SimulArroz: um modelo de simulação do crescimento...

SimulArroz: um modelo de simulação do crescimento, desenvolvimento e

produtividade de arroz irrigado.

Nereu Augusto Streck, Lidiane Cristine Walter, Hamilton Telles Rosa, Rômulo

Pulcinelli Benedetti, Andrea Schwertner Charão, Everson de Freitas Feltrin, Michel

Rocha da Silva, Enio Marchesan, Mariana Moreira Macedo (In Memorian), Cristiano de

Carli e Bruna San Martin Rolim Ribeiro.

Departamento de Fitotecnia/Centro de Ciências Rurais.

Departamento de Linguagens e Sistemas de Computação/Centro de Tecnologia.

© 2013 por Universidade Federal de Santa Maria. Todos os direitos reservados (All

rights reserved).

Conteúdo

1. INTRODUÇÃO

2. O SOFTWARE E SEUS DESENVOLVEDORES

3. INSTALAÇÃO

4. UTILIZAÇÃO

5. ENTRADA DE DADOS

6. FUNCIONAMENTO DO SimulArroz

6.1 DESENVOLVIMENTO (FENOLOGIA) DA CULTURA

6.2 EMISSÃO DE FOLHAS DA CULTURA

6.3 CRESCIMENTO DA CULTURA

6.3.1 Produção e partição de matéria seca;

6.3.2 Resposta ao aumento de CO2 atmosférico

6.4 PRODUTIVIDADE DE GRÃOS E SEUS COMPONENTES

6.5 DANOS POR GEADA

7. RESULTADOS

8. EXPORTAÇÃO DE DADOS PARA EXCEL

9. VALIDAÇÃO DO MODELO

9.1 FENOLOGIA DA CULTURA DO ARROZ


9.3 PRODUTIVIDADE DE GRÃOS

10. COMO OBTER O SOFTWARE SimulArroz

11. DIREITOS, PERMISSÃO E CONDIÇÕES DE USO

12. DÚVIDAS E INFORMAÇÕES

13. AGRADECIMENTOS

REFERÊNCIAS

ANEXO A

1. INTRODUÇÃO

O SimulArroz é um modelo ecofisiológico dinâmico baseado em processos

(process-based model), desenvolvido pelo Grupo de Agrometeorologia de Universidade

Federal de Santa Maria, para simular a produtividade de arroz irrigado no sistema por

inundação (flooded rice) no estado do Rio Grande do Sul, Brasil. O SimulArroz é

resultado de dois modelos anteriores de arroz, o ORYZA2000 (Bouman et al., 2004),

que é o modelo de simulação da cultura do arroz do Instituto Internacional de Pesquisa

em Arroz (IRRI - The International Rice Research Institute), nas Filipinas, e o InfoCrop

(Aggarwal et al., 2006), ambos simuladores de arroz desenvolvidos e testados em

ecossistemas de arroz na Ásia. Parte do código fonte do ORYZA2000 e do InfoCrop foi

utilizado no software do SimulArroz, e o restante do código fonte foi desenvolvido para

adaptar o modelo para as cultivares de arroz do Rio Grande do Sul (Walter et al., 2012),

o que diferencia o SimulArroz dos outros simuladores. É, portanto, um produto para

atender as demandas de simulação numérica regional para os ecossistemas gaúchos de

arroz, ou seja, arroz em sistema de inundação (alagamento) do solo e com cultivares de

arroz adaptadas para condições de cultivo no estado do Rio Grande do Sul.

O SimulArroz calcula os principais processos ecofisiológicos de um ecossistema

de arroz, como a acumulação de biomassa de raízes, folhas, caule e panículas, o

desenvolvimento da cultura (fenologia pela escala de Counce et al., 2000) e a emissão

de folhas (escala de Haun, 1973) no passo de tempo de um dia. Na versão 1.0, o

SimulArroz simula a produtividade potencial da cultura, e a produtividade em três

níveis tecnológicos da lavoura (alto, médio e baixo), descritos no item 4. O fluxograma

do SimulArroz é o mesmo fluxograma do modelo InfoCrop, e é apresentado no

ANEXO A (Aggarwal et al., 2006). Os potenciais usuários do SimulArroz são

tomadores de decisão, estudantes de graduação e pós-graduação, extensionistas,

pesquisadores e professores.

2. O SOFTWARE E SEUS DESENVOLVEDORES

O software SimulArroz foi desenvolvido na Universidade Federal de Santa

Maria (UFSM), Santa Maria, RS, e tem duas partes: (a) o código em Fortran do modelo

matemático que contém as equações e sub-rotinas que descrevem os processos de

crescimento, desenvolvimento e produtividade da cultura do arroz e (b) a interface em

Java que permite ao usuário rodar o modelo de crescimento, desenvolvimento e

produtividade da cultura do arroz a partir de uma tela de fácil entendimento e

interatividade.

A parte (a) do SimulArroz foi desenvolvida por Lidiane Cristine Walter e

Hamilton Telles Rosa, alunos de doutorado do Programa de Pós-graduação em

Engenharia Agrícola e do Programa de Pós-graduação em Agronomia da UFSM,

respectivamente, sob a supervisão do Prof. Nereu Augusto Streck, do Departamento de

Fitotecnia/Centro de Ciências Rurais da UFSM.

A parte (b) do SimulArroz foi desenvolvida por Rômulo Pulcinelli Benedetti,

aluno de graduação do Curso de Ciência da Computação da UFSM, sob supervisão da

Profa. Andrea Schwertner Charão, do Departamento de Linguagens e Sistemas de

Computação/Centro de Tecnologia da UFSM.

3. INSTALAÇÃO

Verifique a compatibilidade do programa com as configurações do computador e

do sistema operacional;

No sitio oficial do SimulArroz (www.ufsm.br/simularroz), fazer download do

arquivo "SimulArroz_instal.exe";

Clique no ícone “SimulArroz_instal.exe” para instalar o SimulArroz no seu

computador;

Selecione o idioma para instalação do programa (Inglês, Português);

Aceite o contrato de licença para a utilização do software;

Escolha a opção criar atalho para adicioná-lo ao desktop.

4. UTILIZAÇÃO

Para abrir o SimulArroz, clique no atalho do programa na área de trabalho, ou

acesse o menu Iniciar/Programas/SimulArroz. A tela inicial vai aparecer (Figura 1).

Figura 1. Tela inicial do SimulArroz onde o usuário deve informar os dados de entrada

referentes à cultura do arroz (cultivares ou grupo de maturação), nível tecnológico da lavoura,

data de semeadura, número de safras a serem simuladas, concentração de CO2 atmosférico e

densidade de plantas (pl m-2).

O simulador é composto de duas abas principais (Figura 1): a primeira

denominada “Simulação”, onde são inseridos os dados necessários para uma simulação,

e a aba “Resultados”, onde são apresentados os resultados em forma textual e gráfica

(descritos no Item 8).

A aba “Simulação” apresenta-se em cinco passos (Figura 1):

1º) Clique em “Inserir dados meteorológicos”, e abra o arquivo .txt com os dados

meteorológicos organizados na seguinte ordem:

Ano, Dia do Ano (de 1 a 365 ou 366 em anos bissextos), temperatura mínima,

temperatura máxima e radiação solar.

Observação: É muito importante que os dados de entrada estejam organizados desta

forma, pois, caso contrário, os resultados gerados serão incorretos. 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-2 dia-1). Em caso de dúvidas, leia

atentamente o item 5 (Entrada de dados).

2º) Digite a data de semeadura e o número de safras a simular;

3º) Ative a opção “cultivar” ou “maturação”. Na primeira opção é possível

eleger entre um grupo de cultivares disponíveis no programa. Caso a cultivar desejada

não esteja disponível, selecione a opção “maturação”, em que a divisão das cultivares é

por grupo de maturação (muito precoce, precoce, médio e tardio). Escolha o nível

tecnológico da lavoura (potencial, alto, médio e baixo) (Figura 1). O nível tecnológico

potencial permite simular a produtividade potencial (teto produtivo), situação que

geralmente só se consegue em nível experimental, com pequenas parcelas, onde as

plantas não sofrem nenhum estresse biótico (pragas, doenças e plantas daninhas) ou

abiótico (falta de água e nutrientes), não acamam e estão na densidade populacional

recomendada (Cassman et al., 2003). O nível tecnológico alto representa lavouras bem

manejadas e que se enquadram na proposta do Projeto 10 do IRGA. O nível baixo

representa lavouras com pouca tecnologia de insumos, as plantas sofrem com estresse

por fatores bióticos (pragas, doenças e alta competição com plantas daninhas) e

abióticos (adubação de NPK não é feita ou é feita com baixa quantidade, falta água

durante as fases críticas) a ponto da lavoura comercial não ser viável economicamente

no Rio Grande do Sul. O nível tecnológico médio representa lavouras com uma

tecnologia intermediária entre os níveis alto e baixo, sendo sub-dividido em nível

intermediário superior e inferior (Figura 2).

4º) Caso desejado ajuste a concentração de CO2 e a densidade de plantas;

5º) Clique em “Simular”.

Figura 2. Níveis de tecnologia potencial, alto, médio e baixo, considerados no SimulArroz para

a cultura do arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul.

P

rod

uti

vid

ade

5. ENTRADA DE DADOS

O SimulArroz necessita de dois grupos de dados de entrada (inputs) para ser

rodado: dados da cultura e dados meteorológicos. Os dados da cultura devem ser

informados pelo usuário na tela principal do programa (Figura 1) e incluem: escolha da

cultivar ou do grupo de maturação (o usuário pode optar, estando a cultivar na lista do

programa ou se a cultivar de seu interesse não consta na lista, o usuário deve saber o

grupo de maturação à que a cultivar pertence), data de semeadura, densidade de plantas

(pl m-2), número de safras a serem simuladas, nível tecnológico da lavoura e

concentração de CO2 atmosférico. Os dados meteorológicos são temperatura mínima e

máxima diária (ºC) e radiação solar (MJ m-2 dia-1), os quais devem ser fornecidos em

um arquivo de entrada no formato *.txt (Figura 3). Independente do volume de dados

armazenados no arquivo de entrada *.txt, o programa, ao ser executado pelo usuário,

utilizará apenas dados necessários para completar o ciclo da cultura.

Figura 3. Arquivo de entrada com os dados meteorológicos diários para serem lidos no

SimulArroz. 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-2 dia-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-2 dia-1).

A sequência (passos) da entrada de dados no SimulArroz está na primeira tela do

programa (Figura 1). Primeiro (Passo 1) o usuário deve inserir os dados meteorológicos

no formato ilustrado na Figura 3, escolher a cultivar ou grupo de maturação e o nível

tecnológico da lavoura (Passo 2), inserir a data de semeadura e o número de safras a

serem simuladas (Passo 3), e por fim escolher a concentração de CO2 atmosférico e a

densidade de plantas (Passo 4). Com esses dados de entrada o usuário pode proceder

com a simulação, clicando na barra “Simular” (Passo 5). Para gerar os resultados, não

poderá haver falhas no arquivo de entrada de dados meteorológicos. Em havendo falhas

neste arquivo, o programa para a simulação, mostrando uma mensagem de alerta.

6. FUNCIONAMENTO DO SimulArroz

6.1 DESENVOLVIMENTO (FENOLOGIA) DA CULTURA

O modelo utiliza o conceito de soma térmica (ºC dia) para a simulação do

desenvolvimento da cultura do arroz, de modo que a duração de cada uma das fases é

definida pelo tempo térmico necessário para completar cada fase. No modelo InfoCrop

o ciclo da cultura é dividido em três fases: fase de emergência (semeadura-emergência),

fase vegetativa (emergência-antese) e fase reprodutiva (antese-maturidade fisiológica).

No entanto, Lago (2008) propôs uma divisão a mais no ciclo de desenvolvimento da

cultura com a inclusão do estágio de diferenciação do primórdio floral, o qual é

importante no manejo da cultura, já que é neste momento que se recomenda a aplicação

da segunda parcela da adubação nitrogenada, em função do componente do rendimento

número de grãos por panícula ser definido neste momento do ciclo (SOSBAI, 2012).

Assim, o modelo SimulArroz divide o ciclo de desenvolvimento em quatro fases: fase

de emergência (semeadura-emergência), fase vegetativa (emergência-diferenciação do

primórdio floral), fase reprodutiva (diferenciação do primórdio floral-antese) e fase de

enchimento de grãos (antese-maturidade fisiológica) (Figura 4).

Figura 4. Diagrama esquemático do ciclo de desenvolvimento da cultura do arroz irrigado no

modelo SimulArroz, indicando os principais estágios de desenvolvimento em cada fase (Walter

et al., 2012).

O cálculo da soma térmica no SimulArroz é realizado segundo metodologia

utilizada por Lago (2008) e Streck et al. (2011) e acumulada diariamente (Soma

Térmica acumulada, STa), com bases nas temperaturas mínima e máxima diárias do ar e

considerando as três temperaturas cardinais do desenvolvimento da cultura, temperatura

base inferior (Tb – abaixo da qual a planta não se desenvolve), temperatura ótima (Tot –

em que o desenvolvimento é máximo) e temperatura base superior (TB – acima da qual

a planta não se desenvolve). As temperaturas cardinais variam de acordo com a fase de

desenvolvimento, sendo Tb=11°C, Tot=30°C e TB=40°C para a fase de emergência e

para a fase vegetativa, Tb=15°C, Tot=25°C e TB=35°C para a fase reprodutiva e

Tb=15°C, Tot=23°C e TB=35°C para a fase de enchimento de grãos (Lago, 2008;

Streck et al., 2011).

A fase vegetativa (emergência – antese) é considerada como o período em que a

cultura do arroz irrigado tem sensibilidade ao fotoperíodo. No modelo InfoCrop,

dependendo do fotoperíodo e da sensibilidade da cultivar utilizada ao fotoperíodo,

calcula-se um fator de correção para a soma térmica desta fase (Aggarwal et al., 2006a).

No SimulArroz, não é considerado o efeito do fotoperíodo sobre o desenvolvimento,

pois a maioria das cultivares de arroz usadas no Rio Grande do Sul tem pouca ou

desprezível sensibilidade ao fotoperíodo (Lago, 2008).

A seguir está a lista de variáveis usadas na sub-rotina do SimulArroz que calcula

a soma térmica.

Lista de variáveis utilizadas na sub-rotina do SimulArroz em que é calculada a soma

térmica da cultura do arroz.

IDIA Dia do ano;

TMAX Temperatura máxima diária do ar (ºC);

TMIN Temperatura mínima diária do ar (ºC);

TMED Temperatura média diária do ar (ºC);

TBDV Temperatura base do desenvolvimento vegetativo (ºC);

TODV Temperatura ótima do desenvolvimento vegetativo (ºC);

TMDV Temperatura máxima do desenvolvimento vegetativo (ºC);

TBDR Temperatura base do desenvolvimento reprodutivo (ºC);

TODR Temperatura ótima do desenvolvimento reprodutivo (ºC);

TMDR Temperatura máxima do desenvolvimento reprodutivo (ºC);

TBDG Temperatura base do enchimento de grãos (ºC);

TODG Temperatura ótima do enchimento de grãos (ºC);

TMDG Temperatura máxima do enchimento de grãos (ºC);

STTMINV Soma Térmica da TMIN da fase vegetativa (ºC dia);

STTMAXV Soma Térmica da TMAX da fase vegetativa (ºC dia);

STTMINR Soma Térmica da TMIN da fase reprodutiva (ºC dia);

STTMAXR Soma Térmica da TMAX da fase reprodutiva (ºC dia);

STTMING Soma Térmica da TMIN da fase de enchimento de grãos (ºC dia);

STTMAXG Soma Térmica da TMAX da fase de enchimento de grãos (ºC dia);

STVG Soma Térmica Média da fase vegetativa (ºC dia);

STRP Soma Térmica Média da fase reprodutiva (ºC dia);

STEG Soma Térmica Média da fase de enchimento de grãos (ºC dia);

STAVG Soma Térmica Acumulada da fase vegetativa (ºC dia);

STARP Soma Térmica Acumulada da fase reprodutiva (ºC dia);

STAEG Soma Térmica Acumulada da fase de enchimento de grãos (ºC dia);

O estágio de desenvolvimento (DVS) da cultura é calculado diariamente no

SimulArroz de modo que a fase de emergência inicia no estágio de -1 (semeadura) e vai

até 0 (emergência), a fase vegetativa inicia no estágio 0 e termina no estágio 0,65

(diferenciação do primórdio floral), a fase reprodutiva inicia no estágio 0,65 e termina

no estágio 1 (antese), e a fase de enchimento de grãos corresponde ao período entre os

estágios 1 e 2 (maturidade fisiológica), como pode ser visualizado na Figura 3. Os

estágios 0.65, 1 e 2 correspondem, respectivamente, aos estágios R1, R4 e R9 da Escala

de Counce et al. (2000). A seguir a lista de variáveis usadas na sub-rotina que calcula o

avanço do desenvolvimento do arroz.

Lista de variáveis utilizadas na sub-rotina do SimulArroz em que é calculado o

desenvolvimento da cultura do arroz.

DREM = taxa de desenvolvimento da fase de emergência: Semeadura - Emergência

(dia-1);

DRVG = taxa de desenvolvimento da fase vegetativa: Emergência - Diferenciação

Primórdio Floral (dia-1);

DRRP = taxa de desenvolvimento da fase reprodutiva: Diferenciação do Primórdio

Floral - Antese (dia-1);

DREG = taxa de desenvolvimento da fase de enchimento de grãos: Antese - Maturação

Fisiológica (dia-1);

STVG = soma térmica diária da fase vegetativa: Emergência - Diferenciação Primórdio

Floral (ºC dia);

STRP = soma térmica diária da fase reprodutiva: Diferenciação do Primórdio Floral -

Antese (ºC dia);

STEG = soma térmica diária da fase de enchimento de grãos: Antese - Maturação

Fisiológica (ºC dia);

TTEM = tempo térmico necessário para completar a fase de emergência: Semeadura -

Emergência (ºC dia);

TTVG = tempo térmico necessário para completar a fase vegetativa: Emergência -

Diferenciação Primórdio Floral (ºC dia);

TTRP = tempo térmico necessário para completar a fase reprodutiva: Diferenciação do

Primórdio Floral - Antese (ºC dia);

TTEG = tempo térmico necessário para completar a fase de enchimento de grãos:

Antese - Maturação Fisiológica (ºC dia);

DVS = Estágio de desenvolvimento;

6.2 EMISSÃO DE FOLHAS DA CULTURA

Esta sub-rotina simula o aparecimento de folhas da cultura do arroz,

representada pela Escala de Haun (Haun, 1973) no colmo principal da planta. O número

de folhas acumuladas no colmo principal ou Estágio de Haun (HS), é calculado pelo

modelo de Wang & Engel (1998), modificado por Streck et al. (2008) para arroz. As

variáveis da sub-rotina que calcula a emissão de folhas são apresentadas na lista a

seguir.

Lista de variáveis utilizadas na sub-rotina do SimulArroz em que é calculado o Estágio

de Haun no colmo principal.

TCMIN = Temperatura cardinal mínima para emissão de folhas (ºC);

TCOPT = Temperatura cardinal ótima para emissão de folhas (ºC);

TCMAX = Temperatura cardinal máxima para emissão de folhas (ºC);

HS = Número de folhas no colmo principal (Escala de Haun);

NFF = Número final de folhas no colmo principal;

LAR = Taxa de emissão de folhas no colmo principal (folhas dia-1);

LARMAX = Taxa máxima de emissão de folhas da cultivar ou grupo de maturação

(folhas dia-1);

O número final de folhas no colmo principal (NFF), ou seja, o HS da folha

bandeira, é calculado de forma dinâmica no SimulArroz. Segundo Streck et al. (2009),

após a diferenciação da panícula (R1) são emitidas, em média, duas folhas no cartucho

da planta de arroz. Assim, no SimulArroz o NFF é calculado somando-se duas folhas ao

HS no dia em que ocorre o R1 (DVS= 0.65). Desta maneira, o NFF é resolvido

implicitamente no modelo e, portanto, variável em função do ciclo da cultivar ou grupo

de maturação e da época de semeadura (Streck et al., 2009).


6.3.1 Produção e partição de matéria seca

A produção de matéria seca (MS) na planta de arroz é calculada no SimulArroz

a partir da Eficiência do Uso da Radiação (RUE) e do Índice de Área Foliar (LAI), uma

relação clássica e robusta em estudos ecofisiológicos. O valor de RUE utilizado no

modelo é de 2,39 g MJ-1 de radiação fotossinteticamente ativa interceptada pelo dossel

(KINIRY et al., 2001). O efeito da temperatura sobre a RUE é descrito por uma função

de resposta com quatro temperaturas cardinais descrita por Soltani et al. (2001) e

representada na Figura 5. Com esta função, a RUE é máxima quando a temperatura

média diária do ar se situa na faixa ótima (entre 22 e 32°C) e é multiplicada por um

fator de correção menor que 1 em temperaturas sub e supra ótimas, o que reduz a RUE

(Figura 5).

Figura 5. Função de resposta da Eficiência do Uso da Radiação (EUR) à temperatura média

diária do ar usada no SimulArroz.

No cálculo da produção diária de matéria seca na planta no modelo SimulArroz

utiliza-se a radiação fotossinteticamente ativa (PAR) como sendo 50% da densidade de

fluxo de radiação solar global incidente, em MJ m-2 dia-1. O modelo considera que o

coeficiente de extinção das folhas à radiação solar é de 0,4 até a antese, e 0,6 após a

antese (Bouman et al., 2004).

Uma vez simulada a produção de matéria seca total diária na planta, o modelo

calcula a partição da matéria seca total entre raízes e parte aérea. A fração destinada à

parte aérea é então distribuída entre os diferentes órgãos da planta (folhas, colmos e

panículas) de acordo com o estágio em que a cultura se encontra. A partir da antese

inicia o processo de senescência das folhas e do colmo, que é calculado pela perda de

uma fração do peso acumulado em cada órgão da planta até o momento. A fração da

matéria seca destinada a cada parte da planta e a fração de senescência é dependente do

estágio de desenvolvimento da cultura (Tabela 1).

Tabela 1 – Fração da matéria seca alocada nas diferentes partes da planta de arroz e senescência

em função do estágio de desenvolvimento da cultura usado no modelo InfoCrop e no

SimulArroz. Adaptado de Bouman et al. (2004).

Estágio

Partição da Matéria Seca

Parte

Aérea Folhas Colmos Panículas Senescência

0,0 0,5 0,6 0,4 0,0 0,0

0,43 0,75 0,6 0,4 0,0 0,0

0,5 0,75 0,6 0,4 0,0 0,0

A matéria seca alocada para as folhas, em g m-2 dia-1, multiplicada pela área

foliar específica, em m2 g-1 (calculada em função do estágio de desenvolvimento),

permite que o peso das folhas seja transformado em área, a partir da qual calcula-se o

índice de área foliar (LAI), que é atualizado diariamente no cálculo da produção de

matéria seca. No primeiro dia de simulação da produção de matéria seca, a área foliar

inicial de uma planta é considerada 0,0001 m2 (Bouman et al., 2004), em uma densidade

de 200 plantas m-2, resulta em um LAI inicial de 0,02. Considera-se que uma parte dos

colmos também tem atividade fotossintética, assim foi utilizada a área específica de

colmos verdes de 0,003 m2 g-1, multiplicada pela matéria seca alocada nos colmos,

sendo este valor acrescentado ao valor do LAI, resultando na área total de interceptação

da radiação solar para o cálculo da produção de matéria seca.

Em uma análise de sensibilidade feita previamente com o modelo, percebeu-se

que algumas vezes o valor do LAI máximo simulado pelo modelo era bastante elevado e

não representava a realidade. Então, buscou-se na bibliografia trabalhos que indicassem

o LAI máximo de cultivares usadas no RS em experimentos em que as plantas

cresceram na condição potencial. Nesta busca foi encontrado o valor de 7,5 como LAI

máximo, em condições de alta adubação nitrogenada, com a cultivar IRGA 417 em

Santa Maria (Camargo et al., 2008). Este valor de 7,5 foi estabelecido como o LAI

máximo no SimulArroz (Walter et al., 2012). As variáveis usadas na sub-rotina que

calcula o crescimento da cultura do arroz no SimulArroz está na lista a seguir.

Lista de variáveis utilizadas na sub-rotina do SimulArroz em que é calculado o

crescimento da cultura do arroz.

.......................................... Produção de matéria seca........................................................

TBRUE = Temperatura base para a fotossíntese (ºC);

TO1RUE = Temperatura ótima 1 para a fotossíntese (ºC);

0,75 0,75 0,3 0,7 0,0 0,0

1,0 1,0 0,0 0,4 0,6 0,015

1,2 1,0 0,0 0,0 1,0 0,015

1,6 1,0 0,0 0,0 1,0 0,025

2,1 1,0 0,0 0,0 1,0 0,05

2,5 1,0 0,0 0,0 1,0 0,05

TO2RUE = Temperatura ótima 2 para a fotossíntese (ºC);

TMRUE = Temperatura máxima para a fotossíntese (ºC);

F = Fator de correção da RUE em função da Temperatura média do ar;

RADSOL = Radiação Solar (MJ m-2 dia-1);

GCROP = Taxa de crescimento da cultura (g m-2 dia-1);

RUE = Eficiência do uso de Radiação (g MJ-1);

PAR = Radiação Fotossinteticamente Ativa (MJ m-2 dia-1);

LAI = Índice de Área Foliar;

POP = Densidade de plantas (pl m-2);

KDF = Coeficiente de extinção da radiação solar no interior do dossel;

DVS = Estágio de desenvolvimento;

fNT = Fator de correção do nível tecnológico utilizado na lavoura;

.......................................Partição da matéria seca....................................................

FSH = Fração da MS alocada na parte área;

FLV = Fração da FSH particionada para as folhas;

FST = Fração da FSH particionada para o colmo;

FSO = Fração da FSH particionada para a panícula;

DRLV = Coeficiente de perda devido à senescência das folhas;

.................................................Área foliar...............................................................

RWLVG = Taxa de crescimento das folhas (g m-2 dia-1);

WLVG = Peso das folhas (g m-2);

DLV = Perda de peso devido à senescência das folhas (g m-2 dia-1);

RWSTG = Taxa de crescimento dos colmos (g m-2 dia-1);

WSTG = Peso dos colmos (g m-2);

DST = Perda de peso devido à senescência dos colmos (g m-2 dia-1);

SLA = área foliar específica (cm2 g-1);

ASLA, BSLA, CSLA, DSLA = Coeficientes para cálculo da SLA;

SSGA = área específica de colmos verdes (cm2 g-1);

RWSOG = Taxa de crescimento dos grãos (g m-2 dia-1);

WSOG = Peso dos grãos (g m-2);

RWRTG = Taxa de crescimento das raízes (g m-2 dia-1);

WRTG = Peso de raízes (g m-2);

Os níveis tecnológicos da lavoura, descritos no item 4, são definidos por uma

penalização sobre o RUE. Esta maneira de incluir no modelo os níveis tecnológicos da

lavoura usa o pressuposto ecofisiológico de que qualquer estresse (biótico ou abiótico)

reduz a capacidade fotossintética do dossel e, portanto, a eficiência de transformar a

radiação solar interceptada em biomassa pelo dossel vegetal.

6.3.2 Resposta ao aumento de CO2 atmosférico

O efeito da concentração de CO2 atmosférico sobre o crescimento da planta de

arroz é descrito no modelo SimulArroz através de uma função de resposta da Eficiência

do Uso de Radiação à concentração de CO2 atmosférico definido por Streck et al.

(2012) como:

em que Y é a função resposta que multiplica a RUE. A representação gráfica da função

de resposta de RUE ao aumento de CO2 está na Figura 6. Recomenda-se evitar fazer

simulações com concentrações de CO2 fora da faixa de 330 a 1000 ppm, já que níveis

de CO2 fora desta faixa não foram testados com dados experimentais em Streck et al.

(2012).

Figura 6. Função de resposta da eficiência de uso da radiação ao aumento de CO2 atmosférico

usado no SimulArroz, segundo Streck et al. (2012).

6.4 PRODUTIVIDADE DE GRÃOS E SEUS COMPONENTES

As sub-rotinas que calculam a produtividade de grãos e seus componentes

utilizam as equações do modelo InfoCrop (Aggarwal et al., 2006) e do ORYZA2000

(Bouman et al., 2004).

NÚMERO DE GRÃOS

O número de espiguetas formadas em um dia é calculado por um fator de

formação de espiguetas (número de espiguetas por g de matéria seca) em função da

matéria seca produzida naquele dia (g m-2 dia-1), resultando em espiguetas m-2 dia-1.

Este valor é acumulado desde a diferenciação do primórdio floral até a antese,

resultando no número total de espiguetas formadas por m-2. O número final de

espiguetas formado sofre uma correção em função da esterilidade das espiguetas

causada por temperaturas extremas, tanto muito baixas, quanto muito altas, no período

crítico que fica entre os estágios 0,75 e 1,2 para as temperaturas baixas (temperatura

mínima menor que 15oC) e entre os estágios de 0,96 e 1,22 para as temperaturas

elevadas (temperatura máxima acima de 35oC), como no ORYZA2000. A seguir está a

lista de variáveis usadas na sub-rotina do SimulArroz para calcular o número de grãos e

as perdas devido a esterilidade por frio e por calor.

Lista de variáveis utilizadas na sub-rotina do SimulArroz em que é calculado o número

de grãos e a esterilidade de espiguetas.

.................................................Número de grãos formados.................................................

DVSPI = Estágio de Iniciação do primórdio floral (R1 da escala de Counce);

DVSF = Estágio de 50% de floração = Antese (R4 da escala de Counce);

SOCF = Fator de formação das espiguetas (espiguetas por g de MS);

SODAY = Número de espiguetas formadas em um dia (espiguetas m-2 dia-1);

TOTALSO = Soma do número de espiguetas (espiguetas m-2);

TOTALG = Soma do número de grãos (grãos m-2);

PESODIA = Incremento de peso dos grãos em um dia;

PESO1 = Peso de um grão;

PESOG = Peso dos grãos após correção de esterilidade e controle de peso (g m-2);

DAS = Dias após a semeadura;

.................................................Perdas..................................................................................

STRILE = Esterilidade das espiguetas com temperaturas extremas;

SFCOLD = Efeito da esterilidade de espiguetas causada pelo frio (1=sem efeito e

0=esterilidade máxima);

SFHEAT = Efeito da esterilidade de espiguetas causada pelo calor (1=sem efeito e

0=esterilidade máxima);

CTT = Efeito diário da temperatura mínima na esterilidade de espiguetas (ºC dia);

COLDTT = Soma dos CTT durante o período de sensibilidade (ºC dia);

TFERT = Efeito diário da temperatura máxima na esterilidade de espiguetas;

NTFERT = Número de dias com efeito da temperatura máxima na esterilidade de

espiguetas;

TMM = Temperatura máxima média no período de sensibilidade;

NCOLD = Número de dias com temperaturas limitantes (TMED < 12ºC);

GEADA = Indicação de ocorrência de geada;

ENCHIMENTO DE GRÃOS (PRODUTIVIDADE)

A partir da antese, parte da matéria seca produzida começa a ser translocada para

a panícula, dando início ao enchimento das espiguetas, formando os grãos. A fração da

matéria seca destinada à panícula é dividida entre o total de espiguetas que foram

produzidas na planta e após o período crítico de sensibilidade às temperaturas extremas

(DVS 1.2), o número total de grãos é corrigido em função da esterilidade de espiguetas,

e a matéria seca que havia sido alocada nos grãos que sofreram a esterilidade é perdida.

Em adição à matéria seca produzida diariamente, após a antese 10% das reservas

previamente acumuladas no colmo é translocada para os grãos, todos os dias.

Quando um quarto do período de enchimento de grãos é completado, a massa

seca dos grãos é avaliada. Se o peso de cada grão for menor que um quarto do peso

potencial de um grão (0,0249 g grão-1), o número total de grãos é ajustado para ocorrer

uma redistribuição da matéria seca, com o objetivo de que cada grão tenha um quarto do

peso potencial. Este procedimento, apesar de reduzir o número de grãos produzidos pela

cultura, não altera o rendimento final, pois é apenas uma redistribuição da matéria seca

nos grãos. Esta é a maneira de controlar, no modelo, o peso individual dos grãos, um

componente do rendimento da cultura do arroz que apresenta pouca variabilidade.

A produtividade de grãos de arroz é calculada pelo SimulArroz em três bases:

em massa seca de grãos (kg ha-1), a 13% de umidade (kg ha-1) e em sacas de arroz a

13% de umidade (sc ha-1). As variáveis de saída do modelo que representam estas três

produtividades de grãos são:

kg/ha-MS = Produtividade de grãos em kg de massa seca por hectare.

kg/ha-13% = Produtividade de grãos em kg por hectare, com 13% de umidade.

sc/ha-13% = Produtividade de grãos em sacas por hectare, com 13% de umidade.

6.5 DANOS POR GEADA

Em regiões extratropicais, como é o caso do estado do Rio Grande do Sul, as

temperaturas invernais são limitantes para a planta de arroz. No SimulArroz, a cultura

do arroz morre por geada quando a temperatura média diária do ar (média entre a

temperatura mínima e a máxima diária) é menor do que 12oC durante quatro dias

consecutivos. Esta condição para morte da cultura por geada é a mesma do

ORYZA2000.

7. RESULTADOS

Os resultados são gerados na pasta C:\Users\cliente\SimulArroz\dist\results e são

mostrados na aba resultados em forma de tabela e texto (Figura 7) e em gráficos

(Figuras 8 e 9). A cada simulação efetuada, o programa cria uma nova pasta

denominada automaticamente com as características da simulação (por exemplo, uma

nova pasta com o nome “15_10_2011_2011_390ppm_IRGA421_200plm2” refere-se a

uma simulação realizada com a data de semeadura em 15 de outubro, do ano 2011, com

concentração de CO2 de 390 ppm, com a cultivar IRGA 421 e densidade de 200 pl m2).

As três produtividades de grãos [em massa seca de grãos (kg ha-1), a 13% de

umidade (kg ha-1) e em sacas de arroz a 13% de umidade (sc ha-1)] são mostradas em

forma de texto na aba “Resultados” sub-aba “Dados de produtividade” (Figura 7B). A

visualização gráfica dos componentes da produtividade de grãos está disponível na aba

“Resultados” sub-aba “Produtividade de grãos” (Figura 8B).

O software também permite a visualização do histórico dos resultados de

simulações (Figura 9A), permitindo ao usuário recuperar facilmente os dados gerados

em simulações anteriores. Em simulações realizadas para mais de uma safra o usuário

pode visualizar os resultados dos diferentes anos simulados selecionando a opção em

“Ano” da aba “Resultados” (Figura 8B).

(A)

(B)

Figura 7. Telas do SimulArroz com os resultados da simulação em forma de tabela (A) ou texto

(B).

(A)

(B)

Figura 8. Telas do SimulArroz com os resultados da simulação em forma de gráfico, mostrando

a evolução do crescimento e desenvolvimento (A) e os componentes da produtividade (B).

(A)

(B)

Figura 9. Telas do SimulArroz mostrando o histórico de simulações e a seleção do ano para

visualização os dados (A) e os dados meteorológicos do ano de 1992-1993 utilizados na

simulação(B).

8. EXPORTAÇÃO DE DADOS PARA EXCEL

O SimulArroz possui uma ferramenta para exportação dos resultados em forma

de texto para uma planilha no Microsoft Excel. Para exportação dos dados deve-se

pressionar o botão “exportar” da aba resultados, gerando o arquivo na pasta

C:\Users\cliente\SimulArroz\dist\results.

9. VALIDAÇÃO DO MODELO

O SimulArroz foi testado utilizando dados experimentais e de lavoura em Santa

Maria e em vários outros locais do Rio Grande do Sul. Apesar de já ter sido testado, os

testes contra dados independentes continuarão sendo realizados pelo Grupo de

Agrometeorologia da UFSM à medida que novas cultivares de arroz serão lançadas no

Rio Grande do Sul. Nenhuma validação foi realizada fora do Rio Grande do Sul, o que

inclui a comparação com cultivares de arroz não indicadas para cultivo neste Estado da

Federação e com uso de dados meteorológicos de outros Estados do Brasil ou fora do

Brasil.

9.1 FENOLOGIA DA CULTURA DO ARROZ

Na Figura 10A é apresentado o desempenho do SimulArroz em simular o

desenvolvimento de três cultivares de arroz (IRGA 421, IRGA 424 e BRS

QUERÊNCIA) em duas datas de semeadura em um experimento realizado no Campus

da Universidade Federal de Santa Maria, no ano agrícola 2011/2012. Nota-se que o

modelo descreve de forma apropriada a fenologia das três cultivares nas duas datas de

semeadura. Na Figura 10B é apresentada a evolução do desenvolvimento de quatro

cultivares de arroz (IRGA 421, IRGA 424, BRS QUERÊNCIA e BRS TIO TAKA) em

três datas de semeadura pelo SimulArroz no mesmo experimento. O modelo captura a

diferença de duração de ciclo das cultivares (muito precoce, precoce, média e tardia,

respectivamente) nas três datas de semeadura.

(A)

(B)

Figura 10. Desenvolvimento observado e simulado para três cultivares de arroz em duas datas

de semeadura (A) e simulado para quatro cultivares em três datas de semeadura pelo modelo

SimulArroz (B) em Santa Maria, RS, durante o ano agrícola 2011/2012. DVS=-1 é a semeadura,

DVS=0 é a emergência, DVS=0,65 é a diferenciação da panícula (R1), DVS=1 é a antese (R4) e

DVS=2 é a maturidade fisiológica (R9). Fonte: Tese de doutorado ainda não defendida de H.T.

ROSA.


O desempenho do SimulArroz em simular o crescimento de três cultivares de

arroz (IRGA 421, IRGA 424 e BRS QUERÊNCIA) em um experimento realizado no

Campus da Universidade Federal de Santa Maria, no ano agrícola 2011/2012, está nas

Figuras 11, 12 e 13. Nota-se que o modelo descreve de forma apropriada crescimento

em massa seca de diferentes compartimentos (parte aérea, folhas, colmos e panículas)

das três cultivares. O índice de área foliar não foi medido neste experimento e o modelo

simula a evolução do LAI da cultura da forma esperada, ou seja, um crescimento inicial

lento, uma fase exponencial de crescimento até o LAI máximo e depois um declínio.

(

A)

Figura 11. Evolução das variáveis do crescimento da cultura do arroz, cultivar IRGA 421,

observada (pontos) e simulada (linha) pelo SimulArroz em Santa Maria, RS, durante o ano

agrícola 2011/2012. A semeadura foi em 17/10/2011. MS=massa seca, IAF=índice de área

foliar, DAE=dias após a emergência.

Figura 12. Evolução das variáveis do crescimento da cultura do arroz, cultivar IRGA 424,




Figura 13. Evolução das variáveis do crescimento da cultura do arroz, cultivar BRS Querência,




9.3 PRODUTIVIDADE DE GRÃOS

Na Figura 14 está o desempenho do modelo SimulArroz em simular a

produtividade de arroz no município de Santa Maria durante o período 1996 a 2008. O

modelo conseguiu capturar a variação interanual do rendimento de grãos de arroz

observado no município de Santa Maria. Na Figura 14 estão indicados por setas os anos

em que ocorreram eventos de El Niño e La Niña. Na região Sul do Brasil, os anos de El

Niño são caracterizados por precipitação e umidade relativa do ar acima da normal,

enquanto nos anos de La Niña a precipitação e a umidade relativa do ar geralmente são

abaixo da normal e são marcadas por grandes secas na região. Estas anomalias levam a

menores rendimentos de arroz irrigado em anos de El Niño e maiores rendimentos em

anos de La Niña, no RS, comparados aos anos Neutros, em função principalmente da

disponibilidade de radiação solar maior em anos de La Niña, que permite maior

crescimento e melhor utilização da adubação nitrogenada. Nos anos de El Niño, os

valores simulados ficam bem próximos do observado (Figura 14), com exceção do ano

de 2004 (safra de 2004/2005), que foi um ano em que o evento de El Niño foi de

intensidade fraca e que se descaracterizou a partir de dezembro de 2004, quando teve

início um período de estiagem e alta disponibilidade de radiação solar no Rio Grande do

Sul que se prolongou até o mês de março de 2005, o que é benéfico para a cultura do

arroz no RS, por ser irrigada. Já nos anos de La Niña, os valores simulados afastam-se

mais dos valores observados, com exceção do ano 2000 (safra de 2000/2001) quando o

evento foi classificado como La Niña de intensidade fraca.

Figura 14. Produtividade de grãos da cultura do arroz irrigado simulado com o modelo

SimulArroz e observado no município de Santa Maria-RS (IRGA, 2010). A barra representa o

Erro-Padrão da média. REQM é raiz do erro quadrático médio. Fonte: Walter et al. (2012).

O desempenho do modelo SimulArroz em simular a produtividade de arroz em

experimentos conduzidos em diferentes regiões orizícolas do Rio Grande do Sul (média

dos anos 2000 a 2009) está na Figura 15. O modelo foi rodado na condição de nível

tecnológico potencial e capturou a maior produtividade na fronteira oeste, comparado

com as outras regiões orizícolas.

Figura 15. Produtividade da cultura de arroz observada e simulada pelo modelo SimulArroz em

diferentes regiões orizicolas do Rio Grande do Sul. As barras são a média de experimentos

durante vários anos agrícolas (de 2000 a 2009) compilados da literatura por H.T. ROSA em sua

tese de doutorado ainda não defendida.

Na Figura 16 está o resultado do uso do SimulArroz no acompanhamento de

safra para as regiões orizicolas do Rio Grande do Sul durante o ano agrícola 2012/2013.

O modelo foi rodado para os municípios com estação meteorológica do INMET e os

dados observados nas lavouras de 14 municípios do RS foram obtidos do site do

Instituto Rio Grandense do Arroz (IRGA, 2013). O SimulArroz foi rodado com os

níveis de tecnologia alto, médio e baixo. Foi considerado como data de semeadura para

inicializar o SimulArroz o dia em que pelo menos 50% da área do município cultivada

com arroz estivesse semeada. Foi utilizado o grupo de maturação precoce de cultivares

de arroz, a qual representou mais da metade da área do RS utilizada para a produção de

arroz irrigado no ano agrícola 2012/2013 (IRGA, 2013). A média de produtividade

observada nos 14 municípios foi de 7481,7 kg/ha, enquanto que a média de

produtividade simulada com o SimulArroz nos níveis de tecnologia alto, média e baixo

foi de 8732,0 kg/ha, 7041,7 kg/ha e 5597,9 kg/ha respectivamente, indicando que, na

média do Estado, o nível tecnológico da lavoura arrozeira durante a safra 2012/2013 foi

média. Entre as regiões orizicolas do RS, no entanto, a Zona Sul e as Planícies Costeira

Interna e Externa tiveram produtividades observadas próximas da produtividade

simulada pelo SimulArroz no nível tecnológico alto (Figura 16). Nestas três regiões, as

lavouras tiveram semeadura no início do período recomendado e, por isso, houve

condições propicias para alta produtividade. Nas outras regiões orizicolas, houve atraso

na semeadura devido ao elevado número de dias com chuva durante a época de

semeadura recomendada e que também dificultou a realização de práticas culturais no

momento mais adequado, o que penalizou a produtividade das lavouras. O modelo

demonstrou boa sensibilidade às variações meteorológicas entre as regiões do RS,

demonstrando maior potencial produtivo de arroz para as regiões da Fronteira Oeste e

da Campanha. Nessas regiões, principalmente no mês de dezembro, há maior

disponibilidade de radiação solar, coincidindo com o estádio R1, período mais

responsivo da cultura à radiação solar incidente. Nos municípios em que foi possível

realizar a semeadura durante o período mais favorável (mês de outubro), como

Jaguarão, Rio Grande e Torres, foi possível alcançar produtividades mais altas,

principalmente no município de Rio Grande, que alcançou a maior produtividade em

2012/13. Além disso, semeaduras no mês de outubro viabilizam a semeadura de

cultivares de arroz dos grupos de maturação médio/tardio, que possuem maior potencial

produtivo do que as cultivares precoces.

Figura 16. Produtividade de arroz observada e simulada com o modelo SimulArroz em três

níveis de tecnologia (Alto, Médio e Baixo), em seis regiões produtoras de arroz do Rio Grande

do Sul, na safra 2012/2013.

10. COMO OBTER O SOFTWARE SimulArroz

O SimulArroz é um software gratuito. Para obter uma cópia do programa é só

fazer download no sítio oficial do software em www.ufsm.br/simularroz.

11. DIREITOS, PERMISSÃO E CONDIÇÕES DE USO

Os direitos autorais do SimulArroz são da Universidade Federal de Santa Maria

e de seus autores. As partes do código fonte do SimulArroz que são originalmente dos

modelos ORYZA2000 (Bouman et al., 2004) e do InfoCrop (Aggarwal et al., 2006) tem

a permissão de uso no aplicativo SimulArroz pelos detentores daqueles dois modelos

por documentos oficiais que encontram-se com o Prof. Nereu Augusto Streck. Não é

permitida a comercialização do Software SimulArroz, em nenhuma forma. O uso do

modelo SimulArroz é permitido em trabalhos científicos e técnicos, desde que seja

citado como “Modelo SimulArroz” usando a referência:

STRECK, N. A.; CHARÃO, A. S.; WALTER, L. C.; ROSA, H. T.;

BENEDETTI, R. P.; MARCHESAN, E.; SILVA, M. R. SimulArroz: um aplicativo para

estimar produtividade de arroz no Rio Grande do Sul. In: Congresso Brasileiro de Arroz

Irrigado, VIII, 2013. Anais... Santa Maria: SOSBAI, 2013.

De acordo com a permissão de uso de parte do código ORYZA2000 no

SimulArroz, o usuários do SimulArroz devem colocar nos trabalhos o agradecimento ao

IRRI (The Internacional Rice Research Institute) pela permissão de uso de parte do

código do ORYZA2000 no SimulArroz.

São de inteira responsabilidade do usuário os resultados da simulação. Os

autores do SimulArroz não se responsabilizam pelo uso indevido do software e não

recomendam o uso das simulações realizadas com dados meteorológicos fora do Estado

do Rio Grande do Sul, bem como em condições de cultivo que não sejam de alagamento

do solo. Também não é recomendado que os resultados da simulação com o SimulArroz

sejam comparados com dados experimentais com cultivares de arroz não adaptadas ou

indicadas para cultivo no estado do Rio Grande do Sul.

12. DÚVIDAS E INFORMAÇÕES

Para outras informações, instruções, dúvidas, críticas e sugestões sobre o

funcionamento do SimulArroz, entrar em contato com a equipe do SimulArroz:

Equipe SimulArroz

Universidade Federal de Santa Maria

Departamento de Fitotecnia, Centro de Ciências Rurais

Av. Roraima, 1000 – Campus, Camobi

97105-900, Santa Maria - RS.

Sítio: www.ufsm.br/simularroz

E-mail: [email protected], [email protected].

13. AGRADECIMENTOS

Os autores do SimulArroz agradecem ao Instituto Internacional de Pesquisa em

Arroz (IRRI – The International Rice Research Institute, Los Baños, Laguna,

Philippines) e à P. K. Aggarwal pela permissão de uso de parte do código do

ORYZA2000 e do InfoCrop, respectivamente. Os autores agradem ao CNPq, à CAPES,

à FAPERGS e à UFSM (Programas FIT e FIT Jr.) pelas bolsas de doutorado, mestrado,

iniciação científica e iniciação tecnológica durante os vários anos (de 2003 a 2012) em

que foram realizados experimentos de campo e experimentos numéricos para adaptar e

testar o modelo nas condições de cultivo de arroz no Rio Grande do Sul. Especiais

agradecimentos ao Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria,

pelo apoio durante o desenvolvimento do software; aos Programas de Pós-graduação em

Engenharia Agrícola (PPGEA) e em Agronomia (PPGAgro) da UFSM, pelas

dissertações e teses que deram suporte científico para o software; ao Departamento de

Linguagens e Sistemas de Computação e ao Curso de Ciência da Computação da

UFSM, por oferecerem condições propícias ao desenvolvimento do trabalho; e ao

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia Farroupilha – Campus Santo

Augusto, pelo apoio aos autores Lidiane Cristine Walter e Hamilton Telles Rosa durante

o desenvolvimento do software.

REFERÊNCIAS

AGGARWAL, P. K. et al. InfoCrop: A dynamic simulation model for the assessment of

crop yields, losses due to pests, and environmental impact of agro-ecosystems in

tropical environments. I. Model description. Agricultural Systems, v. 89, p. 1-25,

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BOUMAN, B. A. M. et al. ORYZA 2000: modeling lowland rice. Version 2.12,

November, 2004. In: Cereal Knowledge Bank, International Rice Research Institute.

Disponível em: <http://www.knowledgebank.irri.org/oryza2000/default.htm>. Acesso

em: 20 maio 2008.

CAMARGO, E. R. et al. Influência da aplicação de nitrogênio e fungicida no estágio de

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CASSMAN, K. G. et al. Meeting cereal demand while protecting natural resources and

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IRGA - INSTITUTO RIO GRANDENSE DO ARROZ. Disponível em:

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Acesso em: 07 jun. 2013.

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LAGO, I. Desenvolvimento do arroz e do arroz vermelho: modelagem e resposta à

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SOSBAI [Sociedade Sul Brasileira de Arroz Irrigado]. 2012. Arroz irrigado:

recomendações técnicas da pesquisa para o Sul do Brasil. Gravatal, SC: SOSBAI,

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STRECK, N. A. et al. Simulating leaf appearance in rice. Agronomy Journal, v. 100,

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STRECK, N. A. et al. Modeling the development of cultivated rice and weedy red rice.

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STRECK, N. A. et al. CO2 – Response function of radiation use efficiency in rice for

climate change scenarios. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.47, n.7, p.879-885, jul.

2012.

WALTER, L. C. et al. Adaptação e avaliação do modelo InfoCrop para simulação do

rendimento de grãos da cultura do arroz irrigado. Engenharia Agrícola, v. 32, p. 510-

521, 2012.

ANEXO A – Fluxograma mostrando variáveis e retornos entre diferentes processos do

modelo InfoCrop (Adaptado de Aggarwal et al., 2006) e que é usado no modelo

SimulArroz.

SimulArroz: um modelo de simulação do crescimento...

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