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Tese

Sensitivity and uncertainty analysis of SAMUCA crop model across contrasting environments in Brazil (2023)

  • Authors:
  • Autor USP: PEREIRA, RODOLFO ARMANDO DE ALMEIDA - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LEB
  • DOI: 10.11606/T.11.2023.tde-13042023-082447
  • Subjects: CANA-DE-AÇÚCAR; MODELOS PARA PROCESSOS ESTOCÁSTICOS; SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA)
  • Keywords: Incerteza; Sensibilidade
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: A indústria canavieira brasileira está em constante desenvolvimento, testando e lançando novas cultivares e práticas de manejo para aumentar a produtividade. Devido às questões das mudanças climáticas e às limitações para expandir as áreas agrícolas, as fazendas brasileiras são constantemente pressionadas a aumentar a eficiência da produção. A utilização de modelos baseados em processos (PBCM) para testar cultivares e opções de manejo em diferentes ambientes de produção é uma realidade e vem sendo cada vez mais utilizada. Os PBCM são o estado da arte em modelagem agrícola e são cada vez mais complexos, requerendo diversos parâmetros para descrever os processos de cultivo e as condições de contorno. Em geral, os PBCM utilizam a abordagem determinística para simplificar a incerteza presente no ambiente usando um único conjunto de parâmetros. Na prática, essa incerteza é vista na variabilidade dos dados coletados em um experimento de campo, que são comumente representados por estatísticas de dispersão, como desvio padrão e variância. Uma maneira de explorar essa incerteza é usar a abordagem estocástica, inserindo uma faixa de variabilidade nos parâmetros e entradas da simulação. Este estudo teve como objetivo utilizar a abordagem estocástica para explorar a incerteza e determinar quais parâmetros do modelo SAMUCA são mais influentes no processo de simulação. Para isso foi utilizada a recente versão do modelo SAMUCA inserindo três cenários de incerteza: análise de incertezaapenas para parâmetros genéticos (UG), análise de incerteza apenas para parâmetros de solo (US) e análise de parâmetros de solo e genótipo (UGS). Nessa primeira etapa foram simulados esses três cenários para um experimento de campo de 4 anos, sendo a cultura cultivada sob efeito da palha (GCTB) e solo nu (Bare). A partir disso foi quantificado a variabilidade da simulação estocástica pela razão entre a média do desvio padrão das simulações e a média do desvio padrão dos dados observados. Posteriormente, para entender melhor quais os fatores que causam maior incerteza no processo de simulação foi relizada uma análise de sensibilidade global (GSA) pelo método extented Fourier Amplitude Sensitivity Test (eFAST) para o mesmo experimento de campo de 4 anos, visando a identificar quais parâmetros foram responsáveis por explicar a maior variância do modelo e verificar o impacto do intervalo dos parâmetros escolhidos, bem como o número de simulações necessárias para se ter uma GSA confiável. Por fim, sabendo que além do método, o ambiente pode influenciar o resultado da GSA, fez-se uma nova análise de sensibilidade com dois métodos , eFAST e Partial Rank Correlation Coefficient (PRCC) para as principais regiões produtoras de cana de açúcar no Brasil, considerando condições irrigadas e de sequeiro. Os resultados indicaram que a variabilidade observada no campo não é totalmente explicada pelos parâmetros do solo, possivelmente devido à irrigação e boa distribuição das chuvas na áreaexperimental. A UG e a UGS tiveram a mesma capacidade de quantificar a variabilidade presente no campo experimental. Nesse caso, a sensibilidade aos parâmetros do solo poderia ser simplesmente ignorada e os parâmetros genéticos podem ser escolhidos como a única fonte de variabilidade para aplicações práticas. A maior parte da incerteza nesse experimento é atribuída ao parâmetro plastochron, porém identificou-se que o conjunto de intervalo dos parâmetros pode influenciar a ordem dos parâmetros mais importantes. Isso foi observado quando se realizou a análise para dois conjuntos de intervalos de parâmetros diferentes ( o primeiro conjunto usou valores máximos e mínimos relatados na literatura; o segundo conjunto aplicou uma perturbação de 25% nos valores previamente calibrados). Por fim, dos 31 parâmetros, 24 genéticos e 7 de solo, apenas 13 parâmetros foram significativos, independentemente da variável de saída. Além disso, os resultados foram afetados pelo clima: em ambientes com boa distribuição pluviométrica o plastochron foi o principal parâmetro, enquanto em ambientes submetidos a maior estresse hídrico, o parâmetro eff foi o mais importante. Notou-se que qualquer parâmetro do solo foi indiferente para as condições irrigadas, enquanto que para as condições de sequeiro, a capacidade de campo e o ponto de murcha permanente foram relevantes em ambientes com baixa distribuição de chuvas e solos rasos. Locais chuvosos com solos profundos também não apresentaram sensibilidadeaos parâmetros do solo
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 09.02.2023
    • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/T.11.2023.tde-13042023-082447 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by-nc-sa
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEREIRA, Rodolfo Armando de Almeida. Sensitivity and uncertainty analysis of SAMUCA crop model across contrasting environments in Brazil. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-13042023-082447/. Acesso em: 28 dez. 2025.

    • APA

      Pereira, R. A. de A. (2023). Sensitivity and uncertainty analysis of SAMUCA crop model across contrasting environments in Brazil (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-13042023-082447/

    • NLM

      Pereira RA de A. Sensitivity and uncertainty analysis of SAMUCA crop model across contrasting environments in Brazil [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-13042023-082447/

    • Vancouver

      Pereira RA de A. Sensitivity and uncertainty analysis of SAMUCA crop model across contrasting environments in Brazil [Internet]. 2023 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-13042023-082447/

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