Accumulated dry matter and grain yield in flooded hybrid rice simulated with the SimulArroz model

The objective of this work was to evaluate the calibration and the performance of the SimulArroz model for simulating the accumulated dry matter and the grain yield of flooded hybrid rice cultivars in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The experiments were carried out in a completely randomized block design in the municipalities of Santa Maria, Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, and Cachoeira do Sul. In Santa Maria and Cachoeirinha, the shoot dry matter accumulation and grain yield of three hybrid cultivars (Prime CL, Inov CL, and QM 1010 CL) and one conventional rice cultivar, used as control (Irga 424), were evaluated. In the other sites, only grain yield was evaluated. It was observed that more photoassimilates from the culm shoots are allocated in the hybrid cultivars, in order to sustain a greater panicle, compared with conventional rice. The calibration of the SimulArroz model used is efficient to simulate the accumulated dry matter and grain yield of hybrid rice cultivars in flooded rice crop regions of the state of Rio Grande do Sul.

Index terms:
Oryza sativa; growth; dry matter partitioning; yield

Authorship

Giovana Ghisleni Ribas

Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Avenida Roraima, no 1000, Cidade Universitária, Prédio 77, Sala 2, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS, Brasil. E-mail: giovana.ghisleni@hotmail.com, nstreck2@yahoo.com.br, isalago08@yahoo.com.br, ary.duartee@gmail.com, moises.fn@gmail.com Universidade Federal de Santa MariaBrazilSanta Maria, RS, BrazilUniversidade Federal de Santa Maria (UFSM), Avenida Roraima, no 1000, Cidade Universitária, Prédio 77, Sala 2, Camobi, CEP 97105-900 Santa Maria, RS, Brasil. E-mail: giovana.ghisleni@hotmail.com, nstreck2@yahoo.com.br, isalago08@yahoo.com.br, ary.duartee@gmail.com, moises.fn@gmail.com

Nereu Augusto Streck

Isabel Lago

Alencar Junior Zanon

Instituto Rio Grandense do Arroz Irrigado, Avenida Missões, no 342, São Geraldo, CEP 90230-100 Porto Alegre, RS, Brasil. E-mail: alencarzanon@hotmail.com, daniel-waldow@irga.rs.gov.brInstituto Rio Grandense do Arroz IrrigadoBrasilPorto Alegre, RS, BrasilInstituto Rio Grandense do Arroz Irrigado, Avenida Missões, no 342, São Geraldo, CEP 90230-100 Porto Alegre, RS, Brasil. E-mail: alencarzanon@hotmail.com, daniel-waldow@irga.rs.gov.br

Daniel Arthur Gaklik Waldow

Ary José Duarte Junior

Moisés de Freitas do Nascimento

Vanessa Fontana

Universidade Luterana do Brasil, Avenida Farroupilha, no 8001, São José, CEP 92425-900 Canoas, RS, Brasil. E-mail: wanessafontana@yahoo.com.brUniversidade Luterana do BrasilBrazilCanoas, RS, BrazilUniversidade Luterana do Brasil, Avenida Farroupilha, no 8001, São José, CEP 92425-900 Canoas, RS, Brasil. E-mail: wanessafontana@yahoo.com.br

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Figura 1
Massa de matéria seca (MS) total da parte aérea (A), MS de folhas (B), MS de colmos (C), MS de folhas senescentes (D) e produtividade de grãos a 13% de umidade (E) observada e simulada com o modelo SimulArroz para a cultivar híbrida QM 1010 CL e para a cultivar convencional Irga 424 de arroz irrigado no ano agrícola 2013/2014 em Santa Maria, Rio Grande do Sul. As barras são os desvios-padrões observados.

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Figura 2
Produtividade de grãos a 13% de umidade observada nos experimentos Valor de Cultivo e Uso (VCUs) do Instituto Rio Grandense do Arroz (Irga) e simulada pelo modelo SimulArroz das cultivares híbridas QM 1010 CL, Inov CL e Prime CL e da cultivar convencional Irga 424 de arroz, em sete locais (Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, Cachoeira do Sul e Santa Maria), em 5 anos agrícolas (2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015). Os dados simulados são no nível potencial (A) e alto (B) do SimulArroz. n = número de observações.

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Figura 3
O efeito de cultivar (A), de datas de semeadura (B), de local (C) e de ano agrícola (D) sobre a produtividade de grãos a 13% de umidade das cultivares híbridas QM 1010 CL, Inov CL e Prime CL e da cultivar convencional Irga 424 de arroz em sete locais do Rio Grande do Sul (Cachoeirinha, Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, Cachoeira do Sul, Santa e Santa Maria), para as datas de semeadura de 21/9, 31/10 e 10/12 em cinco anos agrícolas (2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015).

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Tabela 1.
Locaise datas de semeadura dos experimentos de arroz irrigado por inundação usados na calibração e avaliação (dados independentes) do crescimento (massa de matéria seca da parte aérea, de folhas, de colmos e de folhas senescentes) e da produtividade de grãos das cultivares híbridas com o modelo SimulArroz.

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Tabela 2.
Parâmetros do modelo SimulArroz eficiência do uso da radiação (EUR), fator de formação das espiguetas (SOCF, espiguetas g^-1 de MS) e peso máximo de um grão (Pmáx), calibrados para as três cultivares de arroz híbrido introduzidas n'o modelo.

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Tabela 3.
Parâmetros da partição de matéria seca, estádio de desenvolvimento da cultura do arroz irrigado (DVS), folhas (F), colmos (C) e grãos (G), do modelo SimulArroz calibrados para três híbridos de arroz.

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Tabela 4.
EstatísticasRQME (Raiz do quadrado médio do erro) e RQMEn (Raiz do quadrado médio do erro normalizada) da simulação dos compartimentos da matéria seca (MS) do arroz híbrido com o modelo SimulArroz obtidos neste estudo e com o modelo Oryza2000 descritos na literatura.

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Tabela 5
Estatísticas do desempenho do modelo SimulArroz na simulação da produtividade de grãos a 13% de umidade de três híbridos e uma cultivar convencional (Irga 424) de arroz irrigado em sete locais (Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, Cachoeira do Sul e Santa Maria) do Rio Grande do Sul, em 5 anos agrícolas (2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015).

Figura 1 Massa de matéria seca (MS) total da parte aérea (A), MS de folhas (B), MS de colmos (C), MS de folhas senescentes (D) e produtividade de grãos a 13% de umidade (E) observada e simulada com o modelo SimulArroz para a cultivar híbrida QM 1010 CL e para a cultivar convencional Irga 424 de arroz irrigado no ano agrícola 2013/2014 em Santa Maria, Rio Grande do Sul. As barras são os desvios-padrões observados.

Figura 2 Produtividade de grãos a 13% de umidade observada nos experimentos Valor de Cultivo e Uso (VCUs) do Instituto Rio Grandense do Arroz (Irga) e simulada pelo modelo SimulArroz das cultivares híbridas QM 1010 CL, Inov CL e Prime CL e da cultivar convencional Irga 424 de arroz, em sete locais (Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, Cachoeira do Sul e Santa Maria), em 5 anos agrícolas (2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015). Os dados simulados são no nível potencial (A) e alto (B) do SimulArroz. n = número de observações.

Figura 3 O efeito de cultivar (A), de datas de semeadura (B), de local (C) e de ano agrícola (D) sobre a produtividade de grãos a 13% de umidade das cultivares híbridas QM 1010 CL, Inov CL e Prime CL e da cultivar convencional Irga 424 de arroz em sete locais do Rio Grande do Sul (Cachoeirinha, Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, Cachoeira do Sul, Santa e Santa Maria), para as datas de semeadura de 21/9, 31/10 e 10/12 em cinco anos agrícolas (2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015).

Tabela 1. Locaise datas de semeadura dos experimentos de arroz irrigado por inundação usados na calibração e avaliação (dados independentes) do crescimento (massa de matéria seca da parte aérea, de folhas, de colmos e de folhas senescentes) e da produtividade de grãos das cultivares híbridas com o modelo SimulArroz.

Cultivar híbrida	Calibração		Avaliação
	Local	Data de semeadura	Local	Data de semeadura	Tamanho das parcelas (m)	Delineamento
Experimentos usados na calibração e avaliação do submodelo de matéria seca
Inov CL	Cachoeirinha	27/10/2014			1,53 × 47	Amostragem
Prime CL	Cachoeirinha	27/10/2014			1,53 × 47	Amostragem
QM 1010 CL	Cachoeirinha	27/10/2014	Santa Maria	3/12/2013	17 × 17	Amostragem
Experimentos usados na calibração e avaliação da produtividade de grãos⁽¹⁾
Inov CL	Cachoeirinha	27/10/2014	Cachoeirinha	22/10/2010, 21/10/2011	1,53 × 5	DBA⁽²⁾
			Santa Vitória do Palmar	27/10/2010, 4/11/2011	1,53 × 5	DBA
			Uruguaiana	26/10/2010, 21/10/2011	1,53 × 5	DBA
			Camaquã	1/11/2011	1,53 × 5	DBA
			Cachoeira do Sul	19/11/2011	1,53 × 5	DBA
			Santa Maria	25/10/2013	1,53 × 5	DBA
Prime CL	Cachoeirinha	27/10/2014	Cachoeirinha	25/10/2012, 9/11/2013	1,53 × 5	DBA
			Santa Vitória do Palmar	18/10/2012, 24/10/2013, 21/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Uruguaiana	19/10/2012, 30/10/2013, 24/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Bagé	28/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Camaquã	26/10/2012, 31/10/2013, 11/11/2014	1,53 × 5	DBA
			Cachoeira do Sul	18/10/2012, 18/10/2013, 27/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Santa Maria	25/10/2013	1,53 × 5	DBA
QM 1010 CL	Santa Maria	25/10/2014	Cachoeirinha	21/10/2011, 25/10/2012, 9/11/2013, 27/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Santa Vitória do Palmar	4/11/2011, 18/10/2012, 24/10/2013, 21/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Uruguaiana	21/10/2011, 19/10/2012, 30/10/2013, 24/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Bagé	28/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Camaquã	1/11/2011, 26/10/2012, 31/10/2013, 11/11/2014	1,53 × 5	DBA
			Cachoeira do Sul	19/11/2011, 18/10/2012, 18/10/2013, 27/10/2014	1,53 × 5	DBA
			Santa Maria	25/10/2013	1,53 × 5	DBA

⁽¹⁾
O experimento de Santa Maria, usado para a calibração, e todos os experimentos usados para a avaliação da produtividade de grãos são experimentos de valor de cultivo e uso (VCUs) do Instituto Rio Grandense do Arroz (Irga).
⁽²⁾
DBA, delineamento de blocos ao acaso.

Tabela 2. Parâmetros do modelo SimulArroz eficiência do uso da radiação (EUR), fator de formação das espiguetas (SOCF, espiguetas g^-1 de MS) e peso máximo de um grão (Pmáx), calibrados para as três cultivares de arroz híbrido introduzidas n'o modelo.

Parâmetro	Cultivar de arroz híbrido
	QM 1010 CL	Inov CL	Prime CL
EUR (g MJ^-1)	2,93	2,75	2,65
SOCF	49	50	39
Pmáx (g)	0,031	0,031	0,030

Tabela 3. Parâmetros da partição de matéria seca, estádio de desenvolvimento da cultura do arroz irrigado (DVS), folhas (F), colmos (C) e grãos (G), do modelo SimulArroz calibrados para três híbridos de arroz.

DVS⁽¹⁾	Parte aérea	Híbridos				Convencional
		QM 1010 CL	Inov CL	Prime CL	Média⁽²⁾	Irga 424
		F; C; G	F; C; G	F; C; G	F; C; G	F; C; G
0	0,50	0,5; 0,5; 0,0	0,5; 0,5; 0,0	0,3; 0,7; 0,0	0,4; 0,6; 0,0	0,6; 0,4; 0,0
0,43	0,75	0,5; 0,5; 0,0	0,5; 0,5; 0,0	0,3; 0,7; 0,0	0,4; 0,6; 0,0	0,6; 0,4; 0,0
0,5	0,75	0,2; 0,8; 0,0	0,2; 0,8; 0,0	0,6; 0,4; 0,0	0,3; 0,7; 0,0	0,3; 0,7; 0,0
0,75	0,75	0,0; 0,3; 0,7	0,3; 0,7; 0,0	0,0; 0,0; 1,0	0,1; 0,3; 0,6	0,4; 0,6; 0,0
1,0	1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0
1,2	1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0
1,6	1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0
2,0	1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0	0,0; 0,0; 1,0

⁽¹⁾
O DVS é 0 na emergência, 0,65 na diferenciação da panícula, 1,0 na antese e 2,0 na maturidade fisiológica.
⁽²⁾
Média dos três híbridos.

Tabela 4. EstatísticasRQME (Raiz do quadrado médio do erro) e RQMEn (Raiz do quadrado médio do erro normalizada) da simulação dos compartimentos da matéria seca (MS) do arroz híbrido com o modelo SimulArroz obtidos neste estudo e com o modelo Oryza2000 descritos na literatura.

Parâmetros de crescimento	RQME (g m^-2)	RQMEn (%)	Modelo	Local e Fonte
MS da parte aérea	57,0	20,0	Oryza2000	Filipinas, Boling et al. (2011BOLING, A.A.; BOUMAN, B.A.M.; TUONG, T.P.; KONBOON, Y.; HARNPICHITVITAYA, D. Yield gap analysis and the effect of nitrogen and water on photoperiod-sensitive Jasmine rice in north-east Thailand. Wageningen Journal of Life Science, v.58, p.11-19, 2011. DOI: 10.1016/j.njas.2010.05.001. https://doi.org/10.1016/j.njas.2010.05.0... )
	216,1	19,0	Oryza2000	Chile, Artacho et al. (2011ARTACHO, P.; MEZA, F.; ALCALDE, J.A. Evaluation of the Oryza2000 rice growth model under nitrogen-limited conditions in an irrigated Mediterranean environment. Chilean Journal of Agricultural Research, v.71 p.23-33, 2011. DOI: 10.4067/S0718-58392011000100003. https://doi.org/10.4067/S0718-5839201100... )
	94,3	13,6	SimulArroz	Rio Grande do Sul, Brasil, Rosa et al. (2015ROSA, H.T.; WALTER, L.C.; STRECK, N.A.; CARLI, C. de; RIBAS, G.G.; MARCHESAN, E. Simulação do crescimento e produtividade de arroz no Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental , v.19, p.1159-1165, 2015. DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v19n12p1159-1165. https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriam... )
MS de folhas	227,3	37,0	Oryza2000	Chile Artacho et al. (2011ARTACHO, P.; MEZA, F.; ALCALDE, J.A. Evaluation of the Oryza2000 rice growth model under nitrogen-limited conditions in an irrigated Mediterranean environment. Chilean Journal of Agricultural Research, v.71 p.23-33, 2011. DOI: 10.4067/S0718-58392011000100003. https://doi.org/10.4067/S0718-5839201100... )
	47,6	30,7	SimulArroz	Rio Grande do Sul, Brasil, Rosa et al. (2015ROSA, H.T.; WALTER, L.C.; STRECK, N.A.; CARLI, C. de; RIBAS, G.G.; MARCHESAN, E. Simulação do crescimento e produtividade de arroz no Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental , v.19, p.1159-1165, 2015. DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v19n12p1159-1165. https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriam... )
MS de colmos	90,2	47,0	Oryza2000	Chile, Artacho et al. (2011ARTACHO, P.; MEZA, F.; ALCALDE, J.A. Evaluation of the Oryza2000 rice growth model under nitrogen-limited conditions in an irrigated Mediterranean environment. Chilean Journal of Agricultural Research, v.71 p.23-33, 2011. DOI: 10.4067/S0718-58392011000100003. https://doi.org/10.4067/S0718-5839201100... )
	113,2	45,4	SimulArroz	Rio Grande do Sul, Brasil, Rosa et al. (2015ROSA, H.T.; WALTER, L.C.; STRECK, N.A.; CARLI, C. de; RIBAS, G.G.; MARCHESAN, E. Simulação do crescimento e produtividade de arroz no Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental , v.19, p.1159-1165, 2015. DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v19n12p1159-1165. https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriam... )
MS de folhas senescentes	41,7	38,0	Oryza2000	Chile, Artacho et al. (2011ARTACHO, P.; MEZA, F.; ALCALDE, J.A. Evaluation of the Oryza2000 rice growth model under nitrogen-limited conditions in an irrigated Mediterranean environment. Chilean Journal of Agricultural Research, v.71 p.23-33, 2011. DOI: 10.4067/S0718-58392011000100003. https://doi.org/10.4067/S0718-5839201100... )
	28,3	46,4	SimulArroz	Rio Grande do Sul, Brasil, Rosa et al. (2015ROSA, H.T.; WALTER, L.C.; STRECK, N.A.; CARLI, C. de; RIBAS, G.G.; MARCHESAN, E. Simulação do crescimento e produtividade de arroz no Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental , v.19, p.1159-1165, 2015. DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v19n12p1159-1165. https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriam... )
Produtividade	-	19,0	Oryza2000	Chile, Artacho et al. (2011ARTACHO, P.; MEZA, F.; ALCALDE, J.A. Evaluation of the Oryza2000 rice growth model under nitrogen-limited conditions in an irrigated Mediterranean environment. Chilean Journal of Agricultural Research, v.71 p.23-33, 2011. DOI: 10.4067/S0718-58392011000100003. https://doi.org/10.4067/S0718-5839201100... )
	2,0	13,0	SimulArroz	Rio Grande do Sul, Brasil, Rosa et al. (2015ROSA, H.T.; WALTER, L.C.; STRECK, N.A.; CARLI, C. de; RIBAS, G.G.; MARCHESAN, E. Simulação do crescimento e produtividade de arroz no Rio Grande do Sul pelo modelo SimulArroz. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental , v.19, p.1159-1165, 2015. DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v19n12p1159-1165. https://doi.org/10.1590/1807-1929/agriam... )

Tabela 5 Estatísticas do desempenho do modelo SimulArroz na simulação da produtividade de grãos a 13% de umidade de três híbridos e uma cultivar convencional (Irga 424) de arroz irrigado em sete locais (Cachoeirinha, Santa Vitória do Palmar, Uruguaiana, Bagé, Camaquã, Cachoeira do Sul e Santa Maria) do Rio Grande do Sul, em 5 anos agrícolas (2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015).

Nível tecnológico no SimulArroz	Estatística⁽¹⁾	Híbridos			Irga 424
		QM 1010 CL	Inov CL	Prime CL
Potencial	RQME	4,1	5,0	2,4	2,3
	RQMEn	34,5	46,5	23,5	23,3
	dw	0,40	0,37	0,46	0,52
	COE	-3,52	-4,96	-2,99	-0,63
	Bias	0,27	0,40	0,17	0,14
	r	0,08	0,02	0,33	0,29
Alto	RQME	2,4	2,6	2,0	1,8
	RQMEn	20,4	23,7	19,0	18,5
	dw	0,42	0,44	0,52	0,53
	COE	-0,58	-0,55	-1,62	-0,02
	Bias	-0,02	0,06	-0,10	-0,05
	r	0,04	0,09	0,30	0,36

⁽¹⁾
RQME, raiz do quadrado médio do erro (Mg ha^-1); RQMEn, raiz do quadrado médio do erro normalizada (%); dw, índice de concordância; COE, coeficiente de eficiência de Nash-Sutcliffe; Bias, índice Bias; r, coeficiente de correlação de Pearson.

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Accumulated dry matter and grain yield in flooded hybrid rice simulated with the SimulArroz model

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[TFN1] ⁽¹⁾
O experimento de Santa Maria, usado para a calibração, e todos os experimentos usados para a avaliação da produtividade de grãos são experimentos de valor de cultivo e uso (VCUs) do Instituto Rio Grandense do Arroz (Irga).

[TFN2] ⁽²⁾
DBA, delineamento de blocos ao acaso.