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@PhDThesis{Martins:2017:EsPrCu,
               author = "Martins, Minella Alves",
                title = "Estimativa da produtividade da cultura do milho no semi{\'a}rido 
                         brasileiro, com base no modelo AquaCrop e previs{\~a}o 
                         clim{\'a}tica sazonal",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2017",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2017-03-17",
             keywords = "milho, previs{\~a}o de safra, AquaCrop, Eta, maize, crop 
                         forecast, AquaCrop, Eta RCM.",
             abstract = "A agricultura brasileira {\'e} conhecida por sua importante 
                         contribui{\c{c}}{\~a}o para a economia do pa{\'{\i}}s e 
                         tamb{\'e}m por sua participa{\c{c}}{\~a}o no mercado mundial. 
                         Embora a maioria das regi{\~o}es do pa{\'{\i}}s apresente altas 
                         produtividades agr{\'{\i}}colas, isso n{\~a}o ocorre em grande 
                         parte da regi{\~a}o semi{\'a}rida do Brasil SAB. Nesta 
                         regi{\~a}o, agricultores de baixa renda normalmente cultivam em 
                         condi{\c{c}}{\~o}es de sequeiro e t{\^e}m baixos recursos 
                         tecnol{\'o}gicos e quase nenhum acesso ao capital. Uma vez que a 
                         agricultura praticada nessa regi{\~a}o {\'e} utilizada para 
                         subsist{\^e}ncia e alimenta{\c{c}}{\~a}o animal, h{\'a} uma 
                         estreita rela{\c{c}}{\~a}o entre produtividade agr{\'{\i}}cola 
                         e seguran{\c{c}}a alimentar. Dessa forma, a capacidade de prever 
                         e monitorar a produ{\c{c}}{\~a}o agr{\'{\i}}cola {\'e} 
                         crucial para subsidiar medidas de prepara{\c{c}}{\~a}o e 
                         a{\c{c}}{\~o}es de mitiga{\c{c}}{\~a}o quando 
                         necess{\'a}rias. Nesse contexto, o presente estudo teve por 
                         objetivo demonstrar a viabilidade da utiliza{\c{c}}{\~a}o de 
                         previs{\~o}es clim{\'a}ticas sazonais oriundas do modelo 
                         clim{\'a}tico regional Eta, bem como do modelo de 
                         simula{\c{c}}{\~a}o de culturas agr{\'{\i}}colas AquaCrop da 
                         FAO para prever a produtividade da cultura do milho na regi{\~a}o 
                         SAB. O milho apresenta-se como um dos cereais mais importantes na 
                         alimenta{\c{c}}{\~a}o humana e animal da regi{\~a}o. Para 
                         calibrar o modelo AquaCrop e posteriormente validar as 
                         simula{\c{c}}{\~o}es foram utilizados dados de experimentos de 
                         campo de 13 munic{\'{\i}}pios da regi{\~a}o, contabilizando 37 
                         safras no per{\'{\i}}odo de 1995-2010. Previs{\~o}es 
                         clim{\'a}ticas do modelo Eta com resolu{\c{c}}{\~a}o horizontal 
                         de 15 km foram disponibilizadas no per{\'{\i}}odo de 2001-2010. 
                         As vari{\'a}veis do modelo Eta, como precipita{\c{c}}{\~a}o, 
                         temperaturas m{\'a}xima e m{\'{\i}}nima e 
                         evapotranspira{\c{c}}{\~a}o foram corrigidas antes de serem 
                         incorporadas ao modelo AquaCrop. As propriedades 
                         f{\'{\i}}sico-h{\'{\i}}dricas do solo foram obtidas por meio 
                         de fun{\c{c}}{\~o}es de pedotransfer{\^e}ncia. Para simular um 
                         sistema operacional de previs{\~a}o de safras foram utilizados 
                         dados meteorol{\'o}gicos observados em combina{\c{c}}{\~a}o com 
                         previs{\~a}o clim{\'a}tica sazonal para antecipar a 
                         previs{\~a}o da safra. A calibra{\c{c}}{\~a}o do modelo 
                         AquaCrop mostrou-se eficiente na remo{\c{c}}{\~a}o de erros 
                         sistem{\'a}ticos, o que proporcionou boa precis{\~a}o das 
                         estimativas de produtividade da cultura do milho para a 
                         regi{\~a}o SAB. O modelo AquaCrop, alimentado com previs{\~o}es 
                         clim{\'a}ticas sazonais, apresentou {\'o}timo desempenho em 
                         prever a produtividade da cultura do milho na regi{\~a}o SAB com, 
                         pelo menos, 30 dias antes da colheita. Em muitos dos 
                         munic{\'{\i}}pios analisados, uma previs{\~a}o com boa 
                         acur{\'a}cia pode ser notado com at{\'e} 60 dias de 
                         anteced{\^e}ncia. As melhores previs{\~o}es de produtividade da 
                         cultura do milho foram obtidas para a regi{\~a}o LSAB, o que pode 
                         estar relacionado {\`a} frequ{\^e}ncia de ocorr{\^e}ncia de 
                         eventos de precipita{\c{c}}{\~a}o daquela regi{\~a}o. O sistema 
                         de previs{\~a}o de safras apresentado no presente trabalho {\'e} 
                         uma ferramenta importante para subsidiar o desenvolvimento de 
                         pol{\'{\i}}ticas p{\'u}blicas relacionadas {\`a} regi{\~a}o 
                         SAB. ABSTRACT: Brazilian agriculture is well-known for its 
                         significant role in the countrys economy and because of its 
                         importance in global markets. Although most regions of the country 
                         have high crop yields, this is not the case in large areas of the 
                         semiarid of Brazil-BSA. Low-income farmers of the region usually 
                         grow crops under rainfed conditions have low technological 
                         resources and almost no access to capital. Since most of the 
                         production of poor farmers is used for self-consumption and animal 
                         feed, typically maize, there is a close link between crop yield 
                         and food security. In this way, the ability to predict and monitor 
                         crop yields throughout the growing season is crucial to decision 
                         makers for the preparation of mitigation actions when needed. In 
                         this regard, the aim of this study was to demonstrate the 
                         feasibility of using regional climate model Eta operational 
                         seasonal forecasts as input to the FAO crop simulation model 
                         (AquaCrop) to predict maize crop yield in the BSA. To achieve this 
                         goal, field data from 37 controlled experiments in 13 
                         municipalities were used to calibrate and validate the AquaCrop 
                         model, for the period from 1995 - 2010. Seasonal climate forecasts 
                         of precipitation, maximum and minimum temperature and 
                         evapotranspiration from 2001 through 2010 were bias corrected 
                         before use them in AquaCrop simulations. Soil hydraulic properties 
                         were derived from pedotransfer functions (PTFs). To simulate an 
                         operation crop forecast system, tat anticipate crop forecast, it 
                         was used seasonal climate forecast in combination with observed 
                         meteorological data. The calibration of the AquaCrop model proved 
                         to be efficient to remove systematic errors, which provided good 
                         precision of the maize yield estimates for BSA. The AquaCrop model 
                         estimates, using seasonal climate forecasts provided by Eta model, 
                         showed an excellent performance in predicting maize yield in the 
                         BSA with at least 30 days before harvest. In many of the 
                         municipalities analyzed, prediction with good accuracy can be 
                         achieved 60 days in advance. The best maize forecasts occurred in 
                         the EBSA region, related to the frequency of precipitation events 
                         in that region. The crop forecasting system presented in this 
                         study is a valuable tool to support the development of public 
                         policies related to the BSA region.",
            committee = "Rodriguez, Daniel Andr{\'e}s (presidente) and Alval{\'a}, Regina 
                         C{\'e}lia dos Santos (orientadora) and Tomasella, Javier 
                         (orientador) and Giarolla, Ang{\'e}lica and Cardoso, Andr{\'e}a 
                         de Oliveira and Sentelhas, Paulo Cesar",
         englishtitle = "maize yield estimates in the brazilian semiarid through aquacrop 
                         model and seasonal climate forecast",
             language = "pt",
                pages = "133",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34P/3NFUK32",
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           targetfile = "publicacao.pdf",
        urlaccessdate = "29 nov. 2020"
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