As pastagens são o principal recurso alimentar para pecuária brasileira, sendo fundamentais na viabilização dos sistemas produtivos. Fatores climáticos como temperatura e fotoperíodo têm grande importância no crescimento das plantas forrageiras, influenciando o acúmulo de forragem a distribuição estacional da produção e do valor nutritivo, fatores de grande impacto no sistema produtivo como um todo. Dessa forma, o desenvolvimento de ferramentas que racionalizem o processo produtivo das plantas possibilitando a sua predição em função dos parâmetros ambientais que o condicionam são importantes para o planejamento desses sistemas. O presente estudo foi desenvolvido no Departamento de Zootecnia da ESALQ/USP em Piracicaba, SP, de Dezembro de 2000 a Março de 2002, com o objetivo de gerar um banco de dados sobre as características produtivas e qualitativas de gramíneas forrageiras do gênero Cynodon e, a partir desse banco de dados, avaliar modelos matemáticos propostos na literatura para estimar o acúmulo de massa seca e as alterações no valor nutritivo [teores de proteína bruta (PB), fibra em detergente neutro (FDN), e a digestibilidade in vitro da matéria orgânica (DIVMO)] dessas forragens. Foram estudadas duas variáveis climáticas, uma gerada em função da soma térmica diária (graus-dia, GD), e outra incorporando os efeitos das alterações no fotoperíodo à soma térmica (a unidade fototérmica, UF). Os tratamentos constituiram de todas as combinações possíveis entre dois intervalos entre cortes (4 e 6 semanas) e cinco cultivares de Cynodon spp. (Tifton 85, Coastcross, Florico, Florona e Estrela) mecanicamente colhidos a 7 cm. As parcelas eram irrigadas para garantir ausência de déficit hídrico e adubadas com o equivalente a 400 kg N ha^-1 ano^-1. O delineamento experimental utilizado foi o de blocos completos casualizados com quatro repetições. Nas três estações de crescimento determinadas, "estação completa", "verão" e "inverno" foram avaliados o acúmulo de forragem (AF), a taxa média diária de acúmulo de forragem (TMDAF), a distribuição estacional da produção e os teores de PB e de FDN, além da DIVMO. O intervalo de seis semanas proporcionou maior AF, maior TMDAF, menor teor de PB, menor DIVMO e maior teor de FDN do que o intervalo de quatro semanas nas três "estações" consideradas. A distribuição estacional da produção foi igual para os dois intervalos, com 73% da produção no "verão" e 27% no "inverno". O AF e a TMDAF para a "estação completa" não foram diferentes entre os cultivares, mas no "verão" Tifton 85 foi superior a Coastcross e Florona. No "inverno", os cultivares não se diferenciaram nessas características, o que resultou em maior estacionalidade de produção de Tifton 85 do que de Coastcross, Florico e Florona. Coastcross apresentou os menores teores de PB e juntamente com Tifton 85 os maiores teores de FDN nas três"estações". A digestibilidade só foi diferente entre os cultivares na "estação completa", onde Florona superou Coastcross. Os modelos gerados para a resposta quantitativa (AF) foram altamente significativos, apresentando melhores resultados nos menores níveis de agregação. As duas variáveis climáticas foram eficientes, mas os modelos de UF apresentaram capacidade preditória superior. Os modelos para as respostas qualitativas também apresentaram alta significância, com melhores resultados nos maiores níveis de agregação. No entanto, em função da alta variabilidade tiveram sua capacidade preditória comprometida. Os cultivares estudados demonstraram significativas diferenças produtivas e qualitativas, que devem ser consideradas quando de sua adoção em sistemas produtivos. Nos intervalos entre cortes a produção e o valor nutritivo estiveram inversamente associados. A utilização de variáveis climáticas para a predição de parâmetros produtivos se mostrou efetiva em condições de ausência de déficit hídrico. Para a modelagem qualitativa o conceito se mostrou válido, mas novos modelos incluindo maior amplitude de maturidades da forragem devem ser gerados e avaliados.

Pastures are the main feed resource in the Brazilian livestock industry and they are key in making forage-livestock systems feasible. Climatic variables such as temperature and daylength are important to forage growth as they affect herbage accumulation as well as the seasonal distribution of both yield and nutritive value, two major characteristics that impact the systems as a whole. Thus, the development of manegerial tools that allow for the rationalization of the production process and for the prediction of forage responses to environmental variables may be valuable for planning and managing whole systems. The present study was carried out at the Departamento de Zootecnia of ESALQ-USP in Piracicaba, SP, from December 2000 through March 2002. The objective was to generate a comprehensive dataset on the productive and qualitative characteristics of Cynodon grasses and to use this dataset to evaluate prediction models reported in the literature, using them to estimate forage accumulation and changes in forage nutritive value [measured as concentrations of crude protein (CP) and neutral detergent fiber (NDF), as well as the in vitro organic matter digestibility (IVOMD)]. Two climatic variables were studied, one generated as a function of daily caloric sum (degree-days, DD) and the other combining the effect of daylength with DD and known as the photothermal unit (PU). Treatments included all possible combinations between two intervals between clippings (every four or six weeks) and five Cynodon spp. cultivars (Tifton 85, Coastcross, Florico, Florona e Stargrass) harvested mechanically at a 7-cm height. Plots were irrigated to ensure that soil moisture was not limiting at any point during the experiment and fertilized at the rate of 400 kg N ha^-1 yr^-1. The experimental design was a randomized complete block with four replications. For the three "seasons" established ("whole season", "summer", and "winter"), total herbage accumulation (HA), the mean daily HA rate (MDHAR), the seasonal yield distribution and the concentrations of CP and NDF plus the IVOMD of the forage produced were characterized. The 6-wk harvest interval resulted in higher HA and MDHAR, lower CP and IVOMD, and higher NDF than the 4-wk interval, for all three "seasons". Seasonal yield distribution was similar between intervals, with 73% of the total forage accumulating during the "summer" and 27% in the "winter". HA and MDHAR for the "whole season" was the same across cultivars but during the "summer", these responses were higher in Tifton 85 than on Coastcross and Stargrass. In the "winter", no differences were found across cultivars for these quantitative responses and this resulted in more pronounced seasonality for Tifton 85 than for Coastcross, Florico and Florona. Coastcross forage had the lowest CP concentration and, together with Tifton 85 forage, the highest NDF concentrations in all three "seasons". Forage IVOMD was the same across treatments except among cultivars in the "whole season", where Florona showed higher IVOMD than Coastcross. The prediction models generated for the quantitative response HA were highly significant and seem to be better predictors at lower aggregation levels. Both climatic variables were efficient, although the PU models had a better prediction ability than the DD models. For the qualitative characteristics were also significant, but with better results for the higher aggregation levels. Because of the high variability involved, however, their predictive ability may have been somewhat compromised. The grass cultivars used in this study have contrasting productive and qualitative characteristics, which must be taken into account when one considers their inclusion into the system. Within harvest intervals yield and nutritive value were inversely related. The use of climatic variables to predict forage quantitative responses appears to be promising in the absence of water deficit. For qualitative characteristics, the concept seems to hold although more modeling is needed using a wider range of forage maturities.