• Modeling of corn yield in Brazil as a function of meteorological conditions and technological level AGROMETEOROLOGY

    Monteiro, José Eduardo Boffino de Almeida; Assad, Eduardo Delgado; Sentelhas, Paulo Cesar; Azevedo, Letícia da Costa

    Abstract in Portuguese:

    Resumo: O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para estimar a produtividade de milho com uso de um número mínimo de parâmetros e de informações limitadas sobre o manejo da cultura. O método proposto estima rendimentos potenciais e atingíveis com base no nível tecnológico dos sistemas de produção e em modelos agrometeorológicos relativamente simples. A produtividade de milho foi estimada para as safras de 2000/2001 a 2007/2008, tendo-se considerado vários locais e regiões do Brasil, e comparada aos dados de produção reais de levantamentos oficiais. A produtividade estimada apresentou alta correlação com a observada (0,76≤R2<0,92; p<0,01), com eficiência do modelo (E1’) entre 0,45 e 0,73; erro médio relativo (MRE) entre -0,9 e 2,4%; e erro médio absoluto (MAE) inferior a 70 kg ha-1, de acordo com o nível tecnológico considerado. Com base nestes resultados, este modelo pode ser recomendado para estimativas de produtividade em todo o País, e contribuir para tornar este processo mais preciso e exato.

    Abstract in English:

    Abstract: The objective of this work was to develop and evaluate a method for estimating corn yield using a minimum number of parameters and limited information about crop management. The proposed method estimates potential and attainable yields based on the technological level of the production systems and on relatively simple agrometeorological models. Corn yield was estimated for the crop seasons from 2000/2001 to 2007/2008, considering several locations and regions in Brazil, and was compared with the actual yield data from official surveys. There was a high correlation between the estimated and observed yield (0.76≤R2<0.92; p<0.01), with model efficiency (E1’) ranging from 0.45 to 0.73; mean relative error (MRE) between -0.9 and 2.4%; and mean absolute error (MAE) of less than 70 kg ha-1, depending on the technological level adopted. Based on these results, the proposed yield model can be recommended to forecast yields all over the country, contributing to make this process more precise and accurate.
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