@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",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3NFUK32",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "04 maio 2024"
}