Performance of the model CROPGRO-Dry bean for predicting the sowing date and the productivity of the common bean

Os modelos de simulação de cultura são ferramentas que permitem criar cenários, considerando as diversas combinações dos vários elementos que influenciam a produtividade das culturas. Estes são comumente utilizados para a simulação do crescimento de plantas como ferramentas na otimização das práticas de manejo, bem como, para estimar produtividades. Os modelos da família CROPGRO têm sido amplamente utilizados na simulação do crescimento e desenvolvimento de culturas. O presente trabalho teve como objetivo: 1) Avaliar o desempenho do modelo CROPGRO-Dry bean na estimativa do desenvolvimento e da produtividade do feijoeiro (Phaseolus vulgaris L.), em Viçosa, MG; 2) Aplicar o modelo para a determinação das melhores datas de semeadura de feijão, em condições de sequeiro; 3) Testar o modelo na simulação da previsão de produtividade do feijoeiro. O ajuste dos coeficientes genéticos do modelo para os cultivares de feijão Pérola, Ouro Negro e Ouro Vermelho, cultivados no município de Viçosa-MG, foi obtido a partir de dois experimentos realizados no ano de 2003, sendo um conduzido com irrigação e outro em condições de sequeiro. Outro experimento foi conduzido no ano de 2004, com irrigação. Após o ajuste dos coeficientes, realizou-se a simulação da produtividade do feijoeiro com base em dados de 31 safras compreendidas entre o período de 1975 a 2006. As simulações foram baseadas em dados meteorológicos diários de temperaturas máxima e mínima do ar, precipitação pluvial e radiação solar global, características físico-hídricas do solo e dados de manejo da cultura. Por meio das análises realizadas nas simulações, observou-se que o modelo foi muito sensível à variação dos coeficientes genéticos, mostrando variação entre os cultivares nas simulações de desenvolvimento fenológico e produtividade de grãos. O modelo CROPGRO-Dry bean simulou com adequada precisão o desenvolvimento fenológico das cultivares de feijão Pérola, Ouro Negro e Ouro Vermelho, para as condições de solo e de clima de Viçosa-MG. O modelo CROPGRO-Dry bean simulou satisfatoriamente a produtividade de grãos, com o quadrado médio do erro menor que 5 % para as cultivares Pérola e Ouro Negro e, 12, 63%, para a cultivar Ouro Vermelho. Em geral, para os dois cenários de cultivo, potencial e real quanto mais tardio o plantio, menor a produtividade do feijão da seca simulado para as três cultivares. As melhores datas de semeadura determinadas pelo modelo CROPGRO-Dry bean, para as três cultivares de feijão foram entre 1º de outubro a 20 de outubro. O modelo CROPGRO-Dry bean mostrou ser uma boa ferramenta para a previsão de produtividade do feijão das águas , obtendo-se uma adequada estimativa de produtividade com 30 dias de antecedência da colheita para os três cultivares de feijoeiro plantado nessa época em Viçosa.Crop simulation models are tools that generate sceneries, considering the several combinations of elements that influence on crop productivity. Simulation models have been used for optimization of managements practices as well as to estimate crop yield. The CROPGRO model is widely applied in crop productivity estimates. The objectives of the present study are: 1) to evaluate the performance of the model CROPGRO-Dry bean for estimating the growing stages and the productivity of the common bean (Phaseolus vulgaris L.), in Viçosa, MG; 2) to apply the model for the determination of the best sowing dates of bean, for rainfed conditions; 3) to test the model in the prediction of the productivity of the common bean. The adjustment of the genetic coefficients of the model was done to Pérola, Ouro Negro and Ouro Vermelho bean cultivars, in Viçosa-MG. The coefficients are determined based on experimental data. Those data were obtained from two experiments in the year of 2003, for two different conditions: irrigation and rainfed. An additional experiment was conducted in the year of 2004, with irrigation. After calibration, the model simulated the bean productivity for 31 years between 1975 and 2006. The simulations applied climatological daily of maximum and minimum temperatures, total precipitation and global solar radiation; physical hydric characteristics of the soil and crop management practice. According to the results, the model is highly sensitive to genetic coefficient variations between the three distinct cultivars during the growth stages and grain productivity. CROPGRO-Dry bean model simulated with accuracy the bean phenology based on the soil and climate conditions of the Viçosa-MG. It was simulate satisfactorily the grain productivity, since values of RMSE were less than 5 % for Pérola and Ouro Negro and, 12, 63 %, Ouro Vermelho cultivars. In general, for the two sceneries, potential and real, as more delayed the planting date is, lower is the productivity of the bean for the dry season for the three cultivars. The best sowing dates were found to be between October 1 to November 20. CROPGRO-Dry bean model is, therefore, a useful tool for predicting the bean yield, thirty days in advance harvest.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológic