CARACTERIZAÇÃO DE EXTREMOS MENSAIS DE PRECIPITAÇÃO EM CACOAL (RO)

Este estudo teve por objetivo ajustar uma distribuição de probabilidade a dados de precipitação extrema mensal em uma região no sudoeste da Amazônia, visando uma melhor compreensão da dinâmica dos extremos de precipitação, por meio de modelagem estatística, fornecendo subsídios para análises e planejamento futuro. A estimação dos parâmetros de cada distribuição candidata foi realizada utilizando o método de máxima verossimilhança, que apresenta bons resultados com variância menor das estimativas. Para a aderência dos dados às distribuições propostas foi realizada a verificação por métodos gráficos (diagramas de QQ-plot e PP-Plot) e utilizado o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov com 5% de significância. Os resultados mostraram que a distribuição extrema de chuvas em Cacoal é em entorno de 50 mm.A análise gráfica apontou para bom ajustes das distribuições estudadas, com exceção a distribuição Exponencial. Ao realizar o teste de aderência com 5% de significância de Kolmogorov-Smirnov, constatou-se o observado graficamente, sendo que as distribuições Lognormal, seguida da distribuição Gumbel, se apresentaram como as distribuições que melhor se ajustaram aos dados em análise

Climatic changes and their impacts on productivities of the beans and maize crops in Minas Gerais State

Modelos baseados em processos, utilizando as equações de Blackman, hipérbole retangular, exponencial negativa, hipérbole não retangular e uso eficiente da radiação, como parte central no cálculo do balanço de carbono, foram utilizados para estimar a variabilidade da produtividade das culturas de milho e feijão, em algumas mesorregiões do Estado de Minas Gerais, a partir de dados diários meteorológicos históricos de 1975 a 2004. Também foram simuladas alterações na produtividade das culturas do feijão e do milho, para os anos de 2020, 2050 e 2080, comparadas com o ano-base 2000, considerando-se as condições climáticas futuras, o efeito fertilização por CO2 e o avanço tecnológico. Para quantificar o efeito das condições climáticas na produtividade das culturas, foram utilizados dados diários projetados para o cenário A2, pelo modelo de circulação geral da atmosfera, HadCM3. Uma relação empírica simples foi usada, para calcular o efeito da crescente concentração de CO2 na produtividade das culturas. O efeito do avanço tecnológico na produtividade futura foi estimado, por meio da tendência da série histórica dos dados de produtividade do IBGE, considerando-se o período de 1976 a 2004. Foram objetivos deste trabalho: (a) calcular a produtividade potencial das culturas do feijão e do milho para as mesorregiões do Estado de Minas Gerais, com base nos diferentes modelos citados anteriormente; (b) comparar os resultados dos diferentes modelos; e (c) estimar a produtividade potencial e a perda de produtividade (a diferença entre as produtividades potencial e real), considerando o cenário A2 do modelo HadCM3, o efeito fertilização por CO2 e do avanço tecnológico. A produtividade potencial, calculada pelos diferentes modelos diferiu substancialmente. A diferença percentual entre o modelo de maior estimativa de produtividade e o de menor foi de 105% para a cultura do feijão e de 108% para a cultura do milho. As estimativas mostraram um aumento na produtividade potencial em relação àquela no ano-base 2000, para a cultura do feijão de 35,04% a 114,66%, e de 40,76% a 92,59% para a cultura do milho, dependendo do ano estimado e da mesorregião. O efeito da tecnologia foi o mais importante para tal aumento. Os resultados da diferença entre as produtividades potencial e real apresentaram tendência decrescente para as duas culturas, em todas as mesorregiões, com destaque para a mesorregião do Triângulo/Alto Paranaíba.Some process-based models, by using the Blackman s equation, the negative exponential, rectangular hyperbole, non-rectangular hyperbole, and the efficient use of the radiation were used as the central part in calculation of the carbon balance in order to estimate the variability of the productivity of both maize and bean crops in some mesoregions at Minas Gerais State, from the historic, meteorological and daily data relative to the period from 1975 to 2004. Some alterations in the productivity of the bean and maize crops were also simulated for the years 2020, 2050 and 2080, compared with the basis- year 2000, by considering the future climatic conditions, fertilization effect from CO2 and the technological advance. To quantify the effect of the climatic conditions on productivity of the crops, daily data projected for the A2 scenery based on the general atmosphere circulation model - HadCM3 were used. A simple empirical relationship was used to calculate the effect of the increasing CO2 concentration on the productivity of the crops. The effect of the technological advance on the future productivity was estimated by the tendency of the historical series of the IBGE productivity data, by considering the period from 1976 to 2004. The objectives of this study were: to calculate the potential productivity of the bean and maize crops for the mesoregions in Minas Gerais State, based on those different models previously mentioned; (b) to compare the results from the different models; and (c) to estimate the potential productivity and the yield gap (difference between the potential and real productivities), by taking into account the scenery A2 in the HadCM3 model, the effects from the CO2 fertilization and the technological advance. The potential productivity calculated by those models rather substantially differed. The percent difference between the model showing the highest productivity estimate and that one showing the minor estimate was 105% for bean and 108% for maize crops. The estimates showed an increased potential productivity in relation to the basis- year 2000, that is, from 35.04% to 114.66% for bean and 40.76% to 92.59% for maize crops, depending either on the estimated year and mesoregion. The technological advance showed to be the most important factor for such an increase. The results for the yield gap showed a decreasing tendency for both crops in all mesoregions, as distinguishing the Triângulo/Alto Paranaíba mesoregion.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Future scenarios for the Amazon: interactions between deforestation, climate change, natural ecosystem, and agricultural systems

A Floresta Amazônica é um dos mais importantes ecossistemas do mundo, possuindo a maior biodiversidade do planeta. Apesar de toda sua relevância, ela vem sendo submetida a pressões antrópicas nas últimas décadas. A expansão da agricultura e da pecuária tem sido considerada a principal causa do desmatamento na região. Considerando-se a importância do entendimento dos processos de retroalimentação clima-biosfera na Amazônia, este trabalho foi desenvolvido com o objetivo de avaliar a resiliência do ecossistema natural e da produtividade da soja e da pastagem em diferentes níveis de desmatamento e elevação de CO2, por meio de um modelo simplificado que represente as interações entre o clima e o uso do solo na Amazônia. Foram realizadas cinco conjuntos de simulações: (1) controle, (2) efeito radiativo (aquecimento global) do CO2, (3) efeito radiativo e fisiológico do CO2, (4) efeito climático da mudança no uso do solo e (5) efeitos radiativo e fisiológico do CO2 + mudanças no uso do solo. Em seguida, as produtividades simuladas, considerando todos os efeitos dos cenários futuros para os anos de 2020 e 2050, foram comparadas à simulação controle. Para a simulação controle, a biomassa viva acima do solo (AGB) modelada para o ecossistema natural, incluindo folhas e tronco, na Amazônia, variou de 5,1 a 20,7 kgC.m-2, com valor médio 17,9 kgC.m-2, geralmente decrescendo de norte para o sul. A produtividade primária líquida (NPP) mostrou o mesmo padrão geográfico, com valores variando de 1,04 a 1,29 kgC.m-2.a-1 e valor médio de 1,21 kgC.m-2.a-1. Enquanto a produtividade de grãos da soja variou de 1.610 a 3.665 kg.ha-1, com valor médio 2.704,7 kg.ha-1. Já a produtividade de matéria seca da pastagem variou de 6.852 a 23.766 kgMS.ha-1.a-1, com valor médio de 16.245,5 kgMS.ha-1.a-1. Como resposta às mudanças climáticas para o ano de 2020, foram encontradas alterações médias na AGB de -16%, na produtividade da soja de -10% e na produtividade da pastagem de -2%. Com a introdução do efeito fisiológico nas simulações, as alterações foram de -7% para a AGB, de -4% para a soja e de +1% para a pastagem. Como resposta à mudança no uso do solo, a AGB decresceu em relação à simulação controle até 37% quando a área desmatada foi substituída por soja, enquanto decresceu até 34% quando a área desmatada foi substituída por pastagem. Já a produtividade da soja e da pastagem decresceram até 18% e 29%, respectivamente. Quando foram analisados todos os efeitos conjuntamente, a AGB decaiu até 37%, a produtividade da soja -21% e da pastagem -29%. Para o ano de 2050, as alterações na AGB, na produtividade da soja e da pastagem também foram maiores nas simulações em que todos os efeitos foram considerados, com redução de até 63% na AGB, de até 31% para a produtividade da soja e de até 33% para a produtividade da pastagem no cenário mais pessimista. Os efeitos combinados das mudanças climáticas causadas pela mudança na composição atmosférica e pela mudança no uso do solo provocaram uma redução significativa na produtividade do ecossistema natural e das duas culturas agrícolas analisadas. De maneira geral, o efeito do desmatamento foi o mais importante para essa redução, portanto, a identificação de áreas estratégicas para a preservação do ecossistema natural associada ao desenvolvimento de novos cultivares adaptados às condicões climáticas futuras poderiam fortalecer a agropecuária na Amazônia, propiciando um melhor proveito das áreas já desmatadas, sem a necessidade de avançar-se de modo tão acelerado sobre as florestas.The Amazon rainforest is one of the most important ecosystems in the world with the highest biodiversity on the planet. In spite of this reputation however, it has been subjected to anthropogenic pressures in recent decades. The expansion of agriculture and livestock has been considered the main cause of deforestation in the region. Because it is important to understand the biosphere-atmosphere feedbacks processes in the Amazon, this work was done to evaluate the resilience of the natural ecosystem and the productivity of soybean and pasture at different levels of deforestation and increased [CO2]. A simplified model that represents the interactions between climate, forest and land use in Amazonia was used. We implemented five sets of simulations as follows: (1) control, (2) radiative effect (global warming) of CO2, (3) radiative and physiological effects of CO2, (4) effect of changes in land use and (5) radiative and physiological effects of CO2 plus changes in land use. The productivity simulated which considereding all the effects of future scenarios for the years 2020 and 2050 were compared to the control simulation. For the control simulation, we aboveground live biomass (AGB) modeled, including live leaf and wood pools, in Amazonia ranged from 5.1 to 20.7 kgC.m-2, with a mean value of 17.9 kgC.m-2, generally decreasing from north to south. Net primary productivity (NPP) showed the same geographic pattern, with values ranging from 1.04 to 1.29 kgC.m-2.yr-1, with a mean value of 1.21 kgC.m-2.yr-1. While the soybean yield ranged from 1610 to 3665 kg.ha-1, with a mean value of 2704.7 kg ha-1 the dry matter pasture yield ranged from 6,852 to 23,766 kgDM.ha-1.yr-1 with a mean value of 16,245.5 kgDM.ha-1.yr-1. In response to climate change for the year 2020, we found changes in AGB of -16%, in soybean yield of -10% and in pasture yield of -2%. With the introduction of physiological effects in simulations the changes were -7% for AGB, -4% for soybean and +1% for the pasture. In response to the change in land use, AGB declined in relation to control simulation to 37% when the deforested area was replaced by soybeans, and it decreased to 34% when the deforested area was replaced by pasture. The soybean yield and pasture productivity decreased to 18% and 29%, respectively. When all the effects were analyzed jointly, AGB declined to 37%, soybean yield to 21% and pasture productivity to 29%. For the year 2050 changes in AGB, in soybean yield and in pasture productivity were also higher in the simulations in which all effects were considered, with a 63% reduction in the AGB, 31% for soybean yield and 33% for pasture productivity in a pessimistic scenario. The combined effects of climate change (due to changes in atmospheric composition) and change in land use caused a significant reduction in the productivity of the natural ecosystem and in the two crops analyzed. In general, the effect of deforestation was the most important factor for this reduction. The identification of strategic areas for the preservation of natural ecosystems associated with the development of new cultivars adapted to future climatic conditions would strengthen agriculture in the Amazon. This identification would make better use of areas already deforested without the need to move so rapidly in the remaining forests.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

Modelos de estimativa de produtividade potencial para as culturas do feijão e do milho

Climate has significant impact on crop growth and development, and several agro-meteorological models have been used for its quantification. Considering the importance of simple models capable of considering effects of various factors on yield potential, and the absences of data regarding there application under tropical conditions, this work was done to calculate and compare the potential yield of bean and maize crops in the mesoregions of Minas Gerais State. Using daily meteorological data from 1975 to 2004, some process-based models such as Blackman’s equation, the negative exponential, rectangular hyperbole, non-rectangular hyperbole, and the efficient radiation use, were used as the central part to calculate carbon balance in order to estimate yield variability of maize and bean crops. The percent difference between the model predicting highest and the lowest estimates was 105% for bean and 108% for maize crops. The potential yield estimated by these models differed significantly, indicating criteria based choice of the model to be used.O clima tem significativo impacto no crescimento e desenvolvimento das culturas. Muitos modelos agrometeorológicos têm sido utilizados para quantificar estes impactos. Diante da importância da disponibilidade de modelos simples, capazes de considerar os efeitos de diversos fatores na produtividade potencial, ainda que os resultados dos modelos mais utilizados ainda não tenham sido comparados em condições tropicais, este trabalho foi desenvolvido com os seguintes objetivos: calcular e comparar a produtividade potencial das culturas do feijão e do milho em algumas mesorregiões do Estado de Minas Gerais. Para tanto, modelos baseados em processos, utilizando as equações de Blackman, hipérbole retangular, exponencial negativa, hipérbole não retangular e uso eficiente da radiação, como parte central no cálculo do balanço de carbono, foram utilizados para estimar a variabilidade da produtividade das culturas de milho e feijão, em algumas mesorregiões do Estado de Minas Gerais, a partir de dados diários meteorológicos históricos de 1975 a 2004. A diferença percentual entre o modelo de maior estimativa de produtividade e o de menor foi de 105% para a cultura do feijão e de 108% para a cultura do milho. A produtividade potencial, calculada por meio dos diferentes modelos, diferiu substancialmente, indicando que a escolha do modelo a ser usado deve ser feita de forma criteriosa