| Revue: | Engenharia agricola |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000278437 |
| ISSN: | 0100-6916 |
| Autores: | Cardoso, Celio O1 Faria, Rogerio Teixeira de2 Folegatti, Marcos Vinicius3 |
| Instituciones: | 1Universidade do Estado de Santa Catarina, Centro de Ciencias Agroveterinarias, Lages, Santa Catarina. Brasil 2Instituto Agronomico, Londrina, Parana. Brasil 3Universidade de Sao Paulo, Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Piracicaba, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2004 |
| Periodo: | May-Ago |
| Volumen: | 24 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 291-300 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Nota breve o noticia |
| Enfoque: | Experimental |
| Resumen en inglés | Mathematics models are able to simulate realistically the growth and the phasic development of cultures under wide range of environmental and management conditions, with a low cost. The objective of this work was to investigate the effects of the sowing time in the management and yield of the corn "out season", Londrina County - PR, Brazil, by long period simulations using the CERES model. The treatments consisted of 12 sowing times simulations, from January to April under two different scenarios: without water limitation (potential production) and with water limitation, being assumed a precocious cycle cultivar, XL-520, for 24 years. The results showed decreases of yields of up to 38% in the potential productivity and of 44% in the productivity under water restriction to the late sowings due to the coincidence of the critical periods of development with sub-great temperature, water and solar radiation conditions. Increases were observed in the cycle duration of 120 to 140 days when the corn was sowed in January, and of 160 to 170 days for sowing in April. The longest cycle influences in the sequence of cultivations, and sowings after the 3o sowing time of March only will allow the cultivation of the Summer culture after October. There was also tendency of increasing the establishment risks in the cultivation, due to the water deficiency, as the sowing was being late. There is a frost risk of 4% for the cultivation sowed in end of March and of 8% sowed in April |
| Resumen en portugués | Modelos matemáticos possibilitam simular realisticamente o crescimento e o desenvolvimento fenológico de culturas sob ampla gama de condições ambientais e de manejo, a um baixo custo. O objetivo deste trabalho foi investigar os efeitos da época de semeadura no estabelecimento e rendimento do milho safrinha para Londrina - PR, mediante simulações de longo período com o modelo CERES. Os tratamentos consistiram na combinação de 12 épocas de semeadura, uma em cada decêndio, de janeiro a abril, sob dois cenários: sem limitação hídrica (produção potencial) e com limitação hídrica, considerando-se uma cultivar de ciclo precoce, XL-520, durante 24 anos. Os resultados mostraram decréscimos de rendimentos de até 38% da produtividade potencial e de 44% da produtividade sob restrição hídrica à medida que se atrasou a semeadura, devido à coincidência dos períodos críticos de desenvolvimento com condições subótimas de radiação solar, temperatura e disponibilidade hídrica. Observaram-se aumentos na duração do ciclo de 120 a 140 dias quando o milho foi semeado em janeiro e de 160 a 170 dias para semeadura em abril. O ciclo mais longo influiu na seqüência de cultivos e semeaduras após o terceiro decêndio de março, só permitindo o cultivo da cultura de verão após outubro. Também houve tendência de aumento de falhas no estabelecimento do cultivo, devido à deficiência hídrica, à medida que se atrasou a semeadura. Há risco de geadas de 4% para os cultivos semeados em final de março e 8% para os semeados em abril |
| Disciplinas: | Agrociencias, Biología, Geociencias |
| Palabras clave: | Fitotecnia, Fisiología vegetal, Ciencias de la atmósfera, Maíz, Fenología, Modelos matemáticos, Rendimiento, Riego |
| Keyword: | Agricultural sciences, Biology, Earth sciences, Crop husbandry, Plant physiology, Atmospheric sciences, Corn, Phenology, Mathematical models, Yield, Irrigation |
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