ABSTRACT Peanut cultivation has national and global significance in agriculture and industry. Under water-limited conditions, its yield decreases to the extent that it compromises the success of the exploitation. This study focused on evaluating peanut crop yield and production components under full and deficit irrigation applied in the reproductive phase, to determine the impact of water supply on the yield of peanuts grown in the off-season in the State of São Paulo, Brazil. The experiment was conducted for two years and followed a randomized blocks design with five irrigation levels distributed in strips, with four repetitions. The treatments consisted of crop evapotranspiration replenishments from 100 to 10%. In the first year, under suitable temperatures, the maximum yield reached 3,922 kg ha-1 with the application of 277 mm of irrigation depth and decreased up to 35% with the lowest irrigation depth (48 mm). In the second year, suboptimal temperatures caused a delay in the growing cycle and caused a 33% reduction in crop yields. Despite the potential benefits of deficit irrigation in increasing water productivity, low temperatures pose a risk to peanut yield, especially during the off-season crop in the region.

RESUMO O cultivo do amendoim tem importância nacional e global na agricultura e na indústria. Em condições limitadas de água, sua produtividade diminui ao ponto de comprometer o sucesso da exploração. Este estudo teve como objetivo avaliar o rendimento da cultura do amendoim e seus componentes de produção sob irrigação plena e deficitária aplicada na fase reprodutiva, para determinar o impacto do fornecimento de água no rendimento do amendoim cultivado na segunda época no Estado de São Paulo, Brasil. O experimento foi conduzido durante dois anos e seguiu um delineamento de blocos ao acaso com cinco níveis de irrigação distribuídos em faixas, com quatro repetições. Os tratamentos consistiram na reposição da evapotranspiração da cultura de 100 a 10%. No primeiro ano, sob temperaturas adequadas, o rendimento máximo atingiu 3.922 kg ha-1 com a aplicação de uma lâmina de irrigação de 277 mm e diminuiu em até 35% com a menor lâmina (48 mm). No segundo ano, temperaturas subótimas causaram atraso no ciclo de crescimento e casou redução de 33% na produtividade da cultura. Apesar dos potenciais benefícios da irrigação deficitária no aumento da produtividade da água, as baixas temperaturas representam um risco para o rendimento do amendoim na segunda safra.

ABSTRACT In irrigated production systems, the common bean grain yield must reach high levels to maintain economic viability. In this context, management, like the selection of the most adapted cultivars, may be effective in obtaining high yields. Through a three-year experiment, it was aimed to select the common bean cultivars with the highest agronomic and technological performance in an irrigated production system and to determine the yield component that most interfered with common bean yield. The treatments consisted of eight common bean cultivars with indeterminate growth habit and from the pinto bean variety (carioca): ANFc 9, BRS Estilo, BRSMG Madrepérola, Pérola, IAC Alvorada, IAC Milênio, TAA Bola Cheia, and TAA Dama. IAC Milênio and IAC Alvorada had the highest agronomic performance for irrigated production systems, with grain yields up to 17% higher than other cultivars. The cultivars show little variation in the grain technological quality, meeting the culinary and nutritional qualities recommended for common bean. The ANFc 9 cultivar showed the highest crude protein content in grains (19%). The number of pods per plant is the yield component that most interferes with common bean grain yield, generating 86 kg ha-1 increments for each unitary increase. Therefore, the common bean cultivars selection in the irrigated production system is an effective management practice to increase common bean agronomic and quality performance.

RESUMO Em sistemas de produção irrigados, a produtividade de grãos do feijão-comum deve atingir níveis elevados para manter a viabilidade econômica. Nesse contexto, manejos como a seleção de cultivares mais adaptadas podem ser eficazes na obtenção de altas produtividades. Através de um experimento de três anos, objetivou-se selecionar as cultivares de feijão-comum com maior desempenho agronômico e tecnológico em sistema de produção irrigado, além de determinar o componente de produção que mais interfere na produtividade de grãos. Os tratamentos consistiram de oito cultivares de feijão-comum de hábito de crescimento indeterminado e grupo comercial de grãos ‘carioca’: ANFc 9, BRS Estilo, BRSMG Madrepérola, Pérola, IAC Alvorada, IAC Milênio, TAA Bola Cheia e TAA Dama. As cultivares IAC Milênio e IAC Alvorada apresentam o maior desempenho agronômico para o sistema de produção irrigado, com produtividade de grãos até 17% superior em relação às demais cultivares. As cultivares apresentam pouca variação na qualidade tecnológica do grão, atendendo às qualidades culinárias e nutricionais recomendadas para o feijão-comum. A cultivar ANFc 9 apresentou o maior teor de proteína bruta nos grãos (19%). O número de vagens por planta foi o componente de produção que mais interferiu na produtividade de grãos do feijão-comum, gerando incrementos de 86 kg ha-1 para cada aumento unitário. Portanto, a seleção de cultivares de feijão em sistema de produção irrigado é uma prática de manejo eficaz para aumentar o desempenho agronômico e qualitativo do feijão-comum.

RESUMO O uso de fertilizantes revestidos é uma estratégia para melhorar a eficiência da adubação e o rendimento das culturas. No entanto, são necessários estudos para entender a dinâmica no solo dos diferentes tipos de fertilizantes potássicos (K) revestidos. Objetivou-se avaliar a lixiviação, disponibilidade e recuperação de K em colunas de solo após aplicação de fonte convencional KCl e outras fontes de K com tecnologias de revestimento e compactação. O experimento compreendeu quatro tratamentos, constituídos por três fontes de K (KCl convencional; KCl revestido com aditivos e polímeros - KCl-C; e KCl compactado e revestido com aditivos e polímeros - KCl-CC), e um controle sem adubação, com quatro repetições. Os teores de K foram avaliados na solução lixiviada das colunas de solo por 28 dias. Após esse período, foram determinados os teores de K no solo. A ausência de adubação no solo levou a uma redução de 26,5% nos teores de K. As fontes revestidas apresentaram menor dureza de grânulos e maior lixiviação de K em relação ao KCl convencional. A quantidade de K lixiviada foi de 62,2% para KCl-CC, 68,5% para KCl-C e 54,0% para KCl convencional. No entanto, ao final do experimento, os teores de K no solo foram maiores para a fonte KCl-C.

ABSTRACT The use of coated fertilizers is a strategy for improving fertilization efficiency and crop yield. However, further studies are needed to understand the dynamics of different types of coated K fertilizers in the soil. The objective of this study was to evaluate K dynamics in soil columns after the application of conventional KCl and other K sources with coating (KCl-C) and compaction (KCl-CC) combined with the use of additives and polymers. The experiment comprised four treatments, consisting of three sources of K [conventional KCl, KCl coated with additives and polymers (KCl-C), and KCl compacted and coated with additives and polymers (KCl-CC)], and a control without K application, with four repetitions. The K concentration was evaluated in the leached solution collected from the soil columns for 28 days. After this period, the K concentration in the soil was determined. The absence of K fertilization in the soil led to a 26.5% reduction in the K concentration. The coated sources had lower granule hardness and higher K leaching than conventional KCl. The amounts of K leached were 62.2%, 68.5%, and 54.0% for KCl-CC, KCl-C, and conventional KCl, respectively. However, at the end of the experiment, the soil K concentration was higher under the KCl-C treatment.

ABSTRACT Sugarcane is grown in several countries and environmental conditions, and production increases should not only be based on the expansion of the cultivated area. As water is a limiting factor for sugarcane yield, irrigation is crucial to increase its yields. Thus, this study aimed to evaluate the agronomic performance of five sugarcane cultivars under irrigated and rainfed conditions and compare yields in each treatment with those of previous cycles. The experiment was carried out from July 2017 to July 2018, which stands for the fourth sugarcane harvest. It consisted of two irrigation factors (irrigated and rainfed conditions), and five sugarcane cultivars (CTC4, IACSP93-3046, RB86-7515, IACSP95-5000, and IAC91-1099). Irrigation was applied to supply 100% of crop evapotranspiration. Irrigation increased sugarcane yields, and such increases varied with the genotype and crop cycle evaluated. In general, the cultivars most responsive to irrigation were IACSP93-3046 and IACSP95-5000, regardless of the evaluation cycle, and CTC4 from the fourth harvest onwards. Irrigation did not interfere with sugarcane technological quality if harvested after the middle of the crop season (June). Cultivars with higher tillering capacity, such as CTC4, had improved yield stability throughout the cycle when under irrigated conditions.

RESUMO A calibração de modelos é fator fundamental para a obtenção de elevadas acurácias na estimativa do crescimento e rendimento das culturas. Este estudo teve como objetivo parametrizar os coeficientes genético e de ecotipo do modelo DSSAT/Canegro para cinco cultivares de cana-de-açúcar mantidas sob três manejos hídricos, além de avaliar a precisão do modelo na estimativa da produtividade de colmos, produtividade de açúcar e altura de colmos. Foram utilizados dados experimentais de campo obtidos em dois anos de cultivo (2016 e 2017) na FCAV/Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal, SP. As cultivares foram mantidas sob irrigação suplementar, irrigação deficitária e não irrigadas. Foram utilizados os dados do tratamento de irrigação suplementar (sem estresse) para a parametrização de cada cultivar. A acurácia do modelo foi verificada pela correlação de Pearson (r), raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro médio (MBE), índice de concordância (d) e coeficiente de confiança (c). O modelo DSSAT/Canegro apresenta elevada acurácia na predição da produtividade de colmos e de açúcar da cana-de-açúcar cultivada sob regimes hídricos, apresentando-se como alternativa viável na simulação do rendimento da cultura. Para melhor performance do modelo DSSAT/Canegro, é necessário a parametrização das variáveis relacionadas ao ecotipo das cultivares, além dos coeficientes específicos das cultivares.

ABSTRACT Model calibration is a fundamental factor to obtain high accuracy in the estimation of crop growth and yield. This study aimed to parameterize the genetic and ecotype coefficients of the DSSAT/Canegro model for five sugarcane cultivars kept under three water managements, besides evaluating the accuracy of the model in predicting sugarcane stalk yield, sugar yield and height. Experimental field data were obtained from two years (2016 and 2017) of cultivation at FCAV/Universidade Estadual Paulista, Jaboticabal, SP, Brazil. The cultivars were maintained under supplementary irrigation, deficit irrigation and no irrigation. Data of the supplementary irrigation treatment (without stress) were used for the parameterization of each cultivar. Model accuracy was assessed by Pearson correlation (r), root mean squared error (RMSE), mean bias error (MBE), index of agreement (d) and confidence coefficient (c). The DSSAT/Canegro model is highly accurate in predicting stalk and sugar yields of sugarcane grown under water regimes, presenting itself as a viable alternative in sugarcane yield simulation. For better performance of the DSSAT/Canegro model, it is necessary to parameterize the variables related to the ecotype of the cultivars, besides the specific coefficients of the cultivars.

RESUMO Técnicas inovadoras que busquem minimizar os custos de produção e a onerosidade de determinadas operações são um dos grandes desafios atualmente no setor sucroenergético. Nesse sentido, objetivou-se estimar os valores do Pol do caldo da cana-de-açúcar, em função do °Brix e do peso do bolo úmido (PBU), utilizando modelagem por redes neurais artificiais (RNAs). Foi organizado um banco de dados constituído de 204 análises tecnológicas provenientes de um experimento de campo com 15 tratamentos e 2 anos de avaliação. Foram utilizados 75% dos dados para a calibração do modelo e 25% para a validação. Foram utilizadas RNAs do tipo Multilayer Perceptron para calibração e validação dos dados. Antes da calibração, as variáveis foram normalizadas. O algoritmo de treinamento utilizado foi o backpropagation e a função de ativação foi a sigmoide. As RNAs foram estabelecidas com duas camadas ocultas e o número de neurônios variando de 4 a 20 em cada. As 15 RNAs com menor raiz do erro quadrático médio foram apresentadas aleatoriamente pelo software, dentre as quais 6 foram escolhidas para verificação da acurácia. As RNAs apresentaram elevada acurácia para a estimativa do Pol do caldo da cana-de-açúcar, tanto na fase de calibração (R2 = 0,948; RMSE = 0,36%) quanto na validação (R2 = 0,878; RMSE = 0,41%), podendo ser alternativa viável ao método padrão de análise. Redes mais simples podem ser treinadas para apresentarem a mesma acurácia que redes mais complexas.

ABSTRACT Innovative techniques that seek to minimize the costs of production and the laboriousness of certain operations are one of the great challenges in the sugar-energy sector nowadays. Thus, the objective of the present study was to estimate the Pol values of sugarcane juice as a function of °Brix and wet cake weight (WCW) using artificial neural network (ANN) modeling. A database was organized consisting of 204 technological analyses from a field experiment with 15 treatments and 2 years of evaluation. 75% of the data were used for the calibration of the model and 25% for its validation. Multilayer Perceptron ANNs were used for calibration and validation of the data. Before calibration, the variables were normalized. The training algorithm used was backpropagation and the activation function was the sigmoid. The ANNs were established with two hidden layers and the number of neurons ranging from 4 to 20 in each. The 15 ANNs with the lowest root mean square errors were randomly presented by the software, among which 6 were chosen to verify the accuracy. The ANNs had a high accuracy in the estimation of sugarcane juice Pol, both in the calibration phase (R2 = 0.948, RMSE = 0.36%) and in the validation (R2 = 0.878, RMSE = 0.41%), and can replace the standard method of analysis. Simpler networks can be trained to have the same accuracy as more complex networks.