Carga Horária
Teórica por semana |
Prática por semana |
Créditos |
Duração |
Total |
3 |
2 |
6 |
15 semanas |
90 horas |
Docentes responsáveis
Fábio Ricardo Marin
Quirijn de Jong van Lier
Objetivo
Capacitar o aluno para a análise, quantificação e simulação computacional de processos físicos e
biológicos relacionados ao desenvolvimento e crescimento de culturas agrícolas, utilizando métodos de
processamento numérico e analítico e recursos computacionais.
Conteúdo
- princípios da modelagem baseado em processos. A modelagem como forma de análise de dados
experimentais em ciências agronômicas e ambientais.
- efeito da temperatura em sistemas biológicos: reações químicas, atividade biológica, desenvolvimento
vegetal, tempo térmico (graus-dia), respiração.
- interação copa-radiação: absorção da radiação, fotossíntese, eficiência de uso da radiação.
- dinâmica da água no solo, estresse hídrico e redução de transpiração, absorção radicular e balanço
hídrico.
- regras de partição de carboidratos, eficiência estrutural.
- calibração e avaliação de modelos. Análise de sensibilidade local e global.
- conceituação e estruturação de um modelo em Python baseado em processos para simulação de uma
cultura agrícola ou de um processo envolvido.
Bibliografia
Chapman, S. Fortran 95/2003 for Scientists & Engineers. McGraw-Hill; 3 edition, 2007.
Goudriaan, J, & Van Laar, H.H. Modelling Potential Crop Growth Processes. Kluwer Academic Publishers, London. 1994.
Teh, C. Introduction to Mathematical Modeling of Crop Growth: How the Equations are Derived and Assembled into a Computer Program. BrownWalker Press. Boca Raton. 2006.
Thornley, John H.M. and Ian R. Johnson. Plant and Crop Modeling: A Mathematical Approach to Plant and Crop Physiology. Oxford University Press. New York. Blackburn Press. 2000.
Wallach, D., D. Makowski, and J. W. Jones (Eds.). Working with Dynamic Crop Models: Evaluation, Analysis, Parameterization, and Applications. Elsevier. New York. ISBN 0-444-52135-6. 2006.
Mueller, J.P. Começando a programar em Python para leigos.Rio de Janeiro. Alta Books. 2016.
Wit, C.T. de & Goudriaan, J. Simulation of Ecological Processes. Pudoc, Wageningen. 1978
Overman, Allen R., e Richard V. Scholtz III. Mathematical Models of Crop Growth and Yield. CRC Press, 2002.
Soltani, Afshin, e Thomas R. Sinclair. Modeling physiology of crop development, growth and yield. CABI, 2012.
CRITÉRIOS