000			03664nab a2200409 i 4500
003			BR-BrBNA
005			20240508162028.0
008			240508b2022 bl.ar|pooa||| 00| 0 eng |
040			_aBR-BrBNA _beng
072			_aF01 _b0150
100			_aSilva, Michel Rocha da
100			_aStreck, Nereu Augusto
100			_aCera, Jossana Ceolin
100			_aDuarte Junior, Ary José
100			_aRibas, Giovana Ghisleni
100			_aRossato, Ioran Guedes
100			_aMeus, Lorenzo Dalcin
100			_aPereira, Vladison Fogliato
100			_aPilecco, Isabela Bulegon
100			_aBenedetti, Romulo Pulcinelli
100			_aTonetto, Francisco
100			_aZanon, Alencar Junior
245			_aForecasting the rice yield in Rio Grande do Sul using the SimulArroz model
500			_a Publicação on-line; 23 ref. 4 illus.; Summaries (En, Pt)
520			_a Abstract – The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological data were used, with six different scenarios composed of the following levels of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015 to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and 1,024.8 kg ha-1, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative rice cultivars per region. Index terms: Oryza sativa, crop modeling, decision-support systems, supply balance
520			_a Resumo ‒ O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha-1, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares mais representativas por região. Termos para indexação: Oryza sativa, modelagem de culturas, sistemas de apoio à decisão, saldo de fornecimento.
650			_aARROZ IRRIGADO
650			_aSEMEADURA
650			_aTECNOLOGIA
650			_aRENDIMENTO
650			_aPREVISÃO DO TEMPO
650			_aPREVISÃO DE SAFRA
773	0		_0920 _925802 _dBrasília-DF Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPA 1966- _o2023-436358 _tPesquisa Agropecuária Brasileira (Brazil) _x0100-204X _gv. 57 p. 1-11; (2022) _wBR2024000642
856			_uhttps://www.scielo.br/j/pab/a/fcGhwZsBnd7LyVqwRYXdp5K/?format=pdf&lang=en
942			_cAnalítica
999			_c299498 _d299498