Produtividade de soja em cenários climáticos futuros para o Rio Grande do Sul

The objective of this work was to estimate the yield potential and the water‑limited yield of  soybean (Glycine max) in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, in two future climate scenarios, SRES A1B and RCP4.5, using the SoySim and Cropgro‑Soybean simulation models. In both models, three maturity groups (4.8, 5.5, and 6.0) and six sowing dates (09/01, 10/01, 11/01, 12/01, 01/01, and 02/01) were considered in the SRES A1B‑CMIP3 and RCP4.5‑CMIP5 scenarios. The analyzed variable was grain yield at 13% moisture (Mg ha-1). Soybean yield potential in Rio Grande do Sul should increase up to the end of the 21st century, according to both scenarios. Water‑limited yield of soybean also increases up to the end of the 21st century, by the SRES A1B‑CMIP3 scenario; however, it will decrease in future periods, by the RCP4.5‑CMIP5 scenario because of limited soil water.O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade potencial e a produtividade com limitação de água em soja (Glycine max), no Rio Grande do Sul, em dois cenários climáticos futuros, SRES A1B e RCP4.5, por meio dos modelos agrícolas de simulação SoySim e Cropgro‑Soybean. Consideraram-se, em ambos os modelos, três grupos de maturação (4.8, 5.5 e 6.0) e seis datas de semeadura (01/09, 01/10, 01/11, 01/12, 01/01 e 01/02), nos cenários SRES A1B‑CMIP3 e RCP4.5‑CMIP5. A variável analisada foi a produtividade de grãos de soja a 13% de umidade (Mg ha-1). A produtividade potencial de soja no Rio Grande do Sul deve aumentar até o final do século XXI, de acordo com ambos os cenários. A produtividade de soja com limite de água também aumenta até o final do século XXI, pelo cenário SRES A1B‑CMIP3; porém, ela decrescerá nos períodos futuros, pelo cenário RCP4.5‑CMIP5, em razão do estresse hídrico no solo

Comparação da Produtividade de Soja Observada e Simulada pelo Modelo Soysim para Seis Municípios do Rio Grande do Sul

A produtividade da cultura da soja foi simulada por um modelo ecofisiológico e comparada com dados de produtividade observada de seis municípios do Rio Grande do Sul – RS. As simulações foram realizadas através do modelo SoySim, com quatro datas de semeadura, três grupos de maturação e três níveis tecnológicos distintos