00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) CECA - CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - CECA Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - AGRONOMIA - CECA
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dc.contributor.advisor1Lyra, Guilherme Bastos-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2677800541601144pt_BR
dc.contributor.referee1Carvalho, André Luiz de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0566251028412547pt_BR
dc.contributor.referee2Rocha, Adolpho Emanuel Quintela da-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2487085313006078pt_BR
dc.creatorLopes, Joyce Herculano-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3365926251369718pt_BR
dc.date.accessioned2024-08-13T14:00:47Z-
dc.date.available2023-03-21-
dc.date.available2024-08-13T14:00:47Z-
dc.date.issued2022-12-05-
dc.identifier.citationLOPES, Joyce Herculano. Desempenho do modelo aquacrop na simulação de variáveis de crescimento e desenvolvimento para o cultivo da soja em Alagoas. 2023. 35f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agrônomia) – Campus de Engenharias e Ciências Agrárias, Universidade Federal de Alagoas, Rio Largo, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/13941-
dc.description.abstractABSTRACT Soybean is one of the main agricultural crops in the world. The objective of the present work was to evaluate the performance of the AquaCrop model simulating soybean productivity in different climatic scenarios for the state of Alagoas to identify the existing correlation between observed and simulated biomass and grain yield data. For future projections, the RPC 4.5 and RCP 8.5 scenarios obtained through the MIROC5 model were used in medium (2049) and long term (2079) periods. The simulations were carried out using data referring to climate, soil, culture, and management for the location studied. In the results obtained, the observed and estimated yields were compared according to the statistical indicators: Willmott's concordance index (d), Pearson's correlation coefficient (r), confidence index (c), deviation percentage (Pe), error absolute (Ea) and relative error (Er). The AquaCrop model responded positively to the simulation of soybean productivity, showing values close to those observed, with confidence indices greater than 0.85. The model underestimates the biomass when the water demand of the crop is not met. Keywords: Climatic conditions, modeling, agricultural yield.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alagoaspt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCurso de Agronomiapt_BR
dc.publisher.initialsUFALpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCondições climáticaspt_BR
dc.subjectRendimento agrícolapt_BR
dc.subjectAquaCrop - modelopt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApt_BR
dc.titleDesempenho do modelo aquacrop na simulação de variáveis de crescimento e desenvolvimento para o cultivo da soja em Alagoaspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.description.resumoRESUMO A soja é uma das principais culturas agrícolas do mundo. O objetivo do presente trabalho foi avaliar o desempenho do modelo AquaCrop simulando a produtividade da soja em diferentes cenários climáticos para o estado de Alagoas a fim de identificar a correlação existente entre os dados de biomassa e rendimento de grãos observados e simulados. Para as projeções futuras foram utilizados os cenários RPC 4.5 e RCP 8.5 obtidos através do modelo MIROC5 em períodos de médio (2049) e longo prazo (2079). As simulações foram realizadas com o uso de dados referentes ao clima, solo, cultura e manejo para a localidade estudada. Nos resultados obtidos as produtividades observadas e estimadas foram comparadas de acordo com os indicadores estatísticos: índice de concordância de Willmott (d), coeficiente de correlação de Pearson (r), índice de confiança (c), porcentagem de desvio (Pe), erro absoluto (Ea) e erro relativo (Er). O modelo AquaCrop respondeu de forma positiva a simulação de produtividade de soja, mostrando valores próximos aos observados, com índices de confiança superiores a 0,85. O modelo subestima a biomassa quando a demanda hídrica da cultura não é atendida. Palavras-chave: Condições climáticas, modelagem, rendimento agrícola.pt_BR
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