Pelos modelos de regressão linear, independente do ano e da dose de hidrogel, o incremento de N-fertilizante aumentou linearmente a taxa de produtividade de biomassa dia-1. Porém, a maior produtividade de grãos foi obtida na dose mais elevada do nitrogênio, combinada com as doses 30 e 60 kg ha-1 de hidrogel em ambos os sistemas de cultivo. Na simulação da dose ideal de nitrogênio, por regressões polinomiais, independente do sistema de sucessão, a dose de 30 kg ha-1 de hidrogel mostrou maior contribuição no aumento da produtividade de grãos pelo incremento do N-fertilizante.
No teste de média, observou-se que a maior produtividade de grãos de trigo ocorreu na combinação de 30 e 120 kg ha-1 de hidrogel e nitrogênio, respectivamente, independente do ano e sistema de cultivo. Destaca-se, que em 2015 a produtividade de grãos de trigo foi maior que em 2014. O modelo de superfície de resposta mostrou que a dose ótima de hidrogel em 2015 foi maior de que em 2014, porém a dose de nitrogênio foi menor. Dessa forma, em 2014 e 2015, no sistema soja/trigo, a dose ideal de hidrogel e nitrogênio foram de 52 e 98 kg ha-1, 64 e 88 kg ha-1, respectivamente. No sistema milho/trigo foram 40 e 120 kg ha-1, em 2014, 48 e 109 kg ha-1, em 2015, de hidrogel e nitrogênio, respectivamente.
O modelo fuzzy possibilitou estimar os valores de produtividade de grãos e biomassa nas condições de uso do hidrogel em função das doses de nitrogênio e temperatura máxima. Destaca-se que não houve diferença significativa entre as médias obtidas experimentalmente e aquelas obtidas utilizando o sistema lógica fuzzy.
As Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas, com o algoritmo de aprendizagem backpropagation e função de treinamento Levemberg-Marquadt, se mostraram eficientes na previsibilidade da produtividade de grãos de trigo, em qualquer estádio de desenvolvimento e condições agroclimáticas reais. Dessa forma, a RNA é mais um modelo para ser utilizado nas simulações de produtividade agrícola.
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