Avaliação de modelo agrometeorológico e imagens NOAA/AVHRR no acompanhamento e estimativa de produtividade de soja no Estado do Paraná / Evaluation of an agrometeorological model and NOAA/AVHRR images in monitoring and crop yield estimation of soybean in the State of Paraná

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2001

RESUMO

O presente trabalho tem por objetivo desenvolver um modelo para acompanhamento e estimativa da produtividade da cultura da soja (Glycine max L. Merril)em um sistema de informações geográficas (SIG), a partir de um modelo agrometeorológico pontual e imagens NOAA-AVHRR. A integração do modelo e da base de dados foi realizada através do aplicativo SPRING e os cálculos foram executados por meio do módulo de programação do SPRING, denominado LEGAL. A área de estudo foi o Estado do Paraná e as estimativas foram geradas, ao nível municipal, para os anos safra de 1996/97, 1997/98 e 1998/99. Mosaicos quinzenais de imagens NOAA-AVHRR, com resolução espacial de 8 x 8 km, transformados em imagens NDVI, foram utilizados como componente espectral no modelo agrometeorológico, visando estimar o índice de área foliar (IAF). O modelo desenvolvido utiliza parâmetros agronômicos e meteorológicos para cálculo da produtividade máxima ou potencial. Esta produtividade é então penalizada quando a demanda hídrica da cultura não é suprida adequadamente, gerando a produtividade real estimada. A análise da comparação desta estimativa com os valores de produtividade divulgados pela Secretaria de Agricultura e Abastecimento do Paraná (SEAB), ao nível municipal, foi feita através do teste ""t"" para pares de observação, e o resultado para cada ano safra foi: a)em 1996/97 o modelo subestimou a produtividade em relação à estimativa da SEAB em 59kg/ha (t=-2,91; alfa<0,05); b)em 1997/98 a estimativa do modelo e da SEAB não apresentaram diferença significativa (t=1,46; alfa>0,05); e em 1998/99 o modelo superestimou a produtividade em 192kg/ha (t=7,59; alfa<0,05). Isso demonstra que o modelo foi bastante satisfatório na estimativa da produtividade de soja e requer apenas pequenos ajustes. Através do índice de penalização, gerado quinzenalmente pelo modelo, foi possível fazer o acompanhamento das condições de crescimento e desenvolvimento da cultura da soja, detectando-se deficiências hídricas relevantes ao longo da estação de crescimento em cada ano safra. O aplicativo SPRING e seu módulo LEGAL foram satisfatórios na integração do modelo e na realização dos cálculos de produtividade da soja. As imagens NOAA-AVHRR não se mostraram satisfatórias para estimar o IAF, de tal forma que se utilizou dados da literatura para estimar este parâmetro dentro do cálculo da produtividade.

ASSUNTO(S)

modelos leaf area index lai sig soybeans soja agronomia agrometeorologia models agrometeorology gis índice de área foliar rendimento sistemas de informação geográfica geographic information systems crops

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