Estimativa do rendimento potencial de azevém anual (Lolium multiflorum Lam.) através de modelos matemáticos

Autores

  • Newton de Lucena Costa
  • André Faé Giostr
  • Ricardo Augusto de Oliveira
  • Anibal de Moraes

DOI:

Palavras-chave:

modelagem, potencial de crescimento, pastagem, estratégias de manejo

Resumo

Os modelos matemáticos para a predição do crescimento das pastagens apresentam potencial de uso para responder questões em científicas, agronômicas e de planejamento, auxiliando no entendimento sobre as interações genéticas, fisiológicas e do ambiente, como também nas decisões de práticas de manejo e na previsão de cenários. Existem vários métodos que permitem realizar o cálculo do rendimento potencial, sendo necessário correlacionar aqueles que melhor se ajustam as condições reais de campo, em função dos diversos fatores bióticos e abióticos que interferem no crescimento e desenvolvimento das plantas e, por conseguinte, no rendimento potencial. Dentre os metódos avaliados para a estimativa do rendimento de forragem do azevém anual (Lolium multiflorum Lam.), o que melhor se ajustou às condições de campo foi o proposto por Doorenbos e Kassam (1994), enquanto que o de Sinclair (1993) proporcionou estimativas do rendimento potencial da gramínea, passíveis de obtenção sob condições ambientais e práticas de manejo extremamente favoráveis. O método de Loomis e Williams (1963) estimou uma produtividade muito elevada, não havendo boa correlação com as condições reais de potencial de produção do azevém. A acurácia dos modelos em predizer o rendimento potencial foi diretamente proporcional a utilização de parâmetros que predigam de forma fidedigna a natureza abiótica e fisiológica dos fenômenos envolvidos no processo de acúmulo de biomassa.  

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Publicado

11-09-2015

Edição

Seção

Pastagem e forragicultura

Como Citar

Estimativa do rendimento potencial de azevém anual (Lolium multiflorum Lam.) através de modelos matemáticos. (2015). Pubvet, 5(09). https://ojs.pubvet.com.br/index.php/revista/article/view/2356

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