Fuzzy modeling of the effects of the use of mineral and organic fertilizers on the productivity of second crop corn

Emmanuel Zullo  Godinho; Fernando de Lima  Caneppele; Helio Vagner  Gasparotto; Leonardo Pereira de Almeida  Luciano

doi:10.18011/bioeng.2022.v16.1119

Authors

Emmanuel Zullo Godinho São Paulo State University - UNESP, Botucatu, SP, Brazil https://orcid.org/0000-0001-5281-6608
Fernando de Lima Caneppele Department of Biosystems Engineering, University de São Paulo - USP, Pirassununga, SP, Brazil. https://orcid.org/0000-0003-4498-8682
Helio Vagner Gasparotto São Paulo State University - UNESP, Botucatu, SP, Brazil https://orcid.org/0000-0003-0421-7090
Leonardo Pereira de Almeida Luciano Graduate in college of Letters - IMES, São Manuel, SP, Brazil

DOI:

https://doi.org/10.18011/bioeng.2022.v16.1119

Keywords:

Artificial intelligence, Optimization, Fertilizer 5-10-10, Bovine composting

Abstract

A high productivity in a culture mainly the corn it is associated with many factors, like technological application, integrated management of plagues and diseases, soil fertility, primarily for the disponibility in soil nutrients. The present study has a its objective to analyze statistically the corn productivity with a different dosage of the 5-10-10 mineral fertilizers and organic bovine composting and develop a logic-based system Fuzzy of the agronomic parameters. The experiment measured corn productivity in five different dosages of mineral and organic fertilizers, being developed in the field at Colégio Agrícola de Toledo (CAET), Toledo/PR, Brazil. The results showed that a specific range of fertilizer dosages (mineral and organic) can increase corn productivity in the second crop. With the Fuzzy model developed, it was possible to verify the importance of the use of optimization tools that can assist in the analysis of experimental data and allow performing simulations capable of inferring points that have not been determined experimentally in the field.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Alves, M. V. et al. (2008). Macrofauna do solo influenciada pelo uso de Fertilizantes químicos e dejetos de suínos no Oeste do estado de Santa Catarina. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 32:589-598, 2008.

Araújo, N. C. de et al. (2019). Nutrient contents and growth of corn fertigated with human urine and cassava wastewater. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, 23(9), 681-686. http://dx.doi.org/10.1590/1807-1929/agriambi.v23n9p681-686.

Belusso, D., Serra, E. (2006). Caracterização sócio-espacial da agricultura no oeste paranaense: um estudo de caso em Palotina-PR. AGRÁRIA, São Paulo, 4, 20-39. https://doi.org/10.11606/issn.1808-1150.v0i4p20-39.

Caneppele, F. de L., Godinho, E. Z., Zuin, L. F. L., Gabriel Filho, L. R. A. (2021). Aplicação da lógica fuzzy no desenvolvimento do morango no Oeste do Paraná. Revista Sodebras, 16(184), 6-9. https://doi.org/10.29367/issn.1809-3957.16.2021.184.06.

CNA - Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil, 2021. PIB do Agronegócio alcança participação de 26,6% no PIB Brasileiro em 2020. Disponível em: https://www.cnabrasil.org.br/assets/arquivos/boletins/sut.pib_dez_2020.9mar2021.pdf. Acesso em: 03 março de 2022.

CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento, 2022. Acompanhamento da safra brasileira de grãos. Disponível em: https://www.conab.gov.br/info-agro/safras/graos. Acesso em: 03 março de 2022.

EMBRAPA - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. (2009). Manual de análise química de solos, plantas e fertilizantes. 2.ed. Brasília: Embrapa Informações Tecnológica (pp. 627).

Giarola, N. F. B., Brachtvogel, E. L., Fontaniva, S., Pereira, R. A., Fioreze, S. L. (2009). Cultivares de soja sob plantio direto em Latossolo Vermelho compactado. Acta Scientiarum Agronomy, 31(4), 641-646. https://doi.org/10.1590/S1807-86212009000400014

Godinho, E. Z.; Caneppele, F. de L. (2022). Fuzzy system in a ferrous sulfate pre-treatment of elephant grass. Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, 52, e70483. https://doi.org/10.1590/1983-40632022v5270483.

Godinho, E. Z., Caneppele, F. de L., Gasparotto, H. V. (2021). Utilização da lógica fuzzy para otimizar aplicação de fertilizantes no rabanete. Brazilian Journal of Biosystems Engineering, 15(2), 270-282. http://dx.doi.org/10.18011/bioeng2021v15n2p270-282.

Godoy, F. O. de, Godinho, E. Z., Daltin, R. S., Caneppele, F. L. (2020). Utilização da lógica fuzzy aplicada à energia solar. Cadernos de Ciência & Tecnologia, 37(2), e26663. https://doi.org/10.35977/0104-1096.cct2020.v37.26663.

Góes, B. C., Goes, R. J., Cremasco, C., Gabriel Filho, L. R. A. (2020). Método de utilização do Fuzzy Logic Toolbox do software MATLAB para modelagem matemática de variáveis biométricas e nutricionais da cultura da soja. Society and Development, 53(9), 1689-1699. https://doi.org/10.33448/rsd-v9i10.8938.

Grohskopf, M. A., Corrêa, J. C., Fernandes, D. M., Benites, V. de M., Teixeira, P. C., Cruz, C. V. (2019). Phosphate fertilization with organomineral fertilizer on corn crops on a Rhodic Khandiudox with a high phosphorus content. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 54(1), e00434. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2019.v54.00434.

Malavolta, E., Vitti, G. C.; Oliveira, S. A. (1997). Avaliação do estado nutricional das plantas: Princípios e aplicações. 2.ed. Piracicaba: POTAFOS, 319p.

Pauletti, V.; Motta, A. C. V. (2019). Manual de adubação para o estado do Paraná. 2.ed. Curitiba: Núcleo Estadual Paraná da Sociedade Brasileira de Ciência do Solo – NEPAR-SBCS, 289p.

Putti, F. F. et al. (2017). A Fuzzy mathematical model to estimate the effects of global warming on the vitality of Laelia purpurata orchids. Mathematical Biosciences, 288(3), 124-129. http://dx.doi.org/10.1016/j.mbs.2017.03.005.

Raij, B. Van. (1981). Avaliação da fertilidade do solo. Piracicaba, Instituto de Potassa & Fosfato, Instituto Internacional da Potassa (pp. 142).

Russell, E. W., Russell, E. J. (1973). Soil conditions and plant growth. 10th ed. London, Longmans Green (pp. 849).

Silva, E. C. da et al. (2012). Phosphorus utilization by corn as affected by green manure, nitrogen and phosphorus fertilizers. Pesquisa Agropecuária Brasileira [online], 47(8), 1150-1157. https://doi.org/10.1590/S0100-204X2012000800016.

Vias Neto, D. dos S., Cremasco, C. P., Bordin, D., Putti, F. F., Silva Junior, J. F. S., Gabriel Filho, L. R. A. (2019). Fuzzy modeling of the effects of irrigation and water salinity in harvest point of tomato crop. Part i: description of the method. Engenharia Agrícola, 39(3), 294-304. https://doi.org/10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v39n3p305-314/2019.