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MODELAGEM E CENÁRIOS HIDROLÓGICOS EM BACIA REPRESENTATIVA DA MATA ATLÂNTICA NO SUL DO BRASIL / MODELING AND SCENARIOS HYDROLOGIC IN A WATERSHED REPRESENTATIVE OF THE ATLANTIC FOREST IN SOUTHERN BRAZILMarcon, Iris Rodrigues 27 August 2013 (has links)
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.
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SIMULAÇÃO DO DESENVOLVIMENTO, CRESCIMENTO E PRODUTIVIDADE DE SOJA EM CONDIÇÕES CLIMÁTICAS ATUAIS E FUTURAS PARA O RIO GRANDE DO SUL / SIMULATING DEVELOPMENT, GROWTH, AND YIELD OF SOYBEAN UNDER CURRENT AND FUTURE CLIMATE FOR THE RIO GRANDE DO SULCera, Jossana Ceolin 18 February 2016 (has links)
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).
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