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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA
Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical
SIMULAÇÃO DO CRESCIMENTO E PRODUÇÃO DO
ALGODOEIRO COM O PROGRAMA COTTON 2K, 1.0
RONALDO DE ASSIS MEDEIROS
C U I A B Á - MT
2006
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA
Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical
SIMULAÇÃO DO CRESCIMENTO E PRODUÇÃO DO
ALGODOEIRO COM O PROGRAMA COTTON 2K, 1.0
RONALDO DE ASSIS MEDEIROS
Engenheiro Agrônomo
Orientador: Prof. Dr. JOSÉ HOLANDA CAMPELO JÚNIOR
Dissertação apresentada à Faculdade de
Agronomia e Medicina Veterinária da
Universidade Federal de Mato Grosso,
para obtenção do título de Mestre em
Agricultura Tropical.
C U I A B Á - MT
2006
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FICHA CATALOGRÁFICA
M488s
Medeiros, Ronaldo de Assis
Simulação do crescimento e produção do algodoeiro com o programa Cotton 2k, 1.0 / Ronaldo de Assis Medeiros. – 2006.
78p. : il.
Dissertação (mestrado) – Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agricultura Tropical, 2006.
“Orientação: Profº Drº José Holanda Campelo Júnior”.
CDU – 633.511(817.2)
Índice para Catálogo Sistemático
1.
Algodão – Cultura 2.
Algodoeiro – Produção – Santo Antônio do Leverger (MT)
3.
Algodão – Crescimento – Simulação 4.
Algodão – Produção – Programa Cotton 2k, 1.0
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE MATO GROSSO
FACULDADE DE AGRONOMIA E MEDICINA VETERINÁRIA
Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical
CERTIFICADO DE APROVAÇÃO
Título: SIMULAÇÃO DO CRESCIMENTO E PRODUÇÃO DO
ALGODOEIRO COM O PROGRAMA COTTON 2K, 1.0
Autor: RONALDO DE ASSIS MEDEIROS
Orientador: Dr. JOSÉ HOLANDA CAMPELO JÚNIOR
Aprovado em 31 de Janeiro de 2006.
Comissão Examinadora:
_________________________________________
Prof. Dr. José Holanda Campelo Júnior (FAMEV/UFMT) (Orientador)
_________________________________________
Dra. Elisabeth Aparecida Furtado de Mendonça (FAMEV/UFMT)
_________________________________________
Dr. Gilson Alberto Rosa Lima (UNEMAT)
_________________________________________
Dr. Carlos Caneppele (FAMEV/UFMT)
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DEDICATÓRIA
Aos meus pais, Antonio Medeiros de Araújo e Maria José Duarte Medeiros pelo apoio e carinho recebido, dedico.
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AGRADECIMENTOS
A DEUS, pela vida, saúde, família, amigos, pelo privilégio de tornar-
me um Mestre.
Aos meus pais, Antonio Medeiros de Araújo e Maria José Duarte
Medeiros, pelo exemplo de vida, apoio, incentivo e carinho.
Aos meus irmãos, Leonardo Duarte Medeiros, Reginaldo Antonio
Medeiros, Alessander Duarte Medeiros, Ricardo César Medeiros, Leone
Duarte Medeiros, Leandro José Medeiros, Juliana Caroline Medeiros e
Renato Medeiros (em especial), pelo apoio e incentivo.
Aos sobrinhos Walter Vinícius, Luana e Leonardo, pelo carinho,
ingenuidade aos problemas e força de vontade.
Às cunhadas Elenice, Vanusa, Verônica e Claudiana, pela amizade e
companheirismo.
Aos meus Avós (in memorian): Leontina e Clarindo; Floriscena e José
Medeiros.
Aos meus demais familiares, pelo apoio e incentivo.
Ao Prof. Dr. José Holanda Campelo Júnior pela amizade, apoio,
atenção e na orientação deste trabalho.
A Walkiria Garcia pelo incentivo, carinho, atenção e compreensão nas
horas difíceis.
Em especial ao Engenheiro Agrônomo Daniel de Brito Goulart pela
amizade.
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Aos Amigos Anderson Augusto e Patrícia Trentini pelo
companheirismo.
Aos amigos Engenheiros Agrônomos MSc. Luciano Roberto Brauwers
e Joaquim Alex Rodrigues Duram pelo apoio na condução do experimento e
coleta de dados.
A todos os colegas do Núcleo de Tecnologia em Armazenagem (NTA)
em especial a Márcia Partoski e Keila Vilela pela amizade e apoio na coleta
de dados.
A colega de Mestrado Eleusa Maria Almeida pela amizade e apoio na
coleta de dados.
Aos colegas de turma Jorge, Léo, Geovani, Rene, Renato, Luis
Carlos, Evandro, Eleusa, Fabiola pela amizade companheirismo.
Aos colegas do Instituto de Defesa Agropecuária de Mato Grosso,
Djalma Rodrigues, José Carlos, Valto, Flavio, Marcelma, Cleusa, Alexander
e Lourival, pela amizade.
À Universidade Federal de Mato Grosso, em especial ao Programa de
Pós-graduação em Agricultura Tropical, pela oportunidade de conclusão
deste trabalho.
A todos os professores, técnicos do Programa de Pós-graduação em
Agricultura Tropical.
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LISTA DE FIGURAS
Página
1 Imagem da tela inicial do modelo de simulação COTTON 2K..........
39
2 Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
HAKB1.PRO..................................................................................... 40
3 Imagem do arquivo do modelo de simulação que são editadas
informações sobre o local e dados da cultura...................................
40
4 Imagem do arquivo do modelo de simulação em que estão os
arquivos de entrada que compõem a simulação..............................
41
5 Imagem do arquivo do modelo de simulação, em que é informada
a opção de saída dos arquivos......................................................... 41
6 Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
HAZOR.INT, em que são fornecidos os dados da condição inicial
do solo............................................................................................... 42
7 Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
HAZOR.HYD, em que são editados os dados sobre a hidrologia
do solo............................................................................................... 43
8 Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
HAKB1.AGI, onde são editados os dados sobre o manejo da
cultura................................................................................................
44
9 Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome “Irrigation
Applications”, onde são informados os dados sobre a irrigação da
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8
cultura................................................................................................
44
10 Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
PLANT.ACT, onde são editados os dados climáticos diários...........
45
11 Imagem da tela inicial do modelo em que é dado o comando para
executar a simulação........................................................................ 46
12 Precipitação mensal em Santo Antonio do Leverger-MT, durante a
condução do experimento.................................................................
48
13 Insolação (h.dia-1) mensal média em Santo Antonio do Leverger-
MT durante a condução do experimento.......................................... 49
14 Radiação solar (MJ.m-2.dia-1) mensal média em Santo Antonio do
Leverger, durante a condução do experimento................................
49
15 Temperatura (oC) máxima (T MAX), mínima (TMIN) e média (T
MED) mensal em Santo Antonio do Leverger, durante a condução
do experimento................................................................................. 50
16 Índice de área foliar (IAF m2.m-2) medido e simulado no primeiro
(A), segundo (B), terceiro (C) e quarto ciclo de cultivo (D) da
cultivar de algodão ITA 90, em Santo Antonio do Leverger-MT.......
51
17 Altura das plantas (cm) medida e simulada no primeiro (A),
segundo (B), terceiro (C) e quarto ciclo de cultivo (D) da cultivar de
algodão ITA 90, em Santo Antonio do Leverger-MT.........................
54
18 Número de botões medidos e simulados no primeiro (A), segundo
(B), terceiro (C) e quarto ciclo de cultivo (D) da cultivar de algodão
ITA 90, em Santo Antonio do Leverger-MT...................................... 57
19 Número de maçãs medidas e simuladas no primeiro (A), segundo
(B), terceiro (C) e quarto ciclo de cultivo (D) da cultivar de algodão
ITA 90, em Santo Antonio do Leverger-MT...................................... 59
20 Número de capulhos medidos e simulados no primeiro (A),
segundo (B), terceiro (C) e quarto ciclo de cultivo (D) da cultivar de
algodão ITA 90, em Santo Antonio do Leverger-MT.........................
60
21 Produção medida e simulada (kg.ha-1) nos quatro ciclos de cultivo
em Santo Antonio do Leverger-MT...................................................
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LISTA DE TABELAS
Página
1 Critério de interpretação do desempenho do modelo de
simulação pelo índice “c”................................................................
47
2 Precisão (r), exatidão (d) e confiança (c) entre os valores
simulados, de altura e IAF das plantas e valores medidos nos
diferentes ciclos de cultivo..............................................................
56
3 Precisão (r), exatidão (d) e confiança (c) obtidas entre os valores
de botões, maçãs, capulhos e a produção final simulados, e
valores medidos nos diferentes ciclos de cultivo............................
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SUMÁRIO
Página
1 INTRODUÇÃO...............................................................................................
15
2 REVISÃO DE LITERATURA......................................................................
18
2.1. Fases Ontogênicas do Algodoeiro................................................... 26
2.1.1. Fase 1: fase vegetativa inicial, da emergência ao primeiro botão
floral......................................................................................................... 27
2.1.2. Fase 2: fase juvenil, do botão floral à primeira flor......................... 27
2.1.3. Fase 3: fase reprodutiva, do aparecimento da 1ª flor até o ponto
de corte....................................................................................................
29
2.1.4. Fase 4: fase de maturação, do ponto de corte à maturação.......... 30
2.2. A Cultivar...........................................................................................
30
2.3. Modelos e Simulações......................................................................
31
2.4. Modelagem em Sistemas Agrícolas..................................................
33
2.4.1. O modelo COTTON 2K..................................................................
36
3. MATERIAL E MÉTODOS....................................................................
37
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO...........................................................
48
5. CONCLUSÕES....................................................................................
68
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS....................................................
69
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SIMULAÇÃO DO CRESCIMENTO E PRODUÇÃO DO ALGODOEIRO COM
O PROGRAMA COTTON 2K, 1.0
RESUMO – O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho do programa
COTTON 2K, 1.0 na simulação do crescimento e produção do algodoeiro
(Gossypium hirsutum L. raça latifolium Hutch) em Santo Antônio do Leverger
MT. O trabalho foi desenvolvido na Fazenda Experimental da Universidade
Federal de Mato Grosso, localizada no Município de Santo Antônio do
Leverger - MT, com latitude de 15,8ºS, longitude 56,1ºW e altitude de 140 m.
No plantio em cada ciclo de cultivo foi realizado adubação de manutenção
com 50 kg de N, 150 kg de P2O5 e 50 kg de k20 por ha. No período de
setembro de 2003 a novembro de 2004 foram realizados quatro ciclo de
cultivos de algodoeiro, em diferentes épocas, com a cultivar ITA 90, sendo
cada parcela de 25 m2, com espaçamento de 1 m entre fileiras e 10 plantas
por metro. Em três plantas escolhidas aleatoriamente dentro de cada
parcela, foram medidas a altura, o maior comprimento e maior largura das
folhas e realizada a contagem do número de estruturas reprodutivas a cada
15 dias. Para as simulações foram utilizados os dados climatológicos obtidos
em estação convencional, instalada próximo ao local do experimento. No
período em que ocorreu a escassez de chuvas, a irrigação foi efetuada a
cada sete dias, quando era realizada a somatória da precipitação desse
período. Não havendo uma somatória superior a 50 mm a lâmina de água foi
completada com o fornecimento de irrigação para atingir esta quantidade.
Para comparação com os dados obtidos a campo foi realizada a simulação
dos dados, através do programa COTTON 2K, versão 1.0. Para avaliar o
desempenho do modelo foram correlacionados os valores simulados com os
medidos, pela regressão linear, sendo considerados os seguintes
indicadores estatísticos: precisão - coeficiente de correlação “r”; exatidão –
índice de Willmott “d”; e de confiança ou desempenho “c”. A validação do
modelo para os quatro ciclos de cultivo independentes pelo índice “d” variou
de acordo com as variáveis avaliadas. Para o índice de confiança ou
desempenho “c” o modelo apresentou desempenho diferenciado, sendo
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“ótimo” para altura de plantas no primeiro e segundo ciclo, bom no terceiro e
sofrível no quarto ciclo de cultivo, e para o IAF o desempenho variou de
“bom” a “péssimo” entre os ciclos de cultivo. Para botões florais, o
desempenho foi considerado “péssimo”, para as maçãs o desempenho
variou de “mau” a “péssimo” entre os ciclos de cultivo, já para os capulhos o
modelo teve um desempenho variando de “mediano” a “péssimo”, entre os
ciclos de cultivo. Para a produção final a maior produção medida foi obtida
no quarto ciclo de cultivo com 2.842,8 kg.ha-1, já a produção simulada o
maior valor foi obtido no segundo ciclo de cultivo foi 1.321 kg.ha-1 de
algodão. O desempenho do modelo para a produção final foi “péssimo” para
os dois índices avaliados.
Palavras-chave: algodão, fenologia, modelo, índice de concordância “d”,
índice de confiança “c”.
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SIMULATION OF THE COTTON PLANT GROWTH AND YIELD WITH THE
PROGRAM COTTON 2K, 1.0
ABSTRACT – This work aimed at evaluating the performance of the program
COTTON 2K, 1.0 in the simulation of the cotton plant growth and yield
(Gossypium hirsutum L. raça latifolium Hutch) in Santo Antônio do Leverger
MT. This work was carried out on the Experimental Farm of the Federal
University of Mato Grosso, in the district of Santo Antônio do Leverger - MT,
with 15,8ºS latitude, 56,1ºW longitude and height of 140 m. In the planting in
each growth stage, maintenance manuring with 50 kg of N, 150 kg of P2O5
and 50 kg of k20 per ha. From September 2003 to November 2004 four
stages of cotton plant crop were done in different periods, with the cultivar
ITA 90, being each plot of 25 m2, with intervals of 1 m among lines and 10
plants per meter. In three of the plants randomly chosen within each plot, the
height, the largest length and width of the leaves were measured and the
number of reproductive structures was counted every fortnight. For the
simulations the climatologic data obtained in a conventional station, built next
to the experiment site were used. During the dry season, the irrigation was
performed every seven days, when the total amount of the precipitation of
this period was performed. When the amount was less than 50 mm water
was added with the supply of irrigation to reach this quantity. For the
comparison with the data obtained in the field a simulation of data was
carried out, through the program COTTON 2K, version 1.0. To evaluate the
performance of the model the simulated values and the measured ones were
correlated, through linear regression, being considered the following statistic
indicators: accuracy – coefficient of correlation “r”; precision – rate of Willmott
“d”; and of reliability or performance “c”. The model validation for the four
stages of independent crop through the rate “d” varied according to the
assessed variables. For the rate of reliability or performance “c” the model
presented differentiated performance, being “optimum” for height of plants in
the first and second stages, good in the third and quite good in the fourth
stage of growth, and for the IAF the performance ranged from “good” to “very
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bad” among the growth stages. For the floral buds, the performance was
considered “very bad”, for the apples the performance ranged from “bad” to
“very bad” among the growth stages, however for the cotton bolls the model
had a performance ranging from “median” to “very bad”, among the growth
stages. For the final yield the biggest production measured was obtained in
the fourth growth stage with 2.842,8 kg.ha-1, for the simulated production the
biggest value was obtained in the second growth stage with 1.321 kg.ha-1 of
cotton. The model performance for the final production was “very bad” for the
two rates assessed.
Key words: cotton, phenology, model, correspondence rate “d”, reliability
rate “c”.
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1 INTRODUÇÃO
A cultura do algodoeiro produz a mais importante fibra têxtil do mundo
e é a segunda maior fonte de óleo vegetal. Ela presta uma significante
contribuição à economia brasileira, sendo cultivado em 16 Estados, cobrindo
uma área estimada de 670.000 ha, que movimentam o negócio de 30 mil
empresas, responsáveis por 1,45 milhões de empregos diretos e
faturamento anual de U$ 22 bilhões. A exportação da fibra foi retomada
depois de décadas e representou, na safra 2002 um acréscimo superior a
um bilhão de dólares na balança comercial brasileira, projetando-se ainda
um investimento de U$ 12 bilhões até 2008 (AMPA, 2003).
Estes números mostram claramente que os benefícios econômicos
gerados pela fibra de algodão e seus produtos são importantes para a
economia brasileira, sobretudo a agricultura.
Na safra 2003/04, a produção brasileira de algodão em pluma e de
caroço de algodão totalizou respectivamente, 1.271,5 e 2.038,7 mil
toneladas. Para a temporada 2004/05, a previsão de incremento, tanto de
pluma quanto de caroço de algodão, foi de 5%. Dessa forma, estima-se que
serão disponibilizados para o mercado consumidor, cerca de 1.335,3 mil
toneladas de pluma e 2.141,5 mil toneladas de caroço de algodão (CONAB,
2004).
A cultura do algodão em Mato Grosso é relativamente nova, sendo
que até 1983, tinha pouca importância, ocupando área de apenas 4.000 ha.
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A partir de 1984, sofreu incrementos anuais, chegando a 414.4 mil ha na
safra (2003/2004), sendo responsável por 54% da produção nacional,
havendo uma ligeira redução na área, cerca de 2,0%, devendo passar dos
414,4 mil hectares para algo em torno de 406,1 mil hectares na safra
2004/2005 (CONAB, 2004).
Apesar das estatísticas serem bastante otimistas em relação à
expansão da cotonicultura em Mato Grosso, alguns aspectos deverão ser
considerados, para o aperfeiçoamento do sistema produtivo, sendo os
custos de produção uma das maiores preocupações dos agricultores.
O cultivo do algodão nos moldes como estava sendo conduzido nas
últimas décadas passou por mudanças fundamentais. A produção deixou de
ser uma atividade de pequenas propriedades para se tornar uma cultura de
grandes propriedades altamente tecnificadas. Os aumentos consideráveis na
produtividade são conseqüências da ação conjunta da expansão da área de
cultivo para diferentes regiões edafoclimáticas e do elevado nível tecnológico
da cultura.
Grande demanda por boas produções leva o produtor a fazer o uso de
elevadas quantidades de insumos, sem que haja certeza quanto ao
momento ideal para aplicação.
No geral, a grande dificuldade para tomada de decisão quanto à
aplicação de insumos é, na maioria das vezes, pela falta de informação
científica sobre o desenvolvimento da cultura.
Apesar do rendimento da cultura em Mato Grosso vir crescendo, ano
a ano, os custos de produção têm se tornado objeto de preocupação dos
agricultores. Uma das causas da elevação dos custos de produção é o uso
excessivo ou inadequado de insumos, motivado pela dificuldade de
acompanhamento da cultura, levando, muitas vezes, à aplicação de um
insumo num momento muito cedo ou muito tarde para que ele se torne
eficaz.
Desta forma, os modelos de simulação de rendimento são uma
ferramenta moderna de grande utilidade para o manejo das culturas, pois
podem identificar a evolução diária do crescimento da planta e as causas
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das eventuais reduções nas taxas de crescimento, permitindo antecipar
informações que podem ser vitais no processo de tomada de decisão,
otimizando o uso dos insumos e reduzindo os custos de produção.
A agricultura, entre todas as atividades econômicas, é a que
apresenta maior dependência das condições meteorológicas: estas são as
principais responsáveis pelas oscilações e frustrações das safras agrícolas
em todo o Brasil. As relações entre os parâmetros climáticos e a produção
agrícola são bastante complexas, pois os fatores ambientais podem interferir
no crescimento e desenvolvimento das plantas sob diferentes formas, nas
diversas fases do ciclo da cultura. Os modelos agrometeorológicos
relacionados com crescimento, desenvolvimento e produtividade das
culturas fornecem dados que permitem ao setor agrícola tomar importantes
decisões, tais como: melhor planejamento do uso do solo, adaptação de
culturas, monitoramento e previsão de safras, controle de pragas e doenças,
estratégia de pesquisa e planejamento (Moraes et al., 1998).
O monitoramento constante do crescimento do algodoeiro fornecerá
informações diárias para serem utilizadas nestes modelos, visto que o
algodão é uma planta muito complexa e possuidora de hábito de
crescimento indeterminado. Em algumas situações de cultivo há
necessidade de se limitar o crescimento dos órgãos vegetativos, o que está
diretamente ligado às condições climáticas favoráveis como temperatura,
suprimento de água, radiação solar e também fertilidade do solo.
Os modelos de simulação de culturas apresentam potencial de uso
para responder questões em pesquisa, manejo de culturas e planejamento,
auxiliando no entendimento sobre as interações genéticas, fisiológicas e do
ambiente, e nas decisões de práticas culturais antes e durante o período da
cultura no campo.
O objetivo do presente trabalho foi avaliar o desempenho do
programa COTTON 2K, 1.0 na simulação do crescimento e produção do
algodoeiro em Santo Antonio do Leverger MT.
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2 REVISÃO DE LITERATURA
O algodoeiro herbáceo (Gossypium hirsutum L. raça latifolium Hutch.)
é um dos fitossistemas de maior complexidade que a natureza criou, tendo
hábito de crescimento indeterminado (Oosterhuis, 1999), apresentando, pelo
menos, dois tipos de ramificação (monopodiais e simpodiais), dois tipos de
folhas verdadeiras (dos ramos e dos frutos) e pelo menos duas gemas
(axilar e extra-axilar), situadas na base de cada folha (Mauney, 1984), o que
junto com outros apanágios morfológicos, conferem à planta elevada
plasticidade fenotípica, ajustando-se aos mais diversos ambientes de clima e
solo, sendo atualmente cultivado em mais de 33 milhões de hectares.
Apresenta produtividade de mais de 575 kg de fibra/ha (Cotton, 2001) em
áreas com latitudes acima de 40º N e de 30º S, sendo que mais de 50% da
área plantada é sob regime de irrigação (Ortolani e Silva, 1965; Amorim Neto
e Beltrão, 1999).
Segundo Beltrão et al. (1999), o algodoeiro é uma planta de origem
tropical e subtropical, necessitando, para externar elevadas produtividades e
fibra de alta qualidade, de dias ensolarados, com menos de 30% de
nebulosidade, temperatura média do ar acima de 200C, umidade relativa do
ar média de 60%, e inexistência de inversão térmica e de precipitação pluvial
entre 500 a 1800 mm, sendo que as precipitações devem ser bem
distribuídas, sendo maiores no período de floração, crescimento e
desenvolvimento dos frutos e, insolação total e escassez hídrica na colheita,
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pois a energia solar é um dos componentes principais para abertura dos
frutos.
É uma planta de metabolismo sintético C3 (ineficiente), tendo
elevadas taxas de fotorrespiração, apesar de ser heliófila, não se saturando
em condições de campo, mesmo com o máximo de radiação solar, tendo
estrutura do dossel planofoliar com elevado coeficiente de extinção de luz
(Beltrão e Souza, 2001).
Em estudo realizado por Souza et al. (1990), em casa de vegetação,
com algodoeiro herbáceo, sob intensidade luminosa de 100 watts m-2,
quando a folha do tronco do terceiro ramo frutífero foi sombreada com papel
alumínio, cessando assim, de ser ativa fotossinteticamente, a atividade da
enzima bifosfato carboxilase da primeira folha do mesmo ramo aumentou
rapidamente em seis horas, e ligeiramente até doze horas.
No algodoeiro herbáceo o crescimento é mais rápido até 60 dias. A
partir de 70 dias, o crescimento é mais lento e, dependendo do
comportamento genético e do genótipo, a primeira flor surge entre 45 e 55
dias, e nessa fase, grande parte dos assimilados usados no crescimento
vegetativo é transportada para o uso no crescimento dos órgãos florais que
são os “drenos” altamente competitivos. A área foliar da planta segue o
comportamento semelhante ao da altura da planta (Souza e Silva, 1992).
Monteiro et al. (2005) relata que a área foliar de uma planta depende
do número e tamanho das folhas, bem como seu tempo de permanência na
planta. Na avaliação do crescimento de comunidades vegetais emprega-se a
área de terreno disponível às plantas como base para expressar a área
foliar; assim, a área foliar por unidade de área do terreno define o índice de
área foliar (IAF), que representa sua capacidade em explorar o espaço
disponível.
A variação temporal da área foliar em uma cultura agrícola depende
das condições edafoclimáticas, da cultivar e da densidade populacional,
entre outros fatores. Geralmente, a área foliar aumenta até um máximo,
decrescendo após algum tempo, sobretudo em função de senescência das
folhas mais velhas. A fotossíntese, processo responsável pelo fornecimento
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da energia necessária ao crescimento e desenvolvimento da planta,
depende do IAF. Assim, quanto mais rápido a cultura atingir o ótimo IAF e
quanto mais tempo a área foliar permanecer ativa, maior será sua
produtividade biológica (Monteiro et al., 2005).
Segundo Magalhães (1985), o crescimento vegetal é decisivamente
influenciado pelo tempo em que a planta mantém ativa a sua superfície
foliar.
De acordo com Silva et al. (1998), o índice de área foliar (IAF m2.m-2 )
permite avaliar o potencial de rendimento de uma cultura, com base no
aproveitamento da radiação fotossinteticamente ativa. O IAF e a área foliar
são numericamente diferentes, porém, ambos refletem a eficiência no
aproveitamento da luz e ou dos nutrientes do solo.
O IAF é a relação funcional existente entre a área foliar e a área do
terreno ocupada pela cultura, e a importância da área foliar é amplamente
conhecida por ser um parâmetro indicativo de produtividade, pois o processo
fotossintético depende da interceptação da energia luminosa e sua
conversão em energia química (Favarin et al., 2002).
O algodoeiro possui crescimento seqüencial e bem definido, onde os
intervalos de crescimento e florescimento vertical e horizontal são estimados
em três e seis dias respectivamente, isto é, a cada três dias haverá emissão
de um novo ramo frutífero ou simpodial, e a cada seis dias haverá emissão
de nova estrutura frutífera (botão floral) nesse mesmo ramo (Soares et al.,
1999). Portanto, as folhas da haste principal são responsáveis pela produção
e desenvolvimento vegetativo da planta de algodão.
A temperatura tem influência no crescimento da raiz, entretanto,
temperaturas elevadas, principalmente nas primeiras semanas, prejudicam
esse crescimento. A disponibilidade de água no solo é o principal fator de
influência na distribuição e na taxa de crescimento da raiz. A redução da
umidade do solo, em geral durante as primeiras semanas, provoca maior
crescimento do sistema radicular em relação à parte vegetativa (Souza,
1977).
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O algodoeiro apresenta desenvolvimento e crescimento estrutural
complexos. O seu hábito de crescimento é indeterminado e a existência de
dois tipos de ramo, frutífero e vegetativo, confere à planta grande
adaptabilidade. Na base de cada folha da haste principal existem duas ou,
excepcionalmente, três gemas, uma das quais, chamada de primeira axilar,
é responsável pela origem dos ramos frutíferos ou vegetativos. A segunda
gema, chamada segunda axilar, geralmente se encontra dormente, exceto
na ocorrência de problemas para o crescimento da primeira axilar, podendo
originar um ramo. A terceira gema não é muito comum (Mauney, 1984).
O crescimento dos ramos vegetativos é do tipo monopodial, cuja
gema apical continua a produzir folha indefinidamente, até que por alguma
razão, venha a parar seu crescimento. O crescimento dos ramos frutíferos é
do tipo simpodial, e sua gema apical, depois de produzir o prófilo, o entrenó
e a folha verdadeira, termina em uma flor. A altura de inserção do primeiro
ramo frutífero, em relação ao número de nós, difere nas espécies, raças e
cultivares de algodoeiro, mas pode ser modificada pelas condições
ambientais. No algodoeiro herbáceo a inserção desse ramo ocorre do
terceiro ao sétimo nó, e quanto menor o número de nós para inserção do
ramo frutífero, mais precoce será a planta (Souza e Silva, 1994).
Segundo Beltrão e Souza (2001), o surgimento de botões florais e a
formação de flores são funções do crescimento vegetativo, devido ao
aparecimento sucessivo de ramos frutíferos e de pontos florais nos ramos
existentes. É fator fundamental para o bom rendimento do algodoeiro, o
balanço entre o crescimento vegetativo e frutífero, que é afetado pelas
condições de ambiente, umidade e fertilidade do solo. A temperatura tem
influência significativa na formação dos botões florais e das flores, e ainda
no crescimento e desenvolvimento das maçãs.
Doorenbos e Kassam (2000) relatam que, no período de
desenvolvimento, a cultura é sensível à temperatura. Noites frias e
temperaturas diurnas baixas resultam em crescimento vegetativo com
poucos ramos frutíferos, visto que a cultura é muito sensível à geada,
necessitando de no mínimo 200 dias livres dela. A duração do período total
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de crescimento é de aproximadamente 150 a 180 dias e, dependendo da
temperatura e da variedade, são necessários 50 a 85 dias, desde o ciclo de
cultivo até a formação dos primeiros botões florais, 25 a 30 dias para a
formação das flores e de 50 a 60 dias para abertura das flores até o
amadurecimento da maçã, haja vista o algodoeiro ser uma planta de dias
curtos, porém, existem variedades neutras quanto à duração do dia, onde o
efeito do dia sobre a floração é influenciado pela temperatura.
A germinação é ótima nas temperaturas de 18 a 30oC, com a mínima
de 14oC e a máxima de 40oC, enquanto o atraso na germinação expõe as
sementes à infestação de fungos no solo. Para o crescimento vegetativo
inicial, a temperatura deve exceder 20oC, sendo 30oC a desejável. Para
formação apropriada de botões florais e floração, a temperatura diurna deve
ser superior a 20oC e a noturna superior a 12oC, mas não deve exceder 40 e
27oC, respectivamente. Temperatura entre 27 e 32oC é ótima para o
desenvolvimento e manutenção das maçãs, porém, acima de 38oC os
rendimentos são reduzidos (Doorenbos e Kassam, 2000).
Estudos realizados por Grimes e Elzik (1990), mostram que o
estresse de umidade e altas ou baixas temperaturas podem causar um
bloqueio antecipado no crescimento e no desenvolvimento da planta. Como
conseqüência, não haverá formação de botões florais nem ramos frutíferos,
ocorrendo redução na produção e na qualidade da fibra. Este fenômeno é
denominado de “cut-out”.
Para que as plantas realizem fotossíntese é necessário que ocorra a
fixação do carbono, e como conseqüência, perdem água através dos
estômatos. De toda água absorvida pelas plantas, apenas uma pequena
parte participa da formação da biomassa. Segundo Rosemberg, (citado por
Marca, 1985), apenas 1% da água extraída do solo é utilizada nas atividades
metabólicas e o restante perde-se, sob a forma de vapor d’água, no
processo da transpiração.
A pesquisa tem evidenciado que o algodoeiro é uma planta tolerante a
baixos teores de água no solo, diferentemente de culturas como o girassol e
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23
o feijão, comumente usadas como plantas teste, na determinação do ponto
de murcha permanente, pelo método fisiológico direto (Kiehl, 1979).
Genótipos de algodoeiro herbáceo, cultivados em casa de vegetação,
em vasos com capacidade para 10 kg de material de solo, apresentaram
comportamento semelhante no consumo de água, transpirando em média 46
litros de água por planta durante o ciclo da cultura. Entretanto, houve
diferença considerando-se a eficiência de uso de água na formação da
biomassa, cujo consumo foi de 423 g a 538 g de água/grama de biomassa
total (Souza e Silva, 1993).
O comportamento da transpiração é regulado em nível de estômato,
permitindo a adaptação do algodão às mudanças de diversos fatores
ambientais, tais como: radiação, déficit de saturação atmosférica e
disponibilidade de água no solo.
De acordo com Landivar et al. (1999), a ontogenia ou ciclo de vida
refere-se ao período de crescimento do algodoeiro, que vai da fase de
plântula, passando pelas fases vegetativa e reprodutiva de “cut-out” ou corte
(fase onde a planta não consegue mais atender a todas as demandas dos
órgãos reprodutivos “drenos” por nutrientes) até a fase de maturação,
quando a maioria das maçãs está aberta, seca e pronta para ser colhida. As
interações genéticas e ambientais, que ocorrem durante o ciclo de vida da
planta, determinam o tempo necessário para iniciação e duração de cada
fase de crescimento. No entanto, devido ao hábito de crescimento
indeterminado do algodoeiro, o ambiente, ao invés da constituição genética
da planta, desempenha certamente, um papel mais importante na
determinação do momento de iniciação e na duração de cada fase do
crescimento.
O conhecimento e entendimento dos principais passos fisiológicos
que ocorrem durante cada fase ontogênica são, sem dúvida alguma, de
elevada importância para a eficiência do processo de manejo da cultura, e
para produção de algodão.
O produto final do algodoeiro, em quantidade e qualidade, é função
de uma série de fatores que atuam a cada momento sobre o
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24
desenvolvimento das plantas. O ambiente definido como um conjunto de
condições e fatores adversos ou favoráveis, presentes no local de cultivo,
constitui-se uma variável importantíssima que, em qualquer fase do
desenvolvimento, pode atuar modificando a produção e a qualidade do
produto final (Chiavegato, 1995).
Em estudo realizado sobre o efeito do ambiente e de cultivares nos
componentes da produção e nas características tecnológicas da fibra e do
fio de algodão, Chiavegato (1995) concluiu que a influência do ambiente na
produção de algodão em caroço foi dez vezes maior que a da cultivar. Essa
grande influência de ambientes na produção é esperada e explicada pela
grande variação entre locais e anos quanto às condições edafoclimáticas
regionais e a fatores adversos, tais como, pragas, doenças, nematóides,
deficiências nutricionais, condições meteorológicas e técnicas de cultivo.
De acordo com Bedendo (1995), o desenvolvimento e a produção de
uma espécie vegetal dependem do seu genótipo e das condições ambientais
que direta ou indiretamente podem atuar sobre suas características.
Elementos do clima como umidade, temperatura, luz e vento podem ser
responsáveis pela predisposição de plantas ao ataque de patógenos.
O clima influi na produção do algodoeiro, tanto sob o aspecto
quantitativo quanto qualitativo e, em condições naturais, as plantas externam
seu potencial produtivo quando esses fatores entram em equilíbrio
ecológico. Elementos climáticos como chuva, temperatura, umidade relativa,
duração do dia, velocidade do vento e intensidade de luz interferem na
cultura do algodoeiro sendo que o plantio deve ser feito no período mais
propício ao início do cultivo, de acordo com os fatores climáticos menos
desfavoráveis (Embrapa, 2003).
O algodoeiro herbáceo requer bastante calor e umidade para
completar seu ciclo vegetativo e o final do ciclo deve coincidir com período
seco para possibilitar a perfeita secagem do fruto e sua deiscência.
Entretanto, o algodoeiro é muito sensível à temperatura, um dos fatores
ambientais que mais interferem no crescimento e desenvolvimento da
cultura, afetando significativamente a fenologia, a expansão foliar, a
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25
elongação dos internós, a produção de biomassa e a partição dos
assimilados pelas diferentes partes da planta, entre outros aspectos.
Temperaturas inferiores a 20°C reduzem o comprimento da fibra e
outras características tecnológicas, porque diminuem o metabolismo celular,
envolvendo as organelas comprometidas na síntese dos componentes da
fibra, dos quais a celulose é o mais importante e representa mais de 94% da
fibra madura.
Se todos esses fatores estiverem atuando de forma a permitir o
crescimento do algodoeiro, cerca de 54% da água aplicada será consumida
durante a fase de floração/frutificação, cuja duração é de 40 a 45 dias.
Ocorrências de chuvas contínuas durante a abertura das maçãs poderão
comprometer a qualidade da fibra, especialmente a resistência e a finura,
importantes características nos novos processos de fiação e tecelagem.
Deste modo, deve-se programar a época de plantio, para evitar a ocorrência
de precipitações pluviais neste período.
A produção de algodão é uma função complexa, que depende de
fatores vinculados à dinâmica de produção e retenção de estruturas
reprodutivas (Arruda et al., 2002). Segundo Hearn (1980) e Jackson e Arkin
(1982), o algodoeiro tem padrão de crescimento indeterminado,
caracterizado por um aumento exponencial do número de folhas e estruturas
reprodutivas, em função do tempo, e também das estruturas envolvendo
botões florais, maçãs e capulhos, que competem por assimilados disponíveis
na planta.
Segundo Constable (1994), inicialmente tentou-se controlar o
crescimento excessivo através do estresse hídrico no florescimento, a fim de
promover maior retenção precoce dos frutos. Com um melhor manejo
cultural e com o uso de cultivares de algodão mais produtivas, a prática do
estresse hídrico antecipado tem sido substituída pelo uso de substâncias
hormonais, a fim de reduzir o crescimento vegetativo e promover a
maturação mais uniforme.
Na busca da melhoria dos atuais níveis de produtividade e redução
dos custos de produção da cultura do algodoeiro no Brasil, novas
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tecnologias vêm sendo incorporadas ao sistema de produção dessa
malvácea.
O mapeamento de plantas é uma técnica muito potente, desenvolvida
para auxiliar técnicos e produtores na interpretação das respostas das
plantas e na tomada de decisões sobre o manejo cultural. Trata-se da
quantificação do crescimento e do potencial de produção da cultura em cada
um dos estádios de desenvolvimento da planta (Landivar et al., 1999).
Como o algodoeiro é uma planta complexa com hábito de crescimento
indeterminado, em algumas situações de cultivo há necessidade de se
limitar o crescimento dos órgãos vegetativos, fazendo com que haja maior
investimento de metabólitos para os drenos úteis do ponto de vista
econômico. Deve haver equilíbrio entre o crescimento e o desenvolvimento
que é de natureza qualitativa e seqüencial. No caso do algodoeiro, de hábito
indeterminado e heteroblástico, o crescimento e o desenvolvimento são, até
certo ponto, antagônicos, ou seja, fatores do meio que promovem maior
crescimento vegetativo, como excesso de fertilizantes, em especial
nitrogenado, e de água, entre outros, reduzem o desenvolvimento (Nóbrega
et al., 1999).
2.1 Fases Ontogênicas do Algodoeiro
Para que haja manejo eficiente, o algodoeiro requer monitoramento
permanente de cada fase do crescimento e do desenvolvimento das plantas,
durante o ciclo da produção, e para efeito do manejo cultural, a cultura do
algodoeiro pode ser separada em fases distintas: fase da emergência ao
aparecimento do primeiro botão floral; fase da abertura do primeiro botão
floral à abertura da primeira flor; fase da abertura da primeira flor ao ponto
de corte e fase do ponto de corte à maturação.
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2.1.1.Fase 1: fase vegetativa inicial, da emergência ao primeiro botão
floral
Esta fase ou estádio vegetativo inicial do algodoeiro tem início com a
abertura das folhas cotiledonares, passa pela formação e desenvolvimento
das folhas verdadeiras e termina com o aparecimento do primeiro botão
floral, na posição frutífera número um, do primeiro ramo frutífero ou
simpodial. Dependendo das condições ambientais, principalmente da
temperatura, essa fase pode-se estender por 25 a 35 dias a partir do
momento em que as folhas cotiledonares estão completamente
desenvolvidas e abertas, até a iniciação do primeiro botão floral (Baker e
Landivar, 1991).
Embora o crescimento da parte aérea da planta (em termos de ganho
de peso seco) seja considerado lento, durante o primeiro estádio a planta
está ativamente desenvolvendo seu sistema radicular. A velocidade de
crescimento da parte aérea, aparentemente lenta, pode ser causada pelos
baixos níveis de radiação solar interceptados pela folhagem da planta e ou
pelas temperaturas baixas do ar e do solo (Embrapa, 1999).
De acordo com McMichael (1990), o quociente entre a raiz e a parte
aérea é de aproximadamente 0,35 aos doze dias do ciclo de cultivo e declina
para 0,15 aos 80 dias. Afirmou também, que o processo de desenvolvimento
da planta, envolvendo, o comprimento total e o peso seco, aumenta à
medida que a planta cresce e, esse processo continua até a planta atingir a
altura máxima e início do desenvolvimento das maçãs.
Um dos fatores que mais limitam o crescimento e o desenvolvimento
das raízes durante a fase vegetativa inicial, é a baixa temperatura do solo.
Dados produzidos por Bland (1993), comprovam que as raízes do algodoeiro
podem crescer na razão de 1,7 cm d-1.
2.1.2 Fase 2: fase juvenil, do botão floral à primeira flor
Inicia-se com o aparecimento do primeiro botão floral e continua
passando pela iniciação dos ramos simpodiais no caule, terminando com o
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aparecimento da primeira flor. A duração dessa fase é determinada pela
temperatura e, normalmente, dura 25 a 35 dias (Baker e Landivar, 1991).
Segundo Landivar et al. (1999), durante este estádio de crescimento,
as plantas entram numa fase linear de ganho de peso seco e alongamento
de caule ou ramo central. A fase vegetativa inicial, e em particular a fase
juvenil, dão ao algodoeiro a oportunidade de desenvolver uma folhagem
capaz de captar a maior parte da radiação solar antes da iniciação do
período reprodutivo e de enchimento de maçãs. Dependendo da cultivar e
temperatura, o algodoeiro inicia o primeiro botão floral do quarto para o sexto
nó do ramo principal, e sob temperatura de 22ºC a 25ºC, o algodoeiro
produz um ramo simpodial a cada três dias. Depois do ramo onde é emitida
a primeira flor, o algodoeiro normalmente desenvolve de 14 a 16 simpódios,
em que os primeiros quatro a seis nós são capazes de iniciar ramos
monopodiais ou vegetativos.
Os ramos simpodiais ou frutíferos se desenvolvem a partir do ramo
principal e acima do último ramo vegetativo, e os pontos frutíferos nos ramos
simpodiais são iniciados, dependendo da temperatura, a cada cinco ou seis
dias (Hodges et al., 1993, Baker e Landivar, 1991).
De acordo com Landivar et al. (1999), por ocasião do aparecimento
da primeira flor, plantas da cultivar DPL-50, sem “stress” podem atingir a
altura de 55 a 65 cm, com comprimento médio do internódio entre 4 e 5 cm.
Sob espaçamento convencional de 1 m entre fileiras, a folhagem da planta,
por ocasião do aparecimento da primeira flor, pode ser capaz de interceptar
aproximadamente 70 a 75% da radiação solar, que chega ao topo da planta.
Durante a fase juvenil, o objetivo é assegurar adequado controle do
crescimento do ramo principal e do índice de crescimento da área foliar, bem
como da produção e da retenção dos botões florais.
Nesta fase o crescimento vegetativo é fundamental para gerar grande
número de posições frutíferas. Por ocasião da primeira flor (branca), uma
planta com bom potencial de produção deve ter 10 nós acima desta flor
(Kerby e Hake, citados por Rosolem, 1999).
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29
Com relação à exigência em água, nesta fase ela passa de pelo
menos 1 mm por dia para quase 4 mm por dia. A falta de água no período
fará com que a planta fique menor do que deveria, com menos posições
para o desenvolvimento de flores e maçãs. Uma seca nesta fase faz com
que a planta estacione seu crescimento (Rosolem, 1999).
Com o hábito de crescimento indeterminado do algodoeiro e ante as
condições ambientais adequadas (temperatura, luz, nutrientes, água etc.), os
órgãos vegetativos continuarão a crescer até que a competição por
carboidratos com os órgãos reprodutivos provoque redução, ocorrendo
eventual parada no crescimento vegetativo. O regulador de crescimento da
planta, “cloreto de mepiquat” é comumente usado, para controle do
crescimento vegetativo exclusivo. Grande parte do efeito do “cloreto de
mepiquat” sobre o algodoeiro parece ser na supressão do índice do
crescimento do ramo principal. O peso da folha é pouco afetado pelo “cloreto
de mepiquat”, uma vez que ele reduz o tamanho da folha, mas aumenta sua
espessura. Em geral, algodoeiros tratados com o regulador investem menos
energia no crescimento das folhas e dos ramos, deixando mais energia para
retenção e o desenvolvimento dos frutos (Landivar et al.,1999).
2.1.3 Fase 3: fase reprodutiva, do aparecimento da 1ª flor até o ponto de
corte
A fase reprodutiva é, talvez, o estádio de desenvolvimento mais
importante do algodoeiro, pois começa com a abertura da flor, passa por
todo o processo de enchimento das maçãs e termina com a fertilização das
últimas flores, com chances de produzirem algodão “ponto cut-out”. A fase
pode durar de quatro a seis semanas, dependendo das condições
ambientais. No período, as plantas continuam crescendo linearmente, em
termos do índice de crescimento do ramo principal. A altura máxima da
planta e ponto de maior interceptação de luz (fechamento da folhagem) são
alcançados nessa fase.
O ponto de “cut-out” ou de corte é afetado pelo hábito de crescimento
da cultivar, por limitações ambientais e pelas práticas culturais. O hábito de
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crescimento das cultivares de rápida frutificação e maturação resulta numa
demanda muito alta por carboidratos dos órgãos reprodutivos, no período
em que a folhagem, o sistema radicular e outros órgãos vegetativos estão
ainda em expansão, resultando muitas vezes, numa lavoura com cobertura
de folhas incompletas e índices de fotossíntese por unidade de área
reduzidos. Por estas razões, cultivares mais determinadas tendem a atingir o
ponto de corte e a maturação mais cedo. Semelhantemente, limitações
ambientais como, por exemplo, a “seca”, reduz o desenvolvimento
vegetativo (área foliar e expansão do sistema radicular) e a fotossíntese
induz em um ponto de corte prematuro. O ponto de corte pode também ser
induzido por práticas culturais que aumentem a retenção dos frutos, como o
controle de pragas iniciais e o uso de reguladores de crescimento (Landivar
et al.,1999).
2.1.4 Fase 4: fase de maturação, do ponto de corte à maturação
De acordo com Landivar et al. (1999), o período final do ciclo de
produção começa com o ponto de “corte” e termina com a aplicação de
desfolhantes. A fase pode durar de quatro a seis semanas, dependendo da
carga de frutos, do suprimento de água e da temperatura. No começo da
fase, o enchimento das maçãs continua em alta velocidade. O crescimento
vegetativo tem, durante a fase, cessado completamente e a capacidade
fotossintética da folhagem diminui à medida que as folhas vão
envelhecendo.
O objetivo do manejo cultural durante o estágio do crescimento é:
proteger as últimas maçãs possíveis de serem colhidas, do ataque das
pragas e determinar o tempo apropriado para a aplicação de desfolhantes.
2.2 A Cultivar
A cultivar CNPA ITA 90 é oriunda do composto formado pela mistura
de 13 plantas selecionadas na cultivar Deltapine Acala 90, os quais foram
submetidos a três ciclos de seleção massal para a resistência a virose
(mosaico das nervuras f. Ribeirão Bonito).
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Segundo Freire e Farias (1998), suas fases fenológicas variam de 55
a 65 dias para emissão da primeira flor, 117 dias para emissão do primeiro
capulho, completando o ciclo, do plantio a colheita, nas condições do
cerrado entre 160 e 180 dias. Recomenda-se seu ciclo de cultivo em áreas
de cerrado com alta tecnologia, onde haja controle rigoroso do pulgão. Esta
cultivar apresenta um rendimento médio de 180 a 200 @ ha-1 de algodão em
caroço.
A CNPA ITA 90 caracteriza-se por apresentar maior número de
posições frutíferas, conseqüentemente maior potencial produtivo e alta
exigência em regulador de crescimento (Fundação MT, 2001).
De acordo com a EMBRAPA (2003), é a cultivar mais plantada no
cerrado brasileiro e que possui excelente desempenho sob condições
irrigadas no Centro Oeste e Nordeste do Brasil. O rendimento de fibra está
em torno de 38-39%, além de apresentar excelentes características
tecnológicas de fibra, com resistência forte (30,0 gf/tex), comprimento no
HVI-SL 2,5% de 30,2 mm, finura de 4,2 a 4,5 mm, refletância de 72% e grau
de amarelecimento de 7,9 e fiabilidade (CSP) entre 2.200 a 2.500.
Possui ciclo normal sob condições irrigadas (150 dias). Exige a
redução do porte com reguladores de crescimento, que devem ser aplicados
a partir dos 25 aos 30 dias, além de adubação elevada.
Essa cultivar é a mais indicada para produtores altamente tecnificados
e que dispõem de colheitadeiras mecanizadas. As sementes básicas dessa
cultivar começaram a ser distribuídas em 1992, encontrando-se atualmente
em franca degeneração.
2.3 Modelos e Simulações
Os conceitos de modelos e simulações surgiram da necessidade
inerente ao homem em compreender como a natureza e seus componentes
funcionam. Para isso, foi necessário isolar o objeto de estudo, bem como
parte do ambiente que interfere no mesmo, uma vez que na natureza os
objetos são interdependentes e se influenciam mutuamente.
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Teramoto (2003) citando os autores Penning de Vries (1982); de Wit
(1978), Thornley (1976) e de Wit e Goudrian (1974), relata que o conjunto
funcional, formado pelo objeto alvo contido numa parte do ambiente,
constitui um sistema que, geralmente está inserido num sistema maior e
mais complexo. Assim, um sistema é uma parte da realidade com elementos
inter-relacionados e com limites definidos, de forma que o ambiente exerça
uma certa interferência sobre o sistema, mas este deve ter pouca ou
nenhuma influência no ambiente.
Caixeta Filho (2001) relata que modelos são representações
idealizadas para situações do mundo real. Apesar da dificuldade para
validação de modelos, sempre haverá indicação do nível de sucesso da
modelagem. Segundo Thornley (citado por Scarpari, 2002), modelos são
equações ou conjunto delas, podendo representar quantitativamente as
suposições e hipóteses idealizadas sobre o sistema real.
Segundo Scarpari (2002), a evolução dos modelos segue três
estágios: o primeiro estágio consiste em definir o problema e formular
hipóteses alternativas. O segundo, está no desenvolvimento de
experimentos para provar as hipóteses e relatam ainda a performance dos
experimentos envolvidos. No terceiro, realiza-se o teste de hipótese com os
resultados experimentais.
Na modelagem, sem dúvida, a face mais importante é que essa
técnica possibilita o entendimento de um sistema de forma integral e
holística, e a simulação, por outro lado, estimula e aumenta a compreensão
da realidade através de analogias e extrapolações quando o sistema
estudado é muito complexo (Bos e Rabbinge, 1976; Thornley, 1976),
(citados por Teramoto, 2003).
Quando o conhecimento de determinado nível explicativo é
suficientemente extensivo, tendo sido o modelo deste sistema criado com
base neste sólido conhecimento, pode não ser mais necessário testar esses
modelos comparando-os com a realidade (De Wit, 1974), (citado por
Teramoto, 2003).
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33
2.4 Modelagem em Sistemas Agrícolas
Os diferentes modelos de culturas agrícolas, com maior ou menor
nível de empirismo em função do conhecimento sobre os fenômenos
estudados, normalmente consistem no balanço do carbono, que depende da
interceptação da luz, e do balanço hídrico, que depende da demanda
atmosférica e da utilização da água pelas plantas. Estes processos
fisiológicos podem ser associados à absorção e as perdas causadas por
pragas, doenças e plantas daninhas. A agregação destes conhecimentos,
através de equações matemáticas, resulta em modelos que podem simular o
crescimento e a produção das culturas (Penning de Vries (1982), (citado por
Teramoto, 2003)).
Barbieri (1993) relata que muitos modelos de crescimento de plantas
baseiam-se na simulação da produção fotossintética e da partição dos
fotossintetizados para seu crescimento, armazenamento e respiração. A
pesquisa da fotossíntese é refletida em sofisticados modelos, os quais
existem para predizer o crescimento das plantas, dados de elevação solar,
geometria das folhas, penetração da luz, taxa individual da fotossíntese,
dentre outros.
O crescimento e desenvolvimento das plantas dependem
fundamentalmente dos processos de fotossíntese e respiração. A maioria
dos recursos e esforços, no entanto, têm sido desprendidos no estudo da
fotossíntese, sendo a respiração considerada apenas um processo de perda
de carbono (Pereira e Machado, 1987). Teramoto (2003) relata que esses
dois processos são interligados e interdependentes, e que a respiração faz
parte efetiva do processo de utilização e distribuição dos carboidratos
fotossintetizados.
Thornley (citado por Teramoto, 2003) relata que a elaboração dos
modelos matemático-fisiológicos oferecem uma série de vantagens: (1)
informações a respeito de diferentes processos fisiológicos podem ser
reunidas em um único modelo, para se ter idéia da cultura como um todo; (2)
um modelo resume convenientemente grande quantidade de informações;
(3) a base matemática para as hipóteses adotadas permite compreender
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34
quantitativamente a natureza das interações ambiente planta; (4) a
modelagem pode estimular novas idéias; (5) a elaboração de um modelo
ajuda a detectar áreas onde o conhecimento é limitado; (6) modelos
permitem interpolações e previsões.
No atual estado de desenvolvimento dos modelos para a agricultura,
os modelos de simulação dos processos parecem ser aqueles que mais
rapidamente podem ser incorporados e utilizados, como os que, por
exemplo, simulam o balanço hídrico para orientação do manejo da irrigação.
De acordo com Bernardes (1987), os modelos matemáticos
sintetizam, apresentam e analisam diversos aspectos da produção agrícola,
tais como o arranjo espacial entre plantas, diversos tipos de interações entre
as culturas e o ambiente, características físicas e químicas de solos,
otimização do uso de equipamentos e máquinas, sistemas de transportes e
modelos socioeconômicos. Os modelos são ferramentas essenciais para
realização de estimativas e extrapolação de situações, que são importantes
etapas no processo de planejamento, que, por sua vez, não podem se
fundamentar exclusivamente em ensaios de campo para sua execução.
A agricultura, entre todas as atividades econômicas, é a que
apresenta maior dependência das condições meteorológicas, e estas são as
principais responsáveis pelas oscilações e frustrações das safras agrícolas
em todo o Brasil. As relações entre os parâmetros climáticos e a produção
agrícola são bastante complexas, pois os fatores ambientais podem afetar o
crescimento e o desenvolvimento das plantas sob diferentes formas, nas
diversas fases do ciclo da cultura. Os modelos agrometeorológicos
relacionados com crescimento, desenvolvimento e produtividade das
culturas fornecem dados que permitem ao setor agrícola tomar importantes
decisões, tais como: melhor planejamento do uso do solo, adaptação de
culturas, monitoramento e previsão de safras, controle de pragas e doenças,
estratégia de pesquisa e planejamento (Moraes et al., 1998).
O progresso obtido através do uso de modelos é mais rápido e de
menor custo que a pesquisa experimental isolada, ainda que os principais
resultados tenham que continuar a ser avaliados com experimentos. Os
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modelos já existentes podem ser associados a outros ou modificados, para
aproximá-los da realidade e da necessidade da informação.
Freitas et al. (2001a) relatam que os modelos de simulação são
também ferramentas de grande importância no estudo da integração solo-
cultura-clima, uma vez que possibilitam considerar um grande número de
fatores ambientais que afetam a cultura, bem como a análise dos efeitos
edáficos, o que seria impossível em experimentos convencionais, em razão
dos altos custos e do longo tempo demandado para a obtenção dos
resultados de pesquisa.
Modelos de crescimento de culturas de diferentes níveis de
complexidade estão disponíveis. A maioria integra os efeitos das
características físicas e hídricas do solo, a cultura e as condições climáticas,
para estimar a produtividade das culturas em resposta a diversos fatores
ambientais e à disponibilidade de água no solo.
De acordo com Campelo Júnior (2004), os modelos de simulação
agroclimáticos de rendimento são ferramentas que podem ser de grande
utilidade para o manejo das culturas, porque podem quantificar a evolução
diária do crescimento da planta e identificar alguns eventos causados pelas
variáveis climáticas. Desse modo, é possível reduzir as incertezas na
identificação dos efeitos dos insumos, além de permitir e obter informações
que podem ser vitais no processo de tomada de decisão, otimizando o uso
de insumos e reduzindo os custos de produção.
Os modelos de crescimento de culturas apresentam potenciais de uso
para responder questões em pesquisa, manejo de culturas e planejamento,
auxiliando no entendimento sobre as interações genéticas, fisiológicas e do
ambiente, como também nas decisões de práticas culturais, antes e durante
o período da cultura no campo.
De acordo com Hoogenboom (2000), os modelos de simulação vêm
desempenhando um papel importante para entender e monitorar processos
em diversos monocultivos, como os de milho, algodão, soja, sorgo e
girassol.
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2.4.1 O modelo COTTON 2K
O modelo de simulação do algodão COTTON 2K foi originalmente
desenvolvido em 1992 a partir do modelo GOSSYM-COMAX, cujo objetivo
principal era tornar o modelo mais útil para simular a produção de algodão,
sob irrigação, nas regiões áridas do Oeste dos Estados Unidos e em Israel.
O COTTON 2K é originário do GOSSYM e nele a evapotranspiração é
computada em intervalos horários. Apresenta uma sub rotina para estimar o
crescimento das raízes em função da distribuição de água no perfil do solo,
e obtém o potencial médio da água do solo, em função da distribuição de
raízes e do potencial da água nas camadas do solo. O potencial de água nas
folhas é estimado em função do potencial médio da água no solo, da
resistência da planta ao transporte de água e da transpiração potencial e é
utilizado para determinar valores de uma variável que representa o grau de
deficiência hídrica. A variável é então utilizada para computar o crescimento
das diversas partes da planta e a abscisão de folhas, botões, flores, maçãs e
capulhos.
O modelo foi validado usando conjunto de dados extensivos da
Califórnia, Arizona e Israel. Foi calibrado com as cultivares: Acala SJ-2, GC-
510, Maxxa, Deltapine 61, Deltapine 77 e Sivon.
Os procedimentos relacionados ao tempo foram testados e calibrados
para as seguintes regiões: Vale de São Joaquim na Califórnia, Arizona
(Phoenix, área de Tucson), Planície Costeira de Israel e Israel Upper Galil
(área do vale Hula).
Para a execução do modelo COTTON 2K é necessário conhecer os
elementos climáticos e condições do solo, para alimentar os arquivos de
entrada do programa.
Os arquivos de entrada usados no COTTON 2K são armazenados
como arquivos de texto e podem ser editados por qualquer editor de texto.
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3 MATERIAL E MÉTODOS
O experimento foi desenvolvido na Fazenda Experimental da
Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT, localizada no Município de
Santo Antônio do Leverger - MT, com latitude de 15,8ºS, longitude 56,1ºW e
altitude de 140 m. A região é denominada Depressão Cuiabana e apresenta
clima do tipo Aw, segundo Köppen, vegetação de cerrado e solos litólicos
distróficos, concrecionários (Plintossolos distróficos), às vezes
epicascalhentos.
O preparo do solo foi realizado com uma gradagem pesada, seguinda
de niveladora.
Após o preparo do solo no plantio de cada ciclo de cultivo foi realizada
uma adubação de manutenção com 50 kg de N, 150 kg de P2O5 e 50 kg de
k2O por ha, tendo como fonte o sulfato de amônio, super fosfato simples e
cloreto de potássio, sendo distribuída uniformemente no sulco de plantio.
No período de setembro de 2003 a novembro de 2004 foram
realizados quatro ciclos de cultivos de algodão em diferentes épocas, sendo
utilizada a cultivar ITA 90.
A semeadura do primeiro ciclo de cultivo do algodão foi realizada no
dia 12/09/03, a segunda em 07/11/03, a terceira em 11/01/04 e a última em
05/06/04, sendo cada parcela de 25 m2, (5 x 5 m), com espaçamento de um
metro entre fileiras com 10 plantas por m, considerando as duas linhas
-
38
laterais como bordaduras, ficando 9 m2 como área útil no centro de cada
parcela.
Quinze dias após a emergência em cada ciclo de cultivo teve inicio à
medição de área foliar, sendo as medidas realizadas em três plantas
escolhidas aleatoriamente dentro da parcela. Foram medidos com o auxilio
de uma régua o maior comprimento e a maior largura de todas as folhas, e
com o auxilio de uma equação da regressão obteve-se a área foliar total por
planta.
AF = 0,8059 * (C * L) - 1,1225 ……………………………………………1
Sendo: AF = área foliar (cm2);
C = comprimento da folha (cm);
L = largura da folha (cm).
Os valores de AF obtidos foram transformados em índice de área
foliar (IAF, m2.m-2) que é a relação funcional existente entre área foliar e a
área do terreno ocupada pela cultura, que representa sua capacidade em
explorar o espaço disponível.
Também foram registrados o início do surgimento dos botões florais,
flor, maçãs e o aparecimento do primeiro capulho. A partir do aparecimento
do primeiro botão floral, no primeiro ramo frutífero deu-se inicio a contagem
do número total de botões florais, flores, maçãs e capulhos em três plantas
escolhidas aleatoriamente dentro de cada parcela, a cada 15 dias.
Também foi medida, com o auxilio de uma trena, a altura total de três
plantas dentro de cada parcela.
No período em que ocorreu a escassez de chuvas, a irrigação foi
efetuada a cada sete dias, quando era realizada a somatória da precipitação
desse período. Não havendo uma somatória superior a 50 mm a lâmina de
água foi completada com o fornecimento de irrigação pra atingir esta
quantidade.
Para o controle das plantas daninhas foram realizadas capinas
manuais, sempre que se fizessem necessárias, e a cultura foi mantida livre
-
39
do ataque das pragas, através de pulverizações preventivas com os
inseticidas Endossulfan e Metamidofós.
Os dados meteorológicos foram obtidos em estação convencional,
localizada próxima da área experimental.
Para comparação com os dados obtidos a campo foi realizada a
simulação dos dados, através do programa COTTON 2K, versão 1.0, HUJI
(2001).
No programa, para iniciar a entrada dos dados foi necessário acessar
a tecla editar arquivos de entrada, na tela inicial de abertura do programa.
FIGURA 1. Imagem da tela inicial do modelo de simulação COTTON 2K.
O primeiro arquivo editado foi o PROFILES\*.PRO (Figuras 2 e 3),
sendo que nesse arquivo foram fornecidas informações como o ano, nome
do local e o ciclo de cultivo.
-
40
FIGURA 2. Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome HAKB1.
PRO.
FIGURA 3. Imagem do arquivo do modelo de simulação em que são ditadas
informações sobre o local e dados da cultura.
Neste arquivo foram fornecidos dados do local como Latitude e
Longitude em graus, altitude em metros, bem como o nome da localidade e
também informações relacionadas à cultura a ser trabalhada como o nome
da variedade, espaçamento (cm) entre linhas e o número de plantas por
-
41
metro linear, e por último, a data inicial e final da simulação, data do ciclo de
cultivo e emergência de plântulas.
FIGURA 4. Imagem do arquivo do modelo de simulação em que estão os
arquivos de entrada que compõem a simulação.
Fornecidas as primeiras informações do arquivo *.PRO, na próxima
tela apareceram os arquivos onde deveriam estar localizados os dados de
entrada para simulação (Figura 4).
FIGURA 5. Imagem do arquivo do modelo de simulação, em que é
informada a opção de saída dos arquivos.
-
42
Na tela seguinte foram selecionadas as opções para os arquivos de
saída, em relação à planta e os dados do solo, e também a data inicial e final
da simulação (Figura 5). Feito isso foi necessário acionar o retângulo “OK”,
para voltar à tela inicial onde o arquivo foi salvo.
O fornecimento das informações de entrada específicas indicadas na
Figura 4 correspondem a condição inicial do solo (*.INT), propriedades
hidráulicas do solo (*.HYD), e manejo da cultura (*.AGI)
FIGURA 6. Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
HAZOR.INT, em que são fornecidos os dados da condição
inicial do solo.
No arquivo *.INT foram fornecidos os dados como teor inicial de
nitrato (NO3), amônia (NH4) e o conteúdo de matéria orgânica e teor de
umidade por camada de solo.
Os teores iniciais de NO3 do solo foram considerados de acordo com
os valores encontrados por Rambo et al. (2004) e Silva e Vale (2000).
-
43
FIGURA 7. Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
HAZOR.HYD, em que são editados os dados sobre a
hidrologia do solo.
No arquivo *.HYD foram gravados os dados de condutividade
hidráulica, densidade do solo, porcentagem de argila e areia, potencial água
no solo (Figura 7).
Para a determinação da curva de retenção de água no solo e da
condutividade hidráulica do solo saturado foram coletadas 12 amostras
indeformadas, em três profundidades (0-30, 30-60 e 60-90 cm), em quatro
perfis localizados na área do experimento. A condutividade hidráulica do solo
saturado foi determinada através de um permeâmetro de carga constante
(Embrapa, 1997), e as amostras foram enviadas para o Laboratório do
Instituto Agronômico de Campinas - Campinas /SP, onde a umidade foi
obtida em cinco diferentes tensões: 6, 30, 100, 300 e 1.500 kPa.
As umidades retidas nas tensões de 2 e 4 kPa foram obtidas através
do método da mesa de tensão no Laboratório de Solos da Faculdade de
Agronomia e Medicina Veterinária / UFMT (Embrapa, 1997).
-
44
FIGURA 8. Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
HAKB1.AGI, onde são editados os dados sobre o manejo da
cultura.
No arquivo *.AGI foram fornecidos os dados de aplicação de irrigação,
fertilizantes, desfolhantes e ano de condução do experimento. Para adicionar
as informações referentes à aplicação foi necessário acionar o respectivo
retângulo (Figura 8).
FIGURA 9. Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome “Irrigation
Applications”, onde são informados os dados sobre a irrigação
da cultura.
-
45
No caso da irrigação foram fornecidos os dados referentes a dia, mês
e ano em que foi realizada, quantidade de água aplicada (mm) e o método
de irrigação utilizado, neste caso, aspersão (Figura 9).
No caso da adubação foi fornecida a quantidade aplicada, o dia, mês
e ano da aplicação, bem como o método de aplicação (sulco de plantio).
FIGURA 10. Imagem do arquivo do modelo de simulação de nome
PLANT.ACT, onde são editados os dados climáticos diários.
No caso do arquivo *.ACT, foram informados dia, mês e ano, o dia
Juliano, a radiação solar global em MJ.m-2.dia-1, a temperatura máxima e
mínima em 0C, precipitação pluviométrica em mm, velocidade do vento em
km dia-1 e a temperatura do ponto de orvalho em %. Foram fornecidos os
dados diários desde o dia em que foi efetuado o ciclo de cultivo até o dia em
que foi realizada a colheita. Este arquivo possui extensão *.AGI (Figura 10) e
os dados foram armazenados na sub pasta de nome ..\CLIMATE.
-
46
Após terem sido fornecidas todas as informações necessárias e salvo
todos os arquivos é necessário acionar o comando para que o programa
simule os dados. Isso é feito através da tela inicial.
FIGURA 11. Imagem da tela inicial do modelo em que é dado o comando
para executar a simulação.
Para efetuar uma simulação foi necessário criar um arquivo *.JOB
contendo o perfil *.PRO e a data da simulação (Figura 11).
Para avaliar o desempenho do modelo foram considerados os
seguintes indicadores estatísticos: precisão - coeficiente de correlação “r”;
exatidão – índice de Willmott “d”; e de confiança ou desempenho “c”
(Camargo e Sentelhas, 1997).
A precisão é dada pelo coeficiente de correlação, que indica o grau de
dispersão dos dados obtidos em relação à média, ou seja, o erro aleatório. A
exatidão está relacionada ao afastamento dos valores simulados em relação
aos medidos. Matematicamente essa aproximação é dada por um índice
designado de concordância, representado pela letra “d” (Willmott et al.,
1985). Os valores podem variar de zero, para nenhuma concordância, a 1,
para concordância perfeita. O índice é dado pela seguinte expressão:
-
47
d = 1 - [ (Pi – Oi)2 / ( |Pi – O| + |Oi – O| )2 ]....................................2
sendo: d = índice de Willmott;
Pi = o valor simulado;
Oi = o valor medido;
O = média dos valores medidos.
Também foi utilizado o índice “c” para avaliar o desempenho do
modelo, reunindo os índices de precisão “r” e de exatidão “d”, sendo
expresso da seguinte forma:
c = r * d.................................................................................................3
Sendo: c = índice de confiança ou desempenho;
r = coeficiente de correlação;
d = índice de Willmott.
O critério adotado para interpretar o desempenho do modelo pelo
método do índice “c”, proposto por Camargo e Sentelhas (1997), é
apresentado na Tabela 1.
TABELA 1. Critério de interpretação do desempenho do modelo de
simulação pelo índice “c”.
Valor de "c" Desempenho
> 0,85 Ótimo
0,76 a 0,85 Muito Bom
0,66 a 0,75 Bom
0,61 a 0,65 Mediano
0,51 a 0,60 Sofrível
0,41 a 0,50 Mau
0,40 Péssimo
Fonte: Camargo e Sentelhas (1997).
-
48
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
Durante o período de realização do estudo, as condições
meteorológicas em Santo Antonio do Leverger-MT apresentaram
comportamento semelhante ao padrão da região (Campelo Junior et al.,
1991), com pouca chuva nos meses de junho a setembro, com exceção do
mês de julho, quando houve uma precipitação bem acima da média dos
anos anteriores (Figura 12). A insolação mensal média variou de nove horas
por dia para a maior insolação no mês de agosto, a quatro horas por dia
para a menor insolação em janeiro de 2004 (Figura 13). A radiação solar
variou aproximadamente de 17 MJ.m-2.dia-1 no mês de março de 2004 a 10
MJ.m-2.dia-1 no mês de maio de 2004 (Figura 14).
0
30
60
90
120
150
180
210
set/0
3
out/0
3
nov/0
3
dez/0
3
jan/0
4
fev/0
4
mar
/04
abr/0
4
mai/
04
jun/0
4jul
/04
ago/
04
set/0
4
out/0
4
nov/0
4
Meses
Pre
cipi
taçã
o (m
m)
FIGURA 12: Precipitação mensal em Santo Antonio do Leverger-MT,
durante a condução do experimento.
-
49
0
2
4
6
8
10
set/0
3
out/0
3
nov/0
3
dez/0
3
jan/0
4
fev/0
4
mar
/04
abr/0
4
mai/
04
jun/0
4jul
/04
ago/
04
set/0
4
out/0
4
nov/0
4
Meses
Inso
laçã
o (h
.dia
-1)
FIGURA 13. Insolação (h.dia-1) mensal média em Santo Antonio do
Leverger-MT durante a condução do experimento.
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
set/0
3
out/0
3
nov/0
3
dez/0
3
jan/0
4
fev/0
4
mar
/04
abr/0
4
mai/
04
jun/0
4jul
/04
ago/
04
set/0
4
out/0
4
nov/0
4
Meses
Rad
iaçã
o (M
j.m-2
.dia
-1)
FIGURA 14. Radiação solar (MJ.m-2.dia-1) mensal média em Santo Antonio
do Leverger, durante a condução do experimento.
Segundo Freitas et al. (2001b), os valores de radiação solar
influenciaram os valores de produtividade da cultura do milho, quando
submetido à simulação pelo modelo CERES-Maize, e a diferença de
-
50
radiação ocorrida no período de florescimento até a maturidade fisiológica foi
determinante para que ocorressem diferenças na produtividade.
0
5
10
15
20
25
30
35
40
set/0
3
out/0
3
nov/0
3
dez/0
3
jan/0
4
fev/0
4
mar
/04
abr/0
4
mai/
04
jun/0
4jul
/04
ago/
04
set/0
4
out/0
4
nov/0
4
Meses
Tem
pera
tura
(0C
)
T MAX T MIN T MED
FIGURA 15. Temperatura (oC) máxima (T MAX), mínima (TMIN) e média (T
MED) mensal em Santo Antonio do Leverger, durante a
condução do experimento.
Em média, como se observa na Figura 15, a temperatura registrada
na região variou de 35oC, para o mês mais quente a 16oC, que foi a menor
temperatura mínima mensal do período, permanecendo dentro dos limites
para a cultura do algodão (Doorenbos e Kassam, 1979).
O que pode ser observado nas Figuras 16 A, B, C e D, é que tanto o
IAF medido quanto o simulado apresentaram crescimento inicial até uma
determinada idade, que variou de ciclo para ciclo, seguido de declínio,
quando parte das folhas das plantas já havia entrado em senescência.
-
51
0
2
4
6
8
10
15 27 42 57 72 92 101 116 130 153 167 188 205 223
Dias após plantio
IAF
(m
2 .m
2 )
medido simulado
0
2
4
6
8
10
15 30 42 67 88 95 110 125 140 155 170 185 200 215 223
IAF
(m
2 .m
2 )
0
2
4
6
8
10
15 30 45 60 75 90 105 122 142 150 165 180 200 223
IAF
(m
2 .m
2 )
0
2
4
6
8
10
15 34 51 69 81 93 110 125 143 149 167 180 200 223
Dias após plantio
IAF
(m
2 .m
2 )
FIGURA 16: Índice de área foliar (IAF m2.m-2) medido e simulado no primeiro
(A), segundo (B), terceiro (C) e quarto ciclo de cultivo (D) da
cultivar de algodão ITA 90, em Santo Antonio do Leverger-MT.
No primeiro ciclo de cultivo o IAF medido foi crescendo até 105 dias
após a emergência, quando foi obtido o maior valor. Já o IAF simulado
aumentou até 122 dias e diminuiu posteriormente, sendo inferior ao IAF
medido durante todo o ciclo da cultura, como mostra a Figura 16 A.
Segundo Benincasa (1988), com o crescimento e desenvolvimento
das plantas aumenta o sombreamento das folhas inferiores e a tendência é
diminuir a área foliar a partir de certo período, por senescência dessas
folhas.
Os valores de IAF encontrados nas Figuras 16 A e B, 95 dias após o
plantio, foram superiores aos encontrados por Silva et al. (1998), com a
mesma idade que obtiveram um valor máximo de 3,89 m2.m-2 para
tratamentos não estressados com a cultivar CNPA 6H.
A Figura 16 B evidencia que o comportamento do IAF medido foi
sempre superior ao simulado, e que o maior valor foi obtido paro o IAF
D C
B A
-
52
medido 110 dias após o plantio. Para o simulado o maior valor foi obtido em
140 dias. Depois de alcançarem o máximo, os valores medidos e simulados
apresentaram redução até o final do ciclo.
O IAF medido obtido nas Figuras 16 A e B foi superior ao encontrado
por Souza et al. (1990), com a cultivar de algodoeiro herbáceo CNPA-7H, 96
dias após a emergência no município de Areia PB, e superior também ao
encontrado nas Figuras 16 C e D, para o mesmo período.
Na Figura 16 C pode ser observado um crescimento do IAF medido e
simulado até 130 dias, quando foi obtido o maior valor para ambos. A partir
de 57 dias após o plantio, o IAF simulado foi superior ao medido até o final
do ciclo da cultura, o que não ocorreu no primeiro e segundo ciclo de cultivo,
como mostram as Figuras 16 A e B.
Arruda et al. (2002) estudando a cultivar CNPA-7H no município de
Areia na Paraíba, encontraram valores de IAF semelhantes aqueles
observados nas Figuras 16 C e D, 100 dias após o plantio, em um solo com
60% de água disponível.
A Figura 16 D mostra que o IAF simulado foi superior ao IAF medido
durante todo o ciclo da cultura, sendo o maior valor obtido em 149 dias para
o simulado e em 167 dias para o medido.
Uma possível causa do IAF medido ter sido superior nos dois
primeiros ciclos é que nesse período ocorreu a maior parte da precipitação,
e o programa pode considerar de maneira inadequada o efeito da radiação
solar, resultando com isso numa diminuição do crescimento da planta.
O problema é que na maior parte do Brasil onde se cultiva algodão,
quanto mais água disponível, mais nuvens, e, portanto menos luz disponível.
Nessas regiões a presença das chuvas fornecendo quantidade de água
adequada não permite que a cultura receba a insolação necessária para
altas produtividades. Neste caso a falta de luz se torna um fator limitante
para a cultura (Rosolem, 1999).
A partir do momento em que se iniciou a irrigação por causa da
diminuição ou mesmo a escassez das chuvas o IAF simulado assumiu
valores sempre superiores aos medidos e quando esses dados são
-
53
informados, o programa pode ter considerado novamente de maneira
inadequada a radiação solar, com isso um maior IAF simulado em relação
ao medido (Figura 16 C e D), o mesmo acontece com a altura simulada nos
mesmos ciclos de cultivo (Figura 17 C e D).
Oosterhuis (1999) afirma que o aumento da área foliar ocorre
principalmente dos 60 aos 90 dias após a emergência, o que não ocorreu
nos ciclos de cultivo em estudo (F