Necessidades de irrigação suplementar em soja nas condições edafoclimáticas do Planalto Médio e Missões, RS.

Este trabalho foi conduzido com a finalidade de estimar as necessidades estocásticas de irrigação suplementar por aspersão na cultura da soja (Glycine max L. Merrill), nas regiões agroecológicas do Estado do Rio Grande do Sul, denominadas de Planalto Médio e Missões. As necessidades foram simuladas em relação à combinação entre locais, épocas de semeadura, níveis de manejo da irrigação e entre níveis de ocorrência . As necessidades de irrigação suplementar foram máximas na semeadura de 15 de outubro, e os menores valores foram encontrados na semeadura de 15 de dezembro; as necessidades de irrigação suplementar foram maiores nas condições agroecológicas das Missões quando comparadas com as do Planalto Médio; as lâminas de irrigação suplementar estimadas aumentaram à medida que o nível de risco diminuiu

Simulating maize yield in sub-tropical conditions of southern Brazil using Glam model

The objective of this work was to evaluate the feasibility of simulating maize yield in a sub‑tropical region of southern Brazil using the general large area model (Glam). A 16‑year time series of daily weather data were used. The model was adjusted and tested as an alternative for simulating maize yield at small and large spatial scales. Simulated and observed grain yields were highly correlated (r above 0.8; p<0.01) at large scales (greater than 100,000 km2), with variable and mostly lower correlations (r from 0.65 to 0.87; p<0.1) at small spatial scales (lower than 10,000 km2). Large area models can contribute to monitoring or forecasting regional patterns of variability in maize production in the region, providing a basis for agricultural decision making, and Glam‑Maize is one of the alternatives

Interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas com uso do inverso de potências da distância Interpolation of parameters of intensity-duration-frequency equation using the inverse distance to a different powers

As equações de chuvas intensas representam excelente alternativa para a determinação das precipitações críticas utilizadas em projetos de engenharia; contudo, a sua determinação é muito trabalhosa. No Brasil, entretanto, dispõe-se, em diversos Estados, de um expressivo número de equações, o que torna possível a obtenção, por interpolação, dos parâmetros da equação de chuvas intensas para locais em que estes não são conhecidos. Neste trabalho compararam-se, considerando-se as informações disponíveis em 171 localidades do Estado de Minas Gerais, 625 diferentes combinações entre os quatro parâmetros da equação de chuvas intensas ("K", "a", "b" e "c") interpolados com a utilização da metodologia do inverso da potência da distância, através de cinco diferentes potências. Percebeu-se, em todas as combinações, tendência de superestimativa da intensidade de precipitação. A interpolação de "K" e "c" com o inverso da quinta potência da distância, "a" com o inverso da distância e "b" com o inverso do cubo da distância, apresentou melhores resultados na estimativa da intensidade de precipitação.<br>Intense precipitation equations represent an excellent alternative to determinate critical rainfalls used in engineering designs but its obtainment is time-consuming. However, in some Brazilian States a great number of these equations have been determined for several places, permitting to obtain the equation parameters, by interpolation, for the places where these still have not bean known. In this paper 625 different combinations were compared for the four intense precipitation parameters ("K", "a", "b" and "c") interpolated by the inverse distance to a power method (using five different powers). Data from 171 places located in Minas Gerais State were used. In all the combinations, a tendency of overestimation was noticed for the precipitation intensity. "K" and "c" parameters interpolated by the inverse distance to the fifth power, "a" interpolated by the inverse distance of the first power and "b" by the inverse distance to the third power showed better results in precipitation intensity prediction