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Doctoral Thesis
DOI
10.11606/T.11.2016.tde-26092016-145237
Document
Author
Full name
Daniel Philipe Veloso Leal
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2016
Supervisor
Committee
Coelho, Rubens Duarte (President)
Frizzone, Jose Antonio
Marin, Fábio Ricardo
Nassif, Daniel Silveira Pinto
Scarpare, Fábio Vale
Title in Portuguese
Parametrização do modelo CANEGRO (DSSAT) e caracterização biométrica de oito variedades de cana-de-açúcar irrigadas por gotejamento
Keywords in Portuguese
Biometria
Irrigação
Modelagem
Parâmetros
Simulação
Abstract in Portuguese
O Brasil é um dos países de maior destaque do setor sucroenergético, uma vez que detém a maior produção mundial de cana-de-açúcar e pouco mais de um terço da cana cultivada no mundo. O presente experimento teve como principal finalidade caracterizar detalhadamente oito variedades de cana-de-açúcar, utilizando esta caracterização como suporte para parametrização do modelo CANEGRO/DSSAT que por sua vez é uma importante ferramenta na tomada de decisão dos cultivos de cana-de-açúcar, sendo assim os objetivos neste trabalho foi realizar uma análise agronômica e tecnológica de oito variedades de cana-de-açúcar, mensurar o máximo de parâmetros do modelo CANEGRO/DSSAT; efetuar a parametrização do CANEGRO/DSSAT para oito variedades de cana-de-açúcar; simular o processo de fotossíntese e partição de fotoassimilados, de modo a estabelecer um processo de Benchmarking da produtividade limite das principais variedades de cana-de-açúcar; simular o crescimento e produtividade da cana-de-açúcar no ambiente de produção do Cluster Caçú - GO da Empresa Odebrecht Agroindustrial, Caçu - GO. O experimento base foi conduzido em casa de vegetação, pertencente à área experimental do Departamento de Engenharia de Biossistemas (LEB) da Escola Superior de Agricultura 'Luiz de Queiroz' (ESALQ/USP) localizada em Piracicaba - SP. O experimento foi delineado com três fontes de variação (FV), sendo: quatro épocas de amostragem, quatro lâminas de irrigação e oito variedades de cana-deaçúcar. As amostragens (épocas) foram realizadas trimestralmente, sendo a primeira, aproximadamente 100 dias após o corte da cana planta. As lâminas avaliadas (L50, L75, L100 e L75*) constituíram na reposição de frações da ETc tomando como referência o tratamento L100, em que se manteve a umidade do solo próximo capacidade de campo (θcc) em todo o experimento. As parametrizações foram realizadas baseadas nos dados coletados nas parcelas submetidas à lâmina L100. A etapa de simulações foi realizada para unidade Agroindustrial Rio Claro localizada em Caçu/GO pertencente a Empresa Odebrecht Agroindustrial. A produtividade de massa fresca de colmo é influenciada pela lâmina de irrigação já na segunda época de amostragem (~205 DAC), neste ponto há redução de 35% entre L100 e L50. Os parâmetros medidos apresentaram grande diferença em relação aos valores padrão do CANEGRO/DSSAT, principalmente CHUPIBASE e TT_POPGROWTH. As variedades que obtiveram menores produtividades observadas em campo foram as que apresentaram os melhores índices estáticos relacionados quando simulado a produtividade de massa fresca. Nas simulações realizadas para Caçu-GO, a maior produtividade (173,9 t ha-1) foi alcançada pela variedade V2 no solo 1 em cultivo irrigado e a menor produtividade de massa fresca (68,4 t ha-1) ocorreu na variedade V7 no plantio de setembro em cultivo sequeiro no solo 3.
Title in English
Parameterization of CANEGRO (DSSAT) model and biometric characterization of the eight sugarcane varieties drip irrigated
Keywords in English
Biometric
Irrigation
Modeling
Parameters
Simulation
Abstract in English
Brazil is one of the countries with major sugarcane industry, as it holds the world's largest production of sugarcane and just over a third of the sugarcane area grown in the world. This experiment aimed to characterize in detail eight sugarcane varieties, as support for parameterization of CANEGRO model / DSSAT which in turn is an important tool in the decision making process of sugarcane crops , therefore the objectives of this study were to measure the maximum parameters of CANEGRO / DSSAT model; parameterize CANEGRO / DSSAT for eight varieties of sugarcane; simulating the process of photosynthesis and assimilate partitioning in order to establish a benchmarking process productivity limits of the main varieties of sugarcane; simulate the growth and productivity of sugarcane in the Cluster production environment Caçu - GO Agroindustrial Company Odebrecht, Caçu - GO. The basic experiment was conducted at the experimental area of the Department of Biosystems Engineering (LEB) of the Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" (ESALQ / USP) located in Piracicaba - SP. The experiment was designed with three sources of variation (PV), as follows: four sampling times, four irrigation levels and eight varieties of sugarcane. Sampling (times) were held quarterly, with the first, approximately 100 days after cutting the plant cane. The evaluated blades (L50, L75, L100 and L75*) were the replacement fractions of ETc with reference to the treatment L100, which kept the soil moisture near field capacity (θcc) throughout the experiment. The parameterization was carried out based on data collected at the 100 % irrigation depth (L100). The simulations were performed to Agroindustrial Rio Claro unit in Caçu / GO (Odebrecht Agroindustrial). The productivity of fresh culms was influenced by water depth in the second time of sampling (~ 205 DAC), at this point there is a reduction of 35% between L100 and L50. The measured parameters showed big difference compared to standard values CANEGRO / DSSAT mainly CHUPIBASE and TT_POPGROWTH. The varieties with smaller yields observed in the field were the ones with the best static indexes related when simulated fresh culm productivity. In simulations performed to Caçu GO, the highest yield (173.9 t ha-1) was accomplished by the V2 array 1 in the soil irrigated and the lowest fresh culm weight yield (68.4 t ha-1) was in the range V7 in September planting in rainfed cultivation in soil 3.
 
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Publishing Date
2016-10-14
 
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