Submitted by Gizele Lima (gizele.lima@inpa.gov.br) on 2017-07-17T20:11:23Z No. of bitstreams: 2 AMO TESE FINAL.pdf: 1264706 bytes, checksum: 7296460d02e636b32d143f418524a57c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-17T20:11:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 AMO TESE FINAL.pdf: 1264706 bytes, checksum: 7296460d02e636b32d143f418524a57c (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2014-05-05 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / In this work, the effect of the environmental variations on the Tambaqui (Colossoma macropomum). In the first moment, The influence of natural and captive environments on hematology and Metabolism of fatty acids. In the second moment, the Environmental protection, predicted by the IPCC for the year 2100, was Growth, hematology and fatty acid metabolism. In both Moments, temperature seems to have a primordial role on the physiology and Metabolism of tambaqui fatty acids. / Neste trabalho, foi estudado o efeito das variações ambientais sobre o tambaqui (Colossoma macropomum). No primeiro momento, caracterizou-se a influência dos ambientes, natural e de cativeiro, sobre a hematologia e metabolismo dos ácidos graxos. No segundo momento, a variação ambiental, prevista pelo IPCC para o ano 2100, foi avaliada a partir do crescimento, hematologia e metabolismo dos ácidos graxos. Em ambos os momentos, a temperatura parece ter um papel primordial sobre a fisiologia e metabolismo dos ácidos graxos do tambaqui.

This work aims to provide a forecast of the air temperature for future climatic scenarios with an estimation of sea level rise and its environmental consequences in the municipality of Ubatuba. The adopted methodology is based on the use of air temperature simulated data from HadCM3 Model from Hadley Center from United Kingdom (from 2000 until 2099) considering two scenarios used by the Intergovernmental Panel on Climate Changes, namely A2 scenario (pessimistic) and B1 scenario (optimistic). The estimates of elevation of the sea level of 124 and 268 cm for 2050 and 2100, respectively was realized based on tidal observations in Ubatuba in the period from 1954 up to 1993. As result it is estimated an increase of the air temperature by 5.3 ( 3.0)C for the A2 scenarious and by 3.4 ( 3.0)C to B1 case. Using data of topographyc profiles of 11 beaches in the region, it has been concluded that all these beaches will disappear by 2050. / Este trabalho tem por objetivo apresentar uma previsão da temperatura do ar em cenários climáticos futuros, com uma estimativa da elevação do nível do mar e suas conseqüências ambientais no município de Ubatuba. A metodologia adotada esta baseada na utilização de dados de temperatura do ar simulados pelo modelo HadCM3 do Hadley Center do Reino Unido (no período de 2000 a 2099), considerando dois cenários utilizados pelo Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas, a saber: cenário A2 (pessimista) e cenário B1 (otimista). As estimativas de aumento do nível do mar foram realizadas a partir de registros maregráficos de Ubatuba (de 1954 a 1993). Como resultado estima-se um aumento na temperatura média global de 5,3 ( 3,0)C para o cenário A2 e de 3,4 ( 3,0)C para o cenário B1 e uma estimativa de elevação do nível médio do mar de 124 e de 268 cm para os anos de 2050 e 2100, respectivamente. Usando-se dados de perfis topográficos de 11 praias insulares na região, conclui-se que estas praias desaparecerão a partir de 2050.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Human actions modify the environment and increase the degradation of water resources, which are limited and fundamental to the maintenance of life. Thus, it is vital that these resources are quantified, so they can be evaluated and protected, in search of self-sustainability. The application of a hydrological model allows the simulation of different scenarios, becoming a tool for planning and management for the respective committee of the basin, where alternative uses can be simulated beforehand and measures for the preservation of the same. Hydrological processes, such as climatic variables, change the water regime and the hydrological response of the basin. This study presents the results of the simulations with the SWAT (Soil and Water Assessment Tool) model in a small watershed in Southern Brazil (latitude 29°38'37.49" and longitude 53°48'21.99"), representative of the Atlantic Forest biome. This area was monitored by two sequential stations, each one with one rain gauge and one stage gauge, having a contribution area of 4.5 km² and 12 km ² respectively. The altitudes in the basin range from 316 m to 431 m and vegetation is predominantly composed of 55% of native forest and 39% of native pasture. The simulated period was from June 2008 to December 2009, corresponding to the period of monitoring. The temperature ranged from -2.2°C to 39.2°C. The annual rainfall average ranged between 2005 mm and 2250 mm. The quality of the results was characterized by the Nash-Sutcliffe efficiency index (NSE) and by the coefficient of determination (R²). The model was evaluated in a monthly and daily time step. At the monthly time step, the values obtained for NSE, in the calibration phase, were 0.80 and 0.60, respectively for the two sections. The values obtained for the R² were 0.81 and 0.61 in the same sections. In the daily time step, values obtained for NSE, in the calibration phase, was 0.36, for both sections. For R², these values were 0.38 and 0.37 in the respective sections. These results show that the fit was good for monthly values, but not for the daily. Due to the short period of monitoring, the validation of the model results was realized with the observed data from the middle section, with an area of 4.5 km². The values obtained for the NSE in the validation phase were 0.75 and 0.37 for the monthly and daily time step respectively, and for R², 0.75 and 0.37 for the monthly and daily values, which validate the fit. These results are in agreement with the values found by Paiva and Paiva (2006), who evaluated the SWAT in a downstream section, in the same basin, with an area of 18 km². These results show that the SWAT model fits well in this region with monthly time step. Probably, the low values of the adjustment for the daily time step and the main problems of using the model are due to the size of the basin, the short period of observed data and the need for more information on the physical characterization of the soil. Future climatic scenarios A2 (reflects the high emission of greenhouse gases and is considered pessimist) and B2 (reflects the low emission of greenhouse gases and is considered optimist) show that the maximum flows reach more extreme values in the future, the average temperature, maximum and minimum showed a variation of about 1° C. The pessimistic scenario considered A2 showed more extreme values so calculated as to the input data of water flow. / As ações antrópicas modificam o meio ambiente e aumentam o processo de degradação dos recursos hídricos, os quais são limitados e fundamentais à manutenção da vida. Deste modo, é vital que estes recursos sejam quantificados, para que possam ser avaliados e protegidos, em busca da auto-sustentabilidade. A aplicação de um modelo hidrológico possibilita a simulação de diferentes cenários, constituindo-se uma ferramenta de planejamento e gestão para o respectivo comitê da bacia, onde alternativas de uso poderão ser simuladas e medidas previamente para a preservação da mesma. Processos hidrológicos, como as variáveis climáticas, alteram o regime hídrico e a resposta hidrológica da bacia. Este trabalho apresenta os resultados da simulação com o modelo SWAT (Soil and Water Assessment Tool) em uma pequena bacia representativa do Bioma Mata Atlântica, no Sul do Brasil (latitude 29°38'37,49" e longitude 53°48'21,99"), monitorada por duas estações fluviográficas/pluviográficas seqüenciais, com área de contribuição de 4,5 Km² e 12 km² respectivamente. As altitudes na bacia variam de 316,21 m a 431,21 m e a cobertura vegetal predominante é composta por 55% de mata nativa e 39 % de campo nativo. O período simulado foi de junho de 2008 a dezembro de 2009, correspondendo ao período de monitoramento. A temperatura variou entre -2,2 °C a 39,2 °C. A precipitação média anual variou entre 2005 mm e 2250 mm. A qualidade do ajuste dos resultados foi caracterizada pelo índice de eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE) e pelo coeficiente de determinação R². O modelo foi avaliado na escala mensal e diária. Na escala mensal os valores obtidos para NSE, na fase de calibração, foram de 0,80 e 0,60, respectivamente para as duas seções. Os valores obtidos para o R² foram 0,81 e 0,61 nas mesmas seções. Na escala diária os valores obtidos para NSE, na fase de calibração, foram de 0,36, para ambas as seções e os valores obtidos para o R² foram 0,38 e 0,37 nas respectivas seções. Estes resultados mostram que o ajuste foi satisfatório para valores mensais, o mesmo não ocorrendo para valores diários. Devido ao pequeno período de monitoramento, para a verificação da qualidade do ajuste dos resultados do modelo utilizou-se os resultados obtidos na seção fluviométrica intermediária, com área de 4,5 Km². Os valores obtidos para o índice de eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE) na verificação foram 0,75 para simulação mensal e 0,37 para a simulação diária e os valores obtidos para o coeficiente de determinação (R²) foram 0,75 para valores mensais e 0,37 para valores diários, o que valida o ajuste obtido. Estes resultados estão em concordância com os valores encontrados por Paiva e Paiva (2006), que avaliaram o SWAT em uma seção de jusante, na mesma bacia, com área de 18 km². Os resultados mostram que o modelo SWAT se adapta bem nesta região com discretização mensal. Provavelmente, os baixos valores de ajuste na calibração diária e os principais problemas de utilização do modelo são devidos ao tamanho da bacia, ao pequeno período de dados e a necessidade de maiores informações sobre a caracterização física do solo. Os cenários climáticos futuros A2 (reflete a alta emissão de gases de efeito estufa, sendo considerado pessimista) e B2 (reflete a baixa emissão de gases de efeito estufa, sendo considerado otimista) mostraram que as vazões máximas poderão alcançar valores mais extremos no futuro; as temperaturas médias, máximas e mínimas apresentaram uma variação aproximada de 1ºC. O cenário A2 considerado pessimista apresentou valores mais extremos tanto para vazão calculada como para os dados de entrada.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-04-15T15:02:00Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) IMPACTO DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NA DISPONIBILIDADE HÍDRICA NO BIOMA CAATINGA.pdf: 2818779 bytes, checksum: 28004dc087409be6895f9c9b3478017c (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-15T15:02:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) IMPACTO DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NA DISPONIBILIDADE HÍDRICA NO BIOMA CAATINGA.pdf: 2818779 bytes, checksum: 28004dc087409be6895f9c9b3478017c (MD5) Previous issue date: 2015-03-10 / A modelagem de clima tornou-se uma ferramenta fundamental na elaboração de cenários climáticos futuros em todo o mundo, auxiliando dessa forma no estudo dos impactos das mudanças climáticas sobre populações e biomas mais vulneráveis aos efeitos do clima, assim como permite avaliar como será o clima futuro contribuindo no monitoramento climático. Deste modo, estudar a modelagem climática e, consequentes cenários climáticos em regiões mais vulneráveis como o semiárido nordestino é de grande importância para auxiliar o planejamento e elaboração de políticas públicas para combate e mitigação dos efeitos das mudanças e variabilidade do clima. Com isso, o presente trabalho visa analisar os impactos das mudanças climáticas na disponibilidade hídrica no bioma Caatinga gerando cenários de mudanças climáticas utilizando o modelo regional ETA – CTPTEC, e aliando as tendências climáticas futuras para o município de Petrolina no Estado de Pernambuco, município este que possui clima semiárido e apresenta um grande potencial agrícola no sertão Pernambucano, além de verificar como esses cenários climáticos futuros podem interferir na vida da população local e na conservação e preservação do bioma Caatinga. As análises dos dados foram feitas por meio de correlação dos valores observados e modelados da precipitação, temperatura do ar, e evapotranspiração. Ainda foi realizada a comparação das médias mensais, apreciação dos balanços hídricos, e elaboração de tendências climáticas até 2040. Os resultados apresentaram correlação de R2 0,516 para os dados de temperatura do ar e fraca correlação com dados de precipitação R2 0,097, além de uma tendência de aumento da temperatura para 2040. No que concerne a precipitação não apresentou tendência. A correlação da evapotranspiração potencial foi R2 0,4916, maior que a correlação da evapotranspiração real R2 0,0881, o que pode ser explicado devido aos erros nos dados de entrada do modelo, como também aos anos avaliados (um ano chuvoso seguido por dois anos secos). Dessa forma não seriam diferentes as correlações do Índice de Área Foliar, onde a correlação com dados de precipitação observada foi de R2 0,3021 e com a precipitação modelada foi de R2 0,1187. Nas comparações das médias estiveram mais próximas para temperatura em torno de 0,2°C e altas diferenças na precipitação atingindo 152,11 mm no ano de 2011, e os balanços hídricos modelados e observados, apresentaram ambos, deficiência hídrica durante praticamente todo o ano, com altas taxas de evapotranspiração com totais anuais em torno de 568,5 mm, o que pode vir a interferir na vegetação de Caatinga e na vida da população local, principalmente no que diz respeito ao abastecimento de água. / Climate modeling became a fundamental tool in the designing of future climate scenarios all over the world, thus being helpful in the analysis of the impacts of climate changes on populations and biomes more vulnerable to the effects of climate, besides that, it also permits evaluate how the future climate will be, thus contributing to the climate monitoring. Therefore, to study climate modeling and consequent climate scenarios in more vulnerable regions like the Northeastern semi-arid is very important to assist the planning and elaboration of public policies to combat and mitigate the effects of change and variability of the climate. Thus, the present work analyzes the impacts of climate change on water availability in the Caatinga biome generating climate change scenarios using the ETA model - CTPTEC, and combining future climate trends for the city of Petrolina in Pernambuco State, a municipality that has a semi-arid climate and that presents a great agricultural potential in the Pernambuco backlands, besides verifying how these future climate scenarios can interfere in the lives of the local population and in the conservation and preservation of the Caatinga scrub. The data analyses were made through the correlation of the observed and modeled values of the precipitation and air temperature, in addition to the correlation and evapotranspiration. Also was performed to compare the monthly average assessment of water balances, besides of the elaboration of climate trends until 2040. The results showed a correlation R2 0.516 for air temperature data and weak correlation with R2 0.097 precipitation data, and a trend Increase temperature to 2040. As regards the precipitation showed no tendency. The correlation of potential evapotranspiration was R2 0.4916, higher than the correlation of actual evapotranspiration R2 0.0881, which might be due to errors in model input data, but also the years evaluated (a rainy year followed by two dry years). Thus would not be different correlations of Leaf Area Index could not be different, where the correlation with observed rainfall data was 0.3021 and R2 with patterned precipitation was R2 0.1187. Mean comparisons were closer to average temperature of 0.2 °C and high differences in precipitation reaching 152.11 mm in 2011, and the modeled and observed water balance showed both water deficit during the entire year with high rates of evapotranspiration with annual total around 568.5 mm, which will interfere in the Caatinga vegetation and life of the local population, especially with regard to water supply.

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 and Improvement 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. / Ensuring global food security is one of humanity\'s greatest challenges for the coming decades. The rising population of the planet by about 2 billion people, the rising trend of the middle class and the projections of climate change have been considered as one of the great future challenges for international food security policies. The projections of climate change take into account the increase in the concentration of greenhouse gases, with CO2 being the main one. The agricultural sector may be most affected by changes in climate. Brazil is the largest exporter and the second largest producer of soybeans (Glycine max) in the world. This crop represents more than 60% of all plant protein produced in the world. Considering this problem, the present study had as general objective to simulate soybean crop growth in strategically selected points in Brazil, based on observed historical series and future climatic scenarios. For this, the DSSAT / CROPGRO-SOYBEAN model was calibrated for different maturation groups (6.0, 7.0, 8.0 and 9.0), to cover at least 80% of all national production. Specifically for group 6.0, it was necessary to install a field experiment in Piracicaba-SP in the 2015/16 and 2016/17 seasons. For the projection of the future climate scenarios the methodology of the international Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) was adopted. These scenarios were based on projections of future concentrations of atmospheric CO2 (RCP 4.5 and RCP 8.5). Considering the two possibilities of future CO2 concentration, three global climate models (GCM) were selected for each homogeneous zone. The homogeneous zones were grouped considering the thermal sum, aridity and seasonality of temperature. Future soybean yields were simulated for the period 2040-2069 (representing 2050). It was noted that climate change may contribute to increase soybean productivity in Brazil for most of the homogeneous zones in the simulated scenarios, but with increasing climatic risk of the crop in some regions. The simulations and homogeneous zones that presented productivity losses were strictly related to the water deficit.

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 and Improvement 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. / Ensuring global food security is one of humanity\'s greatest challenges for the coming decades. The rising population of the planet by about 2 billion people, the rising trend of the middle class and the projections of climate change have been considered as one of the great future challenges for international food security policies. The projections of climate change take into account the increase in the concentration of greenhouse gases, with CO2 being the main one. The agricultural sector may be most affected by changes in climate. Brazil is the largest exporter and the second largest producer of soybeans (Glycine max) in the world. This crop represents more than 60% of all plant protein produced in the world. Considering this problem, the present study had as general objective to simulate soybean crop growth in strategically selected points in Brazil, based on observed historical series and future climatic scenarios. For this, the DSSAT / CROPGRO-SOYBEAN model was calibrated for different maturation groups (6.0, 7.0, 8.0 and 9.0), to cover at least 80% of all national production. Specifically for group 6.0, it was necessary to install a field experiment in Piracicaba-SP in the 2015/16 and 2016/17 seasons. For the projection of the future climate scenarios the methodology of the international Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) was adopted. These scenarios were based on projections of future concentrations of atmospheric CO2 (RCP 4.5 and RCP 8.5). Considering the two possibilities of future CO2 concentration, three global climate models (GCM) were selected for each homogeneous zone. The homogeneous zones were grouped considering the thermal sum, aridity and seasonality of temperature. Future soybean yields were simulated for the period 2040-2069 (representing 2050). It was noted that climate change may contribute to increase soybean productivity in Brazil for most of the homogeneous zones in the simulated scenarios, but with increasing climatic risk of the crop in some regions. The simulations and homogeneous zones that presented productivity losses were strictly related to the water deficit.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Soybean is a mainly agricultural world commodity, with United States, Brazil, and Argentina as mainly producers. This thesis had as objectives (i) evaluate the SoySim model to simulate growth, development, and yield of soybean cultivars with maturity groups greater than 4.2 in a subtropical region of Brazil and (ii) simulate the soybean yield potential and rainfed in the Rio Grande do Sul State in two climate futuro scenarios of IPCC (SRES A1B and RCP4.5) with the crop models SoySim and CROPGRO-Soybean. To reach the first objective, were used data from field experiments with 20 soybean cultivars, in 38 diferent sowing dates during 2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 and 2014/2015 growing seasons, in 12 locations at Rio Grande do Sul State. The soybean cultivars have maturity group varying between 4.8 and 8.2 and indeterminate and semi-determinate growth habit. The evaluation of the SoySim model show reasonable simulations of the variables of the V-stage and R-stage, final node number, and yield, but in general, the simulations that had the lower errors, were those with maturity groups lower than 6.0. For the second objective, the simulations with the emission scenarios SRES A1B and RCP4.5 forcing the crop models SoySim and CROPGRO-Soybean showed an increase on soybean yield in Rio Grande do Sul State until the end of the XXI century, with a positive change around 2 Mg ha-1 for the 2070-2099 period related to the baseline (1980-2009). / A soja é a principal commodity agrícola mundial, sendo os Estados Unidos, Brasil e Argentina os principais produtores. Esta tese teve como objetivos (i) avaliar o modelo SoySim na simulação do crescimento, desenvolvimento e rendimento de cultivares de soja com grupo de maturação maior que 4.2 na região subtropical do Brasil e (ii) simular a produtividade potencial e com limitação por água em soja no Estado do Rio Grande do Sul em dois cenários climáticos futuros do IPCC (SRES A1B e RCP4.5) com os modelos SoySim e CROPGRO-Soybean. Pra alcançar o primeiro objetivo, foram usados dados de experimentos de campo com 20 cultivares de soja, em 38 diferentes datas de semeadura durante os anos agrícolas de 2010/2011, 2011/2012, 2012/2013, 2013/2014 e 2014/2015, em 12 locais no Rio Grande do Sul. As cultivares de soja utilizadas possuem grupo de maturação variando entre 4.8 e 8.2 e tipo de crescimento indeterminado e semi-determinado. A avaliação do modelo SoySim mostrou razoável simulação dos estágios vegetativos e reprodutivos, número final de nós e produtividade, mas no geral, as simulações que obtiveram os menores erros foram aquelas com grupo de maturação menor que 6.0. Para o segundo objetivo, as simulações com os cenários de emissões SRES A1B e RCP4.5 forçando os modelos agrícolas SoySim e CROPGRO-Soybean mostraram um aumento na produtividade de soja no Rio Grande do Sul até o final do século XXI, com anomalia positiva de até 2 Mg ha-1 no período de 2070-2099 em relação ao período baseline (1980-2009).