O cultivo em casas-de-vegetação é uma atividade que cresceu muito nas últimas décadas e permite uma série de vantagens: aumento de produtividade, produtos de alta qualidade, precocidade, proteção contra intempéries climáticas. Entretanto, na mesma grandeza das vantagens, existem desvantagens como ocorrência de temperaturas elevadas, controle da umidade do ar e penetração inadequada de luz. O entendimento e o manejo do microclima no interior das casas-de-vegetação é imprescindível para um bom desenvolvimento das culturas. Devido à complexidade nas interações entre os elementos de uma casa-de-vegetação, como clima local, cultura e características da construção, a modelagem mostra-se como uma ferramenta de grande utilidade para o estudo deste sistema de produção. Possibilita um maior entendimento dos processos e realização de simulações, auxiliando no dimensionamento e manejo das estruturas no campo, além de aplicações em processos de otimização, indicando estratégias mais adequadas para o manejo da cultura e aumento dos rendimentos. Pelo exposto, o trabalho teve como objetivo o desenvolvimento de um modelo matemático para estimar o comportamento do microclima em casa-de-vegetação a partir dedados meteorológicos externos e sua implementação na forma de um programa de simulação. O modelo foi baseado em equações de balanços de energia e massa dos vários subsistemas, como ar interno, cobertura, cultura e solo, e solucionado numericamente pela implementação em linguagem de programação Delphi 3.0. Por meio de uma interface amigável, o programa possibilita a organização de coeficientes e dados de entrada do modelo, incluindo o uso de arquivos com os elementos meteorológicos externos (radiação solar global, temperatura e umidade relativa do ar, e velocidade do vento). O programa fornece, como resultados, as estimativas de temperatura e umidade relativa do ar no interior da casa-de-vegetação, além da evolução dos fluxos de energia ao longo do tempo. A execução do modelo com dados externos, em duas épocas do ano (inverno e verão) e para duas condições, fechada e aberta durante o dia, mostraram que o comportamento foi condizente com resultados levantados na literatura. Comparações com dados de campo indicaram que o comportamento da temperatura e umidade relativa do ar simuladas, seguem um comportamento similar aos medidos, necessitando de ajustes nos coeficientes do modelo. A análise de sensibilidade revelou que os fatores que mais afetaram a temperatura do ar no interior da casa-de-vegetação foram: temperatura do ar externa, coeficiente de extinção, percentual de abertura de cortinas e transmissividade da cobertura à radiação de onda longa. A umidade relativa do ar interna foi principalmente influenciada pela umidade relativa do ar externa, coeficiente de extinção do dossel, percentual de abertura das cortinas e temperatura do ar externa. A modelagem do microclima se mostrou útil no entendimento da formação do microclima em casas-de-vegetação, além de permitir a visualização da magnitude de cada um dos componentes que influenciam o seu comportamento. Futuros trabalhos ainda são necessários para a validação e melhorias no modelo, ligadas especialmente à ventilação, evapotranspiração e balanço de radiação na cultura em casas-de-vegetação

Cultivation in greenhouses is an activity that has been increased significantly during the last decades and has several advantages like yield increasing, high quality products, early yields and protection against climatic adversity. However, there are important disadvantages, such as difficulties to decrease high air temperature, deficient control of relative humidity and unsuitable light penetration. A good understanding of the greenhouse microclimate and also its management is crucial for achieving high crop yield. Due to the complex interaction among the components of a greenhouse, mostly local climate, crop and building characteristics, modeling represents a powerful tool for studying this production system. Simulation allows a better understanding of the processes, which is of great importance for designing and managing the structures, and also makes it possible to optimize management and profit. The objective of the present work was to develop a mathematical model, named as ESTUFA, to predict microclimate inside a greenhouse using external meteorological data and its implementation to computer program. The model, named "ESTUFA", was developed, based on energy and mass balance equations, applied to several subsystems, like inside air, cover, crop and soil, and solved numerically by computer language routine (Delphi 3.0). The developed software allowed handling of all coefficients of the model, including the use of input files with external meteorological data (global solar radiation, air temperature, relative humidity and air velocity). The program output predicts air temperature and air relative humidity inside the greenhouse, and the energy flux density of all components of the energy balance. Tests made with external data, from two seasons (summer and winter) and two conditions (closed greenhouse and greenhouse opened during the day), showed an agreement behavior compared to the results from literature. Comparisons with real conditions indicated that simulated air temperature and the air relative humidity when behavior follow the measured ones, denoting the necessity of coefficients calibration. Sensitivity analyses using model ESTUFA showed that the most important factors for simulated inside air temperature were: external air temperature, extinction coefficient of canopy, proportional aperture of windows and long wave transmissivity of cover. The air relative humidity was affected mainly by external air relative humidity, extinction coefficient of canopy, proportional aperture of windows and external air temperature. The model ESTUFA was proved to be useful for understanding the behavior of greenhouses microclimate and allowed the visualization of each component that forms this environment. Future works are necessary to validate and improve the model, especially for ventilation, evapotranspiration and radiation balance of crops, for Brazilian conditions