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dc.creatorSilva, Michel Rocha da
dc.date.accessioned2022-01-17T17:35:56Z
dc.date.available2022-01-17T17:35:56Z
dc.date.issued2020-05-25
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/23554
dc.description.abstractThe objectives of this thesis were (i) to adapt a methodology for rice yield forecast in Rio Grande do Sul – Brazil; (ii). to use hourly hydro-thermal time (HTT) to assess interannual and regional weather variability for rice blast risk in southern Brazil. For the objective (i) it was used Morell’s et al. (2016) yield forecast methodology, adapted for rice using SimulArroz v1.1 rice model, actual and historic weather data. Six different scenarios considering different levels of field information were used, changing number of sowing dates (1 to 4), number of cycle length or cultivars (1 to 3) during four growing seasons (2015 to 2018). Root mean square error (RMSE) comparing actual yield versus simulated yield for Rio Grande do Sul ranged from 618.3 kg ha-1 (8%) to 1024.8 kg ha-1 (13%). The recommended scenario for rice yield forecast was Complex 1 that used 3 sowing dates and the 3 most representative rice cultivars (C1), presenting good forecast predictability (RMSE = 618.3 kg ha-1 or RMSE (%) = 8). For objective (ii) a large data collected from multiple locations and years in southern Brazil were used. For each year x site x cultivar combination, HTT was calculated using hourly data of air temperature, relative humidity and wind speed collected from nearby weather station. The HTT was correlated with blast onset to define a threshold for blast onset. The seasonal HTT between years x sites ranged from 5.1oC h-1 year-1 to 725.3oC h-1 year-1. Blast risk started after HTT of 33.6oC h-1, 66.8oC h-1 and 75.6oC h-1 from Jun 1st until rice emergence (EM) and after HTT of 12.5oC h-1, 55.3oC h-1 and 121.8oC h-1 after EM for susceptible, medium-resistant and resistant cultivar, respectively. Based on the results, it would possible to improve fungicide management using the HTT approach over the calendarization approach, once we would be able to discriminate the cultivar and year influence, the two most important factors on rice blast epidemics.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectRisco de brusonepor
dc.subjectManejo integrado de doençaspor
dc.subjectModelagem agrícolapor
dc.subjectSimulArrozpor
dc.subjectOryza sativapor
dc.subjectSistemas para decisão e suportepor
dc.subjectBalanço no fornecimentopor
dc.subjectRice blasteng
dc.subjectIntegrated management of diseaseseng
dc.subjectCrop modellingeng
dc.subjectSimulArrozeng
dc.subjectOryza sativaeng
dc.subjectDecision support systemseng
dc.subjectSupply balanceeng
dc.titlePrevisão de safra de arroz e introdução de um submodelo de brusone no modelo SimulArrozpor
dc.title.alternativeRice yield forecast and introduction of blast disease submodel in SimulArroz modeleng
dc.typeTesepor
dc.description.resumoOs objetivos desta tese foram (i) adaptar uma metodologia de previsão de safra para arroz no Rio Grande do Sul – Brasil; (ii). Usar tempo hidrotérmico horário (HTT) para avaliar a variabilidade climática interanual e regional para o risco de ocorrência de brusone em arroz irrigado no Sul do Brasil. Para o objetivo (i) foi utilizada a metodologia de previsão de safra de Morell et al. (2016), e adaptada para arroz irrigado utilizando o modelo SimulArroz v1.1, dados meteorológicos atuais e históricos. Seis cenários foram utilizados considerando níveis de informação, alterando o número de datas de semeadura (1 a 4), número de ciclos e cultivares por safra (1 a 3) durante quatro estações de crescimento (2015 a 2018). A raiz quadrada média do erro (RQME) entre produtividade atual versus produtividade simulada para o Rio Grande do Sul variou de 618.3 kg ha-1 (8%) a 1024.8 kg ha-1 (13%). O cenário recomendado para realizar a previsão de safra de arroz foi o complexo 1, que utilizou 3 datas de semeadura e as 3 cultivares mais representativas em área, apresentando boa previsibilidade de safra (RQME = 618.3 kg ha-1 ou RQME (%) = 8). Para o objetivo (ii) um grande volume de dados foi coletado em múltiplos locais e anos no Sul do Brasil. Para cada combinação de ano x local x cultivar, o tempo hidrotérmico horário foi calculado utilizando temperatura do ar, umidade relativa do ar e velocidade do vento obtidos de estações meteorológicas próximas dos experimentos. A HTT foi correlacionada com o aparecimento dos primeiros sintomas da brusone em arroz para definir limites baseados na HTT. A HTT sazonal entre anos x locais variou de 5.1oC h-1 ano-1 a 725.3oC h-1 ano-1. O risco para brusone iniciou após a HTT atingir 33.6oC h-1, 66.8oC h-1 e 75.6oC h-1 desde primeiro de junho até a emergência do arroz (EM) e após a EM o risco iniciou ao atingir HTT igual ou maior a 12.5oC h-1, 55.3oC h-1 e 121.8oC h-1 para cultivares suscetíveis, médio-resistentes e resistentes, respectivamente. Através desses resultados, surge uma alternativa para manejo de fungicidas utilizando como base a soma hidrotérmica horária em ao invés do manejo baseado em calendário civil, pois através da HTT é possível identificar a variabilidade interanual e de cultivar, os dois fatores mais importantes em epidemias de brusone em arroz.por
dc.contributor.advisor1Streck, Nereu Augusto
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8121082379157248por
dc.contributor.advisor-co1Costa, Ivan Francisco Dressler da
dc.contributor.referee1Zanon, Alencar Junior
dc.contributor.referee2Ogoshi, Claudio
dc.contributor.referee3Cera, Jossana Ceolin
dc.contributor.referee4Steinmetz, Silvio
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8974429786688486por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentAgronomiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agronomiapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Ruraispor


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