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dc.creatorSilva, Michel Rocha da
dc.date.accessioned2017-05-12
dc.date.available2017-05-12
dc.date.issued2015-02-19
dc.identifier.citationSILVA, Michel Rocha da. Previsão de safra de arroz no estado do Rio Grande do Sul através de modelagem numérica. 2015. 101 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2015.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/5139
dc.description.abstractThe objective of this study was to define a methodology for monitoring a flooded rice crop forecast for Rio Grande do Sul, and to evaluate the effect of the flood time on growth, development and rice productivity. Two experiments were conducted during the 2013/14 growing season, using a randomized blocks design with four replications. The treatments in Experiment 1 were flooding in V3, V5, V8 and V9, and in Experiment 2 the treatments were flooding in V5, V8, V9 and V10. The onset of flooding did not influence the emission of leaves, the final leaf number, the final number of tillers and crop development. Leaf growth rate is affected by the onset of flooding when rainfall was less than the crop evapotranspiration. It is not clear if kernel yield is or not affected by the time that flooding starts. To define a methodology for monitoring a flooded rice crop forecast for Rio Grande do Sul, the SimulArroz rice model were coupled to regional climate model RegCM4 for generation the daily seasonal forecast. Nine members of RegCM4 model were used, with different parameterization (01, 07, 10, 13, 19, 22, 31, 34 and 37) and four boots (01, 02, 3:04) per month, with daily data of minimum temperature, maximum temperature and solar radiation. Three points with 45 km resolution grid were used for generating data of the minimum temperature (°C) maximum temperature (°C) and solar radiation (MJ m-2 day-1), covering the municipalities of Restinga Seca, Itaqui and Uruguaiana. The predictions were compared with SimulArroz crop monitoring with INMET automatic weather stations data and data collected in three cropping areas in Restinga Seca and 2 in Itaqui. The compared variables were leaf emission (Haun Stage - HS), final leaf number, development stage (COUNCE et al., 2000) and productivity (Mg ha-1). The best predicting irrigated rice crop forecast in Rio Grande do Sul were: member 31 minimum temperature, member 34 maximum temperature and a member 01 solar radiation (M31M34M01); minimum and maximum temperature and solar radiation boot 01 member 19 (M19S01) and; minimum and maximum temperature and solar radiation boot 03 member 01 (M01S03). The seasonal forecast generated by RegCM4 model coupled to SimulArroz rice model made possible the numerical prediction of rice crop in Rio Grande do Sul.eng
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectOryza sativapor
dc.subjectSimulArrozpor
dc.subjectRegCM4por
dc.subjectAcompanhamento de safrapor
dc.subjectÉpoca de entrada da águapor
dc.subjectOryza sativaeng
dc.subjectSimulArrozeng
dc.subjectRegCM4eng
dc.subjectCrop monitoringeng
dc.subjectFlood timeeng
dc.titlePrevisão de safra de arroz no estado do Rio Grande do Sul através de modelagem numéricapor
dc.title.alternativePrevisão de safra de arroz no estado do Rio Grande do Sul através de modelagem numéricaeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi definir uma metodologia para acompanhamento e previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul, e avaliar o efeito da época de inundação sobre variáveis de crescimento, desenvolvimento e produtividade de arroz irrigado. Foram conduzidos dois experimentos durante o ano agrícola 2013/14, em delineamento experimental de blocos ao acaso, com quatro repetições. Os tratamentos no Experimento 1 foram: inundação em V3, V5, V8 e V9, e no Experimento 2 os tratamentos foram: inundação em V5, V8, V9 e V10. A época de inundação não influenciou a emissão de folhas, o número final de folhas, o número final de perfilhos e o desenvolvimento da cultura. A taxa de crescimento foliar quando a precipitação foi menor que a evapotranspiração da cultura do arroz. Não é clara se a produtividade de grãos é ou não afetada pela época de inundação do solo. Para definir uma metodologia para acompanhamento e previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul, foi utilizado como modelo de arroz o SimulArroz, acoplado ao modelo climático regional RegCM4 para geração dos dados meteorológicos diários da previsão sazonal. Foram utilizados nove membros do modelo RegCM4, com diferentes parametrizações (01, 07, 10, 13, 19, 22, 31, 34 e 37), e quatro inicializações (01, 02, 03 e 04) por mês, com dados diários de temperatura mínima, temperatura máxima e radiação solar.Três pontos de resolução de 45 km de grade foram utilizados para geração dos dados de temperatura mínima (°C), temperatura máxima (°C) e radiação solar (MJ m-2 dia-1), abrangendo os municípios de Restinga Seca, Itaqui e Uruguaiana. As previsões foram comparadas com o acompanhamento de safra do SimulArroz rodado com dados das estações meteorológicas automáticas do INMET, e com dados observados em 3 lavouras em Restinga Seca e 2 em Itaqui. As variáveis comparadas foram emissão de folhas (Haun Stage - HS), número final de folhas, estádio de desenvolvimento (COUNCE et al., 2000) e produtividade (Mg ha-1). As melhores previsões para realizar previsão de safra de arroz irrigado no Rio Grande do Sul foram: temperatura mínima do membro 31, temperatura máxima do membro 34 e radiação solar do membro 01 (M31M34M01); temperatura mínima, máxima e radiação solar da inicialização 01 do membro 19 (M19S01) e; temperatura mínima, máxima e radiação solar da inicialização 03 do membro 01 (M01S03). A previsão sazonal gerada pelo modelo RegCM4 acoplado ao modelo de arroz SimulArroz possibilitou a previsão numérica de safra de arroz para o Rio Grande do Sul.por
dc.contributor.advisor1Streck, Nereu Augusto
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4721150P1por
dc.contributor.referee1Ferraz, Simone Erotildes Teleginski
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4794248T4por
dc.contributor.referee2Steinmetz, Silvio
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/3723393541471886por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8974429786688486por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentAgronomiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agronomiapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApor


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