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Biblioteca(s): 	Embrapa Soja; Embrapa Unidades Centrais.	
Data corrente: 	27/09/2011	
Data da última atualização: 	31/10/2017	
Autoria: 	SOUZA, P. J. de O. P. de; FARIAS, J. R. B.; ABREU, J. P. M. de M.; RIBEIRO, A.; ROCHA, E. J. P. da; BOTELHO, M. do N.; SOUSA, A. M. L. de.	
Afiliação: 	PAULO JORGE DE OLIVEIRA PONTE DE SOUZA, Universidade Federal Rural da Amazônia; JOSE RENATO BOUCAS FARIAS, CNPSO; JOSÉ PAULO MOURÃO DE MELO E ABREU, Instituto Superior de Agronomia - Lisboa; ARISTIDES RIBEIRO, UFV; EDSON JOSÉ PAULINO DA ROCHA, Universidade Federal do Pará; MARCEL DO NASCIMENTO BOTELHO, Universidade Federal Rural da Amazônia; ADRIANO MARLISOM LEÃO DE SOUSA, Universidade Federal Rural da Amazônia.	
Título: 	Simulation of soybean growth and yield under northeastern Amazon climatic conditions.	
Ano de publicação: 	2011	
Fonte/Imprenta: 	Pesquisa Agropecuaria Brasileira, Brasília, DF, v.46, n.6, p.567-577, jun. 2011.	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	The objective of this work was to parameterize, calibrate, and validate a new version of the soybean growth and yield model developed by Sinclair, under natural field conditions in northeastern Amazon. The meteorological data and the values of soybean growth and leaf area were obtained from an agrometeorological experiment carried out in Paragominas, PA, Brazil, from 2006 to 2009. The climatic conditions during the experiment were very distinct, with a slight reduction in rainfall in 2007, due to the El Niño phenomenon. There was a reduction in the leaf area index (LAI) and in biomass production during this year, which was reproduced by the model. The simulation of the LAI had root mean square error (RMSE) of 0.55 to 0.82 m2 m-2, from 2006 to 2009. The simulation of soybean yield for independent data showed a RMSE of 198 kg ha?1, i.e., an overestimation of 3%. The model was calibrated and validated for Amazonian climatic conditions, and can contribute positively to the improvement of the simulations of the impacts of land use change in the Amazon region. The modified version of the Sinclair model is able to adequately simulate leaf area formation, total biomass, and soybean yield, under northeastern Amazon climatic conditions. Simulação do crescimento e da produtividade da soja nas condições climáticas do nordeste da Amazônia Resumo – O objetivo deste trabalho foi parametrizar, calibrar e validar uma nova versão do modelo de crescimento de produtividade da soja desenvolvido por Sinclair, em condições naturais de campo no nordeste da Amazônia. Os dados meteorológicos e os valores de crescimento e de área foliar da soja foram obtidos em um experimento agrometeorológico realizado em Paragominas, PA, de 2006 a 2009. As condições climáticas durante o experimento foram muito distintas, com uma ligeira redução na precipitação em 2007, em virtude do fenômeno El Niño. Houve redução no índice de área foliar (IAF) e na produção de biomassa neste ano, a qual foi reproduzida pelo modelo. A simulação do IAF apresentou raiz do erro quadrado médio (REQM) de 0,55 a 0,82 m2 m?2, de 2006 a 2009. A simulação da produtividade da soja para os dados independentes apresentou um REQM de 198 kg ha?1, ou seja, uma superestimativa de 3%. O modelo encontra-se calibrado e validado para as condições climáticas da Amazônia e pode contribuir positivamente para a melhoria das simulações dos impactos da mudança de uso da terra na região amazônica. A versão modificada do modelo de Sinclair simula adequadamente a formação de área foliar, a biomassa total e a produtividade da soja, nas condições climáticas do nordeste da Amazônia.	
Palavras-Chave: 	Expansão da cultura da soja; Índice de área foliar; Modelo climático; Região Amazônica; Simulação de produtividade; Soybean crop expansion; Yield simulation.	
Thesagro: 	Clima; Climatologia; Glycine Max; Soja.	
Thesaurus Nal: 	Amazonia; Climate models; Leaf area index; Soybeans.	
Categoria do assunto: 	--
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/42528/1/46n06a01.pdf	
Registro original: 	Embrapa Soja (CNPSO)	
Exemplares: 	AI-SEDE - (51486-1) - UPE - AP - PP - 630.72081 - P474 -  - DIS
CNPSO - (32410-1) - UPC - AP - PP -  -  -  - DIS