Crop modeling for understanding yield-gap causes and the potential for sustainable intensification of soybean in Brazil (2021)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, EVANDRO HENRÍQUE FIGUEIREDO MOURA DA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LEB
- DOI: 10.11606/T.11.2021.tde-12042022-143612
- Subjects: AGRICULTURA SUSTENTÁVEL; ÁGUA DO SOLO; FERTILIZANTES NITROGENADOS; MODELAGEM DE DADOS; NITROGÊNIO; SOJA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: As projeções de demanda de alimentos apontam para a necessidade de aumento substancial na oferta de soja (Glycine max L.). A soja é a principal fonte de proteína alimentar, e o Brasil corresponde a 37% (com base na safra 2020/2021) da produção mundial; sendo o maior produtor e exportador da cultura. A produção brasileira de soja é distribuída em ambientes tropicais (60%) e subtropicais (40%). Espera-se que a intensificação agrícola propicie aumentos substanciais na produção de alimentos nas áreas produtivas já existentes, com os menores custos ambientais globais possíveis. Esta tese de doutorado estimou a produtividade potencial da soja em ambientes tropicais e subtropicais associados ao manejo de água e nitrogênio (N), usando análise de dados de campo e modelagem agrícola. No Capítulo 1, uma estrutura conceitual foi desenvolvida para compreender os fatores de produtividade potencial da cultura para os sistemas de cultivo de soja no Brasil. Prospectou-se os fatores hídricos no Capítulo 2, usando dados de campo e modelagem agrícola para avaliar o balanço hídrico do solo, métodos de evapotranspiração e evaporação da água do solo e produtividade da água. Cenários de longo prazo foram simulados para determinar o impacto do manejo sustentável da água, sob diferentes regimes de irrigação, textura do solo e práticas de cultivo no desenvolvimento da soja. O Capítulo 3 focou nos efeitos da fertilização nitrogenada no crescimento da soja, produtividade de grão e concentração deproteína e óleo usando doses de nitrogênio (N) em condições de escassez e com pleno suprimento hídrico, em treze experimentos conduzidos em importantes regiões produtoras do Brasil. Também foi explorado cenários de longo prazo para avaliar o manejo de N na soja. As principais descobertas nos Capítulos 2 e 3 foram: (i) o modelo CROPGRO-Soybean foi uma ferramenta útil para analisar o manejo da água e do N na soja em ambientes tropicais e subtropicais; (ii) o método de evapotranspiração de FAO- 56 Penman-Monteith (PM) combinado com o método de Ritchie de evaporação da água do solo em dois estágios forneceram simulações mais acuradas; e (iii) a fertilização com N proporcionou aumentos substanciais na concentração de proteína da semente, apesar de ter apresentado resposta marginal ou nula em relação a produtividade. No Capítulo 4 estimou-se a produtividade potencial limitada por água YP-W e a produtividade potencial (YP) usando a calibração de cultivares e as configurações do modelo obtidas nos Capítulos 2 e 3; definindo-se dezesseis zonas agroclimáticas (CZs) estrategicamente selecionadas para representar a produção brasileira de soja. Também se estimou a lacuna de produtividade (YG), eficiência climática (EC) e eficiência agrícola (EA) para todos os CZs. Quantificou-se um YP-W médio de 4.684 kg ha-1, YP de 5.441 kg ha-1 , YG de 3.092 kg ha-1, EC de 78% e EA de 50%. Em 26% da área de soja no Brasil a EC < 95%, para esta área, melhorias na distribuição da densidade docomprimento da raiz e práticas de plantio direto podem contribuir para a redução média de 20% no consumo de água irrigada. Esta tese destacou a importância de melhorar o manejo agrícola da soja em condições tropicais e subtropicais para atender à segurança alimentar com sustentabilidade ambiental
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2021
- Data da defesa: 07.12.2021
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
SILVA, Evandro Henríque Figueiredo Moura da. Crop modeling for understanding yield-gap causes and the potential for sustainable intensification of soybean in Brazil. 2021. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-12042022-143612/. Acesso em: 27 dez. 2025. -
APA
Silva, E. H. F. M. da. (2021). Crop modeling for understanding yield-gap causes and the potential for sustainable intensification of soybean in Brazil (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-12042022-143612/ -
NLM
Silva EHFM da. Crop modeling for understanding yield-gap causes and the potential for sustainable intensification of soybean in Brazil [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-12042022-143612/ -
Vancouver
Silva EHFM da. Crop modeling for understanding yield-gap causes and the potential for sustainable intensification of soybean in Brazil [Internet]. 2021 ;[citado 2025 dez. 27 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-12042022-143612/ - Soybean multi-model sensitivity analysis for prediction of seed nitrogen, biological N fixation, and N cycling
- Addition of glycerol to agroindustrial residues of bioethanol for fuel-flexible agropellets: fundamental fuel properties, combustion, and potential slagging and fouling from residual ash
- Simulação de cenários agrícolas futuros para a cultura da soja no Brasil com base em projeções de mudanças climáticas
- Macro and micro-nutrient accumulation and partitioning in soybean affected by water and nitrogen supply
- Inter-comparison of soybean models for the simulation of evapotranspiration in a humid continental climate
- Soybean seed protein concentration is limited by nitrogen supply in tropical and subtropical environments in Brazil
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- Assessing methane and nitrous oxide emissions in lowland rice-soybean cropping systems through crop modeling
- Inter-comparison of soybean models for simulation of evapotranspiration under rainfed and irrigated conditions
- Predicting soybean evapotranspiration and crop water productivity for a tropical environment using the CSM-CROPGRO-Soybean model
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.11.2021.tde-12042022-143612 (Fonte: oaDOI API)
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