Adjustment of the simulators of meteorological data of the EPIC model for different localities in the State of São Paulo, Brazil

EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator) model has been developed to simulate the effect of agricultural management strategies of water resources and soil productivity. In this study, the performance of meteorological data simulators were evaluated for six (Campinas, Jaú, Manduri, Mococa, Pindorama and Ubatuba) localities in the State of São Paulo, Brazil, which include the Markov chain probabilities for the sequences of wet and dry days; the maximum air temperature model adjusted for wet days; and the solar radiation model also adjusted for wet days. From tests and adjustments of the models using the historical data for each locality, the best performance for the model of probabilities for dry days sequence has been found, taking into account the last wet day - P(W|D) in relation to the model of probabilities of two consecutive wet days sequence - P(W|W). The maximum air temperature and solar radiation models have presented good performance in tests after the adjustment for each locality. For all models, the best results have been obtained from the local adjustments, when compared to the original model conceived for EPIC. Model results for Ubatuba data were distinct from the other sites.O modelo EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator) foi desenvolvido para simular o efeito de estratégias de manejos agrícolas em recursos hídricos e produtividade de solos. No presente estudo, o desempenho dos simuladores de dados meteorológicos foi avaliado para localidades do Estado de São Paulo (Campinas, Jaú, Manduri, Mococa, Pindorama e Ubatuba), incluindo: a Cadeia de Markov para probabilidades de seqüências de dias úmidos e secos; a equação de temperatura máxima ajustada para dias úmidos e a equação de radiação solar, também ajustada para dias úmidos. A partir dos testes e ajustes dos modelos com os dados históricos, verificou-se o melhor desempenho para o modelo de probabilidade de seqüências de dias secos, considerando-se o dia anterior úmido - P(W|D) em relação ao modelo de probabilidade de seqüências para dois dias úmidos consecutivos - P(W|W). Os modelos de temperatura máxima do ar e de radiação solar apresentaram bom desempenho nos testes. Para todos os modelos, os melhores resultados foram obtidos a partir dos ajustes para cada local, quando comparados às estimativas obtidas pelos valores originais propostos na concepção do EPIC. Ubatuba apresentou comportamento distinto.23924

DELTA. Un codice di calcolo per la determinazione dell'efficienza delle linee di prelievo e trasporto dell'aerosol

Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR). Biblioteca Centrale / CNR - Consiglio Nazionale delle RichercheSIGLEITItal

Modelo de regressão para a previsão de produdividade de cafeeiros no Estado de Minas Gerais A regression model to predict coffee productivity in Southern Minas Gerais, Brazil

Com este trabalho, objetivou-se parametrizar e testar um modelo de regressão linear múltipla aplicado sobre os componentes principais mais significativos obtidos de séries de produtividades da cultura do café, representativas de três municípios da região Sul do Estado de Minas Gerais, tomando-se por base o modelo de Stewart et al. (1976), porém se acrescentando novas variáveis representadas por elementos agrometeorológicos, além das penalizações hídricas para os quatro trimestres do ciclo agrícola (julho a junho) da cultura. Tendo em vista ser o número de observações inferior à quantidade de variáveis, recorreu-se à análise multivariada de componentes principais para reduzir a dimensão do conjunto dessas variáveis. A análise de regressão linear múltipla foi aplicada nos três primeiros componentes principais. Os resultados dos testes apresentaram erros relativos percentuais das estimativas bastante discrepantes, ocorrendo tendência de superestimarem as produtividades; contudo, verificou-se que as estimativas pelo modelo tenderam a apresentar comportamento similar ao dos dados observados.<br>The objective of this work was to set up and test a multiple linear regression model applied to principal components for representative coffee crop yield series for three places in Southern Minas Gerais, based on the model proposed by Stewart et al. (1976), with new variables, represented by agrometeorological elements, besides the soil water depletion for the four quarterly periods in agricultural cycle (July to June). Since the number of observations was lower than the amount number of variables, we resorted to principal component analysis to reduce the dimension of this set of variables. The multiple linear regression analysis was applied to the first three principal components. In agreement with the tests, the model presented relative errors of estimates with high discrepancies and a tendency to overestimate productivity for the three places. However, it was verified that the estimates for the model tended to present behavior similar to observed data

Relação entre a produtividade do mamoeiro e o déficit hídrico (ky) na região Norte Fluminense Response coefficient of papaya yield to water stress (ky) in Northern Rio de Janeiro

Teve-se como objetivo neste trabalho, determinar o coeficiente de resposta ao déficit hídrico na produção de frutos comerciais e totais do mamoeiro, cultivado na região Norte do Estado do Rio de Janeiro. O experimento foi realizado na área de convênio UENF/PESAGRO-RIO, no município de Campos dos Goytacazes, RJ, no período de 25/04/2006 a 18/05/2007, utilizando-se o mamoeiro cultivar Híbrido UENF/CALIMAN01 e um delineamento em blocos casualizados, com cinco tratamentos, correspondendo às reposições de 50% (T1), 75% (T2), 100% (T3), 125% (T4) e 150% (T5) da evapotranspiração de referência (ETo), com quatro repetições. A máxima produção comercial real da cultura, aos 13 meses de cultivo e com quatro meses de colheita, foi de 38,78 t ha-1 (T3) e a máxima produção total real encontrada foi de 49,42 t ha-1 (T5). O mamoeiro cultivar Híbrido UENF/CALIMAN01 conduzido até os 13 meses de cultivo e com quatro meses de colheita, apresentou um coeficiente de resposta de produção (ky) para frutos comerciais de 1,4581 e para produção total um coeficiente igual a 0,5674.<br>The objective of this study was to determine the response coefficient to water stress in the commercial and total yield of papaya fruits grown in the northern region of the State of Rio de Janeiro. The experiment was conducted in an area of UENF/PESAGRO-RIO in the municipality of Campos dos Goytacazes, Rio de Janeiro, from 25/04/2006 to 18/05/2007, using the papaya cultivar Hybrid UENF/CALIMAN01. The experiment had a randomized block design with five treatments [replacement of reference evapotranspiration (ETo) by 50% (T1), 75% (T2), 100% (T3), 125% (T4) and 150% (T5)], with four replications. The highest real commercial yield of the crop after 13 months of growth and four harvest months was 38.78 t ha-1 (T3) and the highest total real yield was 49.42 t ha-1 (T5). After 13 months of growth and 4 harvest months of the papaya cultivar Hybrid UENF/CALIMAN01 the response coefficient for commercial fruit yield (ky) was 1.4581 and 0.5674 for total yield

Aplicação da análise harmônica por séries de Fourier para a previsão de produtividade da cultura do café no Estado de Minas Gerais Forecast of coffee crop productivity by harmonic analysis, using the Fourier series in Minas Gerais State, Brazil

O objetivo deste trabalho foi obter um modelo de previsão de produtividade para a cultura do café, em sete municípios do Estado de Minas Gerais. Submeteram-se à análise harmônica por séries de Fourier, séries de produtividades representativas de cada município, das quais se extraíram os coeficientes até o sétimo harmônico, submetendo-os à regressão linear múltipla nos três primeiros componentes principais de um conjunto de 33 variáveis inerentes à produção cafeeira. Essas variáveis foram médias de 15 anos correspondentes aos mesmos anos das produtividades e subdivididos em quatro períodos trimestrais, ao longo do ciclo produtivo da cultura (julho a junho). O modelo mostrou-se inconsistente, apresentando erros das estimativas bastante discrepantes, evidenciando a complexidade de modelagem de previsão de safras para a cultura do café.<br>The objective of this work was to obtain a forecast model of coffee crop productivity in seven municipal districts of Minas Gerais State, Brazil. The harmonic analysis in Fourier series was applied on productivity series to each location. The obtained coefficients until the harmonic seventh were submitted to multiple linear regression in the first three principal components of a group of 33 inherent variables of coffee production. These variables were averages of 15 years corresponding to the same years of productivity and subdivided in four quarterly periods during the agricultural year (July to June). The model did not prove adequate, since the results presented errors of estimatives with great discrepancies evidencing the complexity of yield forecast of coffee crop