Simulação do crescimento do capim Tanzânia irrigado com base na unidade fototérmica, na adubação nitrogenada e na disponibilidade hídrica do período = Simulation of irrigated Thanzania grass growth based on photothermal units, nitrogen fertilization and water availability.

A modelagem da produção de forragem com o uso de unidades fototérmicas(UF) foi utilizada com sucesso nos capins elefante cv. Napier, Tanzânia e Brachiaria em condições ótimas de adubação e disponibilidade hídrica. Havendo a necessidade de modelos de produção de forragens para diferentes níveis de adubação e de irrigação. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é propor modelos para o capim Tanzânia (Panicum maximum Jacq. cv Tanzânia) sob diferentes lâminas de irrigação (25, 50,75, 100 e 125% da ETc) e adubação nitrogenada em diferentes localidades do Brasil, a partir de unidades fototérmicas. Os modelos foram ajustados para as doses de 0, 30, 60, 110 e 270 kg de N ha-1, doses divididas em aplicações após cada corte, com um ciclo de 35 dias de descanso. Os modelos de produtividade ajustados apresentaram r2 de 0,9999, de boa confiança para estimativa daprodução de matéria seca do capim Tanzânia. Sendo assim, pode-se estimar a produção de matéria seca do capim Tanzânia para várias regiões do país, desde que se conheça a latitude local e as temperaturas máxima e mínima.The mathematical model to predict the forage yield using photothermal units was utilized with success in Elephant grass, Thanzania andBrachiaria ruziziensis in the absence of water stress and nitrogen stress. The aim of this study was to propose models to estimate the forage yield of Thanzania grass under different irrigation (25, 50,75, 100 e 125% of ETc) and nitrogen level in various regions of Brazil. As such, models were developed to estimate the dry matter production of Panicum maximum Jacq. frass cv Thanzania in different irrigation and nitrogen levels, using photothermal units. The models were adjusted to doses of 0, 30, 60, 110 and 270 kg of N ha-1, doses were divided in applications after each evaluation, with a rest cycle of 35 days. The adjusted model presented good performance in predicting dry matter production of Thanzania grass, with r2 = 0.9999. The results made it possible to verify that the proposed model can be used to predict forage production in different regions of Brazil. It can be estimated, with good precision. The production of Thanzania grass dry matter can be accurately estimated in specific places (in function of latitude and time of year), with the maximum and minimum temperature values