Mudanças climáticas e seus efeitos no rendimento de arroz irrigado no Rio Grande do Sul

The objective of this work was to estimate the irrigated rice grain yield in the rice production regions of the state of Rio Grande do Sul, Brazil, in different sowing dates, in a future climatic scenario – the A1B scenario from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) – and to determine possible changes in the current sowing calendar for irrigated rice in this scenario. The SimulArroz model was used, considering three maturity groups (early, middle, and late) and seven sowing dates (8/1, 9/1, 10/1, 11/1, 12/1, 1/1, and 1/2) for each year of the climatic scenario, in the six rice production regions of the state. Among the rice production regions, there is a variation in the effect of climate change on yield, in which the Fronteira Oeste region is less favored and the Zona Sul region more favored in the future scenario. The projected climate change has a positive effect on rice grain yield in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, mainly at the end of the 21st century, when the sowing period may be anticipated.O objetivo deste trabalho foi estimar o rendimento de grãos de arroz irrigado nas regiões orizícolas do Estado do Rio Grande do Sul, em diferentes datas de semeadura, em cenário climático futuro – cenário A1B do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) – e determinar as possíveis alterações no atual calendário de semeadura do arroz irrigado nesse cenário. O modelo SimulArroz foi usado, tendo-se considerado três grupos de maturação (precoce, médio e tardio) e sete datas de semeadura (1/8, 1/9, 1/10, 1/11, 1/12, 1/1 e 1/2) para cada ano do cenário climático, nas seis regiões orizícolas do estado. Entre as regiões orizícolas, há variação do efeito da mudança no clima sobre o rendimento, em que a região da Fronteira Oeste é a menos favorecida e a Zona Sul, a mais favorecida no cenário futuro. As mudanças climáticas projetadas têm efeito positivo no rendimento de grãos de arroz irrigado no Estado do Rio Grande do Sul, principalmente no final do século 21, quando o período de semeadura poderá ser antecipado

Aspectos do perfil discente do Curso Técnico em Paisagismo da Universidade Federal de Santa Maria

The goal of this study was determinate same aspects of students profile of technical course in landscaping at Universidade Federal de Santa Maria, RS. To this end, it was applied a closed questionnaire for 16 and 24 students, respectively, from second and fourth semesters, of the course. It was verified that the age range is large, varying between 17 and 60 years old, with female predominance. About the schooling, majority of the students have only high school, with wish of continuous the studies and work in the landscaping area, possibly, by considering the course with great importance to their quality of life and society. The main motivation of the course is due a personal issues, and also, for the tradition and quality of the institution, reflecting the students satisfaction in relation to of technical course in landscaping.Key-words: professional education, vocational education, quality of live, socio-economic profile.Por meio deste estudo objetivou-se conhecer alguns aspectos do perfil dos estudantes do Curso Técnico em Paisagismo da Universidade Federal de Santa Maria, RS. Para tanto foi aplicado um questionário fechado para 16 e 24 alunos, respectivamente, do segundo e quarto semestres do curso. Verificou-se que a faixa etária é ampla, variando de 17 a 60 anos, com predomínio do sexo feminino. Quanto aos alunos, a maioria tem a escolarização do ensino médio, com desejo de continuar os estudos e atuarem na área de Paisagismo, possivelmente, por considerar o curso de grande importância para a sua qualidade de vida e da sociedade. A motivação principal de escolha do curso deve-se a questões pessoais e pela tradição e qualidade de ensino da instituição, refletindo a satisfação dos alunos em relação ao Curso Técnico em Paisagismo.Palavras-chave: educação profissional, ensino profissionalizante, qualidade de vida, perfil socioeconômico

Assessing climate change effects on gladiola in Southern Brazil

Gladiola (Gladiolus × grandiflorus Hort.) is an important cut flower for small farmers in Brazil. While the El Niño Southern Oscillation, which causes interannual variability to air temperature in Southern Brazil, can shift the optimum planting window of gladiola, an increase in temperature due to climate change can accelerate gladiola flowering and cause injuries by heat. The objective of this study was to assess the potential climate change effects on gladiola optimum planting date for specific market dates and investigate injuries occurrence on spikes in the Rio Grande do Sul State, Brazil. Field experiments were conducted from 2016 to 2018 at four different locations across the Rio Grande do Sul State to evaluate the performance of the PhenoGlad model in simulating the developmental stages of gladiola. The PhenoGlad model was run on climate scenarios of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) named RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. The climate change scenarios caused a delay in the optimum planting date to harvest gladiola for All Souls’ Day across the Rio Grande do Sul State. For harvesting spikes for Mother’s Day, negative anomalies (earliest planting date) occurred in the warmest regions, because the very high temperature extended the crop development. Injuries by heat on spikes reached positive anomalies in 70 % of the years in the warmest regions for scenario RCP8.5. To harvest spikes for Mother’s Day, heat injury did not exceed 20 % of the years. Mitigation strategies for farmers to deal with climate change and keep their gladiola production include adjusting the optimum planting date

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

Introdução da perda de produtividade de arroz pela competição com plantas daninhas no modelo SimulArroz

The objective of this work was to model weedy rice (Oryza sativa) and barnyard grass (Echinochloa spp.) competition with flood-irrigated rice, introducing it as a submodule into the SimulArroz model. The competition of both weeds with irrigated rice was modeled using the rectangular hyperbola equation. The “i” and “a” coefficients of the rectangular hyperbola for each of these weeds were obtained from the literature and from field experiments carried out in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. In SimulArroz, yield loss was applied to penalize yield in all three technological levels (high, medium, and low) of physiological maturity. For weedy rice, the coefficient values of imean for the high, medium, and low technological levels were 1.04, 1.50, and 3.57 respectively, and, for barnyard grass, 4.70, 10.49, and 15.51 respectively. Coefficient “a” was 100 for weedy rice, and amean values for barnyard grass were 101.63, 104.92, and 96.88 for the high, medium, and low levels, respectively. The yield loss approach was suitable to model the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice. The submodule yield loss caused by the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice improves the predictive capacity of the SimulArroz model.O objetivo deste trabalho foi modelar a competição de arroz-daninho (Oryza sativa) e capim-arroz (Echinochloa spp.) com o arroz irrigado por inundação e introduzi-la como um submodelo no modelo SimulArroz. A competição das duas ervas daninhas com o arroz irrigado foi modelada com o uso da equação da hipérbole retangular. Os coeficientes “i” e “a” da hipérbole retangular referentes a cada erva foram obtidos na literatura e em experimentos de campo conduzidos no Rio Grande do Sul. No SimulArroz, a perda de produtividade foi aplicada para penalizar a produtividade nos três níveis tecnológicos (alto, médio e baixo) para maturidade fisiológica. Para o arroz-daninho, os valores do coeficiente imédio, para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, foram 1,04, 1,50 e 3,57, respectivamente, e, para o capim-arroz, foram 4,70, 10,49 e 15,51, respectivamente. O coeficiente “a” foi 100 para o arroz-daninho, e o amédio, para o capim-arroz, foi 101,63, 104,92, 96,88 para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, respectivamente. A abordagem de perda de produtividade foi adequada para modelar a competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado. O submodelo de perda de produtividade pela competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado melhora a capacidade preditiva do modelo SimulArroz

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

Forecasting the rice yield in Rio Grande do Sul using the SimulArroz model

O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha-1, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares mais representativas por região.The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological data were used, with six different scenarios composed of the following levels of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015 to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and 1,024.8 kg ha-1, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative rice cultivars per region