Modelagem da evapotranspiração e predições do rendimento de soja sob condição irrigada e de sequeiro

Understanding the impacts of reduced soil water availability on soybean yields is paramount in rainfed and irrigation agriculture, especially from the perspective of climate change. Combining field experiments with water balance models can better explain the effect of different agroecological conditions on yield and support management decisions that help mitigate the impact of water deficit by adjusting cropping factors, especially irrigation management. Improving irrigation management implies improving estimates of crop evapotranspiration (ETc), which also involves a more accurate prediction of crop coefficients (Kc) throughout the cycle. An approach recently developed by Allen and Pereira (2009) (A&P) estimates single (Kc) and basal (Kcb) crop coefficients from observations of the fraction of ground covered (fc) and plant height (h) since these parameters represent the physical basis of the vegetation, such as quantity, type, stomatal resistance, and conductance. In this study, this approach was assessed, along with the SIMdualKc soil water balance model that was calibrated and validated using field observations of soil water content to determine soybean water use and the actual crop evapotranspiration from four relative maturity groups (MG’s), under irrigated and rainfed conditions. Field experiments were carried out during the 2018/19 and 2019/20 growing seasons in Rio Grande do Sul, Brazil. The observed data allowed estimating the actual Kc and Kcb for each segment of the FAO Kc-curve using the A&P approach and estimating and partitioning the actual ETc in soil evaporation (Es) and crop transpiration (Tc). The SIMDualKc model was able to simulate the dynamics of the available soil water (ASW), with a coefficient of determination (R2 ) varying from 0.85 to 0.98 and with a regression coefficient (bo) ranging from 0.97 to 1.03, along the crop cycle of the four MG’s, for both irrigation management and growing seasons. The estimation errors were low, with the root mean square error (RMSE) ranging from 3.5 to 4.3% of the total available water (TAW). The actual Kc and Kcb estimated with both approaches were compared, showing the perfect accuracy of the A&P approach to improve soybean irrigation scheduling. The rainfed treatments showed an average reduction in productivity of 8% in 2018/19 and 14.8% in 2019/20. Comparing observed and estimated soybean grain yield by the linear regression model resulted in a b0 value between 1.0 and 1.02, indicating that the estimated yield corresponded well with the observed one, showing a good association. The highest Ky values were obtained for soybean cultivars with MG 5 and 5.5, demonstrating that special attention should be given to water management in cultivars with lower MG. O entendimento dos impactos da redução na disponibilidade de água no solo no rendimento da soja é de fundamental importância na agricultura de sequeiro e irrigada, sobretudo sob as perspectivas de alterações climáticas. A combinação de experimentos de campo com modelos de balanço hídrico pode explicar melhor o efeito das diferentes condições agroecológicas no rendimento e dar suporte às decisões de manejo que ajudem a mitigar os efeitos do déficit hídrico através do ajuste dos fatores de produção, especialmente o de manejo da irrigação. Melhorar o manejo da irrigação implica em melhorar as estimativas da evapotranspiração das culturas (ETc), que passa também por uma predição mais acurada dos coeficientes de cultura (Kc) ao longo do ciclo. Uma abordagem recentemente desenvolvida por Allen e Pereira (2009) (A&P) estima os coeficientes de cultura simples (Kc) e basal (Kcb) a partir de observações da fração de cobertura do solo pela cultura (fc) e altura da planta (h), uma vez que, esses parâmetros representam a base física da vegetação, como a quantidade, tipo, a resistência e condutância estomatal. Neste estudo, esta abordagem foi testada, junto com o modelo de balanço hídrico do solo SIMdualKc que foi calibrado e validado usando as observações do conteúdo de água no solo para avaliar o uso de água pela cultura da soja e a evapotranspiração atual da cultura de quatro grupos de maturidade relativa (GMR), sob condição irrigada e de sequeiro. Os experimentos de campo foram conduzidos no Rio Grande do Sul, entre 2018 e 2020. Os dados coletados permitiram estimar o Kc e Kcb reais para cada segmento da curva FAO usando a abordagem A&P, e estimar e particionar a ação da ETc da soja em evaporação do solo (Es) e na transpiração da cultura (Tc). O modelo SIMDualKc foi capaz de simular a variação da água disponível no solo (ASW), com um coeficiente de determinação, R2 , que variou de 0,85 a 0,98 e com coeficiente de regressão 0,97