RESUMO A determinação da janela ótima de semeadura (JOS), de acordo com a variabilidade climática associada ao El Nino-Oscilação Sul (ENOS), pode fornecer informações valiosas para o planejamento agrícola nos trópicos. Objetivou-se calibrar, avaliar e aplicar o modelo CROPGRO-Soybean na determinação da JOS nas fases de ENOS para áreas produtoras de soja no estado do Pará. Primeiramente, o modelo foi calibrado e avaliado a partir de dados experimentais coletados em campo, entre 2006 e 2009. Nesse processo, as estimativas do modelo mostraram boa concordância com os dados observados para fenologia, crescimento e produtividade da soja, demonstrando potencial para simular o rendimento da cultura nessa parte da Amazônia. Após a calibração, o modelo foi utilizado no modo sazonal, para simular 18 datas de semeadura, em 33 anos e três locais. Os rendimentos simulados foram separados de acordo com três fases ENOS. O conjunto de datas de semeadura que apresentou alta frequência (> 80 %) de rendimentos acima de 3.500 kg ha−1 integrou a JOS para cada local e fase ENOS. A duração da JOS foi diferente entre os locais e fases ENOS, variando mais durante eventos de La Nina do que de El Nino. No entanto, independentemente do local ou da fase ENOS, a semeadura tardia foi mais indicada, pois, além de favorecer uma maior frequência de boas condições climáticas para o desenvolvimento, crescimento e altas produtividades, também favorece um menor risco de chuvas durante o período de colheita.

ABSTRACT Determining the optimal sowing window (OSW) based on climate variability associated with El Nino-Southern Oscillation (ENSO) can provide valuable information for agricultural planning in the tropics. This study aimed to calibrate, evaluate and apply the CROPGRO-Soybean model for determining the OSW across the ENSO phases for soybean-producing areas in the Pará State, northern Brazil. First, the model was calibrated and evaluated using experimental data collected in the field, between 2006 and 2009. In this process, the model estimates showed a good agreement with the observed data for soybean phenology, growth and yield, demonstrating potential to simulate the crop yield in this part of the Amazon. After calibration, the model was used in the seasonal mode to simulate 18 planting dates, over 39 years and in three locations. The simulated yields were divided into three ENSO phases. The set of sowing dates that showed a high frequency (> 80 %) of yields above 3,500 kg ha−1 integrated the OSW for each location and ENSO phases. The OSW duration differed between locations and ENSO phases, varying more during La Nina than El Nino events. However, regardless of the location or ENSO phase, late sowing was more suitable, because, besides favoring a greater frequency of good climate conditions for the development, growth and high yields, it also favors a lower risk of rainfall during the harvest period.

RESUMO O uso de modelos de culturas que integram informações de solo, clima, cultivar e práticas de manejo pode ampliar a compreensão das interações entre o sistema de cultivo da soja e a variabilidade climática local. Objetivou-se analisar a potencialidade da soja em ambiente de produção amazônico, bem como determinar uma janela ótima de semeadura, por meio de modelagem agrometeorológica. Um modelo de cultura foi utilizado para simular o rendimento da soja para 18 datas de semeadura, ao longo de uma série histórica de 33 anos de dados meteorológicos, sob condições potencial e atingível. O rendimento potencial da soja variou de 3.785 kg ha-1 a 5.114 kg ha-1, devido à disponibilidade energética local. Por outro lado, o rendimento médio atingível variou de 557 kg ha-1 a 4.700 kg ha-1, devido, principalmente, às condições de umidade do solo. A menor diferença entre o rendimento potencial e o atingível foi observada entre as datas de semeadura 01 de janeiro e 15 de fevereiro, sendo que, nesta janela, a probabilidade de se obterem rendimentos acima de 3.500 kg ha-1 foi superior a 90 %.

ABSTRACT The use of crop models that integrate soil, climate, cultivar and management information may broaden the understanding of the interactions between soybean cropping system and local climate variability. This study aimed to analyze the potentiality of soybean in an Amazonian production environment, as well as to determine an optimal sowing window via agrometeorological modeling. A crop model was programmed to simulate the soybean yield for 18 sowing dates, obtained along 33 years of climatic data, under attainable and potential conditions. The simulated potential of soybean yield ranged from 3,785 kg ha-1 to 5,114 kg ha-1, owing to the local energy availability, whereas the average attainable yield ranged from 557 kg ha-1 to 4,700 kg ha-1, mainly because of the soil moisture conditions. The smallest difference between the potential and attainable yields was observed in the sowing dates from 01-Jan to 15-Feb. For this window, the probability of obtaining yields above 3,500 kg ha-1 was higher than 90 %.

RESUMO A condutância estomática (gs) é uma variável fisiológica que faz referência ao fluxo gasoso (CO2 e H2O) entre folha e atmosfera, portanto, representa um processo fundamental para as pesquisas agrometeorológicas. O objetivo deste estudo foi ajustar e validar um modelo descritivo, para quantificar o efeito das variáveis meteorológicas que modulam a gs como: temperatura do ar (T), irradiância solar (Io), déficit de pressão de vapor no ar (DPV) e umidade no solo. O modelo, proposto neste estudo foi calibrado com dados experimentais realizados em blocos casualizados. A gs potencial (gsp) (condições ótimas de água no solo) foi estimada a partir do produto das variáveis meteorológicas (T×DPV×Io -1). Na sequência a gsp foi corrigida para a condição atual de água no solo, utilizando um fator de estresse hídrico. As estimativas de gs obtidas pelo modelo foram comparadas com dados experimentais independentes. Os testes de validação indicaram que o modelo foi satisfatoriamente sensível às variações meteorológicas e aos teores de água disponíveis no solo, a julgar pelo baixo erro absoluto médio das estimativas (<15%) e pela alta concordância entre os dados observados e simulados (d = 0,82).

ABSTRACT Stomatal conductance (gs) is a physiological variable related to gas exchange (CO2 and H2O) between leaf and atmosphere. Therefore, gs is a fundamental process for meteorological research. The aim of this study was to adjust and validate a descriptive model to quantify the effect of the main environmental variables that modulate gs such as air temperature (T), solar irradiance (Io), vapor pressure deficit in the air (VPD) and soil moisture. The model proposed in this study was calibrated with experimental data carried out in a randomized block design. The potential gs (optimum conditions of soil water) was estimated as a function of the meteorological variables product (T×DPV×Io -1). Following, the potential gs was adjusted to the current condition of soil water, using a water stress factor. The gs values estimated by the model were compared with independent experimental data. Validating tests indicated that the model was satisfactorily sensitive to weather variations and water content available in the soil, due to a low mean absolute error of the estimates (<15%) and a high agreement between the observed and simulated data (d = 0.82).

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da soja (Glycine max) em interceptar e usar a radiação solar em condições naturais de campo, na região Amazônica do Brasil. Os dados de crescimento e área foliar da soja e dados meteorológicos foram obtidos em um experimento agrometeorológico realizado em Paragominas, PA, em 2007 e 2008. A eficiência do uso da radiação (ERU) foi obtida pela razão entre a produção de massa de matéria seca da parte aérea e o acúmulo da radiação fotossinteticamente ativa interceptada (RFA), até os 99 e 95 dias após a semeadura, em 2007 e 2008, respectivamente. As condições climáticas durante o experimento foram muito distintas, com redução na precipitação em 2007, iniciada na metade do ciclo de cultivo de soja, em consequência do fenômeno El Niño. Observou-se uma importante redução no índice de área foliar e na produção de massa de matéria seca durante 2007. Em tais condições de campo na região Amazônica, os valores de EUR foram de 1,46 e 1,99 g MJ-1 RFA, nos experimentos de 2007 e 2008, respectivamente. A provável razão para as diferenças encontradas entre os anos pode estar associada à redução de água em 2007, em conjunto com a elevada temperatura do ar e o deficit de pressão de vapor, e também ao aumento na fração de radiação difusa que atingiu a superfície do solo em 2008.

The objective of this work was to evaluate the efficiency of soybean (Glycine max) in intercepting and using solar radiation under natural field conditions, in the Amazon region, Brazil. The meteorological data and the values of soybean growth and leaf area were obtained from an agrometeorological experiment carried out in Paragominas, Pará state, during 2007 and 2008. The radiation use efficiency (RUE) was obtained from the ratio between the above-ground biomass production and the intercepted photosynthetically active radiation (PAR) accumulated to 99 and 95 days after sowing, in 2007 and 2008, respectively. Climatic conditions during the experiment were very distinct, with reduction in rainfall in 2007, which began during the soybean mid-cycle, due to the El Niño phenomenon. An important reduction in the leaf area index and biomass production was observed during 2007. Under natural field conditions in the Amazon region, the values of RUE were 1.46 and 1.99 g MJ-1 PAR in the 2007 and 2008 experiments, respectively. The probable reason for the differences found between these years might be associated to the water restriction in 2007 coupled with the higher air temperature and vapor pressure deficit, and also to the increase in the fraction of diffuse radiation that reached the land surface in 2008.