Simulação do crescimento e produtividade de arroz no Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz

Abstract

RESUMO O modelo SimulArroz é baseado em processos para simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos na cultura do arroz. O objetivo neste trabalho foi avaliar o desempenho do modelo SimulArroz em simular a produção de biomassa da cultura do arroz na Depressão Central do Rio Grande do Sul e a produtividade de grãos em diferentes regiões orizícolas do Rio Grande do Sul. Para testar o desempenho do modelo SimulArroz em simular a biomassa foi conduzido um experimento de campo em Santa Maria, RS, com quatro cultivares (IRGA 421, BRS Querência, IRGA 424 e SCRBRS Tio Taka) com três datas de semeadura no ano agrícola 2011/2012 (17 de outubro, 18 de novembro e 19 de dezembro de 2011) e uma data de semeadura no ano agrícola 2012/2013 (19 de outubro de 2012). Dados da literatura foram usados para testar a capacidade de predição da produtividade de grãos em várias regiões orizícolas. O modelo SimulArroz simula com precisão média superior a 70% a produção de biomassa de diferentes cultivares e datas de semeadura de arroz na região central do Rio Grande do Sul, tal como a produtividade de grãos e a variação da produtividade nas diferentes regiões orizícolas do Rio Grande do Sul.ABSTRACT The SimulArroz is a process-based model for simulating growth, development and yield of rice. The objective of this study was to evaluate the performance of the SimulArroz model in simulating biomass in the Central Depression of Rio Grande do Sul and grain yield in different regions that grow rice in the Rio Grande do Sul State. To test the performance of SimulArroz model in simulating biomass, an experiment was conducted at Santa Maria, RS, with four cultivars of rice (IRGA 421, BRS Querência, IRGA 424 and SCRBSR Tio Taka) with three sowing dates during the 2011/2012 growing season (October 17, November 18 and December 19, 2011) and one sowing date in the 2012/2013 growing season (October 19, 2012 ). Data from the literature were used to test the predictive ability of the model in simulating grain yield. The SimulArroz model simulates with an average accuracy better than 70% of the biomass production of rice cultivars and sowing dates of rice in the Central Depression of Rio Grande do Sul as well as grain yield and its variation across the different production regions of the Rio Grande do Sul.