摘要

O presente estudo teve por objetivo avaliar o desempenho de modelossimplificados e agro-meteorol車gicos na estimativa da produtividade da cultura da soja, na regi o de Ponta Grossa, Estado do Paran芍, visando 角 previs o e ao planejamento de safras. A regi o estudada possui Latossolo Vermelho distr車fico t赤pico e clima Cfb. Os dados de produtividade da cultura da soja (11 safras) e clim芍ticos foram disponibilizados pela Funda o ABC e Simepar, respectivamente. A evapotranspira o de refer那ncia foi estimada com o m谷todo de Penman-Monteith e os balan os h赤dricos di芍rios foram determinados com um programa desenvolvido especialmente para esta finalidade. Dentre as in迆meras an芍lises realizadas, os melhores resultados foram obtidos, considerando-se: (a) a disposi o temporal das produtividades reais das safras da cultura da soja em dois grupos, denominados &Ano 1* e &Ano 2*, em fun o da rota o de culturas na regi o; (b) o ajuste dos coeficientes e fatores dos modelos em an芍lises de regress o m迆ltipla. Os modelos de Stewart et al. (1976) e Jensen (1968) possibilitaram as melhores estimativas de produtividade (R2 %26gt; 0,73). The objective of this study was to evaluate the performance of simplified and agrometeorological models in the soybean crop productivity estimate, looking for crop season prediction and planning, in the Ponta Grossa region, Paran芍 State, Brazil. The soil of the studied region is classified as Typic Hapludox and the climate as Cfb. The soybean crop productivity (11 seasons) and climate data were provided by the ABC Foundation and SIMEPAR, respectively. Thereference evapotranspiration was estimated by the Penman-Monteith method and the daily water balances were determined using a program especially developed for this purpose. After innumerable analyses, the best results were obtained when the following were considered: (a) the temporal distribution of real productivity of soybean crop seasons in two groups, which were called &Year 1* and &Year 2*, according to the experimental crop rotation (b) the fit of model coefficient and factors to multiple regression analyses. The Stewart et al. (1976) and Jensen (1968) models provided the best productivity estimates (R2 %26gt; 0.73).

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