Forecasting the rice yield in Rio Grande do Sul using the SimulArroz model (Registro n. 299498)
[ somente texto ]
| 000 -LÍDER | |
|---|---|
| fixed length control field | 03664nab a2200409 i 4500 |
| 003 - CÓDIGO MARC DA AGÊNCIA CATALOGADORA | |
| Campo de controle | BR-BrBNA |
| 005 - DATA E HORA DA ÚLTIMA ATUALIZAÇÃO | |
| Campo de controle | 20240508162028.0 |
| 008 - CAMPO DE TAMANHO FIXO | |
| fixed length control field | 240508b2022 bl.ar|pooa||| 00| 0 eng | |
| 040 ## - FONTE DA CATALOGAÇÃO | |
| Agência catalogadora | BR-BrBNA |
| Idioma da catalogação | eng |
| 072 ## - CATEGORIA AGRIS | |
| Código AGRIS | F01 |
| Código do objeto | 0150 |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Silva, Michel Rocha da |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Streck, Nereu Augusto |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Cera, Jossana Ceolin |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Duarte Junior, Ary José |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Ribas, Giovana Ghisleni |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Rossato, Ioran Guedes |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Meus, Lorenzo Dalcin |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Pereira, Vladison Fogliato |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Pilecco, Isabela Bulegon |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Benedetti, Romulo Pulcinelli |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Tonetto, Francisco |
| 100 ## - ENTRADA PRINCIPAL - NOME PESSOAL | |
| Nome pessoal | Zanon, Alencar Junior |
| 245 ## - TÍTULO PRINCIPAL | |
| Título principal | Forecasting the rice yield in Rio Grande do Sul using the SimulArroz model |
| 500 ## - NOTA GERAL | |
| Nota geral | <br/>Publicação on-line; 23 ref. 4 illus.; Summaries (En, Pt) |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) | |
| Koha item type | |
| 520 ## - NOTA DE RESUMO | |
| Nota de conteúdo | <br/><br/>Abstract – The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield<br/>forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the<br/>SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological<br/>data were used, with six different scenarios composed of the following levels<br/>of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars<br/>and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015<br/>to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual<br/>yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and<br/>1,024.8 kg ha-1, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield<br/>by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio<br/>Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is<br/>complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative<br/>rice cultivars per region.<br/><br/><br/>Index terms: Oryza sativa, crop modeling, decision-support systems, supply<br/>balance |
| 520 ## - NOTA DE RESUMO | |
| Nota de conteúdo | <br/><br/>Resumo ‒ O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra<br/>para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por<br/>meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados<br/>meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis<br/>de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares<br/>e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a<br/>2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da<br/>produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do<br/>Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha-1, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A<br/>previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados<br/>meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade<br/>preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o<br/>complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares<br/>mais representativas por região.<br/><br/><br/>Termos para indexação: Oryza sativa, modelagem de culturas, sistemas de<br/>apoio à decisão, saldo de fornecimento. |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | ARROZ IRRIGADO |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | SEMEADURA |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | TECNOLOGIA |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | RENDIMENTO |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | PREVISÃO DO TEMPO |
| 650 ## - ASSUNTO - THESAGRO | |
| Cabeçalho tópico ou nome geográfico | PREVISÃO DE SAFRA |
| 773 0# - ENTRADA ANALÍTICA | |
| Host Biblionumber | 920 |
| Registro do item | 25802 |
| Imprenta | Brasília-DF Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA 1966- |
| Outro identificador | 2023-436358 |
| Título | Pesquisa Agropecuária Brasileira (Brazil) |
| ISSN | 0100-204X |
| Colação | v. 57 p. 1-11; (2022) |
| Número de controle de registro | BR2024000642 |
| 856 ## - ACESSO E ENDEREÇO ELETRÔNICO | |
| Identificador uniforme de recurso - URI | https://www.scielo.br/j/pab/a/fcGhwZsBnd7LyVqwRYXdp5K/?format=pdf&lang=en |
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