O desenvolvimento de modelo agrometeorológico que possibilite a estimativa de quebra de produtividade antecipada é importante para subsidiar programas de previsão de safras de café. Uma boa estimativa da produtividade implica na utilização de modelos que considerem os efeitos ambientais aos processos fisiológicos determinantes da produção. Este trabalho teve o objetivo de testar um modelo matemático agrometeorológico de estimativa de produtividade do cafeeiro para três diferentes escalas produtivas "talhão", "propriedade" e "município" em diferentes regiões do Estado de São Paulo. Dados meteorológicos e de produtividade foram coletados no IAC e CATI para o período de 2000 a 2004. O modelo se baseia na penalização da produtividade potencial da cultura em função do déficit hídrico quantificado através da relação [1- (ETr/ETp)] ajustadas por diferentes coeficientes de sensibilidade da cultura (Ky) ocorridos em diferentes fases fenológicas. O modelo considera também os efeitos da produtividade do ano anterior e temperaturas adversas ocorridas em fases fenológicas críticas. Os modelos parametrizados, nas três escalas produtivas consideradas, apresentaram ajustes satisfatórios entre valores observados e estimados, com valores do índice "d" variando de 0,88 a 0,92, "R" variando de 0,81 a 0,87 e erros aleatórios relativamente baixos de 5,1 a 9,4 sacas.ha-1 e sistemáticos de 3,5 a 7,1sacas.ha-1. O modelo apresentou pequena tendência a superestimar as produtividades estimadas. Os resultados indicam que o modelo parametrizado em diferentes escalas produtivas tem potencial para estimar a produtividade do café, podendo servir como subsídio aos trabalhos de previsão de safra.
Agrometeorological models can allow a good knowledge of the quantitative influence of the climatic conditions, such as air temperature and soil water balance, on the development of the coffee plant and grain production. A method to reliably monitor and assess agrometeorological impact on coffee yields just before the beginning of the maturation growth stage is proposed. Grain yield data were taken from adult coffee plants from coffee plantations at four different regions of the State of Sao Paulo, Brazil. Basically, the agrometeorological model is based in two parts: First, the model estimates the beginning of the floral induction based on accumulated growing degree days, and a critical rainfall depth. The second part is based on penalization of the potential crop grain yield according the previous yield and the water stress ratio (ETa/ETp) derived by 10-day soil water balance occurred during different growth stages. These ratios were weighted by derivation of crop phase yield-response sensitivity coefficients (Ky values) in a multiplicative type model. Also, the model considers penalization for minimum and maximum air temperature. An analysis of the sensitivity coefficients values shows that this model gives higher weight to the water relations during flowering and coffee bean formation phases. This period generally occurs between October and January and it will determine the production of the coffee crop. The statistical analysis for actual and estimated coffee grain yield presented "R" between 0.81 and 0.87, d-index of agreement between 0.88 and 0.92. The results support the overall conclusion that the proposed model show a good capacity to estimate the grain yield. This agrometeorological model looks promising as a tool for monitoring climatic impacts on coffee grain yields
