Modelo agrometeorológico aplicado a estimativa de produtividade para a cultura do sorgo na região de Ribeirão Preto, SP e sua aproximação por meio de redes neurais artificiais.

A cultura do sorgo é lavoura de uso comum no Estado de São Paulo. Seu vigor e robustez frente às adversidades climáticas conferem grande versatilidade à cultura, sendo o sorgo-forrageiro e o sorgo-vassoura empregados como cultura principal, semeados entre outubro e novembro na safra das águas, ou o sorgo-granífero como cultura secundária, semeado entre fevereiro e março na safrinha (Sawasaki, 1998). Doorenbos & Kassam (1994), baseando-se no trabalho de De Wit (1965), propuseram o método da Zona Agroecológica para a estimativa do rendimento potencial das culturas, em que consideraram uma variedade altamente produtiva, bem adaptada ao ambiente de crescimento e sem limitações causadas por falta de água e nutrientes ou por pragas e doenças. Adaptado a culturas agrícolas, esse método recebe várias correções através de fatores deflacionários relativos a respiração, índice de área foliar e índice de colheita. Doorenbos & Kassam (1994) também propuseram uma forma para se computar a queda relativa de rendimento causada pelo déficit de evapotranspiração relativa, ou seja, pela deficiência hídrica no período. Essa técnica, associada com o método da Zona Agroecológica, é uma ferramenta simples e de grande utilidade em estudos sobre modelagem do rendimento dos cultivos, permitindo interpretar as variações de rendimento entre anos e regiões distintas. Modelos de redes neurais artificiais ou simplesmente ?Redes Neurais? são modelos de processamento distribuído paralelamente procurando alcançar boas performances via interconexão de elementos computacionais simples. Os modelos de redes neurais têm grande potencial de aplicação em agrometeorologia, em que se faz necessário uma imensa gama de informações, séries históricas, possibilitando a compreensão das relações entre o ambiente e as atividades agrícolas. Apesar de desenvolver um programa de instruções seqüenciais os modelos de redes neurais exploram muitas hipóteses simultaneamente usando massivamente redes paralelas compostas de muitos elementos conectados por ligações de variáveis pesos. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi empregar as proposições de Doorembos & Kassan (1994) e sua aproximação por meio de uma rede neural, gerando saídas que se aproximasse das saídas ?verdadeiras? (Modelo Agrometeorológico) para estimativa da produtividade real do sorgo granífero para região de Ribeirão Preto, SP, considerando-se a variação temporal para cada decêndio ao longo de 5 anos (1980-1985).

Bibliographic Details

Main Authors:	PANDORFI, H., GUISELINI, C., MARIN, F. R., SILVA, I. J. O. da
Other Authors:	HÉLITON PANDORFI, Esalq/USP; CRISTIANE GUISELINI, Esalq/USP; FÁBIO RICARDO MARIN, CNPTIA; IRAN JOSÉ OLIVEIRA DA SILVA, Esalq/USP.
Format:	Anais e Proceedings de eventos biblioteca
Language:	Portugues pt_BR
Published:	2005-07-28
Subjects:	Sorgo vassoura, Redes neurais, Zona agroecológica, Clima, Sorgo Forrageiro, Evapotranspiração,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/9073
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