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HENRIQUE FARIA DE OLIVEIRA
AVALIAÇÃO DE MODELOS DE ESTIMATIVA DE PRODUTIVIDADE DA
CANA-DE-AÇÚCAR IRRIGADA EM JAÍBA-MG
Dissertação apresentada à Universidade
Federal de Viçosa, como parte das exigências do
Programa de Pós-Graduação em Meteorologia
Agrícola, para obtenção do título de Magister
Scientiae.
VIÇOSA
MINAS GERAIS – BRASIL
2010
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HENRIQUE FARIA DE OLIVEIRA
AVALIAÇÃO DE MODELOS DE ESTIMATIVA DE PRODUTIVIDADE DA
CANA-DE-AÇÚCAR IRRIGADA EM JAÍBA-MG
Dissertação apresentada à Universidade
Federal de Viçosa, como parte das exigências do
Programa de Pós-Graduação em Meteorologia
Agrícola, para obtenção do título de Magister
Scientiae.
APROVADA: 28 de outubro de 2010.
ii
Aos meus pais
Alexandre Soares de Oliveira e
Selva Aparecida de Faria Oliveira,
toda minha gratidão e meu amor.
iii
AGRADECIMENTOS
A Deus, pela força, pela saúde, pela determinação para realizar este
trabalho e também por colocar as pessoas certas em meu caminho, pessoas
que sempre me auxiliaram, não só neste trabalho, como em toda a vida.
À Universidade Federal de Viçosa, especialmente ao Departamento de
Engenharia Agrícola, pela oportunidade de realizar o curso.
Aos meus pais, Alexandre Soares de Oliveira e Selva Aparecida de
Faria Oliveira, e à minha irmã, Alessandra Faria de Oliveira, pelo amor, pelo
apoio, pela solidariedade durante esta jornada e por sempre acreditarem em
mim.
Ao professor e orientador Everardo Chartuni Mantovani, em especial,
pela amizade, pelo companheirismo, pela orientação, pelo exemplo de pessoa
e profissional que é e por acreditar em mim.
Aos meus coorientadores, professores Gilberto Chohaku Sediyama e
Mauricio Bernardes Coelho, pelos conselhos e pelas contribuições na
identificação e na correção de falhas durante o desenvolvimento deste
trabalho.
A todo corpo docente do curso de Meteorologia Agrícola pelos
conhecimentos transmitidos por meio de suas disciplinas com profissionalismo
e amizade e à secretária, Graça Freitas, pela dedicação e pela ajuda de
sempre.
iv
A todos os colegas da pós-graduação e Grupo GESAI, pela amizade,
incentivo, horas de descontração, ajuda e contribuição para a realização deste
trabalho. Em especial Rose Freitas, Augusto Júnior, Bruno Lopes, Bruno
Batalha e Gustavo Haddad.
Aos amigos da Cientec, Renan Noé, Bruno Satler, Igor Guadalupe,
Guilherme Carvalho e Michelle Teixeira pela amizade e, em especial, a Paulo
Márcio e Alessandro Teixeira, pelo incentivo, confiança e amizade durante esta
jornada, sem o apoio dos quais, nada disso seria possível.
Aos amigos Odilon Corrêa, Thiago Miranda e Rafael Rode, pela
amizade, horas de descontração, ajuda, incentivo nos estudos e pelos
conhecimentos adquiridos que foram utilizados neste trabalho.
A todos vocês, o meu sincero agradecimento.
v
BIOGRAFIA
HENRIQUE FARIA DE OLIVEIRA, filho de Alexandre Soares de
Oliveira e Selva Aparecida de Faria Oliveira, nasceu em 12 de outubro de
1985, em Muriaé, Minas Gerais.
No ano de 2004, ingressou no curso de graduação em Análise e
Desenvolvimento de Sistemas, na Faculdade Santa Marcelina, graduando-se
em 2006.
Em agosto 2008, iniciou o curso de pós-graduação, em nível de
mestrado, em Meteorologia Agrícola, pela Universidade Federal de Viçosa,
concluindo-o em 2010.
vi
SUMÁRIO
LISTA DE SÍMBOLOS ..................................................................................... viii
RESUMO ........................................................................................................... xi
ABSTRACT ...................................................................................................... xiii
1. INTRODUÇÃO ............................................................................................... 1
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ........................................................................... 4
2.1. Função de produção ............................................................................... 4
2.1.1. Modelos de função de produção ...................................................... 5
2.1.2. Modelos de simulação de crescimento das culturas ...................... 10
2.1.3. Irriplus ............................................................................................. 11
2.2. Cana-de-açúcar .................................................................................... 12
2.2.1. A cultura ......................................................................................... 12
2.2.2. Histórico, aspectos econômicos e cenário atual ............................. 14
2.2.3. Aspectos climáticos ........................................................................ 17
2.2.4. Necessidades hídricas.................................................................... 18
2.2.5. Manejo de irrigação ........................................................................ 19
3. MATERIAL E MÉTODOS ............................................................................. 21
3.1. Descrição geral ..................................................................................... 21
3.2. Modelo de Stewart ................................................................................ 21
3.2.1. Produtividade máxima da cultura (P
max
) ......................................... 22
3.2.2. Método da zona agroecológica ....................................................... 23
3.2.3. Correção em função do desenvolvimento da cultura e área foliar .. 23
vii
3.2.4. Correção para produção de matéria seca (cN) ............................... 24
3.2.5. Índice de colheita (cH) .................................................................... 24
3.2.6. Fração do dia em que o sol fica encoberto por nuvens (F)............. 25
3.2.7. Taxa de produção de matéria seca de folhas (ym) ......................... 26
3.2.8. Coeficiente de sensibilidade da cultura ao déficit hídrico (Ky) ........ 27
3.2.9. Evapotranspiração máxima da cultura (ETm) ................................. 28
3.2.10. Evapotranspiração da cultura (ETc) ............................................. 31
3.3. Modelo de Mantovani ............................................................................ 31
3.3.1. Produtividade máxima da cultura (P
max
) ......................................... 32
3.3.2. Coeficiente de sensibilidade da cultura ao déficit hídrico (Ky) ........ 32
3.3.3. Coeficiente de déficit (Cd) .............................................................. 32
3.3.4. Fração da evapotranspiração máxima da cultura suprida por outras
fontes de água diferentes da irrigação (p) ....................................... 35
3.4. Modelos por regressão linear múltipla .................................................. 36
3.5. Localização da pesquisa e caracterização da área experimental ......... 39
3.6. Avaliação dos modelos ......................................................................... 40
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................................... 44
4.1. Modelo de Stewart ................................................................................ 44
4.2. Modelo de Mantovani ............................................................................ 52
4.3. Regressão linear múltipla...................................................................... 60
5. CONCLUSÕES ............................................................................................ 65
REFERÊNCIAS ................................................................................................ 67
APÊNDICES .................................................................................................... 71
APÊNDICE A ................................................................................................... 72
APÊNDICE B ................................................................................................... 76
viii
LISTA DE SÍMBOLOS
AD Água disponível no solo
Cc Capacidade de campo
Cd Coeficiente de déficit
CF Contribuição capilar do lençol freático
cH Correção para a parte colhida
cL Correção em função do desenvolvimento da cultura e área foliar
cN Correção para a produção de matéria seca
CTA Capacidade total de água no solo
CUC Coeficiente de uniformidade de Christiansen
d
a
Densidade do solo
Ea Eficiência de aplicação da irrigação
ERP Erro relativo percentual
ETc Total da evapotranspiração da cultura
ETm Total da evapotranspiração máxima da cultura
ETo Evapotranspiração de referência
F Fração do dia em que o sol fica encoberto por nuvens
f Fator de disponibilidade de água no solo
F(x) Função de distribuição acumulada assumida para os dados
G Período total de crescimento
h Altura da planta
ix
H
0
Hipótese de nulidade
H
1
Hipótese alternativa
IRN Irrigação real necessária
ITN Irrigação total necessária
J Dia do ano
Kc Coeficiente de cultura
Kc
tab
Coeficiente de cultura tabelado
Ks Coeficiente de estresse hídrico
Ky Coeficiente de sensibilidade da cultura ao déficit hídrico
LAA Lâmina real de água no solo
L
b
Lâmina bruta aplicada na cultura durante seu ciclo fenológico
L
r
Lâmina requerida pela cultura durante seu ciclo fenológico
MAE Erro médio absoluto
MS Matéria seca total acumulada
MS
m
Produção máxima de matéria seca
MZA Método da zona agroecológica
n Número de observações
P Produtividade real da cultura (t ha
-
1
)
p Fração da evapotranspiração máxima da cultura suprida por
outras fontes de água diferentes da irrigação
P
c
Produtividade nos dias claros
Pef
Total da precipitação efetiva ocorrida durante o ciclo fenológico
da cultura
Pm Ponto de murcha
P
max
Produtividade máxima da cultura
P
n
Produtividade nos dias nublados
Ra Radiação solar extraterrestre
Rn Saldo de radiação à superfície da cultura
Rnl Saldo de radiação de ondas longas
Rns Saldo de radiação de ondas curtas
Rs Radiação de ondas
Rse Radiação efetiva de ondas curtas para dias claros
S(x) Função de distribuição acumulada empírica dos dados
x
T Transpiração total
Tm Temperatura média do dia
Tn Temperatura mínima do dia
Tx Temperatura máxima do dia
U
2
Velocidade do vento média a 2 m de altura
Umidade Umidade atual do solo
UR Umidade relativa média diária
UR
min
Média da umidade relativa mínima diária
UR
Max
Média da umidade relativa máxima diária
Uz Velocidade do vento medida à altura Z
W Água armazenada no solo
yc Taxa de produção bruta de matéria seca da cultura-padrão em
dia sem nuvens
Y
i
Observação da variável dependente para o i-ésimo nível
ym Taxa de produção de matéria seca de folhas
yon Taxa de produção bruta de matéria seca da cultura-padrão em
dia completamente nublado
α Albedo
β Coeficiente da regressão
γ Coeficiente psicrométrico
µ
e
Média da produtividade estimada
µ
o
Média da produtividade observada
ߜ
Declinação solar
ߣ
Calor latente de evaporação
߮
Latitude
߱
2
Ângulo horário do pôr-do-sol
γ
Coeficiente psicrométrico
ᇞ
Declividade da curva de pressão de vapor
xi
RESUMO
OLIVEIRA, Henrique Faria de, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, outubro
de 2010. Avaliação de modelos de estimativa de produtividade da cana-
de-açúcar irrigada em Jaíba-MG. Orientador: Everardo Chartuni
Mantovani. Coorientadores: Gilberto Chohaku Sediyama e Maurício
Bernardes Coelho.
A cultura da cana-de-açúcar é submetida durante o seu
desenvolvimento a diferentes condições ambientais, sendo o rendimento
agrícola afetado diretamente por estas condições. Modelos de produtividade
tornam-se ferramentas importantes objetivando suprir estimativas de
rendimento ao longo das safras visando à caracterização de alternativas de
manejo, aumentando a eficácia das decisões gerenciais e estratégicas. A
tecnologia da informação é uma importante ferramenta nesse processo e tem
sido cada vez mais utilizada para coleta e análise de dados que são utilizados
como base nas suas decisões. O objetivo deste trabalho foi incluir no software
Irriplus modelos de estimativa de produtividades de culturas agrícolas,
utilizando os modelos de Stewart e Mantovani para estimar a produtividade real
e o Método da Zona Agroecológica (MZA) para estimar a produtividade
máxima. Além dos modelos, foi desenvolvida uma metodologia de regressão
linear múltipla para explicar os fatores que estão influenciando a produtividade
da cultura e gerar modelos de produtividade a partir de dados históricos. Para
xii
avaliar os modelos, foi utilizada análise descritiva e testes de análise
comparativa entre a produtividade estimada e observada em campo. Os testes
estatísticos utilizados foram: teste-t pareado, erro relativo percentual (ERP) e
erro médio absoluto (MAE). Foram utilizados dados reais de produtividade da
cana-de-açúcar RB 86-7515 irrigada, safras 2007/2008 e 2008/2009, do
município de Jaíba do estado de Minas Gerais. O modelo de Stewart requer
como dado de entrada a produtividade máxima, que foi estimada pelo MZA nas
duas safras. Na safra 2007/2008, o modelo estimou a produtividade média em
113,58 t ha
-1
, enquanto a produtividade média observada em campo foi 113,47
t ha
-1
, o MAE foi igual a 10,10. Na safra 2008/2009 o modelo estimou a
produtividade média em 121,81 t ha
-1
, enquanto a produtividade média
observada em campo foi 121,81 t ha
-1
, o MAE foi igual a 8,02. Nas duas safras
o teste-t pareado não demonstrou diferença significativa entre as médias de
produtividade. O modelo de Mantovani utilizou a mesma produtividade máxima
do modelo de Stewart estimada pelo MZA. Na safra 2007/2008, o modelo
estimou a produtividade média em 198,13 t ha
-1
, enquanto a produtividade
média observada em campo foi 113,47 t ha
-1
, o MAE foi igual a 84,66. Na safra
2008/2009, o modelo estimou a produtividade média em 154,81 t ha
-1
,
enquanto a produtividade média observada em campo foi 121,81 t ha
-1
, o MAE
foi igual a 32,72. Nas duas safras, o teste-t pareado demonstrou diferença
significativa entre as médias de produtividade e a estimativa do modelo
superestimou produtividade observada em campo. Foi ajustada uma equação
por regressão linear múltipla, com dados da safra 2007/2008, relacionada com
as variáveis: irrigação total necessária, capacidade total de água no solo, água
disponível no solo, evapotranspiração de referência, evapotranspiração da
cultura e evapotranspiração máxima da cultura
.
A equação foi avaliada na safra
2008/2009 para estimativa da produtividade. A equação estimou a
produtividade média em 122,41 t ha
-1
, enquanto a produtividade média
observada em campo foi 121,81 t ha
-1
, o MAE foi igual a 7,07. O teste-t
pareado não demonstrou diferença significativa entre as médias de
produtividade.
xiii
ABSTRACT
OLIVEIRA, Henrique Faria de, M.Sc., Universidade Federal de Viçosa, October,
2010. Evaluation of models to estimate the productivity of irrigated
sugar cane at Jaiba-MG. Adviser: Everardo Chartuni Mantovani. Co-
advisers: Gilberto Chohaku Sediyama and Maurício Bernardes Coelho.
The sugarcane crop is subjected during their growth to different
environmental conditions, and agricultural yield directly affected by these
conditions. Yield models become important tools in order to supply estimates of
crop yield along to characterize management alternatives, increasing the
efficiency of management and strategic decisions. Information technology is an
important tool in this process and has been increasingly used for collecting and
analyzing data that are used as the basis of their decisions. The objective of this
work was included in the software Irriplus estimated yield of crops models,
using the Stewart and Mantovani models to estimate the real productivity and
Method of Agroecological Zone (MAZ) to estimate the maximum productivity.
Besides the models, a methodology of multiple linear regressions was
developed to explain the factors that are influencing the yield crop and generate
yield models from historical data. To evaluate the models, was used descriptive
analysis and analysis tests comparing the real and estimated yield. Statistical
tests were paired t-test, relative error percentage (REP) and mean absolute
error (MAE). Was used real yield data of irrigated sugarcane RB 86-7515, crops
xiv
2007/2008 and 2008/2009, in the Jaíba city of Minas Gerais state. The Stewart
Model requires as input the maximum yield that was estimated by MAZ in two
crops. In the 2007/2008 crop, the model estimated the average productivity at
113.58 t ha
-1
, while the real yield average was 113.47 t ha
-1
, the MAE was equal
10.10. In the 2008/2009 crop, the model estimated the average productivity at
121.81 t ha
-1
, while the real yield average was 121.81 t ha
-1
, the MAE was equal
8.02. In both crops the paired t-test showed no significant difference between
the average yields. The Mantovani model used the same maximum yield of the
model of Stewart, estimated by MAZ. In the 2007/2008 crop, the model
estimated the average productivity at 198.13 t ha
-1
, while the real yield average
was 113.47 t ha
-1
, the MAE was equal 84.66. In the 2008/2009 crop, the model
estimated the average productivity at 154.81 t ha
-1
, while the real yield average
was 121.81 t ha
-1
, the MAE was equal 32.72. In both crops the paired t-test
showed significant difference between the average yields and the yield
estimated overestimated the real yield. An equation was fitted by multiple linear
regression using data from the 2007/2008 crop, related variables: total irrigation
required, total capacity of the soil water, available soil water, reference
evapotranspiration, crop evapotranspiration and maximum crop
evapotranspiration. The equation was evaluated in the 2008/2009 crop for yield
estimated. The equation estimated the average productivity at 122.41 t ha
-1
,
while the real yield average was 121.81 t ha
-1
, the MAE was equal 7.07. The
paired t-test showed no significant difference between the average yields.
1
1. INTRODUÇÃO
Um dos importantes desafios da agricultura atual é o aumento da
qualidade dos produtos, associado à preservação do meio ambiente e
permitindo benefícios sustentáveis nas explorações agrícolas. É de grande
importância o desenvolvimento de estratégias de manejo fundamentado em
princípios científicos para os destinos de uma agricultura racional.
Dentro deste panorama destaca-se o termo função de produção, que
se aplica genericamente a qualquer relação que se caracteriza a resposta da
cultura a um determinado fator (MANTOVANI, 1993). Uma ferramenta
importante neste estudo são os modelos de simulação para previsão de
crescimento, desenvolvimento e produção das culturas.
O uso de modelos de produtividades assume grande importância em
estudos com esse objetivo, caracterizando-se como importante ferramenta de
assistência à tomada de decisões para viabilizar sistemas racionais de
produção. Apesar da complexidade envolvida na construção desses modelos,
os esforços são compensados em função de sua grande aplicabilidade.
Para a agricultura irrigada, a cultura deve ser integrada em novo
sistema produtivo, aumentando a utilização dos demais fatores de produção
para obter melhores produtividades com melhor combinação dos insumos
empregados. Para tal, é fundamental conhecer como a cultura se comporta sob
irrigação, avaliando a influência na evapotranspiração e seus efeitos no
desenvolvimento da cultura.
2
A irrigação é uma tecnologia que fornece grandes benefícios à
produção agrícola quando corretamente utilizada em conjunto com um pacote
tecnológico adequado, uma vez que proporciona o aumento da produtividade,
possibilita a introdução de cultivos de maior rentabilidade e gera menor risco de
perda ou redução da produção devido ao déficit hídrico.
Apesar dos grandes avanços realizados no desenvolvimento e na
fabricação de sistemas de irrigação, estes se caracterizam, por certo grau de
desuniformidade de distribuição de água, associados ao próprio sistema, ao
seu manejo e à interação com o meio ambiente (FACCIOLI, 2002). O que torna
interessante o estudo da relação entre o rendimento da produtividade agrícola
e a água aplicada.
Segundo Mantovani et al. (2009), a agricultura tem sido responsável
por grande parcela da água utilizada, tornando necessária a implantação de
sistemas de irrigação eficientes, além da utilização de métodos que
quantifiquem as necessidades hídricas das culturas, para que não haja
desperdício. Essa quantificação permite projetar sistemas de irrigação mais
adequados, o que, consequentemente, reduz o consumo da água e energia.
As funções de produção em relação à água analisam a produção total
de matéria seca ou matéria comercial das culturas em relação à transpiração,
evapotranspiração ou quantidade de água aplicada pela irrigação. O
conhecimento dessas relações é necessário para avaliação de estratégias de
irrigação (MANTOVANI, 1993).
Em razão do crescimento do cultivo da cana-de-açúcar no Brasil e no
mundo, principalmente devido à produção de etanol como fonte de energia
renovável, intensificaram as pesquisas em tecnologias que melhorem o sistema
produtivo da cana-de-açúcar.
A cana é cultivada em mais de 90 países, sendo o Brasil o maior
produtor mundial com uma produção na safra 2008/2009 de 700 milhões de
toneladas em uma área de 8,9 milhões de hectares, as quais deverão suprir a
crescente demanda interna e externa por álcool, combustível e açúcar
(COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO – CONAB, 2009a). Apesar
de o Brasil destacar-se no cenário internacional por toda sua tecnologia já
empregada nas diferentes etapas de produção, a pesquisa científica ainda tem
muito a contribuir para a maximização do processo produtivo.
3
A cana-de-açúcar é submetida durante o seu desenvolvimento
fenológico a diferentes condições ambientais e climáticas, sendo o rendimento
agrícola afetado diretamente por estas condições. Neste contexto, surge a
necessidade de estudos com fundamentos científicos que relacionam a
produtividade com as condições climáticas. Modelos de estimativa de
produtividade tornam-se ferramentas importantes, objetivando suprir
estimativas de rendimento ao longo da safra, visando à caracterização das
alternativas de manejo e aumentando a eficácia das decisões gerenciais e
estratégicas.
A tecnologia da informação é uma importante ferramenta nesse
processo e tem sido cada vez mais utilizada para coleta e análise de dados que
são utilizados como base nas suas decisões.
Sendo assim, o presente estudo teve como objetivos:
• Incluir no software Irriplus o modelo de estimativa de produtividade máxima
do Método da Zona Agroecológica (DOORENBOS; KASSAM, 1979) e os
modelos de estimativa de produtividade real de Stewart (STEWART et al.,
1977) e Mantovani (MANTOVANI, 1993);
• Desenvolver uma metodologia de regressão linear múltipla no software
Irriplus para relacionar os fatores que estão influenciando a produtividade da
cultura e gerar modelos de produtividade a partir de dados históricos;
• Avaliar todos os modelos citados, estimando a produtividade da variedade
RB 86-7515 da cultura da cana-de-açúcar irrigada, safras 2007/2008 e
2008/2009, do município de Jaíba do estado de Minas Gerais.
4
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1. Função de produção
O termo função de produção refere-se à utilização ótima dos recursos
produtivos e indica os métodos que devem ser utilizados para se alcançar essa
otimização. Para efeito de análises, podem-se considerar relações físicas e
econômicas.
Segundo Mantovani (1993), o termo função de produção se aplica
genericamente a qualquer relação que caracteriza a resposta da cultura a um
determinado fator, como água, fertilizante e energia. As funções de produção
em relação à água analisam a produção total de matéria seca ou matéria
comercial das culturas, frente à transpiração, evapotranspiração ou quantidade
de água aplicada pela irrigação.
Frizzone (1998) e Bernardo (2006) definem função de produção como
uma representação gráfica ou uma relação matemática que indica a máxima
produtividade física possível de se obter com a tecnologia existente.
A produtividade de uma cultura é determinada principalmente pelo seu
potencial genético, porém, fatores do ambiente como temperatura e radiação
solar têm grandes influencias sobre seu desenvolvimento e produtividade.
Diversos estudos vêm sendo conduzido com o intuito de relacionar parâmetros
climáticos com a produtividade das culturas. Segundo Doorenbos e Kassam
5
(1979), as relações entre cultura, clima, água e solo são complexas, pois
envolvem processos biológicos, fisiológicos, físicos e químicos.
O conhecimento de tais relações é de fundamental importância para
relacionar a produção com a evapotranspiração e aplicação de manejo de
água, além de promover informações para projetos de sistemas de irrigação e
realizar análises econômicas de alternativas de manejo de água (MANTOVANI,
1993).
Do ponto de vista do manejo da irrigação é mais interessante o estudo
da relação entre rendimento e a água aplicada. Apesar dos grandes avanços
realizados no desenvolvimento e fabricação de equipamentos de irrigação, este
se caracteriza, por certo grau de desuniformidade de distribuição de água,
associados ao próprio sistema, o seu manejo e a interação com o meio
ambiente (LEAL et al., 2003).
As funções de produção água-cultura são particularmente importantes
para as análises de produção agrícola quando a água é escassa. Para o
processo de planejamento, essas funções constituem o elemento básico de
decisão dos planos de desenvolvimento e, relativamente à operação de
projetos de irrigação, permitem tomar decisões sobre planos ótimos de cultivo e
ocupação de área para produção econômica com base na água disponível
(FRIZZONE, 1998).
Segundo Bernardo (2006), estudos com enfoque econômico, que
levem em conta a resposta da produção da cultura em relação a diferentes
lâminas de irrigação, são fundamentais para viabilizar e difundir a exploração
da cultura em uma região, tendo como forma de viabilizar um sistema de
produção ou para aumentar a sua rentabilidade.
2.1.1. Modelos de função de produção
Modelos de função de produção têm obtido grande importância no
cenário de pesquisas da agricultura há décadas, sendo um dos primeiros
elaborado por Das (1936), Borden (1948) e seguido por Stanford e Ayres
(1964) relatando a nutrição de nitrogênio nas plantas. Na sequência, teve os
modelos de Glover (1972), Bull e Glasziou (1975) e Thompson (1978)
incorporando a fotossíntese, interceptação luminosa e a partição da biomassa.
6
Doorenbos e Kassam (1979), que baseou no trabalho de De Wit (1958), utilizou
como parâmetro o déficit hídrico da cultura (LISSON et al., 2005).
De Wit (1958, citado por FACCIOLI, 2002) encontrou uma relação
linear entre a produção de matéria seca e a razão entre a transpiração e
evaporação medida em uma superfície de água livre para regiões áridas e
semi-áridas, descrita pela seguinte equação:
ۻ܁ൌ ቂ െ
ࢀ
ࡱ
ቃ (1)
em que MS é matéria seca total acumulada; m, coeficiente de
proporcionalidade; T, transpiração total; E
o
, evaporação medida em uma
superfície de água livre.
Para regiões semi-úmidas, onde a radiação solar é um fator limitante, o
autor sugeriu a seguinte equação:
ۻ܁ൌ ࢀ (2)
em que MS é matéria seca total acumulada; n, coeficiente de
proporcionalidade; e T, transpiração total.
A determinação do valor n durante vários anos consecutivos mostrou
que ele varia de ano para ano. Assim, para anos quentes o valor do fator era
baixo, enquanto em anos mais frios o coeficiente era maior.
Arkley (1963, citado por FRIZZONE, 1998) modificou a relação
proposta por De Wit (1958), introduzindo um fator de correção climático para
substituir a evaporação da água medida em uma superfície de água livre, com
base na umidade relativa média diária. O autor também investigou a relação
entre produção de matéria seca, transpiração e déficit de pressão de vapor, o
que permitiu combinar os resultados de produção e transpirações das regiões
úmidas e áridas. A relação é descrita pela seguinte equação:
ۻ܁ൌ
ࡷࢀ
ሺିࢁࡾሻ
ൌ,ࡷࢀቀ
ࡱ
ࡱ
ିࡱ
ࢇ
ቁ (3)
7
em que MS é matéria seca total acumulada; T, transpiração total; UR, umidade
relativa média diária; K, constante empírica; E
o
, pressão de saturação do vapor
de água à temperatura média do ar; E
a
, pressão parcial de vapor de água na
atmosfera.
Segundo Leal (2000), os modelos que descrevem a relação que
caracteriza a resposta da cultura a determinado fator podem ser classificados
como: fisiológicos, empíricos e de otimização econômica. A produtividade da
cultura pode resultar de uma interação complexa de muitos processos
fisiológicos, cada qual sendo afetado, de modo diferente, pelo déficit de água
na planta. Com base em estudos fisiológicos, De Wit (1965, citado por
FACCIOLI, 2002) propôs uma equação para determinar a taxa de produtividade
máxima diária de matéria seca em cada estádio de crescimento da cultura,
descrita pela equação 4.
ࡼ
ࢇ࢞
ൌࡲ ࡼ
ሺ െ ࡲሻࡼ
ࢉ
(4)
em que P
max
é produtividade máxima da cultura; F, fração do dia em que o sol
fica encoberto por nuvens; P
n
, produtividade nos dias nublados; P
c
,
produtividade nos dias claros.
Os modelos fisiológicos, em geral, envolvem muitos fatores como o
genético e ambiental. Dessa forma, dificultam suas utilizações para fins
práticos. Por essa razão, as funções de produção empíricas ou semi-empíricas
têm sido geradas para estabelecer critérios de planejamento e manejo da
irrigação das culturas, pois relacionam à produtividade da cultura e o teor de
umidade do solo, evapotranspiração ou transpiração (LEAL, 2000).
Hanks (1974, citado por MANTOVANI, 1993) utilizou a equação de De
Wit e desenvolveu um modelo que relaciona transpiração e a produtividade
relativa de matéria seca, descrito pela seguinte equação:
ࡹࡿ
ࡹࡿ
ൌ
ࢀ
ࢀ
(5)
em que MS é produção real de matéria seca; MS
m
, produção máxima de
matéria seca; T, transpiração real; T
m
, transpiração máxima.
8
Segundo Howell e Hiler (1975) e Stewart et al. (1977, citados por
FACCIOLI, 2002), muitas pesquisas sustentam a hipótese de relação linear
entre a produtividade comercial com a evapotranspiração. Segundo estes
autores, quando a evapotranspiração real é menor que do que a
evapotranspiração máxima, ocorrem redução de produtividade da cultura.
Tarjuelo et al. (1999) afirmam que as funções de produção
evapotranspiração-cultura assumem que os nutrientes necessários ao pleno
desenvolvimento da cultura são fornecidos adequadamente.
Stewart et al. (1977) formularam um modelo em que a produtividade e
a evapotranspiração são consideradas em termos relativos com respeito a seus
valores máximos, quantificando o efeito da falta de água disponível no solo
sobre o decréscimo da produtividade potencial, ocorrida durante o ciclo da
cultura, sendo o Ky uma medida da sensibilidade da cultura ao déficit hídrico.
െ
ࡼ
ࡼ
ࢇ࢞
ൌ࢟ቀെ
ࡱࢀࢉ
ࡱࢀ
ቁ (6)
em que P é produtividade real da cultura (t ha
-1
); P
max
, produtividade máxima da
cultura (t ha
-1
); Ky, coeficiente de sensibilidade da cultura ao déficit hídrico
(adimensional); ETc, total da evapotranspiração da cultura durante seu ciclo
(mm); ETm, total da evapotranspiração máxima da cultura durante seu ciclo
(mm).
De acordo com o mesmos autores, quando o suprimento de água não
satisfaz as necessidades da cultura, a ETc será menor do que a ETm. Sob
essa condição, ocorre um estresse hídrico e a planta é afetada em seu
crescimento e, posteriormente, na sua produtividade.
Doorenbos e Kassam (1979) afirmam que, para algumas culturas, a
evapotranspiração tem uma relação direta com a produção de matéria seca
quando, com exceção da água, todos os fatores necessários ao pleno
desenvolvimento da cultura são mantidos em níveis adequados.
Doorenbos e Kassam (1979) utilizaram o modelo de Stewart et al.
(1977) para desenvolver um método que estabelece a relação entre água e
rendimento das culturas. Proporam que o cálculo de rendimento máximo fosse
realizado pela aproximação de De Wit modificada com alguns fatores de
9
correção, e o cálculo da evapotranspiração total e máxima pelos métodos
apresentados por Doorenbos e Pruitt (1977). Os autores consideraram que um
déficit hídrico de certa magnitude pode ocorrer tanto de forma contínua durante
todo o período de crescimento da cultura como durante qual uma das fases
específicas do crescimento. Geralmente, as culturas são mais sensíveis a
déficit hídrico durante a fase de emergência, floração e na fase inicial de
formação da colheita do que durante o período vegetativo, após o
estabelecimento, e a maturação. Tal fato implica que a programação do
momento de aplicação de água é tão importante quanto o nível de suprimento
de água durante o período total de crescimento.
Portanto, o planejamento do suprimento estacional deve considerar o
fornecimento ótimo de água à cultura durante as fases do ciclo fenológico
(FRIZZONE, 1998).
As relações apresentadas pela metodologia proposta por Doorenbos e
Kassam (1979) referem-se a variedades altamente produtivas, bem adaptadas
ao ambiente de crescimento, desenvolvendo em grandes áreas onde as
práticas agronômicas e o manejo de irrigação é realizado sob condições
ótimas, incluindo o fornecimento adequado de insumos, com exceção da água
(FRIZZONE, 1998).
Mantovani (1993), citando Stewart e Hangan (1973), relata que, ao
contrário da relação entre rendimento e evapotranspiração, a relação entre o
rendimento e água aplicada não é linear, uma vez que uma parte da água
aplicada não é utilizada pela cultura. O autor cita ainda que a forma dessa
função depende da uniformidade de distribuição de água da irrigação.
Stegman et al. (1980, citados por FACCIOLI, 2002), afirmam que a
curva de rendimento em função da água aplicada está próxima da reta de
rendimento em função da evapotranspiração, para pequenas lâminas de
irrigação, mas se afasta progressivamente para maiores lâminas de irrigação. A
redução do rendimento, por excesso da água, está associada à falta de
aeração no solo, à lixiviação de nutrientes e às doenças que desenvolvem em
solo úmido.
Tarjuelo et al. (1999) afirmam que existem evidências de que a função
de produção água aplicada é de forma convexa, em contraste com a forma
linear de produção em função de evapotranspiração. As formas lineares e
10
convexas coincidem até certo ponto, e posteriormente divergem com o
aumento da quantidade de água aplicada. A diferença entre as duas curvas é a
água não utilizada para evapotranspiração. A relação entre matéria seca ou
produção e lâminas de irrigação depende principalmente da função de
evapotranspiração, da salinidade proveniente da água de irrigação, da irrigação
e da uniformidade de irrigação.
Mantovani (1993) desenvolveu um modelo de função de produção,
apresentado pela equação 7, que considera a influência da uniformidade de
aplicação de água na produção, sendo desenvolvido a partir do modelo de
Stewart. Ele observou que a lâmina de água necessária para obter a
produtividade máxima aumenta com a redução da uniformidade de aplicação, e
que, dado um coeficiente de uniformidade, o nível ótimo de irrigação depende
da relação entre o preço do produto e o da água.
െ
ࡼ
ࡼ
ࢇ࢞
ൌ࢟ ࢊሺ െ ܘሻ (7)
em que Cd é coeficiente de déficit, (adimensional); e P, fração da
evapotranspiração máxima da cultura suprida por outras fontes de água
diferentes da irrigação (adimensional).
O coeficiente de déficit (Cd) é um índice relacionado ao manejo de
água e ao atendimento da demanda hídrica da cultura pela irrigação,
apresentando um componente tecnológico associado à eficiência do manejo e
outro estratégico associado à magnitude da lâmina de irrigação a ser aplicada.
A fração da evapotranspiração máxima da cultura suprida por outras
fontes de água diferentes da irrigação (p) é relacionada aos fatores edáficos,
climáticos e da própria cultura.
2.1.2. Modelos de simulação de crescimento das culturas
Os modelos de simulações do rendimento agrícola são ferramentas
que possibilitam antever as respostas de determinada cultura submetida às
condições desejadas pelo pesquisador, antes mesmo de se concluir um ensaio.
11
Os estudos de produção das culturas são tradicionalmente conduzidos
por meio de experimentos agronômicos de campo, e as funções de produção
são derivadas de análises estatísticas, sem o entendimento dos princípios
biológicos e físicos envolvidos no processo. Recentemente, as aplicações de
conhecimentos com base em sistemas de manejos de cultura têm obtido
popularidade em razão da expansão do conhecimento dos processos
envolvidos no crescimento da planta (FREITAS, 2000).
Segundo Mantovani (1993), os modelos de simulação, uma vez
verificados, podem ser utilizados para simular experimentos que avaliem
mudanças na produtividade das culturas associadas a qualquer variável,
inclusive a irrigação. Ainda segundo o autor, os modelos de simulação são
mais exigentes nos dados necessários, porém permitem a transferibilidade dos
resultados para outras condições.
Segundo Gedanken (1998), os modelos podem evidenciar os
benefícios de novas técnicas de manejo sugeridas por pesquisas recentes e,
estimular a adoção de métodos mais eficientes de produção.
Um dos modelos de simulação mais utilizados no mundo é o modelo
CERES (Crop Environment Resource Synthesis). O modelo foi desenvolvido
pelo Grassland Soil and Water Research Synthesis e permite simulações dos
principais processos físicos e fisiológicos, como: fotossíntese, respiração,
acumulação e partição de biomassa, crescimento foliar, extração de água do
solo e evapotranspiração (JONES; KINIRY, 1986, citados por FACCIOLI,
2002).
Recentemente, foi desenvolvido pela FAO (Food and Agriculture
Organization) o modelo AquaCrop (RAES et al., 2009), que permite estimar,
com precisão, a influência da água no rendimento de várias culturas. O modelo
apresenta o potencial de uso da água para responder questões em pesquisa,
manejo de culturas e planejamento, auxiliando no entendimento sobre as
interações genéticas, fisiológicas e do ambiente.
2.1.3. Irriplus
Costa e Mantovani (1998), em parceria com a Secretaria de Recursos
Hídricos/MMA e o Departamento de Engenharia Agrícola da Universidade
12
Federal de Viçosa, desenvolveram um sistema computacional para auxiliar no
manejo da irrigação, que inicialmente tinha o nome de SISDA (Sistema de
Suporte à Decisão Agrícola), posteriormente sendo modificado para Irriplus.
Para concepção do software, Costa e Mantovani (1998) consideraram
três aspectos fundamentais: rigor científico, sistema de fácil comunicação e
interação com o usuário, tanto no manuseio do software quanto nas
informações e resultados, e um sistema que considera o gerenciamento
integrado dos recursos hídricos, com visão ampla dos aspectos água, solo,
clima, planta e sistema de irrigação.
No software estão disponíveis as mais modernas técnicas aplicadas à
agricultura, ferramentas poderosas para o planejamento da exploração racional
e auto-sustentada da propriedade agrícola, adaptadas às condições brasileiras,
permitindo um manejo integrado das culturas agrícolas, tanto das anuais
quanto das perenes.
O sistema permite ao usuário a simulação de plantio com balanço
hídrico detalhado durante o ciclo da cultura, criando vários níveis de decisões e
possibilita o levantamento de dados para projetos de irrigação e drenagem em
todo o país.
No módulo manejo, o usuário alimenta periodicamente com
informações climáticas, e o sistema calcula a disponibilidade atual de água
para a cultura, fornecendo relatórios e gráficos. Considerando uma base
histórica de dados climáticos disponíveis no programa, o sistema faz a previsão
de chuva e orienta o usuário quanto ao momento de irrigar e quanto à lâmina
de água a ser aplicada. Na simulação, o usuário define as condições a serem
simuladas para uma determinada cultura como época de plantio e localidade, o
software gera uma base de dados correspondente ao consumo de água, ao
déficit hídrico, à probabilidade de doença e a duração do ciclo da cultura.
2.2. Cana-de-açúcar
2.2.1. A cultura
A cana-de-açúcar (Saccharum ssp) é uma gramínea tipicamente
tropical, adaptada ao clima quente e úmido, pertencente à família Poaceae e à
13
classe monocotiledônea. As principais espécies surgiram na Oceania (Nova
Guiné) e na Ásia (Índia e China) e as variedades cultivadas no Brasil e no
mundo são híbridos multiespecíficos. As principais características dessa família
são a inflorescência em forma de espiga, o crescimento do caule em colmos,
as folhas com lâminas de sílica em suas bordas e a bainha aberta. A planta na
forma nativa é perene, de hábito ereto e levemente decumbente na fase inicial
do crescimento (MOZAMBANI, 2006).
Está enquadrada entre as gramíneas de maior eficiência fotossintética,
ou seja, é classificada entre as plantas de metabolismo C
4
, por isto,
geralmente, é tolerante a altas temperaturas (RODRIGUES, 1995).
A cultura é constituída de um sistema radicular, dos colmos, onde a
sacarose é predominantemente estocada, e das folhas dispostas ao redor da
cana, nos nódulos inter colmos e também na parte superior da planta onde se
localiza a gema apical (MANTELATTO, 2005).
A parte morfológica da cana-de-açúcar de interesse comercial é o
colmo, que possui sacarose industrializável. A composição química dos colmos
é extremamente variável em função de diversos fatores como: variedade da
cultura; idade fisiológica, condições climáticas durante o desenvolvimento e
maturação, propriedades físicas, químicas e microbiológicas do solo, tipo de
cultivo entre outros (PARANHOS, 1987; MARQUES et al., 2001).
Segundo Bray (1980), durante o ciclo vegetativo existem fases em que
a planta apresenta alterações em função da ação do ambiente. As principais
fases de crescimento da cana-de-açúcar estão representadas na Figura 1,
ilustrando os principais processos fisiológicos envolvidos em cada fase e sua
duração aproximada.
Os principais fatores que influenciam o crescimento do sistema
radicular da cana-de-açúcar são: variedade, umidade, porosidade, densidade
do solo e disponibilidade de nutrientes (CASAGRANDE, 1991).
Segundo Doorenbos e Kassam (1979), o ciclo fenológico total varia de
9 a 24 meses, porém, geralmente o período é de 12 a 16 meses.
14
Fonte: Doorenbos e Kassam (1979).
Figura 1 - Fases de crescimento da cana-de-açúcar.
2.2.2. Histórico, aspectos econômicos e cenário atual
A cana-de-açúcar foi introduzida no Brasil no início da colonização do
país, para exploração dos portugueses, sendo no século XVI a base da
economia brasileira. O processo de colonização das terras brasileiras se deu
com a construção de engenhos que processavam a cana para a produção de
açúcar, um importante produto de exportação da época. O cultivo de cana
continuou sendo o pilar do comércio exterior do país até o século XVIII, quando
foi gradualmente substituído pelo café. Ao final do século XX, em 1975, o Brasil
tornou-se o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, açúcar e álcool, em
função do programa nacional do álcool (FAUSTO, 2006).
15
A cana-de-açúcar é uma cultura de interesse mundial, sendo cultivada
em mais de 90 países. Quase metade da produção mundial é assegurada por
quatro nações das Américas: Brasil, Cuba, México e EUA. No Brasil tem sido
cultivada em escala comercial desde a proximidade da linha do Equador, sendo
do estado do Amazonas até regiões subtropicais, como o estado do Rio
Grande do Sul, o que resulta uma extrema diversidade de unidades
edafoclimáticas (AGRIANUAL, 2003). Os estados da região centro-sul, que
inclui as regiões sul, sudeste e centro-oeste, são responsáveis pelo
processamento de 90% da produção nacional de cana-de-açúcar, e os estados
das regiões norte e nordeste responsável pelo restante (CONAB, 2009a).
O Brasil é o maior produtor mundial, com uma produção na safra
2008/2009 de 700 milhões de toneladas em uma área de 8,9 milhões de
hectares, superando a safra anterior em 25,3%, as quais deverão suprir com a
crescente demanda interna e externa por álcool combustível e açúcar (CONAB,
2009b).
Desta produção de 700 milhões de toneladas, 240,9 foi destinada para
produção de açúcar, 317,8 para produção industrial de álcool anidro e
hidratado e o restante destinado para a produção de aguardente, álcool etílico,
para alimentação animal e outros subprodutos (CONAB, 2009b).
A produção de açúcar, nesta safra, atingiu 31,3 milhões de toneladas,
sendo 21,1 milhões de toneladas exportadas. Já a produção de álcool atingiu a
marca de 27,6 bilhões de litros (anidro e hidratado), sendo 4,7 bilhões de litros
exportados e um consumo de 19,6 bilhões de litros (BRASIL, 2009).
O agronegócio sucroalcooleiro movimenta cerca de R$ 40 bilhões por
ano, com faturamentos diretos e indiretos, o que corresponde a
aproximadamente 2,35% do PIB nacional, além de ser um dos setores que
mais empregam no país, com a geração de 3,6 milhões de empregos diretos e
indiretos (UNIÃO DAS INDÚSTRIAS DE CANA-DE-AÇÚCAR – UNICA, 2009).
Atualmente, o cultivo de cana-de-açúcar é o que mais cresce no
Cerrado, impulsionado, principalmente, pela produção de etanol, cuja demanda
se acentuou com o desenvolvimento dos carros com motores bicombustíveis
(INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA – IBGE, 2009).
16
De acordo com as Figuras 2 e 3, percebe-se uma relação entre o
aumento na venda dos carros bicombustíveis e o aumento na produção e área
plantada de cana-de-açúcar no país, principalmente a partir de 2005.
Fonte: ASSOCIAÇÃO NACIONAL DOS FABRICANTES DE VEÍCULOS AUTOMOTORES –
ANFAVEA (2008).
Figura 2 - Vendas de automóveis leves por tipo de combustível.
17
Fonte: IBGE (2009).
Figura 3 - Produção, área colhida e plantada de cana-de-açúcar no Brasil.
A crescente preocupação do agravamento do efeito estufa e
aquecimento global, fez com que muitos países desenvolvidos buscassem
fontes renováveis de energia. Segundo Soares et al. (2009), o desenvolvimento
de biocombustíveis vem como uma fonte de energia ambientalmente mais
correta, quando comparado com a utilização de combustíveis fósseis. O álcool
produzido a partir da cana-de-açúcar, além de contribuir na redução da
emissão de carbono, tem um papel importante na economia nacional.
2.2.3. Aspectos climáticos
A cana-de-açúcar, em função do seu ciclo perene, sofre influências das
variações climáticas durante todo o ano. Para atingir alta produção de
sacarose, a planta precisa encontrar épocas com condições de temperatura e
umidade adequadas para permitir o máximo crescimento na fase vegetativa,
seguida de um período com restrição hídrica ou térmica para favorecer o
acúmulo de sacarose no colmo na época do corte. A cana-de-açúcar encontra
suas melhores condições quando ocorre um período quente e úmido, com
18
intensa radiação solar durante a fase de crescimento, seguido de um período
seco durante as fases de maturação e colheita (ALFONSI et al., 1987).
No que se refere aos fatores climáticos para a produção da cana-de-
açúcar, a temperatura é, provavelmente, o de maior importância. A temperatura
basal para a cana-de-açúcar está em torno de 20°C. A temperatura ótima situa-
se entre 22 a 30°C, sendo que nestas condições a cultura apresenta seu
máximo crescimento. Acima de 38°C não há crescimento (BARBIERI; VILLA
NOVA, 1977; DOORENBOS; KASSAM, 1979).
2.2.4. Necessidades hídricas
Segundo Doorenbos e Kassam (1979), uma umidade adequada
durante todo o período de crescimento é importante para se obter rendimentos
máximos, visto que o crescimento vegetativo é diretamente proporcional a água
transpirada.
Segundo Scardua e Rosenfeld (1987), esse consumo também varia em
função do estádio fenológico, do ciclo da cultura (cana planta ou cana soca),
das condições climáticas, da água disponível no solo entre outros fatores.
Esses autores apresentam um resumo das determinações de consumo de
água obtidas em campo conforme apresentado na Tabela 1.
Dependendo do clima, as necessidades hídricas da cana-de-açúcar
são de 1500 a 2500 mm uniformemente distribuídos durante o ciclo de
crescimento (DOORENBOS e KASSAM, 1979).
Nos trópicos úmidos, podem ser considerados bons rendimentos da
cultura, exclusivamente de sequeiro, na faixa de 70 a 100 t ha
-1
de cana, e nos
trópicos e subtrópicos secos, com irrigação, entre 100 e 150 t ha
-1
(DOORENBOS; KASSAM, 1979). Porém, de acordo com Bernardo (2006), na
maioria das regiões do Brasil a produtividade da cana-de-açúcar sob o cultivo
de sequeiro está bem abaixo desses valores, e no cultivo irrigado é comum não
ultrapassar 100 t ha
-1
. Segundo Veiga et al. (2006), entre o período de 1970 e
2004, a produtividade da cana-de-açúcar no Brasil aumentou de forma
significativa, variando de 46,23 t ha
-1
na safra 1970/1971 a 73,88 t ha
-1
na safra
2004/2005.
19
Tabela 1 - Consumo de água pela cana-de-açúcar, obtido em campo por
diversos autores
Autor Ano Local
Ciclo da
cultura
Consumo de água (mm/d
-1
)
Máximo Mínimo Médio
Cox 1960 EUA (Havaí) - 8,0 3,8 -
Thompson 1963 África do Sul - 6,0 2,2 -
Tosello 1966 Brasil - 3,4 1,3 -
Cruciani 1972 Brasil - 2,8 1,2 -
Souza 1974 Brasil Planta 4,5 2,3 3,6
Souza 1975 Brasil Soca 5,0 2,2 3,6
Leme 1978 Brasil Planta 5,6 1,9 3,8
Leme 1978 Brasil Planta 4,8 1,3 3,2
Scardua 1979 Brasil Planta 4,5 2,3 3,3
Scardua 1979 Brasil Soca 4,4 2,2 3,2
Média 4,9 2,1 3,5
Fonte: Scardua e Rosenfeld (1987).
O manejo da água na cultura da cana-de-açúcar é crítico para a
obtenção de altas produtividades de colmos e açúcar. A produtividade da cana
é frequentemente limitada tanto pelo excesso quanto pela deficiência de água.
Um suprimento adequado de água é necessário para a brotação e o
crescimento vegetativo da cultura, apesar do uso consuntivo ser baixo nestas
duas fases. As maiores quantidades de água são requeridas durante o período
de máxima formação de produção, ao passo que é necessária pouca água na
fase de maturação para o acúmulo de sacarose (GASCHO; SHIH, 1983).
2.2.5. Manejo de irrigação
A irrigação é uma técnica milenar que, nos últimos anos, desenvolveu-
se de forma acentuada, possibilitando a sua utilização nas mais diversas
condições de solo, cultura e clima. Existe uma ampla disponibilidade de
equipamentos para atender aos mais distintos sistemas de produção. Estes
avanços, porém, não foram acompanhados por igual avanço na utilização de
técnicas de manejo da irrigação (MANTOVANI et al., 2009).
20
Para aplicação no planejamento, projeto e operação de sistemas de
irrigação é necessário analisar o efeito do suprimento de água sobre os
rendimentos da cultura. A produção das culturas e o uso ótimo de água são
determinados pelo ambiente como um todo e, por consequência, são
específicos da localidade (DOORENBOS; KASSAM, 1979).
No Brasil, a área com cana-de-açúcar irrigada ainda é pouco
expressiva, sendo menor que 5% do total cultivado. Isto se deve,
principalmente, à alta resistência da cultura a déficits hídricos e à localização
geográfica dos cultivos de cana-de-açúcar, onde a estação chuvosa coincide
com a fase de crescimento vegetativo e a fase de maturação coincide com o
período seco (FRIZZONE et al., 2001).
A irrigação da cana-de-açúcar traz diversos benefícios, como aumento
da produtividade de colmo e do teor de sacarose, precocidade da colheita,
longevidade do canavial, baixo índice de tombamento, facilitando a colheita
mecanizada, e maior resistência a pragas e doenças (SOARES et al., 2003).
Guazzelli e Paes (1997, citados por SANTOS, 2005) estudaram a
cana-de-açúcar SP 80-1842, cultivada com irrigação por gotejamento na região
de Ribeirão Preto-SP, e obtiveram 173 t ha
-1
com irrigação total e 144 t ha
-1
sem irrigação, com aumento de 29 t ha
-1
, correspondente a um acréscimo de
20%.
Segundo Bernardo (2006), no manejo da irrigação da cana-de-açúcar,
é importante caracterizar as fases de crescimento da cultura, conforme
apresentado na Figura 1, a fim de possibilitar a aplicação adequada de água ao
longo do ciclo. O déficit de água no solo é mais crítico nos dois primeiros
estádios de desenvolvimento, podendo ocorrer redução na população de
plantas. Na fase de crescimento vegetativo, este déficit não afeta tanto a
produtividade quanto nas duas fases anteriores. Na fase de maturação, a
cultura responde bem ao déficit hídrico no solo, com aumento no teor de açúcar
na planta.
Existem diversas técnicas de manejo da irrigação aplicadas à cultura
da cana-de-açúcar: irrigação de salvação, irrigação com déficit hídrico
controlado, irrigação suplementar e irrigação total. Os métodos de irrigação
mais utilizados na cultura da cana-de-açúcar são: aspersão, superfície e
localizada (BERNARDO, 2006).
21
3. MATERIAL E MÉTODOS
3.1. Descrição geral
Este trabalho foi realizado no Departamento de Engenharia Agrícola da
Universidade Federal de Viçosa, durante o período de janeiro a setembro de
2010. Foram avaliados modelos de estimativa de produtividade para a cultura
da cana-de-açúcar no município de Jaíba do estado de Minas Gerais, sendo
irrigada por pivô central. Os modelos de estimativa de produtividade foram
incluídos no software Irriplus, cuja descrição do software está apresentada no
Apêndice A. O balanço hídrico diário foi realizado pelo Irriplus, sendo todos os
dados, de cultura, solo, clima e irrigação, cedidos pela Fazenda SADA Bio-
Energia. Os dados estão apresentados no Apêndice B.
3.2. Modelo de Stewart
O modelo de Stewart (STEWART et al., 1977) relaciona a
produtividade com a evapotranspiração da cultura. Para a estimativa da
produtividade da cultura, o modelo utiliza como dados de entrada a
produtividade máxima da cultura, o coeficiente de resposta da cultura, o total
da evapotranspiração da cultura e o total da evapotranspiração máxima da
cultura durante seu ciclo. O modelo é descrito pela seguinte equação:
22
ࡼൌࡼ
ࢇ࢞
ቂ െ ࢟ቀ െ
ࡱࢀࢉ
ࡱࢀ
ቁቃ (8)
em que P é produtividade real da cultura (t ha
-1
); P
max
, produtividade máxima da
cultura (t ha
-1
); Ky, coeficiente empírico, que reapresenta a sensibilidade da
cultura ao déficit hídrico (adimensional); ETc, total da evapotranspiração da
cultura durante seu ciclo (mm); ETm, total da evapotranspiração máxima da
cultura durante seu ciclo (mm).
3.2.1. Produtividade máxima da cultura (P
max
)
A P
max
é determinada, principalmente, por suas características
genéticas e grau de adaptação no ambiente predominante, ao qual, as
exigências ambientais de clima, solo, e água para o crescimento e a
produtividade ótima diferem com a cultura e variedade. Para garantir a
obtenção de uma produtividade elevada e satisfatória, inicialmente é requerida
uma seleção cuidadosa da cultura e respectiva variedade mais bem adaptada a
determinado ambiente (DOORENBOS; KASSAM, 1979).
Os elementos climáticos que determinam a P
max
são temperatura,
radiação e duração do período total de crescimento, além de algumas
necessidades específicas para o desenvolvimento da cultura, quanto à
temperatura e duração do dia. Geralmente, a temperatura determina a taxa de
crescimento da cultura e, consequentemente, influi na duração do período total
de crescimento necessário para a formação da colheita (DOORENBOS;
KASSAM, 1979).
Segundo Leal (2000), a maioria das culturas apresenta variedades que
diferem tanto em relação às suas necessidades climáticas, gerais e
específicas, quanto em relação à duração do ciclo fenológico. Essa variação
permite que a cultura de adapte a uma ampla faixa de condições climáticas e
ao período de tempo necessário disponível para a produção.
A P
max
pode ser calculada para diferentes condições climáticas. Os
métodos de estimativa permitem a quantificação do potencial produtivo de
diferentes áreas, identificando, desse modo, as mais apropriadas para a
produção de determinada cultura. Para calcular a P
max
foi utilizado o Método da
Zona Agroecológica.
23
3.2.2. Método da zona agroecológica
O método da Zona Agroecológica (MZA), denominado por Doorenbos e
Kassam (1979), pressupõe que a produtividade de uma cultura bem adaptada
ao respectivo ambiente de crescimento, sem limitações hídricas e nutricionais
sem ocorrência de doenças e pragas, seja condicionada apenas pela interação
entre características genéticas da cultura e as condições climáticas.
O método que calcula o rendimento da cultura foi desenvolvido para
servir como estimativa em base continental. Entretanto, ele pode ser aplicado a
um nível de detalhe necessário para que se ajuste em localidades específicas.
Ele utiliza os conceitos de cultura-padrão de De Wit e da taxa de produção de
matéria seca das folhas. O MZA é descrito pela seguinte equação:
ࡼ
ࢇ࢞
ൌࢉࡸ ࢉࡺ ࢉࡴ ࡳ
ሾ
ࡲ
ሺ
ࢇ ࢈ ࢟
ሻ
࢟
ሺ
െ ࡲ
ሻሺ
ࢉ ࢊ ࢟
ሻ
࢟ࢉ
ሿ
(9)
em que P
max
é produtividade máxima da cultura (kg ha
-1
); cL, correção em
função do desenvolvimento da cultura e área foliar (adimensional); cN,
correção para a produção de matéria seca (adimensional); cH, correção para a
parte colhida (adimensional); G, período total de crescimento (dia); F, fração do
dia em que o sol fica encoberto por nuvens (adimensional); ym, taxa de
produção de matéria seca de folhas (kg ha
-1
h
-1
); yon, taxa de produção bruta
de matéria seca da cultura-padrão em dia completamente nublado (kg ha
-1
h
-1
);
yc, taxa de produção bruta de matéria seca da cultura-padrão em dia sem
nuvens (kg ha
-1
h
-1
).
Os valores de a, b, c e d são iguais a 0,8, 0,01, 0,5 e 0,025,
respectivamente para ym ≥ 20 kg ha
-1
h
-1
e iguais a 0,5, 0,025, 0,0 e 0,05,
respectivamente, para ym < 20 kg ha
-1
h
-1
.
3.2.3. Correção em função do desenvolvimento da cultura e área foliar
(cL)
A taxa máxima de crescimento no desenvolvimento da cultura será
menor no início e no final do período, deste modo a taxa média é de
aproximadamente 50% da taxa correspondente ao crescimento máximo. Para a
24
cultura padrão, supõe-se que possua área foliar ativa a cinco vezes a área do
terreno, isto é, IAF= 5 m² m
-2
(DOORENBOS; KASSAM, 1979). O valor de cL é
apresentado na Tabela 2, em função da área foliar da cultura.
Tabela 2 - Valores da cL em função da área foliar da cultura (IAF)
IAF (m
2
m
-2
) cL
1 0,20
2 0,30
3 0,40
4 0,48
5 0,50
Fonte: Doorenbos e Kassam (1979).
3.2.4. Correção para produção de matéria seca (cN)
A cN é um índice que representa a energia disponível para produzir
novo crescimento, pois a planta necessita de energia para os processos
internos de desenvolvimento (respiração) e para manter a produção de matéria
seca. A equação 10 apresenta os valores estimados de cN em função da
temperatura média do ar (DOORENBOS; KASSAM, 1979).
ࢉࡺൌ൜
,; ࢀ൏20°
,; ࢀ°
(10)
em que Tm é temperatura média do dia (°C).
3.2.5. Índice de colheita (cH)
Geralmente, apenas uma parte da matéria seca total é transformada
em produção. O cH é a razão entre a produtividade obtida e matéria seca total.
Doorenbos e Kassam (1979) apresentaram o cH da cana-de-açúcar igual a
0,25. Este valor corresponde à produção de matéria seca de açúcar. Neste
25
trabalho foi considerada a produtividade total obtida da cana-de-açúcar, sendo
o cH igual a 1,00.
3.2.6. Fração do dia em que o sol fica encoberto por nuvens (F)
O valor de F representa a fração do período diurno em que o sol fica
encoberto por nuvens e é calculado pela equação 11.
ࡲൌ
ࡾ࢙ࢋି, ࡾ࢙
,ૡ ࡾ࢙ࢋ
(11)
em que Rse é radiação efetiva de ondas curtas para dias claros (MJ m
-2
d
-1
); e
Rs, radiação de ondas curtas (MJ m
-2
d
-1
).
Os valores da Rse, yon e yc foram obtidos da Tabela 3, em função da
latitude e o mês, e a Rs foi calculada pela equação 12. A unidade da Rse está
apresentada em cal cm
-2
d
-1
, e foi convertida para MJ m
-2
d
-1
para o cálculo de
F (equação 11).
ࡾ࢙ൌ ቀ, ,
ࡺ
ቁࡾࢇ (12)
em que n é horas de brilho solar diário (h); N, duração total do dia (h); e Ra,
radiação solar extraterrestre (MJ m
-2
d
-1
).
ࡺൌૠ, ࣓
(13)
࣓
ൌࢇ࢘ࢉࢉ࢙ሺെ࢚ࢇ࣐ ࢚ࢇࢾሻ (14)
ࢾൌ,ૢ ࢙ࢋሺ,ૠ ࡶ െ ,ૢሻ (15)
ࡾࢇൌૠ, ࢊ࢘ ሺ࣓
࢙ࢋ࣐ ࢙ࢋࢾ ࢉ࢙࣐ ࢉ࢙ࢾ ࢙ࢋ࣓
ሻ (16)
ࢊ࢘ൌ , ࢉ࢙ሺ,ૠࡶሻ (17)
em que ߱
2
é ângulo horário do pôr-do-sol (rad); ߮, latitude (rad); ߜ, declinação
solar (rad); J, número do dia do ano (adimensional); e dr, inverso da distância
relativa Terra-Sol (adimensional).
26
Tabela 3 – Valores da Rse (cal cm
-2
d
-1
), yon (kg ha
-1
d
-1
) e yc (kg ha
-1
d
-1
), da
cultura-padrão
Norte Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Sul Jul Ago Set Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai Jun
Lat < 10°
Rse
343
360
369
364
349
337
343
357
368
365
349
337
yc 413
424
429
426
417
410
413
422
429
427
418
410
yon 219
226
230
228
221
216
218
225
230
228
222
216
Rse
229
232
359
375
377
374
375
377
369
345
311
291
Lat < 20°
yc 376
401
422
437
440
440
440
439
431
411
385
370
yon 197
212
225
234
236
235
236
235
230
218
203
193
Lat < 30°
Rse
249
293
337
375
394
400
399
386
357
313
264
238
yc 334
317
407
439
460
468
465
451
425
387
348
325
yon 170
193
215
235
246
250
249
242
226
203
178
164
Lat < 40°
Rse
191
245
303
363
400
417
411
384
333
270
210
179
yc 281
333
385
437
471
489
483
456
412
356
299
269
yon 137
168
200
232
251
261
258
243
216
182
148
130
Lat ≥ 40°
Rse
131
190
260
339
396
422
413
369
298
220
151
118
yc 219
283
353
427
480
506
497
455
390
314
241
204
yon 99
137
178
223
253
268
263
239
200
155
112
99
Fonte: Doorenbos e Kassam (1979).
3.2.7. Taxa de produção de matéria seca de folhas (ym)
A ym da cultura-padrão é considerada como tendo o valor de 20 kg
ha
-1
h
-1
. Entretanto, a produção da matéria seca depende da cultura e da
temperatura. Os valores de ym, em função da temperatura, estão apresentados
na Tabela 4 para a cana-de-açúcar.
27
Tabela 4 - Valores de ym (kg ha
-1
h
-1
) para a cultura da cana-de-açúcar em
função da temperatura média durante o ciclo da cultura
Temperatura média (
o
C) ym
5 0
10 0
15 5
20 45
25 65
30 65
35 65
40 45
45 5
Fonte: Doorenbos e Kassam (1979).
3.2.8. Coeficiente de sensibilidade da cultura ao déficit hídrico (Ky)
Segundo Doorenbos e Kassam (1979), a resposta do suprimento de
água sobre o rendimento da cultura é quantificada por meio do Ky, que
relaciona a queda de rendimento relativo com o déficit de evapotranspiração
relativa. Os valores de Ky para a maioria das culturas são deduzidos supondo-
se que a relação entre o rendimento relativo e a evapotranspiração relativa é
linear e válida para déficits hídricos até cerca de 50%. Estes valores são
baseados numa análise de dados experimentais de campo que abrangem uma
ampla faixa de condições de crescimento.
O Ky é estimado de acordo com os estádios de desenvolvimento da
cultura da cana-de-açúcar estabelecidos na Tabela 5.
28
Tabela 5 - Coeficiente de resposta da cultura (Ky) para o período total de
crescimento e para os diferentes estádios de desenvolvimento da
cultura cana-de-açúcar
Estádios Definição Ky
Inicial Estabelecimento 0,75
Crescimento Período vegetativo 0,75
Produção Floração até início da maturação 0,50
Maturação Início da maturação até a colheita 0,10
Ciclo Período total de crescimento 1,20
Fonte: Doorenbos e Kassam (1979).
3.2.9. Evapotranspiração máxima da cultura (ETm)
Para estimar a ETm, foi utilizado o conceito de coeficiente de cultura
(Kc) e evapotranspiração de referencia (ETo), proposto por Doorenbos e Pruitt
(1977) conforme a equação 18. Segundo estes autores, o Kc é determinado
empiricamente e varia para cada tipo de cultura e seu estádio de
desenvolvimento.
ࡱࢀൌࡷࢉ ࡱࢀ (18)
em que ETm é evapotranspiração máxima da cultura (mm d
-1
); Kc, coeficiente
de cultura (adimensional); ETo, evapotranspiração de referência (mm d
-1
).
Doorenbos e Pruitt (1977) e Doorenbos e Kassam (1979) reuniram
grande quantidade de informações sobre Kc apresentando amplo estudo na
maioria das espécies cultivadas comercialmente. O método consiste em dividir
o ciclo da cultura em fases de desenvolvimento definindo-se um Kc específico
para cada fase. Na Tabela 6 estão apresentados os valores de Kc para a
cultura da cana-de-açúcar.
Allen et al. (1998) atualizaram essa metodologia propondo equações
para ajustar os Kc em razão de variações climáticas, sendo descrita pela
equação 19. Segundo estes autores, a variação na taxa de desenvolvimento da
29
cultura devido à mudança de local e variações climáticas entre anos
sucessivos, pode alterar a curva da cultura, devendo ser monitorada as suas
principais fases de desenvolvimento.
ࡷࢉൌ ࡷࢉ
࢚ࢇ࢈
ሾ
,
ሺ
ࢁ
െ
ሻ
െ ,
ሺ
ࢁࡾ
െ
ሻሿ
ቀ
ࢎ
ቁ
,
(19)
em que Kc
tab
é Kc tabelado (adimensional); U
2
, velocidade média do vento a 2
m de altura (m s
-1
); UR
min
, média da umidade relativa mínima diária (%); e h,
altura da planta (m).
Tabela 6 - Valores médios do coeficiente de cultura (Kc), em função do
estádios de desenvolvimento da cultura cana-de-açúcar
Estádios Definição Kc
Inicial Estabelecimento 0,45
Crescimento Período vegetativo 0,85
Produção Floração até início da maturação 1,15
Maturação Início da maturação até a colheita 0,55
Fonte: Doorenbos e Kassam (1979).
O método utilizado para calcular a ETo foi o de Penman-Monteith
descrito no Boletinho FAO-56 (ALLEN et al., 2006).
۳܂ܗൌ
,ૡᇞ
ሺ
܀ܖି۵
ሻ
ା
ૢ
܂శૠ
܃₂ሺ܍
ܛ
ି܍
܉
ሻ
ᇞାሺା,܃₂ሻ
(20)
em que ETo é evapotranspiração de referência (mm d
-1
); Rn, saldo de radiação
à superfície da cultura (MJ m
-2
d
-1
); G, densidade do fluxo de calor do solo (MJ
m
-2
d
-1
); T, temperatura média diária (°C); U
2
, velocidade do vento a 2 m de
altura (m s
-1
); e
s
, pressão do vapor de saturação (kPa); e
a
, pressão do vapor
atual (kPa); ᇞ, declividade da curva de pressão de vapor (kPa °C
-1
); γ,
coeficiente psicrométrico (kPa °C
-1
).
30
ᇞൌ
ૢૡ ࢋ
ࢇ
ሺࢀାૠ,ሻ²
(21)
ࢋ
ࢇ
ൌ,ࢋ
ૠ,ૠࢀ
ࢀశૠ,
(22)
܍
ܛ
ൌ
܍
܉
ሺ
܂ܖ
ሻ
܃܀
ܕ܉ܠ
ା ܍
܉
ሺ܂ܠሻ
܃܀
ܕܑܖ
(23)
em que e
a
(Tn) é pressão do vapor de saturação da temperatura mínima Tn
(kPa); e
a
(Tx), pressão do vapor de saturação da temperatura máxima Tx (kPa);
UR
min
, umidade relativa mínima (%); UR
max
, umidade relativa máxima (%).
܀ܖൌ܀ܖܛ െ ܀ܖܔ (24)
em que Rns é saldo de radiação de ondas curtas (MJ m
-2
d
-1
); e Rnl, saldo de
radiação de ondas longas (MJ m
-2
d
-1
).
܀ܖܛൌ
ሺ
െ હ
ሻ
܀ܛ (25)
em que α é albedo (adimensional); α = 0,23.
܀ܖܔൌ,ૢ.
ିૢ
ቂ
ሺ
܂ܠାૠ,
ሻ
ା
ሺ
܂ܖାૠ,
ሻ
ቃ൫,െ ,
ඥ
܍
܉
൯ቀ,
ܖ
ۼ
െ ,ቁ
(26)
em que Tx é temperatura máxima do dia (°C); Tn, temperatura mínima do dia
(°C).
۵ൌ,ૡ
ሺ
܂ܕ
ܑ
െ ܂ܕ
ܑି
ሻ
(27)
em que Tm
i
é temperatura média do ar do dia i (°C); Tm
i-1
, temperatura média
do ar do dia i-1 (°C).
A correção para a velocidade do vento em função da altura do
anemômetro foi feita pela seguinte equação:
ࢁ
ࢁ
ࢠ
ൌ
,ૡૠ
ሺૠ,ૡ ࢠି,ሻ
(28)
31
em que Uz é velocidade do vento medida à altura z (m s
-1
); z, altura de
medição da velocidade do vento (m); z = 10.
ൌ,
ࡼ
ࣅ
(29)
em que P é pressão atmosférica (kPa); ߣ, calor latente de evaporação (MJ kg
-1
).
ࣅൌ,െ ,.
ି
ࢀ (30)
ࡼൌ,ቀ
ૢି,ࢆ
ૢ
ቁ
,
(31)
em que Z é altitude (m).
3.2.10. Evapotranspiração da cultura (ETc)
Segundo Doorenbos e Kassam (1979), quando a ETc for menor do que
a ETm, ocorre um déficit de evapotranspiração, que resulta numa redução da
produtividade. O cálculo da ETc utilizado foi o de MANTOVANI (1997), definido
pela equação 32, que é muito utilizado na área de gestão de irrigação.
ࡱࢀࢉൌ ࡱࢀ ࡷࢉ ࡷ࢙ (32)
em que ETc é evapotranspiração da cultura (mm d
-1
); Ks, coeficiente de
estresse hídrico (adimensional).
࢙ൌ
ሾࡸାሿ
ሾࢀାሿ
(33)
em que LAA é lâmina real de água no solo (mm); CTA, capacidade total de
água no solo (mm).
3.3. Modelo de Mantovani
O modelo de Mantovani (MANTOVANI, 1993) relaciona a produtividade
da cultura com a água de irrigação e a uniformidade de aplicação. Ele foi
desenvolvido a partir do modelo de Stewart. Para a estimativa da produtividade
32
da cultura o modelo utiliza como dados de entrada, a produtividade máxima da
cultura, o coeficiente de déficit e a fração da evapotranspiração máxima da
cultura, durante o seu ciclo fenológico, suprida por outras funções de água
diferentes da irrigação. Cuja expressão matemática é definida pela equação 34.
ࡼൌࡼ
ࢇ࢞
ሾ
െ ࢟ ࢊ ሺ െ ܘሻ
ሿ
(34)
em que Cd é coeficiente de déficit (adimensional); p, fração da
evapotranspiração máxima da cultura suprida por outras fontes de água
diferentes da irrigação (adimensional).
3.3.1. Produtividade máxima da cultura (P
max
)
A produtividade máxima utilizada no modelo de Mantovani foi a mesma
do modelo de Stewart, o MZA, descrito pela equação 9.
3.3.2. Coeficiente de sensibilidade da cultura ao déficit hídrico (Ky)
O Ky foi estimado de acordo com os estádios de desenvolvimento da
cultura da cana-de-açúcar apresentados na Tabela 5.
3.3.3. Coeficiente de déficit (Cd)
O Cd é um índice relacionado ao manejo de água e ao atendimento da
demanda hídrica da cultura pela irrigação, apresentando um componente
tecnológico associado à eficiência do manejo e outro estratégico associado à
magnitude da lâmina de irrigação a ser aplicada. A produção máxima só pode
ser alcançada se o Cd for igual a zero, pois este quantifica o déficit de água a
que está submetida uma área da superfície irrigada. Mantovani (1993)
determinou o coeficiente descrito pela seguinte equação:
ࢊൌ
ە
۔
ۓ
ቈ
ିࢁା
ࡸ
࢘
ࡸ
࢈
ૡିૡࢁ
ቂ െ
ࡸ
࢈
ࡸ
࢘
ሺ
ࢁ െ
ሻ
ቃ,ࡸ
࢈
ࡸ
࢘
െ
ࡸ
࢈
ࡸ
࢘
, ࡸ
࢈
൏ࡸ
࢘
(35)
33
em que CUC é o coeficiente de uniformidade de Christiansen (decimal); L
b
,
lâmina bruta aplicada na cultura durante seu ciclo fenológico (mm); L
r
, lâmina
requerida pela cultura durante seu ciclo fenológico (mm).
Segundo Mantovani (1993), o primeiro conceito de uniformidade foi
desenvolvido por Christiansen (1942), e é comumente chamado de coeficiente
de uniformidade de Christiansen (CUC). De acordo com Mantovani (1993), este
é um dos mais utilizados para quantificar a uniformidade de aplicação de água
por um sistema de irrigação por pivô central, sendo descrito pela seguinte
equação:
ࢁൌቂ െ
∑ |
ࢄ
ష
ࢄ
|
స
ࢄ
ቃ (36)
em que CUC, coeficiente de uniformidade de Christiansen (%); n, número de
coletores na área entre quatro emissores; X
i
, lâmina de água coletada no i-
ésimo coletor (mm); X
m
, valor médio das lâminas de água coletada (mm).
A L
b
foi atribuída com a água da irrigação aplicada e a precipitação
durante o ciclo, e a L
r
atribuída com o total da evapotranspiração da cultura.
Fonte: Mantovani (1993).
Figura 4 - Modelo linear de distribuição de água pelos aspersores.
Para o desenvolvimento do coeficiente de déficit, o autor considerou
que o perfil de distribuição de água pelos aspersores segue uma distribuição
34
uniforme, função linear, e que 50% da área recebem uma lâmina de água igual
ou superior à lâmina bruta, conforme exemplificado pela Figura 4, em que H
R
corresponde à lâmina requerida pela cultura, H
G
a lâmina bruta, H
max
a lâmina
máxima aplicada, H
min
a lâmina mínima aplicada e H
D
o déficit de água.
Entretanto, Faccioli (2002) relata que a distribuição normal acumulada
pode ser utilizada para descrever as eficiências de irrigação e as uniformidades
de distribuição de água e para caracterizar os padrões de precipitação dos
aspersores. A partir do coeficiente linear proposto por Mantovani (1993),
Faccioli (2002) determinou o modelo de distribuição normal descrito pela
equação 37.
ࢊൌ
ە
ۖ
ۖ
۔
ۖ
ۖ
ۓ
ۏ
ێ
ێ
ێ
ۍ
ቌ
,ૡ
ሺ
షࢁ
ሻ
షశ
ࡸ
࢘
ࡸ
࢈
,ૠሺషࢁሻ
ቍ
,
ے
ۑ
ۑ
ۑ
ې
ቀ െ
ࡸ
࢈
ࡸ
࢘
ቁ
ሺିࢁሻ
ࡸ
࢈
ࡸ
࢘
,ࡸ
࢈
ࡸ
࢘
െ
ࡸ
࢈
ࡸ
࢘
, ࡸ
࢈
൏ࡸ
࢘
(37)
Segundo Faccioli (2002), a Figura 5 apresenta o gráfico da função
densidade de probabilidade acumulada para o modelo de distribuição normal,
com as áreas A, B, C e D definidas. A quantidade de água armazenada na
zona radicular é representada por A e C, a água percolada é representada por
B, e o déficit de água no solo é representado por D.
Fonte: Faccioli (2002).
Figura 5 - Modelo normal de distribuição de água pelos aspersores.
35
Neste trabalho foi considerado o coeficiente de déficit de distribuição
normal, proposto por Faccioli (2002), descrito pela equação 37.
3.3.4. Fração da evapotranspiração máxima da cultura suprida por outras
fontes de água diferentes da irrigação (p)
A fração da evapotranspiração máxima da cultura suprida por outras
fontes de água diferentes da irrigação (p) é uma variável relacionada aos
fatores edáficos, climáticos e da própria cultura, sendo determinada pela
equação 38. O valor de p deve ser maior ou igual a zero e menor ou igual a 1
ܘൌ
ࢃାࡼࢋࢌାࡲ
ࡱࢀ
(38)
em que W é água armazenada no solo (mm); Pef, total da precipitação efetiva
ocorrida durante o ciclo da cultura (mm); CF, contribuição capilar do lençol
freático (mm).
Foram consideradas apenas as variáveis W, Pef e ETm para calcular p.
Estas variáveis foram obtidas por meio do balanço hídrico diário do software
Irriplus, tomando W como a água disponível no solo (AD), calculada pela
equação 39, e a Pef pela equação 40.
ࡰൌ
ࢁࢊࢇࢊࢋିࡼ
ࢊ
ࢇ
ࢆ (39)
em que AD é água disponível no solo (mm); Umidade é umidade real do solo
(%); Pm, ponto de murcha (%); d
a
, densidade do solo (g cm
-3
); Z, profundidade
efetiva do sistema radicular (cm).
ࡼࢋࢌൌ
∑
ቂ,ૢૠૠ ,ૡ ࢍ
ሺ
ࡼ
ሻ
െ ,ૢૠ ࢍ
ሺ
ࡼ
ሻ
ቀ
ࡿ
ష
ࡿ
ቁቃ (40)
em que Pef é total de precipitação efetiva do ciclo (mm); P
i
, precipitação do
dia i (mm); S
i-1
, água disponível no solo da primeira camada no dia i-1(mm); S
i
,
capacidade de água total na primeira camada no dia i (mm).
36
3.4. Modelos por regressão linear múltipla
Cada vez mais tem se aplicado análises estatísticas para a otimização
de processos, devido aos bons resultados que estas análises proporcionam. A
análise de regressão é uma técnica estatística para investigar e modelar a
relação entre variáveis, sendo uma das mais utilizadas na análise de dados.
A regressão linear múltipla é usada para estudar a relação entre uma
variável dependente (Y) e várias independentes (X
1
, X
2
, X
3
... X
n
). De modo
geral, tem por objetivo estimar os parâmetros desconhecidos do modelo e
estabelecer equações que possa ser usada para predizer valores de Y em
relação às variáveis independentes (JOHNSON; WICHERN, 2002). O modelo
é apresentando pela seguinte equação:
ࢅ
ൌ ࢼ
ࢼ
ࢄ
ࢼ
ࢄ
… ࢼ
ࢄ
ࢋ
(41)
em que Y
i
é observação da variável dependente para o i-ésimo nível; β
0
,
coeficiente da regressão, representa o intercepto da reta ao eixo y; β
i
,
coeficiente de regressão no i-ésimo nível, representa a variação de Y
i
em
função da variação da variável X
i
; X
i
, é variável independente para o i-ésimo
nível; e
i
, erro associado entre o valor observado Y
i
e o correspondente ponto
na curva do modelo proposto para o mesmo nível X
i
.
Um dos problemas mais frequentes durante a especificação de um
modelo de regressão linear múltipla é a seleção do conjunto de variáveis
independentes a serem incluídas no modelo. Talvez muitas delas pouco
contribuam ou nada para a precisão da predição do modelo. A escolha
apropriada de algumas delas fornece a melhor predição, entretanto devemos
saber quais e quantas variáveis serão selecionadas (SNEDECOR; COCHRAM,
1982).
Segundo Johnson e Wichern (2002), os métodos mais conhecidos na
literatura para seleção de variáveis para um modelo de regressão linear
múltipla são: exaustivo, melhores subconjuntos, backward, forward e stepwise.
O resultado do software Irriplus apresenta grande quantidade de
informações diárias detalhadas, referente ao balanço hídrico, dados climáticos
e irrigação, totalizando 112 variáveis. Deste modo foi elaborado modelos de
37
regressão linear múltipla relacionando a produtividade observada em campo da
cana-de-açúcar com as variáveis do resultado do Irriplus.
O modelo para estimar a produtividade está apresentado pela equação
41. Para estimar os coeficientes da regressão, foi utilizado o método dos
mínimos quadrados, descrito pela seguinte equação:
ࢼൌ
ሺ
ࢄ′ࢄ
ሻ
ି
ሺ
ࢄ′ࢅ
ሻ
(42)
em que β é coeficientes da regressão; X, matriz das variáveis independentes;
Y, matriz das variáveis dependentes.
Para seleção das variáveis que predizem a produtividade foi utilizado o
método exaustivo. Este método consiste em ajustar todas as regressões
possíveis e utilizar critérios de comparação para melhor solução. Os critérios
estatísticos utilizados foram:
1. Teste de aderência Kolmogorov-Smirnov, para avaliar se a distribuição de
dados da variável aleatória é proveniente de uma distribuição normal.
Segundo Sokal e Rohlf (1995), este teste avalia se duas amostras tem
distribuição semelhante e observa a máxima diferença absoluta entre a
função de distribuição acumulada assumida para os dados e a função de
distribuição empírica dos dados. Como critério, comparamos esta diferença
com um valor crítico, para um dado nível de significância. A hipótese de
nulidade é de que as duas amostras são igualmente distribuídas.
ࡰൌࡹࢄ
|
ࡲ
ሺ
࢞
ሻ
െ ࡿሺ࢞ሻ
|
(43)
em que F(x) é função de distribuição acumulada assumida para os dados;
S(x), função de distribuição acumulada empírica dos dados.
2. Teste F de Fischer-Snedecor, para testar a existência de regressão. O teste
é efetivado através da distribuição de Fischer-Snedecor. A hipótese é aceita
caso haja regressão de Y em X
1
, X
2
, X
3
, ..., X
p
com nível de significância α =
5%, Se F
calc
> F
tab
;
38
3. Teste t de Student, para avaliar a significância dos coeficientes da
regressão. A hipótese é aceita se t
calc
> t
tab
com nível de significância α = 5%.
Os valores calculados para o modelo de melhor ajuste são dados pela
expressão que relaciona todos os coeficientes da regressão com seu desvio
padrão;
4. Coeficiente de determinação (R
2
), para avaliar o percentual de variação de y
pelo conjunto de regressores x (x
1
, X
2
, ..., x
p
);
5. Coeficiente de determinação ajustado (R
ୟୢ୨
ଶ
), para corrigir o R
2
. A inclusão de
variáveis no modelo, com maior ou menor poder explicativo, eleva o R
2
.
Deve-se ajustar o coeficiente que é penalizado quando incluído variáveis
com menor poder explicativo.
Os critérios são avaliados de acordo com a ordem apresentada. Muitos
testes estatísticos requerem a pressuposição de normalidade, para os modelos
de regressão é frequentemente útil construir estimativas de intervalos de
confiança para os coeficientes de regressão. O desenvolvimento de um
procedimento para obter esses intervalos de confiança requer que os erros
sejam normal e independentemente distribuídos. Deste modo, caso a variável
aleatória não seja proveniente de uma distribuição normal, avaliada pelo teste
de aderência de Kolmogorov-Smirnov, ela será excluída do modelo.
Com as variáveis provenientes de uma distribuição normal, são
geradas todas as combinações possíveis, e ajustado as regressões. Para cada
regressão são realizados os testes de F de Fischer-Snedecor, t de Student,
coeficiente de determinação e coeficiente de determinação ajustado. A
equação da regressão que apresentar o melhor resultado por todos os critérios
estatísticos é o modelo selecionado.
O modelo de regressão linear múltipla selecionado neste trabalho está
representado pela equação 44. A equação foi ajustada com dados da safra
2007/2008 e avaliado na safra 2008/2009 estimando a produtividade.
Os histogramas cumulativos de cada variável selecionada no modelo,
especificando os valores máximos de divergência de Kolmogorov-Smirnov, os
valores dos testes de F de Fischer-Snedecor, t de Student, coeficiente de
39
determinação e coeficiente de determinação ajustado, estão apresentados no
resultado.
O modelo foi relacionado com as seguintes variáveis: irrigação total
necessária (ITN), capacidade total de água no solo (CTA), AD, ETo, ETc e
ETm, sendo descrito seguinte equação:
ࡼൌૠ,ૠૡૢ
ሺ
, ࡵࢀࡺ
ሻ
െ
ሺ
,ૡૠૢ ࢀ
ሻ
ሺ
,ૢ ࡰ
ሻ
ሺ
,ૢૢ ࡱࢀ
ሻ
ሺ,ૡૠ ࡱࢀࢉሻ െ ሺ,ૠૠૡ ࡱࢀሻ
(44)
em que ITN é irrigação total necessária (mm); CTA, capacidade total de água
no solo (mm).
ࡵࢀࡺൌ
ࡵࡾࡺ
ࡱࢇ
(45)
em que IRN é irrigação real necessária (mm); Ea, eficiência de aplicação da
irrigação (decimal).
ࡵࡾࡺൌ
ሺ
ࢉିࡼ
ሻ
ࢊ
ࢇ
ࢆ ࢌ
െ ࡼࢋ (46)
em que Cc é capacidade de campo (%); f, fator de disponibilidade de água no
solo (decimal); Pe, precipitação efetiva (mm).
ࢀൌ
ࢉିࡼ
ࢊ
ࢇ
ࢆ (47)
Os dados de ITN, IRN, CTA, AD, Ea, Cc, Pm, d
a
, Z, f e Pe utilizados
nas safras 2007/2008 para ajustar a equação e safra 2008/2009 para avaliar a
equação estão apresentados no Apêndice B.
3.5. Localização da pesquisa e caracterização da área experimental
Foram utilizados dados reais de produção da cana-de-açúcar RB 86-
7515, safras 2007/2008 e 2008/2009, do município de Jaíba localizado no norte
do estado de Minas Gerais. As coordenadas geográficas são: 15°20’16’’ de
latitude Sul, 43°40’26’’ de longitude Oeste e 478 m de altitude. Os dados foram
40
cedidos pela Fazenda SADA Bio-Energia que possui uma área de 4.735 ha de
plantação de cana-de-açúcar.
O clima é semiárido, com baixa umidade relativa e altas temperaturas
na maior parte do ano.
O solo da propriedade é franco-arenoso, classificado como um
Neossolo Quartzarênico. Apresenta elevada taxa de infiltração e baixa
capacidade de retenção de água, além de reduzida capacidade de troca
catiônica.
O manejo foi dividido por parcelas, todas foram irrigadas por pivô
central da fabricante Valley Valmont, modelo 4871-8000. Nas Tabelas 7 e 8
estão apresentados os detalhes das parcelas de cada safra com área, datas e
total de dias de manejo.
3.6. Avaliação dos modelos
Para avaliar os modelos, foi utilizada análise descritiva e testes de
análise comparativa entre os dados estimados e observados. Os testes
estatísticos utilizados foram: teste-t pareado, para avaliar a diferença
significativa entre as médias de produtividade estimada e observada; erro
relativo percentual (ERP), para avaliar a produtividade estimada de cada
parcela; e erro médio absoluto (MAE), para avaliar o erro total de estimativa da
produtividade.
Para o teste-t pareado, utilizou-se nível de significância de 5% com as
seguintes hipóteses:
൜
ࡴ
: ࣆ
െ ࣆ
ࢋ
ൌ
ࡴ
: ࣆ
െ ࣆ
ࢋ
്
(48)
em que H
0
é hipótese de nulidade; H
1
, hipótese alternativa; µ
o
, média da
produtividade observada; µ
e
, média da produtividade estimada.
41
Tabela 7 - Informações das parcelas da safra 2007/2008
Parcela Área (ha) Data Inicial Data Final Total de Dias
P 02 - RB 86-7515 67 28/03/2007 29/06/2008 459
P 03 - RB 86-7515 67 28/03/2007 19/08/2008 510
P 04 - RB 86-7515 57 26/11/2007 21/09/2008 300
P 05 - RB 86-7515 70 28/03/2007 13/06/2008 443
P 06 - RB 86-7515 57 26/11/2007 19/09/2008 298
P 07 - RB 86-7515 70 28/03/2007 12/09/2008 534
P 08 - RB 86-7515 70 28/03/2007 05/06/2008 435
P 09 - RB 86-7515 70 28/03/2007 15/06/2008 445
P 10 - RB 86-7515 70 28/03/2007 27/05/2008 426
P 11 - RB 86-7515 57 26/11/2007 22/09/2008 301
P 12 - RB 86-7515 57 28/03/2007 05/09/2008 527
P 13 - RB 86-7515 57 26/11/2007 28/10/2008 337
P 14 - RB 86-7515 70 27/03/2007 29/06/2008 460
P 15 - RB 86-7515 70 27/03/2007 28/06/2008 459
P 16 - RB 86-7515 57 28/03/2007 17/10/2008 569
P 17 - RB 86-7515 70 28/03/2007 17/04/2008 386
P 18 - RB 86-7515 70 28/03/2007 14/06/2008 444
P 19 - RB 86-7515 70 28/03/2007 27/04/2008 396
P 20 - RB 86-7515 120 13/06/2007 26/06/2008 379
P 21 - RB 86-7515 120 05/09/2007 20/05/2008 258
P 22 - RB 86-7515 70 20/06/2007 31/08/2008 439
P 23 - RB 86-7515 57 26/11/2007 23/09/2008 302
P 24 - RB 86-7515 70 28/03/2007 31/03/2008 369
P 25 - RB 86-7515 70 28/03/2007 28/05/2008 427
42
Tabela 8 - Informações das parcelas da safra 2008/2009
Parcela Área (ha) Data Inicial Data Final Total de Dias
P 01 - RB 86-7515 57 01/10/08 29/08/09 332
P 02 - RB 86-7515 110 18/03/08 17/04/09 395
P 03 - RB 86-7515 70 11/04/08 04/05/09 388
P 04 - RB 86-7515 70 31/03/08 05/05/09 400
P 05 - RB 86-7515 70 13/06/08 04/06/09 356
P 06 - RB 86-7515 57 06/03/08 22/03/09 381
P 07 - RB 86-7515 70 30/06/08 16/07/09 381
P 08 - RB 86-7515 57 11/11/08 29/09/09 322
P 09 - RB 86-7515 70 26/03/08 04/05/09 404
P 10 - RB 86-7515 70 20/04/08 05/05/09 380
P 11 - RB 86-7515 57 11/11/08 28/08/09 290
P 12 - RB 86-7515 70 24/06/08 30/05/09 340
P 13 - RB 86-7515 70 29/07/08 18/05/09 293
P 14 - RB 86-7515 70 18/06/08 31/05/09 347
P 15 - RB 86-7515 70 02/04/08 05/05/09 398
P 16 - RB 86-7515 57 24/11/08 24/09/09 304
P 17 - RB 86-7515 70 16/08/08 19/05/09 276
P 18 - RB 86-7515 70 24/09/08 19/05/09 237
P 19 - RB 86-7515 57 11/11/08 20/08/09 282
P 20 - RB 86-7515 70 03/06/08 30/05/09 361
P 21 - RB 86-7515 57 11/11/08 27/08/09 289
P 22 - RB 86-7515 61 23/12/08 07/10/09 288
P 23 - RB 86-7515 57 17/11/08 04/09/09 291
P 24 - RB 86-7515 61 23/12/08 07/10/09 288
P 25 - RB 86-7515 61 26/11/08 07/10/09 315
P 26 - RB 86-7515 57 11/11/08 30/08/09 292
P 27 - RB 86-7515 61 10/12/08 28/09/09 292
43
O ERP está apresentado pela seguinte equação:
ࡱࡾࡼ
ൌ
ࡱ
ష
ࡻ
ࡻ
(49)
em que ERP
i
é erro relativo percentual no i-ésimo nível (%); O
i
, valor observado
no i-ésimo nível; E
i
, valor estimado no i-ésimo nível.
O MAE está apresentado pela seguinte equação:
ࡹࡱൌ
∑ |
ሺࡱ
െ ࡻ
ሻ
|
ୀ
(50)
em que n é número de observações.
44
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1. Modelo de Stewart
O Modelo de Stewart requer como dado de entrada a produtividade
máxima (P
max
), que foi estimada pelo Método da Zona Agroecológica (MZA), a
Tabela 9 apresenta os resultados da safra 2007/2008 estimados pelo MZA.
Para estimar a P
max
, considerou a taxa de produção de matéria seca de folhas
(ym) igual a 65 kg ha
-1
h
-1
em todas as parcelas. Para a cultura da cana-de-
açúcar a temperatura média (Tm) superior a 20°C e inferior a 35°C, ym é igual
65 kg ha
-1
h
-1
, a menor Tm foi igual a 24,13°C e a maior igual a 25,46°C. A
correção em função do desenvolvimento da cultura e área foliar (cL) foi igual
0,5, conforme a Tabela 2, e a correção para a parte colhida (cH) igual a 1,00.
A Tabela 10 apresenta os resultados da produtividade estimada pelo
modelo de Stewart da safra 2007/2008. O maior e menor erro relativo
percentual (ERP) foram de -21,45% na parcela 21 e -1,12% na parcela 4,
respectivamente. A diferença entre a produtividade estimada e observada e o
ERP de cada parcela, pode ser visualizado pelas Figuras 6 e 7.
De acordo com a Tabela 11, a média da produtividade estimada foi de
113,58 t ha
-1
e de 113,47 t ha
-1
para produtividade observada em campo e o
erro médio absoluto (MAE) de 10,10.
45
Tabela 9 - Produtividade máxima da safra 2007/2008 estimada pelo Método da Zona Agroecológica
Parcela G F Rse Tm yc yon P
max
P 01 - RB 86-7515 335 0,4697 351,62 24,56 418,46 222,61 172,09
P 02 - RB 86-7515 459 0,4750 354,01 24,37 420,59 223,93 235,71
P 03 - RB 86-7515 510 0,4797 356,18 24,13 422,49 225,10 261,93
P 04 - RB 86-7515 300 0,4700 351,75 24,28 418,80 222,83 154,25
P 05 - RB 86-7515 443 0,4734 353,29 24,44 419,89 223,53 227,45
P 06 - RB 86-7515 298 0,4697 351,64 24,28 418,72 222,78 153,23
P 07 - RB 86-7515 534 0,4813 356,92 24,15 423,04 225,42 274,20
P 08 - RB 86-7515 435 0,4725 352,91 24,46 419,53 223,32 223,33
P 09 - RB 86-7515 445 0,4736 353,38 24,43 419,98 223,59 228,48
P 10 - RB 86-7515 426 0,4715 352,44 24,48 419,09 223,07 218,69
P 11 - RB 86-7515 301 0,4701 351,81 24,29 418,84 222,85 154,76
P 12 - RB 86-7515 527 0,4809 356,76 24,13 422,93 225,36 270,63
P 13 - RB 86-7515 337 0,4696 351,58 24,59 418,42 222,59 173,10
P 14 - RB 86-7515 460 0,4750 354,02 24,37 420,60 223,93 236,22
P 15 - RB 86-7515 459 0,4749 353,98 24,37 420,55 223,91 235,70
P 16 - RB 86-7515 569 0,4812 356,91 24,29 422,89 225,32 292,04
P 17 - RB 86-7515 386 0,4660 349,97 24,52 417,03 221,80 198,18
P 18 - RB 86-7515 444 0,4735 353,34 24,44 419,94 223,56 227,97
P 19 - RB 86-7515 396 0,4674 350,60 24,53 417,53 222,10 203,29
P 20 - RB 86-7515 379 0,4652 349,60 24,49 416,89 221,68 194,66
P 21 - RB 86-7515 258 0,4375 337,70 25,46 406,38 215,39 132,48
P 22 - RB 86-7515 439 0,4657 349,83 24,25 417,34 221,97 148,14
P 23 - RB 86-7515 302 0,4702 351,87 24,30 418,88 222,88 155,27
P 24 - RB 86-7515 369 0,4634 348,82 24,50 416,11 221,24 189,48
P 25 - RB 86-7515 427 0,4716 352,50 24,48 419,14 223,10 219,20
G (dias) – duração do ciclo da cultura; F – fração do dia em que o sol fica encoberto por nuvens; Rse (cal cm
-1
d
-1
) – radiação efetiva de ondas curtas para dias claros; Tm (°C) – temperatura
média; yc (kg ha
-1
d
-1
) – taxa de produção bruta de matéria seca da cultura-padrão em dia sem nuvens; yon (kg ha
-1
d
-1
) – taxa de produção bruta de matéria seca da cultura-padrão em dia
completamente nublado; P
max
(t ha
-1
) – produtividade máxima da cultura.
46
Tabela 10 - Produtividade real da safra 2007/2008 estimada pelo modelo de
Stewart
Parcela P
max
ETc ETm P P
obs
ERP
P 01 - RB 86-7515 172,09 1199,92 1628,43 117,75 102,42 14,97
P 02 - RB 86-7515 235,71 1648,50 2613,50 131,27 117,21 12,00
P 03 - RB 86-7515 261,93 1535,97 2471,10 142,99 128,19 11,55
P 04 - RB 86-7515 154,25 1033,65 1416,62 104,21 105,39 -1,12
P 05 - RB 86-7515 227,45 1661,34 2535,48 133,35 148,49 -10,20
P 06 - RB 86-7515 153,23 1114,52 1403,92 115,33 122,16 -5,59
P 07 - RB 86-7515 274,20 1632,00 2575,83 153,63 148,79 3,25
P 08 - RB 86-7515 223,33 1499,50 2421,79 121,27 138,36 -12,35
P 09 - RB 86-7515 228,48 1521,50 2187,19 145,04 135,40 7,12
P 10 - RB 86-7515 218,69 1418,55 2446,01 108,46 122,21 -11,25
P 11 - RB 86-7515 154,76 1066,10 1421,46 108,33 112,03 -3,30
P 12 - RB 86-7515 270,63 1589,06 3099,87 112,35 122,76 -8,48
P 13 - RB 86-7515 173,10 1173,17 1638,05 114,15 124,04 -7,97
P 14 - RB 86-7515 236,22 1454,64 2258,13 135,36 141,58 -4,39
P 15 - RB 86-7515 235,70 1852,09 2347,19 176,04 161,92 8,72
P 16 - RB 86-7515 292,04 1497,20 3371,60 97,21 84,51 15,03
P 17 - RB 86-7515 198,18 992,96 2289,14 63,52 53,21 19,38
P 18 - RB 86-7515 227,97 1503,01 2226,52 139,07 129,50 7,39
P 19 - RB 86-7515 203,29 968,83 2281,31 62,94 65,39 -3,75
P 20 - RB 86-7515 194,66 1043,86 1980,15 84,21 92,29 -8,76
P 21 - RB 86-7515 132,48 906,05 1600,39 63,51 80,85 -21,45
P 22 - RB 86-7515 148,14 1052,64 1273,39 117,33 98,50 19,12
P 23 - RB 86-7515 155,27 1080,22 1485,12 104,47 111,37 -6,20
P 24 - RB 86-7515 189,48 1124,85 2199,66 78,38 84,28 -7,00
P 25 - RB 86-7515 219,20 1513,70 2598,09 109,41 106,01 3,21
P
max
(t ha
-1
) – produtividade máxima da cultura; ETc (mm) – evapotranspiração da cultura; ETm (mm) –
evapotranspiração máxima da cultura; P (t ha
-1
) – produtividade estimada; P
obs
(t ha
-1
) – produtividade observada; ERP
(%) – erro relativo percentual.
47
Figura 6 - Produtividade real da safra 2007/2008 estimada pelo modelo de
Stewart.
Figura 7 - ERP da produtividade real da safra 2007/2008 estimada pelo modelo
de Stewart.
y = 0,974x + 2,953
R² = 0,838
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Produtividade estimada(t ha
-1
)
Produtividade observada (t ha
-1
)
Modelo de Stewart (2007/2008)
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
ERP (%)
Parcelas
Modelo de Stewart (2007/2008)
48
Tabela 11 - Análise descritiva do modelo de Stewart da safra 2007/2008
Estimados Observados MAE ERP
Média 113,58 113,47 10,10 -
Mínimo 62,94 53,21 - -1,12
Máximo 176,04 161,92 - -21,45
Desvio Padrão 28,48 26,75 - -
O teste-t pareado, para avaliar se existe diferença entre as médias de
produtividade estimada e observada, não demonstrou diferença significativa (p
= 0,962602), com 5% de significância.
A Tabela 12 apresenta os resultados da produtividade estimada pelo
modelo de Stewart da safra 2008/2009. O maior e o menor ERP foram de -
16,7% na parcela 22 e -0,16% na parcela 21, respectivamente. Na Tabela 13
estão apresentados os resultados da P
max
estimada pelo MZA.
De acordo com a Tabela 14, a média da produtividade estimada foi de
121,39 t ha
-1
e de 121,81 t ha
-1
para produtividade observada em campo e o
MAE de 7,92. O teste-t pareado não demonstrou diferença significativa (p =
0,817916), com 5% de significância.
Para estimar a P
max
, considerou ym igual a 65 kg ha
-1
h
-1
, cL igual a 0,5
e cH igual a 1,00 em todas as parcelas. Os resultados da P
max
estimado pelo
MZA estão apresentados na Tabela 14.
49
Tabela 12 - Produtividade real da safra 2008/2009 estimada pelo modelo de
Stewart
Parcela P
max
ETc ETm P P
obs
ERP
P 01 - RB 86-7515 170,62 1141,42
1363,38
128,42 127,02 1,10
P 02 - RB 86-7515 202,76 1398,71
1795,61
148,98 139,39 6,88
P 03 - RB 86-7515 199,22 1358,26
1791,85
141,37 156,48 -9,66
P 04 - RB 86-7515 205,36 1404,4
1787,92
152,5 140,04 8,90
P 05 - RB 86-7515 182,81 1300,46
1622,17
139,3 122,85 13,39
P 06 - RB 86-7515 195,59 1336,84
2055,04
113,56 119,28 -4,80
P 07 - RB 86-7515 195,69 1376,17
1698,8
151,09 161,76 -6,60
P 08 - RB 86-7515 158,36 935,91
1203,91
116,06 121,24 -4,27
P 09 - RB 86-7515 207,39 1325,38
1814,06
140,35 134,94 4,01
P 10 - RB 86-7515 195,13 1382,93
1741,07
146,96 155,04 -5,21
P 11 - RB 86-7515 149,18 921,98
1090,91
121,46 120,28 0,98
P 12 - RB 86-7515 174,55 1192,36
1542,38
127,02 136,42 -6,89
P 13 - RB 86-7515 150,37 1028,16
1289,29
113,82 117,57 -3,19
P 14 - RB 86-7515 178,16 1255,89
1580,38
134,27 123,56 8,67
P 15 - RB 86-7515 204,33 1609,98
1843,27
173,3 168,5 2,85
P 16 - RB 86-7515 151,7 785,07
1138,19
95,22 105,81 -10,01
P 17 - RB 86-7515 141,67 785,29
1182,55
84,56 99,63 -15,13
P 18 - RB 86-7515 121,78 729,95
933,83
89,88 102,93 -12,68
P 19 - RB 86-7515 145,09 861,38
1041,13
115,03 114,34 0,60
P 20 - RB 86-7515 185,39 1215,82
1661,96
125,67 116,47 7,90
P 21 - RB 86-7515 148,67 890,39
1085,07
116,66 116,85 -0,16
P 22 - RB 86-7515 136,83 640,78
988,38
79,09 94,95 -16,70
P 23 - RB 86-7515 149,68 849,57
1101,56
108,59 97,69 11,16
P 24 - RB 86-7515 136,83 757,71
988,38
98,51 89,06 10,61
P 25 - RB 86-7515 150,68 807,8
1127,81
99,37 96,73 2,73
P 26 - RB 86-7515 150,21 899,81
1103,67
116,91 116,24 0,58
P 27 - RB 86-7515 143,5 786,98
1057,28
99,48 93,84 6,01
P
max
(t ha
-1
) – produtividade máxima da cultura; ETc (mm) – evapotranspiração da cultura; ETm (mm) –
evapotranspiração máxima da cultura; P (t ha
-1
) – produtividade estimada; P
obs
(t ha
-1
) – produtividade observada; ERP
(%) – erro relativo percentual.
Tabela 13 - Análise descritiva do modelo de Stewart da safra 2008/2009
Estimados Observados MAE ERP
Média 121,39 121,81 7,92 -
Mínimo 79,09 89,06 - -0,16
Máximo 173,30 168,50 - -16,70
Desvio-padrão 23,21 21,66 - -
50
Tabela 14 - Produtividade máxima da safra 2007/2008 estimada pelo Método da Zona Agroecológica
Parcela G F Rse Tm yc yon P
max
P 01 - RB 86-7515 332 0,4589 346,81 24,76 414,64 220,37 170,62
P 02 - RB 86-7515 395 0,4666 350,24 24,72 417,19 221,90 202,76
P 03 - RB 86-7515 388 0,4669 350,36 24,66 417,38 222,01 199,22
P 04 - RB 86-7515 400 0,4685 351,10 24,64 417,97 222,37 205,36
P 05 - RB 86-7515 356 0,4619 348,14 24,62 415,51 220,89 182,81
P 06 - RB 86-7515 381 0,4642 349,17 24,74 416,31 221,36 195,59
P 07 - RB 86-7515 381 0,4658 349,88 24,54 417,11 221,85 195,69
P 08 - RB 86-7515 322 0,4650 349,50 24,44 416,98 221,76 158,36
P 09 - RB 86-7515 404 0,4686 351,13 24,65 417,97 222,37 207,39
P 10 - RB 86-7515 380 0,4657 349,85 24,63 416,97 221,76 195,13
P 11 - RB 86-7515 290 0,4621 348,24 24,32 416,05 221,22 149,18
P 12 - RB 86-7515 340 0,4591 346,93 24,71 414,36 220,22 174,55
P 13 - RB 86-7515 293 0,4486 342,38 25,19 410,26 217,72 150,37
P 14 - RB 86-7515 347 0,4604 347,47 24,67 414,87 220,52 178,16
P 15 - RB 86-7515 398 0,4683 350,98 24,65 417,87 222,32 204,33
P 16 - RB 86-7515 304 0,4687 351,20 24,45 418,38 222,59 151,70
P 17 - RB 86-7515 276 0,4437 340,27 25,31 408,49 216,66 141,67
P 18 - RB 86-7515 237 0,4311 335,06 25,41 404,30 214,16 121,78
P 19 - RB 86-7515 282 0,4603 347,43 24,30 415,41 220,83 145,09
P 20 - RB 86-7515 361 0,4627 348,50 24,60 415,85 221,08 185,39
P 21 - RB 86-7515 289 0,4619 348,14 24,32 415,98 221,17 148,67
P 22 - RB 86-7515 288 0,4821 357,28 24,49 423,30 225,58 136,83
P 23 - RB 86-7515 291 0,4651 349,56 24,33 417,11 221,84 149,68
P 24 - RB 86-7515 288 0,4821 357,28 24,49 423,30 225,58 136,83
P 25 - RB 86-7515 315 0,4693 351,47 24,45 418,61 222,72 150,68
P 26 - RB 86-7515 292 0,4626 348,44 24,33 416,21 221,31 150,21
P 27 - RB 86-7515 292 0,4754 354,21 24,49 420,83 224,06 143,50
G (dias) – duração do ciclo da cultura; F – fração do dia em que o sol fica encoberto por nuvens; Rse (cal cm
-1
d
-1
) – radiação efetiva de ondas curtas para dias claros; Tm (°C) – temperatura
média; yc (kg ha
-1
d
-1
) – taxa de produção bruta de matéria seca da cultura-padrão em dia sem nuvens; yon (kg ha
-1
d
-1
) – taxa de produção bruta de matéria seca da cultura-padrão em dia
completamente nublado; P
max
(t ha
-1
) – produtividade máxima da cultura.
51
Figura 8 - Produtividade real da safra 2008/2009 estimada pelo modelo de
Stewart.
Figura 9 - ERP da produtividade real da safra 2008/2008 estimada pelo modelo
de Stewart.
y = 0,978x + 2,248
R² = 0,832
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Produtividade estimada(t ha
-1
)
Produtividade observada (t ha
-1
)
Modelo de Stewart (2008/2009)
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
ERP (%)
Parcelas
Modelo de Stewart (2008/2009)
52
4.2. Modelo de Mantovani
O modelo de Mantovani requer como dado de entrada a P
max
, que
também foi estimada pelo MZA. A P
max
utilizada para está simulação foi à
mesma estimada pelo modelo de Stewart, safras 2007/2008 e 2008/2009,
levando em consideração que foi avaliado os mesmo dados.
O resultado da safra 2007/2008 está apresentado na Tabela 15. O
coeficiente de déficit (Cd) é calculado em função da lâmina bruta (Lb), lâmina
requerida (Lr) e do coeficiente de uniformidade de Christiansen (CUC). Os
valores de CUC informado pela SADA Agro-Energia foram de 90% para todos
os pivôs centrais de todas as parcelas.
De acordo com a Tabela 16, o maior e menor ERP foram de 260,83%
na parcela 17 e 16,45% na parcela 6, respectivamente. A média da
produtividade estimada foi de 198,13 t ha
-1
e de 113,47 t ha
-1
para
produtividade observada em campo e o MAE de 84,66. A diferença entre as
produtividades estimadas e observadas e o ERP de cada parcela pode ser
visualizado pelas Figuras 10 e 11. Nota-se que todas as produtividades
estimadas pelo modelo de Mantovani superestimaram todas as produtividades
observadas em campo. O teste-t pareado demonstrou diferença significativa (p
= 4,76479 x 10
-10
), com 5% de significância.
Analisando o gráfico da Figura 12, nota-se que houve pouca diferença
entre a produtividade estimada e máxima, o que não aconteceu com a
produtividade observada em campo. Quando o Cd é igual a zero a
produtividade estimada atinge a sua máxima, não quantificando déficit de água
no solo. De acordo com os dados de Cd apresentado na Tabela 15, todos
foram baixos, sendo o maior igual a 0,063 na Parcela 4.
53
Tabela 15 - Produtividade real da safra 2007/2008 estimada pelo modelo de
Mantovani
Parcela Cd p Lr Lb P P
obs
ERP
P 01 - RB 86-7515 0,062 0,032 1199,92 1667,63 159,78 102,42 56,00
P 02 - RB 86-7515 0,039 0,151 1648,50 1992,47 226,25 117,21 93,03
P 03 - RB 86-7515 0,037 0,132 1535,97 1823,84 251,85 128,19 96,47
P 04 - RB 86-7515 0,063 0,016 1033,65 1454,09 142,71 105,39 35,41
P 05 - RB 86-7515 0,035 0,168 1661,34 1937,65 219,54 148,49 47,85
P 06 - RB 86-7515 0,061 0,022 1114,52 1542,88 142,26 122,16 16,45
P 07 - RB 86-7515 0,038 0,115 1632,00 1957,46 263,05 148,79 76,79
P 08 - RB 86-7515 0,037 0,155 1499,50 1786,52 214,86 138,36 55,29
P 09 - RB 86-7515 0,048 0,083 1521,50 1937,99 216,52 135,40 59,91
P 10 - RB 86-7515 0,033 0,186 1418,55 1624,21 211,62 122,21 73,16
P 11 - RB 86-7515 0,048 0,164 1066,10 1359,03 147,35 112,03 31,53
P 12 - RB 86-7515 0,032 0,127 1589,06 1786,66 261,57 122,76 113,07
P 13 - RB 86-7515 0,062 0,015 1173,17 1636,13 160,41 124,04 29,32
P 14 - RB 86-7515 0,040 0,142 1454,64 1763,57 226,53 141,58 60,00
P 15 - RB 86-7515 0,038 0,107 1852,09 2223,81 226,00 161,92 39,58
P 16 - RB 86-7515 0,032 0,119 1497,20 1623,37 282,18 84,51 233,90
P 17 - RB 86-7515 0,033 0,203 992,96 1066,01 192,00 53,21 260,83
P 18 - RB 86-7515 0,039 0,133 1503,01 1815,55 218,65 129,50 68,84
P 19 - RB 86-7515 0,041 0,187 968,83 992,23 195,11 65,39 198,38
P 20 - RB 86-7515 0,038 0,200 1043,86 1250,06 187,55 92,29 103,22
P 21 - RB 86-7515 0,035 0,240 906,05 1058,69 128,25 80,85 58,63
P 22 - RB 86-7515 0,050 0,169 1052,64 1363,92 140,70 98,50 42,84
P 23 - RB 86-7515 0,060 0,044 1080,22 1486,97 144,56 111,37 29,80
P 24 - RB 86-7515 0,033 0,201 1124,85 1283,45 183,52 84,28 117,75
P 25 - RB 86-7515 0,039 0,148 1513,70 1822,12 210,51 106,01 98,58
Cd (adimensional) – coeficiente de déficit; p (adimensional) – fração da evapotranspiração máxima da cultura suprida
por outras fontes de água diferentes da irrigação; Lr (mm) – lâmina requerida; Lb (mm) – lâmina de irrigação aplicada e
precipitação; P (t ha
-1
) – produtividade estimada; P
obs
(t ha
-1
) – produtividade observada; ERP (%) – erro relativo
percentual.
54
Figura 10 - Produtividade real da safra 2007/2008 estimada pelo modelo de
Mantovani.
Figura 11 - ERP da produtividade real da safra 2007/2008 estimada pelo
modelo de Mantovani.
y = 0,576x + 132,7
R² = 0,125
0
50
100
150
200
250
300
0 50 100 150 200 250 300
Produtividade estimada(t ha
-1
)
Produtividade observada (t ha
-1
)
Modelo de Mantovani (2007/2008)
-100
-50
0
50
100
150
200
250
300
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
ERP (%)
Parcelas
Modelo de Mantovani (2007/2008)
55
Tabela 16 - Análise descritiva do modelo de Mantovani da safra 2007/2008
Estimados Observados MAE ERP
Média 198,13 113,47 84,66 -
Mínimo 128,25 53,21 - 16,45
Máximo 282,18 161,92 - 260,83
Desvio-padrão 43,53 26,75 - -
Figura 12 - Produtividade estimada e máxima pelo modelo de Mantovani da
safra 2007/2008.
y = 0,991x - 7,235
R² = 0,997
0
50
100
150
200
250
300
0 50 100 150 200 250 300
Produtividade estimada(t ha
-1
)
Produtividade máxima (t ha
-1
)
Modelo de Mantovani (2007/2008)
56
Figura 13 - Produtividade real variando o CUC.
Como todas as estimativas foram similares, comparando-se com a
produtividade máxima, foram selecionadas as parcelas, 1, 2 e 3 para simular,
novamente, a produtividade real variando o CUC. A Figura 13 demonstra a
estimativa da produtividade variando o CUC em 60%, 70%, 80% e 90% de
uniformidade. Os valores de p, Lr, e Lb foram mantidos os mesmos. Nota-se
que o CUC é um fator determinante no coeficiente de déficit, entretanto não
influenciou diretamente na estimativa, pois o menor CUC, de 60%, estimou a
produtividade da primeira, segunda e terceira parcela em 135,23, 190,65 e
210,47 t ha
-1
, respectivamente, enquanto a produtividade observada em campo
destas parcelas foi 102,42, 117,21 e 128,21 t ha
-1
, respectivamente.
O modelo de Mantovani considera todos os valores de entrada como o
total do ciclo, e para quantificar o Cd o modelo deveria calcular o CUC para
todas as irrigações realizadas. A uniformidade de aplicação é fortemente
influenciada pela velocidade do vento e outros fatores que envolvem o próprio
equipamento de irrigação. Segundo Mantovani (1993), a maioria dos modelos
que incluem uniformidade de distribuição de água normalmente apresenta um
requerimento de dados de entrada que dificultam a sua utilização em nível de
fazenda.
0
50
100
150
200
250
300
P1
P2
P3
Produtividade estimada (t ha
-1
)
Parcelas
Variação do CUC
60%
70%
80%
90%
57
A Tabela 17 apresenta os resultados da produtividade estimada pelo
modelo de Mantovani da safra 2008/2009. O maior e o menor ERP foram de
46,17% na parcela 22 e 16,32% na parcela 26, respectivamente. Os resultados
da P
max
, estimada pelo MZA, estão apresentada na Tabela 14.
Tabela 17 - Produtividade real da safra 2008/2009 estimada pelo modelo de
Mantovani
Parcela Cd p Lr Lb P P
obs
ERP
P 01 - RB 86-7515 0,112 0,096 1082,37 1753,66 155,75 127,02 20,65
P 02 - RB 86-7515 0,062 0,000 1398,71 1954,83 187,58 139,39 31,30
P 03 - RB 86-7515 0,062 0,000 1358,26 1886,57 184,52 156,48 31,75
P 04 - RB 86-7515 0,066 0,029 1404,40 2007,95 189,64 140,04 29,80
P 05 - RB 86-7515 0,072 0,079 1300,46 1943,67 168,36 122,85 20,09
P 06 - RB 86-7515 0,061 0,086 1336,84 1848,96 182,54 119,28 32,33
P 07 - RB 86-7515 0,073 0,000 1376,17 2077,93 178,61 161,76 20,74
P 08 - RB 86-7515 0,079 0,063 935,91 1496,14 144,29 121,24 24,93
P 09 - RB 86-7515 0,059 0,078 1325,38 1813,99 193,80 134,94 42,49
P 10 - RB 86-7515 0,066 0,000 1382,93 1976,96 179,76 155,04 25,39
P 13 - RB 86-7515 0,068 0,078 1028,16 1489,68 135,51 117,57 12,66
P 14 - RB 86-7515 0,059 0,173 1255,89 1712,14 160,69 123,56 17,79
P 15 - RB 86-7515 0,060 0,000 1609,98 2218,68 139,14 168,50 18,35
P 16 - RB 86-7515 0,078 0,059 785,07 1246,31 167,81 105,81 35,81
P 17 - RB 86-7515 0,061 0,316 785,29 1083,76 189,56 99,63 12,50
P 18 - RB 86-7515 0,073 0,260 729,95 1105,50 138,29 102,93 30,70
P 19 - RB 86-7515 0,084 0,102 861,38 1456,29 134,64 114,34 35,14
P 20 - RB 86-7515 0,064 0,113 1215,82 1714,76 113,88 116,47 10,64
P 21 - RB 86-7515 0,083 0,000 890,39 1486,68 131,89 116,85 15,35
P 22 - RB 86-7515 0,076 0,045 640,78 993,36 172,81 94,95 48,37
P 23 - RB 86-7515 0,083 0,000 849,57 1413,28 133,83 97,69 14,53
P 24 - RB 86-7515 0,063 0,130 757,71 1066,10 124,96 89,06 31,61
P 25 - RB 86-7515 0,078 0,081 807,80 1280,99 134,80 96,73 37,99
P 26 - RB 86-7515 0,084 0,000 899,81 1520,56 127,78 116,24 43,48
P 27 - RB 86-7515 0,083 0,000 786,98 1311,56 137,69 93,84 42,34
P 11 - RB 86-7515 0,082 0,069 921,98 1520,44 135,01 120,28 16,15
P 12 - RB 86-7515 0,069 0,040 1192,36 1746,72 129,20 136,42 37,68
Cd (adimensional) – coeficiente de déficit; p (adimensional) – fração da evapotranspiração máxima da cultura suprida
por outras fontes de água diferentes da irrigação; Lr (mm) – lâmina requerida; Lb (mm) – lâmina de irrigação aplicada e
precipitação; P (t ha
-1
) – produtividade estimada; P
obs
(t ha
-1
) – produtividade observada; ERP (%) – erro relativo
percentual.
58
De acordo com a Tabela 18, o maior e menor ERP foram de 53,03% na
parcela 6 e 10,42% na parcela 7, respectivamente. A média da produtividade
estimada foi de 154,53 t ha
-1
e de 121,47 t ha
-1
para produtividade observada
em campo e o MAE de 32,72. A diferença entre as produtividades estimadas e
observadas e o ERP de cada parcela pode ser visualizado pelas Figuras 14 e
15. Nota-se que todas as produtividades estimadas pelo modelo de Mantovani
superestimaram todas as produtividades observadas em campo, como
aconteceu na safra 2007/2008. O teste-t pareado demonstrou diferença
significativa (p = 5,72935 x 10
-10
), com 5% de significância.
Tabela 18 - Análise descritiva do modelo de Mantovani da safra 2008/2009
Estimados Observados MAE ERP
Média 154,53 121,81 32,72 -
Mínimo 113,88 89,06 - 10,42
Máximo 193,80 168,50 - 53,03
Desvio-padrão 24,79 21,66 - -
59
Figura 14 - Produtividade real da safra 2008/2009 estimada pelo modelo de
Mantovani.
Figura 15 - ERP da produtividade real da safra 2008/2009 estimada pelo
modelo de Mantovani.
y = 0,934x + 40,65
R² = 0,667
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Produtividade estimada(t ha
-1
)
Produtividade observada (t ha
-1
)
Modelo de Mantovani (2008/2009)
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
ERP (%)
Parcelas
Modelo de Mantovani (2008/2009)
60
Os valores de CUC foram iguais a 90% de uniformidade para todas as
parcelas, como na safra anterior. Como aconteceu na estimativa da safra
2007/2008, houve pouca diferença entre a produtividade máxima e estimada,
sendo demonstrado pela Figura 16.
Figura 16 - Produtividade estimada e máxima pelo modelo de Mantovani da
safra 2008/2009.
4.3. Regressão linear múltipla
O modelo de regressão linear múltipla selecionado neste trabalho está
representado pela equação 44. A equação foi ajustada com dados da safra
2007/2008 e avaliado na safra 2008/2009 estimando a produtividade.
A equação 44 foi relacionada com as variáveis: irrigação total necessária
(ITN), capacidade total de água no solo (CTA), água disponível no solo (AD),
ETo, ETc e ETm. Na Figura 17, seguem os histogramas cumulativos de cada
variável selecionada, especificando os valores máximos de divergência de
Kolmogorov-Smirnov.
y = 0,948x - 4,707
R² = 0,993
0
50
100
150
200
250
0 50 100 150 200 250
Produtividade estimada(t ha
-1
)
Produtividade potencial(t ha
-1
)
Modelo de Mantovai (2008/2009)
ITN (D =
0,05144
AD (D =
0,13603
ETc (D =
0,19228
Figura 17 -
Histograma cumulativo das variáveis da equação 44.
Todas as variáveis apresentaram valores de divergência inferiores ao
valor crítico (D
(25; 0,05)
distribuição normal, de acordo com o teste de
19, segue a ANOVA do ajuste da equação 44 sobre os dados da safra
2007/2008.
A Tabela 20
apresenta os resultados da produtivida
equação 44 d
a safra 200
parcela 5 e 0,05
% na parcela
De acordo com a Tabela 2
122,41 t ha
-1
e de 121,81 t ha
MAE de 4,19.
O teste
0,719694), com 5% de significância.
61
Histograma Cumulativo
0,05144
) CTA (D =
0,09139
0,13603
) ETo (D =
0,10983
0,19228
) ETm (D =
0,09789
Histograma cumulativo das variáveis da equação 44.
Todas as variáveis apresentaram valores de divergência inferiores ao
(25; 0,05)
= 0,25), indicando que todas são provenientes de uma
distribuição normal, de acordo com o teste de
Kolmogorov-
Smirnov
19, segue a ANOVA do ajuste da equação 44 sobre os dados da safra
apresenta os resultados da produtivida
de estimada pel
a safra 200
8/2009. O maior e menor ERP
foram
% na parcela
18, respectivamente.
De acordo com a Tabela 2
1
, a média da produtividade estimada foi de
e de 121,81 t ha
-1
para produtividade observada em campo e o
O teste
-
t pareado não demonstrou diferença significativa (p =
0,719694), com 5% de significância.
0,09139
)
0,10983
)
0,09789
)
Histograma cumulativo das variáveis da equação 44.
Todas as variáveis apresentaram valores de divergência inferiores ao
= 0,25), indicando que todas são provenientes de uma
Smirnov
. Na Tabela
19, segue a ANOVA do ajuste da equação 44 sobre os dados da safra
de estimada pel
a
foram
de 15,35% na
, a média da produtividade estimada foi de
para produtividade observada em campo e o
t pareado não demonstrou diferença significativa (p =
62
Tabela 19 - ANOVA da equação 44
R² R² Ajustado Erro-padrão Observações
0,99664 0,99552 ±1,96091 25
ANOVA GL SQ QM F F(5%)
Regressão 6 20547,4098 3424,568 890,6187 2,66
Resíduo 18 69,21281 3,84516
Total 24 20616,6226
Parâmetros Variáveis Estimativas t calc. t tab. (5%)
β0 - 37,27891 6,93767 2,101
β1 ITN 0,00356 6,36096
β2 CTA -1,82797 7,90492
β3 AD 2,15951 7,31295
β4 ETo 0,03952 8,50835
β5 ETc 0,10847 16,2079
β6 ETm -0,06779 12,10217
Figura 18 - Produtividade real da safra 2008/2009 estimada pela equação 44.
y = 0,916x + 10,79
R² = 0,849
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180
Produtividade estimada(t ha
-1
)
Produtividade observada (t ha
-1
)
Regressão linear múltipla (Equação 44) Safra 2008/2009
63
Tabela 20 - Produtividade real da safra 2008/2009 estimada pela equação 44
Parcela ITN CTA AD ETo ETc ETm P P
obs
ERP
P 01 - RB 86-7515 3225,23 43,49 35,87 1455,03 1082,37 1363,38 129,22 127,02 1,73
P 02 - RB 86-7515 2741,67 36,68 29,91 1827,34 1398,71 1795,61 146,81 139,39 5,32
P 03 - RB 86-7515 4478,25 50,43 40,07 1776,51 1358,26 1791,85 143,66 156,48 -8,19
P 04 - RB 86-7515 2741,49 36,69 30,22 1819,44 1404,40 1787,92 148,28 140,04 5,88
P 05 - RB 86-7515 3468,63 48,54 39,60 1624,11 1300,46 1622,17 141,71 122,85 15,35
P 06 - RB 86-7515 4221,54 30,20 20,39 1791,12 1336,84 2055,04 117,64 119,28 -1,37
P 07 - RB 86-7515 3002,12 39,42 32,22 1702,80 1376,17 1698,80 146,91 161,76 -9,18
P 08 - RB 86-7515 1909,24 29,83 24,22 1272,09 935,91 1203,91 112,04 121,24 -7,59
P 09 - RB 86-7515 3600,14 36,69 28,55 1839,05 1325,38 1814,06 138,17 134,94 2,39
P 10 - RB 86-7515 3892,58 54,43 45,14 1737,99 1382,93 1741,07 149,80 155,04 -3,38
P 11 - RB 86-7515 1818,53 43,42 37,66 1181,69 921,98 1090,91 118,47 120,28 -1,50
P 12 - RB 86-7515 3130,56 41,50 33,18 1572,28 1192,36 1542,38 131,14 136,42 -3,87
P 13 - RB 86-7515 2399,81 41,42 34,01 1401,51 1028,16 1289,29 123,08 117,57 4,69
P 14 - RB 86-7515 6448,98 55,15 38,66 1595,79 1255,89 1580,38 135,09 123,56 9,33
P 15 - RB 86-7515 2541,75 54,46 48,45 1809,91 1609,98 1843,27 172,63 168,50 2,45
P 16 - RB 86-7515 2579,56 29,82 21,98 1231,17 785,07 1138,19 96,08 105,81 9,20
P 17 - RB 86-7515 5229,51 52,02 35,30 1320,79 785,29 1182,55 94,27 99,63 5,38
P 18 - RB 86-7515 2411,88 51,90 42,67 1112,26 729,95 933,83 102,98 102,93 0,05
P 19 - RB 86-7515 1964,56 43,41 37,08 1141,88 861,38 1041,13 112,99 114,34 1,18
P 20 - RB 86-7515 3759,53 41,53 32,15 1647,87 1215,82 1661,96 128,53 116,47 10,35
P 21 - RB 86-7515 1444,10 29,81 25,26 1177,02 890,39 1085,07 112,03 116,85 4,12
P 22 - RB 86-7515 3202,28 34,38 23,55 1123,90 640,78 988,38 83,62 94,95 11,93
P 23 - RB 86-7515 1885,71 29,81 23,98 1193,58 849,57 1101,56 105,94 97,69 8,45
P 24 - RB 86-7515 2521,07 40,18 31,39 1123,90 757,71 988,38 100,21 89,06 12,52
P 25 - RB 86-7515 3249,15 40,24 30,11 1224,27 807,80 1127,81 99,88 96,73 3,26
P 26 - RB 86-7515 1484,47 29,81 25,17 1191,90 899,81 1103,67 112,32 116,24 3,37
P 27 - RB 86-7515 2434,10 40,21 31,85 1178,51 786,98 1057,28 101,50 93,84 8,16
ITN (mm) – irrigação total necessária; CTA (mm) – lâmina total disponível em um solo; AD (mm) – água disponível no solo; ETo (mm) – evapotranspiração de referência; ETc (mm) –
evapotranspiração da cultura; ETm (mm) – evapotranspiração máxima da cultura; P (t ha
-1
) – produtividade estimada; P
obs
(t ha
-1
) – produtividade observada; ERP (%) – erro relativo
percentual.
64
Tabela 21 - Análise descritiva da equação 44 da safra 2008/2009
Estimados Observados MAE ERP
Média 122,41 121,81 4,19 -
Mínimo 83,62 85,49 - 0,05
Máximo 172,63 156,76 - -14,72
Desvio-padrão 21,53 19,62 - -
Figura 19 - ERP da produtividade real da safra 2008/2009 estimada pela
equação 44.
-100
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
ERP (%)
Parcelas
Regressão linear múltipla (Equação 44) Safra 2008/2009
65
5. CONCLUSÕES
A partir dos resultados obtidos pelo software Irriplus e com base nas
condições em que foi realizado o presente trabalho, pode-se concluir sobre as
funções de produção na cana-de-açúcar RB 86-7515 no município de Jaíba do
estado de Minas Gerias, as seguintes considerações:
• As estimativas do modelo de Stewart nas safras 2007/2008 e 2008/2009 não
apresentaram diferença significativa pelo teste-t pareado entre as médias de
produtividade estimadas e observadas em campo;
• O modelo de Stewart na safra 2007/2008 apresentou erro médio absoluto
(MAE) de 10,10 e na safra de 2008/2009 MAE de 7,92;
• As estimativas do modelo de Mantovani nas safras 2007/2008 e 2008/2009
apresentaram diferença significativa pelo teste-t pareado entre as médias de
produtividade estimadas e observadas em campo e superestimou a
produtividade observada em campo nas duas safras;
• O modelo de Mantovani na safra 2007/2008 apresentou MAE de 84,66 e na
safra de 2008/2009 MAE de 32,72;
• O coeficiente de déficit, calculado por ciclo total, influenciou na
superestimativa da produtividade em todas as parcelas, levando em
consideração que deveria ser calculado por cada irrigação aplicada com a
uniformidade de aplicação real;
66
• Não houve diferença significativa na estimativa de produtividade do modelo
de Mantovani alterando o CUC para 80%, 70% e 60%;
• As estimativas da equação 44 na safra 2008/2009 gerada por regressão
linear múltipla não apresentaram diferença significativa pelo teste-t pareado
entre as médias de produtividade estimadas e observadas em campo, com
MAE de 7,07;
• A inclusão de modelos de produtividade no software Irriplus demonstrou-se
como uma eficiente ferramenta para estimar a produtividade da cana-de-
açúcar, e como uma ótima contribuição para novas pesquisas científicas;
• A regressão linear múltipla apresentou como uma importante metodologia
para demonstrar as variáveis que estão influenciando a produtividade da
cana-de-açúcar e para desenvolver modelos de estimativa de produtividade
agrícola.
67
REFERÊNCIAS
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Pesquisa, Rio de Janeiro: FAERJ, 2006, 107 p.
APÊNDICES
72
APÊNDICE A
Figura 1A - Entrada de dados para estimativa de produtividade, Método da
Zona Agroecológica, Modelo de Stewart, Modelo de Mantovani e
modelos personalizados.
73
Figura 2A - Editor de fórmulas para modelos personalizados.
Figura 3A - Modelos por regressão linear múltipla.
74
Figura 4A - Lista de modelos por regressão linear múltipla.
Figura 5A - Modelo selecionado por regressão linear múltipla com a equação
de ajuste.
75
Figura 6A - Resultados de produtividade.
76
APÊNDICE B
Tabela 1B - Dados da safra 2007/2008 de irrigação, precipitação efetiva (PE), irrigação total necessária (ITN), irrigação real
necessária (IRN), umidade real do solo (Umidade), capacidade de campo (CC), ponto de murcha (PM),
capacidade total de água no solo (CTA), água disponível no solo (AD), densidade do solo (d
a
), fator de
disponibilidade de água no solo (f) e profundidade efetiva do sistema radicular (Z)
Parcela
Irrigação
(mm)
PE
(mm)
ITN
(mm)
IRN
(mm)
Ea
(Decimal)
Umidade
(%)
CC
(%)
PM
(%)
CTA
(mm)
AD
(mm)
d
a
(g cm
-3
)
f
(%)
Z
(m)
P 01 - RB 86-7515 1226,56 441,07 4401,34 3854,68 0,88 5,22 6,47 3,21 30,20 18,64 1,54 4,19 0,60
P 02 - RB 86-7515 1525,32 467,15 11168,20 9776,53 0,88 5,47 7,50 3,50 42,00 20,67 1,75 4,70 0,60
P 03 - RB 86-7515 1374,00 449,84 12102,97 10594,67 0,88 6,25 8,50 4,00 41,67 20,83 1,54 5,35 0,60
P 04 - RB 86-7515 1037,09 417,00 4025,77 3526,25 0,88 5,19 6,47 3,21 30,20 18,37 1,54 4,19 0,60
P 05 - RB 86-7515 1489,67 447,98 9184,97 8039,87 0,88 7,03 9,00 4,70 39,84 21,58 1,54 5,99 0,60
P 06 - RB 86-7515 1127,43 415,45 5106,44 4472,88 0,88 7,32 8,95 4,21 43,95 28,88 1,54 5,63 0,60
P 07 - RB 86-7515 1465,96 491,50 15415,80 13494,61 0,88 10,85 13,50 8,00 52,80 27,34 1,60 9,65 0,60
P 08 - RB 86-7515 1314,43 472,09 13106,32 11471,53 0,88 10,75 13,50 8,00 52,80 26,39 1,60 9,65 0,60
P 09 - RB 86-7515 1517,21 420,78 9439,70 8258,72 0,88 8,43 10,47 4,53 54,73 35,83 1,54 6,31 0,60
P 10 - RB 86-7515 1175,01 449,20 14697,76 12866,17 0,88 10,36 13,50 8,00 52,80 22,65 1,60 9,65 0,60
P 11 - RB 86-7515 938,88 420,15 5559,35 4869,21 0,88 7,20 8,95 4,21 43,95 27,74 1,54 5,63 0,60
P 12 - RB 86-7515 1413,96 372,70 19477,94 17053,70 0,88 23,51 28,00 21,00 50,40 18,08 1,20 23,10 0,60
P 13 - RB 86-7515 1197,40 438,73 4571,10 4003,24 0,88 5,18 6,47 3,21 30,20 18,24 1,54 4,19 0,60
P 14 - RB 86-7515 1411,99 351,58 13356,18 11692,16 0,88 7,72 10,47 4,53 55,03 29,54 1,54 6,32 0,60
P 15 - RB 86-7515 1838,62 385,19 11493,93 10060,04 0,88 20,96 23,50 16,00 65,25 43,18 1,45 18,25 0,60
P 16 - RB 86-7515 1205,35 418,02 22697,82 19872,04 0,88 23,16 28,00 21,00 50,40 15,52 1,20 23,10 0,60
P 17 - RB 86-7515 571,43 494,58 12539,00 10974,99 0,88 4,80 7,50 3,50 42,00 13,60 1,75 4,70 0,60
P 18 - RB 86-7515 1338,92 476,63 11452,20 10022,56 0,88 11,33 13,50 8,00 57,75 34,95 1,75 9,65 0,60
P 19 - RB 86-7515 561,03 431,20 15459,89 13532,78 0,88 6,32 10,00 4,70 49,10 14,99 1,54 6,29 0,60
P 20 - RB 86-7515 777,58 472,48 10708,51 9372,83 0,88 5,07 7,50 3,50 40,69 15,93 1,70 4,70 0,60
P 21 - RB 86-7515 624,09 434,60 6942,74 6076,73 0,88 5,19 7,50 3,50 40,80 17,28 1,70 4,70 0,60
P 22 - RB 86-7515 1021,86 342,06 5750,63 5037,34 0,88 8,57 10,47 4,53 54,38 36,80 1,54 6,31 0,59
P 23 - RB 86-7515 1062,76 424,21 4024,88 3525,09 0,88 5,20 6,47 3,21 30,20 18,47 1,54 4,19 0,60
P 24 - RB 86-7515 822,71 460,74 14718,08 12882,17 0,88 6,75 10,50 4,50 55,80 20,94 1,55 6,30 0,60
P 25 - RB 86-7515 1345,32 476,80 11830,58 10357,95 0,88 5,19 7,50 3,50 42,00 17,74 1,75 4,70 0,60
77
Tabela 2B - Dados da safra 2007/2008 de irrigação, precipitação efetiva (PE), irrigação total necessária (ITN), irrigação real
necessária (IRN), umidade real do solo (Umidade), capacidade de campo (CC), ponto de murcha (PM),
capacidade total de água no solo (CTA), água disponível no solo (AD), densidade do solo (d
a
), fator de
disponibilidade de água no solo (f) e profundidade efetiva do sistema radicular (Z)
Parcela
Irrigação
(mm)
PE
(mm)
ITN
(mm)
IRN
(mm)
Ea
(Decimal)
Umidade
(%)
CC
(%)
PM
(%)
CTA
(mm)
AD
(mm)
d
a
(g cm
-3
)
f
(%)
Z
(m)
P 01 - RB 86-7515 1105,4 648,26 3225,23 2497,57 0,77 8,12 8,96 4,21 43,49 35,87 1,54 5,64 0,59
P 02 - RB 86-7515 1329,37 625,46 2741,67 2403,12 0,88 7,27 8,00 4,00 36,68 29,91 1,54 5,20 0,59
P 03 - RB 86-7515 1226,53 660,04 4478,25 3926,61 0,88 11,85 13,00 7,50 50,43 40,07 1,54 9,15 0,59
P 04 - RB 86-7515 1324,61 683,34 2741,49 2403,82 0,88 7,30 8,00 4,00 36,69 30,22 1,54 5,20 0,59
P 05 - RB 86-7515 1330,88 612,79 3468,63 3040,93 0,88 8,99 10,00 4,70 48,54 39,60 1,54 6,29 0,59
P 06 - RB 86-7515 1200,76 648,2 4221,54 3699,05 0,88 5,41 6,47 3,21 30,20 20,39 1,54 4,19 0,60
P 07 - RB 86-7515 1409,71 668,22 3002,12 2631,39 0,88 8,20 9,00 4,70 39,42 32,22 1,54 5,99 0,59
P 08 - RB 86-7515 884,59 611,55 1909,24 1674,63 0,88 5,87 6,48 3,21 29,83 24,22 1,54 4,19 0,59
P 09 - RB 86-7515 1184,72 629,27 3600,14 3155,33 0,88 7,12 8,00 4,00 36,69 28,55 1,54 5,20 0,59
P 10 - RB 86-7515 1353,09 623,87 3892,58 3412,17 0,88 9,44 10,47 4,53 54,43 45,14 1,54 6,31 0,59
P 11 - RB 86-7515 896,58 623,86 1818,53 1594,94 0,88 8,34 8,97 4,21 43,42 37,66 1,54 5,64 0,59
P 12 - RB 86-7515 1118,99 627,73 3130,56 2744,77 0,88 6,70 7,50 3,50 41,50 33,18 1,75 4,70 0,59
P 13 - RB 86-7515 849,34 640,34 2399,81 2104,97 0,88 6,78 7,50 3,50 41,42 34,01 1,75 4,70 0,59
P 14 - RB 86-7515 1064,79 647,35 6448,98 5655,62 0,88 8,73 10,50 4,50 55,15 38,66 1,55 6,30 0,59
P 15 - RB 86-7515 1623,2 595,48 2541,75 2229,09 0,88 9,82 10,47 4,53 54,46 48,45 1,54 6,31 0,59
P 16 - RB 86-7515 712,38 533,93 2579,56 2262,45 0,88 5,63 6,48 3,21 29,82 21,98 1,54 4,19 0,59
P 17 - RB 86-7515 485,22 598,54 5229,51 4585,06 0,88 11,69 13,50 8,00 52,02 35,30 1,60 9,65 0,59
P 18 - RB 86-7515 512,1 593,4 2411,88 2115,65 0,88 12,53 13,50 8,00 51,90 42,67 1,60 9,65 0,59
P 19 - RB 86-7515 832,27 624,02 1964,56 1723,13 0,88 8,28 8,97 4,21 43,41 37,08 1,54 5,64 0,59
P 20 - RB 86-7515 1070,46 644,3 3759,53 3296,3 0,88 6,61 7,50 3,50 41,53 32,15 1,75 4,70 0,59
P 21 - RB 86-7515 864,07 622,61 1444,1 1266,49 0,88 5,98 6,48 3,21 29,81 25,26 1,54 4,19 0,59
P 22 - RB 86-7515 630,58 362,78 3202,28 2808,82 0,88 6,14 7,21 3,79 34,38 23,55 1,70 4,82 0,59
P 23 - RB 86-7515 847,62 565,66 1885,71 1653,91 0,88 5,84 6,48 3,21 29,81 23,98 1,54 4,19 0,59
P 24 - RB 86-7515 693,68 372,42 2521,07 2211,81 0,88 7,01 7,89 3,89 40,18 31,39 1,70 5,09 0,59
P 25 - RB 86-7515 767,34 513,65 3249,15 2849,89 0,88 6,51 7,50 3,50 40,24 30,11 1,70 4,70 0,59
P 26 - RB 86-7515 889,77 630,79 1484,47 1301,89 0,88 5,97 6,48 3,21 29,81 25,17 1,54 4,19 0,59
P 27 - RB 86-7515 904,72 406,84 2434,1 2134,68 0,88 7,67 8,50 4,50 40,21 31,85 1,70 5,70 0,59
78
Tabela 3B - Dados climáticos diários de temperatura mínima (Tn), temperatura
média (Tm), temperatura máxima (Tx), umidade relativa (UR),
velocidade do vento (VV), precipitação (Prec) e radiação (Rad)
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
27/3/2007 19,67 26,22 33,5 65,50 0,88 0 258,88
28/3/2007 17,94 25,41 33,5 63,92 0,71 0 269,00
29/3/2007 17,94 25,41 33,5 63,92 0,71 0 269,00
30/3/2007 17,94 25,41 33,5 63,92 0,71 0 269,00
31/3/2007 18,30 25,86 33,4 65,88 0,42 0 113,71
1/4/2007 17,60 25,92 34,4 65,33 0,45 3 110,83
2/4/2007 18,33 25,58 33,5 68,50 0,38 0 236,75
3/4/2007 18,90 24,90 33,3 71,63 0,88 0 275,58
4/4/2007 15,40 24,11 32,9 72,50 0,42 0 292,33
5/4/2007 17,10 23,55 31,7 80,42 0,23 0 164,67
6/4/2007 18,10 26,38 35,6 67,50 0,42 0 285,00
7/4/2007 18,80 26,40 34,6 64,38 1,25 0 276,04
8/4/2007 17,90 25,17 35,5 71,00 0,71 0 295,54
9/4/2007 17,70 22,90 27,1 85,54 1,05 0,4 126,63
10/4/2007 19,60 23,65 32,9 85,63 0,44 0,2 188,46
11/4/2007 17,80 23,90 31,6 78,29 0,83 0 191,04
12/4/2007 17,31 23,77 33,6 69,29 0,71 0 276,17
13/4/2007 16,00 24,58 34,7 71,29 1,14 0 284,21
14/4/2007 18,60 25,30 33,8 69,92 1,45 0 253,46
15/4/2007 17,20 24,15 32,4 73,75 1,20 0,2 221,92
16/4/2007 16,80 24,28 32,9 72,38 1,12 0 246,54
17/4/2007 17,10 24,54 33,9 70,58 0,87 0,4 276,83
18/4/2007 19,20 24,36 33,0 74,67 0,73 0 233,30
19/4/2007 20,30 25,33 32,4 72,67 1,70 0 197,21
20/4/2007 19,40 24,73 32,7 73,67 1,60 0 189,21
21/4/2007 19,90 24,43 31,3 74,71 1,06 0 190,30
22/4/2007 18,50 24,75 32,9 71,13 0,76 0 227,38
23/4/2007 18,50 24,58 33,2 67,88 1,12 0 274,42
24/4/2007 16,60 24,91 34,3 66,21 0,88 0 263,54
25/4/2007 16,00 24,45 33,5 68,42 0,78 0 246,13
26/4/2007 17,90 24,39 33,8 68,58 0,75 0 244,25
27/4/2007 16,00 24,77 35,6 63,50 0,65 0 264,92
28/4/2007 14,10 24,41 34,6 62,42 1,73 0 253,04
29/4/2007 18,70 24,68 33,0 63,21 1,94 0 255,83
30/4/2007 17,70 24,49 33,0 64,29 1,04 0 263,21
1/5/2007 16,00 24,77 35,6 63,50 0,65 0 264,92
2/5/2007 16,00 24,77 35,6 63,50 0,65 0 264,92
3/5/2007 16,00 24,77 35,6 63,50 0,65 0 264,92
4/5/2007 16,00 24,77 35,6 63,50 0,65 0 264,92
5/5/2007 16,00 24,77 35,6 63,50 0,65 0 264,92
6/5/2007 16,00 24,77 35,6 63,50 0,65 0 264,92
7/5/2007 16,00 24,77 35,6 63,50 0,65 0 264,92
8/5/2007 15,10 24,00 34,5 62,29 0,59 0 256,17
9/5/2007 14,00 24,90 35,4 60,96 0,83 0 253,46
10/5/2007 14,00 23,23 32,4 64,83 2,63 0 246,04
11/5/2007 14,10 20,89 29,7 64,38 2,04 0 247,42
12/5/2007 13,50 20,38 29,8 67,71 1,26 0 249,00
13/5/2007 12,30 21,38 30,8 61,71 1,19 0 251,46
Continua...
79
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
14/5/2007 13,70 21,90 32,6 61,38 0,89 0 250,46
15/5/2007 10,70 22,70 34,3 57,42 0,83 0 246,42
16/5/2007 10,90 22,48 33,3 57,38 1,15 0 246,67
17/5/2007 17,00 23,73 33,4 60,17 1,20 0 234,54
18/5/2007 17,10 24,38 33,0 61,83 0,90 0 226,42
19/5/2007 16,80 24,00 33,4 63,54 0,60 0 202,04
20/5/2007 17,10 24,38 33,0 61,83 0,90 0 226,42
21/5/2007 14,50 22,61 33,1 60,21 0,76 0 239,96
22/5/2007 11,10 21,83 33,8 60,83 0,47 0 233,54
23/5/2007 32,80 22,27 34,2 94,00 1,80 0 829,00
24/5/2007 14,90 23,87 32,4 66,75 1,27 0 193,96
25/5/2007 23,88 24,37 25,0 68,88 1,91 0 160,25
26/5/2007 16,80 22,98 31,2 65,96 2,19 0 209,50
27/5/2007 16,30 23,12 33,3 67,92 0,97 0 230,88
28/5/2007 16,70 24,29 33,7 66,50 0,55 0 188,58
29/5/2007 16,20 25,76 34,6 62,04 0,75 0 229,08
30/5/2007 19,20 26,57 34,8 58,96 1,36 0 208,92
31/5/2007 16,80 23,62 32,0 65,88 2,58 0 217,67
1/6/2007 14,20 21,20 31,2 59,79 1,83 0 234,63
2/6/2007 10,60 20,03 32,3 60,96 0,64 0 234,25
3/6/2007 8,20 21,35 34,2 56,00 0,57 0 229,54
4/6/2007 13,40 23,87 32,7 60,58 1,14 0 152,17
5/6/2007 15,30 23,48 32,2 65,67 1,07 0 194,58
6/6/2007 17,20 23,03 31,6 65,29 1,07 0 187,75
7/6/2007 14,10 23,23 32,8 60,21 1,00 0 214,83
8/6/2007 15,00 21,75 30,6 61,04 1,58 0 230,17
9/6/2007 9,30 20,08 30,7 56,83 1,33 0 232,96
10/6/2007 10,20 20,34 31,2 56,00 1,06 0 231,08
11/6/2007 13,90 22,07 31,8 51,71 1,50 0 231,79
12/6/2007 13,30 21,79 31,3 62,83 1,31 0 173,50
13/6/2007 12,90 21,87 32,7 67,29 0,73 0 190,63
14/6/2007 13,70 22,16 32,5 57,00 1,23 0 230,50
15/6/2007 10,40 21,15 30,7 59,58 0,94 0 228,17
16/6/2007 10,90 22,48 32,3 56,58 0,95 0 226,17
17/6/2007 12,30 22,33 32,1 57,71 1,47 0 226,46
18/6/2007 14,70 22,21 31,2 57,17 1,80 0 226,25
19/6/2007 15,70 22,85 31,3 57,08 1,89 0 216,67
20/6/2007 9,70 21,12 30,1 59,42 1,60 0 229,13
21/6/2007 15,00 23,42 30,2 57,88 2,70 0 227,63
22/6/2007 16,80 23,28 29,7 50,21 2,81 0 223,50
23/6/2007 11,30 21,80 29,8 63,54 1,21 0 150,08
24/6/2007 15,00 21,76 30,1 59,88 1,26 0 204,96
25/6/2007 10,20 21,67 30,7 60,00 1,76 0 216,63
26/6/2007 11,30 21,11 29,8 59,50 2,12 0 224,67
27/6/2007 14,30 21,61 29,9 58,67 1,53 0 224,21
28/6/2007 11,80 20,50 30,4 60,42 1,24 0 225,38
29/6/2007 7,80 19,19 30,4 56,92 0,81 0 224,75
30/6/2007 8,00 18,83 30,8 54,29 0,80 0 227,54
1/7/2007 7,80 20,21 31,7 47,08 1,14 0 201,71
2/7/2007 12,40 22,35 29,6 50,71 2,13 0 219,38
3/7/2007 14,80 22,00 30,2 57,63 1,03 0 173,13
Continua...
80
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
4/7/2007 13,80 21,62 30,0 64,50 1,43 0 164,38
5/7/2007 15,60 22,03 30,4 66,88 1,50 0 175,46
6/7/2007 13,90 20,88 29,7 55,92 1,79 0 229,67
7/7/2007 13,90 20,70 30,1 52,92 1,36 0 208,54
8/7/2007 13,10 23,16 32,1 55,58 1,65 0 227,67
9/7/2007 15,00 22,93 32,9 61,46 0,99 0 230,67
10/7/2007 12,20 20,80 30,7 60,38 1,31 0 228,17
11/7/2007 9,90 20,54 31,4 51,08 1,18 0 234,38
12/7/2007 13,30 21,80 30,6 52,42 1,72 0 216,54
13/7/2007 10,30 21,22 28,7 60,75 1,13 0 167,25
14/7/2007 12,60 21,16 30,9 53,42 0,65 0 225,63
15/7/2007 8,30 20,14 32,2 50,88 0,83 0 233,08
16/7/2007 10,10 21,02 32,9 53,17 0,79 0 231,46
17/7/2007 10,10 21,02 32,9 53,17 0,79 0 231,46
18/7/2007 14,60 23,32 34,1 54,96 0,75 0 230,88
19/7/2007 11,60 24,43 34,4 49,67 1,21 0 224,79
20/7/2007 20,20 26,15 34,4 51,67 2,20 0 211,71
21/7/2007 16,00 23,20 32,8 60,25 1,53 0 227,54
22/7/2007 10,40 20,80 32,7 59,79 0,53 0 233,92
23/7/2007 8,00 20,88 34,2 52,50 0,42 0 231,92
24/7/2007 9,00 22,35 35,4 47,96 1,04 0 231,50
25/7/2007 7,40 20,64 33,9 49,13 0,55 0 236,33
26/7/2007 10,90 23,48 34,6 45,13 0,62 0 227,58
27/7/2007 12,60 23,60 33,0 54,46 1,86 0 228,92
28/7/2007 16,30 23,91 31,9 60,50 2,40 0 215,46
29/7/2007 16,40 22,81 30,6 60,42 2,63 0 210,17
30/7/2007 14,70 20,61 28,3 56,04 2,71 0 237,13
31/7/2007 11,20 18,70 27,3 49,33 2,05 0 241,17
1/8/2007 10,70 19,11 28,4 55,54 1,78 0 243,92
2/8/2007 10,50 19,97 29,4 55,08 1,48 0 244,17
3/8/2007 14,20 21,96 30,8 52,21 2,05 0 243,75
4/8/2007 11,80 21,56 30,8 53,58 1,58 0 246,67
5/8/2007 14,60 22,55 32,1 48,67 1,79 0 247,58
6/8/2007 14,10 22,01 30,9 50,92 2,27 0 249,38
7/8/2007 13,30 20,89 30,5 50,92 1,73 0 250,25
8/8/2007 12,70 21,90 30,9 53,33 1,89 0 254,33
9/8/2007 14,80 23,81 32,1 53,75 3,53 0 228,63
10/8/2007 13,40 22,20 30,2 53,92 2,37 0 207,54
11/8/2007 9,60 22,35 31,2 59,42 2,40 0 224,92
12/8/2007 15,00 22,93 30,9 55,00 2,99 0 251,83
13/8/2007 9,60 21,36 29,8 53,54 2,28 0 256,29
14/8/2007 12,10 22,10 29,5 48,71 3,24 0 259,04
15/8/2007 13,10 22,03 30,3 44,63 3,33 0 257,83
16/8/2007 13,30 22,16 29,7 58,04 3,17 0 208,42
17/8/2007 14,80 22,38 29,6 54,29 2,92 0 260,92
18/8/2007 11,60 21,51 31,1 47,54 2,06 0 263,25
19/8/2007 14,40 21,36 30,5 47,58 1,76 0 259,96
20/8/2007 13,20 21,66 31,2 46,54 1,36 0 256,17
21/8/2007 7,80 22,60 33,8 41,40 1,50 0 260,30
22/8/2007 10,20 22,10 30,9 44,50 2,30 0 263,30
23/8/2007 11,80 22,70 31,6 53,90 2,60 0 265,90
Continua...
81
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
24/8/2007 14,70 22,30 31,0 50,90 2,30 0 270,70
25/8/2007 12,60 22,70 34,4 48,10 0,80 0 263,80
26/8/2007 13,10 25,30 37,8 39,20 0,70 0 266,80
27/8/2007 13,50 25,70 36,7 38,60 0,60 0 254,80
28/8/2007 14,40 26,80 37,3 35,40 1,50 0 231,60
29/8/2007 15,00 23,64 31,7 45,00 2,70 0 267,30
30/8/2007 12,70 22,65 30,1 44,96 3,37 0 266,25
31/8/2007 15,00 22,40 31,3 42,60 2,20 0 276,00
1/9/2007 13,80 23,90 32,4 42,80 2,30 0 276,30
2/9/2007 15,10 23,50 32,8 44,00 2,40 0 279,50
3/9/2007 11,60 23,80 32,3 50,20 2,70 0 282,30
4/9/2007 17,10 24,60 31,1 49,30 3,60 0 248,50
5/9/2007 17,80 24,01 31,7 46,88 3,90 0 283,67
6/9/2007 15,80 22,28 31,6 50,75 2,43 0 279,38
7/9/2007 16,70 23,70 31,9 47,71 2,38 0 246,38
8/9/2007 15,00 21,85 31,2 49,38 2,28 0 266,29
9/9/2007 16,10 21,67 30,8 46,25 2,21 0 249,67
10/9/2007 14,10 22,18 33,4 49,58 2,07 0 273,71
11/9/2007 17,90 24,22 32,4 49,08 3,14 0 279,63
12/9/2007 16,10 23,57 32,3 44,79 3,29 0 283,17
13/9/2007 14,80 23,62 32,6 48,21 2,55 0 290,71
14/9/2007 13,90 22,89 31,8 45,42 2,13 0 277,08
15/9/2007 13,30 22,07 32,8 44,75 1,79 0 287,50
16/9/2007 10,90 23,09 36,3 38,46 0,79 0 289,20
17/9/2007 12,70 24,97 37,8 35,13 1,33 0 276,33
18/9/2007 21,40 26,66 34,3 43,46 3,75 0 278,33
19/9/2007 17,00 24,48 34,4 49,83 1,93 0 283,88
20/9/2007 14,10 21,92 33,6 42,96 1,70 0 295,67
21/9/2007 9,30 21,12 34,1 44,42 1,93 0 295,67
22/9/2007 12,70 23,08 35,2 41,42 1,40 0 292,42
23/9/2007 13,00 24,24 36,7 38,25 0,57 0 281,71
24/9/2007 13,00 24,58 38,4 38,17 0,57 0 281,71
25/9/2007 15,70 27,24 36,2 41,13 2,92 0 260,17
26/9/2007 18,70 25,52 32,2 49,46 4,27 0 298,63
27/9/2007 16,40 23,53 31,4 52,38 2,66 0 202,21
28/9/2007 14,30 23,23 32,2 53,88 1,73 0 294,67
29/9/2007 14,20 25,23 34,3 50,33 1,69 0 288,00
30/9/2007 19,30 26,59 34,0 47,08 3,50 0 279,88
1/10/2007 18,60 24,68 32,6 55,38 3,31 0 280,00
2/10/2007 15,80 24,05 32,0 53,67 2,72 0 240,75
3/10/2007 15,90 24,03 33,3 49,63 2,13 0 280,79
4/10/2007 15,90 24,78 33,2 45,33 2,42 0 297,79
5/10/2007 16,70 25,27 33,3 46,92 2,43 0 304,75
6/10/2007 16,80 25,68 34,7 47,33 1,99 0 304,25
7/10/2007 18,20 26,38 34,5 48,21 2,01 0 266,17
8/10/2007 14,10 24,95 32,8 46,79 2,93 0 307,29
9/10/2007 17,40 24,72 32,5 43,67 2,90 0 314,79
10/10/2007
15,00 24,37 33,1 46,54 1,88 0 274,50
11/10/2007
16,90 25,06 33,7 44,33 1,76 0 280,67
12/10/2007
17,40 26,12 36,7 43,17 1,30 0 299,04
13/10/2007
17,70 27,20 36,6 45,54 1,34 0 250,29
Continua...
82
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
14/10/2007
17,10 27,25 36,7 39,96 1,95 0 305,04
15/10/2007
14,40 26,66 36,1 40,63 1,81 0 314,13
16/10/2007
18,80 26,52 36,8 38,50 1,94 0 300,17
17/10/2007
12,30 26,13 37,8 37,88 0,74 0 288,75
18/10/2007
15,00 27,48 40,1 33,13 0,51 0 278,58
19/10/2007
19,90 28,29 38,2 38,79 1,16 0 235,13
20/10/2007
22,30 27,53 31,8 50,46 1,10 0 118,33
21/10/2007
21,20 26,81 36,7 60,13 1,64 2,4 207,25
22/10/2007
20,50 27,66 37,4 55,96 1,54 0,2 261,88
23/10/2007
18,80 27,56 38,5 37,42 1,40 0 296,71
24/10/2007
18,90 28,46 38,1 42,29 2,07 0 313,21
25/10/2007
16,00 27,05 35,9 42,63 1,63 0 262,67
26/10/2007
15,00 26,96 37,9 38,25 0,65 0 301,54
27/10/2007
15,90 27,98 38,6 34,83 0,52 0 294,21
28/10/2007
17,20 29,79 39,7 33,00 0,48 0 270,79
29/10/2007
19,80 31,03 39,9 32,04 1,03 0 240,08
30/10/2007
16,50 30,16 40,0 36,17 1,30 0 312,96
31/10/2007
16,50 28,65 38,6 36,17 0,66 0 301,96
1/11/2007 15,40 27,85 38,6 37,08 0,04 0 260,33
2/11/2007 19,60 30,42 39,6 41,79 1,60 0 288,54
3/11/2007 20,70 29,01 38,9 51,58 1,25 0 228,54
4/11/2007 22,10 28,22 38,2 60,75 1,49 5,8 219,00
5/11/2007 21,30 28,58 37,3 52,08 2,53 0 281,46
6/11/2007 18,80 27,10 35,9 41,88 1,96 0 336,58
7/11/2007 16,30 26,92 36,7 43,96 0,73 0 284,67
8/11/2007 19,60 27,67 36,4 41,33 0,91 0 213,21
9/11/2007 16,40 27,41 37,9 39,58 0,72 0 275,33
10/11/2007
15,40 28,20 39,3 36,83 0,57 0 312,50
11/11/2007
18,30 30,36 39,9 35,38 0,98 0 324,67
12/11/2007
19,90 29,89 39,4 39,75 0,88 0 293,42
13/11/2007
17,80 28,74 37,6 41,67 2,49 0 312,42
14/11/2007
21,10 28,31 37,0 42,79 1,82 0 333,79
15/11/2007
14,60 27,72 37,5 37,79 1,33 0 295,83
16/11/2007
15,70 29,33 37,7 35,00 3,43 0 331,75
17/11/2007
22,50 28,89 35,8 37,17 3,65 0 310,29
18/11/2007
20,40 27,88 34,8 37,88 3,05 0 306,00
19/11/2007
15,70 26,53 36,5 43,92 0,98 0 292,92
20/11/2007
15,80 29,04 39,1 37,21 0,88 0 301,00
21/11/2007
26,30 29,74 35,3 43,25 2,54 0 181,71
22/11/2007
22,90 25,87 32,8 63,20 2,40 0 176,40
23/11/2007
19,80 22,72 29,9 81,62 1,23 6,4 135,50
24/11/2007
19,80 25,98 34,2 68,20 0,61 0 289,50
25/11/2007
22,00 27,43 35,2 63,12 0,90 22,6 266,90
26/11/2007
21,10 24,01 29,8 83,26 0,90 42,9 163,70
27/11/2007
22,60 24,88 32,0 80,20 0,91 10,4 217,10
28/11/2007
21,10 22,80 29,4 91,62 0,91 0 116,50
29/11/2007
21,30 23,88 30,4 82,66 1,18 9,7 169,90
30/11/2007
20,70 22,71 28,1 90,70 0,99 2,6 120,50
1/12/2007 21,40 23,21 27,3 88,08 1,06 4,1 126,60
2/12/2007 21,60 24,71 31,6 77,66 1,11 0 217,80
3/12/2007 26,30 30,17 35,3 43,92 2,54 0 181,71
Continua...
83
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
4/12/2007 19,20 27,91 36,3 61,50 0,81 13,1 272,75
5/12/2007 21,00 26,51 35,3 69,38 1,65 0 282,75
6/12/2007 21,10 27,90 37,2 66,63 1,09 0 329,13
7/12/2007 21,00 28,00 36,6 64,83 1,51 0 263,96
8/12/2007 20,60 22,37 25,9 89,13 0,65 0 123,54
9/12/2007 20,90 22,94 29,5 90,63 0,38 0 132,83
10/12/2007
20,20 22,53 26,4 87,88 1,08 0 126,04
11/12/2007
19,60 24,90 32,4 73,67 1,20 0 268,17
12/12/2007
18,40 26,36 34,6 69,83 0,83 19,2 342,08
13/12/2007
19,20 26,97 35,1 62,04 1,15 0 302,29
14/12/2007
17,20 26,08 34,4 61,00 0,72 0 325,71
15/12/2007
17,20 26,08 34,4 61,00 0,72 9,1 325,71
16/12/2007
20,60 23,80 29,6 79,78 1,67 0 190,52
17/12/2007
21,00 24,80 30,6 76,60 1,43 20,9 242,04
18/12/2007
21,10 23,80 26,8 83,21 2,73 10 215,83
19/12/2007
21,90 24,40 30,2 80,39 1,45 1,2 199,65
20/12/2007
20,20 24,90 32,0 77,56 1,33 0 281,43
21/12/2007
21,30 25,80 34,2 72,86 1,95 0 315,52
22/12/2007
21,00 24,40 33,3 75,99 2,02 14 266,78
23/12/2007
19,90 25,60 33,2 67,95 1,93 0 354,4
24/12/2007
18,60 25,50 32,4 61,34 1,72 0 360,48
25/12/2007
20,20 25,60 31,8 57,60 2,40 0 350,04
26/12/2007
20,20 25,40 31,9 57,30 2,30 0 370,87
27/12/2007
17,60 25,40 32,8 54,73 1,80 0 362,78
28/12/2007
20,10 26,38 32,3 57,21 2,71 0 362,04
29/12/2007
18,20 25,40 33,1 60,95 2,03 2,8 326,78
30/12/2007
19,70 26,10 32,8 65,46 1,69 0 325,71
31/12/2007
19,30 25,25 32,9 65,63 1,52 0 298,92
1/1/2008 16,60 25,59 33,9 59,17 1,28 0 339,38
2/1/2008 17,80 25,80 34,3 55,54 1,61 0 329,21
3/1/2008 18,70 25,43 32,3 57,21 1,90 0 342,71
4/1/2008 17,10 24,88 32,9 58,50 1,43 0 320,38
5/1/2008 15,80 25,86 34,9 49,88 0,99 0 352,04
6/1/2008 14,90 26,53 36,3 52,67 1,04 0 331,75
7/1/2008 21,80 26,65 35,6 49,62 1,81 0 266,96
8/1/2008 20,70 24,06 27,5 81,29 1,07 0,4 157,63
9/1/2008 21,40 25,52 32,2 74,70 0,90 0 202,66
10/1/2008 20,80 23,13 30,8 85,83 1,31 11 181,75
11/1/2008 19,70 25,82 32,9 72,08 1,12 0 330,33
12/1/2008 19,90 25,87 33,2 67,21 1,25 0 274,79
13/1/2008 20,30 25,56 31,9 65,00 2,02 0 287,29
14/1/2008 18,30 25,17 31,0 60,50 2,64 0 310,88
15/1/2008 19,10 25,74 33,3 58,88 2,31 0 299,29
16/1/2008 19,10 24,93 32,9 67,54 1,74 0 306,04
17/1/2008 20,90 25,45 32,9 72,21 0,94 0 269,08
18/1/2008 20,80 26,55 34,2 69,29 1,08 0 326,46
19/1/2008 20,30 27,17 34,1 66,88 0,77 0 286,58
20/1/2008 21,60 27,54 35,3 66,67 1,02 0 273,25
21/1/2008 22,50 26,93 32,8 65,58 0,92 0 232,50
22/1/2008 20,60 25,28 31,6 69,79 1,47 0 269,21
23/1/2008 20,70 25,37 32,4 73,71 1,30 0 282,54
Continua...
84
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
24/1/2008 21,30 25,18 31,5 79,17 1,55 0 232,08
25/1/2008 20,20 25,44 31,8 75,88 1,30 0 252,29
26/1/2008 21,80 25,81 30,1 73,17 1,80 0 244,25
27/1/2008 21,60 25,56 29,4 72,08 1,88 0 175,79
28/1/2008 20,80 26,41 32,7 65,83 1,53 0 288,46
29/1/2008 22,30 25,70 31,3 70,63 0,88 0 187,17
30/1/2008 21,10 23,74 29,9 84,88 0,93 0 143,38
31/1/2008 21,00 23,39 29,6 89,33 1,48 0 201,50
1/2/2008 22,00 24,43 28,9 88,33 1,08 0 176,88
2/2/2008 21,40 23,73 28,7 87,92 1,70 0 169,13
3/2/2008 20,30 25,20 32,3 80,08 1,13 0 297,83
4/2/2008 19,50 25,58 33,2 77,71 0,92 0 297,71
5/2/2008 20,80 25,27 31,9 79,58 0,95 0 236,38
6/2/2008 20,80 26,16 32,7 72,58 1,13 0 310,29
7/2/2008 19,30 25,88 32,9 68,08 1,15 0 352,17
8/2/2008 18,40 25,95 33,6 61,67 1,04 0 352,42
9/2/2008 20,90 25,45 32,9 64,10 1,12 0 347,23
10/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
11/2/2008 20,80 26,55 32,5 59,34 0,93 0 335,64
12/2/2008 20,30 27,42 34,1 64,13 1,06 0 349,76
13/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
14/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
15/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
16/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
17/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
18/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
19/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
20/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
21/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
22/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
23/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
24/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
25/2/2008 21,70 26,23 33,2 62,38 1,03 0 346,52
26/2/2008 19,80 25,03 32,3 73,29 1,33 0 199,58
27/2/2008 20,70 25,51 32,2 75,00 1,19 0 199,42
28/2/2008 21,80 24,18 28,2 85,33 1,04 0 171,42
29/2/2008 21,10 24,50 30,7 82,25 1,40 0 173,96
1/3/2008 21,20 22,35 25,8 93,67 1,44 0 163,58
2/3/2008 20,80 23,99 30,3 85,96 1,33 0 227,83
3/3/2008 21,50 23,24 28,5 89,54 0,81 0 134,46
4/3/2008 21,10 23,47 31,3 87,17 0,80 0 236,83
5/3/2008 20,10 25,04 32,6 79,38 0,71 0,2 252,21
6/3/2008 21,60 23,87 26,7 88,50 0,60 1,4 107,53
7/3/2008 21,60 24,52 30,6 83,38 1,01 3,2 229,42
8/3/2008 20,10 23,80 30,7 83,96 1,13 1,2 199,71
9/3/2008 19,40 24,87 31,0 77,00 1,04 0,2 311,96
10/3/2008 20,20 25,89 31,6 69,15 0,80 0 297,25
11/3/2008 20,80 26,00 32,2 70,70 1,20 0 304,50
12/3/2008 21,10 26,21 32,2 71,54 0,77 0 276,00
13/3/2008 20,70 25,97 32,0 73,71 1,37 0 276,13
14/3/2008 19,60 26,70 33,3 71,88 1,05 0 300,88
Continua...
85
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
15/3/2008 20,30 24,73 30,4 81,63 1,91 0 235,54
16/3/2008 21,80 25,97 31,9 76,71 0,98 0 285,21
17/3/2008 20,60 25,43 30,6 70,29 1,76 0 268,96
18/3/2008 20,90 24,95 30,4 68,46 1,56 0 306,00
19/3/2008 18,80 24,79 30,7 69,63 1,70 0 285,17
20/3/2008 19,40 24,58 29,8 70,79 1,89 0 219,04
21/3/2008 21,40 25,55 31,2 66,38 1,89 0 311,00
22/3/2008 19,70 25,97 32,7 66,38 1,22 0 299,83
23/3/2008 19,40 26,48 33,2 66,13 0,96 0 294,04
24/3/2008 20,90 26,47 33,1 62,54 0,98 0 276,38
25/3/2008 19,90 26,40 31,9 65,75 0,87 0 211,25
26/3/2008 20,70 24,41 29,4 75,96 1,21 0 167,96
27/3/2008 18,20 25,28 32,5 69,63 1,03 0 283,75
28/3/2008 19,80 23,92 29,5 82,00 1,38 0 207,92
29/3/2008 20,50 25,53 31,5 75,08 0,86 0 277,17
30/3/2008 19,30 24,49 31,4 79,46 1,02 0 264,71
31/3/2008 19,30 23,93 29,7 75,42 1,99 0 267,08
1/4/2008 18,00 23,38 30,1 73,29 1,30 0 282,00
2/4/2008 17,80 24,22 29,6 71,67 0,77 0 238,92
3/4/2008 21,30 25,25 30,0 75,29 0,86 0 164,25
4/4/2008 21,60 23,78 27,7 89,17 1,35 0 119,75
5/4/2008 21,90 23,94 27,9 87,67 1,15 0 136,21
6/4/2008 21,20 23,54 27,7 85,71 1,13 0 132,29
7/4/2008 21,00 23,94 28,2 85,29 0,54 0 135,88
8/4/2008 19,20 25,20 32,3 76,75 0,74 0 246,96
9/4/2008 20,20 25,52 32,4 70,66 0,80 0 253,20
10/4/2008 20,80 26,34 32,6 69,79 1,23 0 285,42
11/4/2008 18,10 25,49 32,9 68,33 0,51 0 263,67
12/4/2008 19,20 26,24 33,5 69,21 0,73 0 287,79
13/4/2008 19,90 25,82 33,4 73,54 1,00 0 249,08
14/4/2008 21,00 25,59 31,7 73,96 1,58 0 243,50
15/4/2008 20,80 25,97 33,3 73,42 0,88 0 240,75
16/4/2008 20,30 24,61 30,7 80,13 1,03 0 186,29
17/4/2008 19,40 25,16 31,5 70,63 1,39 0 277,25
18/4/2008 20,30 25,23 31,2 70,00 0,71 0 258,08
19/4/2008 18,10 25,20 31,9 68,25 0,58 0 254,75
20/4/2008 19,30 24,90 31,5 66,25 0,90 0 263,00
21/4/2008 17,60 24,90 32,3 69,29 0,62 0 261,75
22/4/2008 19,20 25,14 32,2 65,46 0,69 0 264,71
23/4/2008 17,50 25,53 33,5 65,04 0,56 0 270,67
24/4/2008 21,20 25,53 32,2 76,00 1,14 0 196,92
25/4/2008 21,60 25,52 31,3 76,46 0,85 0 221,38
26/4/2008 20,60 25,10 31,8 77,13 0,90 0 193,92
27/4/2008 20,40 23,65 28,9 82,54 0,98 0 169,54
28/4/2008 18,70 25,40 32,6 71,00 0,79 0 260,29
29/4/2008 17,90 25,20 32,7 69,71 0,60 0 244,17
30/4/2008 18,00 25,17 32,6 67,21 0,66 0 250,54
1/5/2008 17,20 24,02 30,9 69,38 2,60 0 255,67
2/5/2008 17,90 23,44 29,7 69,33 1,83 0 247,96
3/5/2008 19,60 25,44 32,1 66,58 0,94 0 245,04
4/5/2008 21,10 26,60 33,3 66,46 0,84 0 259,83
Continua...
86
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
5/5/2008 21,20 25,80 32,7 72,63 1,04 0 180,40
6/5/2008 18,30 25,23 32,9 69,00 1,13 0 206,33
7/5/2008 17,70 25,03 32,6 62,83 1,33 0 227,92
8/5/2008 14,60 23,05 31,7 56,92 1,17 0 252,33
9/5/2008 14,20 22,43 30,3 60,50 0,96 0 214,54
10/5/2008 17,30 23,15 30,3 57,58 1,33 0 237,04
11/5/2008 15,80 22,20 29,0 62,75 1,80 0 219,79
12/5/2008 16,00 21,55 27,6 62,61 2,05 0 240,96
13/5/2008 15,70 22,20 28,5 59,50 2,23 0 234,83
14/5/2008 16,30 22,68 30,3 58,04 1,36 0 215,50
15/5/2008 17,40 23,59 31,2 61,54 1,38 0 234,42
16/5/2008 18,60 23,98 30,6 63,21 1,11 0 198,08
17/5/2008 17,10 23,75 30,2 64,21 2,10 0 209,50
18/5/2008 18,80 23,25 30,1 63,79 2,20 0 206,83
19/5/2008 18,10 23,09 30,2 64,67 1,50 0 233,88
20/5/2008 16,80 23,26 31,5 57,00 1,14 0 235,88
21/5/2008 13,70 22,50 30,8 54,75 1,23 0 224,67
22/5/2008 14,30 23,41 31,5 49,71 0,96 0 227,17
23/5/2008 15,80 23,38 32,7 51,71 0,69 0 210,25
24/5/2008 13,30 23,23 33,2 55,08 0,67 0 224,79
25/5/2008 15,20 23,00 31,2 58,79 0,42 0 140,75
26/5/2008 19,30 25,38 31,6 57,21 0,56 0 115,08
27/5/2008 20,00 25,94 32,6 56,04 1,44 0 185,75
28/5/2008 17,70 24,26 31,6 57,33 1,63 0 211,29
29/5/2008 16,40 24,20 32,4 57,88 0,77 0 210,00
30/5/2008 16,20 24,49 32,6 56,04 0,64 0 209,71
31/5/2008 17,90 24,46 31,7 55,88 2,20 0 196,54
1/6/2008 14,80 22,20 27,4 68,08 2,32 0 125,50
2/6/2008 18,90 22,58 25,7 68,17 3,11 0 102,58
3/6/2008 18,20 22,49 28,1 67,79 2,38 0 166,88
4/6/2008 17,70 22,96 30,1 64,54 1,63 0 192,83
5/6/2008 14,50 23,76 32,2 58,29 1,21 0 213,13
6/6/2008 17,10 24,28 30,9 56,46 1,83 0 207,46
7/6/2008 19,30 24,66 30,7 58,54 1,63 0 204,63
8/6/2008 17,40 23,83 30,9 58,92 1,74 0 186,54
9/6/2008 19,80 24,09 29,8 59,75 2.00 0 167,88
10/6/2008 13,10 21,94 31,3 58,17 0,63 0 206,04
11/6/2008 13,80 22,40 31,1 51,33 1,14 0 205,08
12/6/2008 15,00 22,78 30,8 55,96 1,45 0 200,46
13/6/2008 12,90 22,05 30,3 59,88 1,17 0 211,83
14/6/2008 12,40 22,48 31,3 57,67 1,13 0 188,67
15/6/2008 12,80 21,42 31,1 62,50 0,42 0 206,08
16/6/2008 12,30 22,30 31,4 54,71 0,71 0 197,08
17/6/2008 17,00 22,75 29,3 56,17 2,24 0 197,08
18/6/2008 15,50 22,24 30,3 62,63 1,65 0 198,67
19/6/2008 14,60 22,21 30,8 59,96 0,60 0 195,75
20/6/2008 15,10 21,93 29,8 58,29 0,88 0 179,50
21/6/2008 11,90 21,23 30,9 59,29 0,46 0 185,00
22/6/2008 12,40 22,62 31,9 56,08 0,81 0 195,67
23/6/2008 16,90 23,64 30,6 52,17 1,63 0 195,42
24/6/2008 17,50 23,18 30,7 59,79 2,23 0 190,46
Continua...
87
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
25/6/2008 16,80 21,76 29,7 62,70 1,65 0 182,60
26/6/2008 14,50 21,61 28,4 62,29 2,21 0 182,50
27/6/2008 17,30 22,15 28,4 62,25 2,54 0 167,79
28/6/2008 15,00 22,23 29,7 61,50 1,99 0 187,25
29/6/2008 18,30 22,61 29,3 58,04 2,19 0 181,29
30/6/2008 11,80 22,73 30,9 54,21 0,95 0 180,25
1/7/2008 15,40 22,67 29,9 63,17 1,38 0 160,88
2/7/2008 16,90 22,63 29,6 62,08 1,95 0 194,13
3/7/2008 15,70 21,75 29,3 57,83 1,30 0 197,92
4/7/2008 12,30 21,99 31,1 54,08 0,73 0 185,58
5/7/2008 16,20 23,02 30,8 53,83 2,06 0 199,21
6/7/2008 15,50 21,94 29,6 57,63 2,17 0 186,83
7/7/2008 13,40 20,82 28,3 56,96 1,78 0 193,00
8/7/2008 12,30 19,42 26,5 55,58 1,96 0 201,29
9/7/2008 14,30 20,20 27,0 50,92 2,15 0 200,54
10/7/2008 14,40 21,31 29,3 58,88 1,63 0 198,83
11/7/2008 18,20 22,52 28,6 59,63 2,65 0 144,79
12/7/2008 15,80 20,61 26,6 58,75 2,55 0 196,46
13/7/2008 13,90 19,94 27,2 53,00 2,86 0 202,58
14/7/2008 11,60 19,29 25,7 63,83 2,13 0 135,71
15/7/2008 12,70 20,02 26,2 65,42 3,03 0 183,75
16/7/2008 14,50 20,17 25,7 65,63 2,70 0 102,92
17/7/2008 12,20 19,55 27,4 56,96 1,23 0 196,00
18/7/2008 12,60 21,00 30,9 53,00 0,91 0 191,88
19/7/2008 9,70 21,60 32,1 47,25 0,68 0 191,92
20/7/2008 12,20 21,50 30,8 47,00 1,33 0 193,79
21/7/2008 8,90 19,88 29,6 48,67 1,41 0 192,83
22/7/2008 13,90 21,26 30,2 48,13 1,12 0 192,54
23/7/2008 10,20 21,73 30,4 51,25 1,18 0 182,04
24/7/2008 10,10 21,36 31,4 50,75 0,60 0 185,25
25/7/2008 10,10 21,41 32,1 45,29 0,64 0 237,33
26/7/2008 9,90 22,10 31,9 42,71 1,54 0 235,42
27/7/2008 15,60 22,00 28,7 57,08 2,28 0 240,96
28/7/2008 16,60 22,49 29,6 55,79 1,88 0 249,17
29/7/2008 15,60 21,29 29,8 49,96 1,59 0 242,67
30/7/2008 10,30 21,16 30,2 53,38 0,94 0 238,38
31/7/2008 12,80 22,93 32,1 47,29 0,97 0 245,67
1/8/2008 15,60 23,03 30,2 50,00 1,30 0 244,13
2/8/2008 14,10 22,28 31,3 49,67 0,56 0 249,38
3/8/2008 11,50 22,93 34,6 47,00 0,67 0 246,29
4/8/2008 12,90 24,98 35,9 39,54 0,32 0 243,38
5/8/2008 19,00 25,51 34,3 49,79 1,52 0 241,70
6/8/2008 15,70 24,62 34,3 53,70 1,45 0 243,40
7/8/2008 16,70 23,10 30,5 54,54 1,62 0 256,54
8/8/2008 13,80 23,50 31,9 51,17 1,10 0 256,33
9/8/2008 14,90 23,20 32,4 48,29 1,07 0 259,75
10/8/2008 15,80 23,60 32,8 41,71 0,87 0 263,75
11/8/2008 15,40 23,41 31,1 44,42 1,67 0 263,62
12/8/2008 14,30 22,50 30,8 48,08 1,34 0 264,16
13/8/2008 13,70 22,60 30,1 48,63 1,43 0 258,41
14/8/2008 15,00 22,10 29,7 51,83 1,72 0 265,66
Continua...
88
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
15/8/2008 16,20 22,90 31,2 46,42 1,58 0 267,50
16/8/2008 14,10 23,50 30,6 54,92 1,56 0 196,70
17/8/2008 16,20 22,80 30,5 49,33 1,90 0 268,45
18/8/2008 14,60 21,60 28,8 53,83 1,87 0 243,87
19/8/2008 13,30 21,60 29,1 58,54 1,85 0 224,45
20/8/2008 14,60 22,26 29,2 53,13 2,44 0 265,38
21/8/2008 15,70 22,88 30,6 52,33 1,40 0 225,33
22/8/2008 16,90 24,31 31,7 48,50 0,84 0 249,63
23/8/2008 17,80 24,87 31,0 44,46 2,87 0 268,50
24/8/2008 18,80 23,77 30,4 49,04 2,60 0 236,67
25/8/2008 16,10 23,28 29,9 54,71 2,40 0 247,25
26/8/2008 16,30 23,38 31,5 50,13 1,33 0 268,96
27/8/2008 12,60 23,90 32,4 39,58 0,92 0 278,83
28/8/2008 12,20 23,54 34,1 35,88 0,76 0 282,58
29/8/2008 11,80 24,51 34,3 37,96 0,67 0 259,17
30/8/2008 12,60 25,44 35,4 38,25 0,66 0 243,08
31/8/2008 18,80 25,10 31,6 47,42 2,07 0 258,13
1/9/2008 18,80 24,12 30,2 53,25 2,90 0 272,83
2/9/2008 15,40 22,73 31,9 50,38 1,22 0 258,33
3/9/2008 12,60 23,77 33,1 46,33 0,84 0 283,88
4/9/2008 14,80 24,84 34,7 43,50 0,91 0 287,79
5/9/2008 17,70 25,67 34,7 39,29 1,11 0 288,21
6/9/2008 13,30 25,43 36,7 38,67 0,55 0 287,96
7/9/2008 13,90 27,02 37,6 34,08 0,59 0 286,04
8/9/2008 15,00 26,90 36,3 36,71 0,83 0 280,95
9/9/2008 16,30 25,70 33,1 48,75 2,23 0 281,37
10/9/2008 18,60 24,75 32,2 45,71 2,07 0 291,04
11/9/2008 11,70 24,30 34,0 46,00 1,30 0 270,17
12/9/2008 12,50 24,42 34,9 42,00 0,94 0 279,42
13/9/2008 13,60 24,93 36,8 41,29 0,42 0 260,46
14/9/2008 16,30 26,73 36,9 36,58 0,82 0 235,08
15/9/2008 15,80 26,69 37,3 33,88 1,07 0 262,92
16/9/2008 14,40 25,87 37,1 41,13 0,65 0 270,50
17/9/2008 16,20 26,75 34,8 43,67 0,93 0 230,17
18/9/2008 21,00 27,25 35,2 48,17 1,87 0 245,71
19/9/2008 20,40 25,26 30,2 57,29 2,94 0 177,38
20/9/2008 17,60 25,10 33,2 54,96 1,87 0 280,46
21/9/2008 17,90 24,81 32,7 57,46 0,95 0 207,38
22/9/2008 20,10 25,80 33,3 61,00 1,30 1,2 166,00
23/9/2008 20,10 27,10 34,9 58,00 1,00 8 283,00
24/9/2008 19,80 26,81 35,0 54,13 1,69 1,6 288,40
25/9/2008 20,20 25,84 33,4 62,83 2,03 11,8 285,71
26/9/2008 20,30 24,94 31,3 63,50 1,07 4,8 199,13
27/9/2008 18,50 21,13 25,9 85,63 1,15 2,2 103,63
28/9/2008 18,60 24,68 32,6 68,92 0,54 0 211,42
29/9/2008 19,90 27,75 36,5 52,75 1,12 0 308,13
30/9/2008 21,30 27,45 35,9 58,96 1,52 1,2 289,71
1/10/2008 19,30 27,94 37,3 54,67 0,69 5,4 302,21
2/10/2008 18,60 27,62 37,4 47,67 0,92 0 309,38
3/10/2008 18,80 28,07 36,9 43,96 0,81 0 284,46
4/10/2008 17,40 28,01 38,4 43,71 1,40 0 297,71
Continua...
89
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
5/10/2008 15,70 27,25 37,4 44,58 0,99 0 310,83
6/10/2008 16,20 28,30 38,9 38,04 1,05 0 309,58
7/10/2008 19,30 27,49 34,7 44,46 2,23 0 276,96
8/10/2008 21,00 26,74 33,2 45,25 2,82 0 307,71
9/10/2008 20,60 25,55 31,1 53,63 4,53 0 273,96
10/10/2008
18,40 24,03 30,6 57,00 4,27 0 317,71
11/10/2008
16,80 24,41 30,8 56,92 3,44 0 312,58
12/10/2008
18,20 25,96 33,6 52,17 1,80 0 327,29
13/10/2008
17,00 26,71 34,4 46,13 1,96 0 311,08
14/10/2008
19,80 27,62 36,2 43,63 1,30 0 312,54
15/10/2008
16,40 27,03 36,9 44,21 0,53 0 312,92
16/10/2008
16,70 28,15 37,3 39,00 0,64 0 287,29
17/10/2008
17,80 29,15 38,3 35,88 0,83 0 311,38
18/10/2008
19,40 29,19 38,6 36,42 0,97 0 302,54
19/10/2008
19,90 29,44 37,9 40,42 1,21 0 266,33
20/10/2008
24,00 28,31 32,4 45,21 1,70 0 99,96
21/10/2008
22,40 27,77 33,6 43,04 2,90 0 321,50
22/10/2008
20,90 27,08 33,8 48,83 1,80 0 278,92
23/10/2008
21,80 27,53 34,7 43,42 1,67 0 313,96
24/10/2008
18,90 27,00 35,4 41,50 1,21 0 322,88
25/10/2008
16,70 26,92 36,3 38,21 0,98 0 323,75
26/10/2008
16,50 27,59 37,4 36,42 0,62 0 326,21
27/10/2008
19,10 29,59 38,4 34,79 0,65 0 283,83
28/10/2008
19,40 31,02 40,6 29,83 0,79 0 294,67
29/10/2008
20,10 28,19 36,8 36,33 0,86 0 262,46
30/10/2008
16,60 27,73 38,1 42,50 0,58 0 267,71
31/10/2008
18,70 30,71 39,2 37,29 0,76 0 311,63
1/11/2008 22,40 30,20 37,9 39,04 1,96 0 316,13
2/11/2008 21,30 28,65 37,4 38,92 1,48 0 331,50
3/11/2008 15,50 28,74 39,2 33,54 0,78 0 332,92
4/11/2008 18,40 29,89 40,1 32,88 0,71 0 321,71
5/11/2008 21,80 30,82 39,7 33,42 0,68 0 302,96
6/11/2008 21,40 29,99 38,6 36,83 0,85 0 281,08
7/11/2008 21,80 29,33 36,5 42,38 2,10 0 270,92
8/11/2008 21,10 24,88 29,9 75,13 0,63 6,1 88,67
9/11/2008 21,80 27,52 38,6 66,71 0,88 0 265,00
10/11/2008
21,40 25,38 32,4 78,17 0,66 14 140,92
11/11/2008
21,20 24,20 29,9 81,54 0,36 5,2 154,41
12/11/2008
21,50 26,22 33,3 72,42 0,70 0,2 226,75
13/11/2008
21,60 23,46 29,4 87,71 0,66 41,8 100,66
14/11/2008
20,20 25,37 33,5 77,88 0,75 0,6 260,54
15/11/2008
23,00 27,20 34,1 72,58 0,90 0,2 247,66
16/11/2008
22,50 26,13 33,7 79,21 0,52 3,8 151,95
17/11/2008
22,60 26,15 32,3 75,17 1,77 1,2 174,41
18/11/2008
21,70 23,60 26,4 82,00 2,10 0,2 83,00
19/11/2008
21,70 23,60 26,4 82,00 2,10 0 83,00
20/11/2008
21,70 23,60 26,4 82,00 2,10 0 83,00
21/11/2008
21,70 23,60 26,4 82,00 2,10 0 83,00
22/11/2008
21,70 23,60 26,4 82,00 2,10 0 83,00
23/11/2008
21,70 23,60 26,4 82,00 2,10 0 83,00
24/11/2008
21,70 23,60 26,4 82,00 2,10 0 83,00
Continua...
90
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
25/11/2008
20,20 23,70 30,6 82,88 0,58 4,2 161,00
26/11/2008
19,70 24,23 32,6 80,17 0,97 1,6 224,08
27/11/2008
20,80 22,72 25,1 88,71 0,56 10,0 118,54
28/11/2008
21,10 22,72 27,4 88,79 0,30 11,2 143,87
29/11/2008
20,30 21,13 22,2 94,92 0,41 20,4 78,04
30/11/2008
20,60 23,40 29,1 86,96 0,55 5,0 172,54
1/12/2008 20,40 24,26 29,3 85,50 0,59 3,8 182,62
2/12/2008 20,60 23,46 29,9 87,71 0,71 2,4 199,45
3/12/2008 21,80 24,30 30,4 87,40 1,40 42,8 198,40
4/12/2008 21,90 23,20 29,1 92,60 1,00 14,4 134,50
5/12/2008 20,60 23,30 29,3 90,30 0,90 5,8 151,50
6/12/2008 20,70 24,20 29,4 84,70 1,30 3,4 190,80
7/12/2008 21,20 24,20 28,9 83,00 1,10 0,6 160,10
8/12/2008 20,40 24,10 28,9 79,10 1,40 0 240,90
9/12/2008 19,10 25,30 31,2 72,60 0,90 0 322,70
10/12/2008
19,20 25,60 32,4 68,40 0,60 0 332,80
11/12/2008
18,10 26,10 34,3 66,90 0,50 0 325,10
12/12/2008
19,70 26,80 34,1 66,90 0,80 0 334,00
13/12/2008
20,70 25,50 33,1 75,00 0,90 0 251,80
14/12/2008
20,30 24,20 28,7 82,60 0,70 0 157,00
15/12/2008
20,10 24,10 31,8 81,80 0,70 3,8 223,30
16/12/2008
20,30 22,70 27,2 90,50 0,90 17,4 142,80
17/12/2008
20,10 23,60 29,7 85,40 1,00 0 195,00
18/12/2008
21,70 23,70 29,0 88,00 0,30 0,4 123,10
19/12/2008
19,90 24,80 30,2 80,10 0,40 0 181,50
20/12/2008
19,00 24,70 31,1 68,60 1,00 0 321,00
21/12/2008
21,00 25,30 31,2 72,10 0,90 0 275,00
22/12/2008
20,70 22,50 27,8 89,30 0,40 26,6 95,90
23/12/2008
20,60 23,10 29,1 88,40 0,60 0,2 203,60
24/12/2008
20,90 23,40 28,1 87,50 0,60 0,2 185,70
25/12/2008
20,60 23,00 29,1 90,10 0,60 3,6 164,80
26/12/2008
20,90 24,40 30,8 85,50 0,90 14,6 235,50
27/12/2008
21,50 24,70 29,9 86,80 0,40 0 187,40
28/12/2008
20,10 26,00 31,9 80,50 0,50 0,2 274,30
29/12/2008
21,90 26,50 32,6 73,10 0,20 0 307,40
30/12/2008
18,20 25,30 31,6 72,00 0,50 0 307,30
31/12/2008
19,60 26,20 33,6 70,20 0,20 0 329,40
1/1/2009 19,20 27,10 34,3 69,20 0,20 0 361,10
2/1/2009 21,10 27,50 33,1 73,90 0,50 0 321,50
3/1/2009 20,10 23,70 30,8 87,10 0,40 31,2 195,80
4/1/2009 20,90 24,00 29,8 88,10 0,50 1,6 209,20
5/1/2009 20,40 23,70 28,8 89,30 1,10 26,4 219,50
6/1/2009 20,50 23,10 28,8 90,60 0,60 16,0 203,50
7/1/2009 20,20 23,80 29,6 87,10 0,60 68,8 258,10
8/1/2009 20,40 24,70 30,8 85,40 0,20 5 252,30
9/1/2009 21,50 25,70 31,2 77,80 0,50 0 252,20
10/1/2009 20,40 25,40 30,7 72,20 1,30 0 290,90
11/1/2009 19,20 24,10 29,8 77,70 1,00 0,2 254,30
12/1/2009 21,30 24,50 30,2 84,50 0,80 7,4 210,10
13/1/2009 19,50 24,60 31,7 81,50 0,60 0,4 308,40
14/1/2009 19,10 24,90 31,8 74,80 0,40 0,2 333,00
Continua...
91
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
15/1/2009 18,20 24,80 31,9 74,90 0,40 0 308,70
16/1/2009 19,90 26,40 32,7 75,60 0,60 0 327,00
17/1/2009 21,80 25,80 31,8 79,50 0,60 0,8 281,10
18/1/2009 20,40 25,70 33,8 80,30 0,60 29,2 316,50
19/1/2009 21,50 25,40 32,0 83,50 0,20 5,4 258,30
20/1/2009 21,70 25,10 31,2 84,00 0,20 2 236,30
21/1/2009 20,80 25,10 32,3 85,00 0,50 3,6 264,10
22/1/2009 21,50 25,30 30,6 82,40 0,20 11,4 207,70
23/1/2009 21,40 23,90 29,2 88,60 0,40 0,2 185,30
24/1/2009 21,00 25,50 31,2 80,70 0,40 0,2 263,60
25/1/2009 21,40 26,20 32,2 76,30 0,80 16,2 314,70
26/1/2009 20,80 24,90 30,7 84,80 0,40 17,8 272,50
27/1/2009 21,00 25,90 31,2 80,00 0,50 0 261,20
28/1/2009 20,90 25,60 31,2 77,80 0,20 0 292,80
29/1/2009 18,70 25,10 31,3 73,00 0,20 0 307,80
30/1/2009 18,70 25,10 31,3 73,00 0,20 0 307,80
31/1/2009 17,80 26,20 33,2 70,80 0,20 0 342,50
1/2/2009 19,80 26,70 33,5 70,00 0,20 0 339,20
2/2/2009 19,90 27,00 33,0 68,10 0,40 0 335,30
3/2/2009 18,90 25,70 32,1 70,50 0,30 0 298,60
4/2/2009 19,80 26,60 32,8 71,70 0,40 0 331,90
5/2/2009 20,20 26,80 33,9 72,50 0,20 0 330,00
6/2/2009 21,10 26,70 33,7 75,10 0,40 0 320,00
7/2/2009 21,00 27,70 34,3 71,50 0,20 0 295,70
8/2/2009 22,00 27,40 34,3 74,30 0,30 8,4 336,80
9/2/2009 20,80 26,40 33,1 77,60 0,40 0,2 338,10
10/2/2009 21,30 26,80 33,2 78,20 0,40 9,6 331,10
11/2/2009 21,10 27,20 33,2 74,20 0,20 0 321,20
12/2/2009 19,70 26,40 32,9 73,80 0,20 0 298,40
13/2/2009 21,70 25,60 32,4 79,90 0,30 0 215,40
14/2/2009 19,70 23,10 29,9 87,50 0,60 38,2 221,00
15/2/2009 19,80 24,60 30,7 78,80 0,50 0 285,60
16/2/2009 19,90 25,20 30,8 73,10 0,70 0 308,70
17/2/2009 19,60 25,30 31,7 73,20 0,90 0 328,80
18/2/2009 20,20 25,50 31,3 72,20 1,20 0 275,80
19/2/2009 18,70 24,60 30,4 73,60 0,40 0 273,70
20/2/2009 19,00 25,00 32,1 71,20 0,60 0 334,80
21/2/2009 16,50 25,50 33,3 67,20 0,20 0 328,00
22/2/2009 17,90 27,10 34,7 65,70 0,30 0 323,00
23/2/2009 18,90 26,40 32,9 68,50 0,20 0 300,90
24/2/2009 20,60 25,30 32,9 76,80 0,50 6,6 282,60
25/2/2009 20,00 25,70 33,1 73,60 0,60 0 290,40
26/2/2009 19,80 26,30 34,0 70,80 0,80 0 332,00
27/2/2009 20,00 26,40 32,8 67,80 0,90 0 301,10
28/2/2009 21,30 27,00 33,9 66,40 0,50 0 301,90
1/3/2009 20,10 26,70 34,5 64,00 0,40 0 326,30
2/3/2009 20,20 27,10 35,2 60,00 0,50 0 331,00
3/3/2009 18,80 27,00 34,8 59,50 0,30 0 321,50
4/3/2009 17,60 27,40 36,5 57,60 0,10 0 327,50
5/3/2009 19,40 28,50 37,3 58,70 0,30 0 317,70
6/3/2009 20,80 28,00 34,3 66,20 0,70 0 284,40
Continua...
92
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
7/3/2009 20,50 25,50 32,2 81,40 0,40 16,8 276,90
8/3/2009 20,10 26,20 33,2 73,50 0,50 0 251,60
9/3/2009 22,40 26,30 33,5 76,20 0,30 0,8 232,50
10/3/2009 18,20 26,20 33,8 70,40 0,40 0,2 329,80
11/3/2009 20,20 27,00 34,6 61,20 0,60 0 319,10
12/3/2009 17,90 26,20 34,9 61,30 0,60 0 319,10
13/3/2009 17,20 26,20 35,1 63,20 0,30 0 298,80
14/3/2009 16,70 26,30 36,1 62,60 0,40 0 314,90
15/3/2009 18,10 26,90 36,0 67,90 0,40 0 277,20
16/3/2009 21,80 27,20 33,8 72,20 0,60 12,2 296,30
17/3/2009 20,90 26,10 34,2 73,20 0,30 0,8 246,20
18/3/2009 20,60 26,80 34,0 68,70 0,50 0 247,30
19/3/2009 21,00 26,00 33,2 71,50 0,90 0,2 223,90
20/3/2009 20,30 26,70 33,7 63,30 0,90 0 290,80
21/3/2009 21,60 27,00 34,4 68,30 0,90 0 292,10
22/3/2009 21,90 27,60 35,0 68,30 0,30 0,2 245,10
23/3/2009 21,40 24,70 30,9 79,30 0,80 0,2 159,40
24/3/2009 20,80 25,00 33,6 80,30 1,00 0,2 256,00
25/3/2009 21,00 25,60 32,6 78,30 0,40 0,2 228,80
26/3/2009 21,70 24,00 29,5 87,50 0,60 9,8 124,40
27/3/2009 20,30 22,70 26,5 88,20 1,00 13 161,60
28/3/2009 17,40 24,80 33,1 75,90 0,30 0,2 289,00
29/3/2009 21,40 25,50 31,2 79,90 0,80 0 211,50
30/3/2009 19,90 24,90 33,0 81,10 0,90 0 235,30
31/3/2009 19,90 25,40 34,2 80,00 0,70 2 215,00
1/4/2009 21,20 25,30 32,7 81,10 0,70 16 272,90
2/4/2009 21,50 25,00 31,9 84,80 0,20 13,8 191,40
3/4/2009 22,50 23,90 27,9 88,90 0,50 1,6 96,10
4/4/2009 21,40 25,20 30,8 78,80 0,40 0,6 216,90
5/4/2009 20,50 25,10 32,5 80,70 0,40 0,6 237,00
6/4/2009 20,70 22,70 25,9 91,90 0,50 13,8 105,50
7/4/2009 18,90 25,40 32,8 79,30 0,50 0,2 285,40
8/4/2009 21,60 24,60 31,9 82,40 0,90 0 196,30
9/4/2009 20,50 24,60 32,6 84,00 0,40 25,4 218,60
10/4/2009 19,90 23,90 31,4 87,40 0,30 4 188,00
11/4/2009 21,40 24,40 30,2 86,10 0,40 1,6 165,90
12/4/2009 22,20 25,30 30,6 80,30 0,70 0 199,40
13/4/2009 21,10 24,20 28,1 79,40 0,80 0 151,00
14/4/2009 20,50 24,80 30,7 75,80 0,50 0 242,00
15/4/2009 18,80 25,40 32,6 74,60 0,20 0 245,00
16/4/2009 20,80 25,00 30,6 75,70 1,00 0 207,00
17/4/2009 20,10 23,90 28,1 76,40 1,20 0 173,20
18/4/2009 18,70 23,10 29,1 74,60 0,90 0 257,70
19/4/2009 18,30 23,90 30,3 72,60 0,70 0 264,30
20/4/2009 19,10 24,70 31,7 69,50 0,30 0 258,60
21/4/2009 19,40 25,00 30,8 70,90 0,80 0 245,60
22/4/2009 18,40 24,30 31,2 67,80 0,80 0 245,80
23/4/2009 17,60 23,60 29,7 78,40 0,30 0 204,60
24/4/2009 19,20 24,40 31,1 77,00 0,10 0 166,30
25/4/2009 18,90 24,70 31,6 75,30 0,60 0 205,20
26/4/2009 20,90 23,80 29,6 83,10 0,50 0 144,30
Continua...
93
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
27/4/2009 20,20 25,40 32,6 77,00 0,10 0 193,50
28/4/2009 21,30 24,10 31,8 85,10 0,60 15,2 166,60
29/4/2009 20,20 22,20 25,5 90,50 0,20 10,6 100,10
30/4/2009 19,70 24,60 30,6 78,10 0,10 0 196,00
1/5/2009 20,70 23,10 26,2 81,80 0,30 0,8 95,10
2/5/2009 18,10 21,30 25,3 84,40 0,30 2,6 117,80
3/5/2009 16,70 22,10 29,1 76,20 0,60 0,2 204,90
4/5/2009 15,40 21,10 25,5 80,80 0,40 0 117,70
5/5/2009 18,30 21,70 25,7 83,80 0,50 0 116,70
6/5/2009 14,30 22,70 30,6 77,60 0,20 0 243,80
7/5/2009 16,30 24,40 32,4 69,80 0,10 0 221,60
8/5/2009 18,70 24,60 30,7 70,50 0,40 0 186,20
9/5/2009 18,30 24,00 31,2 71,60 0,50 0 220,50
10/5/2009 16,50 23,20 30,3 71,00 0,50 0 214,60
11/5/2009 15,10 23,00 30,8 69,00 0,30 0 230,50
12/5/2009 16,00 23,60 31,2 66,50 0,40 0 227,50
13/5/2009 16,90 23,20 31,4 66,70 0,40 0 230,90
14/5/2009 17,20 23,20 32,1 68,30 0,40 0 238,40
15/5/2009 15,70 23,80 31,9 70,30 0,30 0 211,70
16/5/2009 17,80 23,70 30,6 76,30 0,50 0 139,00
17/5/2009 19,70 24,60 31,6 74,90 1,50 0,6 187,30
18/5/2009 19,90 23,70 28,8 71,30 2,20 0 171,10
19/5/2009 18,70 22,40 27,0 71,40 0,90 0 144,60
20/5/2009 18,30 21,90 27,6 63,10 2,00 0 178,60
21/5/2009 16,40 21,30 28,3 63,10 1,60 0 232,80
22/5/2009 16,70 23,10 30,2 65,00 2,00 0 224,50
23/5/2009 17,70 23,20 28,2 70,00 1,50 0 136,50
24/5/2009 15,70 22,90 29,5 65,10 1,00 0 218,70
25/5/2009 13,00 21,50 29,6 65,00 0,70 0 222,60
26/5/2009 10,90 20,20 30,1 70,30 0,30 0 196,20
27/5/2009 13,10 21,70 31,2 62,00 0,50 0 223,70
28/5/2009 13,10 23,40 32,4 68,90 0,70 0 215,30
29/5/2009 18,90 25,40 32,4 67,50 0,60 0 213,70
30/5/2009 19,40 24,80 31,5 67,80 1,10 0 203,50
31/5/2009 18,40 23,90 31,9 70,00 0,50 0 219,50
1/6/2009 19,50 24,0 30,6 75,70 0,70 0 155,40
2/6/2009 17,60 23,50 29,4 79,50 1,20 0 213,00
3/6/2009 18,40 22,20 27,6 72,00 1,30 0 131,700
4/6/2009 18,10 22,60 28,5 69,10 1,20 0 102,60
5/6/2009 17,90 23,80 30,8 69,80 1,20 0 214,60
6/6/2009 19,60 24,80 31,6 62,10 1,40 0 217,30
7/6/2009 19,30 24,00 30,6 65,60 1,90 0 195,90
8/6/2009 13,70 22,00 27,4 68,10 2,30 0 139,70
9/6/2009 15,00 22,20 29,3 64,90 0,70 0 213,10
10/6/2009 16,20 23,10 30,4 65,90 0,40 0 196,70
11/6/2009 16,70 23,70 30,9 67,30 0,30 0 216,70
12/6/2009 14,10 23,00 30,7 67,60 0,20 0 173,20
13/6/2009 16,70 23,10 30,1 68,00 0,70 0 193,00
14/6/2009 18,60 23,90 31,1 65,00 0,80 0 203,60
15/6/2009 17,60 23,10 30,4 65,30 0,70 0 210,70
16/6/2009 13,30 21,30 30,4 69,10 0,20 0 192,10
Continua...
94
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
17/6/2009 12,60 22,30 31,2 66,10 0,30 0 210,00
18/6/2009 15,80 23,50 31,7 64,50 0,40 0 203,10
19/6/2009 15,40 23,40 31,0 62,80 0,70 0 213,70
20/6/2009 15,90 22,40 29,1 60,30 1,30 0 223,50
21/6/2009 15,40 21,00 28,2 58,60 1,20 0 222,30
22/6/2009 15,60 21,40 29,8 61,30 0,70 0 212,70
23/6/2009 16,10 22,10 30,6 62,60 0,30 0 218,70
24/6/2009 12,60 22,60 32,2 62,90 0,20 0 210,80
25/6/2009 14,80 24,20 32,8 57,80 0,40 0 229,80
26/6/2009 15,00 24,00 32,1 57,50 0,30 0 207,90
27/6/2009 17,80 23,90 31,2 59,70 1,00 0 207,00
28/6/2009 17,20 23,20 30,6 66,50 0,70 0 198,10
29/6/2009 16,30 23,00 31,0 63,90 0,60 0 200,10
30/6/2009 15,00 22,60 30,6 60,50 0,50 0 205,30
1/7/2009 10,10 21,20 30,8 54,90 0,30 0 224,90
2/7/2009 10,30 21,60 30,9 51,80 0,40 0 226,00
3/7/2009 15,70 23,40 31,6 44,90 0,30 0 224,20
4/7/2009 17,20 23,30 30,6 53,50 0,80 0 216,00
5/7/2009 16,00 23,00 29,7 56,00 1,00 0 224,60
6/7/2009 13,90 21,90 28,6 63,00 1,80 0 207,50
7/7/2009 17,80 21,70 27,2 67,80 1,70 0 128,90
8/7/2009 15,70 22,40 28,3 66,00 1,00 0 172,50
9/7/2009 16,40 21,90 26,2 70,00 1,30 1,4 132,50
10/7/2009 16,70 22,90 30,9 69,40 0,70 0,2 224,30
11/7/2009 15,30 22,30 30,9 70,20 0,50 0 159,80
12/7/2009 17,40 24,70 33,9 62,00 0,30 0 216,10
13/7/2009 16,30 25,70 33,5 59,30 0,60 0 201,30
14/7/2009 17,70 24,10 31,8 59,20 0,60 0 224,00
15/7/2009 16,60 23,20 30,4 60,80 1,40 0 227,80
16/7/2009 17,10 22,20 28,6 64,30 1,80 0 198,00
17/7/2009 16,70 23,30 30,6 58,60 1,30 0 209,80
18/7/2009 16,00 22,50 30,6 61,30 0,70 0 199,00
19/7/2009 11,10 21,20 30,9 59,20 0,30 0 230,60
20/7/2009 11,10 22,20 32,9 55,00 0,20 0 228,40
21/7/2009 18,00 24,80 32,9 55,00 0,60 0 236,80
22/7/2009 16,20 23,80 32,7 59,60 0,40 0 228,90
23/7/2009 14,70 24,50 33,3 55,30 0,30 0 226,40
24/7/2009 13,90 24,70 33,9 51,80 0,30 0 228,10
25/7/2009 15,10 23,90 31,4 54,00 1,00 0 217,10
26/7/2009 15,60 22,40 30,0 51,80 1,00 0 236,60
27/7/2009 14,30 22,70 32,1 49,50 0,50 0 237,30
28/7/2009 14,40 23,90 33,9 48,00 0,30 0 235,70
29/7/2009 11,60 22,60 33,3 49,80 0,50 0 236,00
30/7/2009 9,50 22,40 33,3 46,30 0,50 0 233,70
31/7/2009 17,40 23,30 31,1 49,30 1,20 0 242,80
1/8/2009 16,80 24,10 31,0 57,80 0,90 0 218,80
2/8/2009 18,10 24,70 31,6 58,80 0,70 0 208,30
3/8/2009 15,40 24,50 33,2 52,70 0,40 0 230,00
4/8/2009 13,40 23,90 32,4 49,30 0,80 0 241,10
5/8/2009 15,60 22,80 32,1 49,70 0,80 0 239,30
6/8/2009 15,90 23,00 32,1 48,10 0,50 0 237,40
Continua...
95
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
7/8/2009 12,30 22,90 31,9 43,60 0,80 0 246,10
8/8/2009 16,60 23,40 29,5 52,90 1,00 0 171,50
9/8/2009 16,80 23,20 31,7 51,60 0,70 0 246,10
10/8/2009 11,90 22,70 33,2 53,10 0,30 0 250,80
11/8/2009 12,90 25,00 34,2 48,00 0,60 0 248,50
12/8/2009 19,60 24,30 30,3 53,80 2,10 0 245,40
13/8/2009 16,70 22,40 29,0 62,00 1,80 0 223,90
14/8/2009 16,00 22,10 29,3 61,30 1,30 0 196,80
15/8/2009 16,30 23,00 29,8 58,60 1,40 0 226,30
16/8/2009 16,80 23,50 30,8 57,40 1,60 0 212,00
17/8/2009 16,70 23,60 31,2 53,80 1,00 0 263,00
18/8/2009 16,60 23,60 32,3 55,50 0,30 0 256,70
19/8/2009 13,30 24,20 34,2 52,00 0,40 0 254,50
20/8/2009 14,90 25,30 36,6 50,80 0,40 0 264,90
21/8/2009 15,20 27,10 36,6 45,40 0,90 0 253,30
22/8/2009 21,70 26,40 32,9 56,70 2,70 0 240,10
23/8/2009 18,20 23,90 30,6 61,80 2,00 0 222,80
24/8/2009 17,70 23,90 31,4 61,00 0,70 0 229,60
25/8/2009 18,70 25,30 32,6 57,50 0,70 0 260,00
26/8/2009 20,90 25,00 30,6 55,40 2,40 0 260,00
27/8/2009 19,40 24,80 31,2 58,20 1,30 0,2 250,00
28/8/2009 20,70 25,30 30,8 59,40 0,80 0 250,00
29/8/2009 19,80 24,80 31,0 59,50 1,50 0 250,00
30/8/2009 18,60 25,20 31,1 56,90 1,70 0 250,00
31/8/2009 17,30 24,30 30,9 55,20 1,20 0 250,00
1/9/2009 15,60 24,60 33,3 53,40 0,30 0 250,00
2/9/2009 17,30 27,00 34,5 48,80 0,50 0 250,00
3/9/2009 17,00 26,60 35,8 48,80 0,30 0 250,00
4/9/2009 16,60 27,30 36,9 46,00 0,40 0 250,00
5/9/2009 19,20 28,90 37,2 48,40 0,50 0 250,00
6/9/2009 21,60 28,50 36,7 55,80 0,70 0 244,90
7/9/2009 21,60 26,00 32,0 65,50 0,80 0 149,00
8/9/2009 20,80 27,00 34,4 60,80 0,60 0 220,80
9/9/2009 22,10 27,40 33,1 47,50 1,50 0 279,60
10/9/2009 19,30 25,70 31,8 52,00 1,70 0 258,40
11/9/2009 19,70 24,80 29,8 58,50 1,40 0 170,60
12/9/2009 21,00 26,10 32,3 48,30 1,50 0 255,00
13/9/2009 16,70 25,30 33,4 50,10 1,00 0 285,40
14/9/2009 16,60 26,40 34,9 44,50 0,40 0 284,80
15/9/2009 18,60 27,30 35,2 42,40 1,10 0 284,70
16/9/2009 19,80 26,81 35,0 54,13 1,69 0 288,40
17/9/2009 20,20 25,84 33,4 62,83 2,03 0 285,71
18/9/2009 20,30 24,94 31,3 63,50 1,07 0 199,13
19/9/2009 18,50 21,13 25,9 85,63 1,15 0 103,63
20/9/2009 18,60 24,68 32,6 68,92 0,54 0 211,42
21/9/2009 19,90 27,75 36,5 52,75 1,12 0 308,13
22/9/2009 21,30 27,45 35,9 58,96 1,52 0 289,71
23/9/2009 19,30 27,94 37,3 54,67 0,69 0 302,21
24/9/2009 18,60 27,62 37,4 47,67 0,92 0 309,38
25/9/2009 18,80 28,07 36,9 43,96 0,81 0 284,46
26/9/2009 17,40 28,01 38,4 43,71 1,40 0 297,71
Continua...
96
Tabela 3B, cont.
Data
Tn
(°C)
Tm
(°C)
Tx
(°C)
UR
(%)
VV
(m s
-1
)
Prec
(mm)
Rad
(W m
-2
)
27/9/2009 15,70 27,25 37,4 44,58 0,99 0 310,83
28/9/2009 16,20 28,30 38,9 38,04 1,05 0 309,58
29/9/2009 19,30 27,49 34,7 44,46 2,23 0 276,96
30/9/2009 21,00 26,74 33,2 45,25 2,82 0 307,71
1/10/2009 20,60 25,55 31,1 53,63 4,53 0 273,96
2/10/2009 18,40 24,03 30,6 57,00 4,27 0 317,71
3/10/2009 16,80 24,41 30,8 56,92 3,44 0 312,58
4/10/2009 18,20 25,96 33,6 52,17 1,80 0 327,29
5/10/2009 17,00 26,71 34,4 46,13 1,96 0 311,08
6/10/2009 19,80 27,62 36,2 43,63 1,30 0 312,54
7/10/2009 16,40 27,03 36,9 44,21 0,53 0 312,92
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