VARIABILIDADE ESPACIAL DA PRECIPITAÇÃO NO CULTIVO DE MILHO SEGUNDA SAFRA NO PARANÁ UTILIZANDO O MODELO WAVE

Paulo Gamero, Miguel Angel Uribe-Opazo, Fernanda De Bastiani, Jerry Adriani Johann, Luciana Pagliosa Carvalho Guedes
2020 Irriga  
VARIABILIDADE ESPACIAL DA PRECIPITAÇÃO NO CULTIVO DE MILHO SEGUNDA SAFRA NO PARANÁ UTILIZANDO O MODELO WAVE PAULO GAMERO1; MIGUEL ANGEL URIBE-OPAZO2; FERNANDA DE BASTIANI3; JERRY ADRIANI JOHANN2 E LUCIANA PAGLIOSA CARVALHO GUEDES2 1 Doutorando no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola – PGEAGRI, Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas, Universidade Estadual do Oeste do Paraná - UNIOESTE, Rua Universitária, n° 2069, Jardim Universitário, CEP: 85819-110, Cascavel, PR, Brasil, e-mail:
more » ... , Brasil, e-mail: paulogamero94@gmail.com 2 Professor e Pesquisador do PGEAGRI, Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas, Universidade Estadual do Oeste do Paraná - UNIOESTE, Rua Universitária, n° 2069, Jardim Universitário, CEP: 85819-110, Cascavel, PR, Brasil, e-mails: miguel.opazo@unioeste.br; jerry.johann@hotmail.com; luciana.guedes@unioeste.br 3 Professora e Pesquisadora do Programa de Pós-Graduação em Estatística – PPGE, Departamento de Estatística, Universidade Federal de Pernambuco - UFPE, Av. Prof. Moraes Rego, n° 1235, Cidade Universitária, CEP: 50670-901, Recife, PE, Brasil, e-mail: fernandadebastiani@gmail.com 1 RESUMO Compreender o padrão espaço-temporal da precipitação é fundamental para a agricultura, pois afeta a produtividade. O Paraná um dos maiores produtores de milho do país, realizando o cultivo em duas épocas (1ª e 2ª safra). Sendo assim, este trabalho avaliou o padrão espacial da precipitação, no período do cultivo de 2ª safra do milho, nos anos de 1996 a 2015. Utilizaram-se dados de estações pluviométricas acumulados decendialmente da Agência Nacional das Águas (ANA), e de estações virtuais do Europe Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). O padrão espacial da precipitação no tempo, foi avaliado com o modelo geoestatístico wave. Na estimação de parâmetros usou-se o método de máxima verossimilhança e os mapas gerados por krigagem. A validação cruzada indicou bons resultados para o modelo wave quando comparado aos modelos exponencial, Gaussiano, Mátern k=1 e k=1,5. Em todos os anos analisados houve dependência espacial, com frequência de 0 a 100 mm no 3° decêndio de maio na maioria dos anos analisados. O período médio ideal para a semeadura o milho 2ª safra no Paraná é o 1° decêndio de março, visto que a cultura atingirá o máximo desenvolvimento vegetativo no 3° decêndio de maio, com uma precipitação ideal para o cultivo. Palavras-chave: Dependência Espacial, Geoestatística, Krigagem. GAMERO, P.; URIBE-OPAZO, M. A.; DE BASTIANI, F.; JOHANN, J. A.; GUEDES, L. P. C. SPATIAL VARIABILITY OF PRECIPITATIONIN SECOND CROP CORN CULTIVATION IN THE STATE OF PARANÁ USING THE WAVE MODEL 2 ABSTRACT Understanding the spatio-temporal behavior of rainfall is important for agriculture, because it affects productivity. Paraná is one of the largest corn producers in the country, and cultivates corn in two seasons (1st and 2nd crop). Thus, this work evaluated rainfall spatial pattern spatial during the 2nd corn crop period of cultivation in the years 1996 to 2015. Accumulated ten-year data from the National Water Agency (ANA) rainfall stations, and Europe Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) virtual stations were used. The spatial behavior of rainfall over time was analyzed using the geostatistical wave model. In the estimate parameters the maximum likelihood method was used and maps were generated by kriging. Cross-validation indicated good results for the wave model compared to those of the exponential, Gaussian, Mátern k = 1, k = 1.5 models. For all years analyzed there was spatial dependence, with a frequency of 0 to 100 mm in the 3rd ten-day period of May in most of the years analyzed. The ideal average period for sowing the 2nd crop corn in Paraná is the 1st ten-day period in March, when the crop will reach its vegetative peak in the 3rd ten-day period in May, with space and time of ideal rainfall for cultivation. Keywords: Spatial Dependence, Geostatistic, Kriging.
doi:10.15809/irriga.2020v25n3p521-536 fatcat:ulnsxegxvfdy3afpwifehcqeja