Evaluation of the CERES-Rice for the rice variety IRGA 424 in Rio Grande do Sul

Authors

  • Wendler de Almeida Dockhorn Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, Brasil
  • Virnei Silva Moreira Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, Brasil
  • Tamíres Zimmer Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, Brasil
  • Débora Regina Roberti Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, Brasil
  • Silvana Maldaner Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, RS, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X30686

Keywords:

DSSAT, Productivity, Calibration, Genetic coefficients

Abstract

The objective of this paper was to calibrate and validate the CERES-Rice model in relation to the productivity estimate for the cultivar IRGA 424 in Rio Grande do Sul, using only information found in the literature. CERES-Rice is a model that simulates the development and productivity of a cultivar. To achieve this goal, it is necessary to obtain the genetic coefficients of the cultivar through the calibration process. The genetic coefficients describe the behavior of the plant in the soil-plant-atmosphere system. The GENCALC module present in the DSSAT was used for the calibration. After the calibration process with 30% of the assembled experiments, the validation was performed in the others. The results for productivity were considered acceptable, since most of the values were below 15%, only one of the results showed an error of 16,88%. Note that the model did not consider neither phenological stages nor fertilization or water issues in the calibration and validation process.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Cuadra, S. V., Steinmetz, S., Heineman, A. B. (2015). Calibração do modelo CERES-Rice para cultivares de arroz irrigado no Rio Grande do Sul. Em: IX Congresso Brasileiro de Arroz Irrigado.

Hunt, L. A., Pararajasingham, S., Jones, J. W., Hogenboom, G., Imamura, D. T., Ogoshi, R. M. (1993). GENCALC: Software to facilitate the use of crop models for analyzing field experiments. Agronomy Journal, 85, 1090–1094.

Jones, J. W., Hoogenboom, G., Porter, C. H., Boote, K. J., Batchelor, W. D., Hunt, L., Wilkens, P. W., Singh, U., Gijsman, A. J., Ritchie, J. T. (2003). The DSSAT cropping system model. European Journal of Agronomy, 18(3), 235–265.

Lopes, M. C. B., Lopes, S. I. G., Weiler, R. L., Avozani1, O., Funck, G. R. D., da CostaTrojan, S., Jaeger, R. L., Lima, L. S., Cremonese, J. L., Neves, G., Piazzetta, D. (2013). Avaliação regional do ensaio de valor e cultivo e uso (VCU) de linhagens de arroz irrigado do programa de melhoramento genético do IRGA, safra 2011/12. Em: VIII Congresso Brasileiro de Arroz Irrigado, vol 8.

Marcolin, E., Ramão, C. J., Grohs, M., Wolter, R. C. D., Neto, A. F. (2015). Produtividade de grãos de arroz irrigado em função da drenagem da água a partir do florescimento pleno. Em: IX Congresso Brasileiro de Arroz Irrigado, vol 9.

Martini, L. F. D., Noldin, J. A., de Avila, L. A., da Silva Moura, D., Piveta, L., Zimmer, M. (2013). Fitotoxicidade de herbicidas na cultura do arroz irrigado submetida ao estresse por frio nos anos 2010/11 e 2011/12. Em: VIII Congresso Brasileiro de Arroz Irrigado, vol 8.

Petrini, J. A., Azambuja, I. H. V., Magalhães, A. M. (2010). Estratégia de irrigação para redução do uso da água em arroz irrigado. Embrapa Clima Temperado.

Ritchie, J. T., Singh, U., Godwin, D., Bowen, W. (1998). Cereal growth, development and yield. Em: Understanding options for agricultural production, Springer, pp. 79–98.

Sartori, G. M. S., Marchesan, E., Azevedo, C. F., Streck, N. A., Roso, R., Coelho, L. L., de Oliveira, M. L. (2013).

Rendimento de grãos e eficiência no uso de água de arroz irrigado em função da época de semeadura. Ciência Rural, 43(3), 397–403.

Saseendran, S. A., Singh, K. K., Rathore, L. S., Rao, G. S. L. H. V. P., Mendiratta, N., Narayan, K. L., Singh, S. V. (1998).

Evaluation of the CERES-Rice version 3.0 model for the climate conditions of the state of Kerala, India. Meteorological Applications, 5, 385–392.

SOSBAI (2016). ARROZ IRRIGADO: Recomendações Técnicas da Pesquisa para o Sul do Brasil. Sociedade Sul-Brasileira de Arroz Irrigado, Pelotas.

Steinmetz, S., Cuadra, S. V., Pereira, C. B., dos Santos, E. L., de Almeida, I. R. (2014). GD Arroz: Programa Baseado em Graus-dia para Estimar a Data de Diferenciação da Panícula Visando a Adubação Nitrogenada em Cobertura. Embrapa, Pelotas - RS.

Tao, F., Hayashi, Y., Zhang, Z., Sakamoto, T., Yokozawa, M. (2008). Global warming, rice production, and water use in China: Developing a probabilistic assessment. Agricultural and Forest Meteorology, 148, 94–110.

Vilayvong, S., Banterng, P., Patanothai, A., Pannangpetch, K. (2015). CSM-CERES-Rice model to determine management strategies for lowland rice production. Scientia Agricola, pp. 229–236.

Waldow, D. A. G., de Rosso, A. F., Valentini, A. P., da Fonseca, G. M., Avozani, O. A., Funck, G. R. D., da Costa Trojan, S., Jaeger, R. L., Piazeetta, D., Neves, G., Cremonese, J. L. C., Tomazi, I., da Costa, M. S., Barrozo, E., de Oliveira, I. C. P., .,A. C. P. V. (2013). Ensaio de valor de cultivo e uso (VCU) de híbridos avaliados pelo Instituto Rio Grandense do Arroz na safra 2012/13. Em: VIII Congresso Brasileiro de Arroz Irrigado, vol 8.

Published

2018-03-22

How to Cite

Dockhorn, W. de A., Moreira, V. S., Zimmer, T., Roberti, D. R., & Maldaner, S. (2018). Evaluation of the CERES-Rice for the rice variety IRGA 424 in Rio Grande do Sul. Ciência E Natura, 40, 88–92. https://doi.org/10.5902/2179460X30686

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 4 5 6 7 8 > >>