Modelos fuzzy da cultura do milho em resposta às diferentes doses e fontes de nitrogênio em cobertura

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Choueri, Matheus [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Lógica Fuzzy; Milho; Nitrogênio; Adubação
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/258292

O cultivo do milho (Zea mays L.), é economicamente importante em todo o mundo, por apresentar diversas formas de aplicação que vão da alimentação animal a matéria-prima para produtos industriais alimentares e não alimentares básicos e altamente tecnológicos, também pode ser fonte para geração de energia. No Brasil, a safra 2022/2023 foi de 22 mil hectares apresentando uma produção de 131,8 mil toneladas. A adubação é uma variável importante e que potencializa o desenvolvimento da cultura, mas também pode causar problemas como desperdício, volatilização (5%) e/ou lixiviação (4%) de Nitrogênio (N), refletindo em perdas econômicas. Este trabalho teve como justificativa a dificuldade na recomendação da adubação nitrogenada, por falta de um método de análise adaptativo e que expresse respostas antes da aplicação em campo. O objetivo desta obra foi o desenvolvimento de dois sistemas baseados em regras Fuzzy (um para ureia e outro para sulfato de amônio) para determinação das quantidades de N para a aplicação na cultura do milho. Foram considerados para a elaboração dos sistemas, contemplar as metas de dois dos 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS 2 e ODS 12) da Cúpula das Nações Unidas. O primeiro capítulo realizou uma revisão bibliográfica sistematizada para verificar se os valores de N contidos nas doses aplicadas ao milho seguiam alguma recomendação publicada por especialistas. No período estipulado (2012-2023) para a busca de trabalhos não foram encontrados materiais referenciados por especialistas. O segundo capítulo objetivou o desenvolvimento de dois modelos utilizando lógica Fuzzy e inferência de Mamdani para determinar quantidades de N (ureia e sulfato de amônio) nas doses a serem aplicadas (0, 40, 80, 120 e 160 Kg ha-1) e simular os resultados esperados para a cultura do milho quando de alguma alteração na dose. Os dados utilizados para a formulação do modelo foram obtidos por experimento realizado por Goes et al. (2014) que estudaram as características do milho sob diferentes fontes e doses de nitrogênio. Todos os resultados possíveis alcançados foram apresentados em conjuntos de funções pertinência e cada ponto das funções representam opções de doses de N a serem aplicadas a depender do objetivo final de aplicação do milho.