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Alterações climáticas e
Agricultura
“1as Jornadas de Engenharia Agronómica”
Refóios do Lima - Ponte de Lima
Pedro Aguiar Pinto
(ISA/UL)
20 de Novembro de 2013
Ponte de Sor, 29 de Janeiro de 2006
Quando se tem 20 minutos parafalar, praticamente tudo o resto tem que ser sacrificado à brevidade
C. S. Lewis
Ponte de Sor, 29 de Janeiro de 2006
(Alto Alentejo)
Mora, 17 de Janeiro de 2006
(Alto Alentejo) ~~ 30 km
12 dias antes.....
Europa Verão, 2003
The day after tomorrow,
Roland Emmerich (2004)Katrina, New Orleans, Agosto 2005
Tsunami, Oceano Índico, 26 Dez 2004
Ponto prévio
Sandy, New York, Out 2012
tufão Haiyan
Nov 2013
Como se constrói a percepção
mais comum?
• Dramatização
• Critério dos media– Notícia é por natureza negativa
• Desproporção
Fazer um jornal é uma questão de
distorcer as proporçõesBent Falbert, cit. Milby 1996:53
Educação ambiental ou propaganda? 8
Consequências da dramatização
• A visão catastrófica condiciona as
decisões porque desvia a atenção e
os recursos
Desdramatizar não é ignorar o risco!
Realismo 11
Alterações climáticas
• Alteração ou mudança?
– Temos ou vamos ter “um outro” clima?
• Não sabemos
• O clima muda?
– Sim
• Qual a causa da mudança?
– Natural
– Antropogénica (a questão do carbono)
climáticas
England and Portugal
London: 51 32 N
Lisbon 38 44 N
chuva
• Annual rainfall
– Lisbon 752 mm
– London 754
mm
0
20
40
60
80
100
120
Janu
ary
Febru
ary
Mar
chApr
il
May
June
July
Aug
ust
Sep
tem
ber
Octobe
r
Nove
mbe
r
Dece
mbe
r
Rain
fall
(m
m)
Lisbon
London
Annual rainfall variabilityA
nn
ua
l ra
infa
ll (
mm
)
325
400
475
550
625
700
775
850
925
1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985
30 year average =
617 mm
Annual rainfall var iability
Mora, Portugal
30 anos é bastante
tempo, mas não
encontramos padrão…
Défice de água na estação
seca
-120
-95
-70
-45
-20
5
30
55
80
105
130
155
180
J F M A M J J A S O N D
Rainfall ETo Soil water
Mean soil water balance (ETo Penman)
mm
Rainfall surplusRainfall deficit
Soil moisture utilization
- De que te queixas vilão?
- De Deus, que é coisa provada
Que me tem grande tenção.
Vêde vós? Eu, padre, digo
Que tempere a invernada
E deixe criar o trigo.
Mas ele, de traiçoeiro,
Sem ganhar nisso ceitil
Vai dar chuvas em Janeiro
E geadas em Abril
E calmas em Fevereiro
E névoas no mês de Maio
E meado de Julho, pedra
Romagem dos Agravos
Romagem de Agravados Gil Vicente (1533)
Clima e Agricultura
Como “avaliar” o efeito sobre as
culturas?
• O que se altera quando dizemos que
o clima muda?
– Temperatura
– Precipitação
– Evapotranspiração real? Potencial?
– Humidade relativa
– [CO2]
Évora (1973-2010) (tmax diária)
y = -0,2115x + 497R² = 0,1665
60
65
70
75
80
85
90
Evolução da data de início de
abrolhamento na casta Fernão Pires Santarém (1970-2010)
Data de abrolhamento
0
20
40
60
80
100
120
1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015
Equinócio
de
Primavera
(20 de Março)
dia 79 - 80
Arcos de Valdevez
Castas Vinhão e
Loureiro
1990-2010
Data de abrolhamento
60
80
100
120
1990 1995 2000 2005 2010
Data de abrolhamento
60
80
100
120
1990 1995 2000 2005 2010
90 – 31 de Março
Data de abrolhamento
y = 0.037x + 15.62R² = 0.000
60
80
100
120
1990 1995 2000 2005 2010
Data de abrolhamento
y = 0.05x - 13.93R² = 0.002
y = -0.024x + 142.1R² = 0.000
60
70
80
90
100
110
120
1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Loureiro
Vinhão
Uso de modelos climáticos (GCM e RCM)
para gerar cenários climáticos
fonte: Noguer, 1998
(a) GCM
(b) RCM
(c) Observações
Cenário Baseline
Série de x anos simulados com as
características do clima presente
Cenário Futuro
Série de x anos simulados com as
características do clima futuro
(2080)
• Modelos de simulação
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
50 100 150 200 250 300
Days after Planting
yield (kg/ha)
0
1
2
3
4
5
LAI
GRAIN WT kg/ha (PLANTGRO) Run 1 GRAIN WT kg/ha (KSAS8101 WHT) TRT 6/1
LAI (PLANTGRO) Run 1 LAI (KSAS8101 WHT) TRT 6/1
Dados - “input” do modelo
Dados climáticos
diários
Sigla Bp Bp Bp
Horizonte Ap B BC
Prof_topo 0 30 45
Prof_base 30 45 65
Areia_grossa 7.8 6.9 11.1
Areia_fina 25.0 24.6 19.7
Limo 21.6 18.5 21.5
Argila 45.6 50 47.7
C_org 0.37
pH_agua 6.7 7.0 7.1
DAP 1.26 1.2 1.22
CM 46.5 47.3 42.8
CC 44.5 35.7 36.8
CE 18 18.8 18.6
Perm_const 0.6 0.74 0.76
Dados analíticos de um
barro preto – Bp
Local Cultura Solos
Provenientes
de cenários
climáticos
HADRM
“Output” do modelo
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
50 100 150 200 250 300
Days after Planting
yield (kg/ha)
0
1
2
3
4
5
LAI
GRAIN WT kg/ha (PLANTGRO) Run 1 GRAIN WT kg/ha (KSAS8101 WHT) TRT 6/1
LAI (PLANTGRO) Run 1 LAI (KSAS8101 WHT) TRT 6/1
Cenários de produtividade do
trigo
dcba dcba
1000
2000
3000
40000
5000
6000
7000 kg/ha
1000
2000
3000
40000
5000
6000
7000 kg/ha
< -
50%
-50 -
-25%
-25 -
0%
0 -
25%
25 -
50%
50 -
75%
> 7
5%
0
1
2
3
4
Variação de produtividade
Algarve0
5
10
15
20
25
Alentejo
02468
1012
Áre
a (
10
9 h
a)
LVT
0
5
10
Trigo
RM3A
Centro
0
2
4
6
8
10
Norte
Produtividade de trigo simulada com dados do modelo HadRM3: (a) controlo, (b)
cenário A2, (c) variações de produtividade, (d) histogramas da distribuição da área
por classes de diferença de produtividade.
=< 0
0 -
25
25 -
50
50 -
75
> 7
5
0
2.000
4.000
6.000
8.000
0
2.000
4.000
6.000
8.000
0
2.000
4.000
6.000
8.000
Santarém
Milho HadRM3 A2cContinente
Áre
a (1
07m
2)
Braga
Áre
a (
106
m2)
Áre
a (1
06m
2)
Variação das necessidades de rega (%)
Necessidades de rega (mm)Necessidades de rega (mm)
Variação das
necessidades de rega (%)
Variação das
necessidades de rega (%)
Medidas de adaptação
• Ajustar a duração da cultura à estação de
crescimento mais favorável
– Antecipação da data de sementeira
– Adaptação do ciclo das cultivares às “novas”
condições ambientais
– Novas culturas; variedades de ciclo mais
longo
Oportunidades?
A fórmula certa para recuperar solos pobres foi criada por portugueses
Vinte variedades de plantas dão nova vida a solos. As Pastagens Semeadas Biodiversas sugam mais dióxido de
carbono do ar, enriquecem a terra e alimentam o gado. Projecto ganhou prémio europeu ambiental
