Modelling of the growth and productivity of soy cultivars under irrigation and rainfed conditions
DOI:
https://doi.org/10.5965/223811712142022370Keywords:
growth habit, empirical models, Glycine max. (L.) Merrill, soybeans, dry seasonAbstract
The aim of this study was to evaluate the fit of semi-empirical models for growth and productivity in soya cultivars under irrigation and rainfed conditions in the state of Alagoas. Two experiments were conducted, the first during the dry season from 14/11/18 to 03/04/19 (140 days), and the second during the rainy season from 20/06/19 to 28/10/19 (130 days) in the coastal-tableland region of Alagoas. The experimental design was of randomised blocks, with the treatments comprising six cultivars of different maturity groups and growth habits (M 6210, M 6410, BMX-Potência, AS 3730, M 8349 and BRS-9383). The following were evaluated: plant height, dry matter and leaf area index (LAI). The sigmoidal and pic log-normal logistic models showed a significant statistical fit (p<0.05) to the growth variables and adjusted coefficients of determination (R2adj), with a maximum of 0.994 and 0.990, respectively. The observed values and those estimated by the models showed a high association by the Pearson (r) and Willmott (d) indices, with a low Standard Error of the Estimate (SEE). The BRS-9383 cultivar had the highest observed and estimated growth rates. Under irrigation, the maximum values for plant height were 98.45 and 110.35 cm, with maximum dry matter of 65.88 and 78.70 g, and maximum LAI of 7.68 and 7.60. Under rainfed conditions, the maximum plant height was 62.91 and 72.85 cm, maximum dry matter was 40.0 and 44.91 g, and the maximum LAI was 6.34 and 6.26. The highest agricultural yields under irrigation were 6.19 and 5.90 Mg ha-1 for the AS 3730 and M 8349 cultivars. Under rainfed conditions, the M 6410 and M 8349 cultivars stood out with grain yields of 3.60 and 3 .30 Mg ha-1. Thus, growth models can be used to help analyse growth as a function of days after planting.
Downloads
References
ANDRADE NETO RC et al. 2010. Crescimento e produtividade do sorgo forrageiro BR 601 sob adubação verde. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 14: 124-130.
ALLEN RG et al. 1998. Crop Evapotranspiration (guidelines for computing crop water requirements). Roma: FAO. Irrigation and Drainage Paper 56.
BALBINOT JUNIOR AA et al. 2018. Phenotypic plasticity in a soybean cultivar with indeterminate growth type. Pesquisa Agropecuária Brasileira 53: 1038-1044.
BENINCASA MMP. 2003. Análise de crescimento de plantas: noções básicas. 2.ed. Jaboticabal: FUNEP. 41p.
BENDER EP et al. 2020. Modelagem do crescimento e produtividade do algodão em cultivo comercial no cerrado baiano. Nativa 8: 403-412.
BOFF H et al. 2019. Ensaio de cultivares em rede. Passo Fundo: Revista ECR Soja. p.1-44.
BATTISTI R et al. 2018. Sensitivity and requirement of improvements of four soybean crop. International Journal of Biometeorology 62: 823-832.
BRASIL. 2009. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Regras para análise de sementes. Brasilia: MPHA/ACS. 398p.
CARVALHO AL et al. 2013. Ocorrência de períodos secos na região de Rio Largo, Alagoas. Revista Brasileira de Meteorologia 28: 173-180.
CONAB. 2022. Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da Safra Brasileira de Grãos. 8º Levantamento - Safra 2021/22. Disponível em: https://www.conab.gov.br/info-agro/safras/graos/boletim-da-safra-de-graos. Acesso em: 14 mai. 2022.
CRUZ JC et al. 2015. Quatrocentos e setenta e sete cultivares de milho estão disponíveis no mercado de sementes do Brasil para a safra 2015/16. Sete Alagoas: EmbrPHa Milho e Sorgo. 28p. (Documentos 184).
FARIAS JRB et al. 2009. Soja. In: MONTEIRO JIBA (org.). Agrometeorologia dos cultivos. Brasília: INMET. p. 263-277
FERREIRA JÚNIOR RA et al. 2014. Cana de açúcar com irrigação por gotejamento em dois espaçamentos entrelinhas de plantio. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 18: 798-804.
HEATHERLY LG & SMITH JR. 2004. Effect of soybean stem growth habit on height and node number after beginning bloom in the midsouthern USA. Crop Science 44: 1855-1859.
IPA. 2008. Instituto Agronômico de Pernambuco. Recomendação de adubação para o Estado de Pernambuco: 2ª aproximação. 3.ed. Recife: IPA. 212p.
LYRA GB et al. 2014. Crescimento e produtividade do milho, submetido a doses de nitrogênio nos Tabuleiros Costeiros de Alagoas. Revista Ceres 61: 578-586.
MONTOYA F et al. 2017. Effects of irrigation regime on the growth and yield of irrigated soybean in temperate humid climatic conditions. Agricultural Water Management 193: 30-45.
MORAIS RBG et al. 2017. Crescimento e produtividade de milho em diferentes épocas de plantio, nos Tabuleiros Costeiros de Alagoas. Revista Brasileira de Milho e Sorgo 16: 109-119.
OLIVEIRA P et al. 2013. Crescimento e produtividade de milho em função da cultura antecessora. Pesquisa Agropecuária Tropical 43: 239-246.
PROCÓPIO SO et al. 2018. Estudos de população de plantas de soja na região do SEALBA. Aracaju: EmbrPHa Tabuleiros Costeiros. 24p. (Boletim de Pesquisa 134).
SANTIAGO AD et al. 2019. Desempenho de cultivares de soja em áreas com histórico de produção de cana-de-açúcar no Sealba. Aracajú: Embrapa Tabuleiros Costeiros. 30p. (Boletim de Pesquisa 142).
SENTELHAS PC et al. 2015. The soybean yield gPH in Brazil - magnitude, causes and possible solutions for a sustainable production Journal of Agricultural Science. p. 1-18.
SEDIYAMA T et al. 2015. Soja: do plantio à colheita. Viçosa: UFV. 333p.
TAGLIPHIETRA EL et al. 2018. Optimum leaf area index to reach soybean yield potential in subtropical environment. Agronomy Journal 110: 932-938.
THORNTHWAITE CW & MATHER JR. 1955.The water balance. Publications in Climatology, New Jersey: Drexel Inst. Of Technology. 104p.
TOLEDO NT et al. 2010. Ajuste do modelo fototérmico de estimativa do desenvolvimento e do índice de área foliar de soja. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 14: 288-295.
TORRES FE et al. 2014. Desempenho de genótipos de soja nas condições edafoclimáticas do ecótono Cerrado-Pantanal. Interações 15: 71-78.
TRENTIN R et al. 2013. Subperíodos fenológicos e ciclo da soja conforme grupos de maturidade e datas de semeadura. Pesquisa Agropecuária Brasileira 48: 703-713.
USDA. 2022. United States Department of Agriculture. A produção mundial de soja na safra 2019/2020. Disponível em: <http://www.usdabrazil.org.br/home/>. Acesso em: 02 Mai. 2022.
WERNER F et al. 2016. Soybean growth affected by seeding rate and mineral nitrogen. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 19: 734-738.
WILLMOTT CJ. 1982. Some comments on the evaluation of model performance. Bulletin of the American Meteorological Society 63:1309-1313.
ZANON AJ et al. 2016. Efeito do tipo de crescimento no desenvolvimento de cultivares modernas de soja pós o início do florescimento no Rio Grande do Sul. Bragantia 75: 446-458.
ZOTTIS R. 2015. Sistema de combinação de cultivares de soja, 2015. Disponível em: http://www.pioneersementes.com.br/mediacenter/artigos/183/sistema-de-combinacao-de-cultivares-de-soja. Acesso em: 20 Nov. 2020.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Authors & Revista de Ciências Agroveterinárias
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Authors publishing in this journal are in agreement with the following terms:
a) Authors maintain the copyrights and concede to the journal the copyright for the first publication, according to Creative Commons Attribution Licence.
b) Authors have the authority to assume additional contracts with the content of the manuscript.
c) Authors may supply and distribute the manuscript published by this journal.
