SUGARCANE YIELD PREDICTION BASED ON AGROMETEOROLOGICAL MODEL IN THE BRAZILIAN SEMI-ARID
DOI:
https://doi.org/10.31413/nativa.v10i4.13773Keywords:
Precipitation, temperature; rainfall, water resource, weather.Abstract
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.
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