Desenvolvimento e avaliação de modelos preditores de acúmulo de forragem em pastagens tropicais para apoio à tomada de decisão

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Felipe Tonato
• Orientador(a): Carlos Guilherme Silveira Pedreira
• Banca de defesa: Luis Gustavo Barioni, Miguel Antonio Bueno da Costa, Durval Dourado Neto, Sila Carneiro da Silva
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade de São Paulo
• Programa de Pós-Graduação: Ciência Animal e Pastagens
• País: BR
• Link de acesso: https://doi.org/10.11606/T.11.2009.tde-05082009-105315

O baixo custo, grande aptidão produtiva e fácil cultivo das plantas forrageiras são razões para que os pastos sejam a base da bovinocultura no Brasil, e que diversas forrageiras estejam entre as culturas mais amplamente distribuídas no país. A grande extensão territorial ocupada, no entanto faz com que as áreas pastoris estejam sujeitas a condições diversas de clima e ambiente, dificultando a estimação de sua produtividade para fins de planejamento. O sucesso dos empreendimentos agropecuários depende, cada vez mais, do desenvolvimento de ferramentas que racionalizem as intervenções gerenciais no processo produtivo, possibilitando estimar o desempenho, minimizar riscos e facilitando o planejamento do empreendimento agropecuária. Modelos matemáticos que possibilitem estimar o acúmulo de matéria seca e sua distribuição estacional são atualmente uma das grandes lacunas da zootecnia brasileira. Os objetivos deste trabalho foram modelar e implementar uma estrutura de banco de dados para experimentos de crescimento de plantas forrageiras, identificar e quantificar o efeito de atributos condicionantes do acúmulo de forragens nas condições do Brasil central e desenvolver modelos estimadores do acúmulo de forragem potencial com base em parâmetros climáticos. Foram usados seis conjuntos de dados, dois para Cynodon com cinco cultivares em dois anos em um mesmo local, um para Panicum, com cinco cultivares, em um ano e um local, e três para Brachiaria, com seis cultivares, em três anos em dois locais diferentes. Uma estrutura de banco de dados foi modelada e implementada de forma a permitir a inserção do atual conjunto de dados, e a inserção futura de novos dados. Com o banco de dados populado foram realizadas consultas de forma a se obter listagens ordenadas das taxas médias de acúmulo de forragem (TMA) e das variáveis climáticas como temperatura média (Tmed), máxima (Tmax) e mínima (Tmin), radiação global incidente (Rad) e dias julianos (DJ) para cada período de crescimento. Foram realizadas regressões lineares simples e múltiplas usando as variáveis climáticas como regressoras e taxa média diária de acúmulo como variável resposta. As análises evidenciaram alta correlação entre as variáveis climáticas no conjunto de dados analisados, ficando entre 0,81 para Tmin e Rad e 0.98 para Tmed e Tmin. Termos quadráticos para as variáveis regressoras não foram significativos (P>0,05). Dentre os modelos estudados, o simples com Tmin como variável independente se destacou apresentando os melhores valores para o coeficiente de determinação (R2), critério de informação de Akaike (AIC) e critério de informação Bayesiano (BIC) para os diferentes cultivares. Com isso, optou-se por modelos simples com a Tmin como variável preditora. Inicialmente foram gerados modelos para cada gênero, agregando os diversos cultivares. Testes de coincidência demonstraram diferença de parâmetros entre cultivares. Novos modelos foram gerados para cada cultivar individualmente, e desta vez os teste de coincidência permitiram agrupar os cultivares em B1 para Marandu, Basilisk e Arapoty (TA=-94.92+8.19Tmin); B2 para Capiporã e Xaraés (TA=-128.07+10.66Tmin); C1 para Tifton 85 e Estrela (TA=- 84.69+9.06Tmin); C2 para Coastcross, Florico e Florona (TA=-67.01+7.97Tmin); P1 para Atlas e Mombaça (TA=-55.22+6.36Tmin) e P2 para Tanzânia e Tobiatã (TA=- 29.15+5.93Tmin).