calendÁrios de rega para condiÇÕes de seca e...

CALENDÁRIOS DE REGA PARA CONDIÇÕES DE SECA E

SUA AVALIAÇÃO PELA PRODUTIVIDADE DA ÁGUA.

APLICAÇÃO A CEVADA E MILHO*

Paula Paredes1, Gonçalo C. Rodrigues1, 2, Isabel Alves1, Maria Rosário Cameira1,

José Paulo Melo-Abreu1, Maria Odete Torres1, Luis S. Pereira1

Resumo

O modelo SIMDualKc foi utilizado em conjunto com o modelo de água-produção

de Stewart para a predição da produção de cevada e de milho tendo os resultados

mostrado boa adequação desta metodologia. Várias alternativas de calendários de

rega para ambas as culturas foram desenvolvidas e avaliadas para condições de

seca. No caso da cevada, uma cultura típica de primavera, estudou-se o impacto das

datas de sementeira na produção, no uso da água e na produtividade física e

económica da água. Verificou-se que a antecipação da data de sementeira para

meados de Novembro permite economia de água mas conduz a um retorno

económico mais baixo para o agricultor, o qual pode ser negativo. Diferentemente,

para sementeira no início de Janeiro ocorre um aumento das necessidades de rega e

do uso da água mas aumenta também o retorno económico, sendo por isso uma

opção mais atrativa para o agricultor. A cevada em regime de sequeiro não é

economicamente viável em anos de seca. No caso do milho, uma vez que é uma

cultura tipicamente de verão, as necessidades de rega são bem maiores. Os

resultados mostraram que, para condições de seca, a adoção de um calendário de

rega moderadamente deficitário é adequada tanto em termos de poupança de água

como de retorno económico para o agricultor.

Abstract

The SIMDualKc model was used with the Stewarts water-yield model for

predicting barley and maize yields. Results showed a good performance of the

proposed approach. Under drought conditions, several irrigation scheduling

alternatives for both crops were designed and assessed. In addition, for barley,

impacts of alternative sowing dates were also studied. Results showed that sowing

barley by mid-November allowed water savings but a low to negative farm

economic return. Differently, when sowing was delayed for early January results

showed higher irrigation requirements and water use but higher economic returns too.

Results also showed that under drought conditions rainfed barley is not economically

1 LEAF, Instituto Superior de Agronomia, Universidade de Lisboa, Tapada da Ajuda 1349-017

Lisboa, Portugal. Emails: [email protected], [email protected],

[email protected], [email protected], [email protected] 2 COTR, Quinta da Saúde, Beja. Email: [email protected]

* Este artigo baseia-se em estudos anteriores (Paredes et al., 2014 e 2016; Pereira et al., 2015)

mailto:[email protected]






Predictabilidade Sazonal de Secas

feasible. Relative to maize, a typical summer crop, irrigation requirements are much

higher. To cope with water scarcity in drought years the adoption of moderate deficit

irrigation leads to lower water use and to acceptable economic returns. Thus, under

drought conditions a tradeoff between water savings and farmer economic return is

advisable.

1. Introdução

Na última década, devido à expansão da indústria cervejeira, assistiu-se a um

aumento da produção nacional de cevada para malte, a qual é produzida

maioritariamente na região do Ribatejo, onde representa 22% da área cultivada com

cerais de inverno/primavera. Na região do Mediterrâneo a maioria dos cereais de

inverno e primavera são cultivados em regime de sequeiro. No entanto, recorre-se

à rega de complemento para fazer face à grande variabilidade e incerteza da

precipitação para satisfazer as necessidades de água das culturas. A rega é praticada

nas fases críticas, de maior défice hídrico, com o objetivo de obter elevada

produção.

Conforme revisto por Pereira et al. (2015), para uma adequada gestão da rega da

cevada, é necessário identificar as fases críticas do ciclo cultural em termos de

impacto do défice hídrico na produção. Vários estudos (e.g. Thameur et al., 2012)

têm levado a concluir que as fases de floração e de formação da espiga são as mais

sensíveis ao stresse hídrico. No entanto, o impacto do stresse hídrico na produção

depende não só da fase em que este é imposto mas também da sua duração e

intensidade (Francia et al., 2011). Outros fatores que afetam a produção de cevada

incluem a fertilização (Day et al., 1987) e a salinidade (Katerji et al., 2009). A

sementeira direta tem-se revelado como uma prática que favorece a disponibilidade

de água para a cultura (Lampurlanés et al., 2002; Morell et al., 2011). A qualidade

do malte é também influenciada pela disponibilidade de água no solo (Qureshi e

Neibling, 2009). Uma vez que o excesso de água após a maturação do grão aumenta

a probabilidade do aparecimento de doenças que diminuem a qualidade do malte

(Forster, 2003), é aconselhável cessar a rega umas semanas antes de se efetuar a

colheita.

A data de sementeira da cevada está condicionada pelas condições climáticas

prevalecentes e pela data de colheita da cultura antecedente (Yau et al., 2011).

Adicionalmente, a data de sementeira, em particular quando em sequeiro, depende

da avaliação de riscos relativos à exposição a elevadas temperaturas e ao défice

hídrico no período de enchimento do grão que condicionam a produção do grão

(Yau et al., 2011).

No caso dos cereais de primavera-verão, particularmente o milho, uma adequada

gestão da rega é fundamental, em especial quando em condições de seca.

Analogamente ao que acontece no caso dos cereais de inverno, a seleção do

calendário de rega mais adequado depende da resposta da produção do milho à

água, como analisado em detalhe por Paredes et al. (2014).

Os resultados do trabalho extensivo efetuado por Stewart et al. (1977) mostraram

diferentes respostas do milho ao défice hídrico dependendo das fases de

Calendários de rega para condições de seca

desenvolvimento em que este era imposto, tendo sido concluído que os impactos

mais acentuadamente negativos ocorriam quando o stresse hídrico ocorria durante

os períodos de floração (que inclui a formação do pendão e a polinização) bem

como de formação do grão e de enchimento do grão. Várias aproximações

simplificadas foram desenvolvidas tendo por objetivo a avaliação dos impactos do

stresse hídrico na produção. O modelo mais comummente utilizado é o modelo

global de Stewart (S1) (Stewart et al., 1977), melhor conhecido após a sua

publicação por Doorenbos e Kassam (1979). O modelo assume, usando o fator de

resposta da cultura à água (Ky), uma relação linear entre o défice relativo de

evapotranspiração sazonal da cultura e as perdas relativas de produção:

(Ym− Ya

Ym) = K𝑦(

ETc− ETc act

ETc) (1)

onde Ya e Ym representam respetivamente a produção real e máxima potencial, e

ETc e ETc act representam respetivamente a evapotranspiração potencial e actual da

cultura. Diversos estudos foram desenvolvidos com o objetivo de

determinar/calibrar o valor de Ky para a cultura do milho, e.g., Alves et al. (1991),

Çakir (2004), Payero et al. (2006), Popova et al. (2006) e Popova e Pereira (2011).

Para a cevada, no entanto, não foram efetuados este tipo de estudos mas existem

estudos para o trigo de primavera, cultura semelhante em termos de resposta à água,

como o de Dehghanisanij et al. (2009).

O modelo S1 (Eq. 1) tem como limitação o facto de não considerar o efeito do

défice hídrico nas diferentes fases do desenvolvimento da cultura. Para obviar este

inconveniente, Stewart et al. (1977) propuseram o modelo fásico (S2), o qual

considera os efeitos do défice hídrico em três estádios do desenvolvimento, o

vegetativo, a floração e a maturação, utilizando diferentes fatores de resposta da

cultura à água (βi) para cada fase (i).

1 − Ya

Ym=

∑ [ βi(ETc, i− ETc act, i)]i

ETc (2)

Quando existe condicionamento da cultura (Stewart et al., 1977), ou seja, quando

ocorreram défices de água em períodos anteriores, a resposta da cultura ao défice

hídrico num estágio posterior é menor pelo que o fator βi deve ser ajustado nestas

circunstâncias. Conclusões semelhantes em termos de efeitos do stresse na

produção do milho e do condicionamento foram observadas e relatadas por Alves

et al. (1991).

Para avaliar os impactos do stresse hídrico na produção, quer de matéria seca quer

do produto final, podem ser utilizados modelos mais complexos e exigentes em

termos de parametrização, de natureza mecanicista. São exemplos destes modelos

de produção o CERES-Maize (DeJonge et al., 2012) e o AquaCrop (Hsiao et al.,

2009) aplicados à cultura do milho e o CERES-Barley (Nain e Kersebaum, 2007),

o WOFOST (Eitzinger et al. 2004) e o AquaCrop (Araya et al., 2010) para a cultura

da cevada.

As soluções combinando o modelo de balanço hídrico SIMDualKc (Rosa et al.,

2012) com os modelos S1 e S2 de Stewart são de menor complexidade mas de

elevada precisão como provado em aplicações a ambas as culturas (Paredes et al.,


2014; Pereira et al., 2015). De facto, o modelo SIMDualKc realiza a separação da

evapotranspiração cultural nas suas componente evaporação do solo (Es) e

transpiração actual da cultura (Tc act) permitindo a utilização dos modelos S1 e S2

recorrendo à Tc act diária, o que melhora as aplicações relativamente ao uso da

ETc act. Além disso, o SIMDualKc é adequadamente preciso na simulação da água

do solo como descrito por Paredes et al. (2015) pelo que permite estabelecer

calendários de rega criteriosos e satisfazendo as estratégias de rega de ambas as

culturas.

A gestão da cultura da cevada para obtenção de uma produção elevada e de

qualidade tem que ter em consideração quer a data de sementeira quer o calendário

de rega adequado às condições climáticas dominantes. No caso do milho, a

maximização do rendimento está também estreitamente ligada à otimização da

produção e da rega; porém, em condições de seca, a utilização de défices de água

controlados constitui opção para diminuir o uso da água sem comprometer

demasiado a produção e, consequentemente, o retorno económico.

Os objetivos do presente estudo são assim: (1) a avaliação da gestão da rega

praticada pelos agricultores em cereais de primavera e de verão em termos de uso

da água e produtividade da água; (2) o desenvolvimento e avaliação de calendários

de rega para convivência com a seca.

2. Cevada de sequeiro e com rega de complemento

2.1. Caracterização dos estudos realizados em cevada, Alpiarça

Os estudos de campo em cevada para malte (Hordeum vulgare L., variedade

Publican) foram efetuados na Quinta da Lagoalva de Cima, localizada em Alpiarça,

nos anos de 2012 e 2013, e tiveram como objetivo obter informação necessária à

modelação água-produção como descrito em Pereira et al. (2015) e Paredes et al.

(2015). A caracterização climática da região utilizando uma série de 19 anos de

dados é apresentada na Fig. 1.

Fig. 1. Precipitação média mensal ( ) e evapotranspiração de referência mensal (ETo) ( )

para a série de 19-anos de dados.

0

50

100

150

200

250

300

Jan Fev Mar Abr Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

Pre

cip

itaç

ão, E

T o(m

m)

0

50

100

150

200

250

300


Pre

cip

ita

ção

, ET o

(mm

)

pre ETo

0

50

100

150

200

250

300


Pre

cip

ita

ção

, ET o

(mm

)

pre ETo


A variedade utilizada caracteriza-se por ter uma grande capacidade de afilhamento

e elevado potencial produtivo. A sementeira pode ocorrer de meados de Novembro

a meados de Janeiro. Nos dois anos de estudo as datas de sementeira e das fases

culturais variaram conforme a Tabela 1. Foi utilizada uma densidade de sementeira

de 200 kg ha-1 e um espaçamento entrelinhas de 0.15 m. O solo da parcela de estudo

é de textura franco-arenosa e a água do solo foi monitorizada semanalmente (vd.

Paredes et al., 2015). A parcela, de 30 ha, era regada por aspersão com uma rampa

pivotante e dotações de rega a variar entre 5 e 10 mm por evento de rega.

Tabela 1. Datas e acumulação térmica (AGDD) dos estágios de desenvolvimento da

cevada dística, Alpiarça (adaptado de Pereira et al., 2015).

Sementeira

Início do

período de

crescimento

rápido

Início do

período

intermédio

Início do

período final Colheita

Data 16/01/2012 07/02 03/04 20/05 26/06

AGDD (ºC) 210 896 1552 2315

Data 06/12/2012 04/01 10/03 29/04 06/06

AGDD (ºC) 302 984 1671 2331

Durante os dois anos de estudo foram efetuadas amostragens da produção final em

8 locais, de 0.25 x 0.25 m2, próximos dos tubos de acesso das sondas de medição

da humidade do solo. Todas as amostras foram secas em estufa a uma temperatura

de 65±5oC até obtenção de peso constante que foi ajustado para 13% de humidade.

A Tabela 2 apresenta os resultados da produção de biomassa e de grão de cevada

relativos aos anos de 2012 e 2013.

Tabela 2. Produção de biomassa seca total e de grão para as duas campanhas da cevada

dística (adaptado de Pereira et al., 2015).

Biomassa total

(kg ha-1)

Grão

(kg ha-1)

2012 14463 (± 417) 6331 (±417)

2013 12503 (±1160) 5843 (±612)

Nota: Desvio padrão das amostras apresentado entre parêntesis

2.2. Estimativa da produção e da produtividade da água

Como referido anteriormente, utilizou-se no presente estudo uma aproximação

simplificada para estimar a produção de cevada combinando o modelo de balanço

hídrico SIMDualKc com uma adaptação do modelo S1 de Stewart (Eq. 1), em que,

em lugar da evapotranspiração foi utilizada a transpiração das culturas, pelo que a

produção real (Ya) foi estimada através de:

Ya = Ym −YmKy Td

Tc (3)


onde Td é a diferença entre a transpiração potencial e a transpiração real (Td = Tc -

Tc act), com Tc act = Kcb act ETo. Tc e Tc act foram calculados com o modelo SIMDualKc

após adequada calibração; os valores de Ym correspondem às produções máximas

obtidas na área de estudo, ajustadas de modo a considerar as influências do clima e

da gestão da cultura, utilizando o método de Wageningen (Doorenbos e Kassam,

1979). Os valores assim obtidos de Ym foram de 7912 kg ha-1 e 6465 kg ha-1

respetivamente para o ano de 2012 e 2013; esta diferença de valores denota o

impacto da menor radiação e da menor densidade de plantas (342 vs. 319 plantas

por m2) que ocorreu no ano húmido de 2013. O valor de Ky = 1.25 foi utilizado

neste estudo (Pereira et al., 2015).

Os resultados relativos à validação das predições da produção de cevada usando a

aproximação simplificada são apresentados na Tabela 3; mostrando que os desvios

entre observações e simulações variam entre 6.4 e 10.6%, ou seja eram semelhantes

aos desvios padrões dos valores observados da produção. Em conclusão pode

afirmar-se que a aproximação simplificada é adequada. Os resultados obtidos são

comparáveis aos reportados na literatura para a cevada quando utilizando modelos

de produção (Tabela 4). Concluiu-se, assim, que a aproximação por nós utilizada é

apropriada para a avaliação dos impactos de défice hídrico na produção de cevada

dística.

Tabela 3. Valores de produção de cevada de malte (kg ha-1) observados e simulados pela

aproximação simplificada SIMDualKc-Stewart para os anos de 2012 e 2013 (adaptado de

Pereira et al., 2015).

Observado Estimado Diferença

(kg ha-1) (kg ha-1) (kg ha-1) %

2012 6331 (±417) 6638 307 4.8

2013 5843 (±612) 6465 622 10.6 Nota: Desvio padrão das amostragens apresentado entre parêntesis

Tabela 4. Exemplos de resultados de diferenças entre a produção observada e estimada por

modelos de produção.

Diferença (%) Modelo Autores

2 a 18 AquaCrop Araya et al. (2010)

2 a 27 AquaCrop Abrha et al. (2012)

3 e 17 AquaCrop Pereira et al. (2015)

2 CropSyst Donatelli et al. (1997)

2 a 4 CropSyst Belhouchette et al. (2008)

2 a 8 CERES-Barley Nain e Kersebaum (2007)

5 a 69 CERES-Barley Eitzinger et al. (2004)

13 a 52 WOFOST Eitzinger et al. (2004)

Como em estudos anteriores (Rodrigues e Pereira, 2009; Rodrigues et al., 2014) os

calendários alternativos de rega foram avaliados utilizando indicadores de

produtividade da água (WP, kg m-3) e de produtividade económica da água (EWPR,

adimensional). A WP ao nível da parcela é definida como a razão entre a produção

real da cultura e o total de água utilizado por esta (Pereira et al., 2012):


TWU

YWP a (4a)

onde Ya é a produção real, em kg ha-1, e TWU é o total de água utilizada (m3) para

obter Ya. Alternativamente a equação pode ser escrita discriminando as

componentes de TWU.

IDGSWCRP

YWP a

(4b)

onde P é a precipitação (m3), CR é a ascensão capilar (m3), ΔSW é a variação do

armazenamento de água no solo (m3), e GID é a rega bruta (m3). A rega bruta

depende da fração de água usada e benéfica (BWUF, Pereira et al., 2012), que foi

avaliada em três ocasiões segundo a metodologia de Merriam e Keller (1978) e foi

assim estimada em 0.80. As variáveis que constituem a TWU podem ser obtidas

através de observações de campo e/ou da modelação. De salientar que aumentos de

WP podem não levar obrigatoriamente a uma poupança de água pois é necessário

distinguir entre uso de água consumptivo e não consumptivo (Pereira et al., 2012).

Como o objetivo do agricultor é obter o maior retorno económico possível, surge a

necessidade de exprimir a produtividade da água em termos económicos (Pereira et

al., 2012). Exprimindo tanto o numerador como o denominador em termos

monetários, respetivamente o valor da produção (Valor Ya) e o custo da produção

quando a água usada é TWU, i.e., incluindo os custos dos fatores de produção,

obtém-se a razão da produtividade económica da água (EWPR):

TWUCusto

YValorEWPR a (5)

Nos custos da TWU não estão contabilizados os custos relativos ao capital, à terra ou

a empréstimos. A EWPR foi calculada utilizando os custos de produção e de rega do

agricultor e um preço da produção, relativo a 2012, no valor de 0.21 € kg-1.

Na Tabela 5 apresentam-se os resultados do uso da água assim como os indicadores

de produtividade da água da cevada para os anos de estudo. Os resultados mostram

as condições climáticas contrastantes dos anos de estudo. Em 2012 ocorreu um

défice moderado traduzido por um défice de transpiração (Td) de 42 mm o qual

afetou a produção obtida. Em 2013, devido à elevada precipitação, não se verificou

défice hídrico mas a produção obtida foi menor por terem sido menores tanto a

densidade de plantas antes do afilhamento, como a radiação e a transpiração.

Em 2013 obteve-se uma maior WP mas a EWPR foi mais elevada no ano seco,

2012, quando foi obtida uma maior produção. Os valores de WP obtidos no presente

estudo (1.58 e 1.71 kg ha-1) situam-se na gama de variação relatada por Cossani et

al. (2012), sendo que valores mais baixos foram referidos por Cantero-Martínez et

al. (2003) e por Albrizio et al. (2010).


Tabela 5. Uso da água, produção de grão e indicadores de produtividade da água em

cevada cultivada nos anos de 2012 e 2013 (adaptado de Paredes et al., 2016).

2012, ano seco 2013, ano húmido

Precipitação (mm) 115 568

Rega bruta (GID, mm) 181 -

Percolação profunda (mm) 0 170

Escoamento superficial (mm) 2 60

Variação do armazenamento de água no solo (mm) 108 13

Total de água utilizada (TWU, mm) 400 351

Transpiração real (Tc act, mm) 289 270

Produção observada de grão (kg ha-1) 6331 5843

Produtividade da água (WP, kg m-3) 1.58 1.71

Razão da produtividade económica da água (EWRP) 1.28 1.24

2.3. Impacto da data de sementeira na produção de cevada em sequeiro

Como referido anteriormente, a variedade Publican tem um período de sementeira

que varia entre meados de Novembro a Janeiro. Assim, e tendo por base as datas de

sementeira observadas nos anos de estudo, foram utilizadas as seguintes datas

alternativas de sementeira: 16 e 30 de Novembro, 6, 16 e 30 de Dezembro, 6 e 16

de Janeiro. Utilizando distintas datas de sementeira foi possível avaliar a viabilidade

da cevada de sequeiro em condições de seca. Para a definição das correspondentes

datas das fases do ciclo cultural utilizou-se a média dos GDD observados em campo

(Tabela 2).

De modo a avaliar o impacto da data de sementeira foi utilizada uma série de 19

anos de dados de precipitação e ETo da estação meteorológica de Santarém. Com

base nessa série de dados calculou-se uma série de necessidades líquidas de rega

(NIR) para as diferentes datas de sementeira (Fig. 2).

Sementeira a 16 Novembro ( ), 30 Novembro ( ), 6 Dezembro (___

),

16 Dezembro ( ), 30 Dezembro ( ), 6 Janeiro ( ), 16 Janeiro (- - -)

Fig. 2. Necessidades líquidas de rega da cevada dística de acordo com a data de

sementeira (adaptado de Paredes et al., 2016).

0

40

80

120

160

200

240

280

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

NIR

(m

m)

Probabilidade (%)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

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52

.6

57

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63

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68

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73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)

16-Nov 30-Nov 6dez 16dez 30dez 06-Jan 16-Jan

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

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20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

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42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

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.7

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.2

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.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


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L (%

)

Probabildade (%)


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5.3

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.6

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.1

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.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)



Verifica-se que semeando em Novembro as NIR são baixas, variando entre 0 e 158

mm com a procura climática e, sobretudo, com a precipitação. As NIR aumentam

à medida que a data de sementeira é atrasada; assim, semeando no final de

Dezembro as NIR variam entre 0 a 231 mm, e se a sementeira for efetuada em

meados de Janeiro variam entre 18 a 280 mm. A data de colheita está dependente

da data de sementeira, variando de final de Maio a meados de Julho se a sementeira

for respetivamente em Novembro ou Janeiro. Os resultados na Fig. 2 mostram que

a cevada de sequeiro enfrenta condições climáticas muito diversas.

A Fig. 3a apresenta as curvas de probabilidade empíricas das perdas relativas de

produção (RYL = Ky(Tc−Tc act)

Tc 100) relativas a várias datas de sementeira.

a)

b)


),

16 Dezembro ( ), 30 Dezembro ( ), 6 Janeiro ( ), 16 Janeiro (- - -)

Fig. 3. Perdas relativas de produção (RYL) e produção potencial (Ym) da cevada dística

de sequeiro para distintas datas de sementeira (adaptado de Paredes et al., 2016).

Os resultados mostram que as menores RYL são obtidas quando as necessidades de

rega são menores e quando as chuvas são mais abundantes. A vulnerabilidade da

cevada de sequeiro aumenta à medida que se atrasa a data de sementeira. RYL

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabilidade (%)

3500

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

7500

8000

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

Y m(k

g h

a-1)

Probabilidade (%)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)



inferiores a 25% foram obtidas para sementeira em Novembro, aumentando para

43% se a sementeira for em Dezembro e para 48% se em meados de Janeiro (Fig.

3a). Estes resultados são semelhantes aos relatados por Popova et al. (2014) para

milho de sequeiro. Por outro lado, a produção potencial (Ym) aumenta à medida que

a sementeira é retardada, estabilizando quando a sementeira é feita em Janeiro, com

poucas diferenças entre início e meados do mês (Fig. 3b). Os valores simulados de

produção real estão condicionados quer pelas RYL (Fig. 3a) como pela Ym (Fig.

3b); os resultados mostram vantagem na adoção da sementeira a 6 de Janeiro uma

vez que a Ya é mais alta ainda que apresente RYL elevadas mas que são

compensadas por uma Ym mais elevada. Conclui-se que a produção de cevada de

sequeiro é muito afetada tanto pela data de sementeira como pela variabilidade

climática prevalecente durante o ciclo cultural.

A Fig. 4 apresenta os indicadores de produtividade da água (WP) para cevada de

sequeiro. A maior WP corresponde a sementeira no início de Janeiro, o que se

relaciona com a maior produção potencial (Fig. 3b). De salientar que a WP relativa

à sementeira a 16 de Janeiro (Fig. 4) é a segunda mais elevada. Em contraste, a

menor WP (Fig. 4) corresponde a sementeira em Novembro, o que se deve a uma

menor Ym apesar de RYL ser menor (Fig. 3a).


), 16

Dezembro ( ), 30 Dezembro ( ), 6 Janeiro ( ), 16 Janeiro (- - -)

Fig. 4. Produtividade da água em cevada de sequeiro para diferentes datas de sementeira

(adaptado de Paredes et al., 2016).

A EWPR (Fig. 5) apresenta uma tendência semelhante à WP (Fig. 4). Os resultados

mostram que para qualquer das datas de sementeira existe uma elevada

probabilidade de rendimento negativo para o agricultor, ou seja, EWPR <1, em

particular quando a sementeira é realizada em Novembro ou início de Dezembro

(Fig. 5). Pode concluir-se que a cevada de sequeiro na área de estudo pode não ser

praticável em termos económicos, em particular em anos de seca. Os resultados da

Fig. 5 mostram uma clara vantagem de proceder à sementeira no início de Janeiro

uma vez que existe maior probabilidade de um retorno económico positivo.

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

1.40

1.50

1.60

1.70

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

WP

(kg

m-3

)

Probabilidade (%)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)




), 16

Dezembro ( ), 30 Dezembro ( ), 6 Janeiro ( ), 16 Janeiro (- - -)

Fig. 5. Razão da produtividade económica da água em cevada de sequeiro para distintas

datas de sementeira (a linha horizontal define o limiar de rentabilidade, EWPR = 1.00)

(adaptado de Paredes et al., 2016).

2.4. Impacto da data de sementeira e dos calendários de rega da cevada em

condições de seca

A simulação de cenários alternativos para a cevada foi efetuada para condições de

seca severa, definida para condições de procura climática forte, com probabilidade

de excedência de 20%. Assim, consideraram-se as datas de sementeira descritas na

Seção anterior e vários cenários de défice hídrico:

Cenário 1: sequeiro

Cenário 2: rega de complemento para satisfação das necessidades de água da

cultura quando o défice de gestão admitido (MAD) iguala a fração de

esgotamento da água do solo que não causa ´stress hídrico (p), i.e., MAD = p;

Cenário 3: défice suave ao longo do ciclo cultural (MAD = 1.10 p);

Cenário 4: défice suave na fase de floração/enchimento do grão (MAD = 1.10 p)

e moderado nas outras fases do ciclo (MAD = 1.20 p).

Foi adotada uma dotação fixa de rega de 8 mm de acordo com Pereira et al. (2015),

terminando a rega 25 dias antes da colheita de modo a evitar alterações que afetam

a qualidade de malte do grão.

As NIR para as distintas datas de sementeira em condições de seca severa são

apresentadas na Fig. 6 mostrando o aumento das NIR com o atraso da sementeira,

com um máximo NIR = 197 mm quando se considera a sementeira a 16 Janeiro. A

duração do ciclo cultural diminui de 196 para 168 dias, quando se semeia

respetivamente a 16 de Novembro e 16 de Janeiro e a colheita é esperada

respetivamente para final de Maio e início de Julho.

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

1.40

1.50

1.60

1.70

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

EWP

R()

Probabilidade (%)

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10

.5

15

.8

21

.1

26

.3

31

.6

36

.8

42

.1

47

.4

52

.6

57

.9

63

.2

68

.4

73

.7

78

.9

84

.2

89

.5

94

.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

5.3

10.5

15.8

21.1

26.3

31.6

36.8

42.1

47.4

52.6

57.9

63.2

68.4

73.7

78.9

84.2

89.5

94.7

RY

L (%

)

Probabildade (%)



Fig. 6. Necessidades líquidas de rega (NIR) da cevada dística, para diferentes datas de

sementeira, em condições de seca severa (adaptado de Paredes et al., 2016).

As quantidades de rega sazonal bruta (GID) e os totais de água utilizada (TWU)

para cada cenário de rega e data de sementeira são apresentados na Fig. 7. Verifica-

se que a tanto a GID como a TWU relativas aos cenários de rega (2 a 4) aumentam

à medida que a data de sementeira é protelada. Como esperado, o valor mais baixo

da TWU (Fig. 7b) é sempre obtido no caso do sequeiro para qualquer das datas de

sementeira. Os valores de TWU em sequeiro variam pouco entre um máximo a 6

de Dezembro (373 mm) e o mínimo a 16 de Janeiro (341 mm).

a) b)

● rega completa, Δ défice muito suave, □ défice suave, sequeiro

Fig. 7. Quantidade de rega bruta (GID) e o total de água utilizada (TWU) para os

diferentes cenários de rega e de datas de sementeira da cevada dística em condições de

seca severa (adaptado de Paredes et al., 2016).

A produção real (Fig. 8a) mais elevada é obtida nos cenários de rega completa,

sendo o maior valor conseguido se a sementeira ocorre a 6 de Janeiro. Estes

resultados relacionam-se com a produção potencial (Ym) (Fig. 8a) e com as baixas

RYL (Fig. 8b). As diferenças de produção entre os cenários de rega completa e

deficitária aumentam à medida que a data de sementeira é adiada.

0

50

100

150

200

250

300

16-Nov 30-Nov 06-Dez 16-Dez 30-Dez 06-Jan 16-Jan

NIR

(m

m)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200


GID

(m

m)

240

290

340

390

440

490

540


TWU

(m

m)

240

290

340

390

440

490

540


TWU

(m

m)

Rainfed Full VMild Mild


a) b)


Fig. 8. (a) Produção potencial (Ym, ) e produção real (Ya) e (b) perdas relativas de

produção (RYL) da cevada dística para diferentes cenários de rega e várias datas de

sementeira, em condições de seca severa (adaptado de Paredes et al., 2016).

Analisando os indicadores de produtividade da água (Fig. 9a) verifica-se que estes

apresentam valores muito semelhantes para todos os cenários de rega de

complemento, o que se explica pela pequena variação das razões entre produção

(Fig. 8a) e TWU (Fig. 7b). No entanto, existe uma tendência para a WP aumentar à

medida que a sementeira é mais tardia. Os valores de WP obtidos nestas condições

são semelhantes ao valor de WP observado no ano seco de 2012. Os valores mais

baixos de WP foram obtidos em condições de sequeiro, nomeadamente se

semeando em meados de Novembro. Confirma-se a vantagem da sementeira

ocorrer no início de Janeiro.

a) b)


Fig. 9. (a) Produtividade da água (WP) e (b) razão da produtividade económica da água

(EWPR) da cevada dística para diferentes cenários de rega e várias datas de sementeira

em condições de seca severa (adaptado de Paredes et al., 2016).

A Fig. 9b apresenta os resultados de EWPR, ou seja, do retorno económico do

agricultor por cada € investido. Verifica-se para este indicador um comportamento

semelhante ao da WP, aumentando para sementeira tardia, o que se deve à Ym (Fig.

8b). No entanto, contrariamente à WP, os valores de EWPR mais elevados são

obtidos quando a rega é calendarizada para a satisfação das necessidades da cultura.

3000

3500

4000

4500

5000

5500

6000

6500

7000

7500


Y me

Ya

(kg

ha-1

)

0

5

10

15

20

25

30

35

40


RY

L (%

)

240

290

340

390

440

490

540


TWU

(m

m)

Rainfed Full VMild Mild0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

0

100

200

300

400

500

600

16-Nov 30-Nov 06-Dec 16-Dec 30-Dec 06-Jan 16-Jan

Y a(k

g h

a-1)

GID

, TW

U (

mm

)

GID-Full GID-mild TWU-full TWU-mild yield-full yield-mild

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

1.40

1.50

1.60

1.70


WP

(kg

m-3

)

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10

1.20

1.30

1.40

1.50

1.60

1.70


EWP

R()

240

290

340

390

440

490

540


TWU

(m

m)

Rainfed Full VMild Mild


Como os custos da rega representam uma fração relativamente pequena nos custos

totais da exploração, o denominador da EWPR não se modifica muito quando haja

menor uso da água pelo que as diferenças entre as alternativas refletem

principalmente as diferenças em termos de produção obtida (Fig. 8a). O valor mais

elevado de EWPR refere-se a sementeira a 6 de Janeiro utilizando rega completa

(EWPR = 1.45). Os resultados indicam (Fig. 9b) que a cevada de sequeiro não é

economicamente viável em condições de seca para quaisquer datas de sementeira

(EWPR < 1.0). Em condições de seca severa, e para todos os cenários de rega, a

sementeira a 16 de Novembro não é viável e no caso da sementeira a 30 de

Novembro só é viável o cenário de rega completa.

Em conclusão, em condições de seca severa, os resultados relativos ao uso da água

apontam para vantagens de semear em meados de Novembro, o que está de acordo

com as medidas de mitigação usualmente propostas para cereais de inverno (Saadi

et al., 2015). No entanto, este é o cenário menos favorável em termos de

rendimento. Em contraste, a sementeira em inícios de Janeiro aumenta as

necessidades de água mas permite obter produções mais elevadas e maior retorno

económico, tanto quando se adota rega completa como rega deficitária. A adoção

de rega deficitária em condições de seca terá de ser acompanhada por uma gestão

adequada dos calendários de rega, podendo a utilização de previsões

meteorológicas ajudar nesta tarefa e apoiar a tomada de decisão em tempo real.

3. Impactos da rega deficitária do milho

3.1. Caracterização dos estudos efetuados em Alpiarça e Coruche

Com o objetivo de melhorar a informação sobre as relações água-produção foram

efetuados estudos em parcelas da Quinta da Lagoalva de Cima, em Alpiarça, de

2010 a 2012, com uma área de cerca de 200 ha cultivados com milho (Zea mays

L.). Nos estudos utilizou-se a variedade PR33Y74 (FAO 600) com uma densidade

aproximada de 82000 plantas ha-1. Todas as observações/medições efetuadas, assim

como a caracterização dos solos das três parcelas são descritas em Paredes et al.

(2014, 2015). As observações de campo incluíram as datas de início de cada fase

de desenvolvimento da cultura (Tabela 6).

Tabela 6. Datas e acumulação térmica (AGDD) para os estágios de desenvolvimento de

milho, Alpiarça (adaptado de Paredes et al., 2014).

Estágios de desenvolvimento do milho

Ano

Parcel

a

Sementeira Início do período de

crescimento rápido

Início do

período

intermédio

Início do

período

final

Colheita

2010 1 Data 25/05/2010 26/06 18/07 03/09 13/10

2

AGDD (oC) 310 684 1448 1810

2011 1 Data 27/04/2011 18/05 29/06 18/08 20/09

AGDD (oC) 297 716 1490 1955

2012 2 Data 16/04/2012 09/05 25/06 21/08 20/09

AGDD (oC) 252 687 1457 1902

3 Data 30/05/2012 16/06 17/07 13/09 12/10

CGDD (oC) 257 680 1416 1785


Foram colhidas amostras da produção final em locais próximos dos tubos acesso

das sondas de medição da humidade do solo, correspondendo a uma área total de

amostragem de 6.7 m2. As amostras foram secas em estufa a 65±5oC até obtenção

de peso constante, depois ajustado para 13% de humidade. Os resultados da

produção de biomassa e grão de milho apresentam-se na Tabela 7.

Tabela 7. Produção de biomassa e de grão de milho, Alpiarça (adaptado de Paredes et al.,

2014)

Parcela, ano Biomassa (t ha-1) Grão

(t ha-1)

1, 2010 41.86(±8.37) 20.62(±4.14)

2, 2010 26.27(±5.25) 12.78(±2.56)

1, 2011 40.02(±5.86) 19.46(±2.97)

2, 2012 38.70(±7.09) 19.32(±2.63)

3, 2012 33.62(±7.64) 16.53(±3.72)

Foram igualmente utilizados estudos de campo realizados na Estação Experimental

António Teixeira, localizada dentro do Perímetro de Rega do Vale do Sorraia,

Coruche. Os ensaios de campo foram delineados com o objetivo de avaliar os

impactos de diferentes níveis de défice hídrico em distintas fases do ciclo cultural

do milho. O clima é semelhante ao de Alpiarça (Fig. 1). O milho era da variedade

LG18 (FAO 300) e a densidade de sementeira foi de 90000 plantas ha-1. A

sementeira realizou-se a 10 de Maio, a emergência ocorreu a 25 de Maio, o máximo

desenvolvimento do coberto ocorreu de 12 a 19 de Julho dependendo do tratamento

de rega e a senescência, também dependente do tratamento de rega, iniciou-se entre

1 e 28 de Agosto. A colheita foi efetuada a 5 de Setembro em todos os tratamentos

(Alves et al., 1991). O solo era areno-limoso com capacidade de campo θFC = 0.22

(m3 m-3), coeficiente de emurchecimento θWP = 0.075 (m3 m-3) e conteúdo volumétrico

à saturação θsat = 0.37 (m3 m-3).

As observações e medições efetuadas no campo experimental de Coruche para cada

tratamento de rega incluíram:

(i) as datas dos estágios de desenvolvimento;

(ii) os índices de área foliar (LAI, m2 m-2), medidos ao longo do ciclo da cultura

utilizando um medidor portátil (LI-COR modelo LI-3000 A);

(iii) a produção final de grão (Tabela 8), em amostras colhidas numa área de 1.6 m2

por tratamento. As amostras foram secas em estufa a uma temperatura de 65±5oC e

a produção foi depois ajustada para 13% de humidade do grão.

(iv) as dotações de rega (D, mm), determinadas utilizando pluviómetros colocados

acima do copado e próximos dos tubos de acesso das sondas de medição do

conteúdo de água do solo. Os tratamentos de rega foram configurados utilizando a

técnica do gradiente de rega (Hanks et al., 1976) usando um sistema de rega por

aspersão fixa. A rega foi efetuada em média cada 5 dias, utilizando-se um

termómetro de infravermelhos para confirmar o estado hídrico das plantas (Alves e

Pereira, 2000);

(v) o conteúdo de água do solo medido antes e após cada rega utilizando uma sonda


de neutrões DIDCOT previamente calibrada; as medições foram efetuadas às

profundidades de 0.10, 0.15, 0.20, 0.30, 0.40, 0.50, 0.60, 0.80, 1.00 e 1.20 m;

(vi) a evapotranspiração real (ETc act), determinada para os períodos que medeiam

dois eventos de rega sucessivos usando o balanço hídrico do solo (Doorenbos e

Pruitt, 1977). A percolação profunda foi estimada com base nas medições de água

do solo abaixo da profundidade radicular (0.60 a 1.20 m). Observou-se que o

escoamento superficial foi nulo, tal como a ascensão capilar uma vez que a toalha

freática era profunda.

Foram estabelecidas várias estratégias de rega, incluindo rega completa e

deficitária, considerando as seguintes fases críticas de desenvolvimento do milho:

vegetativa, floração/formação do grão e maturação (Alves et al., 1991). Foram

selecionadas para o presente estudo seis estratégias de rega com várias repetições

(Paredes et al., 2014):

(A) rega completa em todas as fases da cultura;

(B) défice hídrico imposto na fase vegetativa;

(C) défice hídrico imposto na maturação;

(D) défice hídrico imposto durante as fases vegetativa e de floração;

(E) défice hídrico imposto nas fases vegetativa e de maturação; e

(F) défice hídrico imposto ao longo do ciclo da cultura.

Informação detalhada dos estudos são encontrados em Alves et al. (1991).

Tabela 8. Produção de biomassa e de grão de milho para os diferentes tratamentos de

rega, Vale do Sorraia (Alves et al., 1991).

Tratamento Biomassa total (t ha-1) Grão

(t ha-1)

A 26.57(±3.42) 12.15(±1.20)

B 21.61(±2.19) 10.03(±1.27)

C 25.02(±0.96) 12.23(±0.40)

D 17.59(±0.88) 6.65(±0.26)

E 19.06(±0.27) 7.11(±1.13)

F 14.02(±0.39) 6.66(±0.98) Nota: Desvio padrão das amostras apresentado entre parêntesis

3.2. Estimação da produção de milho

A aproximação simplificada descrita na Seção 2.2, combinação SIMDualKc-

Stewart, foi utilizada para estimar a produção de milho. No modelo global de

Stewart (S1), no presente estudo, utilizou-se o fator de resposta do milho (Ky= 1.32)

obtido no estudo por Paredes et al. (2014). Este valor situa-se na gama de variação

de Ky obtida por Stewart et al. (1977) [Ky = 1.03 a 1.72], sendo compatível com os

valores referidos por Popova et al. (2006) [Ky= 1.00 e 1.48].

Utilizou-se uma adaptação do modelo S2 utilizando a Tc act em vez da ETc act

(Paredes et al., 2014). Alves et al. (1991) obtiveram os fatores de resposta do milho

na fase vegetativa (βv), floração/formação do grão (βf) e maturação (βm). Assim, a


Eq. 3 tomou a seguinte forma

Ya = Ym −Ym (βvTd,v+ βfTd,f+βmTd,m)

Tc (6)

onde Ym é a produção potencial, Tc é a transpiração máxima sazonal (mm) e Td,v,

Td,f e Td,m são os défices de transpiração (Tc - Tc act) respetivamente para as fases

vegetativa, floração/formação do grão e maturação.

Os valores dos fatores de resposta ao stresse derivados por Alves et al. (1991) e

usados no presente estudo foram βv = 2.1 e βm = 2.1. Porém como o milho tem a

capacidade de se adaptar ao stresse, o que se designa por condicionamento, os

valores dos fatores de resposta ao stresse tomam valores diferentes quando este

ocorre. Assim, no caso do stresse ser imposto ao longo do ciclo cultural, adotaram-

se βv = 1.2, βf = 2.8 e βm = 0.9. Estes valores são comparáveis com os obtidos por

Stewart et al. (1977): 1.0 < βv < 1.8, 0.8 <βf < 5.7 e 0.6 <βm< 2.8. Doorenbos e

Kassam (1979) propuseram um valor de 1.5 < βf < 2.3. Igbadun et al. (2007)

obtiveram um valor mais baixo, βf = 0.86, que pode ser explicado pela utilização de

variedade de milho mais resistente. Como os impactos do défice hídrico na fase de

floração/formação de grão são muito elevados (Stewart et al., 1977; Alves et al.,

1991; Karam et al., 2003; Farré e Faci, 2009) esses tratamentos não foram

considerados no presente estudo.

A produção potencial (Ym) é influenciada por variados fatores, nomeadamente a

radiação, a temperatura e a duração do ciclo da cultura. A Ym utilizada no presente

estudo foi obtida tendo em consideração a produção observada no tratamento de

rega completa, onde não foi observado stresse, e informação proveniente dos

agricultores na área de estudo, depois ajustada utilizando o método de Wageningen

(Doorenbos e Kassam, 1979). Assim, para o estudo efetuado em Alpiarça com a

variedade de milho PR33Y74 (FAO 600) Ym foi 21952 kg ha-1 para 2010, 19779

kg ha-1 em 2011, e 20595 kg ha-1 e 16865 kg ha-1 respetivamente para as parcela 2

e 3 em 2012, com o valor mais baixo correspondendo a uma menor duração do ciclo

(Tabela 5). Para o caso da experimentação em Coruche, em que se utilizou a

variedade de milho LG18 (FAO 300), Ym = 14169 kg ha-1.

O conjunto de dados de ambos os estudos foi utilizado com o modelo SIMDualKc,

após calibração, para derivar os valores de Tc act e ETc act utilizando-se as produções

observadas para obter as relações produção-T e produção-ET da Fig. 10. Os

resultados mostram que, como esperado, existe uma melhor correlação entre

produção-T do que produção-ET o que se deve ao fato de a evaporação não

contribuir para a produção e por isso provocar algum viés na estimativa.


a) b)

Fig. 10. Relação entre a produção de milho observada e: a) a evapotranspiração real (ETc

act) e b) a transpiração da cultura (Tc act) (◊ observações em Alpiarça e observações no

Vale do Sorraia) (adaptado de Paredes et al., 2014).

Os resultados da predição da produção quando se utilizam os modelos S1 e S2 são

apresentados na Fig. 11 mostrando que ambos os modelos conseguem simular bem

as produções obtidas em condições muito distintas, com o modelo S2 a apresentar

menores erros de estima. Tal é explicado pelo impacto diferenciado do stresse nas

distintas fases do ciclo cultural.

a) b)

b0 1.00 1.00

R2 0.84 0.92

RMSE (kg ha-1) 1800 1209

AAE (kg ha-1) 1507 926

ARE (%) 18.5 10.0

EF 0.81 0.92

b0 - coeficiente de regressão da regressão linear forçada à origem; R2 - coeficiente de determinação; RMSE raiz

(quadrada) do erro quadrático médio; AAE - erro médio absoluto; ARE - erro médio relativo; EF - eficiência de

modelação.

Fig. 11. Retas de regressão e indicadores de ajustamento entre a produção de milho

observada e simulada (kg ha-1) usando os modelos (a) S1 e (b) S2 (◊ observações em

Alpiarça e ♦ observações no Vale do Sorraia) (adaptado de Paredes et al., 2014).

Os valores elevados de R2 indicam que os valores de produção estimados pelos

modelos são estatisticamente próximos dos valores observados. O RMSE quando

se aplica o modelo S1 representa menos de 10% da produção média observada e o

Produção = 33 ETc act - 5106R² = 0.76

0

5000

10000

15000

20000

25000

0 200 400 600 800

Pro

du

ção

ob

serv

ada

(kg

ha-1

)

ETc act simulada (mm)

Produção = 47 Tc act - 6579R² = 0.80

0

5000

10000

15000

20000

25000

0 200 400 600 800

Pro

du

ção

ob

serv

ada

(kg

ha-1

)

Tc act simulada (mm)

Produção = 47 Tc act - 6579R² = 0.80

0

5000

10000

15000

20000

25000

0 200 400 600 800

Pro

du

ção

ob

serv

ada

(kg

ha-1

)

Tc act simulada (mm)

Series1

lagoalva

sorraia

Linear (Series1)

0

5000

10000

15000

20000

25000

0 5000 10000 15000 20000 25000

Y asi

mu

lad

o c

om

o S

1 (k

g h

a-1)

Ya observado (kg ha-1)

0

5000

10000

15000

20000

25000

0 5000 10000 15000 20000 25000

Y asi

mu

lad

o c

om

o S

2 (

kg h

a-1)

Ya observado (kg ha-1)


RMSE relativo ao modelo S2 representa aproximadamente 7%. AAE e ARE são

baixos em ambos os casos mostrando a boa precisão dos modelos S1 e S2. Ambos

os valores de EF são elevados indicando que o erro quadrático médio dos resíduos

é bastante menor do que a variância das observações, pelo que ambos os modelos

se podem considerar bons preditores da produção de milho. Os resultados obtidos

com ambos os modelos (Fig. 11) são comparáveis com os de outros estudos que

utilizaram modelos de produção (vide Tabela 9).

Tabela 9. Exemplos de resultados da estimação da produção de milho utilizando modelos

expressos em termos do NRMSE reportados na literatura.

NRMSE* (%) Modelo Autores

9 RZWQM-CERES-Maize Ma et al. (2006)

13 DSSAT Ma et al. (2006)

13 a 16 CERES-Maize DeJonge et al. (2012)

14 AquaCrop Hsiao et al. (2009)

34 AquaCrop Heng et al. (2009)

43 AquaCrop Katerji et al. (2013)

7 a 18 AquaCrop Ahmadi et al. (2015)

* NRMSE = RMSE/��

3.3. Estimação da produtividade da água

A estimação da produtividade da água dos calendários de rega dos agricultores

seguiu a metodologia descrita na Secção 2.2. Na Tabela 10 são apresentados os

indicadores de produtividade da água relativos à gestão efetuada pelos agricultores;

adicionalmente, apresentam-se o uso da água e a transpiração simulada.

Tabela 10. Uso da água, produção de grão e indicadores de produtividade da água em

milho relativo observados em Alpiarça (adaptado de Paredes et al., 2014).

2010 2011 2012

Parcela 1 2 1 2 3

Precipitação (mm) 89 89 283 108 39

Rega bruta (GID, mm) 780 840 539 722 620

BWUF () 0.80 0.70 0.85 0.81 0.86

Percolação profunda (mm) 13 18 36 2 0

Escoamento superficial (mm) 0 0 2 0 0

Variação do armazenamento de água no solo (mm) -54 -59 -74 32 54

Total de água utilizada (TWU, mm) 815 870 748 862 713

Transpiração real (Tc act, mm) 474 451 525 596 506

Produção observada de grão (kg ha-1) 20615 12775 19459 19322 16530

Produtividade da água (WP, kg m-3) 2.53 1.47 2.60 2.24 2.32

Razão da produtividade económica da água (EWPR) 2.84 1.74 2.80 2.69 2.35

No cálculo da produtividade económica para os diferentes anos, os custos dos

fatores de produção e os preços unitários da produção foram atualizados

anualmente. As GID foram estimadas utilizando as BWUF médias observadas em

campo, as quais variaram entre 0.70 e 0.86; o valor mais baixo foi observado na

parcela 2 em 2010 e o mais elevado na parcela 3 em 2012 (Tabela 10). Os resultados

da BWUF mostram que o agricultor procurou melhorar os sistemas de rega após as


avaliações de campo. O melhor resultado da WP foi obtido em 2011, o que se deveu

à elevada produção e a uma adequada calendarização da rega que permitiu aplicar

menos água para obter 1 kg de milho. Valores de WP relativamente semelhantes

aos do presente estudo foram referidos por Di Paolo e Rinaldi (2008), com WP a

variar de 1.44 a 2.25 kg m-3, Hernández et al. (2015) com valores de WP entre 1.45

e 2.45 kg m-3.

Os resultados económicos, expressos em termos de EWPR, foram menos

influenciados pela melhoria da BWUF pois os custos da rega são uma pequena

fração dos custos de produção. A EWPR reflete a influência do valor da produção

uma vez que os custos de produção variaram pouco no período de 2010 a 2012. O

maior retorno económico foi obtido em 2010 na parcela 1, onde por cada euro

investido o agricultor recebeu 2.84 euros; este resultado corresponde a elevada

produção e a custos de produção que refletem a elevada BWUF. O lucro mais baixo

foi obtido para a parcela 2 em 2010 refletindo a menor produção associada a custos

de produção mais elevados, os quais foram influenciados pela baixa BWUF.

3.4. Calendários de rega para conviver com as secas

As necessidades líquidas de rega (NIR) do milho foram calculadas utilizando a série

de 19 anos de dados de precipitação e ETo descrita na Secção 2.3. A data de

sementeira selecionada foi a observada em 2010 (Tabela 6), que possibilita a

ocupação do campo durante o período de inverno com outra cultura, por exemplo a

ervilha. As datas das fases do ciclo cultural foram definidas utilizando os GDD

médios observados em campo (Tabela 5). A Fig. 12 apresenta as NIR do milho, que

variam entre 479 e 788 mm de acordo com a procura climática e a precipitação,.

Assim, foram desenhadas várias estratégias de rega usando o modelo SIMDualKc,

com o objetivo de conviver com a seca; estas estratégias foram avaliadas para

condições de procura climática forte, i.e. seca severa, a que corresponde uma NIR

com uma probabilidade de excedência de 20%.

Fig. 12. Necessidades líquidas de rega do milho em Alpiarça.

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

1100

5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95

NIR

(m

m)

Probabilidade (%)


A Ym para o ano de seca severa (Ym = 18258 kg ha-1) foi obtida utilizando o método

de Wageningen (Doorenbos e Kassam, 1979). Para estimar as perdas de produção

utilizou-se o modelo S2 anteriormente descrito. As estratégias de rega definidas,

que consideram uma dotação fixa I = 15 mm e diferentes limiares de défice (MAD

),

foram as seguintes:

Cenário 1 - rega para satisfação das necessidades de água da cultura, MAD = p;

Cenário 2 - MAD = 1.10 p; 1.20 p, 1.05 p; 1.20 p, respetivamente para as fases

inicial, de desenvolvimento, intermédia e final do ciclo cultural;

Cenário 3 - MAD = 1.20 p; 1.30 p, 1.10 p; 1.30 p para as mesmas fases;

Cenário 4 - MAD = 1.20 p; 1.40 p, 1.20 p; 1.40 p para as mesmas fases.

Em todas os casos a rega cessa 30 dias antes da colheita para permitir que o grão

atinja um teor de água mais adequado à sua conservação pós-colheita.

A Fig. 13a apresenta a quantidade bruta de água de rega (GID) e o total de uso da

água (TWU) para cada cenário de rega enquanto as produções atuais Ya (kg ha-1) e

as perdas relativas de produção (RYL) simuladas usando a combinação SIMDualKc

com o modelo S2 se apresentam na Fig. 13b, em ambos os casos referentes aos

cenários de rega acima definidos.

a) b)

Fig. 13. Quantidade de rega bruta (GID, ♦) e total de água utilizada (TWU, ○) (a) e

produção real (Ya, x) e perdas relativas de produção (RYL, ∆) (b) para os vários cenários

de rega do milho em condições de seca severa.

Pela análise dos resultados da Fig. 13, verifica-se que, em condições de seca severa,

a cultura do milho para ser gerida com carência hídrica limitada (RYL < 5%,

cenário 1), requer uma dotação total de rega de 800 mm. Optando pela rega

deficitária controlada (RYL < 10%, cenário 2), verifica-se uma poupança de água

de 12% relativamente ao calendário correspondente a conforto hídrico (cenário 1),

com uma poupança de 5 regas. Se considerarmos o cenário 4, a poupança de água

de rega sobe para 37% mas a produção reduz-se em 20%.

Analisando os cenários de rega em termos de produtividade da água (Fig. 14)

verifica-se que o valor mais baixo, WP = 1.86 kg m-3, corresponde ao calendário de

rega com conforto hídrico, enquanto o mais elevado, WP = 2.20 kg m-3, se verifica

para os cenários 3 e 4 de rega deficitária, porém com perdas relativas de produção

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

Cenário 1 Cenário 2 Cenário 3 Cenário 4

GID

e T

WU

(m

m)

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000


0

5

10

15

20

25

Y a(k

g h

a-1)

RY

L (%

)


superiores, 15 e 20% (Fig. 13b) sendo que estas são proporcionais à diminuição da

TWU (Fig. 13a). No entanto, as estratégias que conduzem a uma maior poupança

de água (Fig. 13a) e maior WP têm distinto retorno económico, sendo que a EWPR

decresce então para, respetivamente, 2.16 e 2.00 euros por cada euro investido (Fig.

14). Verifica-se que todas as estratégias propostas são viáveis para os preços atuais

do milho uma vez EWPR é sempre superior a 1.00.

Em conclusão, em condições de disponibilidade limitada de água dever-se-á

procurar um equilíbrio entre poupança de água e retorno económico para o

agricultor. Assim, os calendários deficitários apresentam-se como uma boa

alternativa mas os agricultores devem ser apoiados nas decisões relativas à gestão

da rega, mas evitando sempre a imposição de défice hídrico significativo durante

os períodos de floração e enchimento do grão. O apoio à gestão da rega deverá ser

efetuado mediante a utilização de dados de previsão meteorológica de curto e médio

prazo.

Fig. 14. Produtividade da água (WP, ●) e razão da produtividade económica da água

(EWPR, □) em milho para diferentes cenários de rega em condições de seca severa.

Em conclusão, em condições de seca e disponibilidade limitada de água dever-se-á

procurar um equilíbrio entre a poupança de água e o retorno económico para o

agricultor. Assim, os calendários deficitários mostram ser uma boa alternativa.

Porém, os agricultores devem ser apoiados nas decisões relativas à gestão da rega

de forma a evitar sempre a imposição de défices hídricos significativos durante os

períodos de floração e enchimento do grão. O apoio à gestão da rega deverá

preferencialmente ser efetuado mediante a utilização de dados de previsão

meteorológica, de curto e médio prazo, a ser usados como dados de entrada num

modelo de balanço hídrico como o SIMDualKc.

4. Conclusões

A aproximação simplificada usada para a estimar os impactos do défice hídrico na

produção e que combina o modelo de balanço hídrico SIMDualKc com os modelo

S1 e S2 de água-produção de Stewart, foi testada para cereais de primavera e de

verão, respetivamente a cevada para malte e o milho. O modelo SIMDualKc foi

1.00

1.20

1.40

1.60

1.80

2.00

2.20

2.40

1.80

2.00

2.20

2.40


EWP

R (

)

WP

(kg

ha-1

)


previamente calibrado para cada cultura (Paredes et al., 2015) e os resultados

relativos à transpiração da cultura foram utilizados como dados de entrada dos

modelos água-produção de Stewart. Os resultados obtidos mostram um bom

desempenho desta aproximação simplificada na predição da produção de ambas as

culturas em condições climáticas distintas, nomeadamente em termos de

precipitação contrastante, conduzindo a desvios pequenos entre observações e

predições, conforme mostrou a sua comparação com resultados publicados

referindo a aplicação de vários modelos a ambas as culturas. O modelo SIMDualKc

foi utilizado para simular diferentes estratégias de gestão da água.

Os resultados para a cevada mostraram que a antecipação da data de sementeira

conduz a menores necessidades de rega mas origina uma menor produção potencial.

Consequentemente, é previsível que o retorno económico para o agricultor,

expresso em termos de rácio da produtividade económica da água seja menor para

sementeira em Novembro relativamente a início de Janeiro. A opção de semear em

Janeiro aumenta as necessidades de rega mas também as produções e o retorno

económico. Concluiu-se também que a cevada em regime de sequeiro é uma opção

frequentemente não viável em termos económicos, em particular em condições de

seca. Em condições de seca a sementeira em Novembro não é economicamente

viável, mesmo utilizando rega para satisfação completa das necessidades de água

da cultura uma vez que o retorno económico para o agricultor é quase sempre

negativo. Ao invés, o retorno é positivo se a sementeira for atrasada para final de

Dezembro ou início de Janeiro, incluindo quando se utiliza rega deficitária

controlada.

Os calendários de rega do milho estudados para condições de seca mostraram a

adequação de défice hídrico moderado ao longo do ciclo da cultura com exceção

das fases de floração e de enchimento do grão, em que o défice deve ser suave de

modo a impedir elevados impactos negativos na produção. Esta adequação foi

expressa em termos de uso da água e de produtividade económica (retorno

económico). Verificou-se que adotando o calendário mais deficitário se poderia

reduzir o consumo de água de rega em 37%, mas com um decréscimo de produção

de 20%, i.e. com redução do retorno económico de 2.40 para 2.00 €/€. Assim, em

condições de seca dever-se-á procurar um equilíbrio entre poupança de água e

retorno económico para o agricultor.

A utilização de modelos de calendarização da rega, como o SIMDualKc, em tempo

real utilizando dados de previsão meteorológica é aconselhável para o apoio à

decisão do agricultor em condições de seca.

Agradecimentos

O primeiro autor agradece à FCT a bolsa de pós-doutoramento

(SFRH/BPD/102478/2014) que lhe foi atribuída. O presente estudo foi financiado

pelo projeto PTDC/GEOMET/3476/2012 “Avaliação da Predictabilidade e

hibridação de Previsões sazonais de seca na Europa Ocidental – PHDROUGHT”.


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