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.

RESUMO A soja tem sido produzida, tradicionalmente, em sistemas que incluem a utilização de herbicidas, muitas vezes em doses acima das recomendadas. O processo de fixação simbiótica de nitrogênio em leguminosas pode ser prejudicado por esses herbicidas, tanto por efeitos diretos sobre o rizóbio, como indiretos, sobre a planta hospedeira. Com o objetivo de avaliar o efeito de doses do herbicida glifosato sobre estirpes de Bradyrhizobium e a fixação biológica de nitrogênio em plantas de soja BMX Potência RR, foi realizado um experimento em vasos, conduzido a céu aberto. As sementes de soja foram inoculadas com as estirpes de Bradyrhizobium elkanii (SEMIA 5019) e Bradyrhizobium japonicum (SEMIA 5079). Foi utilizado um inoculante líquido comercial. Os tratamentos constituíram-se na ausência e presença das bactérias do gênero Bradyrhizobium inoculadas via semente e quatro doses do herbicida glifosato via foliar (0; 1,0; 2,0 e 4,0 L ha-1 do produto comercial) e aplicadas no estádio fenológico V3. A soja RR inoculada não altera o índice de clorofila foliar pela aplicação de glifosato e independentemente da inoculação, possui a capacidade de se recuperar da aplicação do glifosato, não prejudicando seu desenvolvimento.

ABSTRACT Soybean has traditionally been produced in systems that include the use of herbicides, often in higher than recommended doses. The process of symbiotic nitrogen fixation in legumes can be hampered by these herbicides, both by direct effects on rhizobia and indirect effects on the host plant. An outdoor experiment was performed to evaluate the effects of different doses of a glyphosate herbicide on Bradyrhizobium strains and biological nitrogen fixation in soybean BMX Potência RR plants. Soybean seeds were inoculated with Bradyrhizobium elkanii (SEMIA 5019) and Bradyrhizobium japonicum (SEMIA 5079) strains in a commercial liquid inoculant. The treatments consisted of the absence and presence of Bradyrhizobium genotypes inoculated via seed and four doses of the herbicide glyphosate applied on the leaves (0, 1.0, 2.0, and 4.0 L ha-1 of the commercial product) at the V3 stage. The leaf chlorophyll index of inoculated RR soybean plants did not change on the application of glyphosate and, regardless of inoculation, plants had the capacity to recover from the effects of glyphosate application, without impaired development.

RESUMO Objetivou-se, neste trabalho, avaliar a variação de vazão de gotejadores autocompensantes utilizando efluente de esgoto tratado (EET). Um sistema de irrigação por gotejamento com quatro modelos de gotejadores autocompensantes (G1 - Naan Dan Jain Modelo Top Drip, G2 - Naan Dan Jain Modelo Naan PC, G3 - Drip-Plan, G4 - Naan Dan Jain Modelo Naan Amnon) foi instalado com efluente originado da estação de tratamento de esgoto, filtrado por um filtro de disco (120 mesh). Foram realizadas sete avaliações da vazão dos emissores (0, 100, 200, 300, 400, 500 e 600 h de funcionamento), operando a 100 kPa. O delineamento experimental foi inteiramente casualizado com arranjo fatorial 4 x 7 (4 modelos e 7 tempos), com 4 repetições e teste de Tukey para comparação das médias. Foram determinados a vazão relativa (Qr), o coeficiente de variação de vazão (CVQ) e o grau de entupimento (GE). Verificou-se que, com o funcionamento do sistema, os modelos de gotejadores foram pouco suscetíveis ao entupimento. O modelo G4 se destacou perante os demais apresentando Qr média de 99,92%, CVQ de 2,69% e GE de 1,19% no final do experimento. Os resultados obtidos permitem afirmar que o tempo de uso do EET afeta a vazão dos gotejadores.

ABSTRACT This study aimed to evaluate the flow variation of pressure-compensating emitters using treated sewage effluent (TSE). A drip irrigation system with four types of pressure-compensating emitters (G1 - Naan Dan Jain Model Top Drip, G2 - Naan Dan Jain Model Naan PC, G3 - Drip-Plan, G4 - Naan Dan Jain Model Naan Amnon) was installed with TSE from the sewage treatment station, filtered through a disc filter (120 mesh). Seven evaluations of flow rate of the drippers were performed (0, 100, 200, 300, 400, 500 and 600 h of operation) operating at 100 kPa. The experimental design was completely randomized in a 4 x 7 factorial arrangement (4 models and 7 times) with four replicates and Tukey test to compare the means. The relative flow rate (Qr), flow rate coefficient of variation (CVQ) and degree of clogging (DC) were determined. It was found that the models of emitters were not much susceptible to clogging during the operation of the system. The G4 model showed better performance compared with the others, presenting mean Qr of 99.92%, CVQ of 2.69% and DC of 1.19% at the end of the experiment. The results revealed that emitters are affected by the time of use of TSE.