@InProceedings{MartinsTomaAlva:2014:PrSaPr,
               author = "Martins, Minella Alves and Tomasella, Javier and Alval{\'a}, 
                         Regina C{\'e}lia dos Santos",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Previs{\~o}es sazonais de produtividade agr{\'{\i}}cola geradas 
                         pelo modelo aquacrop utilizando previs{\~a}o clim{\'a}tica para 
                         o semi{\'a}rido do brasil",
            booktitle = "Resumos...",
                 year = "2014",
               editor = "Coutinho, Mariane and Alval{\'a}, Plinio and Sobral, Anahi and 
                         Roig, Carla and Santos, Fernando Cavalcante dos and Bezerra, 
                         Gilney and Rocha, Karine and Leal, Karinne Reis Deusdar{\'a} and 
                         Nascimento, Victor Fernandes",
                pages = "12",
         organization = "Simp{\'o}sio dos P{\'o}s-Graduandos Em Ci{\^e}ncia do Sistema 
                         Terrestre, 3. (spgcst).",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "Ci{\^e}ncia do Sistema Terrestre.",
             abstract = "A regi{\~a}o Semi{\'a}rida brasileira {\'e} afetada por secas 
                         recorrentes que comprometem a agricultura de subsist{\^e}ncia da 
                         regi{\~a}o. Dentre as culturas de subsist{\^e}ncia cita-se o 
                         milho tendo grande import{\^a}ncia na alimenta{\c{c}}{\~a}o 
                         humana e animal. Devido {\`a}s secas recursivas, a produtividade 
                         dessa cultura {\'e} muito baixa na maioria dos 
                         munic{\'{\i}}pios dessa regi{\~a}o e, consequentemente, afeta a 
                         seguran{\c{c}}a alimentar da popula{\c{c}}{\~a}o e suprimento 
                         de alimentos para os animais. Assim, estudos que gerem ferramentas 
                         para monitoramento e preven{\c{c}}{\~a}o das quebras de safras 
                         poder{\~a}o contribuir para um melhor planejamento por parte dos 
                         tomadores de decis{\~a}o, afim de mitigar os efeitos da seca na 
                         agricultura e garantir a seguran{\c{c}}a alimentar. Visando 
                         avan{\c{c}}ar nos estudos sobre o tema, {\'e} objetivo da 
                         presente tese avaliar a precis{\~a}o das estimativas de 
                         rendimento de milho na regi{\~a}o semi{\'a}rida do Brasil usando 
                         o modelo AquaCrop alimentado por previs{\~o}es sazonais do modelo 
                         Eta, com at{\'e} quatro meses de anteced{\^e}ncia. Para o 
                         desenvolvimento da tese ser{\~a}o utilizados dados 
                         meteorol{\'o}gicos observados, provenientes do INMET e do 
                         CPTEC/INPE, e dados de previs{\~a}o clim{\'a}tica sazonal, 
                         provenientes do modelo Eta, dados experimentais da fenologia das 
                         culturas de milho e sorgo, disponibilizados pela EMBRAPA e IPA, e 
                         informa{\c{c}}{\~o}es de produtividade por munic{\'{\i}}pio, 
                         disponibilizadas pelo IBGE, bem como dados de propriedades 
                         fisico-h{\'{\i}}dricas do solo, disponibilizados pela EMBRAPA e 
                         IPA e obtidos, tamb{\'e}m, a partir de fun{\c{c}}{\~o}es de 
                         pedotransfer{\^e}ncia, para toda regi{\~a}o Semi{\'a}rida. O 
                         per{\'{\i}}odo de testes com AquaCrop ser{\'a} de 2001 a 2013. 
                         Espera-se que o modelo AquaCrop possa simular o rendimento da 
                         cultura de milho para toda regi{\~a}o Semi{\'a}rida do Brasil de 
                         maneira eficiente e que os dados de previs{\~a}o clim{\'a}tica 
                         possam melhorar a anteced{\^e}ncia da previs{\~a}o de safra.",
  conference-location = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
      conference-year = "Dec. 1-2, 2014",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGP8W/3HFJ83S",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP8W/3HFJ83S",
           targetfile = "Template lista de resumos iii spgcst.12.pdf",
                 type = "CI{\^E}NCIAS AMBIENTAIS",
        urlaccessdate = "25 abr. 2024"
}