ESTIMATIVA DA BIOMASSA DO SORGO EM REGIÃO SEMIÁRIDA PELO MODELO PHYGROW

Resumen

Diante das variações climáticas que ocorrem na região semiárida brasileira busca-se, cada vez mais, ferramentas que auxiliem no planejamento do suprimento de forragem, com o intuito de minimizar a possibilidade dos rebanhos enfrentarem problemas de restrição alimentar em decorrência das variações climáticas na região. Desse modo, objetivou-se avaliar o desempenho do modelo PHYGROW (Phyweb 2.0) na simulação da produção de biomassa de Sorgo (‘Sorghum bicolor’) cv. Ponta Negra no município de Tenório – PB. A coleta dos dados foi realizada entre os anos de 2018 e 2019. O corte das plantas ocorreu entre 110 e 120 dias após o plantio. Para a colheita de biomassa foi utilizada uma moldura de 0,25 m2. O material presente na moldura foi pesado e colocado em estufa de circulação forçada de ar a 55 C até atingir peso constante. A simulação da produção de biomassa de forragem foi realizada na plataforma PHYGROW (Phyweb 2.0). O desempenho do modelo foi avaliado através dos seguintes parâmetros estatísticos: raiz quadrada média do erro (RMSE), erro médio absoluto (MAE), erro médio da previsão (BIAS) índice de concordância de Willmott (d), e coeficiente de Nash (NSE). Após a validação, observou-se uma média de 5251±2278 e 4802±1861 kg MS ha-1 de biomassa de forragem colhida e simulada, respectivamente. A partir da avaliação dos parâmetros RMSE (1654 kg MS ha-1), MAE (1206 kg MS ha-1) e d (0,81) observou-se um razoável desempenho do modelo. Em relação aos parâmetros BIAS (-8,55 %) e NSE (0,44) verificou-se uma discreta subestimativa e moderada eficiência da estimativa da produção de forragem, respectivamente, pelo PHYGROW. Conclui-se que o modelo PHYGROW apresenta desempenho razoável em predizer a produção de forragem de sorgo no município estudado, possibilitando seu uso como ferramenta para auxiliar no planejamento forrageiro, especialmente em sistemas de produção baseados em regime de sequeiro. AGRADECIMENTOS: CNPQ, CAPES, CNA, EMBRAPA, TAMU e PROGRAD.