Nome do Projeto
MODELAGEM DO RENDIMENTO DE GRÃOS DE ARROZ E SOJA ASSOCIADA À VARIABILIDADE CLIMÁTICA E ÀS TENDÊNCIAS DE MUDANÇAS NO CLIMA DO RIO GRANDE DO SUL
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
01/08/2022 - 31/07/2026
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra
Resumo
C De maneira geral os modelos de estimativa de rendimento de grãos têm sido parametrizados considerando toda a série histórica de dados, ou seja, desconsiderando as variações sistemáticas dos elementos do clima provocadas pelo fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS) nas suas duas fases, El Niño e La Niña. Outro aspecto onde devem ser aprofundados os estudos relaciona-se com o tema mudanças climática e sua associação com a produção agrícola. Conforme o exposto, o presente projeto apresenta-se como uma oportunidade de, a partir da manipulação de um volume imenso de informações (imagens de satélite, dados meteorológicos, estatísticas agrícolas, etc...) acumuladas ao longo de décadas, gerar inovação. A geração de informações e produtos atualmente não disponíveis poderão ser utilizados por agentes públicos e privados no planejamento e gerenciamento de ações relacionadas ao manejo das lavouras de arroz irrigado e soja no Estado do Rio Grande do Sul.

Objetivo Geral

Avaliar os impactos de diversos cenários de tendências climáticas e de variabilidade no clima em modelos agrometeorológicos-espectrais de estimativa de rendimento de grãos de arroz irrigado e soja no Rio Grande do Sul.

Justificativa

Considerando a importância econômica e social da agricultura para o Rio Grande do Sul, programas de monitoramento de safras são fundamentais para o planejamento e definição de prioridades do setor, para o estabelecimento da política de preços e manejo dos estoques reguladores do Governo Federal e, também, para a geração de informações úteis a estudos que avaliem o impacto de mudanças de uso e cobertura do solo e as consequências desta dinâmica sobre os estoques de carbono do planeta. Assim, informações úteis neste contexto se referem à geração de dados que permitam a quantificação da dinâmica espacial das áreas de cultivo e, também, dos rendimentos das culturas.

Metodologia

Técnicas de sensoriamento remoto, envolvendo as imagens do sensor MODIS a bordo da plataforma orbital TERRA, aliadas a modelagem meteorológica, serão utilizadas para a seguinte finalidade:
a) Caracterização da dinâmica espacial e temporal das áreas ocupadas com arroz e soja;
b) Acompanhamento temporal das áreas cultivadas com arroz e soja;
c) Avaliação dos parâmetros do modelo de estimativa de rendimento de grãos de arroz e soja considerando os cenários de tendência e de variabilidade climática.

Indicadores, Metas e Resultados

Pretende-se com esta proposta através do teste e/ou desenvolvimento de metodologias, gerar produtos ainda não disponíveis (inovação), os quais mostram repercussão nos seguintes contextos:
a) Mapas de dinâmica das lavouras de arroz e soja: os mapeamentos gerados ano a ano das áreas de cultivo de cada cultura irão disponibilizar uma base de dados inédita e contínua desta cultura. Tal informação permite as análises propostas neste projeto, mas também servem de base de dados para outros projetos, que se referem à previsão de safras e aos efeitos associados à atividade agrícola no uso da água e o balanço de carbono.
b) Modelos específicos para diferentes cenários de tendência e de variabilidade climática: será possível aprofundar o conhecimento sobre os impactos da ocorrência de eventos extremos provocando mudanças no comportamento das variáveis do clima e a consequente influência sobre o rendimento das safras agrícolas de arroz nas condições do Estado do Rio Grande do Sul. Ao analisar a utilização de parametrizações distintas para condições climáticas, definidas pela ocorrência dos fenômenos El Niño, La Niña e de anos neutros, assim como para cenários de mudanças climáticas, os modelos agrometeorológicos-espectrais atualmente disponíveis poderão ser usados frente a previsões climáticas

Equipe do Projeto

NomeCH SemanalData inicialData final
ELIANA VELEDA KLERING4
EMANOELA DE BORTOLLI
GABRIEL BONOW MÜNCHOW
RICARDO ANTONIO MOLLMANN JUNIOR
Reynerth Pereira da Costa
VILSON DIAS DE AVILA1
VINICIUS GARCIA NUNES

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