Atualmente os sistemas de produção animal baseados em pastagens irrigadas buscam a integração entre produção sustentável e retorno econômico utilizando a tecnologia para apoio na obtenção de resultados. A utilização de espécies de inverno pode ser uma das alternativas para aumento de oferta de forragem durante o período estacional, quando as forrageiras tropicais sofrem uma redução drástica de produtividade. O uso de modelos matemáticos permitem o melhor entendimento do comportamento de espécies em relação ao ambiente cultivado e possibilitam a simulação de seu potencial produtivo em diversas situações. Este estudo tem o objetivo de parametrizar modelos de simulação de crescimento de culturas forrageiras comumente utilizadas no Brasil, sendo o capim-marandu, aveia preta e o azevém anual. Os estudos foram separados por cultura e realizados em duas etapas: (a) experimento de campo para parametrização do modelo; (b) avaliação de desempenho do modelo. O experimento de campo foi conduzido em uma área na ESALQ/USP, em Piracicaba/SP, utilizando a forrageira tropical Urochloa brizanth cv. Marandu e as forrageiras de inverno aveia preta (Avena strigosia) cv. IAPAR 61 Ibiporã e azevém anual (Lolium multiflorum) cv. BRS Ponteio. Os experimentos foram conduzidos de 2017 a 2018, com o capim-marandu, além desse foi utilizado um experimento conduzido em São Carlos/SP entre 2009 a 2010. Os experimentos das culturas de inverno foram feitos entre os meses de abril e novembro no anos de 2018 e 2019. Conduzidos em sistema irrigado e sem irrigado e regime de cortes. Em todos os experimentos forma feitas medidas das plantas ao longo dos ciclos. Para esse estudo, foram utilizados modelos da plataforma APSIM^®. Os modelos foram avaliados por meio de análise de erros, análise de índices de concordância e de confiança, e comparação com os coeficientes de determinação e de eficiência da modelagem. A parametrização do modelo APSIM-Tropical Pasture para o capim-marandu apresentou boa acurácia para as variáveis biomassa viva, massa de folha, índice de área foliar e altura. A simulação do conteúdo de água no solo mostrou resultados satisfatórios para a pastagem em sequeiro, com menor precisão para o tratamento irrigado. O modelo APSIM-Oats simulou com maior precisão dentre as variáveis da aveia preta, a biomassa total, biomassa viva, massa de folha e colmo. O conteúdo de água no solo apresentou resultados mais exatos para as camadas iniciais do perfil do solo (0 a 0,30 m). Através desse estudo, foi possível estruturar o modelo APSIM-Annual Ryegrass e calibrar alguns parâmetros dos submodelos dos órgãos, os resultados da avaliação das variáveis na planta, demonstraram maior precisão para a massa total, massa de material vivo, massa de folha e colmo e altura. Para os dados de umidade do solo, observou-se respostas semelhante ao estudo da aveia preta, resultados mais precisos nas camadas superficiais de 0 a 0,30 m. Esse trabalho acrescenta para a linha de pesquisa em modelagem de culturas, a calibração do APSIM-Tropical Pasture para o capim-marandu, do APSIM-Oats para a aveia preta e o modelo APSIM-Annual Ryegrass para a cultura do azevém anual, gerando resultados para novas abordagens.

Based on irrigated pastures, seek the integration between sustainable production and economic return using technology to support results achievement. The use of winter forage species can be an alternative for increasing the forage supply during the seasonal period when tropical forages decrease productivity. The use of mathematical models allows a better understanding of the behavior of species in the cultivated environment and enables the simulation of their productive potential in different situations. This study aims to parameterize growth stimulation models of forage crops commonly used in Brazil, with Marandu palisade grass, black oats, and Italian ryegrass. The studies were separated by crop, and carried out in two stages: (a) field experiment for parameterization of the model; (b) performance evaluation of the model. The field experiment was conducted in an area at ESALQ/USP, in Piracicaba/SP, using the tropical forage Urochloa brizantha cv. Marandu and black oat (Avena strigosa) cv. IAPAR 61 Ibiporã, and Italian ryegrass (Lolium multiflorum) cv. BRS Ponteio. The experiments were conducted from 2017 to 2018, with Marandu palisade grass, in addition to this, an experiment was carried out in São Carlos/SP between 2009 and 2010. The winter crop experiments were carried out between April and November in 2018 and 2019 in an irrigated and rainfed system and cut-and-carry management. In all experiments, measurements of the plants were made throughout the cycles. For this study, models from the APSIM^® platform were used. The models were evaluated using error analysis, analysis of agreement and confidence indexes, and comparison with the coefficients of determination and model efficiency. The APSIM-Tropical Pasture model parameterization for Marandu palisade grass showed good accuracy for the variables live biomass, leaf mass, leaf area index, and canopy height. The soil water content simulation showed satisfactory results for rainfed pasture, with less precision for irrigated treatment, because the data of irrigated lead closer with less amplitude. The APSIM-Oats model simulated with greater precision among the variables of black oats, the total biomass, live biomass, leaf mass, and stem. Simulations of soil water content showed to be more accurate in the initial soil depth layers (0 to 0.30 m). This study allowed structuring the APSIM-Annual Ryegrass model and calibrating some parameters of the organs' sub-models. The evaluation of the variables in the plant demonstrated greater precision for the total mass, the live mass, leaf mass, and stem and height. For soil moisture data, the responses were similar to the study of black oats, more accurate results in the superficial layers (0 to 0.30 m). This work adds to the line of research in crop model, the calibration of APSIM-Tropical Pasture for marandu palisade grass, APSIM-Oats for black oats, and APSIM-Annual Ryegrass model for the Italian ryegrass generating results for new approaches.