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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.11.2020.tde-05052020-165627
Document
Author
Full name
Brena Geliane Ferneda
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2020
Supervisor
Committee
Pilau, Felipe Gustavo (President)
Avila, Ana Maria Heuminski de
Marin, Fábio Ricardo
Souza, Adilson Pacheco de
Title in Portuguese
Variabilidade e efeitos da precipitação pluvial sobre a disponibilidade hídrica, crescimento e produção de soja em uma fazenda no estado de Mato Grosso
Keywords in Portuguese
APSIM-Soybean
Modelagem
Soja
Variabilidade da chuva
Variabilidade produtiva
Abstract in Portuguese
A produção agrícola é determinada pela interação solo, clima e planta, mais restritamente por condições de disponibilidade hídrica. Porém, apesar da chuva estar diretamente atrelada ao sucesso da lavoura, normalmente há apenas um ponto de coleta na unidade e isso gera incertezas de como a distribuição pluviométrica afetará a variabilidade produtiva. Então, partindo da hipótese de que há variabilidade de chuva em curtas distâncias, e que esse fator, atrelado às características de solo refletem na produção agrícola, objetivou-se avaliar o efeito de clima e solo na produtividade da soja em uma área de produção de soja no estado de Mato Grosso. O estudo foi realizado em uma fazenda localizada no município de General Carneiro - MT durante a safra 2018/19, para o monitoramento meteorológico foi instalada uma estação meteorológica e 9 pluviômetros em uma área de 535 hectares. Avaliou-se a fenologia da cultura e a produtividade ao final. Além, foi calibrado o modelo APSIM-Soybean para a região de estudo para a determinação da produtividade atingível da área. Os principais resultados encontrados evidenciaram que há variabilidade espacial das chuvas em uma área pequena, porém esses dados devem ser atrelados a demais características da área e durante um período maior de tempo para a confirmação da interferência na produtividade da cultura. A variabilidade produtiva da área estudada foi considerável, com dados evidenciando a forte influência da disponibilidade hídrica no cultivo de soja e o modelo APSIM-Soybean subestimou a produção de biomassa da cultura, mas apresentou bons resultados na estimativa de produtividade nos diferentes talhões da área de estudo.
Title in English
Variability and effects of rainfall on water availability, growth and soybean production on a farm in the state of Mato Grosso
Keywords in English
APSIM
Modeling
Rainfall variability
Soybean
Yield variability
Abstract in English
Agricultural production is determined by soil, climate and plant interaction, more restrictively by water availability conditions. However, although rainfall is directly linked to the success of the crop, there is usually only one collection point in the unit and this creates uncertainties about how rainfall distribution will affect production variability. So, assuming that there is variability of rainfall over short distances, and that this factor, linked to the soil characteristics reflect the agricultural production, the objective was to evaluate the effect of climate and soil on soybean yield in a production area of soybean in the state of Mato Grosso. The study was carried out in a farm located in the city of General Carneiro - MT during the 2018/19 harvest. For meteorological monitoring, a meteorological station and 9 rainfall gauges were installed in an area of 535 hectares. Crop phenology and yield were evaluated at the end. In addition, the APSIM-Soybean model was calibrated for the study region to determine attainable area productivity.The main results showed that there is spatial variability of rainfall in a small area, but these data must be linked to other characteristics of the area and for a longer period of time to confirm the interference with crop yield. The productive variability of thestudied area was considerable, with data showing the strong influence of water availability on soybean cultivation and the APSIM-Soybean model underestimated the biomass production of the crop, but presented good results in the estimated yield in the study area.
 
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Publishing Date
2020-05-07
 
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