Estimativa da produtividade da cultura do milho no semiárido brasileiro, com base no modelo AquaCrop e previsão climática sazonal

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Minella Alves Martins
• Orientador(a): Regina Célia dos Santos Alvalá, Javier Tomasella
• Banca de defesa: Angélica Giarolla, Andréa de Oliveira Cardoso, Paulo Cesar Sentelhas
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Ciência do Sistema Terrestre
• País: BR
• Resumo em Inglês: 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.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21b/2017/03.09.13.39

A agricultura brasileira é conhecida por sua importante contribuição para a economia do país e também por sua participação no mercado mundial. Embora a maioria das regiões do país apresente altas produtividades agrícolas, isso não ocorre em grande parte da região semiárida do Brasil SAB. Nesta região, agricultores de baixa renda normalmente cultivam em condições de sequeiro e têm baixos recursos tecnológicos e quase nenhum acesso ao capital. Uma vez que a agricultura praticada nessa região é utilizada para subsistência e alimentação animal, há uma estreita relação entre produtividade agrícola e segurança alimentar. Dessa forma, a capacidade de prever e monitorar a produção agrícola é crucial para subsidiar medidas de preparação e ações de mitigação quando necessárias. Nesse contexto, o presente estudo teve por objetivo demonstrar a viabilidade da utilização de previsões climáticas sazonais oriundas do modelo climático regional Eta, bem como do modelo de simulação de culturas agrícolas AquaCrop da FAO para prever a produtividade da cultura do milho na região SAB. O milho apresenta-se como um dos cereais mais importantes na alimentação humana e animal da região. Para calibrar o modelo AquaCrop e posteriormente validar as simulações foram utilizados dados de experimentos de campo de 13 municípios da região, contabilizando 37 safras no período de 1995-2010. Previsões climáticas do modelo Eta com resolução horizontal de 15 km foram disponibilizadas no período de 2001-2010. As variáveis do modelo Eta, como precipitação, temperaturas máxima e mínima e evapotranspiração foram corrigidas antes de serem incorporadas ao modelo AquaCrop. As propriedades físico-hídricas do solo foram obtidas por meio de funções de pedotransferência. Para simular um sistema operacional de previsão de safras foram utilizados dados meteorológicos observados em combinação com previsão climática sazonal para antecipar a previsão da safra. A calibração do modelo AquaCrop mostrou-se eficiente na remoção de erros sistemáticos, o que proporcionou boa precisão das estimativas de produtividade da cultura do milho para a região SAB. O modelo AquaCrop, alimentado com previsões climáticas sazonais, apresentou ótimo desempenho em prever a produtividade da cultura do milho na região SAB com, pelo menos, 30 dias antes da colheita. Em muitos dos municípios analisados, uma previsão com boa acurácia pode ser notado com até 60 dias de antecedência. As melhores previsões de produtividade da cultura do milho foram obtidas para a região LSAB, o que pode estar relacionado à frequência de ocorrência de eventos de precipitação daquela região. O sistema de previsão de safras apresentado no presente trabalho é uma ferramenta importante para subsidiar o desenvolvimento de políticas públicas relacionadas à região SAB.