Considerando-se a importância da produção do arroz irrigado no Estado do Rio Grande do Sul e que o seu desempenho é influenciado pelas condições meteorológicas, o objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de grãos dessa cultura em função da radiação solar global e da temperatura mínima do ar, usando procedimentos de análise de regressão linear simples e múltipla. Realizou-se um experimento de campo, em Capão do Leão, RS, durante três anos agrícolas. Empregaram-se, em cada ano agrícola, seis datas de semeadura e oito cultivares de diferentes grupos de comprimento de ciclo. Dez colmos principais de cada cultivar foram marcados, para determinarem-se os principais estádios de desenvolvimento. A variável dependente (Y) foi a média da produtividade de quatro repetições, de cada época de semeadura, e as variáveis independentes foram: a média da radiação solar global (X¹), a média da temperatura mínima do ar (X²) e a média da temperatura mínima do ar elevada ao quadrado (X³), computadas em quatro períodos de desenvolvimento da planta para a radiação solar global e em três períodos para a temperatura mínima do ar. A maioria das variáveis, quando testadas isoladamente, apresentou uma relação linear significativa com a produtividade, mas os coeficientes de determinação (r²) foram mais elevados nas regressões lineares múltiplas envolvendo as principais variáveis. Modelos de regressão que utilizam como variáveis preditoras a radiação solar global e a temperatura mínima do ar, em diferentes períodos de desenvolvimento da planta, mostram-se adequados para a estimativa da produtividade de grãos de arroz irrigado.
Considering the importance of irrigated rice production in the State of Rio Grande do Sul and that its performance is influenced by the weather conditions, the objective of this study was to estimate the grain yield of this crop as a function of global solar radiation and minimum air temperature using procedures of linear simple and multiple regression. A field experiment was conducted at the district of Capão do Leão, State of Rio Grande do Sul, Brazil, during three growing seasons. Six sowing dates and eight cultivars of distinct groups of cycle lengths were used in each crop season. Ten main culms of each cultivar were marked to determine the main stages of development. The dependent variable (Y) was the average grain yield of four repetitions of each sowing date and the independent variables were: the average of global solar radiation (X¹), the average minimum air temperature (X²) and the average of squared minimum air temperature (X³), computed for four periods of plant development for global solar radiation and for three periods for minimum air temperature. Most of the variables, when tested isolately, presented a significant linear relationship with grain yield, but the coefficients of determination (r²) were higher in multiple linear regressions involving the main variables. Regression models that use global solar radiation and minimum air temperature in distinct physiological periods of plant development as predicting variables, are suitable for estimating grain yields of irrigated rice.
