Adaptação, calibração e aplicação de modelos de simulação do cafeeiro para avaliação do impacto das mudanças climáticas em condições brasileiras

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Freitas, Cleverson Henrique de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Coffea arabica; Coffea arábica; Análise exploratória; Aprendizado de máquina; Cenários climáticos futuros; Coffee phenology; Crop modeling; Exploratory analysis; Fenologia do cafeeiro; Future climate scenarios; Machine learning; Modelagem agrícola; Produção sustentável; Quebras de produtividade; Sustainable production; Yield gaps
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-09092024-160225/

O café é uma das commodities mais importantes do mundo, desempenhando um papel crucial na economia global e na subsistência de milhões de pessoas. No Brasil, líder mundial na produção e exportação de café, esta cultura não só impulsiona a economia, mas também sustenta a vida de milhares de famílias. Contudo, a produtividade do café é altamente susceptível a variáveis climáticas, cujos impactos estão se intensificando devido às mudanças climáticas. Desta maneira, entender e mitigar esses impactos é essencial para garantir a sustentabilidade da cafeicultura. Com isso, este estudo aborda a complexa interação entre fatores climáticos, práticas de manejo e modelos de simulação na fenologia e produtividade do café arábica no Brasil, sob condições atuais e cenários futuros. Para isso, foram empregadas análises exploratórias, técnicas de aprendizado de máquina e um modelo de simulação agrometeorológico, para analisar e estimar a fenologia e a produtividade do café em diferentes regiões produtoras. Foram ainda realizadas adaptações e calibrações, bem como uma análise de sensibilidade no modelo agrometeorológico em regiões com características climáticas distintas. Para avaliar os impactos das mudanças climáticas, foram utilizados dados meteorológicos observados do BR-DWGD (Brazilian Daily Weather Gridded Data) e projetados do CLIMBra (Climate Change Dataset for Brazil). Os resultados mostraram que a seleção de cultivares apropriadas e a implementação de práticas de manejo adaptativas são essenciais para otimizar a produção diante das variações climáticas. As técnicas de aprendizado de máquina não mostraram desempenho satisfatório na modelagem do florescimento do cafeeiro. Como alternativa, foi proposta uma abordagem que utiliza um acúmulo de 1980 °C dia, considerando uma temperatura basal (Tb) de 8,5°C e um mínimo de 16 mm de chuva para quebrar a dormência das gemas florais. No entanto, a aplicação dos modelos de aprendizado de máquina, foram mais eficazes na estimação da produtividade, em especial as técnicas de Random Forest (RF) e XGBoost (XGB), mesmo enfrentando dificuldades em estimar valores de produtividade acima de 60,0 sc ha-1. As adaptações realizadas no modelo agrometeorológico permitiram um refinamento nas estimativas de produtividade do cafeeiro, evidenciando a complexidade das interações entre variáveis climáticas e práticas de manejo agrícola. A análise de sensibilidade destacou a importância de fatores como temperatura média e radiação solar na produtividade potencial, além do impacto de práticas de irrigação e manejo do déficit hídrico em condições de sequeiro. Além disso, este estudo também destacou a sensibilidade da produção de café às futuras mudanças climáticas, indicando que o uso da irrigação desempenhará um papel importante na mitigação dos efeitos adversos das mudanças climáticas, especialmente em regiões de menores latitudes, como o norte de Minas Gerais e a Bahia. Já as maiores produtividades poderão concentrar-se nas áreas tradicionalmente produtivas do sul de Minas Gerais, e em algumas regiões de São Paulo e norte do Paraná. No entanto, esses altos rendimentos vêm acompanhados de maiores incertezas, devido a mudanças na precipitação e temperaturas extremas. As projeções ainda indicaram que, apesar do aumento potencial da produtividade em algumas áreas devido ao efeito fertilizante do CO2 atmosférico, as perdas decorrentes de altas temperaturas e déficit hídrico podem ser substanciais, especialmente em cenários com maiores emissões e em regiões sem irrigação. A fenologia do cafeeiro também poderá ser alterada, com a antecipação da antese, especialmente em regiões com climas mais frios, e atraso desse estágio em regiões mais quentes. Já para a maturação há uma tendência de antecipação em todos os climas e cenários analisados. Portanto, este estudo contribui para uma compreensão mais profunda da dinâmica entre clima, práticas de manejo e produtividade do café, oferecendo diretrizes práticas e científicas para fortalecer a resiliência da cafeicultura brasileira. As descobertas são especialmente relevantes para formuladores de políticas públicas e profissionais do setor, que podem utilizar dessas informações para desenvolver estratégias mais eficazes e sustentáveis para a produção de café.