Giovana Ribas

Dr. Giovana Ribas


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10 October 2022 in Nature Sustainability
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FMFabio Ricardo Marin
Fabio Ricardo Marin
AZAlencar J. Zanon
Alencar J. Zanon
JMJuan P. Monzon
Juan P. Monzon
JAJosé F. Andrade
José F. Andrade
ESEvandro H. F. M. Silva
Evandro H. F. M. Silva
PGPatricio Grassini
Patricio Grassini

6 January 2021 in Agronomy Journal
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ETEduardo Lago Tagliapietra
Eduardo Lago Tagliapietra
AZAlencar Junior Zanon
Alencar Junior Zanon
NSNereu Augusto Streck
Nereu Augusto Streck
DBDarlan Scapini Balest
Darlan Scapini Balest
SRSolon Lemos da Rosa
Solon Lemos da Rosa
MSMichel Rocha da Silva
Michel Rocha da Silva
Little is known about the relationships between soybean [Glycine max (L.) Merr.] maturity grouping and the yield‐limiting factors in the subtropics. This information can be used to estimate soybean potential yield (Yp) and the water‐limited yield (Yw) and to optimize current soybean management practices to improve yield and resource use efficiency. The objectives were (a) to estimate the Yp, Yw, and yield gaps (YGs) of soybean in subtropical Brazil and (b) to identify the biophysical and management factors which potentially explain the YG. The CSM CROPGRO model that was calibrated with data collected between 2011 and 2019 was used to estimate the influence of sowing date and maturity group (MG) on yield potentials and water efficiencies. Yield varied from 6.1 to 7.2 Mg ha−1 and from 2.5 to 5.1 Mg ha−1 between buffer zones (BZs) for Yp and Yw, respectively. The YG caused by water deficit (YGw) ranged from 26% (1.8 Mg ha−1) to 62% (4.1 Mg ha−1) of the Yp and the YG caused by management (e.g., sowing date, MG, final density) ranged from 9% (0.6 Mg ha−1) to 39% (2.7 Mg ha−1) of the Yp. The main management factor of the YG was sowing date. The potential yield was higher in the early MGs, showing greater water use efficiency in MG ≤ 5.5 (9.6 kg ha−1 mm−1) than in high MGs (MG ≥ 5.6). Findings from this study can be used by agronomists in subtropical regions to optimize soybean yields.

1 October 2015 in Pesquisa Agropecuária Brasileira
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NSNatalia Schwab
Natalia Schwab
NSNereu Augusto Streck
Nereu Augusto Streck
BRBruna San Martin Rolim Ribeiro
Bruna San Martin Rolim Ribeiro
CBCamila Coelho Becker
Camila Coelho Becker
JLJosana Andreia Langner
Josana Andreia Langner
GRGiovana Ribas
Giovana Ribas
O objetivo deste trabalho foi determinar as épocas de cultivo, em ambiente subtropical, em que é possível produzir hastes de gladíolo (Gladiolusx grandiflorus) que atendam aos padrões comerciais quantitativos do mercado nacional de flores de corte. Dois experimentos de campo foram realizados, um de agosto de 2011 a julho de 2012 e outro de agosto de 2012 a julho de 2013, com três cultivares do gladíolo e 12 datas de plantio para cada experimento. O comprimento total da haste, o comprimento do pendão e o diâmetro da haste foram avaliados quando as hastes estavam em ponto de colheita, ou seja, quando a cor das pétalas apareceu nos três primeiros floretes na base da haste. Os melhores meses para a produção de hastes de gladíolo são julho, agosto, setembro, fevereiro, março e abril, embora em nenhuma das datas de plantio tenham sido produzidas hastes com parâmetros quantitativos abaixo do padrão mínimo (exceto em períodos com geada, durante o espigamento).

2 June 2021 in Agronomy Journal
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GRGiovana Ribas
Giovana Ribas
NSNereu Augusto Streck
Nereu Augusto Streck
AUAndré da Rosa Ulguim
André da Rosa Ulguim
FCFilipe Selau Carlos
Filipe Selau Carlos
CACleber Maus Alberto
Cleber Maus Alberto
AZAlencar Junior Zanon
Alencar Junior Zanon

1 December 2015 in Revista Brasileira de Engenharia Agrícola E Ambiental
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HRHamilton T. Rosa
Hamilton T. Rosa
LWLidiane C. Walter
Lidiane C. Walter
NSNereu A. Streck
Nereu A. Streck
CCCristiano De Carli
Cristiano De Carli
GRGiovana Ribas
Giovana Ribas
EMEnio Marchesan
Enio Marchesan
RESUMO O modelo SimulArroz é baseado em processos para simular o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade de grãos na cultura do arroz. O objetivo neste trabalho foi avaliar o desempenho do modelo SimulArroz em simular a produção de biomassa da cultura do arroz na Depressão Central do Rio Grande do Sul e a produtividade de grãos em diferentes regiões orizícolas do Rio Grande do Sul. Para testar o desempenho do modelo SimulArroz em simular a biomassa foi conduzido um experimento de campo em Santa Maria, RS, com quatro cultivares (IRGA 421, BRS Querência, IRGA 424 e SCRBRS Tio Taka) com três datas de semeadura no ano agrícola 2011/2012 (17 de outubro, 18 de novembro e 19 de dezembro de 2011) e uma data de semeadura no ano agrícola 2012/2013 (19 de outubro de 2012). Dados da literatura foram usados para testar a capacidade de predição da produtividade de grãos em várias regiões orizícolas. O modelo SimulArroz simula com precisão média superior a 70% a produção de biomassa de diferentes cultivares e datas de semeadura de arroz na região central do Rio Grande do Sul, tal como a produtividade de grãos e a variação da produtividade nas diferentes regiões orizícolas do Rio Grande do Sul.

28 January 2021 in Agronomy Journal
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ADAry Jose Duarte
Ary Jose Duarte
NSNereu Augusto Streck
Nereu Augusto Streck
AZAlencar Junior Zanon
Alencar Junior Zanon
GRGiovana Ribas
Giovana Ribas
MSMichel Rocha da Silva
Michel Rocha da Silva
SPSimone Puntel
Simone Puntel