Data/hora: 02/06/2024 09:39:53

Biblioteca(s): 	Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	14/11/2023	
Data da última atualização: 	26/01/2024	
Autoria: 	HAN, X.; YANG, C.; WEIHUA, X.; ZHOU, J.; LI, W.	
Afiliação: 	XINYUAN HAN, YUNNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY; CHEN YANG, YUNNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY; XIAO WEIHUA, DEHONG PREFECTURE AGRICULTURAL TECHNOLOGY EXTENSION CENTRE; JIE ZHOU, YUNNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY; WENFENG LI, YUNNAN AGRICULTURAL UNIVERSITY.	
Título: 	Modeling the yield of winter maize using biomass distribution index in the tropical region of Yunnan, China.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 58, e03221, 2023.	
DOI: 	https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2023.v58.03221	
Idioma: 	Inglês	
Notas: 	Título em português: Modelagem do rendimento do milho de inverno por meio do índice de distribuição de biomassa na região tropical de Yunnan, China.	
Conteúdo: 	ABSTRACT - The objective of this work was to establish and validate the dry matter distribution and yield prediction models based on physiological developmental timing, to compare the differences between the dry mass distribution index model and the dry mass distribution coefficient model, for the simulation of ear dry mass and to improve the accuracy of maize growth models for predicting yield. The experiments were conducted in three tropical sites (Longchuan, Mangshi, and Ruili) in the tropical region of Yunnan Province, China. The NRMS of ear dry mass and yield were generally less than 10. The dry mass distribution index method (NRMS = 5.44% and RMSE = 807.22 kg ha-¹ for ear dry mass; and NRMS = 7.32% and RMSE = 707.67 kg ha-¹ for grain yield) is better than the dry mass distribution coefficient method (NRMS = 7.52% and RMSE = 1115.31 kg ha-¹ for ear dry mass; NRMS = 8.6% and RMSE = 830.76 kgha-¹ for grain yield) to simulate maize ear dry mass and grain yield. The distribution index model improves the accuracy of the model, which is valuable for future maize production and management in Yunnan. RESUMO - O objetivo deste trabalho foi estabelecer e validar um modelo de previsão de distribuição de massa de matéria seca e de rendimento, com base no tempo de desenvolvimento fisiológico, para comparar as diferenças entre o modelo de índice de distribuição de matéria seca e o modelo de coeficiente de distribuição de matéria seca, para a simulação da massa de matéria seca da espiga e para melhorar a precisão de modelos de crescimento do milho para a previsão de rendimento. Os experimentos foram realizados em três locais (Longchuan, Mangshi e Ruili), na região tropical da província de Yunnan, China. O NRMS da massa de matéria seca e o rendimento da espiga foram geralmente menores que 10. O método do índice de distribuição da massa de matéria seca (NRMS = 5,44% e RMSE = 807,22 kg ha-¹ para massa de matéria seca da espiga; e o NRMS = 7,32% e RMSE = 707,67 kg ha-¹ para rendimento de grãos) é melhor do que o método do coeficiente de distribuição de massa de matéria seca (NRMS = 7,52% e RMSE = 1115,31 kg ha-¹ para massa de matéria seca de espiga; NRMS = 8,6% e RMSE = 830,76 kg ha-¹ para rendimento de grãos) para a simulação da massa de matéria seca de espiga e o rendimento de grãos de milho. O modelo do índice de distribuição melhora a precisão do modelo, o que é valioso para o futura produção de milho e seu manejo em Yunnan.	
Thesagro: 	Biomassa; Milho; Modelo de Simulação; Rendimento; Zea Mays.	
Thesaurus Nal: 	Biomass; Grain yield; Simulation models.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1158397/1/Modeling-yield-winter-maize-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Unidades Centrais (AI-SEDE)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (66772-1) - UPE - AP - DD -  -  -  - DIS