Assessing non-linear variation of temperature and precipitation for different growth periods of maize and their impacts on phenology in the Midwest of Jilin Province, China

Guo, Enliang; Zhang, Jiquan; Wang, Yongfang; Alu, Si; Wang, Rui; Li, Danjun; Ha, Si

doi:10.1007/s00704-017-2097-6

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“…Diversos trabalhos apresentam a constante térmica requerida pela cultura do milho para completar seu ciclo, mostrando que, embora a radiação solar e o regime hídrico também possam influenciar a fenologia do milho, o regime térmico é o principal controlador do desenvolvimento das plantas de milho (Coelho e Dale, 1980;Cantele 2009;Bergamaschi e Matzenauer, 2014;Guo et al, 2017;Shim et al, 2017). O tempo térmico pode predizer diversos acontecimentos no desenvolvimento do milho, desde duração do período vegetativo, aparecimento de inflorescência e duração da maturação, que são eventos importantíssimos, principalmente quando há interesse no uso de modelos de simulação de crescimento e desenvolvimento das plantas.…”

Section: Exigências Climáticasunclassified

“…Segundo Sans et al (2006), as variáveis climáticas que mais afetam o crescimento da cultura do milho são a temperatura, a radiação solar e a chuva, as quais definem tanto a produtividade potencial como a atingível. Inúmeras análises de produções agrícolas apontam o clima como sendo o principal responsável por suas oscilações, especialmente em anos atípicos (Gadioli et al, 2000;Sun et al, 2010;Bergamaschi e Matzenauer, 2014;Abdraboo et al, 2016;Caron et al, 2017;Guo et al, 2017;Shim et al, 2017;Yang et al, 2017). Sendo assim, é necessário se dispor de dados climáticos de qualidade para realizar estudos que permitam a estimativa dessas produtividades e a determinação dos principais responsáveis pelas quebras de produtividade da cultura.…”

Section: Exigências Climáticasunclassified

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Modelos de simulação da cultura do milho - uso na determinação das quebras de produtividade (<em>Yield Gaps</em>) e na previsão de safra da cultura no Brasil

Duarte¹

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Milho 2. Modelos de simulação de cultura 3. Multi-modelos 4. Previsão de safra 5. Yield gap I. Título AGRADECIMENTOS Em meio a essa mistura de euforia e alivio, digna de um ciclista que acaba de completar o último dia de prova no Tour de France, escrevo aqui minhas palavras de gratidão a todo esse período de estudo e desenvolvimento do presente projeto de mestrado. Dentre todos os tropeços, dificuldades e vacilos, os frutos colhidos são de aprendizado, amadurecimento pessoal e novas amizades. Não posso deixar de agradecer aos meus pais, Eliete e Alex, e a minha irmã Nathalia, por toda a confiança e apoio incondicional. Espero um dia poder servir de exemplo e contribuir com alguém assim como vocês fizeram por mim. Agradeço ao professor, orientador e amigo Paulão, sempre presente e dando apoio não apenas nas questões acadêmicas, mas em diversas outras esferas da vida. Agradeço também a CAPES, pelo apoio financeiro, essencial para o desenvolvimento do projeto, a Ana, pela companhia e apoio, principalmente durante esses meses finais e, como não poderia deixar de ser, agradeço a todos os amigos que de alguma forma contribuíram ao longo dessa jornada: Galiña; Nãr-c; Édiño; Tchê; Fernandão; Pino; Fabi; Gustavo; Battisti; Cristiam (e a todo o pessoal da cúpula); Lucão; Qñé; K-pa; Rep. Kazinsky e também a famiglia Xapadão, que me proporcionou experiências únicas e muito contribuiu para meu desenvolvimento pessoal, Agradeço. quebras de produtividade (Yield Gaps) .

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Section: Exigências Climáticasunclassified

Modelos de simulação da cultura do milho - uso na determinação das quebras de produtividade (<em>Yield Gaps</em>) e na previsão de safra da cultura no Brasil

Duarte¹

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“…Moisture is an essential requirement for maize growth, so precipitation has effects on the growth of maize. It was reported that the correlations between precipitation and the length of various maize growing phases were positive [26,34]. Furthermore, geographical position is a vital factor for maize growth [35,36].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Mapping Maize Cultivated Area Combining MODIS EVI Time Series and the Spatial Variations of Phenology over Huanghuaihai Plain

et al. 2020

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Crop phenology is a significant factor that affects the precision of crop area extraction by using the multi-temporal vegetation indices (VIs) approach. Considering the phenological differences of maize among the different regions, the summer maize cultivated area was estimated by using enhanced vegetation index (EVI) time series images from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) over the Huanghuaihai Plain in China. By analyzing the temporal shift in summer maize calendars, linear regression equations for simulating the summer maize phenology were obtained. The simulated maize phenology was used to correct the MODIS EVI time series curve of summer maize. Combining the mean absolute distance (MAD) and p-tile algorithm, the cultivated areas of summer maize were distinguished over the Hunaghuaihai Plain. The accuracy of the extraction results in each province was above 85%. Comparing the maize area of two groups from MODIS-estimated and statistical data, the validation results showed that the R2 reached 0.81 at the city level and 0.69 at the county level. It demonstrated that the approach in this study has the ability to effectively map the summer maize area over a large scale and provides a novel idea for estimating the planting area of other crops.

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“…The average grain yield of maize ranks the second among cereal crops (Li, 2009). A number of studies documented that an increase in climate warming during growth season had a negative impact on maize phenology during the past several decades (Li et al, 2014;Tao et al, 2014a;Xiao et al, 2016a;Liu et al, 2017;Abbas et al, 2017;Guo et al, 2018). However, the negative impact of climate warming on maize phenology can be mitigated by crop management (Liu et al, 2013;Wang et al, 2016;Xiao et al, 2016a).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Impacts of climate warming and crop management on maize phenology in northern China

et al. 2019

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Climate warming has and will continue to exert a significantly impact on crop phenology in the past and coming decades. Combining observed data of phenology and a crop growth model provides a good approach for quantitating the effects of climate warming and crop management on crop phenology. The purpose of this study is to determine the impacts of temperature change, sowing date (SD) adjustment and cultivar shift on maize phenology in northern China during 1981-2010. Results indicated that climate warming caused anthesis date (AD) and maturity date (MD) of maize to advance by 0.2-5.5 and 0.6-11.1 d/10a, respectively. Due to climate-driven changes in maize phenology, three growth periods of maize, i.e., vegetative growth period (VGP; from sowing to anthesis), reproductive growth period (RGP; from anthesis to maturity) and whole growth period (WGP; from sowing to maturity) shortened by 0.2-5.5, 0.4-5.6 and 0.6-11.1 d/10a, respectively. With SD adjustment (i.e., SD advancement), AD and MD occurred early by 0.5-2.6 and 0.1-3.4 d/10a, respectively. SD adjustment caused duration of VGP of maize to prolong. However, duration of RGP slightly shortened by 0.1-1.3 d/10a. Furthermore, due to cultivar shift, MD of maize significantly delayed by 4.9-12.2 d/10a. Durations of VGP, RGP and WGP of maize prolonged by 0.2-4.1, 1.6-8.4 and 4.3-11.8 d/10a, respectively. In conclusion, our results indicated that cultivar shift, to some extent, could mitigate the negative impact of climate warming on maize phenology.

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Assessing non-linear variation of temperature and precipitation for different growth periods of maize and their impacts on phenology in the Midwest of Jilin Province, China

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Modelos de simulação da cultura do milho - uso na determinação das quebras de produtividade (<em>Yield Gaps</em>) e na previsão de safra da cultura no Brasil

Modelos de simulação da cultura do milho - uso na determinação das quebras de produtividade (<em>Yield Gaps</em>) e na previsão de safra da cultura no Brasil

Mapping Maize Cultivated Area Combining MODIS EVI Time Series and the Spatial Variations of Phenology over Huanghuaihai Plain

Impacts of climate warming and crop management on maize phenology in northern China

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