ABSTRACT The objective was to study the adaptability and stability of soybean cultivars in the lowland production system under different conditions in a subtropical environment. Fourteen soybean cultivars were evaluated in five locations and three growing seasons in Rio Grande do Sul State, Brazil. Three sowing dates were evaluated in each location and growing season and named as: early, recommended for high yield and recommended to minimize the risk of water deficiency. The experiment was carried out in a randomized complete block design, with three replicates. Yield data was submitted to analysis of variance, and the Eberhart and Russel method was used to study its adaptability and stability. In general, the cultivars that showed adaptability and stability to the three sowing dates showed MG between 5.6 to 6.4 and the type of indeterminate growth. The cultivars A6411 RG, TEC 5936 IPRO and TECIRGA 6070 RR combined wide adaptability and stability, the cultivars Fundacep 65 RR and 6869 RSF RR presented high yield and stability of production and are recommended for lowland environments.

Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra para arroz irrigado por inundação no estado do Rio Grande do Sul, Brasil, por meio do modelo SimulArroz. Utilizou-se a versão 1.1 desse modelo e dados meteorológicos históricos, com seis cenários compostos pelos seguintes níveis de informação em campo: datas de semeadura (1 a 4) e número de cultivares e/ou ciclos de desenvolvimento (1 a 3) durante quatro safras (2014/2015 a 2017/2018). A raiz quadrada média do erro (RQME), para comparação da produtividade real com a produtividade simulada para o Rio Grande do Sul, foi de 618,3 e 1.024,8 kg ha−1, isto é, de 8 e 13%, respectivamente. A previsão de safra de arroz com aplicação do modelo SimulArroz e dados meteorológicos históricos para o Rio Grande do Sul apresenta boa capacidade preditiva quanto à produtividade, e o cenário recomendado para a previsão é o complex 1, com uso de três épocas de semeadura por local e das três cultivares mais representativas por região.

Abstract The objective of this work was to evaluate a flooded-rice yield forecasting method for the state of Rio Grande do Sul, Brazil, using the SimulArroz model. Version 1.1 of this model and historical meteorological data were used, with six different scenarios composed of the following levels of field information: number of sowing dates (1 to 4) and number of cultivars and/or development cycles (1 to 3) during four growing seasons (2014/2015 to 2017/2018). The root mean square error (RMSE) for comparing the actual yield with the simulated yield for Rio Grande do Sul was of 618.3 and 1,024.8 kg ha−1, i.e., of 8 and 13%, respectively. The forecast of rice yield by applying the SimulArroz model and historic meteorological data for Rio Grande do Sul shows a good predictability, and the recommended scenario is complex 1, using three sowing dates per site and the three most representative rice cultivars per region.

Abstract Background: The evaluation of selective herbicides for weed control in winter cereals is extremely important. Simple methods to evaluate alterations caused by herbicides in the growth and development of winter cereals can be performed with vegetation indices. Objective: Evaluate the potential of different vegetation indices by optical sensors to detect phytotoxicity caused by herbicides in winter cereals. Methods: The experiment was conducted under field conditions, in a randomized block design with four replications. Herbicides were sprayed when the plants were at Z24. The phytotoxicity was evaluated at 7, 14 and 21 days after treatment (DAT) and the normalized difference vegetation index (NDVI) and the normalized difference red edge index (NDRE) at 16, 22 and 37 DAT. Results: The herbicide 2,4-D was less phytotoxic to winter cereals, while metribuzin and saflufenacil caused higher percentages (up to 50%) of visible injuries. The NDRE discriminated more precisely than NDVI the variations in winter cereals, showing alteration in the chlorophyll content due to the phytotoxicity caused by the herbicides. The canonical correlation analysis found an inverse relationship between phytotoxicity and vegetation indices. Conclusions: The winter cereals studied were tolerant to herbicides, enabling the recovery of growth and development. The NDRE index was the most sensitive and showed greater potential in identifying injuries caused by herbicides. The canonical correlation analysis confirmed the inverse relationship between phytotoxicity and the reduction of vegetation indices.

ABSTRACT The objective of this study was to create a single mathematical equation able to estimate the leaf area of different cassava cultivars from one lineal dimension without destroying any plant tissue. Two hundred leaves per cultivar from ten cultivars were used to calibrate the model and more than one hundred leaves per cultivar were used to test its predictive capacity as independent data. All equations were the result of the nonlinear correlation between the leaf area and the length of its central lobe. To validate it as a “general” equation, another set of five cultivars were used. A “specific” equation for each cultivar was also calibrated to compare with the “general” equation’s performance. Cultivar Vassourinha has remarkably different leaf morphology from the other nine cultivars, making the “general” equation’s tendency line deviate and lowering its coefficient of determination. Therefore, one more equation was generated excluding that cultivar and, as a result, it was not possible to estimate the leaf area from all the cultivars using only the “general” equation. The “general without Vassourinha” equation has a high accuracy level when estimating leaf area of the other nine cultivars, plus the extra five cultivars that were included to validate the general equation; all of them present similar leaf morphology. Due to its importance, Vassourinha cultivar’s “specific” equation should be used when estimating leaf area for this cultivar or other cultivars with similar leaf morphology.

Resumo O objetivo desta pesquisa é destacar padrões climáticos que exerçam influência na variabilidade interanual da produtividade de arroz no Rio Grande do Sul (RS). Séries de produtividade de arroz de 47 municípios foram separadas em três grupos de acordo com sua produtividade (baixa, média e alta) baseado na análise de agrupamento. Correlações defasadas entre indicadores climáticos associados a padrões de teleconexão e a produtividade média de arroz de cada grupo evidenciaram a importância de cada índice para a variabilidade da produtividade da cultura no RS. Dentre os padrões de teleconexão, os que mais apresentaram correlações significativas e persistentes com a produtividade de arroz foram a Oscilação Quase Bianual (negativa), Oscilação Decadal do Pacífico (negativa), componente atmosférica (positiva) e oceânica (negativa) do fenômeno El Niño Oscilação Sul, além de anomalias de Temperatura da Superfície do Mar no Oceano Atlântico, entre 20° S-30° S e 20° O-40° O, (correlação negativa). A influência de alguns dos indicadores climáticos apresentados neste estudo ainda não havia sido discutida do ponto de vista agrícola e os resultados apresentados podem fornecer informações cruciais na tomada de decisões e na previsão de safra de arroz no Rio Grande do Sul.

Abstract The main of this work is to highlight climatic patterns that influence the interannual variability of rice yield in Rio Grande do Sul (RS). Series of rice yield data from 47 municipalities were separated into three groups according to their yield (low, medium and high) based on clustering analysis. Lag correlations between climatic indicators associated with teleconnections patterns and mean rice yield of each group evidenced the importance of each index for variability of the yield in RS. The most significant and persistent correlations with rice yield were the Quasi-Biennial Oscillation (negative), the Pacific Decadal Oscillation (negative) an atmospheric (positive) and oceanic (negative) components of the El Niño Southern Oscillation. In addition, Sea Surface Temperature anomalies in the Atlantic Ocean, between 20° S-30° S and 20° O-40° W (negative correlation) have a significant correlation with the rice yield. The influence of some of the climate indices had not yet been discussed from the agricultural point of view. These results can be a crucial information in decision-making and rice yield forecast in Rio Grande do Sul.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi modelar, no modelo SimulArroz, as três cultivares de arroz (Oryza sativa) irrigado atualmente mais cultivadas no Estado do Rio Grande do Sul. Os experimentos para calibrar e validar o modelo foram conduzidos nos municípios de Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar e Cachoeira do Sul, durante quatro safras. Foram avaliados o número de folhas, a fenologia, a biomassa da matéria seca da parte aérea e a produtividade de cada cultivar. Os resultados mostraram uma leve superestimativa dos estádios R1, R4 e R9; no entanto, no geral, o modelo SimulArroz apresentou bom desempenho na simulação da fenologia do arroz para os três genótipos estudados. Além disso, o modelo teve uma precisão razoável em simular matéria seca da parte aérea e produtividade. A raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) para matéria seca da parte aérea (folhas, caules, panículas e grãos) variou de 0,5 a 3,0 Mg ha-1. Para produtividade, a RMSE variou de 0,8 a 1,3 Mg ha-1. A calibração do modelo SimulArroz é eficiente em simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos das cultivares de arroz irrigado mais importantes no Sul do Brasil e pode ser utilizada para estimar a previsão de safra e o potencial de produtividade, bem como para estudos de lacunas de produtividade.

Abstract: The objective of this work was to model, in the SimulArroz model, the three flood-irrigated rice (Oryza sativa) cultivars currently most grown in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments to calibrate and validate the model were conducted in the municipalities of Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar, and Cachoeira do Sul during four crop seasons. The number of leaves, phenology, aboveground dry matter biomass, and yield of each cultivar were evaluated. The results showed a slight overestimate of the R1, R4, and R9 stages; however, overall, the SimulArroz model had a good performance in simulating rice phenology for the three studied genotypes. Furthermore, the model had a reasonable accuracy in simulating aboveground dry matter and yield. The root-mean-square error (RMSE) for aboveground dry matter (leaves, stems, panicles, and grains) ranged from 0.5 to 3.0 Mg ha-1. For yield, the RMSE ranged from 0.8 to 1.3 Mg ha-1. The calibration of the SimulArroz model is efficient in simulating the growth, development, and grain yield of the most important flood-irrigated rice cultivars in Southern Brazil and can be used to estimate harvest forecast and yield potential, as well for yield gap studies.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi modelar a competição de arroz-daninho (Oryza sativa) e capim-arroz (Echinochloa spp.) com o arroz irrigado por inundação e introduzi-la como um submodelo no modelo SimulArroz. A competição das duas ervas daninhas com o arroz irrigado foi modelada com o uso da equação da hipérbole retangular. Os coeficientes “i” e “a” da hipérbole retangular referentes a cada erva foram obtidos na literatura e em experimentos de campo conduzidos no Rio Grande do Sul. No SimulArroz, a perda de produtividade foi aplicada para penalizar a produtividade nos três níveis tecnológicos (alto, médio e baixo) para maturidade fisiológica. Para o arroz-daninho, os valores do coeficiente imédio, para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, foram 1,04, 1,50 e 3,57, respectivamente, e, para o capim-arroz, foram 4,70, 10,49 e 15,51, respectivamente. O coeficiente “a” foi 100 para o arroz-daninho, e o amédio, para o capim-arroz, foi 101,63, 104,92, 96,88 para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, respectivamente. A abordagem de perda de produtividade foi adequada para modelar a competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado. O submodelo de perda de produtividade pela competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado melhora a capacidade preditiva do modelo SimulArroz.

Abstract: The objective of this work was to model weedy rice (Oryza sativa) and barnyard grass (Echinochloa spp.) competition with flood-irrigated rice, introducing it as a submodule into the SimulArroz model. The competition of both weeds with irrigated rice was modeled using the rectangular hyperbola equation. The “i” and “a” coefficients of the rectangular hyperbola for each of these weeds were obtained from the literature and from field experiments carried out in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. In SimulArroz, yield loss was applied to penalize yield in all three technological levels (high, medium, and low) of physiological maturity. For weedy rice, the coefficient values of imean for the high, medium, and low technological levels were 1.04, 1.50, and 3.57 respectively, and, for barnyard grass, 4.70, 10.49, and 15.51 respectively. Coefficient “a” was 100 for weedy rice, and amean values for barnyard grass were 101.63, 104.92, and 96.88 for the high, medium, and low levels, respectively. The yield loss approach was suitable to model the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice. The submodule yield loss caused by the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice improves the predictive capacity of the SimulArroz model.

RESUMO A fenologia e o desenvolvimento da planta de arroz são eventos controlados por condições ambientais e fatores genéticos, sendo o potencial produtivo da cultura definido pela sua interação. Objetivou-se analisar o desempenho de genótipos de arroz irrigado em ecossistemas contrastantes e seus efeitos nas características morfofisiológicas. Dois ecossistemas foram analisados (tropical e subtropical), bem como cultivares recomendadas para regiões tropicais (BRS Catiana e BRS Jaçanã) e subtropicais (BRS Pampa, BRS 7 Taim e IRGA 424). O delineamento foi o de blocos casualizados, com quatros repetições, sendo fatores os genótipos, épocas de semeadura e sítios. Avaliou-se o desenvolvimento fenológico, dinâmica da biomassa, eficiência no uso da radiação e a produtividade de grãos. No ecossistema tropical, a demanda de graus-dia acumulados para o florescimento decresceu com maior magnitude que no subtropical, para as semeaduras tardias. No ecossistema subtropical, os valores de eficiência no uso da radiação foram similares e a produtividade elevada para todas as épocas de semeadura. Já no tropical, verificou-se variação nos valores de eficiência no uso da radiação e produtividade. Maiores acúmulos de graus-dia e de radiação solar na fase reprodutiva e de enchimento de grãos contribuíram para o aumento da produtividade em ambos os ecossistemas.

ABSTRACT Rice phenology and development are events controlled by environmental and genetic factors, and the yield potential of the crop is defined by their interaction. This study aimed at analyzing the performance of irrigated rice genotypes in contrasting ecosystems and their effects on morphophysiological characteristics. Two ecosystems (tropical and subtropical) were analyzed, as well as cultivars recommended for tropical (BRS Catiana and BRS Jaçanã) and subtropical (BRS Pampa, BRS 7 Taim and IRGA 424) regions. The experiments were arranged in a complete randomized block design, with four replicates, being the factors the genotypes, sowing times and sites. The phenological development, biomass dynamics, radiation use efficiency and grain yield were evaluated. The accumulated degree-days demand for flowering decreased faster in the tropical ecosystem than in the subtropical ecosystem for late sowing. The radiation use efficiency values were similar in the subtropical ecosystem and yield was high for all sowing dates. On the other hand, the tropical ecosystem showed a high variation for radiation use efficiency values and yield. The higher accumulation of degree-days and solar radiation during the reproductive and grain-filling phases contributed to increase yield in both ecosystems.

RESUMO Modelos matemáticos baseado em processos podem prever o desenvolvimento folhar e reprodutivo de cultivos agrícolas. Objetivou-se, com este trabalho, calibrar e avaliar o modelo SimulArroz em simular o número de folhas e a fenologia de três cultivares de arroz híbrido no Rio Grande do Sul. Foram conduzidos experimentos de campo em Santa Maria, Cachoeirinha, Uruguaiana e Santa Vitória do Palmar, no Rio Grande do Sul, em dois anos agrícolas. Foram realizadas observações para determinar o número de folhas do colmo principal através da escala da Haun e a fenologia de três cultivares híbridas (PRIME CL, INOV CL e QM 1010 CL) e uma convencional de arroz usada como testemunha (IRGA 424). A calibração do modelo SimulArroz utilizada foi eficiente em simular o número de folhas e a fenologia em função da época de semeadura e do grupo de maturação de três cultivares híbridas de arroz irrigado no Rio Grande do Sul.

ABSTRACT Process-based-models can predict leaf and reproductive development of agricultural crops. The objective of this study was to calibrate and evaluate the SimulArroz model in simulating the number of leaves on the main culm and the phenology of three hybrid rice cultivars in Rio Grande do Sul, Brazil. Field experiments were conducted in Santa Maria, Cachoeirinha, Uruguaiana and Santa Vitória do Palmar, in Rio Grande do Sul state, in two growing seasons. Observations were made to determine the number of leaves in the main culm through the Haun scale and the phenology of three hybrid cultivars (PRIME CL, INOV CL and QM 1010 CL) and a conventional rice cultivar used as a control (IRGA 424). The calibration of the SimulArroz model was efficient for simulating the number of leaves and phenology as a function of the sowing date and maturity group of three hybrid rice cultivars in Rio Grande do Sul.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a calibração e o desempenho do modelo SimulArroz na simulação do acúmulo de matéria seca e da produtividade de grãos de cultivares de arroz híbrido irrigado por inundação no Rio Grande do Sul. Os experimentos foram conduzidos em delineamento de blocos ao acaso em Santa Maria, Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã e Cachoeira do Sul. Em Santa Maria e Cachoeirinha, foram avaliados o acúmulo de matéria seca da parte aérea e a produtividade de grãos de três cultivares híbridas (Prime CL, Inov CL e QM 1010 CL) e uma convencional de arroz usada como testemunha (Irga 424). Nos outros locais, foi avaliada somente a produtividade de grãos. Observou-se que, nas cultivares híbridas, são alocados mais fotoassimilados da parte aérea nos colmos, para sustentar a maior panícula, em comparação às cultivares convencionais de arroz. A calibração do modelo SimulArroz utilizada é eficiente em simular o acúmulo de matéria seca e a produtividade de grãos de cultivares de arroz híbrido nas regiões orizícolas irrigadas do Rio Grande do Sul.

Abstract: The objective of this work was to evaluate the calibration and the performance of the SimulArroz model for simulating the accumulated dry matter and the grain yield of flooded hybrid rice cultivars in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments were carried out in a completely randomized block design in the municipalities of Santa Maria, Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, and Cachoeira do Sul. In Santa Maria and Cachoeirinha, the shoot dry matter accumulation and grain yield of three hybrid cultivars (Prime CL, Inov CL, and QM 1010 CL) and one conventional rice cultivar, used as control (Irga 424), were evaluated. In the other sites, only grain yield was evaluated. It was observed that more photoassimilates from the culm shoots are allocated in the hybrid cultivars, in order to sustain a greater panicle, compared with conventional rice. The calibration of the SimulArroz model used is efficient to simulate the accumulated dry matter and grain yield of hybrid rice cultivars in flooded rice crop regions of the state of Rio Grande do Sul.

O objetivo do trabalho foi determinar um modelo matemático empírico que estime a área de folhas em cultivares de soja a partir de dimensões lineares da folha, com ênfase para cultivares modernas e recentemente em uso por agricultores no Rio Grande do Sul. Para isso, foi realizado um experimento de campo em Santa Maria com 13 cultivares (NS 4823 RR, BMX Energia RR, Igra RA 518 RR, BMX Turbo RR, NA 5909 RG, TMG 7161 RR Inox, TEC 5936IPRO, IAS 5, BMX Potência RR, Fepagro 36 RR, BRS 246 RR, Bragg e CD 219 RR) durante três anos agrícolas (2010/2011, 2012/2013 e 2013/2014). Foram coletadas 20 folhas de cada cultivar para a calibração do modelo e outras 50 folhas para testar a capacidade preditiva do mesmo, nas quais foi medido o comprimento (C) e a maior largura (L) de cada folíolo central dos trifólios. A partir da relação entre área da folha e as dimensões lineares do folíolo central foi ajustado um modelo linear para cada cultivar e um modelo geral para todas as cultivares. A capacidade preditiva das equações foi avaliada pelas estatísticas raiz quadrada média do erro, BIAS, índice de concordância modificado e coeficiente r. Os resultados indicam que o método não destrutivo, baseado nas dimensões lineares do folíolo central, é apropriado para a estimativa da área de folhas individuais em soja e que a equação geral AF = 2,0185.(C.L) pode ser utilizada para várias cultivares modernas de soja.

The objective of this study was to determine an empirical mathematic model for estimating leaf area of different soybean cultivars from leaf dimensions, with emphasis to modern and currently used soybean cultivars used in Rio Grande do Sul. A field experiment conducted at Santa Maria during three growing seasons (2010/2011, 2012/2013 e 2013/2014) and 13 soybean cultivars (NS 4823 RR, BMX Energia RR, Igra RA 518 RR, BMX Turbo RR, NA 5909 RG, TMG 7161 RR Inox, TEC 5936IPRO, IAS 5, BMX Potência RR, Fepagro 36 RR, BRS 246 RR, Bragg e CD 219 RR) was used. Twenty leaves of each cultivar were used for calibrating the model and another 50 leaves were used for testing the predictive capacity of the model as independent data. The model is based on the length (L) and the greatest width (W) of the central foliole of trifoliolate leaf. The relationship between leaf area and the linear dimensions of the central foliole was fitted to a linear model for each cultivar as well as to a generalized model for all cultivars. The predictive capacity of the equations was evaluated with the statistics root mean square error, BIAS, modified index of agreement and coefficient r. The results indicate that the non destructive method, based on linear dimensions of the central foliole is appropriate for estimating the area of individual leaves in soybean and that the general equation LA = 2,0185.(L.W) can be used for several modern soybean cultivars.