Author(s): BORDIGNON, A. J. Z.; GONÇALVES, A. O.; SILVA, E. H. F. M. da; MARIN, F. R.

Summary: A cultura da soja ocupa atualmente todas as regiões do Brasil, sendo sujeita às intempéries climáticas de cada região. Recorre-se à modelagem agrícola para projetar o comportamento das lavouras possibilitando tomada de decisão antecipada. A qualidade dos dados pode distinguir uma decisão em assertiva ou errônea. Na tentativa de contribuir na confiabilidade dos dados, este trabalho empenhou-se na variável IAF (Índice de área foliar), devido sua relevância na produtividade e evapotranspiração. Buscou-se testar a eficiência do método de estimativa de IAF em relação ao método direto, por meio do aparelho LAI-2200C. Foram adotados os indicadores estatísticos: coeficiente de determinação, raiz do erro médio quadrático e índice de concordância de Willmott; que em conjunto, permitem testar precisão e acurácia. O resultado dos testes revelou correlação satisfatória entre os métodos. A altura da planta foi, então, utilizada, através da regressão linear como estratégia de melhorar a correlação. Os indicadores, Willmott e raiz do erro médio quadrático não sofreram alterações significativas, o coeficiente de determinação, entretanto, mostrou-se bastante satisfatório sendo elevado para 0,96. É provável que não houvesse maiores incrementos nos demais testes devido à forma de obtenção de dados pelo aparelho, a qual não faz distinção entre folhas, ramos e tecidos mortos. Fato que sujeita a curva a muitas interferências justificando a acurácia inferior à precisão. Recomenda-se realização de trabalhos similares, tanto na cultura da soja quanto em outras culturas, a fim de entender melhor as interferências, e, para que se busquem alternativas para contorná-las.

Publication year: 2017

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Soils

Keywords: Glycine Max, Modelagem de culturas, Produção Vegetal, Soja, Soybeans, Índice de área foliar