Desenvolvimento de modelo agrometeorológico espectral para estimativa de rendimento do milho na Província de Manica-Moçambique

Abstract

Moçambique é um país localizado ao longo da costa Leste da África Austral, com a economia baseada essencialmente na agricultura. A cultura do milho (Zea mays L.) é a mais importante, cultivada em regime de sequeiro, com rendimentos dependentes das condições meteorológicas. Este trabalho teve como objetivo o ajuste de um modelo agrometeorológico espectral, para estimativa de rendimentos do milho, na província de Manica. A área de estudo envolveu os distritos de Gondola, Manica, Mossurize e Sussundenga, responsáveis por mais de 80% da produção de milho na província de Manica, nos anos de 2000 a 2009. ETr e ETm e ISNA foram as variáveis agrometeorológicas testadas no ajuste, obtidas a partir de estimativas de elementos meteorológicos do modelo do ECMWF. As variáveis espectrais foram os índices EVI e NDVI, provenientes do produto MOD13Q1, e o índice LSWI, calculado utilizando-se as bandas de refletância contidas neste produto. O modelo agrometeorológico espectral, ajustado por meio de regressão linear múltipla, teve como variáveis independentes os índices meteorológicos e espectrais e, como variável dependente, o rendimento médio ou o rendimento relativo. O modelo regional, que incluiu os distritos de Gondola, Manica e Sussundenga, e considerou o rendimento relativo, foi o mais recomendado para estimativa de rendimentos do milho, na região, com r2 = 0,762 e RMSE de 9,46%.

Mozambique is located along the east coast of southern Africa, with economy primarily based on agriculture. Maize (Zea mays L.) is the most important crop, cultivated without irrigation, with yields dependent mostly on weather conditions. The objective of the study was to develop a spectral-agrometeorological model for maize yields forecast, in Manica province. The study area involved the districts of Gondola, Manica, Mossurize and Sussundenga, responsible for more than 80% of corn production in Manica province from 2000 to 2009. The meteorological variables ETr / ETm and ISNA were used in the model, after being generated from meteorological data in the ECMWF model. The spectral variables were EVI and NDVI, from product MOD13Q1, and LSWI was calculated from combinations of infrared and shortwave reflectance bands. The spectral agrometeorological model, adjusted by multiple linear regressions, had spectral and meteorological indices as independent variables, and maize yield (average and relative) as dependent variable. As results, the regional model which used yields from the districts of Gondola, Manica and Sussundenga, and the relative yield, was the most suitable for maize yields forecast in the region, with r2 = 0.762 and RMSE of 9.46%.