Simulação de cenários agrícolas futuros para a cultura da soja no Brasil com base em projeções de mudanças climáticas (2018)
- Authors:
- Autor USP: SILVA, EVANDRO HENRíQUE FIGUEIREDO MOURA DA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LEB
- Subjects: MODELOS MATEMÁTICOS; MUDANÇA CLIMÁTICA; RISCO; SIMULAÇÃO; SOJA
- Language: Português
- Abstract: A garantia da segurança alimentar global é um dos grandes desafios da humanidade para as próximas décadas. O aumento populacional do planeta, até 2050, em cerca de 2 bilhões de pessoas em 2050, a tendência de ascensão da classe média e as projeções de mudanças climáticas têm sido consideradas como um dos grandes desafios futuros para as políticas internacionais de seguridade alimentar. As projeções de alteração climática levam em consideração o aumento da concentração de gases de efeito estufa, sendo o CO2 o principal deles. O setor agrícola pode ser o mais afetado pelas mudanças no clima. O Brasil é o maior exportador e o segundo maior produtor de soja (Glycine max L.) do mundo. Essa cultura representa mais de 60% de toda a proteína alimentar de origem vegetal produzida no mundo. Considerando essa problemática, o presente estudo teve como objetivo geral simular o crescimento da cultura da soja em pontos estrategicamente selecionados no Brasil, com base em séries históricas observadas e em cenários climáticos futuros. Para isso, o modelo DSSAT/CROPGRO-SOYBEAN foi calibrado para diferentes grupos de maturação relativa (6.0, 7.0, 8.0 e 9.0), de modo a abranger pelo menos 80% de toda a produção nacional. Especificamente para o grupo 6.0, foi necessário a instalação de um experimento de campo, em Piracicaba-SP nas safras 2015/16 e 2016/17. Para a projeção dos cenários climáticos futuros adotou-se a metodologia do projeto internacional Agricultural Model Intercomparison andImprovement Project (AgMIP). Esses cenários foram baseados nas projeções de concentrações futuras de CO2 atmosférico (RCP 4.5 e RCP 8.5). Considerando as duas possibilidades de concentração futura de CO2, selecionou-se três modelos climáticos globais (GCM) para cada zona homogênea. As zonas homogêneas foram agrupadas considerando a soma térmica, aridez e sazonalidade de temperatura. As produtividades futuras de soja foram simuladas para o período 2040-2069 (representando 2050). Notou-se que as mudanças climáticas podem contribuir para o aumento da produtividade de soja no Brasil para a maioria das zonas homogêneas nos cenários simulados, mas com aumento do risco climático da cultura em algumas regiões. As simulações e zonas homogêneas que apresentaram perdas de produtividade estavam estritamente relacionadas com o défict hídrico
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2018
- Data da defesa: 08.02.2018
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ABNT
SILVA, Evandro Henríque Figueiredo Moura da. Simulação de cenários agrícolas futuros para a cultura da soja no Brasil com base em projeções de mudanças climáticas. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-18052018-140516/. Acesso em: 16 abr. 2024. -
APA
Silva, E. H. F. M. da. (2018). Simulação de cenários agrícolas futuros para a cultura da soja no Brasil com base em projeções de mudanças climáticas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-18052018-140516/ -
NLM
Silva EHFM da. Simulação de cenários agrícolas futuros para a cultura da soja no Brasil com base em projeções de mudanças climáticas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-18052018-140516/ -
Vancouver
Silva EHFM da. Simulação de cenários agrícolas futuros para a cultura da soja no Brasil com base em projeções de mudanças climáticas [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 16 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-18052018-140516/ - Crop modeling for understanding yield-gap causes and the potential for sustainable intensification of soybean in Brazil
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