scholarly journals ESTIMATIVA DA DEMANDA HÍDRICA DA SOJA UTILIZANDO MODELO DE BALANÇO HÍDRICO DO SOLO E DADOS DA PREVISÃO DO TEMPO

Irriga ◽  
2020 ◽  
Vol 25 (3) ◽  
pp. 492-507
Author(s):  
Zanandra Boff Oliveira ◽  
ALBERTO EDUARDO KNIES ◽  
EDUARDO LEONEL BOTTEGA ◽  
Clarissa Moraes da Silva

ESTIMATIVA DA DEMANDA HÍDRICA DA SOJA UTILIZANDO MODELO DE BALANÇO HÍDRICO DO SOLO E DADOS DA PREVISÃO DO TEMPO     ZANANDRA BOFF DE OLIVEIRA1; ALBERTO EDUARDO KNIES2; EDUARDO LEONEL BOTTEGA1 E CLARISSA MORAES DA SILVA3   1 Universidade Federal de Santa Maria Campus Cachoeira do Sul, Curso de Engenharia Agrícola, Rodovia Taufik Germano, 3013, Passo D'Areia, CEP. 96503-205, Cachoeira do Sul/RS, Brasil, [email protected]; [email protected]. 2 Universidade Estadual do Rio grande do Sul, Unidade de Cachoeira o Sul, Rua Sete de Setembro, 1040, Centro, CEP. 96508-010, Cachoeira do Sul/RS, Brasil, [email protected]. 3 Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola (PPGEA), Centro de Ciências Rurais, 3° andar, sala 3325, Campus Universitário, CEP.9105-900, Santa Maria/RS, Brasil, [email protected]     1 RESUMO   A estimativa da demanda hídrica dos cultivos em tempo real e futuro pode contribuir para a maior eficiência do uso da água na agricultura irrigada. O presente estudo teve como objetivo estimar o requerimento hídrico da soja, utilizando o modelo de balanço hídrico CROPWAT com dados da previsão do tempo para o cálculo da evapotranspiração de referência (ETo). Para isso, o estudo foi conduzido em duas etapas: coleta de dados de solo, da previsão meteorológica e da cultura em três anos agrícolas: 2017/18, 2018/19 e 2019; modelagem das condições observadas a campo pelo modelo CROPWAT. A modelagem foi eficiente (d=0,99) para a estimativa da capacidade de água disponível no solo, apresentando baixo erro (RMSE = 2,18 mm) em comparação  aos valores medidos a campo, resultando na recomendação da lâmina de irrigação igual à aplicada na cultura, sendo esta de 132, 135 e 60 mm, respectivamente, para os anos agrícolas 2017/18, 2018/19 e 2019. A utilização do modelo de balanço hídrico do solo CROPWAT com dados da previsão do tempo para o cálculo da evapotranspiração de referência pode ser utilizada como ferramenta para a estimativa do requerimento hídrico da soja na região edafoclimática de Cachoeira do Sul-RS.   Keywords: simulação do balanço hídrico, manejo da irrigação, previsão meteorológica.     OLIVEIRA, Z.B.; KNIES, A.E.; BOTTEGA, E.L. SILVA, C.M. ESTIMATE OF SOY WATER DEMAND USING SOIL WATER BALANCE MODEL AND WEATHER FORECAST DATA     2 ABSTRACT   Estimating the water demand for crops in real and future time can contribute to greater efficiency in the use of water in irrigated agriculture. The present study aimed to estimate the water requirement of soy using the water balance model CROPWAT with data from the weather forecast for the calculation of reference evapotranspiration (ETo). For this, the study was conducted in two stages: collection of soil data, meteorological forecast and culture in three agricultural years: 2017/18, 2018/19 and 2019; modeling of the conditions observed in the field by the CROPWAT model. The modeling was efficient (d = 0.99) to estimate the available water capacity in the soil, presenting  low error (RMSE = 2.18 mm) compared to the values measured in the field, resulting in the recommendation of  irrigation depth equal to that applied to the crop, which is 132, 135 and 60 mm, respectively, for the agricultural years 2017/18, 2018/19 and 2019. The use of the CROPWAT soil water balance model with weather forecast data for the calculation of the Reference evapotranspiration can be used as a tool to estimate the water requirement of soybean in the edaphoclimatic region of Cachoeira do Sul-RS.   Keywords: simulação do balanço hídrico, manejo da irrigação, previsão meteorológica.

2018 ◽  
Vol 17 (1) ◽  
pp. 170176 ◽  
Author(s):  
Saskia L. Noorduijn ◽  
Masaki Hayashi ◽  
Getachew A. Mohammed ◽  
Aaron A. Mohammed

2006 ◽  
Vol 81 (3) ◽  
pp. 335-357 ◽  
Author(s):  
Dirk Raes ◽  
Sam Geerts ◽  
Emmanuel Kipkorir ◽  
Joost Wellens ◽  
Ali Sahli

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