DETERMINAÇÃO DA PRODUTIVIDADE DA ÁGUA PARA A CULTURA DO MILHO COM IMAGENS MODIS NO NOROESTE DE MINAS GERAIS

DETERMINAÇÃO DA PRODUTIVIDADE DA ÁGUA PARA A CULTURA DO

MILHO COM IMAGENS MODIS NO NOROESTE DE MINAS GERAIS

& Daniel de Castro Victoria1 & Edson Luís Bolfe1

Resumo – Para as análises da produtividade da água (PA) do milho, usaram-se imagens MODIS em conjunto com dados climáticos na mesorregião produtora Noroeste de Minas Gerais, região Sudeste do Brasil. A evapotranspiração atual (ET) e a produção de biomassa (BIO) foram obtidas durante o ano de 2012 e a PA foi considerada como a razão da BIO para a ET. O algoritmo SAFER para ET e o modelo da radiação de Monteith para BIO foram aplicados em conjunto, considerando-se uma máscara agrícola. A ET nas áreas agrícolas chegou a picos de 4,5 mm dia-1_{, enquanto que com}

relação à BIO estes foram de 250 kg ha-1 _dia-1_{. Os municípios que mais se destacaram na produção}

de grãos em 2012 foram Unaí e Paracatu, então, estes foram analisados. As diferenças nas taxas da ET e da BIO, com 7 e 14% superior para Unaí com relação a Paracatu, respectivamente, podem estar associadas a um melhor manejo da cultura no primeiro município.

Palavras-Chave – evapotranspiração, produção de biomassa, Zea mays L.

CORN WATER PRODUCTIVITY ASSESSMENTS WITH MODIS IMAGES

IN THE NORTHWEST OF MINAS GERAIS

Abstract – For corn water productivity (WP) analyses, MODIS images were used together with weather data in the growing region of Northwest of Minas Gerais, Southeast Brazil. Actual evapotranspiration (ET) and biomass production (BIO) were acquired during the year of 2012 and WP was considered as the ratio of BIO to ET. The SAFER algorithm for ET and the Monteith's radiation model for BIO were applied together, considering a crop land mask. ET in cropped areas reached to peaks of 4.5 mm day-1_{, while for BIO they were 250 kg ha}-1 _day-1_{. The municipalities}

Unaí and Paracatu were highlighted in 2012 as the main grain growing producers, thus, they were analyzed. The ET and BIO differences, with values 7 and 14% higher respectively for Unaí than for Paracatu, could be associated to a better crop management in the first municipality.

Keywords – evapotranspiration, biomass production, Zea mays L.

INTRODUÇÃO

Os parâmetros climáticos influenciam a atividade fotossintética e os fluxos hídricos na cultura do milho (Zea mays L.). A umidade do solo é importante para manter a produção em níveis ótimos, sendo o déficit hídrico o principal risco climático para o cultivo de segunda safra, o qual é atenuado em áreas de altas latitudes, devido às temperaturas mais baixas do ar (Ko et al., 2009). O estresse hídrico pode afetar o desenvolvimento das plantas e os processos fisiológicos, reduzindo a produção, a qual por sua vez é uma função da evapotranspiração (Payero, et al., 2006).

Para as análises da produtividade da água (PA), em termos da evapotranspiração (ET), é também necessária a obtenção da produção de biomassa (BIO). Em cenários de escassez hídrica, como no caso atual da região Sudeste do Brasil, o desafio é promover melhoras na BIO através da otimização das práticas de manejo da cultura, sendo o sensoriamento remoto por satélites viável para suas estimativas em larga escala (Ahamed et al., 2011).

1 _{Embrapa Monitoramento por Satélite: heriberto.teixeira@embrapa.br; janice.leivas@embrapa.br, ricardo.andrade@embrapa.br;}

daniel.victoria@embrapa.br; e edson.bolfe@embrapa.br *Autor Correspondente

Apesar de vários estudos já terem sido realizados em largas escalas, pesquisas com a utilização de modelos para a combinação da ET e BIO ainda são necessários, especialmente para aplicações operacionais em diferentes agros-ecossistemas com condições de escassez hídrica. O objetivo deste trabalho foi a combinação do modelo de Monteith (Monteith, 1972) para a obtenção da BIO com o algoritmo SAFER (Teixeira et al., 2013) demonstrando-se que medições do satélite MODIS e dados climáticos, podem ser utilizadas na avaliação da PA da cultura do milho de segunda safra em larga escala na mesorregião Noroeste de Minas Gerais, Sudeste do Brasil.

MATERIAL E MÉTODOS

A Figura 1 apresenta a mesorregião produtora de milho Noroeste de Minas Gerais, na região Sudeste do Brasil, compreendendo seus municípios, as estações agrometeorológicas e a máscara agrícola utilizada.

Figura 1 – Mesorregião Noroeste de Minas Gerais, municípios, máscara agrícola e estações agrometeorológicas utilizadas, na região Sudeste do Brasil.

Para o albedo da superfície (α0), foram utilizadas as reflectâncias das bandas 1 e 2 (Teixeira et

al., 2013), extraídas do produto MODIS MOD13Q1, na escala de tempo de 16 dias, assegurando uma resolução de 250 m para todos os componentes da produtividade da água.

2 1 0

a

b

α

c

α

α

=

+

+

onde a, b, e c são os coeficientes de regressão, tomados como 0,.08, 0,41 e 0,14.

A temperatura da superfície (T0) foi obtida como resíduo na equação do balanço de radiação: 4 S n 4 a A G 0 G 0 R T R R T

σ

ε

σ

ε

α

onde RG e Ta são respectivamente os valores diários da radiação solar global e da média de

temperatura do ar, Rn é o saldo de radiação diário, ɛA e ɛS são respectivamente as emissividades da

atmosfera e da superfície, e σ é a constante de Stefan-Boltzmann (5.67 x 10-8 _{W m}-2 _K-4₎

ɛ_A e ɛ_S foram calculados como segue(Teixeira et al., 2014) _:

A b S A A

a

(ln

τ

)

ε

=

+

S S

S

=

a

ln

NDVI

+

b

ε

onde τs é a transmissividade de ondas curtas, e aA, bA, aS e bS, são coeficientes de regressão

considerados como as 0.94, 0.10, 0.06 e 1.00.

A equação de Slob foi usada para a obtenção dos valores diários de Rn (Teixeira et al., 2014):

(

)

n 1 R a

R = −

α

τ

onde al é o coeficiente de regressão o qual foi especializado com dados de Ta.

O SAFER foi usado para a modelagem dos valores de ET/ET0, os quais foram multiplicados

pelas grades de evapotranspiração de referência (ET0) na estimativa da ET diária em larga escala:

5 0 ET NDVI T d c exp 0 ET ET _ano 0 0                     + =

α

onde ET0 foi calculada nas quatro estações mostradas na Fig. 1 pelo método de Penman-Monteith e c e d são os coeficientes originais da equação, 1,8 e 0,008 (Teixeira et al., 2013, 2014), respectivamente. O fator de correção (ET0ano/5) foi aplicado, onde ET0ano é a grade da média diária

no ano de 2012 dos valores de ET0 no Noroeste de Minas Gerais, sendo 5 mm dia-1 _{a média diária}

anual da ET0 para o período da modelagem original.

Os valores de radiação fotossinteticamente ativa absorvida (RFAabs), podem ser obtidos

diretamente da incidente (RFAinc):

inc RAF abs

f

RAF

RAF =

onde fRAF pode ser estimado do NDVI (Teixeira et al., 2013): F

F

RAF a NDVI b

f = + (8)

em que aF e bF são os coeficientes de regressão considerados 1,257 e -0,161.

A BIO foi quantificada como:

864 . 0 RAF E

BIO=

ε

onde εmax é eficiência máxima de uso da luz, a qual depende se as espécies são c3 ou c4, Ef é a

fração evaporativa, e 0,864 é um fator de conversão (Teixeira et al., 2013).

No trabalho corrente, a produtividade da água foi considerada em termos da evapotranspiração atual (PAET) (Teixeira et al., 2013):

ET BIO

PA_ET = (10) Para quantificação do grau de umidade do clima, utilizou-se o seguinte indicador hídrico:

ET P

IH = (11)

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Como os principais elementos climáticos para o balanço hídrico são a RG e a precipitação (P),

primeiramente observou-se o comportamento médio destes parâmetros para os períodos de 16 dias das imagens MODIS ao longo do ano de 2012, separando-se as áreas agrícolas (AG) das áreas não agrícolas (NAG), calculando-se o IH para o período compreendido entre os dias do ano (DA) do plantio à colheita do milho de segunda safra na mesorregião Noroeste de Minas Gerais (Fig. 2).

Figura 2 – Variação média dos componentes da produtividade da água para períodos de 16 dias na mesorregião Noroeste de Minas Gerais em 2012: (a) e (b) radiação solar global (RG) e precipitação (P) ao longo do ano,

respectivamente. (c) Índice hídrico (IH) no período de cultivo do milho segunda safra. AG - áreas agrícolas; NAG - áreas não agrícolas.

Com relação aos valores de RG (Fig. 2a), observam-se dois picos ao longo do ano (entre os DA’s

033-064 e 225-288), épocas correspondentes aos períodos de posição zenital do Sol na região. No período de cultivo do milho segunda safra, os níveis de RG foram os menores, quando coincide com o

solstício de inverno no Hemisfério Sul. Maiores precipitações foram observados no início e final do ano, entretanto para o ciclo generalizado da cultura do milho segunda sagra, estas aconteceram entre o dia do ano (DA) 65 e 81 (Fig. 2b), época da semeadura. Com grande disponibilidade hídrica no início do ciclo, aliada o aumento de RG neste período, proporcionaram-se elevadas taxas de ambos, ET e BIO no início

do ciclo produtivo (CP). Entretanto, pelos valores IH (Fig. 2c), percebe-se que as precipitações só atenderam plenamente as necessidades hídricas da cultura no início do CP, com exceção do período entre o DA 145 ao 161, quando uma chuva em torno de 30 mm, fez com que o IH ficasse em torno de 1,0.

A Fig. 3 apresenta a variação espacial das taxas diárias médias da ET para períodos de 16 dias em termos de Dia do Ano (DA), compreendidos entre os estágios generalizados entre plantio e a colheita do milho segunda safra do ano de 2012, na mesorregião produtora Noroeste de Minas Gerais, região Sudeste do Brasil.

Figura 3 – Variação espacial das taxas médias diárias da evapotranspiração atual (ET) para períodos de 16 dias em 2012, em termos de Dia do Ano (DA), entre os estágios fenológicos generalizados do plantio à colheita do milho segunda safra, na mesorregião produtora de milho Noroeste de Minas Gerais, região Sudeste do Brasil. . 10 12 14 16 18 20 001-016 049-064 097-112 145-160 193-208 241-256 289-304 337-352 AG NAG 0 36 72 108 144 180 001-016 049-064 097-112 145-160 193-208 241-256 289-304 337-352 AG NAG 0,00 0,34 0,68 1,02 1,36 1,70 081-096 097-112 113-128 129-144 145-160 161-176 177-192 193-208 AG NAG RG (M J m -2 d ia -1) P ( m m ) IH ( -) (a) (b) (c) Dia do Ano − DA

DA: 081 - 096 DA: 097 - 112 DA: 113 - 128 DA: 129 - 144

DA: 145 - 160 DA: 161 - 177 DA: 177 - 192 DA: 193 - 208

4,5 3,6 2,7 1,8 0,9 0,0 E T ( m m d ia -1)

Percebem-se claramente as variações espaciais e temporais dos fluxos hídricos. Os maiores valores são nas áreas agrícolas (AG), visualizados pela coloração avermelhada, com picos em torno de 4,5 mm dia-1_{. Nestas áreas, as maiores taxas de evapotranspiração incremental (resultante da}

substituição da vegetação natural por culturas agrícolas) ocorreram no período de maio a junho (DA 145 a 160), quando representaram em média uma diferença positiva de 0,3 mm dia-1 _{com relação às áreas}

não agrícolas (NAG). Maiores valores da ET para as áreas AG foram de abril a maio (DA 113-144), enquanto que para as áreas NAG estas aconteceram de março a abril (DA 081-112), entretanto com médias de 1,9 mm dia-1 _{para ambos os tipos de superfície.}

Durante o ciclo generalizado da cultura do milho segunda safra, de acordo com a Fig. 3, percebe-se que menores valores da ET para as áreas AG ocorreram em algumas situações quando as a cobertura do solo pelas culturas era baixa, enquanto que quando as plantas ficaram com dosséis mais desenvolvidos, os valores incrementais da ET passaram a ocorrer. Maiores variações espaciais em AG, determinadas pelos valores de desvio padrão (DP), ocorreram no período inicial dos ciclos produtivos, de março a maio (DA 081-128), quando apresentou DP de até 1,5 mm dia-1_{, enquanto que para as}

superfícies NAG, os maiores DP foram após o período das chuvas, em julho (DA 193 a 208), chegando a 1,0 mm dia-1_.

A Fig. 4 apresenta a variação espacial das taxas diárias médias da BIO para períodos de 16 dias em termos de Dia do Ano (DA), compreendidos entre os estágios generalizados entre plantio e a colheita do milho segunda safra do ano de 2012, na mesorregião produtora de milho Noroeste de Minas Gerais, região Sudeste do Brasil.

Figura 4 – Variação espacial das taxas médias diárias da produção de biomassa (BIO) para períodos de 16 dias em 2012, em termos de Dia do Ano (DA), entre os estágios fenológicos generalizados do plantio à colheita do milho segunda safra, na mesorregião produtora de milho Noroeste de Minas Gerais, região Sudeste do Brasil.

Novamente, constata-se a sensibilidade dos modelos para aplicações em larga escala, percebendo-se claramente os maiores valores da BIO nas áreas agrícolas pela coloração esverdeada, com situações chegando a picos de 250 kg ha-1 _dia-1_{. As áreas AG, similarmente ao caso da ET, apresentaram maiores}

valores da BIO incremental do final de maio ao início de junho (DA 145 a 160), quando esta representou em termos médios 18 kg ha-1 _dia-1_{. Entretanto, apenas no final do ciclo generalizado da}

cultura do milho, na segunda quinzena de julho (DA 193-208) que o tipo de superfície NAG apresentou

DA: 081 - 096 DA: 097 - 112 DA: 113 - 128 DA: 129 - 144

DA: 145 - 160 DA: 161 - 177 DA: 177 - 192 DA: 193 - 208

250 B IO ( k g h a -1 d ia -1) 200 150 100 50 0

valores da BIO ligeiramente superiores aos de superfície AG. Maiores valores de DP ocorreram no período inicial dos ciclos produtivos generalizados, de até 75 mm ha-1 _dia-1 _{(DA 081-128), enquanto que}

para as superfícies NAG, os valores de DP foram mais estáveis com pico de 40 mm ha-1 _dia-1 _{após as}

chuvas, no período de DA 161 a 177, em junho.

Os valores da BIO de ambos os ecossistemas são sensíveis à distribuição espacial da precipitação e do conteúdo de umidade do solo (Claverie et al., 2012), entretanto, para as culturas agrícolas, estas diferenças aumentam com a variação nos níveis de adubação e com os estágios fenológicos (Wu et al., 2010).

De acordo com dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), os municípios que mais se destacam na produção do milho de segunda safra na mesorregião Noroeste de Minas são Unaí e Paracatu, sendo estes, portanto, aqui analisados em termos de produtividade da água, considerando-se valores médios da ET e da BIO na máscara agrícola e os períodos para todo o ano de 2012 e entre o plantio e a colheita dos grãos (Fig. 5).

Figura 5 – Valores médios dos parâmetros de produtividade da água em áreas com agricultura (AG) nos municípios de Unaí e Paracatu da mesorregião Norte de Minas Gerais para o ano de 2012: evapotranspiração atual (ET) e produção de biomassa (BIO), respectivamente para todo o ano (a e c) e para período generalizado de cultivo do milho de segunda safra (b e d).

Pelos valores da ET e da BIO ao longo de todo o ano de 2012 (Figuras 5a e 5c), percebem-se claramente dois períodos distintos de cultivos agrícolas. O primeiro, com maiores intensidades de chuvas, ocorre a partir da segunda quinzena de outubro (DA 289) até março (DA 081), quando a partir daí há redução nas precipitações (ver Fig. 2b). O segundo ciclo agrícola, no qual ocorre a cultura do milho segunda safra, começa a partir da segunda quinzena de março (DA 081), indo até o final de julho (DA 208). Neste último período, apesar da redução da intensidade das chuvas, ocorre contínua elevação dos níveis de RG e pelos valores de IH (ver Fig. 2c) percebe-se que as condições de umidade do solo na

zona das raízes das plantas ainda supriram até certo ponto as taxas evapotranspiratórias das plantas. De acordo as Figuras 5b e 5d, constatam-se diferenças mais pronunciadas dos parâmetros de produtividade da água entre os municípios Unaí e Paracatu após o período chuvoso, com valores mais elevados da ET e da BIO para o primeiro município, enquanto que na medida em que as precipitações ficam mais escassas, estes tendem a se aproximar.

0,0 0,8 1,6 2,4 3,2 4,0 001-016 065-080 129-144 193-208 257-272 321-336

Unaí Paracatu (a)

0 36 72 108 144 180 001-016 065-080 129-144 193-208 257-272 321-336 (c) 1,2 1,4 1,6 1,8 2,0 2,2 081-096 113-128 145-160 177-192 (b) 40 50 60 70 80 90 081-096 113-128 145-160 177-192 (d) B IO ( k g h a -1 d ia -1) E T ( m m d ia -1) E T ( m m d ia -1) B IO ( k g h a -1 d ia -1) Dia do Ano − DA

A Tabela 1 apresenta um resumo dos parâmetros envolvidos na produtividade da água para o ciclo produtivo do milho de segunda safra nos principais municípios produtores de grãos Unaí e Paracatu, da mesorregião Noroeste de Minas Gerais, região Sudeste do Brasil.

Tabela 1 – Parâmetros de produtividade da água para o ciclo produtivo (CP) generalizado do milho de segunda safra em 2012, nos principais municípios produtores de grãos da mesorregião Noroeste de Minas Gerais, região Sudeste do Brasil. RG – Radiação solar global; P – Precipitação; IH – Índice hídrico; ET –

Evapotranspiração atual; BIO – Produção de biomassa; PAET – Produtividade da água baseada na ET.

Município _{(MJ m}R_-2G _{dia -1) (mm CP}P _-1) IH _{(-) (mm CP}ET _{-1) (t ha}BIO _{-1 CP-1) (kg m}PAET_{-3 )}

Unaí 13,8 ± 0,8 159,3 ± 18,7 0,89 ± 0,81 270, 5 ± 135,3 10,3 ± 6,7 3,34 ± 0,91

Paracatu 11,4 ± 0,1 169,1 ± 9,4 0,88 ± 0,85 253,9 ± 98,4 9,0 ± 4,9 3,28 ± 0,75

Da Tabela 1 pode-se constatar que Unaí apesar de apresentar menores quantidades de chuvas, teve uma demanda atmosférica maior, pelos valores de P e RG, no que acarreta em um consumo

hídrico maior com a ET mais elevada que em Paracatu em 7%. Pela Eq. 13, aumento na ET reduziria PAET, entretanto o primeiro município apresentou uma BIO 14% superior, resultando

numa PAET mais elevada que em Paracatu, podendo esta diferença, além da maior demanda

atmosférica, estar também associada a melhores manejos da cultura no primeiro município já que os valores de IH foram similares.

Os valores médios diários da ET de 1,9 ± 1,3 e 1,7 ± 1,1 mm dia-1 _{para respectivamente Unaí}

e Paracatu, são inferiores aos reportados por Ding et al. (2013), de 3,5 mm dia-1 _{no Noroeste da}

China. A principal razão para os valores mais baixos no Noroeste de Minas pode ser devido à heterogeneidade das fases fenológicas e condições de umidade na zona das raízes das plantas dentro da máscara agrícola, tendo em vista ainda que boa parte das áreas com milho não são irrigadas, contra as parcelas de irrigação uniformes no Noroeste chinês.

Aplicando-se o índice de colheita (IH) de 0,48 (Claverie et al., 2012) aos valores de PAET da

Tabela 1, resultaram em valores médios da produtividade da água da cultura (PACET) de 1,6 kg m-3,

esta representando o peso de grãos por água consumida, para ambos os municípios. Na região semiárida de Mongólia, Yuan et al. (2013) encontraram, sob condições de irrigação, valores de PACET entre 1,1 e 1,3 kg m-3para aveia; de 1,5 a 2,6 kg m-3 para girassol; de 0,5 a 1,1 kg m-3 para

legumes; e de 3,1 para 4,4 kg m-3 _{para batata. Para trigo, análises de PAC}

ET no mundo resultaram

em um faixa de 0,5 a 1,4 kg m-3 _{(Zwart et al., 2010). Os valores do atual estudo estiveram inferiores}

apenas àqueles para batata irrigada.

Considerando a importância para a população rural e os elevados valores de PACET quando

comparados com outras culturas em diferentes ecossistemas do mundo, a cultura do milho no Noroeste de Minas deve ser estimulada na dependência de chuvas ou com irrigação suplementar quando houver água disponível para esta complementação, considerando-se a não competição por água com outros usos ecológicos e humanos.

CONCLUSÕES

Modelos resultantes do uso conjunto de imagens do satélite MODIS e dados agrometeorológicos, baseados na razão das evapotranspirações atual para a de referência na cultura do milho de segunda safra, permitiram a determinação dos componentes da produtividade da água em larga escala na mesorregião do Noroeste de Minas Gerais. Extraindo-se dois principais municípios produtores, verificou-se maior disponibilidade de água da chuva em Paracatu e menor em Unaí. Entretanto as taxas evapotranspiratórias foram mais elevadas neste último município, o

qual apresentou produtividade da água superior. Este aspecto contribui para um menor uso dos recursos hídricos, sendo importante em cenários de escassez de água. Os resultados da modelagem são úteis como suporte às melhorias da eficiência de uso da água na cultura do milho de segunda safra tanto em condições de dependência de chuva como na disponibilidade de água para irrigação suplementar.

REFERÊNCIAS

AHAMED, T.; TIAN, L.; ZHANG, Y.; TING, K.C. (2011). A review of remote sensing methods for biomass feedstock production. Biomass and Bioenergy 35, 2455-2469.

CLAVERIE, M.; DEMAREZ, V.; DUCHEMIN, B.; HAGOLLE, O.; DUCROT, D.; MARAIS-SICRE, C.; DEJUOUX, JEAN-FRANÇOIS; HUC, M.; KERAVEC, P.; BÉZIAT, P.; FIEUZAL, R.; CESCHIA, E.; DEDIEU, G. (2012). Maize and sunflower biomass estimation in southwest France using spatial and temporal resolution remote sensing data. Remote Sensing of Environment 124, 884-857.

DING, R.; KANG, S.; LI, F.; ZHANG, Y.; TONG, L. (2013). Evapotranspiration measurement and estimation using modified Priestly-Taylor model in an irrigated maize field with mulching.Agricultural and Forest Meteorology 168, 140-148.

KO, J.; PICCINNI, G. (2009). Corn yield responses under crop evapotranspiration-based irrigation management. Agricultural Water Management 96, 799-808.

MONTEITH, J.L. (1972). Solar radiation and productivity in tropical ecosystems. Journal of

Applied Ecology 9, 747-766.

PAYERO, J.O.; MELVIN, S.R.; IRMAK, S., TARKALSON, D. (2006). Yield response of corn to deficit irrigation in a semiarid climate. Agricultural Water Management 84, 101-112.

TEIXEIRA, A.H. de C.; SCHERER-WARREN, M.; HERNANDEZ, F.B.T.; ANDRADE, R.G.; LEIVAS, J.F. (2013). Large-Scale Water Productivity Assessments with MODIS Images in a Changing Semi-Arid Environment: A Brazilian Case Study. Remote Sensing 5, 5783-5804.

TEIXEIRA, A.H. de C.; HERNANDEZ, F.B.T.; LOPES, H.L.; SCHERER-WARREN, M.; BASSOI, L.H. (2014). A Comparative Study of Techniques for Modeling the Spatiotemporal Distribution of Heat and Moisture Fluxes in Different Agroecosystems in Brazil. In Remote Sensing

of Energy Fluxes and Soil Moisture Content. Org. por PETROPOULOS, G. ed. CRC Group, Taylor

and Francis, Boca Raton, Florida, pp. 169-191.

WU, C.; MUNGER, J.W.; NIU, Z.; KUANGA, D. (2010). Comparison of multiple models for estimating gross primary production using MODIS and eddy covariance data in Havard Forest.

Remote Sensing of Environment 114, 2925-2939.

YUAN, M.; ZHANG, L.; GOU, F.; SU, Z.; SPIERTZ, J.H.J.; WERF, W. van DER. (2013). Assessment of crop growth and water productivity for five C3 species in the semi-arid Inner Mongolia. Agricultural Water Management 122, 28-38.

ZWART, S.J.; BASTIAANSSEN, W.G.M.; FRAITURE DE F.; MOLDEN, D.J. (2010).

WATPRO: A remote sensing based model for mapping water productivity of wheat. Agricultural