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Weed competition in southern Brazil is one of the main limiting factors for Oryza sativa L. (flooded rice) yield. Echinochloa spp. (barnyardgrass) occurs at a high frequency. Although the potential for weed interference in this cereal is well known, there is little information available about the impact of nutrient competition on rice. Thus, this study aimed to evaluate the relationship between the increase of the barnyardgrass population and the development and nutrition of flooded rice plants at different stages of development. The treatments consisted of growing populations of barnyardgrass competing with the crop from stage V4, which were: 0, 1, 6, 13, 100 and 200 plants · m−2. The experimental design was randomized blocks with two replications, and the experimental units were plots 1.53 m wide by 5 m long. Plant biomass, nutrient uptake and loss of productivity were determined with three replications. An increase in the barnyardgrass population reduced the dry mass of rice leaves and stems, regardless of the evaluation period and the vegetative or reproductive period. Barnyardgrass plants had a significant impact on the reduced grain yield of a flooded rice crop, mainly due to high nutrient competitiveness, especially N in the vegetative period and K in the reproductive period. Barnyardgrass caused a loss of yield by unit · m−2 of 1.13%. The competition for N between rice and barnyardgrass plants was higher in the vegetative period, while for K, Ca and Mg the highest competition occurred in the reproductive period.

The goal of this study was to define an empirical model to calculate the leaf area in rice from linear leaf measure in genotypes used by farmers in Brazil. Through the leaf dimensions it is possible to identify the final crop yield from the LAI. Therefore, the leaves shape is closely related to the production of photoassimilates that will be converted into grain yield. Field experiments were carried out in four counties of Rio Grande do Sul with twelve-three varieties of rice in four growing seasons. We measured the length and width of leaves to construct the model. The relationship between leaf area and linear dimensions was shaped using a linear model for each genotype, and general model grouping all genotypes. The model accuracy was measure following statistics: Root Mean Square Error, BIAS, modified index of agreement and coefficient r. The non-destructive method for individual leaves was appropriate for estimating the leaf area in rice. Moreover, the general equation was estimated and can be used for all modern genotypes of rice in Brazil.

The objective of this work was to model, in the SimulArroz model, the three flood-irrigated rice (Oryza sativa) cultivars currently most grown in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments to calibrate and validate the model were conducted in the municipalities of Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar, and Cachoeira do Sul during four crop seasons. The number of leaves, phenology, aboveground dry matter biomass, and yield of each cultivar were evaluated. The results showed a slight overestimate of the R1, R4, and R9 stages; however, overall, the SimulArroz model had a good performance in simulating rice phenology for the three studied genotypes. Furthermore, the model had a reasonable accuracy in simulating aboveground dry matter and yield. The root-mean-square error (RMSE) for aboveground dry matter (leaves, stems, panicles, and grains) ranged from 0.5 to 3.0 Mg ha-1. For yield, the RMSE ranged from 0.8 to 1.3 Mg ha-1. The calibration of the SimulArroz model is efficient in simulating the growth, development, and grain yield of the most important flood-irrigated rice cultivars in Southern Brazil and can be used to estimate harvest forecast and yield potential, as well for yield gap studies. Resumo: O objetivo deste trabalho foi modelar, no modelo SimulArroz, as três cultivares de arroz (Oryza sativa) irrigado atualmente mais cultivadas no Estado do Rio Grande do Sul. Os experimentos para calibrar e validar o modelo foram conduzidos nos municípios de Cachoeirinha, Santa Maria, Uruguaiana, Santa Vitória do Palmar e Cachoeira do Sul, durante quatro safras. Foram avaliados o número de folhas, a fenologia, a biomassa da matéria seca da parte aérea e a produtividade de cada cultivar. Os resultados mostraram uma leve superestimativa dos estádios R1, R4 e R9; no entanto, no geral, o modelo SimulArroz apresentou bom desempenho na simulação da fenologia do arroz para os três genótipos estudados. Além disso, o modelo teve uma precisão razoável em simular matéria seca da parte aérea e produtividade. A raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) para matéria seca da parte aérea (folhas, caules, panículas e grãos) variou de 0,5 a 3,0 Mg ha-1. Para produtividade, a RMSE variou de 0,8 a 1,3 Mg ha-1. A calibração do modelo SimulArroz é eficiente em simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos das cultivares de arroz irrigado mais importantes no Sul do Brasil e pode ser utilizada para estimar a previsão de safra e o potencial de produtividade, bem como para estudos de lacunas de produtividade.

The objective of this work was to model weedy rice (Oryza sativa) and barnyard grass (Echinochloa spp.) competition with flood-irrigated rice, introducing it as a submodule into the SimulArroz model. The competition of both weeds with irrigated rice was modeled using the rectangular hyperbola equation. The “i” and “a” coefficients of the rectangular hyperbola for each of these weeds were obtained from the literature and from field experiments carried out in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. In SimulArroz, yield loss was applied to penalize yield in all three technological levels (high, medium, and low) of physiological maturity. For weedy rice, the coefficient values of imean for the high, medium, and low technological levels were 1.04, 1.50, and 3.57 respectively, and, for barnyard grass, 4.70, 10.49, and 15.51 respectively. Coefficient “a” was 100 for weedy rice, and amean values for barnyard grass were 101.63, 104.92, and 96.88 for the high, medium, and low levels, respectively. The yield loss approach was suitable to model the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice. The submodule yield loss caused by the competition of weedy rice and barnyard grass with irrigated rice improves the predictive capacity of the SimulArroz model. Resumo: O objetivo deste trabalho foi modelar a competição de arroz-daninho (Oryza sativa) e capim-arroz (Echinochloa spp.) com o arroz irrigado por inundação e introduzi-la como um submodelo no modelo SimulArroz. A competição das duas ervas daninhas com o arroz irrigado foi modelada com o uso da equação da hipérbole retangular. Os coeficientes “i” e “a” da hipérbole retangular referentes a cada erva foram obtidos na literatura e em experimentos de campo conduzidos no Rio Grande do Sul. No SimulArroz, a perda de produtividade foi aplicada para penalizar a produtividade nos três níveis tecnológicos (alto, médio e baixo) para maturidade fisiológica. Para o arroz-daninho, os valores do coeficiente imédio, para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, foram 1,04, 1,50 e 3,57, respectivamente, e, para o capim-arroz, foram 4,70, 10,49 e 15,51, respectivamente. O coeficiente “a” foi 100 para o arroz-daninho, e o amédio, para o capim-arroz, foi 101,63, 104,92, 96,88 para os níveis tecnológicos alto, médio e baixo, respectivamente. A abordagem de perda de produtividade foi adequada para modelar a competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado. O submodelo de perda de produtividade pela competição de arroz-daninho e capim-arroz com o arroz irrigado melhora a capacidade preditiva do modelo SimulArroz.

A maioria das cultivares semeadas no Sul do Brasil apresentam grupo de maturidade relativa (GMR) entre 4.5 e 7.0 e tipo de crescimento indeterminado. O objetivo do estudo foi detalhar o desenvolvimento vegetal, através do plastocrono e número final de folhas (NFF), de cultivares com diferentes GMRs e épocas de semeadura. Foram utilizadas 11 cultivares de soja com GMR variando de 4.2 a 8.2 e tipo de crescimento determinado e indeterminado em três anos agrícolas. Foram contados o número de nós visíveis e avaliado os estádios vegetativos três vezes por semana. O NFN varia de acordo com o fotoperíodo em que a planta é exposta na fase vegetativa e difere entre cultivares, de acordo com o GMR e tipos de crescimento, sendo os menores valores observados em semeaduras precoces (setembro) e tardias (janeiro e fevereiro).

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

Os objetivos neste trabalho foram quantificar a contribuição das ramificações e a evolução do índice de área foliar em cultivares modernas de soja com diferentes grupos de maturação, tipos de crescimento, semeadas em diferentes épocas e regiões produtoras de soja no Rio Grande do Sul. Experimentos de campo foram conduzidos durante o ano agrícola 2013/2014 em Santa Maria, Júlio de Castilhos e em três lavouras comerciais de soja nos municípios de Restinga Sêca, Tupanciretã e Água Santa. Avaliaram-se (data de ocorrência) os estágios reprodutivos e a determinação do índice de área foliar total, máximo, da haste principal e das ramificações em treze cultivares de soja. O índice de área foliar das ramificações contribui com cerca de 31%, 12,3% e 11% do índice de área foliar total nas cultivares determinadas, e com 20,2%, 11,8% e 9% do índice de área foliar total nas cultivares indeterminadas nas semeaduras de setembro, novembro e fevereiro, respectivamente, em Santa Maria. A maioria das cultivares apresentou uma redução no índice de área foliar total, máximo, da haste principal e das ramificações com o atraso da época de semeadura, independentemente do grupo de maturação e tipo de crescimento.

O objetivo deste trabalho foi caracterizar o desenvolvimento de cultivares de soja com diferentes grupos de maturação e tipos de crescimento em terras altas e terras baixas no Rio Grande do Sul. Foram conduzidas nove épocas de semeadura em Santa Maria (ambiente de terras altas) e uma época de semeadura em Capão do Leão (ambiente de terras baixas) durante os anos agrícolas 2010/2011, 2011/2012 e 2012/2013, com 11 cultivares de soja. O delineamento experimental em todos os experimentos foi blocos ao acaso, em parcelas subdivididas. Foi quantificada a duração, em ºC dia, do ciclo de desenvolvimento, da fase vegetativa e reprodutiva, e do período entre a data que ocorreu o início do florescimento e o número final de nós para todas as épocas e locais de semeadura. Houve redução da duração da fase reprodutiva, do ciclo total de desenvolvimento (exceto algumas cultivares semeadas em setembro), com o atraso da data de semeadura independentemente do grupo de maturação e tipo de crescimento. As semeaduras de setembro, janeiro e fevereiro promovem uma redução da fase vegetativa na maioria das cultivares quando comparadas com a época recomendada (novembro e dezembro). Cultivares indeterminadas apresentam um maior período de sobreposição das fases vegetativa e reprodutiva do que as cultivares determinadas em todas as épocas e locais de cultivo. O desenvolvimento da soja é similar quando cultivada em terras altas e terras baixas. The objective of this study was to characterize the development of soybean cultivars with different maturity group, and growth types grown in highlands and in lowlands in Rio Grande do Sul. Field experiments were conducted in Santa Maria (highland) and Capão do Leão (lowland) during the 2010/2011, 2011/2012 and 2012/2013 growing seasons, with 11 treatments (soybean cultivars). Nine sowing dates were conducted in Santa Maria and one in Capão do Leão. The experimental design in all experiments was a randomized block design with split plots. The duration of the development cycle, vegetative and reproductive phases, and the period between the date that was the final number of nodes and early flowering was measured in °C day, for all sites and sowing dates. There was reduction in the duration of the reproductive phase, total development cycle (except some cultivars sown in september), with delay on sowing date regardless of the maturity group and type of growth with delayed sowing. Sowings of September, January and February promote a reduction in vegetative stage in most cultivars when compared with the recommended period (November and December). Cultivars Indeterminate have a longer period of overlap between the vegetative and reproductive phases than certain cultivars in all sites and sowing dates. The soybean development is similar when grown in highlands and lowlands.

A produtividade da cultura da soja foi simulada por um modelo ecofisiologico e comparada com dados de produtividade observada de seis municipios do Rio Grande do Sul – RS. As simulacoes foram realizadas atraves do modelo SoySim, com quatro datas de semeadura, tres grupos de maturacao e tres niveis tecnologicos distintos.