MODELAGEM FUZZY PARA SUPORTE AO MANEJO DA IRRIGAÇÃO E USO DE COBERTURA MORTA EM CULTIVO DE RABANETE

Resumo

MODELAGEM FUZZY PARA SUPORTE AO MANEJO DA IRRIGAÇÃO E USO DE COBERTURA MORTA EM CULTIVO DE RABANETE  

ALEXSANDRO OLIVEIRA DA SILVA¹; ANTONIO VANKLANE RODRIGUES DE ALMEIDA¹

¹Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, Universidade Federal do Ceará, Rua Campus do Pici S/N - Bloco 804, 60440-554, Fortaleza – CE, e-mail: alexsandro@ufc.br , vanklaneprece@hotmail.com        

1 RESUMO

A agricultura irrigada é fundamental para a produção de alimentos no mundo, porém o elevado uso da água torna-se um desafio, diante disto deve-se buscar soluções para amenizar os impactos demandados por tal uso, como uso de cobertura morta e um correto manejo da irrigação, além de ferramentas para um adequado suporte a decisão sobre produção das culturas com o uso da água. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema baseado em regras fuzzy (SBRF) para a modelagem matemática do manejo da irrigação e uso de cobertura morta na cultura do rabanete (Raphanus Sativus), a partir de um experimento agronômico realizado em campo, foi considerado como variáveis de entrada no SBRF o manejo da irrigação através de diferentes lâminas de água aplicada  em função da evapotranspiração da cultura (ETc) (25, 40, 55, 70, 85 e 100% da ETc), e dos níveis de cobertura morta de bagana de carnaúba (0, 25; 50; 75 e 100% de bagana de carnaúba), enquanto que as variáveis de saída foram: número de folhas, massa fresca da parte aérea  e a massa fresca da raiz. Após a definição das variáveis de entrada e saída, foi determinada a base de regras do sistema, e na inferência foi adotado método de Mamdani, e para a fuzzyficação adotou-se o método centróide. No modelo fuzzy para a variável massa fresca da raiz, observou-se que com o uso de 100% da ETc e 100% da cobertura morta obtém-se os maiores valores (52,2 g planta^-1) para esta variável, sendo considerada a parte comercial desta hortaliça. No presente estudo, evidenciou-se a modelagem fuzzy pode ser uma ferramenta interessante para suporte ao uso adequado da água com vistas ao manejo da irrigação e cobertura morta vegetal em hortaliças.

Palavras-chaves: Raphanus Sativus, uso eficiente da água, suporte a decisão.

SILVA, A. O. DA; ALMEIDA, A. V. R. DE

FUZZY MODELING TO SUPPORT IRRIGATION MANAGEMENT AND MULCH USE IN RADISH CULTIVATION

2 ABSTRACT

Irrigated agriculture is fundamental for food production in the world, but the high use of water becomes a challenge. In view of this, solutions must be sought to mitigate the impacts required by such use, such as the use of mulch and correct management irrigation, as well as tools for adequate decision support on crop production using water. Aiming to mitigate the impacts caused by the use of water in agriculture, this work aims to develop a system based on fuzzy rules (SBRF) for the mathematical modeling of irrigation management and the use of mulch in radish (Raphanus Sativus) cultivation based on an agronomic experiment carried out in the field, irrigation management through different applied water depths (25, 40, 55, 70, 85 and 100% of ETc) was considered as input variables in the SBRF, in which ETc represents crop evapotranspiration and mulch levels (0, 25; 50; 75 and 100% of carnauba bagana), while the output variables were the number of leaves, fresh mass of the aerial part and the fresh mass of the root. After defining the input and output variables, the system's rule base was determined, and the Mamdani method was adopted for inference, and the centroid method was adopted for fuzzyfication. The fuzzy model for the MFR variable, it is observed that with the use of 100% of ETc and 100% of mulch, the highest values (52.2 g plant^-1) for this variable are obtained, considering the commercial part of this vegetable. In the present study, it was demonstrated that fuzzy modeling can be an interesting tool to support the appropriate use of water with a view to irrigation management and mulch in vegetables.

Keywords: Raphanus Sativus, efficient use of water, decision support.