@InProceedings{CostaCoel:2008:ApMoPr,
author = "Costa, Simone Marliene Sieverrt da and Coelho, Caio Augusto dos
Santos",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CPTEC)} and
{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CPTEC)}",
title = "Corre{\c{c}}{\~a}o do vi{\'e}s de dados di{\'a}rios de chuva
da previs{\~a}o clim{\'a}tica sazonal: aplica{\c{c}}{\~o}es
{\`a} modelagem de produtividade agr{\'{\i}}cola",
booktitle = "Anais...",
year = "2008",
organization = "Congresso Brasileiro de Meteorologia, 15.",
keywords = "corre{\c{c}}{\~a}o de vi{\'e}s, modelagem de produtividade
agr{\'{\i}}cola e previs{\~a}o num{\'e}rica de clima.",
abstract = "Os modelos num{\'e}ricos e estat{\'{\i}}sticos de previs{\~a}o
de clima t{\^e}m o potencial de fornecer informa{\c{c}}{\~o}es
meteorol{\'o}gicas antecipadas aos {\'o}rg{\~a}os
respons{\'a}veis pela tomada de decis{\~o}es das atividades
agr{\'{\i}}colas. O objetivo deste estudo foi adquirir
conhecimentos metodol{\'o}gicos para o acoplamento das
previs{\~o}es clim{\'a}ticas sazonais a modelos de produtividade
agr{\'{\i}}cola. Adicionalmente, objetivou-se identificar
m{\'e}todos estat{\'{\i}}sticos convencionais que corrigem as
previs{\~o}es clim{\'a}ticas de chuva di{\'a}ria, antes de
utiliza-las em aplica{\c{c}}{\~o}es de atividades
agr{\'{\i}}colas. Neste contexto, s{\'e}ries di{\'a}rias de
chuva do modelo acoplado clim{\'a}tico do Centro Europeu de
Previs{\~a}o de Tempo de M{\'e}dio Prazo foram corrigidas
atrav{\'e}s de dois m{\'e}todos de corre{\c{c}}{\~a}o do
vi{\'e}s e utilizadas para alimantar ao modelo de produtividade
agr{\'{\i}}cola GLAM (General Large Area Model) para a cultura
do milho no Rio Grande do Sul. Os resultados mostraram que,
comparado {\`a}s observa{\c{c}}{\~o}es, o modelo clim{\'a}tico
estima a distribui{\c{c}}{\~a}o temporal de chuva numa
freq{\"u}{\^e}ncia maior (maior n{\'u}mero de dias
caracterizados como chuvosos) e de menor intensidade (mais secos).
Os m{\'e}todos de calibra{\c{c}}{\~a}o utilizados permitiram
corrigir a intensidade da chuva di{\'a}ria, e consequentemente,
melhorar a representa{\c{c}}{\~a}o da variabilidade interanual
da produtividade agr{\'{\i}}cola do milho durante 16 anos.
Apesar dos resultados mostrarem o potencial das
informa{\c{c}}{\~o}es clim{\'a}ticas sazonais aplicadas a
previs{\~a}o de produtividade agr{\'{\i}}cola, resalta-se a
necessidade da investiga{\c{c}}{\~a}o de m{\'e}todos
alternativos de calibra{\c{c}}{\~a}o das previs{\~o}es
clim{\'a}ticas. ABSTRACT: Dynamical and statistical seasonal
climate forecast models have the potential to provide anticipated
meteorological information to agricultural decision makers. This
study aims i) to acquire knowledge on methods for coupling
seasonal climate forecasts to a crop model, and ii) to identify
statistical methods for calibrating seasonal rainfall predictions
before its use in agricultural activities. In this context, daily
rainfall predictions from the European Center for Medium-range
Weather Forecasts (ECMWF) seasonal forecast model were calibrated
using two methods. Calibrated forecasts were then used as input
data for a crop model (GLAM, General Large Area Model) to simulate
maize-yield in Rio Grande do Sul. Results show that the seasonal
climate model predicts too many rainfall events (higher frequency)
with reduced intensity (drier) compared to the observed daily
rainfall. The calibration procedure partially corrected rainfall
intensity and therefore helped improve the simulation of
maize-yield over 16 years. These results illustrate the potential
for the use of seasonal forecasts to provide advanced information
for crop-yield prediction. Alternative calibration methods need to
be investigated to make further methodological advances on the use
of seasonal forecast in agricultural activities.",
conference-location = "S{\~a}o Paulo",
conference-year = "24-29ago",
copyholder = "SID/SCD",
language = "pt",
targetfile = "CBMET_BIAS.doc",
urlaccessdate = "10 maio 2024"
}