SIMANIHOT: UM MODELO DE SIMULAÇÃO DA CULTURA DA MANDIOCA E SUA APLICAÇÃO EM CLIMA FUTURO NO RIO GRANDE DO SUL

Texto

(1)1. UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA CENTRO DE CIÊNCIAS RURAIS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA AGRÍCOLA. Luana Fernandes Tironi. SIMANIHOT: UM MODELO DE SIMULAÇÃO DA CULTURA DA MANDIOCA E SUA APLICAÇÃO EM CLIMA FUTURO NO RIO GRANDE DO SUL. Santa Maria, RS 2016.

(2) 2 Luana Fernandes Tironi. SIMANIHOT: UM MODELO DE SIMULAÇÃO DA CULTURA DA MANDIOCA E SUA APLICAÇÃO EM CLIMA FUTURO NO RIO GRANDE DO SUL. Tese apresentada ao Curso de Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito parcial para obtenção do título de Doutora em Engenharia Agrícola. Orientador: Prof. PhD. Nereu Augusto Streck. Santa Maria, RS 2016.

(3) 3. _________________________________________________________________ @ 2016 Todos os direitos autorais reservados a Luana Fernandes Tironi. A reprodução de partes ou do todo deste trabalho só poderá ser feita mediante a citação da fonte. Endereço: Avenida Roraima, nº 1000. Prédio 77, sala 02. UFSM, Santa Maria, RS. CEP: 97105900 Fone: (055) 3220-8179; E-mail: luana2fernandes@gmail.com.

(4) 4 Luana Fernandes Tironi. SIMANIHOT: UM MODELO DE SIMULAÇÃO DA CULTURA DA MANDIOCA E SUA APLICAÇÃO EM CLIMA FUTURO NO RIO GRANDE DO SUL. Tese apresentada ao Curso de Doutorado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM, RS), como requisito parcial para obtenção do título de Doutora em Engenharia Agrícola. Aprovado em 01 de março de 2016:. Santa Maria, RS 2016.

(5) 5. DEDICATÓRIA. Aos meus pais Edson e Irma, ao meu esposo Maicom, ao meu filho Antônio que está a caminho, e a todas as pessoas que sempre estiveram ao meu lado. Dedico....

(6) 6 AGRADECIMENTOS À Deus. Aos meus pais Edson e Irma que me ensinaram que é com o estudo que construímos nosso futuro, sempre deram força e me apoiaram para alcançar meus objetivos. Ao meu marido Maicom pelo apoio e compreensão nos momentos que estive ausente. À Universidade Federal de Santa Maria e ao Programa de Pós Graduação em Engenharia Agrícola pela oportunidade de realização do curso de Mestrado. Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq, pela concessão da bolsa de Doutorado.. Ao meu orientador, Professor Nereu Augusto Streck, pelos ensinamentos, incentivo, apoio e amizade ao longo desses dez anos de convivência. À todos os professores que me auxiliaram durante o curso de doutorado, para que este estudo se tornasse o mais completo possível, em especial ao professor Paulo Gubiani, do Departamento de Solos. Aos colegas de setor pela convivência, troca de experiências e amizade. À todos que passaram durante esses anos pela “equipe da mandioca” , em especial à Lilian e Charles, os mais antigos na equipe, e aos mais recentes Wolnei e Amanda, meus sinceros agradecimentos a todos pelo empenho, esforço e dedicação.. Enfim, a todos que de alguma forma contribuíram para a realização desta tese o meu sincero agradecimento..

(7) 7. RESUMO SIMANIHOT: UM MODELO DE SIMULAÇÃO DA CULTURA DA MANDIOCA E SUA APLICAÇÃO EM CLIMA FUTURO NO RIO GRANDE DO SUL. AUTORA: Luana Fernandes Tironi ORIENTADOR: Nereu Augusto Streck. Modelos de culturas agrícolas são ferramentas que auxilias na tomada de decisões referentes ao manejo da cultura e também no estudo dos impactos de cenários climáticos futuros. Os objetivos desta tese foram (i) desenvolver um modelo de simulação da cultura da mandioca que considere o efeito da umidade do solo e da concentração de CO2 sobre o crescimento, desenvolvimento e produtividade de raízes tuberosas e (ii) simular a produtividade de mandioca em cenários climáticos futuros para o Rio Grande do Sul. A calibração foi realizada com dados coletados a partir de experimentos conduzidos em Santa Maria no ano agrícola 2010-2011 e 2013-2014. A avaliação do modelo foi realizada com dados independentes de experimentos em Santa Maria nos anos agrícolas 2011-2012, 2012-2013, 2013-2014 e 2014-2015 e com dados coletados em lavoura comercial em Vera-Cruz no ano agrícola 2013-2014 e 2014-2015. Os dois modelos de balanço hídrico do solo utilizados foram de Thornthwaite e Mather e de Ritchie. A função de resposta à CO2 foi calibrada a partir de trabalhos realizados em experimentos à campo de enriquecimento de CO2. A interface gráfica do modelo foi realizada em Java, e o código do modelo Simanihot foi escrito em linguagem FORTRAN. Os cenários de mudança climática utilizados neste estudo são o cenário SRES A1B (Cmip3) do 4º relatório do IPCC e o RCP4.5 (Cmip5) do 5º relatório do IPCC. Esse trabalho permitiu a calibração dos diferentes processos de crescimento e desenvolvimento para as cultivares Fepagro – RS 14, Estrangeira, Cascuda, São José e Paraguaia na condição sem limitação por água. A partir dos estudos e experimentos realizados foi possível incluir dois submodelos de balanço hídrico no solo no modelo Simanihot, e foi criada uma função de resposta a CO 2 e incluida no modelo Simanihot para ser usado nos cenários de mudança climática para o Rio Grande do Sul. Um simulador da cultura da mandioca denominado Simanihot, calibrado para seis cultivares, com duas opções de modelo de balanço hídrico e sensível a mudanças na concentração de CO2 na atmosfera foi construído e disponibilizado no site oficial do simulador (www.ufsm.br/simanihot). A partir das simulações realizadas com dois cenários climáticos futuros distintos (Cmip3 e Cmip5), os resultados indicam uma perspectiva de aumento da produtividade de mandioca para o estado do Rio Grande do Sul, com incremento na produtividade de raízes tuberosas de mandioca de até 30 t ha -1, dependendo da cultivar, cenário e época de plantio. As mudanças nas produtividades no cenário Cmip5 foram menores quando comparadas com o cenário Cmip3 na cultivar Estrangeira e maiores na cultivar Fepagro – RS 13. Nos três períodos futuros analisados (20102039, 2040-2069 e 2070-2099), de uma maneira geral, as mudanças na produtividade foram aumentando gradativamente, sendo maiores no último período futuro (2070-2099), e entre as datas de plantio, sempre maiores nas datas de 01/09 e 01/10. A região do Rio Grande do Sul com maiores mudanças na produtividade é a região nordeste, região que no clima atual é a mais fria do Estado.. Palavras-chave: Manihot esculenta. Modelagem. Balanço-hídrico. Mudança climática..

(8) 8. ABSTRACT SIMANIHOT: A SIMULATION MODEL OF CASSAVA AND ITS APPLICATION IN FUTURE CLIMATE FOR THE RIO GRANDE DO SUL. AUTHOR: Luana Fernandes Tironi ADVISOR: Nereu Augusto Streck. Crop models are tools that can help to assist in decision making on crops management and also in studies of the impact of future climate scenarios. The objectives of this thesis were (i) to develop a cassava simulation model that takes into account the effects of soil moisture and CO 2 concentration on growth, development and tuber yield, and (ii) to simulate cassava yield in future climate scenarios for the Rio grande do Sul State. Model calibration was performed with data collected from experiments conducted in Santa Maria in crop year 2010-2011 and 2013-2014. The evaluation of themodel was performed with independent data from experiments conducted in Santa Maria during the 2011-2012, 2012-2013, 20132014 and 2014-2015 gowing seasons and with data collected in a commercial farm in Vera-Cruz during the 2013-2014 and 2014-2015 growing seasons. The two soil water balance models used were Thornthwaite and Mather model and the Ritchie model. The response function to CO2 was calibrated from free air CO2 enrichment experiments. A graphical interface was written in Java, and the source code was written in FORTRAN. The climate change scenarios used in this study are the scenario SRES A1B (Cmip3) of the 4th IPCC report and the RCP4.5 (Cmip5) of the 5th IPCC report. This study allowed the calibration of different processes of growth and development for cultivars Fepagro - RS 14, Estrangeira, Cascuda, São José e Paraguaia with no limitation by water. It was possible to include two soil water balance sub-models, and a CO2 response function that was incorporated into the Simanihot model to be used in climate change scenarios for the Rio Grande do Sul. A cassava simulator called Simanihot with all these simulation options was developed and made available at the official web site of the simulator (www.ufsm.br/simanihot). From the simulations wit the two future climate scenarios, the results show an increasing trend of cassava productivity for the state of Rio Grande do Sul of up to 30 t ha-1, depending on the cultivar, scenario and planting date. Increase trends in yield were smaller for the Cmip5 compared to the Cmip3 for the cultivar Estrangeira and the opposite for the cultivar Fepagro - RS 13. In the three analyzed future periods (2010-2039, 2040-2069 and 2070-2099), changes in yield were steadly, being the higherstin the last future period (2070-2099), and among the planting dates, always higher in dates of 01/09 and 01/10. The region of te Rio grande do Sul State with greater changes in tuber yield is the northeast reagion, where currently is the coldest region in the State.. Key-words: Manihot esculenta. Modeling. Soil water balance. Climate Change..

(9) 9. LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS. AFE AFE0 Aleaf ALT ARM CAD CF CFR CH CRF CT Dd DDA DEF DesRep DesVeg DesVegfin ETC ETO ETR Evapo EXC FATS Fotop Fotop0 g (Fotop) HD HP HPA HIPA HFPA IAF IAA Lsen NegAc NF NFT NH NHP. Área foliar específica (cm² g-1) Área foliar específica para uma determinada cultivar a uma temperatura de 24°C sem estresse hídrico (cm² g-1) Idade foliar (dias) Alteração no armazenamento (mm) Armazenamento (mm) Capacidade de água disponível (mm) Crescimento de folhas (g m-²) Índice de crescimeto foliar relativo Crescimento de haste (g m-²) Crescimento de raízes fibrosas (g m-²) Crescimento total da cultura (g m-²) Tempo de desenvolvimento Dia do Ano Deficiência hídrica (mm) Desenvolvimento diário reprodutivo acumulado (Dd) Desenvolvimento diário vegetativo (Dd) Tempo de desenvolvimento em que é alcançado a profundidade máxima de raízes (Dd) Evapotranspiração da cultura (mm) Evapotranspiração potencial (mm) Evapotranspiração Real (mm) Evapotranspiração potencial (mm) Excedente hídrico (mm) Fração de Água Transpirável no Solo Fotoperíodo (horas) Fotoperíodo ótimo mínimo (horas) Função de fotoperíodo Desenvolvimento horário Haste principal Razão haste/parte aérea Razão haste/parte aérea inicial Razão haste/parte aérea final Índice de área foliar Somatório do desenvolvimento diário entre emergência e Início de Acumulação de Amido (Dd) Índice de área foliar crítico Negativo Acumulado (mm) Taxa de aparecimento de folhas acumulada Número de folhas totais acumulado Número de hastes por m² Número de hastes principais.

(10) 10 NHRS1 NHRS2 NHRS3 NHRS4 PE Pleaf Precip r Rad Radbase Radot Radsup Raiztot RaizTub RS1 RS2 RS3 RS4 Rp Rv RFPA SFotop SWmed SW(1) SW(2) SW(3) SW(4) SW(5) SW(6) t TAF TAFmaxHP TAFmaxRS1 TAFmaxRS2 TAFmaxRS3 Tbase TCF TCFTot TCH TCRF TCT TCTMax. Número de hastes na RS1 Número de hastes na RS2 Número de hastes na RS3 Número de hastes na RS4 Soma térmica entre plantio e emergência (Dd) Longevidade foliar potencial (dias) Precipitação (mm) Taxa diária de senescência Radiação solar (MJ m-2 dia-1) Radiação solar basal (MJ m-2 dia-1) Radiação solar ótima (MJ m-2 dia-1) Radiação solar superior (MJ m-2 dia-1) Crescimento de raízes fibrosas e tuberosas (g m-²) Crescimento de raízes tuberosas (g m-²) Tempo de desenvolvimento entre emergência e primeira ramificação simpodial (RS1) (Dd) Tempo de desenvolvimento entre emergência e primeira ramificação simpodial (RS2) (Dd) Tempo de desenvolvimento entre emergência e primeira ramificação simpodial (RS3) (Dd) Tempo de desenvolvimento entre emergência e primeira ramificação simpodial (RS4) (Dd) Desenvolvimento diário reprodutivo Desenvolvimento diário vegetativo Razão raiz fibrosa /parte aérea Sensibilidade do genótipo ao fotoperíodo Conteúdo atual de água médio (cm³/cm³) Conteúdo atual de água na camada 1 (cm³/cm³) Conteúdo atual de água na camada 2 (cm³/cm³) Conteúdo atual de água na camada 3 (cm³/cm³) Conteúdo atual de água na camada 4 (cm³/cm³) Conteúdo atual de água na camada 5 (cm³/cm³) Conteúdo atual de água na camada 6 (cm³/cm³) Dias após a emergência Taxa de aparecimento de folhas considerando-se como folha até a última que apresentar pelo menos um dos lóbulos abertos (folhas/dia) Taxa máxima de aparecimento de folhas na HP Taxa máxima de aparecimento de folhas na RS1 Taxa máxima de aparecimento de folhas na RS2 Taxa máxima de aparecimento de folhas na RS3 Temperatura cardinal base (ºC) Taxa de crescimento de folhas (g m-²) Taxa de crescimento de folhas total (considerando pecíolo) Taxa de crescimento de haste (g m-²) Taxa de crescimento de raízes fibrosas (g m-²) Taxa de crescimento total da cultura(folhas+haste+raízes) (g m-²) Taxa de crescimento máximo da cultura (g m-2dia-1 ).

(11) 11. Td TF TFMax TF300 Tsup TIAF TMax TMed TMin Tot tTF tm Umid Vel ϒs1. Temperatura horária (ºC) Tamanho de folha (cm²) Tamanho de folha máximo (cm²) Tamanho de folha aos 300 dias (cm²) Temperatura cardinal superior ou máxima (ºC) Taxa de índice de área foliar diária Temperatura maxima do ar (ºC) Temperatura média do ar (ºC) Temperatura mínima do ar (ºC) Temperatura cardinal ótima (ºC) Tempo em dias após a emergência (DAE) que o TFMax é alcançado Coeficiente de forma na equação de tamanho de folha Umidade Relativa do ar (%) Velocidade do vento á 10 m (m s-1) Coeficiente de sensibilidade ao sombreamento quando Tmin> 5,0 ºC.

(12) 12. LISTA DE FIGURAS Figura 1- Estrutura de uma planta de mandioca, sendo HP a haste principal, RS1 a primeira ramificação simpodial, RS2 a segunda ramificação simpodial e RS3 a terceira ramificação simpodial. Adaptado de Fagundes et al. (2009) ......................................................................... 26 Figura 2 - Função de temperatura (f(T)) (a) e de radiação solar (f(RS)) (b) utilizadas no cálculo da taxa de crescimento total da cultura (TCT) no modelo GUMCAS. Adaptado de Fukai e Hammer (1987) ....................................................................................................................................... 30 Figura 3 - Relação entre área foliar específica (AFE) e temperatura média do ar (ºC) usada no modelo GUMCAS. Adaptado de Matthews e Hunt (1994) ........................................................ 32 Figura 4 - Idade foliar (dias) em função da temperatura média do ar (ºC) (a) e do Índice de Área foliar (IAF) (b) usada no Simanihot. Adaptado de Matthews e Hunt (1994) .............................. 33 Figura 5 - Razão raiz fibrosa/parte aérea em função do tempo (Dd) usada no Simanihot. Adaptado de Matthews; Hunt (1994) ......................................................................................... 34 Figura 6 - Função de resposta do coeficiente de cultura (Kc) de mandioca em função do tempo de desenvolvimento (Dd) da cultura da mandioca .......................................................................... 45 Figura 7 - Calibração do conteúdo de água medido com os sensores de umidade (cm³ cm-3) e através do conteúdo de água de amostras de solo (cm³ cm-3) coletadas com trado calador à campo nas diferentes profundidades nos solos de Santa Maria (a) e Vera Cruz (b) ............................... 55 Figura 8 - Área unitária horizontal em um nível entre a base e o topo da nuvem. As nuvens mais altas são mostradas penetrando neste nível e entranhando ar ambiente. A nuvem que tem perda de empuxo é mostrada desentranhando ar da nuvem para o ambiente - adaptado de Arakawa e Schubert, 1974 .......................................................................................................................... 61 Figura 11 - Calibração dos parâmetros e processos para a cultivar de mandioca Cascuda, durante o ano agrícola 2010-2011 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f),número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j) ................................................. 73 Figura 12 - Calibração dos parâmetros e processos para a cultivar de mandioca Estrangeira, durante o ano agrícola 2010-2011 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f),número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j) ................................................. 74 Figura 13 - Calibração dos parâmetros e processos para a cultivar de mandioca São José, durante o ano agrícola 2013-2014 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados em haste única são representados por círculos vazados e em crescimento livre por círculos hachurados, ambos com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total.

(13) 13. (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f),número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j) ..................................................................................................... 75 Figura 14 - Calibração dos parâmetros e processos para a cultivar de mandioca Paraguaia, durante o ano agrícola 2013-2014 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f),número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j) ................................................. 76 Figura 15 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Fepagro - RS14, com dados independentes do ano agrícola 2011-2012 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ............................................................................................ 86 Figura 16 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Fepagro - RS14, com dados independentes do ano agrícola 2012-2013 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação. As estatísticas RQME, dw, EF, BIAS e r foram aplicadas até a amostragem de 14/01/2013 (131 DAP) ................................................................................... 87 Figura 17 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Cascuda, com dados independentes do ano agrícola 2011-2012 em Santa Maria – RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ............................................................................................ 88 Figura 18 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Cascuda, com dados independentes do ano agrícola 2012-2013 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b),.

(14) 14 raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação. As estatísticas RQME, dw, EF, BIAS e r foram aplicadas até a amostragem de 15/01/2013 (132 DAP) ................................................................................... 89 Figura 19 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Estrangeira, com dados independentes do ano agrícola 2011-2012 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ............................................................................................ 90 Figura 20 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Estrangeira, com dados independentes do ano agrícola 2012-2013 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ............................................................................................ 91 Figura 21 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Estrangeira, com dados independentes do ano agrícola 2013-2014 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ............................................................................................ 92 Figura 22 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Fepagro - RS13, com dados independentes do ano agrícola 2012-2013 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação. As estatísticas RQME, dw, EF, BIAS e r foram aplicadas até a amostragem de 14/01/2013 (131 DAP) ................................................................................... 93.

(15) 15. Figura 23 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Fepagro – RS 13, com dados independentes do ano agrícola 2013-2014 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados em haste única são representados por círculos vazados e em crescimento livre por círculos hachurados, ambos com barras de desvio padrão e em massa seca. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação. As estatísticas RQME, dw, EF, BIAS e r foram aplicadas para o valor médio de cada amostragem dos dados de haste única e crescimento livre, já que não houve diferença estatística entre os mesmos ........................................................................................ 94 Figura 24 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar São José, com dados independentes do ano agrícola 2013-2014 em Vera Cruz - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados em massa seca e em crescimento livre de cada quadrante da lavoura (Q1, Q2, Q3 e Q4) estão representados por triângulo e círculo vazado (Q1 e Q2) e círculo e triângulo hachurado (Q3 e Q4) com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f),número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação .................................. 95 Figura 25 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar São José, com dados independentes do ano agrícola 2014-2015 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados em haste única são representados por círculos vazados e em crescimento livre por círculos hachurados, ambos com barras de desvio padrão e em massa seca. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f),número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j) ................................................. 96 Figura 26 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar São José, com dados independentes do ano agrícola 2014-2015 em Vera Cruz - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados em massa seca e em crescimento livre de cada quadrante da lavoura (Q1, Q2, Q3 e Q4) estão representados por triângulo e círculo vazado (Q1 e Q2) e círculo e triângulo hachurado (Q3 e Q4) com barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f),número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação .................................. 97 Figura 27 - Avaliação dos parâmetros e processos calibrados para a cultivar Paraguaia, com dados independentes do ano agrícola 2014-2015 em Santa Maria - RS, em dias após o plantio (DAP). Os dados observados estão em massa seca e são representados por círculos vazados com.

(16) 16 barras de desvio padrão. Dados simulados com o modelo Simanihot são representados pelas linhas contínuas. Cada painel representa um processo ou parâmetro: produção de haste (a), folhas (b), raízes (fibrosas+tuberosas) (c), crescimento total (massa seca de folhas+haste+raízes) (d), tamanho final de folha (e), índice de área foliar (f), número de folhas acumulado em uma haste (g); número de hastes (h), razão haste/parte aérea (i) e área foliar específica (j). RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ............................................................................................ 98 Figura 28 – Avaliação do modelo Simanihot para massa seca de raízes totais (fibrosas + tuberosas) (a) e de haste (b) (t ha-1) dos experimentos realizados em Santa Maria e outros locais (Vera Cruz, Rio Pardo, Glorinha) com as cultivares Fepagro- RS13, Fepagro- RS14, Cascuda, Estrangeira, São José e Paraguaia durante os anos agrícolas 1999/2000, 2002/2003, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007, 2007/2008, 2008/2009, 2009/2010, 2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015 ............................................................................................................. 99 Figura 29 - Curva de retenção de água das camadas de 0-15 cm (a), 15-30 cm (b) e 30-50 cm (c) do solo de Santa Maria. Os dados observados estão representados pelos círculos e triângulos hachurados e os dados estimados com o modelo de Van Genuchten (1980) pela linha contínua. Os parâmetros do modelo (θs, θr, α, n, m) foram ajustados visando minimizar a soma dos quadrados dos resíduos (SQR) pelo programa Solver do Microsoft Excel. Santa Maria – RS, 2014 ................................................................................................................................................101 Figura 30 - Curva de retenção de água das camadas de 0-10 cm (a), 10-20 cm (b), 20-30 cm (c) e 30-50 cm (d) do solo de Vera Cruz. Os dados observados dos conteúdos de água (cm³ cm-3) estão representados pelos círculos e triângulos hachurados e os dados estimados com o modelo de Van Genuchten (1980) pela linha contínua. Os parâmetros do modelo (θs, θr, α, n, m) foram ajustados visando minimizar a soma dos quadrados dos resíduos (SQR) pelo programa Solver do Microsoft Excel. Santa Maria – RS, 2014 .................................................................................................102 Figura 31 - Conteúdo de água médio no solo observado na cultura da mandioca (representado pelos círculos vazados) e simulado pelo modelo de Ritchie (a) (representado pela linha contínua) e pelo modelo de balanço hídrico do solo de Thornthwaite e Mather (b) (representado pela linha tracejada), e precipitação durante todo o ciclo da cultura (desde o plantio até a colheita) em dias após o plantio (DAP) no solo em Santa Maria no ano agrícola 2013-2014. RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ...........................................................................................105 Figura 32 - Conteúdo de água no solo observado na cultura da mandioca (representado pelos círculos vazados) e simulado pelo modelo de Ritchie (a) (representado pela linha contínua) e pelo modelo de balanço hídrico do solo de Thornthwaite e Mather (b) (representado pela linha tracejada), e precipitação durante todo o ciclo da cultura (desde o plantio até a colheita) em Dias Após o Plantio (DAP) no solo em Santa Maria no ano agrícola 2014-2015. RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ...........................................................................................106 Figura 33 - Conteúdo de água no solo observado na cultura da mandioca (representado pelos círculos vazados) e simulado pelo modelo de Ritchie (a) (representado pela linha contínua) e pelo modelo de balanço hídrico do solo de Thornthwaite e Mather (b) (representado pela linha tracejada), e precipitação durante todo o ciclo da cultura (desde o plantio até a colheita) em Dias Após o Plantio (DAP) no solo em Vera Cruz no ano agrícola 2014-2015. RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ...........................................................................................107.

(17) 17. Figura 34 - Conteúdo de água no solo observado na cultura da mandioca (representado pelos círculos vazados) e simulado pelo modelo de Ritchie na camada 1 (0-15 cm) (a), e camada 2 (1530 cm) (b) (representado pela linha contínua) durante todo o ciclo da cultura (desde o plantio até a colheita) em Dias Após o Plantio (DAP) no solo em Santa Maria no ano agrícola 2013-2014. RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação .......................................................108 Figura 35 - Conteúdo de água no solo observado na cultura da mandioca (representado pelos círculos vazados) e simulado pelo modelo de Ritchie na camada 1 (0-15 cm) (a), camada 2 (15-30 cm) (b) e camada 3 (30-50 cm) (c) (representado pela linha contínua) durante todo o ciclo da cultura (desde o plantio até a colheita) em Dias Após o Plantio (DAP) no solo em Santa Maria no ano agrícola 2014-2015. RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ...109 Figura 36 - Conteúdo de água no solo observado na cultura da mandioca (representado pelos círculos vazados) e simulado pelo modelo de Ritchie na camada 1 (0-20 cm) (a), camada 2 (20-30 cm) (b) e camada 3 (30-50 cm) (c) (representado pela linha contínua) durante todo o ciclo da cultura (desde o plantio até a colheita) em Dias Após o Plantio (DAP) no solo em Vera Cruz no ano agrícola 2014-2015. RQME= Raiz do Quadrado Médio do Erro; dw= Índice de concordância; EF= Eficiência do modelo; BIAS= Índice BIAS; r= coeficiente de correlação ...110 Figura 38 - Funções de resposta à CO2 para a massa seca total (a), de folhas (b), haste (c), raízes (d), índice de área foliar (e), número de folhas (f) e área foliar específica (g) na cultura da mandioca .................................................................................................................................113 Figura 39 - Efeito do CO2 no número de folhas totais (NFT, painéis a, b), crescimento total (CT, g m-2, painéis c, d), crescimento de haste (CH, t ha -1, painéis e, f ) e de raízes tuberosas (t ha-1, painéis g, h), todos em massa seca, para as cultivares Fepagro – RS 13, Fepagro – RS 14, Estrangeira, Cascuda, Paraguaia e São José em diferentes anos agrícolas (2011-2012 e 20132014) simulada com o modelo Simanihot .................................................................................114 Figura 40 -Efeito da densidade de plantas no número de folhas totais (NFT, a), crescimento de haste (CH, b), crescimento total (CT, c) e de raízes tuberosas (d), todos em massa seca, para as cultivares Fepagro – RS 13, e Estrangeira, em duas concentrações de CO2 (400 e 700 ppm), no ano agrícola 2011-2012, simulado com o modelo Simanihot ....................................................115 Figura 41 - Efeito da densidade de plantas no índice de área foliar (IAF) e massa seca de folhas (CF, g m-2) para as cultivares Fepagro – RS 13 e Estrangeira, em duas concentrações de CO2 (400 e 700 ppm), no ano agrícola 2011-2012, simulado com o modelo Simanihot ............................116 Figura 42 -Tela inicial do Simanihot onde o usuário deve informar os dados de entrada referentes à cultura da mandioca (cultivares), data de plantio ou emergência, data de colheita, local de cultivo, concentração de CO2 atmosférico, densidade de plantas (pl ha -1) e opção por simular a safra sem limitação de água ou utilizando um dos dois modelos de balanço hídrico do solo disponibilizados .......................................................................................................................118 Figura 43 - Exemplo de arquivo de entrada com os dados meteorológicos diários para serem lidos no Simanihot. O arquivo deve ser no formato de texto (*.txt) contendo as variáveis ano, dia do ano (1 a 365 ou 366 em ano bissexto), temperatura mínima (ºC), temperatura máxima (ºC) e densidade de fluxo de radiação solar global (MJ m-2dia-1), separados por um espaço em branco. O separador decimal das variáveis temperatura mínima, temperatura máxima e radiação solar deve ser o ponto com uma casa decimal (ex: 23.6ºC, 25.4 MJ m-2dia-1) ............................................119 Figura 44 -Tela inicial do Simanihot, mostrando as duas opções de modelo de balanço hídrico do solo ativos, para escolha do usuário ..........................................................................................120.

(18) 18 Figura 45 -Tela do Simanihot, mostrando as abas das duas opções de modelo de balanço hídrico do solo disponíveis ...................................................................................................................121 Figura 46 -Seleção da unidade de mapeamento de solo do Rio Grande do Sul no Simanihot ....122 Figura 47 - Propriedades físico-hídricas das camadas de solo no Simanihot .............................128 Figura 48 -Tela de resultados do Simanihot – tabela de resultados ...........................................129 Figura 49 -Tela de resultados do Simanihot – tabela de produtividade ......................................130 Figura 50 - Tela de resultados do Simanihot – gráfico com a evolução do crescimento e desenvolvimento ......................................................................................................................131 Figura 51 - Tela de resultados do Simanihot – Dados meteorológicos 1, 2 e 3 .........................132 Figura 52 - Tela de resultados do Simanihot – visualização do histórico dos resultados de simulações ...............................................................................................................................133 Figura 53 - Tela de resultados do Simanihot gerados utilizando o modelo de balanço hídrico de Thornthwaite e Mather – visualização da coluna de conteúdo de água médio da camada de solo (SWmed) e fração de água transpirável no solo (FATS) ..........................................................134 Figura 54 - Tela de resultados do Simanihot gerados utilizando o modelo de balanço hídrico de Ritchie considerando que o solo apresenta 3 camadas – visualização das colunas de conteúdo de água médio (SWmed) e nas camadas de solo 1 [SW(1)], camada 2 [SW(2)], camada 3 [SW(3)], e fração de água transpirável no solo (FATS) ..............................................................................135 Figura 55 - Tela de resultados do Simanihot gerados utilizando o modelo de balanço hídrico de Thornthwaite e Mather – visualização do gráfico de conteúdo de água médio da camada de solo e fração de água transpirável no solo (FATS) ..............................................................................136 Figura 56 - Tela de resultados do Simanihot gerados utilizando o modelo de balanço hídrico de Ritchie – visualização do gráfico de conteúdo de água médio e de cada camada de solo e fração de água transpirável no solo (FATS) ........................................................................................137 Figura 57 - Produtividade em massa seca (MS) de raízes totais (fibrosas + tuberosas) de mandioca das cultivares Fepagro- RS13, Fepagro- RS14, Cascuda, Estrangeira, São José e Paraguaia observada e simulada pelo modelo Simanihot com dados meteorológicos medidos na estação meteorológica e com dados meteorológicos dos cenários Cmip3-A1B e Cmip5-RCP4.5. Cada barra é a média de 40 experimentos no Rio Grande do Sul durante os anos agrícolas 1999/2000, 2002/2003, 2004/2005, 2005/2006, 2006/2007, 2007/2008, 2008/2009, 2009/2010, 2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015 .....................................................138 Figura 58 - Temperatura mínima do ar (TMIN), temperatura máxima do ar (TMAX) e radiação solar (RAD) da estação automática do INMET e dos cenários Cmip3 e Cmip5 com seus valores mínimos (a,d, g), máximos (b, e, h) e médios (c, f, i), respectivamente, para o ano de 2010, região de Santa Maria .........................................................................................................................139 Figura 59 – Temperatura mínima do ar (TMIN, a), temperatura máxima do ar (TMAX, b) e radiação solar (RAD, c) da estação automática do INMET e dos cenários Cmip3 e Cmip5 do ano agrícola 2014/2015, em Santa Maria, com a cultivar São José ..................................................140 Figura 60 - Radiação solar média anual (MJ m-2 dia -1) dos cenários Cmip3 (linha contínua) e Cmip5 (linha tracejada) nas regiões norte, sul, centro, leste e oeste do estado do Rio Grande do Sul no período de 1980 a 2099 .................................................................................................142 Figura 61 - Evapotranspiração acumulada anual (mm) dos cenários Cmip3 (linha contínua) e Cmip5 (linha tracejada) nas regiões norte, sul, centro, leste e oeste do estado do Rio Grande do Sul no período de 1980 a 2099 .................................................................................................143 Figura 62 - Temperatura mínima média anual (ºC) dos cenários Cmip3 (linha contínua) e Cmip5 (linha tracejada) nas regiões norte, sul, centro, leste e oeste do estado do Rio Grande do Sul no período de 1980 a 2099 ............................................................................................................144.

(19) 19. Figura 63 - Temperatura máxima média anual (ºC) dos cenários Cmip3 (linha contínua) e Cmip5 (linha tracejada) nas regiões norte, sul, centro, leste e oeste do estado do Rio Grande do Sul no período de 1980 a 2099 ............................................................................................................145 Figura 64 - Precipitação acumulada anual (mm) dos cenários Cmip3 (linha contínua) e Cmip5 (linha tracejada) nas regiões norte, sul, centro, leste e oeste do estado do Rio Grande do Sul no período de 1980 a 2099 ............................................................................................................146 Figura 65 - Concentração de CO2 anual (ppm) dos cenários Cmip3 (linha contínua) e Cmip5 (linha tracejada) no período de 1980 a 2099 .............................................................................147 Figura 66 – Produtividade média, em massa fresca, de raízes tuberosas das cultivares de mandioca Fepagro- RS 13 e Estrangeira simulada com o modelo Simanihot sem limitação de água no Rio Grande do Sul, para o período baseline (1980-2009) dos cenários climáticos Cmip3A1B e Cmip5-RCP4.5, em quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c,d), 01/10 (e,f,g,h), 01/11 (i,j,l,m) e 01/12 (n,o,p,q) .......................................................................................................................151 Figura 67 – Produtividade média, em massa fresca, de raízes tuberosas das cultivares de mandioca Fepagro- RS 13 e Estrangeira simulada com o modelo Simanihot com limitação de água no Rio Grande do Sul, para o período baseline (1980-2009) dos cenários climáticos Cmip3A1B e Cmip5-RCP4.5, em quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c,d), 01/10 (e,f,g,h), 01/11 (i,j,l,m) e 01/12 (n,o,p,q) .......................................................................................................................152 Figura 68 – Temperatura média anual (a, ºC) e radiação solar anual (b, MJ m-2 dia-1) no Rio Grande do Sul. Fonte: Matzenauer et al. (2011), Atlas climático do Rio Grande do Sul ............153 Figura 69 - Mudança na produtividade de massa fresca de raízes tuberosas (t ha -1 ) da cultivar Fepagro - RS 13 no Rio Grande do Sul simulada com o modelo Simanihot sem limitação de água para três períodos futuros do cenário Cmip3-A1B (2010-2039, 2040-2069, 2070-2099) e quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c), 01/10 (d,e,f), 01/11 (g,h,i) e 01/12 (j,l,m). Os valores de mudança na produtividade são a média para cada período .......................................................................154 Figura 70 - Mudança na produtividade de massa fresca de raízes tuberosas (t ha -1 ) da cultivar Fepagro - RS 13 no Rio Grande do Sul simulada com o modelo Simanihot com limitação de água para três períodos futuros do cenário Cmip3-A1B (2010-2039, 2040-2069, 2070-2099) e quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c), 01/10 (d,e,f), 01/11 (g,h,i) e 01/12 (j,l,m). Os valores de mudança na produtividade são a média para cada período .......................................................................155 Figura 71 - Mudança na produtividade de massa fresca de raízes tuberosas (t ha -1 ) da cultivar Estrangeira no Rio Grande do Sul simulada com o modelo Simanihot sem limitação de água para três períodos futuros do cenário Cmip3-A1B (2010-2039, 2040-2069, 2070-2099) e quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c), 01/10 (d,e,f), 01/11 (g,h,i) e 01/12 (j,l,m). Os valores de mudança na produtividade são a média para cada período............................................................................156 Figura 72 - Mudança na produtividade de massa fresca de raízes tuberosas (t ha -1 ) da cultivar Estrangeira no Rio Grande do Sul simulada com o modelo Simanihot com limitação de água para três períodos futuros do cenário Cmip3-A1B (2010-2039, 2040-2069, 2070-2099) e quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c), 01/10 (d,e,f), 01/11 (g,h,i) e 01/12 (j,l,m). Os valores de mudança na produtividade são a média para cada período............................................................................157 Figura 73 - Mudança na produtividade de massa fresca de raízes tuberosas (t ha -1 ) da cultivar Fepagro- RS 13 no Rio Grande do Sul simulada com o modelo Simanihot sem limitação de água para três períodos futuros do cenário Cmip5-RCP4.5 (2010-2039, 2040-2069, 2070-2098) e quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c), 01/10 (d,e,f), 01/11 (g,h,i) e 01/12 (j,l,m). Os valores de mudança na produtividade são a média para cada período ........................................................158 Figura 74 - Mudança na produtividade de massa fresca de raízes tuberosas (t ha -1 ) da cultivar Fepagro- RS 13 no Rio Grande do Sul simulada com o modelo Simanihot com limitação de água.

(20) 20 para três períodos futuros do cenário Cmip5-RCP4.5 (2010-2039, 2040-2069, 2070-2098) e quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c), 01/10 (d,e,f), 01/11 (g,h,i) e 01/12 (j,l,m). Os valores de mudança na produtividade são a média para cada período ........................................................159 Figura 75 - Mudança na produtividade de massa fresca de raízes tuberosas (t ha -1 ) da cultivar Estrangeira no Rio Grande do Sul simulada com o modelo Simanihot sem limitação de água para três períodos futuros do cenário Cmip5-RCP4.5 (2010-2039, 2040-2069, 2070-2098) e quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c), 01/10 (d,e,f), 01/11 (g,h,i) e 01/12 (j,l,m). Os valores de mudança na produtividade são a média para cada período .......................................................................160 Figura 76 - Mudança na produtividade de massa fresca de raízes tuberosas (t ha -1 ) da cultivar Estrangeira no Rio Grande do Sul simulada com o modelo Simanihot com limitação de água para três períodos futuros do cenário Cmip5-RCP4.5 (2010-2039, 2040-2069, 2070-2098) e quatro datas de plantio: 01/09 (a,b,c), 01/10 (d,e,f), 01/11 (g,h,i) e 01/12 (j,l,m). Os valores de mudança na produtividade são a média para cada período .......................................................................161 Figura 77 – Simulação do índice de área foliar (a, b), crescimento total (c, d), crescimento de haste (e, f) e raízes tuberosas (g, h) com as cultivares Fepagro - RS 13 e Estrangeira, safra 20902091, plantio 01/10, para a região central do Estado nos cenários climáticos futuros Cmip3 e Cmip5. Os dados apresentados estão em massa seca ................................................................162 Figura 78 – Número de anos que ocorreu morte por geada da cultura da mandioca antes da colheita (15 de junho) no período baseline (1980-2009) nos cenários Cmip3 (a) e Cmip5 (b) e no período futuro (2070-2099) nos cenários Cmip3 (c) e Cmip5 (d) ..............................................163.

(21) 21. LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Locais (Lat_Lon) dos cenários climáticos futuros, profundidade da camada de solo, porcentagens de areia, silte e argila, e conteúdo de água no solo em 10, 650 e 1500 kPa dos perfis modais das unidades de mapeamento do estado do Rio Grande do Sul ...................................... 64 Tabela 2 - Dados independentes utilizados no modelo Simanihot para comparação das variáveis meteorológicas das estações meteorológicas e dos cenários climáticos futuros .......................... 66 Tabela 3 - Parâmetros do modelo Simanihot calibrados para as cultivares Fepagro – RS 14, Cascuda, Estrangeira, São José e Paraguaia ............................................................................... 70 Tabela 4 - Teste de comparação de médias geral e por amostragem (identificado pelas datas de cada amostragem) de massa seca (MS) de folhas, haste, raiz (fibrosas+tuberosas), total (folha+haste+raiz) e índice de área foliar (IAF) para as plantas conduzidas em haste única (H.U) e em crescimento livre (C.L) nas cultivares São José e Fepagro – RS 13 em Santa Maria - RS no ano agrícola 2013-2014 ............................................................................................................. 70 Tabela 5 - Teste de comparação de médias por amostragem (identificado pelas datas de cada amostragem) de massa seca (MS) de folhas, haste, raizes (fibrosas+tuberosas), total (folha+haste+raiz) e íÍndice de área foliar (IAF) para as plantas conduzidas em haste única (H.U) e em crescimento livre (C.L) na cultivar São José em Santa Maria - RS no ano agrícola 20142015.......................................................................................................................................... 83 Tabela 6 - Teste de comparação de médias por amostragem (identificado pelas datas de cada amostragem) de massa seca (MS) de folhas, haste, raizes (fibrosas+tuberosas), total (folha+haste+raiz) e índice de área foliar (IAF) em função de cada quadrante (Q1,Q2,Q3,Q4) da lavoura comercial da cultivar São José em Vera Cruz - RS no ano agrícola 2013-2014 ............. 84 Tabela 7 - Teste de comparação de médias por amostragem (identificado pelas datas de cada amostragem) de massa seca (MS) de folhas, haste, raizes (fibrosas+tuberosas), total (folha+haste+raiz) e índice de área foliar (IAF) em função de cada quadrante (Q1,Q2,Q3,Q4) da lavoura comercial da cultivar São José em Vera Cruz - RS no ano agrícola 2014-2015 ............. 85 Tabela 8 - Conteúdo de água à 10 kPa (Ɵ10 kPa), à 1500 kPa (Ɵ1500 kPa) estimados pelo modelo de Van Genuchten (1980), CAD potencial, conteúdo de água na porosidade total (Ɵ sat) e porcentagem de areia, silte e argila calculada pelo método da pipeta de cada camada de solo em Santa Maria e em Vera Cruz – RS, 2014 ..................................................................................100 Tabela 9 - Classificação quanto ao uso, ramificação e morfologia de folhas, hastes e raízes das seis cultivares de mandioca disponíveis para simulação no Simanihot ......................................117 Tabela 10 - Profundidade das camadas de solo, porcentagens de areia, silte e argila, e conteúdo de água no solo em 10, 650 e 1500 kPa dos perfis modais das unidades de mapeamento do estado do Rio Grande do Sul....................................................................................................................122 Tabela 11 - Unidades de Mapeamento dos solos do Rio Grande do Sul e suas respectivas classificações de solo correspondentes no SiBCS (2006) ..........................................................126.

(22) 22. SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO ................................................................................................ 23 2 REVISÃO DE LITERATURA ........................................................................ 25 2.1 ASPECTOS GERAIS DA CULTURA DA MANDIOCA ............................................... 25 2.2 CARACTERÍSTICAS DOS DIFERENTES GENÓTIPOS DE MANDIOCA CULTIVADOS NO RS ........................................................................................................... 25 2.3 USO DE MODELOS AGRÍCOLAS ................................................................................ 26 2.3.1 O modelo GUMCAS modificado ..................................................................................... 27 2.4 MODELOS DE BALANÇO HÍDRICO E RESPOSTA DA MANDIOCA AO DÉFICIT HÍDRICO ................................................................................................................................ 35 2.5 MUDANÇA CLIMÁTICA E SEU EFEITO NA CULTURA DA MANDIOCA ............ 36. 3 METODOLOGIA ............................................................................................ 41 3.1 SIMANIHOT: DESENVOLVIMENTO DE UM SIMULADOR DA CULTURA DA MANDIOCA ........................................................................................................................... 41 3.1.1 Calibração de cultivares para introdução no modelo Simanihot ........................................ 41 3.1.2 Avaliação de cultivares no modelo Simanihot .................................................................. 43 3.1.3 Modelos de balanço hídrico do solo no Simanihot ............................................................ 44 3.1.4 Dados meteorológicos e avaliação do modelo ................................................................... 57 3.1.5 Efeito do CO2 na cultura da mandioca no Simanihot......................................................... 57 3.2 SIMANIHOT: INTERFACE E UTILIZAÇÃO............................................................... 58 3.3 UTILIZAÇÃO DO MODELO SIMANIHOT EM CENÁRIOS CLIMÁTICOS FUTUROS ............................................................................................................................... 58 3.3.1 Dados de superfície .......................................................................................................... 62 3.3.2 Dados dos cenários ........................................................................................................... 62. 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO ...................................................................... 68 3.1 SIMANIHOT: DESENVOLVIMENTO DE UM SIMULADOR DA CULTURA DA MANDIOCA ........................................................................................................................... 68 3.1.1 Calibração de cultivares para introdução no modelo Simanihot ........................................ 68 3.1.2 Avaliação de cultivares no modelo Simanihot .................................................................. 77 3.1.3 Modelos de balanço hídrico do solo no Simanihot ...........................................................100 3.1.4 Efeito do CO2 na cultura da mandioca no Simanihot........................................................111 3.2 SIMANIHOT: INTERFACE E UTILIZAÇÃO..............................................................117 3.3 UTILIZAÇÃO DO MODELO SIMANIHOT EM CENÁRIOS CLIMÁTICOS FUTUROS ..............................................................................................................................137. 4 CONCLUSÕES .............................................................................................. 164 REFERÊNCIAS ................................................................................................ 165.

(23) 23. 1 INTRODUÇÃO A modelagem das culturas agrícolas é uma ferramenta que auxilia na tomada de decisões referentes ao manejo da cultura, como época de aplicação de insumos e defensivos, melhor época de plantio para obter-se a maior produtividade, no estudo dos impactos de cenários climáticos futuros, além de ser uma ferramenta educacional, na qual pode ser estudado como uma planta cresce e se densenvolve. Para usar um modelo matemático de uma cultura, é necessário que este esteja devidamente calibrado e testado para as condições da região a ser estudada, e que ele consiga captar as respostas fisiológicas e ecofisiológicas que a planta apresenta quando cultivada em diferentes regiões. Para isso, o modelo desenvolvido por Matthews e Hunt (1994) para a cultura da mandioca foi implementado em linguagem FORTRAN, modificado para atender às condições e resposta da cultura na região subtropical do Brasil, e calibrado para a cultivar Fepagro - RS13 (GABRIEL et al., 2014). Esta cultivar possui o hábito de ramificação do caule do tipo simpodial tricotômico, produzindo três ramificações simpodiais tricotômicas em uma estação de crescimento quando cultivada na região de Santa Maria, RS (SCHONS et al., 2007; FAGUNDES et al., 2009). Porém, a estrutura morfológica da planta de mandioca pode diferir de acordo com o genótipo. Alguns apresentam o caule ereto (monopodial), enquanto outros possuem caule ramificado (simpodial) com duas, três ou quatro hastes, denominadas ramificações simpodiais (CARVALHO; FUKUDA, 2006), com diferentes produção de área foliar e porte. Assim, é necessário que esse modelo seja calibrado para outras cultivares adaptadas para o Estado do Rio Grande do Sul. Além disso, ainda não foi acoplado no modelo de mandioca um submodelo de balanço hídrico no solo, o qual é responsável pela sensibilidade do modelo de mandioca ao estresse hídrico. O estudo do impacto da mudança climática na cultura da mandioca vem ganhando destaque a nível mundial (ROSENTHAL; ORT, 2012; ROSENTHAL et al., 2012; JARVIS et al., 2012), principalmente por essa cultura ser uma das principais fontes de alimento em muitos países do continente Africano, e ser considerada cultura de segurança alimentar. Assim, é importante que estudos do impacto da mudança climática na cultura da mandioca sejam realizados também no Rio Grande do Sul, já que a mandioca é considerada cultura de subsistência que apresenta um potencial produtivo que pode ser melhor explorado, contribuindo assim como fonte de renda para os agricultores familiares no Estado do Rio Grande do Sul..

(24) 24 Assim, os objetivos nesta tese foram: Desenvolver um modelo de simulação da cultura da mandioca que considere o efeito da umidade do solo e da concentração de CO 2 sobre o crescimento, desenvolvimento e produtividade de raízes tuberosas. Simular a produtividade de mandioca em cenários climáticos futuros para o Rio Grande do Sul..

(25) 25. 2 REVISÃO DE LITERATURA 2.1 ASPECTOS GERAIS DA CULTURA DA MANDIOCA. A mandioca (Manihot esculenta L. Crantz) é originária da América do Sul, da região sul da Amazônia (LEOTARD et al., 2009) e nos séculos XVI e XVII foi amplamente disseminada pelos portugueses para áreas tropicais e subtropicais da África, Ásia e Caribe. Além disso, a mandioca se tornou rapidamente um alimento básico em muitos destes lugares, devido á sua tolerância às condições adversas de clima e solo (ALVES, 2002). A parte mais importante da planta é a raiz, rica em fécula, utilizada tanto na alimentação humana e animal quanto como matéria prima para diversas indústrias (CEPLAC, 2012). Na indústria, tem larga utilização farmacêutica, podendo substituir derivados de trigo na indústria alimentar (INTERLICHE, 2002). Além da alimentação humana, a mandioca também é utilizada na alimentação animal, sendo as folhas e hastes podem ser fornecidas frescas ou na forma de silagem (AZEVEDO et al., 2006). Ainda, devido ao elevado teor de amido nas suas raízes, a mandioca é uma cultura com potencial para produção de etanol (FUKUDA; OTSUBO, 2003). O Brasil é o quarto maior produtor mundial, atrás da Nigéria, Tailândia e Indonésia (FAOSTAT, 2016). Na safra de 2015 foram colhidos 23.531.324 t de raízes numa área de 2.209.477 ha, com uma produtividade média de 15,162 t ha-1 (IBGE, 2015), produtividade abaixo do potencial produtivo que pode ir de 25 t ha -1 até 60 t ha-1 (COCK, 1990). Nos estados do Norte e Nordeste essa cultura tem grande importância cultural, sendo utilizada para consumo humano e animal, tanto as raízes quanto as folhas. No RS a cultura da mandioca tem maior expressão nas pequenas propriedades rurais da região Norte e Depressão Central do Estado (FAGUNDES et al., 2010a), como cultura de subsistência. A produtividade de raízes tuberosas a nível experimental em Santa Maria, Região Central do RS, tem sido de 30 a 36 t ha-1 (SCHONS et al., 2009; FAGUNDES et al., 2010a).. 2.2 CARACTERÍSTICAS DOS DIFERENTES GENÓTIPOS DE MANDIOCA CULTIVADOS NO RS.

(26) 26 A planta de mandioca é um arbusto perene de hábito indeterminado e, comercialmente, é propagado vegetativamente através de pedaços do caule denominados manivas (CÂMARA; GODOY, 1998). A estrutura morfológica da planta de mandioca pode diferir de acordo com o genótipo. Com relação à parte aérea, alguns apresentam o caule ereto (monopodial), enquanto outros possuem caule ramificado com inflorescência (simpódio) com duas, três ou quatro hastes, denominadas ramificações simpodiais (PEIXOTO, 1999; CARVALHO; FUKUDA, 2006), conforme ilustrado na Figura 1. O número de ramificações simpodiais pode ainda depender da sensibilidade do genótipo ao fotoperíodo, de modo que fotoperíodos longos estimulam a produção de ramificações simpodiais (KEATING et al., 1982). Dependendo do genótipo, a planta pode apresentar brotações laterais, que se originam da axila das folhas da haste principal, produzindo novas hastes laterais (MATTHEWS; HUNT, 1994). Os genótipos de mandioca também apresentam diferentes finalidades, para mesa, indústria e forragem.. Figura 1- Estrutura de uma planta de mandioca, sendo HP a haste principal, RS1 a primeira ramificação simpodial, RS2 a segunda ramificação simpodial e RS3 a terceira ramificação simpodial. Adaptado de Fagundes et al. (2009). 2.3 USO DE MODELOS AGRÍCOLAS. Modelos matemáticos devidamente adaptados e testados em diferentes ambientes são ferramentas que permitem descrever as interações entre a planta e o ambiente, auxiliam no manejo das culturas (STRECK et al., 2003a,b), em programas de melhoramento (BANTERNG, 2006, HAMMER et al., 2010) e podem ser usados em estudos dos efeitos de possíveis mudanças.