Can Brazil produce enough rice to meet demand in 2028?

The objectives of the study were estimate the additional yield that may be achieved by reducing the yield gap in actual rice area, evaluate if irrigated rice production meet future demand for rice without increase area and determine sowing date that allows maximum yield potential. The yield gap (Yg) was determined by the difference between yield potential (Yp) and actual yield (Ya). The Ya was obtained from surveys applied to the rice producers. The Ya was 51% of Yp, and the Yg was 49%. In a scenario of high demand, if the yields follow the historical rate of gain, the production should not be sufficient to meet projected demand without 6% expansion of the currently cultivated area, whereas for a scenario of low demand it should be sufficient. Moreover, for the low and high demand scenarios, if the national average yield reaches 80% of the rice Yp, a reduction until 29% in the current irrigated rice area can occur. Sowing between September and mid-November is a way of making it possible to obtain yields close to 80% of Yp without increasing production costs. This study can be used as an aid in the search for world food security

Análise econômico-produtiva de lavouras de arroz irrigado por meio de um estudo multicasos

The objective of this work was to evaluate the relationship between grain yield and production costs of flood-irrigated rice (Oryza sativa) in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, in order to determine the yield range that maximizes the profit of farmers. There are estimations pointing out that the yield range that maximizes the profit for farmers is about 75 and 85% of the yield potential; however, this still needs to be validated for irrigated rice in Brazil. To validate these values, a technical and economic monitoring was carried out for eight farmers of irrigated rice, whose production costs were measured and compared with the mean yield and the percentage of potential yield achieved. To determine the potential yield of each crop, SimulArroz, a process-based model developed for the simulation of rice growth and yield in the South of Brazil, was used. The grain yield achieved by the farmers ranged from 6.3 to 11.0 Mg ha-1 (48 to 83% of the potential yield), costs ranged from R$4,197.00 ha-1 to R$6,227.00 ha-1, and profit ranged from R$-52.00 ha-1 to R$3,599.00 ha-1. Farmers who reach between 69 and 83% of yield potential achieve the highest profitability. The investment planning based on the yield potential calculated by the SimulArroz model can be efficiently adopted for irrigated rice crops.O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre a produtividade de grãos e os custos de produção de lavouras de arroz (Oryza sativa) irrigado por inundação, no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, para determinar a faixa de produtividade que maximiza o lucro do produtor. Existem estimativas de que a faixa de produtividade que maximiza o lucro para os agricultores é de cerca de 75 a 85% do potencial de produtividade; porém, isso ainda precisa ser validado para a cultura do arroz irrigado no Brasil. Para validar esses valores, foi realizado um acompanhamento técnico-econômico para oito produtores de arroz irrigado, cujos custos de produção foram determinados e comparados com a produtividade média e a percentagem da produtividade potencial atingida. Para determinar o potencial produtivo de cada lavoura, utilizou-se o SimulArroz, um modelo, baseado em processos, desenvolvido para a simulação do crescimento e da produtividade de arroz no Sul do Brasil. As produtividades atingidas pelos produtores variaram de 6,3 a 11,0 Mg ha-1 (48 a 83% do potencial de produtividade), os custos variaram de R$4.197,00 ha-1 a R$ 6.227,00 ha-1, e o lucro variou de R$-52,00 ha-1 a R$ 3.599,00 ha‑1. Produtores que atingem entre 69 e 83% do potencial produtivo alcançam maior lucratividade. O planejamento de investimento com base no potencial produtivo, calculado pelo modelo SimulArroz, pode ser adotado eficazmente nas lavouras de arroz irrigado

Parâmetros quantitativos de hastes florais de gladíolo conforme a data de plantio em ambiente subtropical

The objective of this work was to determine the growing seasons, in a subtropical environment, when it is possible to produce gladiolus (Gladiolus x grandiflorus) stems that meet commercial, quantitative standards for cut flowers of the national market. Two field experiments were carried out – one from August 2011 to July 2012, and the other from August 2012 to July 2013 – with three gladiolus cultivars and 12 planting dates for each experiment. Stem total length, rachis length, and stem diameter were evaluated at the harvesting point, when the petal color appears in the first three florets at the stem base. The best months for production of gladiolus stems are July, August, September, February, March, and April, although in the other planting dates the stem quality was never below the minimum standard (except for the periods of frost during heading).O objetivo deste trabalho foi determinar as épocas de cultivo, em ambiente subtropical, em que é possível produzir hastes de gladíolo (Gladiolus x grandiflorus) que atendam aos padrões comerciais quantitativos do mercado nacional de flores de corte. Dois experimentos de campo foram realizados, um de agosto de 2011 a julho de 2012 e outro de agosto de 2012 a julho de 2013, com três cultivares do gladíolo e 12 datas de plantio para cada experimento. O comprimento total da haste, o comprimento do pendão e o diâmetro da haste foram avaliados quando as hastes estavam em ponto de colheita, ou seja, quando a cor das pétalas apareceu nos três primeiros floretes na base da haste. Os melhores meses para a produção de hastes de gladíolo são julho, agosto, setembro, fevereiro, março e abril, embora em nenhuma das datas de plantio tenham sido produzidas hastes com parâmetros quantitativos abaixo do padrão mínimo (exceto em períodos com geada, durante o espigamento)

Crescimento e desenvolvimento de Conyza bonariensis em razão do acúmulo térmico e fotoperíodo

The objective of this work was to characterize the growth and development of hairy fleabane (Conyza bonariensis) according to thermal accumulation and photoperiod, at different sowing times, and to propose a scale representing the main plant development stages. The experiment was carried out with ten replicates in the 2011/2012 growing season. The sowing dates were: 05/31/2011, 07/04/2011, 08/03/2011, 09/09/2011, and 11/07/2011. Plant height (cm) and phenology were evaluated weekly. The duration of the different stages (days) and thermal time accumulation (°C day) were determined. The linear regression analysis showed that plant height was related to thermal time accumulation. Regardless of the sowing date, the vegetative stage had a longer duration (in days and in ºC day) than the reproductive stage. Sowing on 11/07/2011 promoted the shortening of the vegetative stage, and the rosette stage did not occur. Flowering was induced in the photoperiod between 12.5 and 13.5 hours of light, regardless of the sowing date. Slow growth was observed at lower temperature conditions, when plants accumulated 30.9 and 16.3°C day per centimeter of height for the 05/31/2011 and 11/07/2011 sowing dates, respectively. The phenology scale adequately predicts the development stages of hairy fleabane. O objetivo deste trabalho foi caracterizar o crescimento e o desenvolvimento da buva (Conyza bonariensis) em razão do acúmulo térmico e do fotoperíodo, em diferentes épocas de semeadura, e propor uma escala para representar os principais estádios de desenvolvimento das plantas. O experimento foi realizado com dez repetições, no período de cultivo 2011/2012. As datas de semeaduras foram: 31/05/2011, 04/07/2011, 03/08/2011, 09/09/2011 e 07/11/2011. A altura de planta (cm) e a fenologia foram avaliadas semanalmente. A duração dos diferentes estádios (dias) e a soma térmica acumulada (°C dia) foram determinadas. A regressão linear mostrou que a altura de plantas relacionou-se à soma térmica acumulada. Independentemente da data de semeadura, a fase vegetativa teve maior duração (em dias e em ºC dia) do que a fase reprodutiva. A semeadura em 07/11/2011 promoveu o encurtamento da fase vegetativa, e o estádio roseta não ocorreu. Houve indução do florescimento em fotoperíodo entre 12,5 e 13,5 horas de luz, independentemente da época de semeadura. Observou-se crescimento mais lento na condição de menor temperatura, em que as plantas acumularam 30,9 e 16,3 °C dia por centímetro de altura, nas semeaduras em 31/05/2011 e 07/11/2011, respectivamente. A escala fenológica prevê adequadamente as fases de desenvolvimento da buva

Uma atualização de novas cultivares de arroz irrigado por inundação no modelo SimulArroz

The objective of this work was to model, in the SimulArroz model, the three flood-irrigated rice (Oryza sativa) cultivars currently most grown in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments to calibrate and validate the model were conducted in the municipalities of Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar, and Cachoeira do Sul during four crop seasons. The number of leaves, phenology, aboveground dry matter biomass, and yield of each cultivar were evaluated. The results showed a slight overestimate of the R1, R4, and R9 stages; however, overall, the SimulArroz model had a good performance in simulating rice phenology for the three studied genotypes. Furthermore, the model had a reasonable accuracy in simulating aboveground dry matter and yield. The root-mean-square error (RMSE) for aboveground dry matter (leaves, stems, panicles, and grains) ranged from 0.5 to 3.0 Mg ha-1. For yield, the RMSE ranged from 0.8 to 1.3 Mg ha-1. The calibration of the SimulArroz model is efficient in simulating the growth, development, and grain yield of the most important flood-irrigated rice cultivars in Southern Brazil and can be used to estimate harvest forecast and yield potential, as well for yield gap studies.O objetivo deste trabalho foi modelar, no modelo SimulArroz, as três cultivares de arroz (Oryza sativa) irrigado atualmente mais cultivadas no Estado do Rio Grande do Sul. Os experimentos para calibrar e validar o modelo foram conduzidos nos municípios de Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar e Cachoeira do Sul, durante quatro safras. Foram avaliados o número de folhas, a fenologia, a biomassa da matéria seca da parte aérea e a produtividade de cada cultivar. Os resultados mostraram uma leve superestimativa dos estádios R1, R4 e R9; no entanto, no geral, o modelo SimulArroz apresentou bom desempenho na simulação da fenologia do arroz para os três genótipos estudados. Além disso, o modelo teve uma precisão razoável em simular matéria seca da parte aérea e produtividade. A raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) para matéria seca da parte aérea (folhas, caules, panículas e grãos) variou de 0,5 a 3,0 Mg ha-1. Para produtividade, a RMSE variou de 0,8 a 1,3 Mg ha-1. A calibração do modelo SimulArroz é eficiente em simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos das cultivares de arroz irrigado mais importantes no Sul do Brasil e pode ser utilizada para estimar a previsão de safra e o potencial de produtividade, bem como para estudos de lacunas de produtividade

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

Acúmulo de matéria seca e produtividade em híbridos de arroz irrigado simulados com o modelo SimulArroz

The objective of this work was to evaluate the calibration and the performance of the SimulArroz model for simulating the accumulated dry matter and the grain yield of flooded hybrid rice cultivars in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments were carried out in a completely randomized block design in the municipalities of Santa Maria, Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, and Cachoeira do Sul. In Santa Maria and Cachoeirinha, the shoot dry matter accumulation and grain yield of three hybrid cultivars (Prime CL, Inov CL, and QM 1010 CL) and one conventional rice cultivar, used as control (Irga 424), were evaluated. In the other sites, only grain yield was evaluated. It was observed that more photoassimilates from the culm shoots are allocated in the hybrid cultivars, in order to sustain a greater panicle, compared with conventional rice. The calibration of the SimulArroz model used is efficient to simulate the accumulated dry matter and grain yield of hybrid rice cultivars in flooded rice crop regions of the state of Rio Grande do Sul.O objetivo deste trabalho foi avaliar a calibração e o desempenho do modelo SimulArroz na simulação do acúmulo de matéria seca e da produtividade de grãos de cultivares de arroz híbrido irrigado por inundação no Rio Grande do Sul. Os experimentos foram conduzidos em delineamento de blocos ao acaso em Santa Maria, Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã e Cachoeira do Sul. Em Santa Maria e Cachoeirinha, foram avaliados o acúmulo de matéria seca da parte aérea e a produtividade de grãos de três cultivares híbridas (Prime CL, Inov CL e QM 1010 CL) e uma convencional de arroz usada como testemunha (Irga 424). Nos outros locais, foi avaliada somente a produtividade de grãos. Observou-se que, nas cultivares híbridas, são alocados mais fotoassimilados da parte aérea nos colmos, para sustentar a maior panícula, em comparação às cultivares convencionais de arroz. A calibração do modelo SimulArroz utilizada é eficiente em simular o acúmulo de matéria seca e a produtividade de grãos de cultivares de arroz híbrido nas regiões orizícolas irrigadas do Rio Grande do Sul

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

Modelagem numérica para previsão de safra de arroz irrigado no Rio Grande do Sul

The objective of this work was to evaluate a method of yield forecast for flooded rice in the state of Rio Grande do Sul (RS), Brazil, using the SimulArroz rice model and the RegCM4 regional climate model. Daily data of minimum temperature, maximum temperature, and solar radiation, simulated from nine members of the RegCM4 model, were used as input data to the SimulArroz model for rice yield forecast. To test the yield forecast performance, field experiments were carried out during the 2013/2014 growing season, in the municipalities of Restinga Seca and Itaqui, RS, Brazil, where grain yield was evaluated. The observed rice grain yield ranged from 6,898 to 10,272 kg ha‑1, while the predicted one ranged from 2,853 to 9,636 kg ha‑1. The rice grain yield forecasts, generated by members 31, 19, 13, and 01, had a root mean square error of 1,218, 1,134, 1,354, and 1,374 kg ha‑1, respectively. Flooded rice yield forecast for the state of Rio Grande do Sul can be made through the SimulArroz model, using, as input meteorological data, the seasonal climate forecast obtained with the RegCM4 model.O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra de arroz irrigado por inundação para o Rio Grande do Sul, por meio do modelo SimulArroz e do modelo climático regional RegCM4. Dados diários de temperatura mínima, temperatura máxima e radiação solar, simulados a partir de nove membros do modelo RegCM4, foram usados como dados de entrada no modelo SimulArroz para previsão de safra. Para testar o desempenho da previsão de safra, experimentos foram realizados durante o ano agrícola 2013/2014, nos municípios de Restinga Seca e Itaqui, RS, onde foi avaliada a variável produtividade de grãos. A produtividade de grãos observada variou de 6.898 a 10.272 kg ha‑1, e a produtividade de grãos prevista variou de 2.853 a 9.636 kg ha‑1. As previsões de produtividade de grãos de arroz, geradas pelos membros 31, 19, 13 e 01, apresentaram raiz do quadrado médio do erro de 1.218, 1.134, 1.354 e 1.374 kg ha‑1, respectivamente. A previsão de safra de arroz irrigado por inundação para o Rio Grande do Sul pode ser realizada por meio do modelo SimulArroz, ao se utilizar, como dados meteorológicos de entrada, a previsão climática sazonal obtida com o modelo RegCM4