Desenvolveu-se um modelo mecanístico dinâmico de previsão de produtividade da cultura do cafeeiro baseando-se na integração de modelos matemáticos dos principais processos físicos e fisiológicos envolvidos no crescimento, desenvolvimento e produtividade do cafeeiro. O modelo considerou como dados de entrada as variáveis climáticas temperatura média, precipitação pluvial e radiação solar, e como variáveis de estado, ou dados de saída, as seguintes características da cultura: Índice de área foliar (IAF), taxas fotossintéticas bruta e líquida respectivamente (Fbrut e Fliq), bem como matéria seca final (MSfinal) , produtividade econômica ( Yf), e produtividade estimada ( Yest). O modelo foi testado comparando-se os dados de produtividade de campo aos resultados de produtividade simulada. A média dos desvios percentuais entre os valores de produtividade simulada e produtividade observada foi de -5,85 e o desvio padrão foi de 1,80. O teste objetivo do modelo com dados de produtividade colhidas em campo mostrou que o modelo foi capaz de prever com eficiência a produtividade da cultura, o que indica potencial do mesmo em ser útil na previsão da produtividade da cultura.
A mechanistic dynamic model of productivity estimation for the coffee was developed having as base the integration of mathematical models of the main physical and physiologic processes involved in the growth, development and productivity of the coffee. The model considered as input data the variables climatic medium temperature, pluvial precipitation and solar radiation, and as state variables, or output data, the following characteristics of the culture: Leaf Area Index (IAF), it rates rough and liquid photosynthetic (Fbrut and Fliq), as well as matter evaporates final (MSfinal), economic productivity (Yf) and estimated productivity ( Yest). The model was tested comparing the data of field productivity to the results of simulate productivity. The mean of the percentile deviations between the values of simulate and observed productivity was of -5,85 and the standard deviation was of 1,80. The comparison of the model results against field productivity data showed that the model is capable to forecast with efficiency the productivity of the culture, what indicates potential of the same to be used in the forecast of the productivity of the culture.
