02150naa a2200301 a 450000100080000000500110000800800410001910000200006024500880008026000090016850001210017752012090029865000110150765000170151865000180153565000160155365300110156965300150158065300160159570000180161170000210162970000170165070000250166770000280169270000190172070000190173977300900175820537892017-05-24       2016    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aSILVA, M. R. da  aModelagem numérica para previsão de safra de arroz irrigado no Rio Grande do Sul.  c2016  aTítulo em inglês: Numerical modeling for yield forecast of flooded rice in the state of Rio Grande do Sul, Brazil.  aO objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra de arroz irrigado por inundação para o Rio Grande do Sul, por meio do modelo SimulArroz e do modelo climático regional RegCM4. Dados diários de temperatura mínima, temperatura máxima e radiação solar, simulados a partir de nove membros do modelo RegCM4, foram usados como dados de entrada no modelo SimulArroz para previsão de safra. Para testar o desempenho da previsão de safra, experimentos foram realizados durante o ano agrícola 2013/2014, nos municípios de Restinga Seca e Itaqui, RS, onde foi avaliada a variável produtividade de grãos. A produtividade de grãos observada variou de 6.898 a 10.272 kg ha?1, e a produtividade de grãos prevista variou de 2.853 a 9.636 kg ha?1. As previsões de produtividade de grãos de arroz, geradas pelos membros 31, 19, 13 e 01, apresentaram raiz do quadrado médio do erro de 1.218, 1.134, 1.354 e 1.374 kg ha?1, respectivamente. A previsão de safra de arroz irrigado por inundação para o Rio Grande do Sul pode ser realizada por meio do modelo SimulArroz, ao se utilizar, como dados meteorológicos de entrada, a previsão climática sazonal obtida com o modelo RegCM4.  aYields  aOryza Sativa  aProdutividade  aSimulação  aRegCM4  aSimulArroz  aSimulations1 aSTRECK, N. A.1 aFERRAZ, S. E. T.1 aRIBAS, G. G.1 aDUARTE JUNIOR, A. J.1 aNASCIMENTO, M. de F. do1 aALBERTO, C. M.1 aMACHADO, G. A.  tPesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, DFgv. 51, n. 7, p. 791-800, jul. 2016.