Meteorologia aplicada aos ecossistemas santiago vianna cuadra

Meteorologia e a Agricultura:

Modelos matemáticos.

Santiago Vianna Cuadra

4 de Dezembro de 2012.

Sentelhas/Angelocci

Meteorologia Agrícola

Produção Animal

Produção Vegetal

Construções Rurais

Fitopatologia/Entomologia

Irrigação

Conservação do soloPreparo do

solo

Fisiologia Vegetal

Papel da Agrometeorologia

LCE 360 - Meteorologia Agrícola Sentelhas/Angelocci

A Meteorologia Agrícola tem papel fundamental tanto no planejamento agrícola como nas tomadas de decisão

Planejamento Agrícola

Baseado no clima local e no balanço hídrico do solo que define

as estações seca e úmida

Zoneamento agroclimático

Época mais adequada de semeadura Planejamento topo e microclimático

Tomadas de Decisão

Baseadas nas condições do tempo vigentes e previstas, que definem

as condições atuais de temperatura e de disponibilidade hídrica do solo

Semeadura / Colheita, Irrigação, Preparo do solo, Controle fitossanitário, Medidas

contra eventos adversos

Minimiza o risco associado à atividade

agrícola

Clima e Tempo

O Clima (Variabilidade) e a Agricultura no estado do Rio Grande do Sul

Mapa da diferença média entre a precipitação pluviométrica e a evapotranspiração potencial (P-ETp) durante os meses de dezembro, janeiro e fevereiro (período 1976-2005) no Estado do Rio Grande do Sul (Fonte: Fepagro, não publicado).

O Clima (Variabilidade) e a Agricultura no estado do Rio Grande do Sul

Produtividade das culturas de soja, milho e arroz irrigado, no Estado do Rio Grande do Sul, em 23 safras agrícolas e anomalia da Temperatura da Superfície do Mar (TSM), na região do Niño 3.4. As cores vermelha, azul e cinza representam, respectivamente, eventos de El Niño, La Niña e Neutros.

-

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

1989

/90

1990

/91

1991

/92

1992

/93

1993

/94

1994

/95

1995

/96

1996

/97

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/98

1998

/99

1999

/00

2000

/01

2001

/02

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2007

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2008

/09

2009

/10

2010

/11

2011

/12

Pro

duti

vida

de (

Tone

lada

s/ha

)

Ano

mal

ia d

e T

SM (

oC)

Ano Safra

Niño 3.4 Soja Arroz Milho

O Clima (Variabilidade) e a Agricultura no estado do Rio Grande do Sul

Algumas recomendações técnicas gerais de convivência com o problema da deficiência hídrica em culturas anuais:

Para a definição da época de semeadura, consultar o zoneamento agrícola para a cultura;

Escalonar época de semeadura/plantio, utilizando cultivares de ciclo diferentes;

Utilizar a densidade de plantas indicada para a cultura; Dar preferência ao plantio direto na palha ou mobilizar o mínimo

possível o solo por ocasião do seu preparo e semeadura; Descompactar o solo, quando necessário; Observar a prática da rotação de culturas; Consultar o serviço de previsão de tempo e clima para o

planejamento, manejo e execução das operações agrícolas; Racionalizar o uso da água e irrigar quando necessário

preferencialmente nos períodos críticos, utilizando métodos mais eficientes para irrigação.

Modelos de Produtividade Agrícola

Zoneamento Agrícola de Risco Climático

Modelos de simulação do desenvolvimento, crescimento e produtividade de culturas – “Crop Models”.

Modelos biofísicos de simulação do desenvolvimento, crescimento e produtividade de culturas.

Zoneamento – Portarias (219/2010 - RS)Nota técnica

- Metodologia: parâmetros agrometeorológicos e fisiologia da cultura

• Regime pluviométrico (chuvas – série de dados com mais de 10 anos);

• Coeficiente de cultura (Kc) durante as fases fenológicas;• Balanço hídrico;• ISNA – Índice de Satisfação de Necessidade de Água;

- Solos: simplificados em três classes

• Tipo 1: > 10 e < 15% de argila• Tipo 2: < 35% de argila• Tipo 3: > 35% de argila Fonte: (Almeida, 2010) - Embrapa

Clima Temperado

Índice de Satisfação das Necessidades Hídricas - ISNA

ISNA = ETr/ETm

Yr/Ym

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

ETr/ ETm

Yr/

Ym

Rendimento em grãos

Genótipo 1

Genótipo 2

Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa Informática Agropecuária

Zoneamento Agrícola de Risco Climático

Passo Fundo/RS - Semeadura 10/09/04

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Fase Fenológica

ET

(m

m)

0

50

100

150

200

250

Chuva (

mm

)

Chuva

ETm

ETr

Fase Críticavalor do ISNA com 80% de prob.

Fon

te:

(Mari

n,

20

05

) -

Em

bra

pa

Info

rmáti

ca A

gro

pecu

ári

a

Zoneamento Agrícola de Risco Climático

0

4000

8000

12000

16000

20000

Estab

elecim

ento

Des.v

eget

ativo

Flores

cimen

to

Frutifi

caçã

o

Mat

uraç

ão

Fase Fenológica

Pro

dutiv

idad

e -

kg/h

a

Passo Fundo/RS

Semeadura 10/09/04 Fase Crítica:

f(graus-dia)

Se ISNA>0,65 prod. assegurada

Ciclo 133 dias

Yp

Yr

100%

0%

Fon

te:

(Mari

n,

20

05

) -

Em

bra

pa

Info

rmáti

ca A

gro

pecu

ári

a

Zoneamento Agrícola de Risco Climático

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

Estab

.

Estab

.

Estab

.

Des.V

eg.

Des.V

eg.

Flores

c.

Frutif.

Frutif.

Frutif.

Frutif.

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.

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Mat

urac

.

Fase Fenológica

Tem

p. A

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)

0

50

100

150

200

250

Chu

va (

mm

)

Chuva ETm

ETr

Passo Fundo/RS

Semeadura 10/11/04

Fase Crítica: valor do ISNA com 80% de prob.

Fon

te:

(Mari

n,

20

05

) -

Em

bra

pa

Info

rmáti

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gro

pecu

ári

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Zoneamento Agrícola de Risco Climático

Passo Fundo/RS

Semeadura 10/11/04

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

Estab

elecim

ento

Des.v

eget

ativo

Flores

cimen

to

Frutifi

caçã

o

Mat

uraç

ão

Fase Fenológica

Pro

dutiv

idad

e -

kg/h

a

117 dias

Fase Crítica

f(graus-dia)

Produtividade assegurada

Yp

Yr

100%

0%

Se ISNA>0,65 prod. assegurada

Fon

te:

(Mari

n,

20

05

) -

Em

bra

pa

Info

rmáti

ca A

gro

pecu

ári

a

Zoneamento Agrícola de Risco Climático

Jan

Fev

MarAbr Mai Jun

Jul

Ago

Set

Out Nov Dez

Jan

FevMar Abr Mai Jun Jul

Ago

Set

Out

Nov

Dez

0%

20%

40%

60%

80%

100%

Pr(

ISN

A>

65

%)

data de semeadura

Cultura : SOJA (140 dias) - Dois Irmãos/TO

L.Vermelho

L.Vermelho

Amarelo

Neossolo Quartzarênicos

Fon

te:

(Mari

n,

20

05

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Em

bra

pa

Info

rmáti

ca A

gro

pecu

ári

a

Zoneamento Agrícola de Risco Climático

-

-

-

-

- -

-

-

-- - -

- - -

0 8 º 3 8 '

1 2 º 5 8 '

1 7 º 1 8 '

5 0 º 5 8 '5 6 º 2 5 '6 1 º 4 0 '

4 5 km

Z O N E A M E N T O A G R O C L IM Á T IC O D A C U LT U R A D A S O JAN O E S TA D O D E M AT O G R O S S O

: : 2 : 0 1 /1 0 1 0 /1 0 C IC L O T A R D IO S O L O T IP O S E M E A D U R A a

MAA/FINATEC /EMBRAPA-C NPSo -C PAC /DNAEE/INMET

F A V O R Á V E L

D E S F A V O R Á V E L

-

-

-

-

- -

-

-

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0 8 º 3 8 '

1 2 º 5 8 '

1 7 º 1 8 '

5 0 º 5 8 '5 6 º 2 5 '6 1 º 4 0 '

4 5 km

Z O N E A M E N T O A G R O C L IM Á T IC O D A C U LT U R A D A S O JAN O E S TA D O D E M AT O G R O S S O

: : 2 : 0 1 /11 1 0 /11 C IC L O T A R D IO S O L O T IP O S E M E A D U R A a

MAA/FINATEC /EMBRAPA-C NPSo -C PAC /DNAEE/INMET

F A V O R Á V E L

D E S F A V O R Á V E L

-

-

-

-

- -

-

-

-- - -

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0 8 º 3 8 '

1 2 º 5 8 '

1 7 º 1 8 '

5 0 º 5 8 '5 6 º 2 5 '6 1 º 4 0 '

4 5 km

Z O N E A M E N T O A G R O C L IM Á T IC O D A C U LT U R A D A S O JAN O E S TA D O D E M AT O G R O S S O

: : 2 : 0 1 /1 2 1 0 /1 2 C IC L O T A R D IO S O L O T IP O S E M E A D U R A a

MAA/FINATEC /EMBRAPA-C NPSo -C PAC /DNAEE/INMET

F A V O R Á V E L

D E S F A V O R Á V E L

Modelos biofísicos de agro-ecossistemas

Kumar et al. (2005)

Fonte: Costa 2009.

Genealogia dos modelos de superfície terrestre

PAR, gs, ci, An

Tair, Tleaf,qair, cs

LAIlower

waterice

puddle

water

snow

snow

10 cm15 cm25 cm

50 cm

100 cm

200 cm

Tsoil5 ice5

Tsoil1 ice1

Tair, Tleaf,qair, cs

PAR, gs, ci, AnLAIupper

water snow

physiologically based formulationsof canopy photosynthesisand conductance

physically-based model of soiltemperature, soil moisture andsoil ice with depth

physically-based model of snowtemperature, extension and depth

Tsoil2 ice2 Tsoil3 ice3

Tsoil4 ice4

Figure 2

Tsoil6 ice6

Tsoil7 7 ice7

Tsoil8 8 ice8

400 cm

400 cm

Simulação do balanço de massa e energia nos

ecossistemas

uvuu

uuuuwu ELH

LAI

IS

dt

dTWcc

svssss

sws ELHSAI

IS

dt

dTWcc

lvll

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ELHLAI

IS

dt

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0c

H SAI f

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lll34iii34ggi3412b

0E SAI fE LAI f

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*ii34

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0TTq)T(q qL TTc IS soilgg34soil*

soilvg34gpggg

0q)T(qL TTc IS 34i*

si34ipiii

Adicionalmente, o modelo calcula explicitamente todos os fluxos de energia (transferência de radiação e dissipação de calor) e massa entre os ecossistemas terrestres a Atmosfera

Transferência de Energia e Massa

Ag = min (Je, Jc , Js)

Fotossíntese Limitada pela Luz: 3 é eficiência quântica, * é ponto de compensação para fotos. bruta (Rubisco carboxylase/oxygenase).

Fotossíntese Limitada Pela Rubisco

Máxima capacidade da Enzima Rubisco

An = Ag – RdAn: net photosynthesisAg: gross photosynthesisRd: maintenance respiration

*2

*23 2

i

ie CO

COPARJ

oci

imc

KO

KCO

COVJ

][ 1

22

*2

vmm TVV max

Representação da Fotossíntese

J

13

2

*p

2

*

iic COCO

TJ

Fotossíntese Limitada Pela utilização da triose fosfato. Onde T=Vm/8.2

Estrutura da vegetação é determinada pelo balanço do

carbono4 reservatórios de Carbono: Raiz, Caule, Folha e Grão (Sacarose)

s

nsi g

ACOCO

6,1 22

b

nas g

ACOCO 22

Collatz equations (1991):

bCO

hAmg

s

ns

2

12 Leuning equation (1995):

Fotossíntese e Transpiração: condutância estomática

Zoneamento Agrícola de Risco Climático

Modelos Biofísicos

Inclusão de Culturas Agrícolas Exemplo: Cana de Açúcar

NE

E (m

ol m

-2 s

-1)

Fatores Abióticos: Temperatura

Todos os parâmetros utilizados no modelo da fotossíntese limitada pela Rubisco são dependentes da temperatura, assim, as respostas da temperatura incorporadas no modelo são críticos para a precisão do modelo

oci

imc

KO

KCO

COVJ

][ 1

22

*2

5 10 15 20 25 30 35 40-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

Fc

89

1011

1213

1415

1617

18Day_avg

-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

325

330

335

340

345

350

355

360

365 csc4_2.3USR_0.3

nee_0.3USR_1.5NEE_1.5USR_2.3NEE_2.3

105 122 139 156 173 190 207 224 241 258 275 292 309 326 343 360 12 29

-30

-20

-10

0

0

1

2

3

4LAINEE_IBISNEE_USR

5 10 15 20 25 30 35 40-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

NEE

Observado

Simulado

Temperatura

Fatores Abióticos: Temperatura

105 122 139 156 173 190 207 224 241 258 275 292 309 326 343 360 12 29-30

-20

-10

0

0

1

2

3

4LAINEE_IBISNEE_USR

5 10 15 20 25 30 35 40-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

Fc

5 10 15 20 25 30 35 40-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0

10

NEE

89

1011

1213

1415

1617

18Day_avg

-30

-25

-20

-15

-10

-5

0

5

325

330

335

340

345

350

355

360

365 csc4_2.3USR_0.3nee_0.3USR_1.5NEE_1.5USR_2.3NEE_2.3

Observado

Simulado

NE

E (m

ol m

-2 s

-1)

Evapotranspiração Horária

5 10 15 20 25 30 35 400.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

SimulatedOBS

Air Temperature (oC)

ET

(m

m.h

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1)

10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

SimulatedOBS

Relative Humidity (%)

ET

(m

m.h

our-

1)

ET x T ET x RH

Austrália – Agrometeorológico

• Três tratamentos de irrigação:

100 - reposição a taxa 1.0 x ETo

125 - reposição a taxa 1.25 x ETo

FRW – Irrigação por sulco.

• Três tratamentos de irrigação:

100 - reposição a taxa 1.0 x ETo

125 - reposição a taxa 1.25 x ETo

FRW – Irrigação por sulco.

1 25

49

73

97

12

11

45

16

91

93

21

72

41

26

52

89

16

40

64

88

11

21

36

16

01

84

20

82

32

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62

80

30

43

28

35

23

76

0

3

6

9

0

20

40

60

rain irrigation (100) OBS (100) Simulated (100)

Days After Ratooning (DAR)

Eva

po

tra

nsp

ira

tion

(m

m.d

ay-

1)

Pre

cip

itatio

n a

nd

Irr

iga

tion

(m

m.d

ay-

1)

Austrália

1.0 x ETo

Observado

Simulado

Cuadra et al. (2012)

1 25

49

73

97

12

11

45

16

91

93

21

72

41

26

52

89

16

40

64

88

11

21

36

16

01

84

20

82

32

25

62

80

30

43

28

35

23

76

0

3

6

9

0

20

40

60

rain irrigation (125) OBS (125) Simulated (125)

Days After Ratooning (DAR)

Eva

po

tra

nsp

ira

tion

(m

m.d

ay-

1)

Pre

cip

itatio

n a

nd

Irr

iga

tion

(m

m.d

ay-

1)

Austrália

1.25 x ETo

Observado

Simulado

Cuadra et al. (2012)

1 25

49

73

97

12

11

45

16

91

93

21

72

41

26

52

89

16

40

64

88

11

21

36

16

01

84

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82

32

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62

80

30

43

28

35

23

76

0

3

6

9

0

20

40

60

rain irrigation (FRW) OBS (FRW) Simulated (FRW)

Days After Ratooning (DAR)

Eva

po

tra

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ira

tion

(m

m.d

ay-

1)

Pre

cip

itatio

n a

nd

Irr

iga

tion

(m

m.d

ay-

1)

Austrália

Sulco

Observado

Simulado

Cuadra et al. (2012)

Ribeirão Preto

São José do Rio Preto

Araçatuba

Baurú

Simulações para as meso-regiões do IBGE (4 maiores produtoras de

cana)

Meso-Regiões (IBGE) – Produtividade média (1990-2005)

Araçatuba Bauru Ribeirão Preto

S. J. do Rio Preto

75

76

77

78

79

80

81OBS Simulated

Meso-Regions

Yie

ld (

t.ha

-1)

•A produtividade média é bem simulada para todas as meso-

regiões consideradas

(desvios inferiores a 1,5%)

•Parte da variabilidade espacial foi

capturada nas simulações.

Cuadra et al. (2012)

Rendimento histórico simulado cana de açúcar para a região do rio Daka (Gana) sob uma série de regimes de irrigação.

Aplicando para Gana (África)

A perspectiva de exportação de tecnologia de biocombustíveis do Brasil para Gana, e 18 outros países africanos (Ben Barka e Mlambo 2011), levanta questões urgentes sobre sustentabilidade ambiental e da capacidade de iniciativas do cultivo de culturas para aliviar a pobreza nesses países. Em particular, há uma necessidade urgente de avaliação rigorosa do delicado equilíbrio entre a produtividade, lucratividade, irrigação, recursos hídricos e dos meios de subsistência da população local.

Black et al. (2012)

Grandes Desafios

Monitoramento ambiental

Planejamento Territorial

Previsão sazonal de Safra

Mudanças climáticas e sues impactos na agricultura

Portal Agromet

Portal Agromet

Monitoramento Ambiental:Fluxos de H2O, CO2 e CH4 do Ecossistema

Auxiliar no Planejamento territorial

Previsão sazonal de Safra

-

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

8,00

-4,0

-3,0

-2,0

-1,0

0,0

1,0

2,0

3,0

4,0

1989

/90

1990

/91

1991

/92

1992

/93

1993

/94

1994

/95

1995

/96

1996

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1997

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/00

2000

/01

2001

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2002

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/12

Pro

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vida

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Tone

lada

s/ha

)

Ano

mal

ia d

e T

SM (

oC)

Ano Safra

Niño 3.4 Soja Arroz Milho

8º DISME/INMET e CPPMet/UFPEL

Mudanças Climáticas Globais

Ric

hard

A.

Mulle

r (J

uly

2012):

Berkeley Earth TeamSurface Temperature trends

Anomalias de Precipitação

Secas Recentes na Amazônia

Fonte: Steinmetz et al. (2005)

Exemplo de Tendências Climáticas na nossa região

• A relação geral entre a

produtividade anual simulada e a

temperatura média é similar a observada.

• Ambas relações apresentam um

ajuste polinomial com máxima

produtividade para temperaturas

médias em torno de 23oC

Relação Produtividade e Temperatura

IMPACTO DO AQUECIMENTO GLOBAL NA REDUÇÃO DO RISCO DE FRIO EM ARROZ IRRIGADO NO RIO GRANDE DO

SUL

Fonte: Steinmetz et al. (2005)

Temperatura mínima do ar (Tn) menor ou igual a 15°C, no mês de fevereiro.

Fonte: Steinmetz et al. (2005)

IMPACTO DO AQUECIMENTO GLOBAL NA REDUÇÃO DO RISCO DE FRIO EM ARROZ IRRIGADO NO RIO GRANDE DO

SULTemperatura mínima do ar (Tn) menor ou igual a 15°C, no mês de fevereiro.

Serviços dos Ecossistemas

Proposta de Atuação Integrada

Modelagem dos Ecossistemas Naturais e Agrícolas

Bonan et al., 2008. Science 320:1444-1449

Serviços Climáticos Prestados pelos ecossistemas

tropical forest temperatreevergreen

montane forest

boreal forest sugarcane miscanthus

biophysical regulation

GHG regulation

Climate regulation value

Clim

ate

coo

ling

Clim

ate

war

min

g

0

Anderson-Teixeira et al. (2012) - Nature Climate Change

Obrigado.

Santiago Vianna Cuadra santiago.cuadra@embrapa.br

http://www.cpact.embrapa.br/agromet/

4 de Dezembro de 2012.