MODELOS AGROMETEOROLÓGICOS PARA PREVISÃO DA PRODUÇÃO DE MILHO EM MATO GROSSO DO SUL

  • Cicero Teixeira Silva Costa IFMS campus Naviraí
  • Marco Aurélio Argenta Mocinho Júnior IFMS campus Naviraí
  • Arthur Ferreira Sousa Prado IFMS campus Naviraí
  • Lucas Eduardo de Oliveira Aparecido IFMS campus Naviraí
  • José Reinaldo Cabral da Silva Cabral IFMS campus Naviraí
Palavras-chave: Zea mays L., Clima, Produtividade, Modelagem, Balanço hídrico

Resumo

O milho representa um dos principais cereais cultivados e consumido no mundo, em virtude do seu alto potencial produtivo, composição química e valor nutritivo. No entanto, a sua produção é altamente dependente do clima. Assim sendo, objetivou-se com este trabalho estimar a produção do milho por meio da calibração de modelos estatísticos para o Estado de Mato Grosso do Sul - MS. As cidades estudadas foram Chapadão do Sul, Costa Rica, Ponta Porã e Sidrolândia, todas em MS. As variáveis climáticas utilizadas foram temperatura do ar, a precipitação pluvial, evapotranspiração potencial, déficit e o excesso hídrico no período de 2003 - 2017 entre fevereiro e maio. Os modelos foram calibrados e comparados pelos métodos KNN e RANDOM. A acurácia e a precisão dos modelos foram analisadas pelo erro percentual médio e pelo coeficiente de determinação ajustado, respectivamente. As variáveis que mais influenciam na produção do milho são o déficit hídrico e a temperatura do ar. É possível estimar a produção do milho com regressões lineares múltiplas utilizando variáveis climáticas. Chapadão do Sul e Costa Rica apresentam altos índices de déficit hídrico, enquanto Ponta Porã e Sidrolândia baixos valores de déficit. O modelo mais acurado para estimar a produção do milho nas cidades foi o método RANDOM.

 

 

Referências

ADJEI; R. K. Impacts of changing climate on maize in the transitional zone of Ghana. American Journal of Climate Change, v. 7, p. 463-476, 2018.

BERGAMASCHI, H.; DALMAGO, G. A.; BERGONCI, J. I.; BIANCHI, C. A. M.; MÜLLER, A. G.; COMIRAN, HECKLER, F.; B. M. M. Distribuição hídrica no período crítico do milho e produção de grãos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 39, n. 9, p. 831-839, 2004.

CONAB - COMPANHI NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Disponível em: file:///C:/Users/cicero/Downloads/GrosZjulhoZ-ZCompleto.pdf, Acesso em 03 de agosto de 2019.

EZEAKU, I.E; OKECHUKWU, E.C.; AND ABA, C. Climate change effects on maize (Zea mays) production in Nigeria and strategies for mitigation. Asian Journal of Science and Technology, V. 5, p. 862-871, 2014.

FONTANA, D. C.; BERLATO, M. A.; LAUSCHNER, M. H.; MELLO, R. W. de. Estimation model for soybean yield in the State of Rio Grande do Sul, Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira. v. 36, p. 399-403, 2001.

GOHARI A; ESLAMIAN S; ABEDI-KOUPAI J; BAVANI AM; WANG D; MADANI K. Os impactos das mudanças climáticas na produção agrícola na bacia do rio Zayandeh-Rud, no Irã. Sci Total Environ 442: 405–419. doi: 10.1016 / j.scitotenv.2012.10.029, 2013.

JONES, G.; PHILIP, P. T. The potential impacts of climate change on maize production in Africa and Latin America in 2055. Global Environmental Change, v. 13, p. 51-59, 2003.

LOBELL, D. B.; CASSMAN, K. G.; FIELD, C. B. Crop yield gaps: Their importance, magnitude, and cause. Annual Review of Environment and Resources, v. 34, p. 179-204, 2010.

MAÑAS, F.M.S.O.; VALERO, J. A. J. Agronomia Del Riego. Madrid: Mundi-prensa, 1993, 732p.

MATZENAUER, R.; BERGAMASCHI, M.; BERLATO, M. A.; RIBOLDP, J. Modelos agrometeorológicos para estimativa do rendimento de mimo, em função da disponibilidade hídrica no Estado do Rio Grande do Sul. Pesquisa Agropecuária Gaúcha, Porto Alegre, v. 1, p. 225-241, 1995.

SANTOS, M. A. dos.; CAMARGO, M. B. P. de. Parametrização de modelo agrometeorológico de estimativa de produção do cafeeiro nas condições do Estado de São Paulo. Bragantia, Campinas, v. 65, p. 173-183, 2006.

SANTOS, V. S. dos; CAMPELO JÚNIOR, J. H. Influence of the meteorological elements in the production of green manures sown in different periods. Revista brasileira engenharia agrícicola e ambiental v. 7, 2003.

VICTORINO, E. C.; CARVALHO, L. G. de; FERREIRA, D. F. Agrometeorological modeling for coffee productivity forecast in the south region of minas gerais state, 2015.

Publicado
2019-10-07