Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha−1, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares mais representativas por região.

Abstract The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological data were used, with six different scenarios composed of the following levels of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015 to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and 1,024.8 kg ha−1, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative rice cultivars per region.

ABSTRACT Gladiola ( Gladiolus × grandiflorus Hort.) is an important cut flower for small farmers in Brazil. While the El Niño Southern Oscillation, which causes interannual variability to air temperature in Southern Brazil, can shift the optimum planting window of gladiola, an increase in temperature due to climate change can accelerate gladiola flowering and cause injuries by heat. The objective of this study was to assess the potential climate change effects on gladiola optimum planting date for specific market dates and investigate injuries occurrence on spikes in the Rio Grande do Sul State, Brazil. Field experiments were conducted from 2016 to 2018 at four different locations across the Rio Grande do Sul State to evaluate the performance of the PhenoGlad model in simulating the developmental stages of gladiola. The PhenoGlad model was run on climate scenarios of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) named RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. The climate change scenarios caused a delay in the optimum planting date to harvest gladiola for All Souls’ Day across the Rio Grande do Sul State. For harvesting spikes for Mother’s Day, negative anomalies (earliest planting date) occurred in the warmest regions, because the very high temperature extended the crop development. Injuries by heat on spikes reached positive anomalies in 70 % of the years in the warmest regions for scenario RCP8.5. To harvest spikes for Mother’s Day, heat injury did not exceed 20 % of the years. Mitigation strategies for farmers to deal with climate change and keep their gladiola production include adjusting the optimum planting date.

ABSTRACT. The objective of this work was to test long-term trends in the planting date of gladiolus to ensure marketing of these flowers on Mother’s Day and All Souls’ Day in Santa Maria (latitude: 29° 43’ S, longitude: 53° 43’ W, and altitude: 95 m), Rio Grande do Sul State, Brazil. Minimum and maximum air temperature data from 106 years were used (1912-2017) to simulate the optimum planting date indicated through the PhenoGlad model, aiming to harvest floral stems for both market dates for early, intermediate I, intermediate II and late cultivars. The homogeneity of the historical series was tested using the run test, and the historical trend was tested by the Mann-Kendal test. The magnitude of the trend was estimated with simple linear regression, and the descriptive statistics were calculated. For marketing on Mother’s Day, there was no historical trend that implied a change in the planting date of gladiolus for any of the development cycles. For marketing on All Souls’ Day, there was a positive historical trend only for the early and intermediate cycles I and II; thus, the increase in air temperature implied a delay of 9.2 days, 9.5 days and 6.9 days for the planting date, respectively, indicating that a shortening of the gladiolus development cycle occurred, mainly in late winter/early spring.

Resumo O objetivo desta pesquisa é destacar padrões climáticos que exerçam influência na variabilidade interanual da produtividade de arroz no Rio Grande do Sul (RS). Séries de produtividade de arroz de 47 municípios foram separadas em três grupos de acordo com sua produtividade (baixa, média e alta) baseado na análise de agrupamento. Correlações defasadas entre indicadores climáticos associados a padrões de teleconexão e a produtividade média de arroz de cada grupo evidenciaram a importância de cada índice para a variabilidade da produtividade da cultura no RS. Dentre os padrões de teleconexão, os que mais apresentaram correlações significativas e persistentes com a produtividade de arroz foram a Oscilação Quase Bianual (negativa), Oscilação Decadal do Pacífico (negativa), componente atmosférica (positiva) e oceânica (negativa) do fenômeno El Niño Oscilação Sul, além de anomalias de Temperatura da Superfície do Mar no Oceano Atlântico, entre 20° S-30° S e 20° O-40° O, (correlação negativa). A influência de alguns dos indicadores climáticos apresentados neste estudo ainda não havia sido discutida do ponto de vista agrícola e os resultados apresentados podem fornecer informações cruciais na tomada de decisões e na previsão de safra de arroz no Rio Grande do Sul.

Abstract The main of this work is to highlight climatic patterns that influence the interannual variability of rice yield in Rio Grande do Sul (RS). Series of rice yield data from 47 municipalities were separated into three groups according to their yield (low, medium and high) based on clustering analysis. Lag correlations between climatic indicators associated with teleconnections patterns and mean rice yield of each group evidenced the importance of each index for variability of the yield in RS. The most significant and persistent correlations with rice yield were the Quasi-Biennial Oscillation (negative), the Pacific Decadal Oscillation (negative) an atmospheric (positive) and oceanic (negative) components of the El Niño Southern Oscillation. In addition, Sea Surface Temperature anomalies in the Atlantic Ocean, between 20° S-30° S and 20° O-40° W (negative correlation) have a significant correlation with the rice yield. The influence of some of the climate indices had not yet been discussed from the agricultural point of view. These results can be a crucial information in decision-making and rice yield forecast in Rio Grande do Sul.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi modelar a competição de arroz-daninho (Oryza sativa) e capim-arroz (Echinochloa spp.) com o arroz irrigado por inundação e introduzi-la como um submodelo no modelo SimulArroz. A competição das duas ervas daninhas com o arroz irrigado foi modelada com o uso da equação da hipérbole retangular. Os coeficientes “i” e “a” da hipérbole retangular referentes a cada erva foram obtidos na literatura e em experimentos de campo conduzidos no Rio Grande do Sul. No SimulArroz, a perda de produtividade foi aplicada para penalizar a produtividade nos três níveis tecnológicos (alto, médio e baixo) para maturidade fisiológica. Para o arroz-daninho, os valores do coeficiente imédio, para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, foram 1,04, 1,50 e 3,57, respectivamente, e, para o capim-arroz, foram 4,70, 10,49 e 15,51, respectivamente. O coeficiente “a” foi 100 para o arroz-daninho, e o amédio, para o capim-arroz, foi 101,63, 104,92, 96,88 para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, respectivamente. A abordagem de perda de produtividade foi adequada para modelar a competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado. O submodelo de perda de produtividade pela competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado melhora a capacidade preditiva do modelo SimulArroz.

Abstract: The objective of this work was to model weedy rice (Oryza sativa) and barnyard grass (Echinochloa spp.) competition with flood-irrigated rice, introducing it as a submodule into the SimulArroz model. The competition of both weeds with irrigated rice was modeled using the rectangular hyperbola equation. The “i” and “a” coefficients of the rectangular hyperbola for each of these weeds were obtained from the literature and from field experiments carried out in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. In SimulArroz, yield loss was applied to penalize yield in all three technological levels (high, medium, and low) of physiological maturity. For weedy rice, the coefficient values of imean for the high, medium, and low technological levels were 1.04, 1.50, and 3.57 respectively, and, for barnyard grass, 4.70, 10.49, and 15.51 respectively. Coefficient “a” was 100 for weedy rice, and amean values for barnyard grass were 101.63, 104.92, and 96.88 for the high, medium, and low levels, respectively. The yield loss approach was suitable to model the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice. The submodule yield loss caused by the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice improves the predictive capacity of the SimulArroz model.

Resumo O objetivo do trabalho foi determinar os coeficientes b0 e b1 da equação de Angströn-Prescott para os locais do estado do Rio Grande do Sul que possuem dados de radiação solar medidos por piranômetros eletrônicos e dados de brilho solar medidos por heliógrafos, bem como espacializar esses coeficientes para o Estado. Foram utilizados dados de radiação solar global e dados de brilho solar nas Estações Meteorológicas Automáticas e Convencionais do Instituto Nacional de Meteorologia de 13 locais do Rio Grande do Sul. Os valores dos coeficientes b0 e b1 foram determinados por meio da análise de regressão linear entre razão de radiação solar global e razão de brilho solar, na escala mensal e anual. A representação da variabilidade espacial dos coeficientes b0 e b1 no RS foi através de mapas usando o método de interpolação análise objetiva de Cressman. Os coeficientes b0 e b1 da equação de Angströn-Prescott foram atualizados para os 13 locais do Rio Grande do Sul e nos outros locais estes coeficientes podem ser estimados através dos mapas. O coeficiente b0 diminui durante o inverno e aumenta durante o verão enquanto os valores do coeficiente b1 são mais elevados para os meses de inverno e primavera.

Abstract The objective of this study was determine the coefficients b0 and b1 of the Angströn-Prescott equation for several locations in the State of Rio Grande do Sul using solar radiation data measured with electronic pyranometers and sunshine duration data measured with a analytical sunshine recorder and map theses coefficients for the entire state. Solar radiation data, measured by electronic pyranometer, and sunshine data, measured with a conventional Campbell-Stokes sunshine recorder in the Automatic and Conventional Weather Stations of the National Institute of Meteorology, respectively, for 13 locations across the state, were used. The values of the coefficients b0 and b1 were determined through linear regression analysis between solar radiation ratio and sunshine ratio for data grouped monthly and annually. Maps with the spatial variability of the coefficients across the State were built using the Cressman objective interpolation analysis. The coefficients b0 and b1 of the Angströn-Prescott equation were updated for the 13 locations across the State and for other locations they can be estimated from maps. The coefficient b0 decreases during winter and increases during summer whereas the coefficient b1 is greater during winter and spring months.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade potencial e a produtividade com limitação de água em soja (Glycine max), no Rio Grande do Sul, em dois cenários climáticos futuros, SRES A1B e RCP4.5, por meio dos modelos agrícolas de simulação SoySim e Cropgro-Soybean. Consideraram-se, em ambos os modelos, três grupos de maturação (4.8, 5.5 e 6.0) e seis datas de semeadura (01/09, 01/10, 01/11, 01/12, 01/01 e 01/02), nos cenários SRES A1B-CMIP3 e RCP4.5-CMIP5. A variável analisada foi a produtividade de grãos de soja a 13% de umidade (Mg ha-1). A produtividade potencial de soja no Rio Grande do Sul deve aumentar até o final do século XXI, de acordo com ambos os cenários. A produtividade de soja com limite de água também aumenta até o final do século XXI, pelo cenário SRES A1B-CMIP3; porém, ela decrescerá nos períodos futuros, pelo cenário RCP4.5-CMIP5, em razão do estresse hídrico no solo.

Abstract: The objective of this work was to estimate the yield potential and the water-limited yield of soybean (Glycine max) in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, in two future climate scenarios, SRES A1B and RCP4.5, using the SoySim and Cropgro-Soybean simulation models. In both models, three maturity groups (4.8, 5.5, and 6.0) and six sowing dates (09/01, 10/01, 11/01, 12/01, 01/01, and 02/01) were considered in the SRES A1B-CMIP3 and RCP4.5-CMIP5 scenarios. The analyzed variable was grain yield at 13% moisture (Mg ha-1). Soybean yield potential in Rio Grande do Sul should increase up to the end of the 21st century, according to both scenarios. Water-limited yield of soybean also increases up to the end of the 21st century, by the SRES A1B-CMIP3 scenario; however, it will decrease in future periods, by the RCP4.5-CMIP5 scenario because of limited soil water.

Resumo O objetivo deste trabalho foi quantificar os danos causados por um evento de granizo sobre uma lavoura comercial de soja. O evento de granizo ocorreu no município de Água Santa, no Estado do Rio Grande do Sul, durante o ano agrícola de 2013/2014. Foram realizadas avaliações da matéria seca do limbo foliar, pecíolo, legume e do índice de área foliar. Tais medições foram obtidas em data anterior e posterior ao evento de granizo que ocorreu no dia 08/02/2014. Com o auxílio de imagens de satélites e de radar foi possível identificar a intensidade do evento e a presença de granizo nas nuvens. Os danos provocados pelo granizo na cultura da soja foram: a redução da matéria seca nos limbos foliares (0,13 Mg ha−1), nos pecíolos (0,01 Mg ha−1) e nos legumes (0,002 Mg ha−1) das plantas da lavoura; o decréscimo no índice de área foliar de 7 a 34%; e a quebra do ápice de crescimento em 32% das plantas do experimento. Possivelmente, devido a esta redução na massa seca, houve diminuição na produtividade de soja da lavoura. As imagens de satélite e de radar podem ser ferramentas para auxiliar os extensionistas na determinação dos danos de granizo nas lavouras de soja.

Abstract The objective of this study was to quantify the damages caused by a hail event on a soybean farm. The hail event happened at Água Santa County, Rio Grande do Sul State, Brazil, during the 2013/2014 growing season. Were conducted dry matter evaluations of leaf, petiolate, pod and leaf area index. Such measurements were obtained before and also after of the hail event occurred on 08/02/2014. By using satellite and radar images it was possible to identify the hail event intensity. The hail event damage on the soybean crop were reduction dry matter on leaf blade (0.13 Mg ha−1), on petiolate (0.01 Mg ha−1) and on pods (0.002 Mg ha−1), also were observed a decrease in leaf area index that varying from 7 to 34% and breaking off the growth apex in 32% of plants on the experiment. Therewith, the satellite and radar images can be a tool to help the extension on determination of hail damage on soybean farms.

O objetivo deste trabalho foi caracterizar o desenvolvimento de cultivares de soja com diferentes grupos de maturação e tipos de crescimento em terras altas e terras baixas no Rio Grande do Sul. Foram conduzidas nove épocas de semeadura em Santa Maria (ambiente de terras altas) e uma época de semeadura em Capão do Leão (ambiente de terras baixas) durante os anos agrícolas 2010/2011, 2011/2012 e 2012/2013, com 11 cultivares de soja. O delineamento experimental em todos os experimentos foi blocos ao acaso, em parcelas subdivididas. Foi quantificada a duração, em ºC dia, do ciclo de desenvolvimento, da fase vegetativa e reprodutiva, e do período entre a data que ocorreu o início do florescimento e o número final de nós para todas as épocas e locais de semeadura. Houve redução da duração da fase reprodutiva, do ciclo total de desenvolvimento (exceto algumas cultivares semeadas em setembro), com o atraso da data de semeadura independentemente do grupo de maturação e tipo de crescimento. As semeaduras de setembro, janeiro e fevereiro promovem uma redução da fase vegetativa na maioria das cultivares quando comparadas com a época recomendada (novembro e dezembro). Cultivares indeterminadas apresentam um maior período de sobreposição das fases vegetativa e reprodutiva do que as cultivares determinadas em todas as épocas e locais de cultivo. O desenvolvimento da soja é similar quando cultivada em terras altas e terras baixas.

The objective of this study was to characterize the development of soybean cultivars with different maturity group, and growth types grown in highlands and in lowlands in Rio Grande do Sul. Field experiments were conducted in Santa Maria (highland) and Capão do Leão (lowland) during the 2010/2011, 2011/2012 and 2012/2013 growing seasons, with 11 treatments (soybean cultivars). Nine sowing dates were conducted in Santa Maria and one in Capão do Leão. The experimental design in all experiments was a randomized block design with split plots. The duration of the development cycle, vegetative and reproductive phases, and the period between the date that was the final number of nodes and early flowering was measured in °C day, for all sites and sowing dates. There was reduction in the duration of the reproductive phase, total development cycle (except some cultivars sown in september), with delay on sowing date regardless of the maturity group and type of growth with delayed sowing. Sowings of September, January and February promote a reduction in vegetative stage in most cultivars when compared with the recommended period (November and December). Cultivars Indeterminate have a longer period of overlap between the vegetative and reproductive phases than certain cultivars in all sites and sowing dates. The soybean development is similar when grown in highlands and lowlands.

Os objetivos neste trabalho foram quantificar a contribuição das ramificações e a evolução do índice de área foliar em cultivares modernas de soja com diferentes grupos de maturação, tipos de crescimento, semeadas em diferentes épocas e regiões produtoras de soja no Rio Grande do Sul. Experimentos de campo foram conduzidos durante o ano agrícola 2013/2014 em Santa Maria, Júlio de Castilhos e em três lavouras comerciais de soja nos municípios de Restinga Sêca, Tupanciretã e Água Santa. Avaliaram-se (data de ocorrência) os estágios reprodutivos e a determinação do índice de área foliar total, máximo, da haste principal e das ramificações em treze cultivares de soja. O índice de área foliar das ramificações contribui com cerca de 31%, 12,3% e 11% do índice de área foliar total nas cultivares determinadas, e com 20,2%, 11,8% e 9% do índice de área foliar total nas cultivares indeterminadas nas semeaduras de setembro, novembro e fevereiro, respectivamente, em Santa Maria. A maioria das cultivares apresentou uma redução no índice de área foliar total, máximo, da haste principal e das ramificações com o atraso da época de semeadura, independentemente do grupo de maturação e tipo de crescimento.

The purposes of this study were to quantify the branches contribution and the leaf area index evolution in modern cultivars of soybean with different maturity groups, stem termination, sowing in different dates and producing regions of soybean in Rio Grande do Sul. Field experiments were conducted during the growing season 2013/2014 in Santa Maria, Júlio de Castilhos and in three soybean crops on the municipalities of Restinga Sêca, Tupanciretã and Água Santa. It were carried out analysis (occurrence date) of reproductive stages and determination total, maximum, of main stem and of branches of leaf area index in thirteen cultivars of soybean. The leaf area index on the branches contributes with about 31%, 12.3% and 11% of the total leaf area index on the determinate cultivars and with 20.2%, 11.8% and 9% of the total leaf area index on the indeterminate cultivars sowing in September, November and February, respectively, in Santa Maria. Most cultivars showed a reduction on total leaf area index, maximum, of main stem and of branches with the delay on planting date, independently of the maturity group and stem termination.

Em meio ao grande destaque que o clima e suas mudanças vêm apresentando nos últimos tempos, viu-se a importância de uma análise das tendências de precipitação para a compreensão dos possíveis impactos que as mudanças no clima possam ocasionar na sociedade em geral. Portanto, este trabalho apresenta uma análise da tendência de precipitação para o Rio Grande do Sul, para três conjuntos de dados, com uma comparação entre dados de precipitação observada e dados simulados pelo Modelo Regional RegCM3 e uma análise de tendência para um cenário de clima futuro. Esta análise foi realizada através de diferentes testes estatísticos, que calcularam as tendências de precipitação para os dados de precipitação observada e para os dados do Modelo RegCM3 para o mesmo período, 1982 a 2006, e para os dados do modelo para o clima futuro no período de 2070 a 2086. Avaliando a porcentagem de eventos secos e chuvosos obtidos dos dados observados (PREC_LA), nota-se que os modos na banda sinótica contribuem mais para os eventos secos do que para os eventos chuvosos. Já na banda intrassazonal, há mais contribuição para eventos chuvosos do que para eventos secos. Na banda interanual, os modos analisados contribuem igualmente para eventos secos e chuvosos. No entanto, quando observa-se os eventos nos dados simulados (PREC_RE), verifica-se que o modelo não conseguiu reproduzir os resultados observados.

Climate and its changes have been showing great prominence lately. In this way, it is important to analyze the precipitation trends for the understanding of the potential impacts that changes in climate may result in the society. This paper presents an analysis of the precipitation trend in Rio Grande do Sul, for three sets of data, with a comparison of the observed precipitation data and simulated data by RegCM3 Regional Model, as well as an analysis of the trend in a future climate scenario. This analysis was performed using different statistical tests, which calculated the of precipitation trends for the observed precipitation data, for the RegCM3 model data for the same period, 1982-2006, and for the 2070 to 2086 future climate modeled data. Evaluating the percentage of dry and wet events obtained from the observed data (PREC_LA), it was found that the modes in the synoptic band contribute greatly to dry events than to wet events. Yet in the intraseasonal band there is more contribution to the wet than to the dry events. The analyzed modes in the interannual band contribute equally to dry and wet events. However, when we observed the events in the simulated data (PREC_RE), the model failed to reproduce the observed results.

O objetivo deste trabalho foi estimar o rendimento de grãos de arroz irrigado nas regiões orizícolas do Estado do Rio Grande do Sul, em diferentes datas de semeadura, em cenário climático futuro - cenário A1B do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) - e determinar as possíveis alterações no atual calendário de semeadura do arroz irrigado nesse cenário. O modelo SimulArroz foi usado, tendo-se considerado três grupos de maturação (precoce, médio e tardio) e sete datas de semeadura (1/8, 1/9, 1/10, 1/11, 1/12, 1/1 e 1/2) para cada ano do cenário climático, nas seis regiões orizícolas do estado. Entre as regiões orizícolas, há variação do efeito da mudança no clima sobre o rendimento, em que a região da Fronteira Oeste é a menos favorecida e a Zona Sul, a mais favorecida no cenário futuro. As mudanças climáticas projetadas têm efeito positivo no rendimento de grãos de arroz irrigado no Estado do Rio Grande do Sul, principalmente no final do século 21, quando o período de semeadura poderá ser antecipado.

The objective of this work was to estimate the irrigated rice grain yield in the rice production regions of the state of Rio Grande do Sul, Brazil, in different sowing dates, in a future climatic scenario - the A1B scenario from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) - and to determine possible changes in the current sowing calendar for irrigated rice in this scenario. The SimulArroz model was used, considering three maturity groups (early, middle, and late) and seven sowing dates (8/1, 9/1, 10/1, 11/1, 12/1, 1/1, and 1/2) for each year of the climatic scenario, in the six rice production regions of the state. Among the rice production regions, there is a variation in the effect of climate change on yield, in which the Fronteira Oeste region is less favored and the Zona Sul region more favored in the future scenario. The projected climate change has a positive effect on rice grain yield in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, mainly at the end of the 21st century, when the sowing period may be anticipated.

O objetivo do trabalho foi determinar um modelo matemático empírico que estime a área de folhas em cultivares de soja a partir de dimensões lineares da folha, com ênfase para cultivares modernas e recentemente em uso por agricultores no Rio Grande do Sul. Para isso, foi realizado um experimento de campo em Santa Maria com 13 cultivares (NS 4823 RR, BMX Energia RR, Igra RA 518 RR, BMX Turbo RR, NA 5909 RG, TMG 7161 RR Inox, TEC 5936IPRO, IAS 5, BMX Potência RR, Fepagro 36 RR, BRS 246 RR, Bragg e CD 219 RR) durante três anos agrícolas (2010/2011, 2012/2013 e 2013/2014). Foram coletadas 20 folhas de cada cultivar para a calibração do modelo e outras 50 folhas para testar a capacidade preditiva do mesmo, nas quais foi medido o comprimento (C) e a maior largura (L) de cada folíolo central dos trifólios. A partir da relação entre área da folha e as dimensões lineares do folíolo central foi ajustado um modelo linear para cada cultivar e um modelo geral para todas as cultivares. A capacidade preditiva das equações foi avaliada pelas estatísticas raiz quadrada média do erro, BIAS, índice de concordância modificado e coeficiente r. Os resultados indicam que o método não destrutivo, baseado nas dimensões lineares do folíolo central, é apropriado para a estimativa da área de folhas individuais em soja e que a equação geral AF = 2,0185.(C.L) pode ser utilizada para várias cultivares modernas de soja.

The objective of this study was to determine an empirical mathematic model for estimating leaf area of different soybean cultivars from leaf dimensions, with emphasis to modern and currently used soybean cultivars used in Rio Grande do Sul. A field experiment conducted at Santa Maria during three growing seasons (2010/2011, 2012/2013 e 2013/2014) and 13 soybean cultivars (NS 4823 RR, BMX Energia RR, Igra RA 518 RR, BMX Turbo RR, NA 5909 RG, TMG 7161 RR Inox, TEC 5936IPRO, IAS 5, BMX Potência RR, Fepagro 36 RR, BRS 246 RR, Bragg e CD 219 RR) was used. Twenty leaves of each cultivar were used for calibrating the model and another 50 leaves were used for testing the predictive capacity of the model as independent data. The model is based on the length (L) and the greatest width (W) of the central foliole of trifoliolate leaf. The relationship between leaf area and the linear dimensions of the central foliole was fitted to a linear model for each cultivar as well as to a generalized model for all cultivars. The predictive capacity of the equations was evaluated with the statistics root mean square error, BIAS, modified index of agreement and coefficient r. The results indicate that the non destructive method, based on linear dimensions of the central foliole is appropriate for estimating the area of individual leaves in soybean and that the general equation LA = 2,0185.(L.W) can be used for several modern soybean cultivars.