dc.creator | Nascimento, Moises de Freitas do | |
dc.date.accessioned | 2023-05-15T12:14:15Z | |
dc.date.available | 2023-05-15T12:14:15Z | |
dc.date.issued | 2021-10-05 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/29077 | |
dc.description.abstract | Appropriate tools and methodologies are required to quantify a country's ability to produce
food in a context of food security. The use of crop simulation models makes possible to assess
the interaction of genotype, environment and management practices, allowing the
identification of the main causes responsible for reducing and limiting the productivity of
agricultural crops. The climate is one of the main causes of productivity variability, and the
main cause of climate variability is the El Niño Southern Oscillation (ENSO), which has a
worldwide impact. Cassava is an important source of calories, and Brazil is one of the largest
producers of cassava in the world. Thus, the present study aims to evaluate the performance of
the Simanihot model to represent the cassava producing regions of Brazil in a tropical
environment. Simulations were performed in the yield potential (Yp) and water-limited yield
potential (Yw) in 20 locations in Brazil during the period from 1980 to 2017. Cassava root
yield data published in the literature were used to validate the model's performance to
estimate yield potential (Yp). The model was exposed to sensitivity tests to capture the effects
of the ENSO phenomenon and to identify Brazilian biomes. The performance of the model
was analyzed using the statistics of root-mean-square error (RMSE), normalized root-meansquare error (RMSEn), the BIAS index and the dw agreement index. It was identified that the
model satisfactorily estimates the yield potential with a normalized error of 17.54%
(RMSEn). The model also showed sensitivity in: (i) capturing Brazilian biomes in terms of
apparent water balance; (ii) capture the reduction in yield due: delay in the planting date, and
the lower available water capacity (AWC) for the soil types of sandy soil, loam soil and clay
soil; and (iii) did not identify an impact of the ENSO phenomenon on the yield of cassava
roots. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Manihot esculenta | por |
dc.subject | Modelagem | por |
dc.subject | Potencial de produtividade | por |
dc.subject | Lacuna de produtividade | por |
dc.subject | Crop model | eng |
dc.subject | Yield potential | eng |
dc.subject | Yield gap | eng |
dc.title | Desempenho do modelo Simanihot em ambiente tropical | por |
dc.title.alternative | Performance evaluation of Simanihot model in a tropical environment | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Dentro de um contexto de soberania e segurança alimentar são exigidas ferramentas e
metodologias apropriadas para quantificar a capacidade de um país em produzir alimentos. O
emprego de modelos ecofisiológicos possibilitam avaliar a interação do genótipo, ambiente e
práticas de manejo, permitindo identificar as principais causas responsáveis por reduzirem e
limitarem a produtividade dos cultivos agrícolas. O clima é uma das principais causas da
variabilidade de produtividade, sendo que o principal causador da variabilidade do clima é o
Fenômeno El Niño-Oscilação Sul (ENOS), que apresenta uma atuação a nível mundial. A
cultura da mandioca é uma importante fonte de calorias, sendo que o Brasil é um dos maiores
produtores de mandioca no mundo. Dessa forma o presente estudo tem por objetivo avaliar o
desempenho do modelo Simanihot para representar as regiões produtoras de mandioca do
Brasil em ambiente tropical. Foram realizadas simulações na condição potencial (Yp) e
limitada por água (Yw) em 20 locais do Brasil durante o período de 1980 a 2017. Foram
utilizados dados de produtividade de raízes de mandioca publicados na literatura para validar
o desempenho do modelo. O modelo foi exposto a testes de sensibilidade para capturar os
efeitos do fenômeno ENOS e identificar os biomas brasileiros. O desempenho do modelo foi
analisado por meio das estatísticas da raiz do quadrado médio do erro (RQME), raiz do
quadrado médio do erro normalizado (RQMEn), o índice BIAS e o índice de concordância
dw. Foi identificado que o modelo estima de forma satisfatória o potencial de produtividade
com um erro normalizado de 17,54% (RQMEn). O modelo também apresentou sensibilidade
em: (i) capturar os biomas brasileiros quanto a disponibilidade hídrica; (ii) capturar a redução
na produtividade devido à época de plantio e da restrição da capacidade de água disponível
(CAD) para as categorias de solo arenoso, médio e argiloso; e (iii) não identificou um impacto
do fenômeno ENOS na produtividade de raízes de mandioca. | por |
dc.contributor.advisor1 | Zanon, Alencar Junior | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7337698178327854 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Streck, Nereu Augusto | |
dc.contributor.referee1 | Tironi, Luana Fernandes | |
dc.contributor.referee2 | Follmann, Diego Nicolau | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/4155401275254117 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Agronomia | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Agronomia | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Rurais | por |