RESUMO Um dos processos mais usados para garantir a qualidade dos grãos em grandes armazéns é a aeração. Um modelo de otimização que considere a natureza limitada e discreta das entradas de ar, além das características geométricas do armazém dos grãos, pode produzir resultados mais facilmente aplicáveis no design de novos armazéns graneleiros. O objetivo deste estudo foi parametrizar e aplicar o modelo de Darcy-Forchheimer para simulação de fluxo de ar em massa de grãos de soja em função da altura da camada de grãos e desenvolver um método de inteligência artificial baseado em algoritmos genéticos para otimizar as dimensões do armazém de grãos e a configuração das entradas de ar para obter um fluxo de ar mais homogêneo na massa de grãos. A parametrização considerou o efeito da compactação dos grãos e as simulações em OpenFOAM mostraram boa concordância com os dados experimentais. O algoritmo genético proposto foi capaz de aumentar a homogeneidade do fluxo de ar se comparada ao armazém usado como referência. aeração graneleiros DarcyForchheimer Darcy Forchheimer experimentais referência

ABSTRACT One of the main processes used to maintain grain quality in large storage bins is aeration. An optimization model that considers the limited and discrete nature of the air inlets, in addition to the geometric characteristics of the storage bin, could produce results more easily applicable results for the design of new grain storage bins. The objective of this study was to parameterize and to apply the Darcy-Forchheimer model for simulating airflow in soybean grain mass as function of grain layer height, and develop an artificial intelligence method based on genetic algorithm for optimizing grain storage bin dimensions and air inlet configurations to obtain a more homogeneous airflow in the grain mass. The parameterization considered the effect of grain compaction and the OpenFOAM simulations showed good agreement with the experimental data. The proposed genetic algorithm was able to increase the airflow homogenization when compared to the grain storage bin used as reference. aeration inlets DarcyForchheimer Darcy Forchheimer height data reference

RESUMO A lógica fuzzy pode simular a produtividade do trigo auxiliando na previsibilidade de safras. Objetivou-se no estudo o uso de lógica fuzzy para simulação da produtividade do trigo nas condições de uso do nitrogênio junto aos efeitos de temperatura do ar e precipitação pluviométrica, nos principais sistemas de sucessão do cereal no sul do Brasil. O estudo foi conduzido nos anos de 2014, 2015 e 2016, em Augusto Pestana, RS, Brasil. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados com quatro repetições em fatorial 4 x 3, para doses de N-fertilizante (0, 30, 60, 120 kg ha-1) e formas de fornecimento do nutriente [condição única (100%) no estádio fenológico V3 (terceira folha expandida); fracionada (70%/30%) no estádio fenológico V3/V6 (terceira e sexta folha expandida) e; fracionada (70%/30%) no estádio fenológico V3/E (terceira folha expandida e início do enchimento de grãos)], respectivamente, no sistema soja/trigo e milho/trigo. As funções de pertinências e os valores linguísticos estabelecidos para as variáveis de entrada e de saída se mostram adequados para o uso da lógica fuzzy. A lógica fuzzy simula com eficiência a produtividade de grãos de trigo nas condições de uso do nitrogênio com temperatura do ar e precipitação pluviométrica nos sistemas de cultivo.

ABSTRACT Fuzzy logic can simulate wheat productivity by assisting crop predictability. The objective of the study is the use of fuzzy logic to simulate wheat yield in the conditions of nitrogen use, together with the effects of air temperature and rainfall, in the main cereal succession systems in Southern Brazil. The study was conducted in the years 2014, 2015 and 2016, in Augusto Pestana, RS, Brazil. The experimental design was a randomized block design with four repetitions in a 4 x 3 factorial scheme for N-fertilizer doses (0, 30, 60, 120 kg ha-1) and nutrient supply forms [100% in phenological stage V3 (third expanded leaf); (70%/30%) in the phenological stage V3/V6 (third and sixth expanded leaf) and; fractionated (70%/30%) at the phenological stage V3/E (third expanded leaf and beginning of grain filling)], respectively, in the soybean/wheat and corn/wheat systems. The pertinence functions and the linguistic values established for the input and output variables are adequate for the use of fuzzy logic. Fuzzy logic simulates wheat grain yield efficiently in the conditions of nitrogen use with air temperature and rainfall in crop systems.

RESUMO Existem entre os componentes da inflorescência da aveia diferentes magnitudes de contribuição de expressão da produtividade de grãos e industrial pelo estímulo do nitrogênio; deste modo, propôs-se dimensionar e interpretar a contribuição e a dinâmica de relações dos componentes da inflorescência da aveia com a produtividade de grãos e industrial pelo estímulo do fertilizante nitrogenado, particionando os valores de correlação em efeitos diretos e indiretos por diagnóstico de trilha, fortalecido pela análise conjunta de distintos anos agrícolas. O estudo foi conduzido de 2011 a 2016, no município de Augusto Pestana, RS, em delineamento experimental de blocos casualizados com quatro repetições em esquema fatorial 4 x 2 para doses de nitrogênio (0, 30, 60 e 120 kg ha-1) e cultivares de aveia (Barbarasul e Brisasul) em sistema soja/aveia e milho/aveia. No sistema soja/aveia, a massa e o número de espiguetas da panícula e a massa de grãos da panícula, detém maior contribuição em promover alterações pelo incremento do nitrogênio. No sistema milho/aveia, as variáveis com maior contribuição são, a massa e o número de espiguetas da panícula. O acréscimo da massa de grãos da panícula e do índice de colheita da panícula incrementam a produtividade de grãos, porém, juntamente com o número de grãos da panícula, reduzem a produtividade industrial, independente do sistema de cultivo.

ABSTRACT Among oat inflorescence components there are different magnitudes of contribution to expression of grain and industrial productivity by nitrogen stimulation. Thus, it was proposed to size and interpret the contribution and dynamics of the relationships of oat inflorescence components with grain and industrial yield by N-fertilizer stimulation, partitioning correlation values into direct and indirect effects by path diagnosis, strengthened by the joint analysis of different agricultural years. The study was carried out from 2011 to 2016, in the municipality of Augusto Pestana, RS, Brazil, in a randomized block design with four repetitions in a 4 x 2 factorial scheme for nitrogen doses (0, 30, 60 and 120 kg ha-1), using oat cultivars (Barbarasul and Brisasul) in soybean/oat and corn/oat systems. In the soybean/oat system, the mass and the number of panicle spikelets and the mass of panicle grains, contributed more to promoting changes by the increase of nitrogen. In the corn/oat system, the variables with the highest contribution are the mass and the number of panicle spikelets. The increase in panicle grain mass and in panicle harvest index increases grain yield, however, together with the number of panicle grains, they reduce industrial productivity, regardless of the cultivation system.

RESUMO A produção de biomassa de trigo voltada para a elaboração de silagem de qualidade é dependente da precipitação, da temperatura e do nitrogênio. O objetivo no estudo foi validar o uso da precipitação, soma térmica e nitrogênio como variáveis potenciais para composição do modelo de regressão linear múltipla e a simulação da produtividade de biomassa do trigo na elaboração de silagem nas condições de fornecimento de nitrogênio durante o ciclo, nos sistemas de sucessão. O estudo foi conduzido em 2012, 2013 e 2014 em blocos ao acaso com quatro repetições em fatorial 4 x 3, para doses de N-fertilizante (0, 30, 60, 120 kg ha-1) e formas de fornecimento [único (100%) no estádio V3 (terceira folha expandida); fracionado (70%/30%) no estádio V3/V6 (terceira e sexta folha expandida) e fracionado (70%/30%) no estádio V3/E (terceira folha expandida e início do enchimento de grãos)] respectivamente, no sistema soja/trigo e milho/trigo. A precipitação e o nitrogênio são variáveis potenciais na composição do modelo de regressão linear múltipla. Os modelos de regressão linear múltipla são eficientes para simulação da produtividade de biomassa do trigo para silagem nas condições de fornecimento de nitrogênio durante o ciclo nos sistemas de sucessão.

ABSTRACT Wheat biomass yield focused on the production of quality silage is dependent on rainfall, temperature and nitrogen (N). The objective of the study was to validate the use of rainfall, thermal time and N as potential variables for the composition of the multiple linear regression model and simulation of wheat biomass yield for silage production under N supply conditions during the cycle, in the systems of succession. The study was conducted in 2012, 2013 and 2014, in randomized blocks with four replicates in 4 x 3 factorial, for N-fertilizer doses (0, 30, 60, 120 kg ha-1) and forms of N supply [single application (100%) in the stage V3 (third expanded leaf); split application (70%/30%) in the stages V3/V6 (third and sixth expanded leaves); split application (70%/30%) in the stages V3/E (third expanded leaf and beginning of grain filling)], respectively, in the systems soybean/wheat and maize/wheat. Rainfall and N are potential variables in the composition of the multiple linear regression model. Multiple linear regression models are efficient in the simulation of wheat biomass yield for silage under the N supply conditions during the cycle in the succession systems.