Performance of the AquaCrop model for the wheat crop in the subtropical zone in Southern Brazil

O objetivo deste trabalho foi calibrar e validar o modelo AquaCrop para a cultura de trigo (Triticum aestivum) na região dos Campos Gerais, no Sul do Brasil. Foram avaliadas cinco cultivares nas safras de 2007 a 2017. Os dados de entrada no AquaCrop – referentes a clima, cultura, solo e manejo do solo –, coletados em campo, foram obtidos do banco de dados da Fundação ABC e da literatura. De 35 a 43% do total das safras foram selecionadas para calibração, e as demais, para validação. A calibração foi realizada para os parâmetros mais sensíveis à penalização da produtividade potencial da cultura. As produtividades simuladas foram comparadas às observadas em campo por meio de análises de regressão linear simples, raiz quadrada do erro médio (RMSE), coeficiente de correlação de Pearson (r), índice de concordância (d) e índice de desempenho (c). A calibração apresentou bons resultados (RMSE ≤ 609,78 kg ha-1; r ≥ 0,72; d ≥ 0,80) para todas as cultivares e locais avaliados, mas a validação não teve o mesmo desempenho (c ≤ 0,46). O ajuste por tentativa, tendo-se considerado a faixa de parâmetros calibrados nas colheitas, indicou desempenhos “muito bom” e “excelente” (Supera e Quartzo, respectivamente) para as cultivares em Castro, e “ruim” a “excelente” em Ponta Grossa.The objective of this work was to calibrate and validate the AquaCrop model for the wheat (Triticum aestivum) crop in the Campos Gerais region, in Southern Brazil. Five cultivars were evaluated in the harvests from 2007 to 2017. The input data for AquaCrop – related to climate, crop, soil, and soil management –, collected in the field, were obtained from the database of Fundação ABC and from the literature. From 35 to 43% of total harvests were selected for calibration, and the remaining, for validation. Calibration was performed for the parameters most sensitive to crop potential yield penalty. The simulated yields were compared with those observed in the field through simple linear regression analysis, root mean square error (RMSE), Pearson’s correlation coefficient (r), the index of agreement (d), and the performance index (c). Calibration showed good results (RMSE ≤ 609.78 kg ha-1; r ≥ 0.72; d ≥ 0.80) for all assessed cultivars and locations, but validation did not have the same performance (c ≤ 0.46). The attempted adjustment, considering the range of calibrated parameters in the harvests, indicated “very good” and “excellent” performances (Supera and Quartzo, respectively) for the cultivars in Castro and “tolerable” to “excellent” in Ponta Grossa