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003			BR-BrBNA
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040			_aBR-BrBNA _beng
072			_aP40 _b0336
072			_aF40
072			_aF01
100			_aLima, Marcus José Alves de
100			_aNunes, Hildo Giuseppe Garcia Caldas
100			_a Sampaio, Leila Sobral
100			_aSouza, Paulo Jorge de Oliveira Ponte de
100			_aFraisse, lyde William
245			_aOptimal soybean sowing window adjusted to climatic variability based on El Niño-Southern Oscillation using agrometeorological modeling
500			_aPublicação online; 33 ref.; 4 illus.; Summaries (En, Pt)
520			_a ABSTRACT - Determining the optimal sowing window (OSW) based on climate variability associated with El Niño-Southern Oscillation (ENSO) can provide valuable information for agricultural planning in the tropics. This study aimed to calibrate, evaluate and apply the CROPGRO-Soybean model for determining the OSW across the ENSO phases for soybeanproducing areas in the Pará State, northern Brazil. First, the model was calibrated and evaluated using experimental data collected in the field, between 2006 and 2009. In this process, the model estimates showed a good agreement with the observed data for soybean phenology, growth and yield, demonstrating potential to simulate the crop yield in this part of the Amazon. After calibration, the model was used in the seasonal mode to simulate 18 planting dates, over 39 years and in three locations. The simulated yields were divided into three ENSO phases. The set of sowing dates that showed a high frequency (> 80 %) of yields above 3,500 kg ha-1 integrated the OSW for each location and ENSO phases. The OSW duration differed between locations and ENSO phases, varying more during La Niña than El Niño events. However, regardless of the location or ENSO phase, late sowing was more suitable, because, besides favoring a greater frequency of good climate conditions for the development, growth and high yields, it also favors a lower risk of rainfall during the harvest period. KEYWORDS: Glycine max, CROPGRO-Soybean model, climate risk mitigation.
520			_a RESUMO - Janela ótima de semeadura da soja ajustada à variabilidade climática baseada em El Niño-Oscilação Sul utilizando-se modelagem agrometeorológica - A determinação da janela ótima de semeadura (JOS), de acordo com a variabilidade climática associada ao El Niño-Oscilação Sul (ENOS), pode fornecer informações valiosas para o planejamento agrícola nos trópicos. Objetivou-se calibrar, avaliar e aplicar o modelo CROPGRO-Soybean na determinação da JOS nas fases de ENOS para áreas produtoras de soja no estado do Pará. Primeiramente, o modelo foi calibrado e avaliado a partir de dados experimentais coletados em campo, entre 2006 e 2009. Nesse processo, as estimativas do modelo mostraram boa concordância com os dados observados para fenologia, crescimento e produtividade da soja, demonstrando potencial para simular o rendimento da cultura nessa parte da Amazônia. Após a calibração, o modelo foi utilizado no modo sazonal, para simular 18 datas de semeadura, em 33 anos e três locais. Os rendimentos simulados foram separados de acordo com três fases ENOS. O conjunto de datas de semeadura que apresentou alta frequência (> 80 %) de rendimentos acima de 3.500 kg ha-1 integrou a JOS para cada local e fase ENOS. A duração da JOS foi diferente entre os locais e fases ENOS, variando mais durante eventos de La Niña do que de El Niño. No entanto, independentemente do local ou da fase ENOS, a semeadura tardia foi mais indicada, pois, além de favorecer uma maior frequência de boas condições climáticas para o desenvolvimento, crescimento e altas produtividades, também favorece um menor risco de chuvas durante o período de colheita. PALAVRAS-CHAVES: Glycine max, modelo CROPGROSoybean, mitigação de riscos climáticos.
650			_aSOJA
650			_aSEMEADURA
650			_aCONDIÇÃO AMBIENTAL
650			_aFENOLOGIA
650			_aMETEOROLOGIA
773	0		_03248 _9317348 _dGoiânia-GO UFG. Escola de Agronomia 1999 _o2024-4000 _tPesquisa Agropecuária Tropical (Brazil) _x1517-6398 _gv. 52 p. 1-10; (2022) _wBR2024003686
856			_uhttps://www.scielo.br/j/pat/a/xYpJQTQCdpyq5msQ3vQtdwj/?format=pdf&lang=en
942			_cANA
999			_c328975 _d328975