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

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.