eprintid: 6621
rev_number: 21
eprint_status: archive
userid: 2001
dir: disk0/00/00/66/21
datestamp: 2011-04-08 09:59:06
lastmod: 2016-04-20 15:51:35
status_changed: 2011-04-08 09:59:06
type: article
metadata_visibility: show
item_issues_count: 0
creators_name: Barbieri, Valter
creators_name: Da Silva, Fabio César
creators_name: Hernández Díaz-Ambrona, Carlos Gregorio
creators_id: carlosgregorio.hernandez@upm.es
title: Modelagem de cana de açúcar para previsão de produtividade de canaviais no Brasil e na Austrália
publisher: SADIO Sociedad Argentina de Informática
rights: by-nc-sa
ispublished: pub
subjects: agricultura
subjects: informatica
full_text_status: public
keywords: Crop model, sugar cane, production
abstract: A model of sugarcane was constructed to predict the potential yield (without nutrition and water restrictions) to analyze the sustainability of new expanded cultivation areas to the ethanol production. The potential yield in terms of dry matter of sugarcane was adjusted to estimate the carbon dioxide absorption (CO2), AS C4 plant, in relation with air temperature and solar radiation to calculate a monthly production of dry mass (DM), during the crop cycle. The DM take in account a gross photosynthetic rate subtracting loses by maintenance respiration, senescence of leafs and tillers during the cycle. The BRCANE model is composed by equations which describe the physiological behaviour due to environment conditions averaging the thermal variables, which constants was obtained through adjusts of literature results with experimental data. The estimated DM by the model was contrasted with data which obtained during the cycle from experimental irrigated field (varieties RB72 454, NA 56-79, CB 41-76, CB 47-355, CP 51-22, Q138 and Q141), in the São Paulo State (Brazil) and in Bundaberg SES, Queensland (Australia). The results of total DM were modified in stalk tons per hectare through linear equation for each variety, with regression coefficients higher than 0,88. The model showed consistent simulations with DM during the CROP cycle, as well as in the prediction of yield.
date_type: published
date: 2010
publication: Anales del Congreso de AgroInformática
volume: 2
number: 1
pagerange: 745-762
institution: Agronomos
department: Produccion_Vegetal2
refereed: TRUE
issn: 1852-4850
official_url: http://www.39jaiio.org.ar/sites/default/files/39jaiio-cai-12.pdf
referencetext: ADDISCOTT, T.M.;  A.P. WHITMORE. 1987. Computer simulation of changes in soil mineral nitrogen and crop nitrogen during autumn, winter and spring. J. Agric. Sci. (Cambr.), 109:141-157.
AGRIANUAL: anuário da agricultura brasileira. São Paulo: FNP, 2005. 520 p. 
ALEXANDER, A. G. The energy cane alternative. Amsterdam; New York: Elsevier, 1985. 509 p.
ASSUNÇÃO, H. F. Relações entre radiação fotossinteticamente ativa e radiação solar global em Piracicaba/SP. 1994. 58 f. Dissertação (Mestrado)  -  Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba. 
BARBIERI, V. Condicionamento climático da produtividade potencial da cana-de-açúcar (Saccharum spp.): um modelo matemático-fisiológico de estimativa. 142 p. Tese (Doutorado) – Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Piracicaba. 1993. 
BARBIERI, V. e VILLA NOVA, N.A.  Evapotranspiração da cana-de-açúcar.  In: CONGRESSO NACIONAL DA STAB, 2, Rio de 	Janeiro, 1977.  Anais.  v. 3.  p. 37-52.
BARBIERI, V.; SILVA, F.C. da Adequação do método da zona agroecológica (FAO) para estimativa do acúmulo mensal potencial de matéria seca da cana-de-açúcar (saccharum spp.) e da produtividade agrícola para diferentes condições climáticas. ANAIS. XVI Congresso Brasileiro de Agrometereologia, 02 a 05 de Julho de 2007.  Aracaju – SE. (CD-ROM).
BARBIERI, V.; SILVA, F.C. da; GODOY, A.  Coeficiente de cultura da cana-de-açúcar (saccharum spp.), na planta e soca como função do acúmulo de graus-dia durante ciclo de produção.  ANAIS. XVI Congresso Brasileiro de Agrometereologia, 02 a 05 de Julho de 2007.  Aracaju – SE. (CD-ROM).
BERNARDES, M. S.; TERAMOTO,  E. R.; BARBOSA, M.; SADER, S. L. Comparação entre a produtividade real e simulada através do modelo matemático, avaliada em cinco variedades de cana-de-açúcar (Saccharum spp). STAB Açúcar, Álcool e Subprodutos, Piracicaba, n. 2, v.1, p. 44, 2002. 
BULL, T.A. e TOVEY, D.A., 1974.  Aspects of modelling 	sugarcane growth by computer similation.  Proc. Intern. 	Soc. Sugar Cane Technol. 15: 1021-1032, Durban, South 	Africa.
BULL, T.A., 1965.  The taxonomix significance of quantitative 	morphological characters and physiological stuchis in 	Saccharum.  ISSCT  12: 985-994.
BULL, T.A., 1969.  Photosynthesis efficiencies and 	photorespirations in Calvin cycle and C4 - dicarboxylic 	acid plants.  Crop Sci. 9: 726-729.
COELHO, D.T.; DALE, R.F.  An energy-crop  growth variable and temperatura function for predictiong com growth and development. Planting to siking. Agronomy Journal, v.72, p.503-510, 1980. 
DE WIT, C. T. Photosynthesis of leaf canopies. Wageninger: Pudoc, 1965. 57p. (Agriculture Research Report , 663).
DE WIT, C. T. Simulation of living systems. In: PENNING DE VRIES, F. W. T.; LAAR, H. H. van (Ed.). Simulation of plant growth and crop production. Wageninger: Pudoc, 1982. p. 3-8. Discussão, 538).
DELGADO-ROJAS, J.S.; BARBIERI, V. Modelo agrometeorológico de estimativa da produtividade da cana-de-açúcar. Revista Brasileira de Agrometeorologia, v.7, n.1, p.67-73, 1999.   
DOOREMBOS, J. e KASSAM, A.H.  Efectos del agua sobre el 	rendimento de los cultivos, 1979.  Estudio FAO: Riego y	Drenaje  33, Roma.
DOOREMBOS, J.; KASSAN, A.  H. Efeito da água no rendimento das culturas. Tradução de GHEYI, H. et al. Campina Grande: UFPB, 1994. 306 p. (Estudos FAO: Irrigação e drenagem, 33).  
FERREIRA, O.C. Avaliação preliminar do  potencial de produção  de  etanol da cana de açúcar. Em Revista Economia & Energia, n.34: set./out, 2002.  Disponível em: <http://www.ecen.comr>. Acesso em: 18 Outubro 2007.
FILA,  G.;  BELLOCCHI, A; , ACUTIS, B M.;DONATELLI, M. IRENE: a software to evaluate model performance. European Journal of Agronomy, v.18, n.3-4, january 2003, p.369-372.  Disponível no site: http://www.sciencedirect.com
FOX,  D.G. 1981. Judging air quality model performance: a summary of the AMS workshop on dispersion models performance. Bull. Am. Meteorol. Soc., 62:599-609. 
GASCHO, G.J.; SHIH, S.F. Sugarcane. In. Teare, I.D.; Peet, M.M., ed. Crop-water relations. New York, Jonh Wiley, 1983. 547 p. 
GLOVER, J., Practical and theoretical assessments of sugarcane yield potential in Natal. Proc. S. Afr. Sug. Technol. v.46, p. 138–141, 1972.
GOLDEMBERG, J. Estudos de redução de emissão de CO2 – C pela substituição do uso do MTBE no Rio Grande do Sul. ÚNICA, 1999. Disponível em: <http://www.unica.org.br>. Acesso em: 28 dezembro 2000.
GREENWOOD, D.J.; NEETESON, J.J.; DRAYCOTT, D A.. 1985. Response of potatoes to N fertilizer: dynamic model. Plant Soil, 85:185-203. 
HARTT, C.E.; BURR, G.O. Factors affecting photosynthesis in sugarcane. INTERNATIONAL SOCIETY OF SUGAR CANE TECHNOLOGISTS, 12., 1967. Proceedings, Cartegena de Indias: Celam, 1967. p. 590-609.
HEEMST, H. D. J. van.  Grop phenology and dry matter distribution In: KEULEN, H. van; WOLF. J. (Ed.). Modelling of agricultural production: weather, soils and crops. Wageningen, PUDOC, 1986, p. 27-40. 
HSIAO, 1973 HSIAO, T.C. Plant response to water stress. Plant Physiology. n.24, p.519-570, 1973.
INMAN-BAMBER, N. G. A growth model for sugar-cane based on a simple carbon balance and the CERES-Maize water balance. South African Journal of Plant and Soil, Pretoria,  v.8, p. 93-99, 1991. 
INMAN-BAMBER, N. G., THOMPSON, G. D. Models of dry matter accumulation by sugarcane. Proceedings... South Africa Sugarcane Technol. Assoc. 63, p. 212 – 216, 1989. 
IRVINE, J.E. Sugarcane. IN:  Potential Productivity of field crops under different environments. Los Baños, Laguna, Filipinas, International Rice Research Institute, 1983, p.361-381. 
IRVINE, J.E., 1971.  Photosynthesis and stomatal behavior in 	sugarcane leaves as affected by light intensity and low air flow rates.  Physiol. Plant.  24: 436-440.
JORGENSEN, S.E., L. KAMP-NIELSEN, T. CHRISTENSEN, J. WINDOLF-NIELSEN,;  B. WESTERGAARD. 1986. Validation of a prognosis based upon a eutrophication model. Ecol. Model., 35:165-182.
KOBAYASHI, K.; M.U. SALAM. 2000. Comparing simulated and measured values using mean squared deviation and its components. Agron. J.,  92:345-352. 
LIMA, C.L.C. de; CATÂNEO, A. Seleção de variáveis influentes na produtividade da cana-de-açúcar na Usina Utinga/AL. Revista Energia na Agricultura, v.(12) 2: 56-62. Botucatu/SP. 1997. 
LIU, D. L.; BULL, T. A. Simulation of biomass and sugar accumulation in sugarcane using process-based model. Ecological Modelling, Amsterdam, v. 144, n. 2, p. 181 – 211, 2001.  
LOAGUE, K.; R.E. GREEN. 1991. Statistical and graphical methods for evaluating solute transport models: overview and application. J. Contam. Hydrol., 7:51-73. 
LORDER, M. N., FLUCK, R. C., MISHOE, J. W., A method for analysis of sugarcane (Saccharum Sp.) biomass production systems. Transactions of the ASAE, St Joseph, V.158, p. 146–152, 1984. 
MACHADO, E. C. Um modelo matemático-fisiológico para simular o acúmulo de matéria seca na cultura de cana-de-açúcar (Saccharum sp). 1981. 115 f. Tese (Mestrado) – Instituto de Biologia, Universidade Estadual de Campinas, Campinas. 
MEDINA, E.; SAN JOSÉ, J.J. e SEQUEIRA, P.E., 1970.  Análisis 	de la productividad en caña de azúcar. III. Respiración en 	la oscuridad de hojas y tallos de cinco variedades de caña 	de azúcar y pérdidas nocturnas de materia seca.  Turrialba 	20: 302-306.
MONSI, M. e SAEKI, T., 1953.  Uber den lichfaktor in den 	pflanzengesells-chaften und seine bedentung für dil 	stoffproduktion.  Jap. J. Bot. 14: 22-52.
MONTEITH, J. L. Evaporation and environment. 19th Symposia of the Society for Experimental Biology, vol. 19.University Press, Cambridge, p. 205-234, 1965.
MONTEITH, J.L., 1965.  Light distribution and photosynthesis 	in field crops.  Ann. Bot.  29: 17-37.
O’LEARY, G. J. A Review of three sugarcane simulation models with respect to their prediction of sucrose yield. Field Crops Research, v. 68, p. 97-111, 2000.
PEREIRA, A. R. ; ANGELOCCI, L. R.; SENTELHAS, P. C. Agrometeorologia: fundamentos e aplicações práticas, Guaíba: Agropecuária, 2002. 478 p. 
PEREIRA, A.R.; MACHADO, E.C.  Um simulador dinâmico de crescimento de uma cultura de cana-de-açúcar.  Bragantia, v.45, n.1, p.107-122, 1986.
ROSSETTI, L. Zoneamento agrícola em aplicação de credito e securidade rural no Brasil: aspectos atuais e de política agrícola. Revista Brasileira de Agrometereologia, Santa Maria, v. 9, p. 386-399, 2001.
SCARPARI, M. S.;  BEAUCLAIR, E. G. F. de.  Sugarcane maturity estimation through edaphic-climatic parameters. Scientia Agricola. Piracicaba, v. 61, n. 5, p. 486-491, sep./oct., 2004 .  
SCARPARI, M.S.  Modelos para previsão de produtividade da cana-de-açúcar (Sacharum spp) através de parâmetros climáticos. Piracicaba, 2002. Dissertação (Mestrado), 79p. Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo. 
SILVA, F. C. , BERGAMASCO, A. F., MONTALI, E. F., RODRIGUES, L. H. E FARIAS, J. R. B., Avaliação da adubação nitrogenada e potássica em cana-de-açúcar baseada em modelos, In: SIMPÓSIO SOBRE POTÁSSIO NA AGRICULTURA BRASILEIRA, São Pedro, SP. Anais... Piracicaba: Potafos, 2005. Editado por  Yamada, T.  e  Roberts, T. L. 
SILVA, F. C. da; BERGAMASCO, A. F.  Levantamento de modelos matemáticos descritos para a cultura da cana-de-açúcar.  Revista Biociências, Taubaté, v. 7, p.7-14, jan.-jun. 2001. 
SINGELS, A.K.;  DONALDSON, R.A. A simple model for unstressed canopy development. Proceeding of the south Africa sugar technology association, v.74: p.151-154, 1998.
STANHILL, G. e FUCHS, M., 1977.  The relative flux density of 	photosynthetically active radiation.  J. appl. Ecol.  14: 	371-322.
SZEICZ, G.  Solar Radiation for Plant Growth . The Journal of Applied Ecology, Vol. 11, No. 2 (Aug., 1974), pp. 617-636
TERAMOTO, E. R. Avaliação e aplicação de modelos de estimativa de produção de cana-de-açúcar (Saccharum spp) baseados em parâmetros do solo e do clima. 2003. 86 f. Tese (Doutorado) - Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba. 
TERUEL, D. A.; BARBIERI, V.; FERRARO JUNIOR, L.A.   Sugarcane leaf area index modeling under different soil water conditions. Scientia Agricola, Piracicaba, v. 54, p.39-44, 1997.  Número especial. 
THORNTHWAITE, C. W.; MATHER, J. R. The water balance. Drexel Institute of Technology, v. 8, n. 1, p.1-14, 1955.
União da Indústria de Cana-de-açúcar –  UNICA.  Produção de álcool, açúcar e cana do Brasil das safras 1990/91 a 2005/06.  Informativo UNICA, no. 74.  Disponível em: <http://www.unica.org.br>. Acesso em: 18 março 2007.
VAN DEN BERG, M,.B.P . Uncertains in the appraisal of water availability and consequences for simulated sugarcane yield potencials in São Paulo State, Brazil Agriculture Ecosystems and Envoironment, Amsterdam, v. 81, 43-55, 2000.
VAN DILLEWIJN, C. Botany of the sugar cane. Chronica Botany. Waltham, Mass. Pp.450.1951.
 WILLMOTT, C.J., AND D.E. WICKS. 1980. AN EMPIRICAL METHOD FOR THE SPATIAL INTERPOLATION OF MONTHLY PRECIPITATION WITHIN CALIFORNIA. PHYS. GEOGR., 1:59-73
citation:   Barbieri, Valter and Da Silva, Fabio César and Hernández Díaz-Ambrona, Carlos Gregorio  (2010).  Modelagem de cana de açúcar para previsão de produtividade de canaviais no Brasil e na Austrália.   "Anales del Congreso de AgroInformática", v. 2  (n. 1);   pp. 745-762.  ISSN 1852-4850.    
document_url: https://oa.upm.es/6621/1/39jaiio-cai-122.pdf