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Foram mapeadas as probabilidades de ocorrência de temperaturas mínimas do ar prejudiciais à fecundação das flores de arroz na Região Climática da Depressão Central do Estado do Rio Grande do Sul. Utilizaram-se os valores de probabilidade de ocorrência de temperaturas mínimas do ar iguais ou inferiores a 13, 15 e 17°C em um ou mais dias, cinco ou mais dias e dei ou mais dias para os meses de dezembro, janeiro, fevereiro e março. As isolinhas de probabilidade foram traçadas em um mapa ipsométrico da região. Os resultados mostram que as menores probabilidades se situam nas partes de menor altitude como nos vales dos rios Ibicuí, Jacuí, Taquari, estuário do Guaíba e seus afluentes e que o período de menor periculosidade das temperaturas mínimas do ar ocorre nos meses de janeiro e fevereiro.The probability of occurency of minimum air temperatures harmful to the fecundation of rice flowers in the Central Region of Rio Grande do Sul State was shown in a map. Minimum air temperatures lower or equal to 13, 15 e 17°C occuring during one or more days, five or more days and ten or more days in December, Jannary, February and March were used. The isolines of probability were drown on a map. The results showed that the lower probabilities are located in the parts of the land with lower altitude like the valley of Ibicui, Jacui, Taquari, and Guaiba rivers. Besides, January and February are the months where the risks of low temperatures to rice flowering is lower.

Abstract Photoperiod sensitivity affects the rice development cycle and its flowering. Crop simulation models, such as ORYZA (v3), use equations that depend on two main parameters calibrated by the user: sensitivity to photoperiod and minimum optimal photoperiod. Day length, determined by latitude and day of the year, also affects crop development. This study explores the interaction of these parameters in the ORYZA (v3) phenological model. When the optimum minimum photoperiod is shorter than the day length, photoperiod sensitivity delay or inhibit flowering. To ensure a proper simulation, these parameters need to be adjusted to avoid excessive prolongation of the vegetative phase. If calibrated incorrectly, or if let in constant low photoperiod conditions, the plant may remain in the vegetative state. The model presents challenges with cultivars that are highly sensitive to photoperiod in conditions where day length is constantly longer than the ideal minimum photoperiod. This situation may generate uninterpretable results and complicate the calibration of parameters via optimization algorithms. Therefore, it is crucial to properly adjust the optimal minimum photoperiod based on latitude and limit photoperiod sensitivity to ensure accurate and precise simulations of flowering.

Rice (Oryza sativa L.) is a staple food and plays a crucial role in the food security of many countries. However, rice cultivation is associated with significant methane (CH4) emissions, contributing to overall greenhouse gas emissions and, thus, climate change. In this context, process-based crop models are useful tools for understanding and predicting the complex interactions between crop production, environmental factors, and sustainability. The objective of this study was to evaluate the performance of the Cropping System Model (CSM)-CERES-Rice model and DSSAT-GHG module to predict daily methane emissions and rice grain yield for different irrigation practices in a subtropical environment. The study employed a comprehensive approach, including measurements of daily CH4 emissions, phenological stages, final aboveground biomass, and grain yield for rice cultivars BRS Pampa, BRS Pampeira, A705, and XP113 conducted over four consecutive crop seasons (2019–2023) and two irrigation systems: continuous flooding (CF) or alternate wetting and drying (AWD) in Capão do Leão, RS, Brazil. We followed a four-step methodology involving initial calibration of cultivar parameters, sensitivity analysis (soil-related parameters associated with CH4 emissions), final cultivar parameters calibration, and long-term simulation analysis. Based on the sensitivity analysis and comparison to observed emissions, modifications were made to soil-related parameters such as soil buffer regeneration after drainage events (BRAD) and the fraction of soil water-filled porosity above which methane production occurs (WFPSthresh) to enhance the accuracy of methane production. Optimal parameter combinations (WFPSthresh = 70 %, BRAD = 0.070 d−1) were selected based on a comparative analysis, enabling CH4 simulations under non-flooded conditions. The predictive capability of the CERES-Rice model exhibited an average bias for grain yield of 485 kg ha−1 under CF and 592 kg ha−1 under AWD conditions. The results showed that the GHG module of DSSAT, after BRAD and WFPSthresh parameter adjustments, was able to simulate daily CH4 emissions in paddy rice with a very good agreement (average index of agreement (D-Statistic) of 0.87 for CF and 0.70 for AWD). Following the model evaluation, long-term simulations for different irrigation practices revealed the impact on grain yield, cumulative methane emissions, and seasonal applied irrigation. The highest crop water-methane productivity (CWMP = 52 %) was observed under sprinkler irrigation at 50 % soil water depletion, identifying it as the most sustainable option in this subtropical environment. Thus, the CSM-CERES-Rice model combined with the DSSAT-GHG module proved to be a potential tool for agricultural and environmental management of rice fields under subtropical conditions.

Rice phenology and development are events controlled by environmental and genetic factors, and the yield potential of the crop is defined by their interaction. This study aimed at analyzing the performance of irrigated rice genotypes in contrasting ecosystems and their effects on morphophysiological characteristics. Two ecosystems (tropical and subtropical) were analyzed, as well as cultivars recommended for tropical (BRS Catiana and BRS Jaçanã) and subtropical (BRS Pampa, BRS 7 Taim and IRGA 424) regions. The experiments were arranged in a complete randomized block design, with four replicates, being the factors the genotypes, sowing times and sites. The phenological development, biomass dynamics, radiation use efficiency and grain yield were evaluated. The accumulated degree-days demand for flowering decreased faster in the tropical ecosystem than in the subtropical ecosystem for late sowing. The radiation use efficiency values were similar in the subtropical ecosystem and yield was high for all sowing dates. On the other hand, the tropical ecosystem showed a high variation for radiation use efficiency values and yield. The higher accumulation of degree-days and solar radiation during the reproductive and grain-filling phases contributed to increase yield in both ecosystems.

O objetivo deste estudo foi identificar, na Região Sul do Brasil, zonas climáticas homogêneas, usando para esse fim a disponibilidade hídrica e contribuir, assim, para estudos de riscos climáticos na agricultura, pecuária e florestas. As regiões foram delimitadas por análise de agrupamento, com variáveis classificatórias definidas pela disponibilidade mensal de água resultante da diferença (P-ETP) entre a pluviosidade (P) e a evapotranspiração potencial (ETP). A análise permitiu o reconhecimento de seis zonas com disponibilidade hídrica homogêneas na Região Sul do Brasil. O Noroeste do Paraná apresenta menor saldo entre precipitação e evapotranspiração no inverno, enquanto a Metade Sul do Rio Grande do Sul apresenta menor saldo no verão. Nas demais regiões, os saldos têm valores intermediários, havendo regiões com excedente hídrico, entre as quais destaca-se o Litoral e o Sudoeste do Paraná, Oeste de Santa Catarina e Noroeste do Rio Grande do Sul.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi determinar o número de dias e de graus-dia em que a iniciação da panícula (IP) antecede a diferenciação da panícula (DP) para cultivares de arroz de diferente duração de ciclo. Um experimento de campo foi conduzido em área de várzea, em Santa Maria, RS, e foi composto de três datas de semeadura e quatro cultivares ('IRGA 421', 'BRS Querência', 'IRGA 424' e 'SCSBRS Tio Taka') em dois anos agrícolas (2011/12 e 2012/13), no delineamento de blocos acaso, com quatro repetições. A data de ocorrência da DP foi estimada a partir das tabelas contidas em STEINMETZ et al. (2010) e, aproximadamente 14 dias antes da data estimada da DP, foram realizadas amostragens diárias de 10 plantas para determinar a IP em laboratório sob lupa de aumento de 45 vezes. Após a data de ocorrência da IP, 10 plantas foram coletadas diariamente para a análise da DP através do "ponto de algodão". A soma térmica foi calculada considerando a temperatura basal de 11ºC. As maiores diferenças entre as datas de ocorrência da IP e DP foram de 8 e 6 dias, e de 116,4 e 73,7ºC dia. Na maior parte dos resultados, as diferenças variaram entre 2 e 8 dias, e entre 23,8 e 116,4ºC dia. Concluiu-se que o período máximo que a IP antecede a DP é de oito dias, correspondendo a 116,4ºC dia, não sendo influenciado pela época de semeadura nem pelo comprimento de ciclo das cultivares.

O mapeamento dos riscos de geada é importante no planejamento das atividades agrícolas, permitindo escolher a cultura melhor adaptada a cada região e orientar sobre a melhor época para o cultivo. O risco de geadas é o responsável pela maior parte dos sinistros agrícolas no centro-sul do Brasil, ocasionando perdas econômicas em um grande número de anos, principalmente no inverno e, por isso, deve ser considerado para a produção agrícola, pecuária e florestal. Este trabalho apresenta mapas de risco de ocorrência de geadas nas diferentes zonas climáticas existentes nos estados do centro-sul do Brasil, utilizando sistemas geográficos de informações. As geadas foram calculadas usando dados de temperatura mínima no abrigo inferiores a 3 oC. Foram separados locais com risco maior que 50% e 60% de ocorrência de geadas, isto é, em cada 10 anos havia mais de cinco ou seis anos com pelo menos uma geada em julho. A região situada entre o sul do Paraná e o norte do Rio Grande do Sul é a de maior risco (acima de 50%), principalmente nos municípios de maior altitude, enquanto que a região costeira e nos vales de rios os riscos diminuem, em função da menor altitude e maior umidade. Entretanto, na Metade Sul do Rio Grande do Sul, mesmo com altitudes menores, o risco de ocorrência de geadas é alto devido à latitude. Este trabalho serve de base para estudos de zoneamento agrícola de riscos climáticos, os quais são importantes instrumentos de política agrícola para concessão de seguro e crédito agrícola.

Considerando-se a importância da produção do arroz irrigado no Estado do Rio Grande do Sul e que o seu desempenho é influenciado pelas condições meteorológicas, o objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade de grãos dessa cultura em função da radiação solar global e da temperatura mínima do ar, usando procedimentos de análise de regressão linear simples e múltipla. Realizou-se um experimento de campo, em Capão do Leão, RS, durante três anos agrícolas. Empregaram-se, em cada ano agrícola, seis datas de semeadura e oito cultivares de diferentes grupos de comprimento de ciclo. Dez colmos principais de cada cultivar foram marcados, para determinarem-se os principais estádios de desenvolvimento. A variável dependente (Y) foi a média da produtividade de quatro repetições, de cada época de semeadura, e as variáveis independentes foram: a média da radiação solar global (X¹), a média da temperatura mínima do ar (X²) e a média da temperatura mínima do ar elevada ao quadrado (X³), computadas em quatro períodos de desenvolvimento da planta para a radiação solar global e em três períodos para a temperatura mínima do ar. A maioria das variáveis, quando testadas isoladamente, apresentou uma relação linear significativa com a produtividade, mas os coeficientes de determinação (r²) foram mais elevados nas regressões lineares múltiplas envolvendo as principais variáveis. Modelos de regressão que utilizam como variáveis preditoras a radiação solar global e a temperatura mínima do ar, em diferentes períodos de desenvolvimento da planta, mostram-se adequados para a estimativa da produtividade de grãos de arroz irrigado.Considering the importance of irrigated rice production in the State of Rio Grande do Sul and that its performance is influenced by the weather conditions, the objective of this study was to estimate the grain yield of this crop as a function of global solar radiation and minimum air temperature using procedures of linear simple and multiple regression. A field experiment was conducted at the district of Capão do Leão, State of Rio Grande do Sul, Brazil, during three growing seasons. Six sowing dates and eight cultivars of distinct groups of cycle lengths were used in each crop season. Ten main culms of each cultivar were marked to determine the main stages of development. The dependent variable (Y) was the average grain yield of four repetitions of each sowing date and the independent variables were: the average of global solar radiation (X¹), the average minimum air temperature (X²) and the average of squared minimum air temperature (X³), computed for four periods of plant development for global solar radiation and for three periods for minimum air temperature. Most of the variables, when tested isolately, presented a significant linear relationship with grain yield, but the coefficients of determination (r²) were higher in multiple linear regressions involving the main variables. Regression models that use global solar radiation and minimum air temperature in distinct physiological periods of plant development as predicting variables, are suitable for estimating grain yields of irrigated rice.

O Rio Grande do Sul é o maior produtor de arroz irrigado do Brasil, contribuindo com cerca de 60% da produç o nacional. No sistema de semeadura predominante, o convencional, as baixas temperaturas do solo consituemrse num problema no início do período de semeadura. No trabalho, teverse como objeivo caracterizar a temperatura média do solo desnudo, a 5,0 cm de profundidade, durante os meses de setembro e outubro, visando indicar os períodos favoráveis para iniciar a semeadura de arroz irrigado no Rio Grande do Sul. Foram uilizados os dados médios diários de temperatura do solo desnudo, de 30 estaç es meteorológicas tendo, a maioria delas, entre 20 e 40 anos de dados. A parir destes, foram calculadas as médias por decêndios dos meses de setembro e outubro. Usandorse os programas Idrisi e Surfer os dados foram espacializados, gerandorse um mapa para cada decêndio dos dois meses considerados. Duas classes de temperatura do solo foram estabelecidas, ou seja, menor que 20 C e maior ou igual a 20 C, sendo esta úlima usada como referência para indicar o início do período de semeadura. A temperatura do solo favorável para o início da semeadura do arroz (Ts 20 C) começa no terceiro decêndio de setembro, para apenas sete localidades (Uruguaiana, Alegrete, S o Borja, Santa Maria, Santa Rosa, Santo Augusto e Taquari), mas no terceiro decêndio de outubro, ela é favorável em todo o Estado, exceto em Caxias do Sul.