PREDIÇÃO DA PRODUTIVIDADE DE CANA-DE-AÇÚCAR COM BASE EM MODELO AGROMETEOROLÓGICO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO

Autores

DOI:

10.31413/nativa.v10i4.13773

Palavras-chave:

precipitação, agrometeorologia, Saccharum officinarum, modelagem

Resumo

A predição da produtividade de cultivos de cana-de-açúcar é fundamental para o planejamento logístico dos produtores. No entanto, muitas propriedades recorrem a estimativa visual de produtividades em áreas canavieiras, o que, muitas vezes, geram dados tendencioso que não refletem a real produtividade dos cultivos. Objetivou-se construir um modelo de regressão linear múltipla para a estimativa de produtividade da cana-de-açúcar na região do semiárido nordestino. Foram utilizados dados anuais de rendimento agrícola (safras 2005/2006 a 2011/2012) e agrometeorológicos mensais (2005 a 2012). Para a calibração do modelo, a escolha das variáveis independentes foi analisada mediante a correlação existente dos dados agrometeorológicos e de rendimento, logo em seguida foi construída a regressão linear múltipla para estimar a produtividade da cana-de-açúcar. As variáveis independentes selecionadas para o modelo foram a irrigação mais precipitação pluvial, a temperatura média do ar, o déficit de saturação de vapor do ar e o fotoperíodo. No período da calibração, as regressões lineares múltiplas apresentaram resultados satisfatórios com diferença relativa média inferior a 3% e um erro padrão de estimativa de 2,7264 toneladas de cana em todos os anos-safras analisados. Na validação do modelo agrometeorológico, o melhor desempenho foi obtido no ano-safra de 2004/2005 quando comparado com os anos-safras de 2013/2014 e 2014/2015, respectivamente, período que houve a renovação de plantio. Mediante o uso de um fator de correção, o modelo agrometeorológico obteve um ajuste nos anos-safras de 2013/2014 e 2014/2015 melhorando seu desempenho. Características como baixo custo, facilidade de executar e precisão tornam as regressões lineares múltiplas como excelentes ferramentas.

Palavras-chave: precipitação; Saccharum officinarum; modelagem; agrometeorologia.

 

Sugarcane yield prediction based on agrometeorological model in the Brazilian semi-arid

 

ABSTRACT: The prediction of the productivity of sugarcane crops is essential for the logistical planning of producers. However, many properties resort to visual estimates of yields in sugarcane areas, which often generate biased data that do not reflect the real productivity of crops. This study aimed to build a multiple linear regression model to estimate productivity of sugarcane in the northeastern semi-arid region. Anual data of agricultural income were used (harvest 2005/2006 to 2011/2012) and monthly agro-meteorological data (2005-2012). For the model calibration period, the choice of the independent variable of the regression was analyzed by correlation of crop weather data and output data then were defined variables and constructed linear regression to estimate the yield of sugar cane -sugar. The independent variables selected for the model were irrigation more rainfall, average air temperature, the vapor saturation deficit of the air and the photoperiod. At the calibration period, the multiple linear regressions showed satisfactory results with average relative difference of less than 3%, and a standard error of estimate of 2.7264 tons of sugarcane in all crop years analyzed. Validation of the agro-meteorological model, the best performance was obtained in crop year 2004/2005 compared to the crop years of 2013/2014 and 2014/2015, respectively, a period that was renewed planting. By using a correction factor, the agro-meteorological model obtained an adjustment in crop years of 2013/2014 and 2014/2015 improving its performance. Features such as low cost, easy to implement and precision make the multiple linear regressions as an excellent tool.

Keywords: precipitation; Saccharum officinarum; modeling; agrometeorology.

Referências

ARAÚJO, M. A.; SOUZA, J. L. M.; TSUKAHARA, R. Y. Modelos agro-meteorológicos na estimativa da produtividade da cultura da soja na região de Ponta Grossa, Estado do Paraná. Revista Acta Scientiarum Agronomy, v. 33, n. 1, p. 23-31, 2011. https://doi.org/10.4025/actasciagron.v33i1.5062

CAMARGO, A. P.; SENTELHAS, P. C. Avaliação do desempenho de diferentes métodos de estimativa da evapotranspiração potencial no estado de São Paulo, Brasil. Revista Brasileira de Agrometeorologia, v. 5, n. 1, p. 89-97, 1997.

CARVALHO, A. L. de; SOUZA, J. L. de; ALMEIDA, A. C. D.; LYRA, G. B.; TEODORO, I.; FERREIRA, R. A.; MAGALHÃES, I. D.; SANTOS, L. R. Sugarcane productivity simulation under diferente planting times by DSSAT/CANEGRO model in Alagoas, Brazil. Emirates Journal of Food and Agriculture, v. 30, n. 3, p. 190-198, 2018. https://doi.org/10.9755/ejfa.2018.v30.i3.1640

CONAB_Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra brasileira de cana-de-açúcar. Observatório Agrícola, Brasília, DF: [s.n.]. Disponível em: <http://www.conab.gov.br> Acesso em: 20 de março de 2022.

FAO_Food and Agriculture Organization of the United Nations. FAOSTAT. Disponível em: <http://www.fao.org/faostat/en/#data/QCL>. Acesso em: 03 de ago. 2021.

FIORIO, P. R.; COELHO, R. D.; BARROS, P. P. S.; BONILLA, M. M. Z.; GADY, A. P. B. Comportamento espectral de folhas de cana-de-açúcar na presença de déficit hídrico. Revista Irriga, v. 23, n. 3, p. 609-621, 2018. https://doi.org/10.15809/irriga.2018v23n3p609-621

FRIZZONE, J. A.; ANDRADE JÚNIOR, A. S.; SOUZA, J. L. M.; ZOCOLER, J. L. Funções de produção água-cultura. In: FRIZZONE, J. A.; ANDRADE JÚNIOR, A. S.; SOUZA, J. L. M.; ZOCOLER, J. L. (Ed.). Planejamento de irrigação: análise e decisão de investimento. Brasília: Embrapa, 2005. p. 283-314.

GUNARATHNA, M.; SAKAI, K.; NAKANDAKARI, T.; MOMII, K.; KUMARI, M. K. N. Sensitivity analysis of plant and cultivar specific parameters of APSIM sugar model: variation between climates and management conditions. Agronomy, v. 9, n. 5, e242, 2019. https://doi.org/10.3390/agronomy9050242

HAMMER, R. G.; SENTELHAS, P. C.; MARIANO, J. C. Q. Sugarcane yield prediction through data mining and crop simulation models. Sugar Tech, v. 22, n. 2, p. 216-225, 2019. https://doi.org/10.1007/s12355-019-00776-z

HOLANDA, L. A.; SANTOS, C. M.; SAMPAIO NETO, G. D.; SOUSA, A. P.; SILVA, M. A. Variáveis morfológicas da cana-de-açúcar em função do regime hídrico durante o desenvolvimento inicial. Irriga, v. 19, n. 4, p. 573-584, 2014. https://doi.org/10.15809/irriga.2014v19n4p573

LOPES, I.; GUIMARÃES, M. J. M.; MELO, J. M. M. DE; RAMOS, C. M. C. Balanço hídrico em função de regimes pluviométricos na região de Petrolina-PE. Revista Irriga, v.22, n.1, p.443-457, 2017. https://doi.org/10.15809/irriga.2017v22n3p443-457

LUCIANO, A. C. S.; PICOLI, M. C. A.; DUFT, D. G.; ROCHA, J. V.; LEAL, M. R. L.; MAIRE, G. L. Empirical model for forecasting sugarcane yield on a local scale brazil using Landsat imagery and random forest algorithm. Computers and Electronics in Agriculture, v. 184, e106063, 2021. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106063

MARCARI, M. A. Modelos agrometeorológicos estatísticos de previsão de produtividade e qualidade para cana-de-açúcar. 47p. Dissertação [Agronomia] - Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal, 2015.

MONTEIRO, L. A.; SENTELHAS, P. C. Sugarcane yield gap: can it be determined at national level with a simple agrometeorological model? Crop and Pasture Science, v. 68, n. 3, p. 272-284, 2017. https://doi.org/10.1071/CP16334

PEREIRA, R. M.; CASAROLI, D.; VELLAME, L. M.; ALVES JÚNIOR, J.; EVANGELISTA, A.W. P; BATTISTI, R. Water deficit detection in sugarcane using canopy temperature from satellite images. Australian Journal of Crop Science, v. 14, n. 3, p. 400-407, 2020. https://doi.org/10.21475/ajcs.20.14.03.p1647

SCARDUA, R.; ROSENFELD, U. Irrigação da cana-de-açúcar. In: PARANHOS, S. B. (Coord.). Cana-de-açúcar: Cultivo e utilização. Campinas: Fundação Cargill, 1987. v. 1, p. 373-431.

SILVA, V. P. R.; BELO FILHO, A. F. B.; SILVA, B. B.; CAMPOS, J. H. B. C. Desenvolvimento de um sistema de estimativa da evapotranspiração de referência. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 9, n. 4, p. 547-553, 2005.

SILVA, T. G. F. da; MOURA, M. S. B. de; ZOLNIER, S.; SOARES, J. M.; SOUZA, L. S. B.; BRANDÃO, E. O. Variação do balanço de radiação e de energia da cana-de-açúcar irrigada no semiárido brasileiro. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 15, p. 139-147, 2011.

SILVA, M. V. P.; SILVA, J. F.; SILVA, E. dos S. S.; ANDRADE JÚNIOR, A. S.; MOUSINHO, F. E. P. Parâmetros fisiológicos de variedades de cana-de-açúcar submetidos a distintos regimes hídricos. Journal of Environmental Analysis and Progress, v. 2, n. 4, p. 509-518, 2017. https://doi.org/10.24221/jeap.2.4.2017.1486.509-518

SILVA, E. M. P.; ANDRADE JÚNIOR, A. S.; BASTOS, E. A.; RIBEIRO, V. Q.; Produtividade de colmos e eficiência do uso da água em cana-de-açúcar irrigada por gotejamento subsuperficial. Irriga, v. 24, n. 1, p. 162-176, 2019. https://doi.org/10.15809/irriga.2019v24n1p162-176

SILVA, M. M.; SANTOS JÚNIOR, J. A.; MELO FILHO, M. S.; SILVA, E. F. F.; SANTOS, J. B. Uniformidade da irrigação por aspersão em função da altura do dossel da cana de açúcar. Irriga, v. 26, n. 1, p. 195-209, 2021. https://doi.org/10.15809/irriga.2021v26n1p195-209

SILVA, A. S.; COSTA, M. A.; MOURA, G. B. A.; LOPES. P. M. O.; GUIMARÃES, M. J. M.; GOMES, A. W. A. Agrometeorological-spectral model for estimating sugarcane productivity in Brazilian semi-arid. Irriga, v. 26, n. 3, p. 490-506, 2021. https://doi.org/10.15809/irriga.2021v26n3p490-506

SOUZA, J. L. M.; GERSTEMBERGER, E.; ARAUJO, M. A. Calibração de modelos agrometeorológicos para estimar a produtividade da cultura do trigo, considerando sistemas de manejo do solo, em Ponta Grossa-PR. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 28, n. 4, p. 409-418, 2013. https://doi.org/10.1590/S0102-77862013000400007

VIANNA, M. S.; SENTELHAS, P. C. Simulação do risco de déficit hídrico em regiões de expansão do cultivo de cana-de-açúcar no Brasil. Revista Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 49, n. 4, p. 237-246, 2014. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2014000400001

VERMA, A. K.; GARG, P. K.; PRASAD, K. S. H.; DADHWAL, V. K.; DUBEY, S. K.; KUMAR, A. Sugarcane yield forecasting model based on weather parameters. Sugar Tech, v. 23, n. 1, p. 158-166, 2021. https://doi.org/10.1007/s12355-020-00900-4

WILLMOTT, C. J.; ACKLESON, S. G.; DAVIS, R. E. Statistics for the evaluation and comparison of models. Journal of Geography Research, v. 90, n. 5, p. 8995-9005, 1985. https://doi.org/10.1029/JC090iC05p08995

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Publicado

2022-11-22 — Atualizado em 2024-06-11

Versões

Como Citar

Silva, A. S. da, Moura, G. B. de A., Lopes, P. M. O., Guimarães, M. J. M., Bezerra, A. C., & Gomes, A. W. A. . (2024). PREDIÇÃO DA PRODUTIVIDADE DE CANA-DE-AÇÚCAR COM BASE EM MODELO AGROMETEOROLÓGICO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO. Nativa, 10(4), 515–524. https://doi.org/10.31413/nativa.v10i4.13773 (Original work published 22º de novembro de 2022)

Edição

Seção

Agronomia / Agronomy

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