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Aplicação ao caso Português
A plataforma FIGARO no apoio à gestão da rega
Tiago Brito RamosInstituto Superior Técnico
Feira Nacional de Agricultura, Santarém, Junho 2016
Objectivos da apresentação
• Sensores usados;
Descrever a aplicação da plataforma FIGARO no apoio àgestão da rega de uma parcela agrícola e avaliar aqualidade dos resultados obtidos.
• Modelos meteorológicos;
• Modelos hidrológicos e da cultura;
• Programação da rega;
• Relatório final com as recomendações da rega.
A plataforma FIGARO
Sensores:- humidade do solo- crescimento da cultura- estações meteorológicas- toalha freática
Previsão meteorológica Modelos hidrológicos e da cultura
Recomendação de quando
e quanto regar
A plataforma FIGARO
Dados históricos
Dados de campo
9 jun
Modelos hidrológicose da cultura
7 diasPrevisões meteorológicasModelos hidrológicos e da cultura
16 jun
A plataforma FIGARO
• Testada entre 2013 e 2015;
• Solo com textura franco-limosa;
• Cultura milho-grão;
• Rega com sistema de aspersão estacionário;
• Toalha freática a pouca profundidade (-0.4 a -1.5 m);
Sensores
• humidade do solo (sondas capacitivas a diferentesprofundidades);
• estações meteorológicas da rede Meteoagri;
• nível piezométrico (sondas de nível);
• quantidade de água aplicada (udógrafos, caudalímetros);
Leituras a cada 10 min.
Parâmetros da cultura monitorizadosmanualmente.
Modelos meteorológicos
MM5 (meteo.tecnico. ulisboa.pt/)
WRF (www. meteogalicia.es/)
• Previsões a 7 dias
• Resolução da ordem dos 5 km
• Modelos regionais
Modelos meteorológicos
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
30.0
0.0 5.0 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0
Temperatura média
Observações (ºC)
Pre
vis
õe
s (º
C)
MM5
WRF
R2 = 0.95
RMSE = 1.42 ºC
R2 = 0.97
RMSE = 0.95 ºC
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
Modelos meteorológicos
Humidade Relativa
Observações (%)
Pre
vis
õe
s (%
)
MM5
WRF
R2 = 0.70
RMSE = 0.07 %
R2 = 0.81
RMSE = 0.06 %
0
100
200
300
400
0 100 200 300 400
Modelos meteorológicos
Radiação Solar
Observações (W/m2)
Pre
vis
õe
s (W
/m
2)
MM5
WRF
R2 = 0.83
RMSE = 50.32 W/m2
R2 = 0.92
RMSE = 30.27 W/m2
0
1
2
3
4
5
6
7
0 1 2 3 4 5 6 7
Modelos meteorológicos
Velocidade do vento
Observações (m/s)
Pre
vis
õe
s (m
/s)
MM5
WRF
R2 = 0.53
RMSE = 1.97 m/s
R2 = 0.69
RMSE = 2.12 m/s
0
1
2
3
4
5
6
7
0 1 2 3 4 5 6 7
Modelos meteorológicos
ET0
Observações (mm)
Pre
vis
õe
s (m
m)
MM5
WRF
R2 = 0.90
RMSE = 1.09 mm
R2 = 0.93
RMSE = 1.22 mm
0
10
20
30
40
50
0 10 20 30 40 50
Modelos meteorológicos
Observações (mm)
Pre
vis
õe
s (m
m)
MM5
WRF
R2 = 0.51
RMSE = 4.70 mm
R2 = 0.24
RMSE = 4.17 mm
Precipitação
Modelos hidrológicos e das culturas
O modelo Aquacrop é desenvolvido e suportado pela FAO.
- Modelo de balanço semi-empírico;
- A dinâmica da água é calculada em função do grau de cobertura do soloe do armazenamento da água na zona radical;
- A percolação e a ascensão capilar são determinadas empiricamente.
O modelo MOHID é desenvolvido no IST e HIDROMOD.
- A dinâmica da água no solo é descrita em função de gradientes depressão;
- A transpiração potencial é distribuída ao longo da zona radical ereduzida localmente em função do potencial mátrico;
- O desenvolvimento das culturas é modelado segundo a teoria dasunidades de calor.
0
50
100
150
200
250
26/04/15 26/05/15 25/06/15 25/07/15 24/08/15 23/09/15
soil
wa
ter
sto
rag
e (
mm
)
2015 (validação)
Arm
az.
ág
ua
no
so
lo (
mm
)
Modelos hidrológicos e das culturas
0
50
100
150
200
250
21/05/14 20/06/14 20/07/14 19/08/14 18/09/14 18/10/14
soil
wat
er
sto
rage
(mm
)
MOHID
AQUACROP
Valores medidos 2014 (calibração)
Armazenamentode água no solo
Arm
az.
ág
ua
no
so
lo (
mm
)RMSE = 7.92 – 9.37 mm
EF = 0.08 – 0.73
RMSE = 12.02 – 24.80 mm
EF = 0.23 – 0.52
0
20
40
60
80
100
21/05/14 30/06/14 09/08/14 18/09/14
0
20
40
60
80
100
26/04/15 05/06/15 15/07/15 24/08/15 03/10/15
2015 (validação)
Co
be
rtu
ra d
o s
olo
(%
)
Modelos hidrológicos e das culturas
MOHID
AQUACROP
Valores medidos 2014 (calibração)
Cobertura do Solo
Co
be
rtu
ra d
o s
olo
(%
)
RMSE = 14.25 – 17.02 %
EF = 0.78 – 0.84
RMSE = 3.46 – 14.48 %
EF = 0.84 – 0.99
0
10
20
30
40
21/05/14 30/06/14 09/08/14 18/09/14
Dry
bio
mas
s (t
on
/ha)
0
10
20
30
40
26/04/15 05/06/15 15/07/15 24/08/15 03/10/15
2015 (validação)
Bio
ma
ssa
se
ca (
ton
/h
a)
Modelos hidrológicos e das culturas
MOHID
AQUACROP
Valores medidos 2014 (calibração)
Biomassa seca
Bio
ma
ssa
se
ca (
ton
/h
a)
RMSE = 4.62 – 5.13 ton/ha
EF = 0.87 – 0.89
RMSE = 3.72 – 3.83 ton/ha
EF = 0.93
Modelos hidrológicos e das culturas
MOHID AQUACROPValores medidos
Produção de milho - grão
0
5
10
15
20
1 2
Pro
du
ção
(to
n/
ha
)
2014 2015
Programação da rega
0
100
200
300
400
10/05/16 14/06/16 19/07/16 23/08/16 27/09/16
Arm
az.
ág
ua
no
so
lo (
mm
)
θFC
θWP
θp
Aquacrop:
• em função da capacidade de armazenamento de água no solo e das necessidades daplanta;
• definição de estratégias de rega: - intervalos fixos;- depleção permitida (mm ou %RAW)- dotação fixa
- até à capacidade de campo (+/- mm)
conforto hídrico
stress hídrico
-15
-12
-9
-6
-3
0
16/04/15 10/06/15 04/08/15 28/09/15
Programação da rega
h (
cm)
-300
-600
-900
-1200
-1500
Agricultor ht=-500 cm ht=-2000 cm
MOHID:
conforto hídrico
stress hídrico
• em função das necessidades daplanta e do potencial mátrico;
• A necessidade de rega éconsiderada automaticamentesempre que o potencialmátrico chega a umdeterminado valor ht;
• As necessidades de rega serãoas suficientes para repor o soloa um potencial mátrico alvo h0;
• constrangimentos para evitarregas (dotação mínima,dotação máxima, intervalo derega mínimo);
Programação da rega
Agricultor ht=-500 cm ht=-2000 cm
1.5
2.0
2.5
3.0
1 22014 2015
WP
(k
g/
m3)
Produtividade da água
Relatório enviado ao agricultor
Balanço hídrico semanal
Regas realizadas
Total de água aplicada
Evolução do armazenamento de água no solo Zona de conforto hídrico
Cultura em stress hídrico
Percolação
Conclusões
• A plataforma FIGARO é um sistema de apoio à decisão desenvolvido emparceria com diferentes universidades, centros de investigação e indústria;
• Os resultados da sua aplicação em Portugal mostraram que pode ser umaferramenta operacional importante ao nível da gestão da rega, capaz deintegrar e disponibilizar, em tempo real, informação variada de modo amelhorar o processo de tomada de decisão.
• Apesar de exigir algum trabalho de base, nomeadamente na calibração evalidação dos modelos hidrológicos, a plataforma tenta reduzir acomplexidade dos processos envolvidos, existindo, por isso, diferentesníveis de utilização.
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