O uso de modelos de culturas possibilitam uma economia de tempo, trabalho e quantidade de recursos para tomada de decisões no setor agrícola, por possibilitar uma previsão do processo de interesse e/ou um melhor entendimento do sistema em estudo. O presente trabalho teve por objetivo parametrizar alguns modelos agrometeorológicos para estimativa da produtividade de grãos de milho nas condições de solo e clima do município de Parnaíba, PI. Os dados agrometeorológicos e de produtividade de grãos de milho foram obtidos de experimentos conduzidos no período de 1994 a 2002, no município de Parnaíba, PI (03°05? S, 41°47? W e altitude de 46 m). Os modelos agrometeorológicos de estimativa da produtividade parametrizados foram: Jensen, Minhas e Stewart. Os modelos estudados podem ser utilizados com considerável grau de confiabilidade para estimar a produtividade de grãos de milho na região de Parnaíba, PI, sendo o modelo de Stewart et al. (1977), o mais recomendado para essas condições

ANDRADE JÚNIOR, A. S. de

CARDOSO, M. J.

FIGUEREDO JÚNIOR, L. G. M. de

RIBEIRO, V. Q.

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Parametrização de modelos agrometeorológicos para estimativa de produtividade da cultura do milho na região de Parnaíba, Piauí.

O uso de modelos de culturas possibilitam uma economia de tempo, trabalho e quantidade de recursos para tomada de decisões no setor agrícola, por possibilitar uma previsão do processo de interesse e/ou um melhor entendimento do sistema em estudo. O presente trabalho teve por objetivo parametrizar alguns modelos agrometeorológicos para estimativa da produtividade de grãos de milho nas condições de solo e clima do município de Parnaíba, PI. Os dados agrometeorológicos e de produtividade de grãos de milho foram obtidos de experimentos conduzidos no período de 1994 a 2002, no município de Parnaíba, PI (03°05? S, 41°47? W e altitude de 46 m). Os modelos agrometeorológicos de estimativa da produtividade parametrizados foram: Jensen, Minhas e Stewart. Os modelos estudados podem ser utilizados com considerável grau de confiabilidade para estimar a produtividade de grãos de milho na região de Parnaíba, PI, sendo o modelo de Stewart et al. (1977), o mais recomendado para essas condições.Made available in DSpace on 2015-02-04T09:04:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Revista Ciência Agronômica, v.37, n.2, p.130-134, 2006Centro de Ciências Agrárias - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, CEwww.ccarevista.ufc.br ISSN 0045-6888Parametrização de modelos agrometeorológicos para estimativa deprodutividade da cultura do milho na região de Parnaíba, Piauí1Resumo - O uso de modelos de culturas possibilitam uma economia de tempo, trabalho e quantidade de recursospara tomada de decisões no setor agrícola, por possibilitar uma previsão do processo de interesse e/ou um melhorentendimento do sistema em estudo. O presente trabalho teve por objetivo parametrizar alguns modelosagrometeorológicos para estimativa da produtividade de grãos de milho nas condições de solo e clima do municípiode Parnaíba, PI. Os dados agrometeorológicos e de produtividade de grãos de milho foram obtidos de experimentosconduzidos no período de 1994 a 2002, no município de Parnaíba, PI (03°05’ S, 41°47’ W e altitude de 46 m). Osmodelos agrometeorológicos de estimativa da produtividade parametrizados foram: Jensen, Minhas e Stewart. Osmodelos estudados podem ser utilizados com considerável grau de confiabilidade para estimar a produtividade degrãos de milho na região de Parnaíba, PI, sendo o modelo de Stewart et al. (1977), o mais recomendado para essascondições.Termos para indexação: risco climático, modelagem, rendimento, balanço hídrico.Abstract - The use of cultivation models enables a saving of time, work and amount of resources to make decisionsin the agricultural sector. It also makes capable a forecast of the process of interest and/or a better agreement of thesystem in study. This paper aims to test some models to estimate the productivity of corn grains in the soil andclimate conditions of the Parnaíba region, Piauí State, Brazil. The meteorological and corn productivity data wereobtained from experiments plots from 1994 to 2002 in Parnaíba , Piauí State. The crop models tested to estimate theproductivity were: Jensen (1968), Minhas et al. (1974) and Stewart et al. (1977). The tested models can be used withconsiderable degree of trustworthiness to estimate the productivity of corn grains in Parnaíba region. The Stewartet al. (1977) is the most recommended model for this work.Index terms: climatic risk, crop model, yield, water balance.Aderson Soares de Andrade Júnior2, Luiz Gonzaga Medeiros de Figueredo Júnior3, Milton José Cardoso4e Valdenir Queiroz Ribeiro5.1 Recebido para publicação em 24/08/2005; aprovado em 28/12/2005.2 Eng. Agrônomo, D. Sc., Pesquisador da Embrapa Meio-Norte, Teresina, PI, aderson@cpamn.embrapa.br3 Eng. Agrônomo, D. Sc., Prof. da Universidade Estadual do Piauí, Campus de Parnaíba, PI, fjunior@uespi.br4 Eng. Agrônomo, D. Sc., Pesquisador da Embrapa Meio-Norte, Teresina, PI, milton@cpamn.embrapa.br5 Eng. Agrônomo, M.Sc., Pesquisador da Embrapa Meio-Norte, Teresina, PI, valdenir@cpamn.embrapa.brValidation of meteorologic models for corn productivity estimation in Parnaíbaregion of Piauí State, BrazilRev. Ciênc. Agron., v.37, n.2, p.130-134, 2006Parametrização de modelos agrometeorológicos para estimativa de produtividade da cultura do milho na região de Parnaíba, Piauí131IntroduçãoEm função do valor nutritivo e dos altos rendimen-tos alcançados, o milho (Zea mays L.) é um dos cereaismais cultivados no mundo, assumindo grande importânciasocial e econômica. No Brasil, o milho é cultivado em todasas regiões, ocupando uma área de aproximadamente 13milhões de hectares (CONAB, 2004). No estado do Piauí, aárea cultivada com este cereal alcançou, no ano agrícola de2002/2003, aproximadamente 282.800 ha, com uma produçãode 287.300 toneladas de grãos (CONAB, 2004).Previsões de safra e outras estimativas envolvendoculturas agrícolas podem ser utilizadas com grande êxitoem diversas situações a partir de modelos de simulação deculturas. Dentre as vantagens da utilização de modelos,destacam-se a economia de tempo, trabalho e quantidadede recursos para planejamento e tomada de decisões demanejo no setor agrícola.As estimativas de produtividade tornam-se maisprecisas quando os modelos de simulação são usados parasimular a produção em grandes áreas (Lozarda & Ancelocci,1999). Por outro lado, Hoogenboom (2000) afirma que autilização de modelos, com fins de predição, pode ter apli-cações, tanto previamente à semeadura, como durante ocrescimento e desenvolvimento da cultura, podendo essainformação ser usada ao nível de propriedades rurais oude instituições governamentais para planejamento de po-líticas agrícolas.Diversos autores desenvolveram modelos para es-timativa de produtividade de culturas com base emparâmetros agrometeorológicos (Jensen, 1968; Minhas etal., 1974; Stewart et al., 1977; Doorenbos & Kassam, 1979;Figueredo Júnior, 2004). A quantificação dos elementosdo clima, portanto, pode ser utilizada para elaboração demodelos de simulação de crescimento e desenvolvimentode culturas, tornando-se um importante instrumento parapesquisa, planejamento e monitoramento de culturas(Pandolfo, 1995).Para que um modelo seja utilizado em condiçõesdiferentes daquela em que foi desenvolvido, é necessárioque seus parâmetros sejam testados e ajustados, sendosua aplicação dependente dos resultados obtidos. Apesarda importância sócio-econômica da cultura de milho para oEstado do Piauí, ainda não foram conduzidos trabalhosvisando à identificação de modelos de estimativa de pro-dutividade em suas diferentes regiões produtoras.Esse trabalho tem por objetivo parametrizar algunsmodelos agrometeorológicos para estimativa da produtivi-dade de grãos de milho nas condições de solo e clima domunicípio de Parnaíba, situado na microrregião do LitoralPiauiense.Material e MétodosOs dados de produtividade de grãos da cultura domilho foram obtidos dos experimentos do programa demelhoramento genético da Embrapa, executados no perío-do de sequeiro, durante os anos de 1994 a 2002, pelaEmbrapa Meio-Norte, em Parnaíba, PI (03°05’ S, 41°47’ W).O período de semeadura ocorreu no mês de janeiro e asvariedades utilizadas foram: BR 5011, BR 5028, BR 5033, BR5037, BR 5039, BR 5052 e BRS 4150. Predominam na regiãoos solos classificados como Neossolos Quartzarênicos,textura arenosa e de baixa fertilidade natural. A precipita-ção média anual é de 965 mm. O trimestre mais chuvoso éfevereiro/março/abril. A temperatura média anual é de 27,9°C(Bastos et al., 2000).Os dados meteorológicos diários fo-ram obtidos na Estação Meteorológica do Instituto Nacio-nal de Meteorologia – INMET; instalada no Campo Experi-mental da Embrapa Meio-Norte, em Parnaíba, PI.Consideraram-se quatro fases fenológicas para a cultura domilho (ciclo de 120 dias), definidas em função de dias após aemergência (DAE): I – Emergência (E) a 10% do desenvolvi-mento vegetativo (DV) (E a 20 DAE); II – 10% DV ao iníciodo pendoamento (21 DAE a 55 DAE); III – início dopendoamento ao início da maturação (56 DAE a 95 DAE) eIV – início da maturação à colheita (96 DAE a 120 DAE).Para a estimativa da disponibilidade hídrica no solodurante o ciclo da cultura, usou-se o método do balançohídrico diário de Thornthwaite & Mather (1955), com aevapotranspiração de referência (ETo) estimada por Penman– Monteith. Utilizou-se uma planilha eletrônica para o cál-culo do balanço hídrico seqüencial diário, com a capacida-de de água disponível (CAD) no solo variável e em funçãodas características físico-hídricas do solo: capacidade decampo (CC) = 9,78%, em massa; ponto de murcha perma-nente (PMP) = 2,94%, em massa; densidade do solo (Ds) =1,42 g.cm-3 e profundidade efetiva do sistema radicular dacultura (Z) = 10, 15, 25 e 35 cm para as fases I, II, III e IV,respectivamente (Andrade Júnior, 2000).Os modelos agrometeorológicos de estimativa daprodutividade parametrizados foram: Jensen (1968), Minhaset al. (1974) e Stewart et al. (1977), substituindo-se aevapotranspiração máxima da cultura (ETm) pelaevapotranspiração de referência (ETo), dispensando-se ouso dos coeficientes de cultura (Kc). Essa simplificação foinecessária, já que não existem valores de Kc “medidos”Rev. Ciênc. Agron., v.37, n.2, p.130-134, 2006A. S. Andrade Júnior et al.132nas condições locais. O uso de valores de Kc tabeladospela FAO, normalmente, obtidos em condições climáticastotalmente distintas, podem implicar em erros de estimati-va de produtividade dos modelos parametrizados, que po-deriam ser até maiores que o fato de não usá-los. Alémdisso, a utilização de valores de ETo no lugar da ETm,facilita a generalização dos modelos de função de produ-ção parametrizados, permitindo um certo grau detransferibilidade dos mesmos para outras regiões.1. Modelo de Jensen (1968):∏==ni iormiETETYY1λ2. Modelo de Minhas et al. (1974):∏= −−=nibiormiETETYY12113. Modelo de Stewart et al. (1977):iorniim ETETYY−−= ∑=111β                                                                 (1)                                 (2)                                 (3)em que, Y é a produtividade real estimada da cultura(kg.ha-1); Ym é a produtividade máxima da cultura (kg ha-1);ETr é a evapotranspiração real da cultura (mm); , b,  oscoeficientes empíricos dos modelos e i o índice relativoaos estádios de desenvolvimento da cultura. Os coeficien-tes empíricos dos modelos foram estimados por regressãolinear múltipla, com intersecção igual a zero, considerandocomo produtividade real (Y) o valor de produtividade mé-dia observada para as cultivares avaliadas no período deestudo. No caso dos modelos de Jensen (1968) e Minhaset al. (1974), usaram-se as transformações logarítmicas dasexpressões 1 e 2. Assumiu-se como Ym, em cada ano agrí-cola, a produtividade máxima observada nos ensaios dascultivares para a região em estudo. Para avaliação do de-sempenho dos modelos, utilizaram-se os coeficientes decorrelação de Pearson (R), índice “d” de concordância deWillmott (Willmott, 1981) e o coeficiente de confiança oudesempenho “c”, o qual é o produto entre “R” e “d”. NaTabela 1 são apresentados os valores do índice “c” e suaclassificação proposta por Camargo & Sentelhas (1997).Resultados e DiscussãoA relação entre a produtividade observada e esti-mada pelos modelos parametrizados é apresentada na Ta-bela 3 e na Figura 1. Houve uma tendência desuperestimativa da produtividade para todos os modelosavaliados, com valores médios de erro de 1,15%, 2,06% e0,58% para os modelos 1 (Jensen, 1968), 2 (Minhas et al.,1974) e 3 (Stewart et al., 1977), respectivamente. Os coefici-entes de determinação (R2) obtidos da análise de regres-são foram de 0,9183; 0,8765 e 0,9536, para os modelos 1, 2 e3, respectivamente, indicando que considerável parte da12Figura 1 - Produtividade observada e estimada pelos modelostestados: 1 - Jensen (1968); 2 - Minhas et al. (1974) e 3 - Stewartet al. (1977).y = 1,0159xR2 = 0,91833000400050006000700080003000 4000 5000 6000 7000 8000Produtividade Observada (kg ha-1)Produtividade Estimada (kg ha-1 )y = 1,0247xR2 = 0,87653000400050006000700080003000 4000 5000 6000 7000 8000Produtividade Observada (kg ha-1)Produtividade Estimada (kg ha-1 )y = 1,0096xR2 = 0,95363000400050006000700080003000 4000 5000 6000 7000 8000Produtividade Observada (kg ha-1)Produtividade Estimada (kg ha-1 )123Rev. Ciênc. Agron., v.37, n.2, p.130-134, 2006Parametrização de modelos agrometeorológicos para estimativa de produtividade da cultura do milho na região de Parnaíba, Piauí133variância total dos valores de produtividade da cultura éexplicada pelos modelos. Contudo, a adoção do R2, comoúnico critério de definição da qualidade do método, não émuito adequada, pois não estabelece o tipo e a magnitudede possíveis covariâncias.Os índices de desempenho dos modelos apresenta-ram valores elevados para o coeficiente de correlação deTabela 1 - Classificação do coeficiente de confiança ou desempe-nho (c) proposto por Camargo e Sentelhas (1997).C Desempenho> 0,90 Ótimo0,81 a 0,90 Muito bom0,71 a 0,80 Bom0,51 a 0,70 Mediano0,41 a 0,50 Sofrível0,31 a 0,40 Maud <= 0,30 PéssimoTabela 2 - Coeficientes empíricos (CE) e índices de desempenho estatístico dos modelos avaliados.Modelos Fases CE1 d2 R3 c4Jensen (1968) I 0,17332 0,9957 0,9583 0,9541II 0,27041 - - -III -0,31276 - - -IV -0,14793 - - -Minhas et al. (1974) I 0,30875 0,9933 0,9362 0,9299II 0,52051 - - -III -1,04610 - - -IV -0,21897 - - -Stewart et al. (1977) I 0,26180 0,9976 0,9765 0,9742II 0,46219 - - -III -0,35823 - - -IV -0,32 - - -1 λ-Jensen (1968); b-Minhas et al. (1974) e β-Stewart et al. (1977); 2 d – Índice de concordância de Willmott; 3 R – Coeficiente de correlaçãode Pearson; 4 c – Coeficiente de confiança de Camargo & Sentelhas.Tabela 3 - Produtividade (kg.ha-1) de grãos de milho observada e estimada pelos modelos parametrizados e os respectivos erros (%).AnoModelos / Produtividade de grãos (kg.ha-1)Observada Jensen Minhas StewartEstimada Erro Estimada Erro Estimada Erro1994 5473 5928 8,30 5978 9,21 5900 7,791995 5536 5886 6,31 6095 10,09 5688 2,741996 4813 4361 -9,39 4255 -11,58 4542 -5,621997 5248 5331 1,58 5318 1,34 5249 0,011998 4362 4165 -4,52 4223 -3,19 4263 -2,271999 4869 5061 3,96 5195 6,70 4898 0,602000 5738 5810 1,26 5944 3,59 5646 -1,602001 6874 6928 0,78 7005 1,90 6960 1,242002 6492 6624 2,04 6527 0,53 6646 2,36Média 5489 5566 1,15 5615 2,06 5532 0,58Pearson (R), índice “d” de concordância de Willmott e co-eficiente “c”, especialmente o modelo de Stewart et al.(1977), com R = 0,9765; d = 0,9976 e c = 0,9742 (Tabela 2).Índices de desempenho semelhantes foram obtidos porMoraes (1998) com a cultura da soja, atribuindo-os ao fatodesses modelos incorporarem índices de penalização daprodutividade para cada estádio fenológico distinto.Os altos índices de desempenho obtidos demons-tram que os modelos parametrizados permitem realizar esti-mativas de produtividade da cultura de milho com elevadaprecisão e exatidão, conferindo-lhes desempenho estatís-tico “ótimo”, segundo escala adotada por Camargo &Sentelhas (1997) (Tabela 1). O modelo de Stewart et al.(1977) apresentou maior precisão (R = 0,9765) e exatidão (d= 0,9976) na estimativa da produtividade de grãos da cultu-ra do milho, devendo ser preferencialmente utilizado.A relação entre a produtividade relativa e aevapotranspiração relativa (razão entre a evapotranspiraçãoRev. Ciênc. Agron., v.37, n.2, p.130-134, 2006A. S. Andrade Júnior et al.134ConclusãoOs modelos parametrizados podem ser utilizadoscom considerável grau de exatidão e precisão para estimara produtividade de grãos de milho na região de Parnaíba,PI, sendo o modelo de Stewart et al. (1977) o mais recomen-dável para essas condições de clima e solo.real e a evapotranspiração máxima) vem sendo utilizada emmodelos de simulação de culturas que utilizam disponibili-dades energética e hídrica, como os modelos parametri-zados no presente trabalho, assumindo grande importân-cia no planejamento das culturas irrigadas. Uma vezestabelecida à curva de resposta entre evapotranspiraçãorelativa e produtividade, é possível avaliar a eficiência dairrigação sobre o rendimento, o que permite obter umaestimativa com e sem o uso da irrigação, a partir de dadosdo balanço hídrico.Vale ressaltar que a utilização de um modelo deveser recomendada com base em estudos que comprovemsua aplicação, sendo a parametrização ou calibração dosseus parâmetros, uma etapa importante na construção doconhecimento. Outra etapa a ser considerada, conformeDourado Neto (1999), é a validação do modelo para as con-dições de interesse, normalmente empregada em seguida àcalibração com um conjunto de dados distinto daquele uti-lizado para calibrar o modelo, tendo por finalidade compro-var e consolidar a eficiência de aplicação do modelo.Referências BibliográficasANDRADE JÚNIOR, A. S. Viabilidade da irrigação, sob ris-co climático e econômico, nas microrregiões de Teresina eLitoral Piauiense. 2000. 566p. 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