, p. 349-353, 2004. Recebido para publicação em 22/07/2003. Aprovado em 16/08/2004. ISSN 0104-1347.