Made available in DSpace on 2014-06-12T18:05:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo492_1.pdf: 4111936 bytes, checksum: bac62357f58948d7cb76e86f0fd39751 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / A presente pesquisa teve como objetivo geral avaliar e simular os impactos das mudanças climáticas sobre os recursos hídricos superficiais da bacia hidrográfica do rio Goiana, localizada na Zona da Mata Norte do estado de Pernambuco. Inicialmente, foram diagnosticados os possíveis efeitos das mudanças climáticas sobre a precipitação pluviométrica. Para isso, aplicou-se o Índice de Anomalia de Chuva (IAC) mensal, o desvio percentual pluviométrico anual e análise de tendência para os meses do período seco e chuvoso, assim como, para os anos de episódios de El Niño e La Niña. Em seguida, projetou-se sobre a bacia hidrográfica a temperatura média mensal do ar correspondente aos cenários de mudanças climáticas (B2 e A2) gerada pelo modelo climático regional PRECIS. A partir daí, projetou-se os efeitos deste elemento climático sobre o escoamento superficial para os próximos 60 anos utilizando-se de técnicas de geoprocessamento e do desenvolvimento de um modelo de balanço hídrico mensal semi-distribuido de três parâmetros. Os resultados indicam que não houve alterações consideradas na precipitação pluviométrica para ligá-la aos possíveis efeitos das mudanças climáticas globais. Já em relação às projeções das temperaturas, embutidas nos cenários de mudanças climáticas, estas proporcionam uma redução no escoamento superficial da bacia hidrográfica com o passar de cada ano, principalmente nos meses do período seco. Esses problemas poderão proporcionar sérias modificações na organização socioespacial dos municípios inseridos na bacia hidrográfica do rio Goiana

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-15T12:33:37Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese__Francis Lacerda_21-03_16.pdf: 3871746 bytes, checksum: ad1b342ab1688e8eb924d0da7d968c22 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-15T12:33:37Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese__Francis Lacerda_21-03_16.pdf: 3871746 bytes, checksum: ad1b342ab1688e8eb924d0da7d968c22 (MD5) Previous issue date: 2015-10-16 / No Nordeste do Brasil, e particularmente em Pernambuco, a precipitação e a temperatura estão entre as variáveis meteorológicas mais importantes para os estudos das mudanças climáticas, uma vez que sua variabilidade espacial e temporal são características marcantes do clima local. Os objetivos com este trabalho foram:determinar a presença de tendências de longo período da precipitação e da temperatura em Pernambuco, com a utilização de índices de detecção de mudanças climáticas, com base em dados observacionais de estações meteorológicas no continente e em ilhas oceânicas;realizar um estudo de balanço hídrico para o diagnóstico da disponibilidade hídrica e simulações numéricas com modelo atmosférico regional aninhado em cenário global de mudança climática, do modelo climático do Hadley Centre. Este trabalho contém o diagnóstico das alterações climáticas em localidades do estado de Pernambuco e em ilhas no Oceano Atlântico Tropical com dados de séries temporais diárias de temperatura e de precipitação com mais de 40 anos, com cenários futuros de mudanças do clima na região, para o período de 2010 a 2050. Os resultados indicaram tendências de aumento das temperaturas máximas e redução da pluviosidade média anual em todos os postos inspecionados. Em decorrência, constatou-se a tendência à aridificação em localidades do Sertão e do Agreste de Pernambuco. As análises dos dados climáticos em ilhas oceânicas mostraram um pequeno aquecimento em Fernando de Noronha e acentuada tendência de aquecimento e de aridificação em Cabo Verde, semelhantes às tendências de longo prazo detectadas em Araripina, no semiárido de Pernambuco. As tendências de temperatura e precipitação, observadas, são indicativas de que ocorrem processos de aridificação em Pernambuco e Cabo Verde. Os resultados do balanço hídrico e suas projeções indicaram uma diminuição da disponibilidade de água no solo e precipitação total e aumento das taxas de evapotranspiração potencial, em praticamente todas as áreas, ao longo dos anos. As simulações atmosféricas foram consistentes com os dados das estações em relação ao presente aquecimento; os cenários de mudanças climáticas para 2010-2050 indicaram um aumento mais rápido da temperatura máxima diária no Nordeste se comparada às simulações para o passado recente. / In Northeast Brazil, and particularly in Pernambuco, precipitation and temperature are among the most important meteorological variables for studies of climate change, since their spatial and temporal variability characterize the local climate. The aimswith this study were to determine the presence of long-term precipitation and temperature trends in Pernambuco, with the use of climate change detection rates, based on observational data from weather stations on the continent and on oceanic islands and to conduct a water balance study for the diagnosis of water availability and numerical simulations with regional atmospheric model nested in the global scenario of climate change, the Hadley Centre climate model. This work contains the diagnosis of climate change in the State of Pernambuco locations and in the Atlantic Ocean Tropical islands with data daily time temperature series and precipitation over 40 years with future scenarios of climate change in the region, for the period of 2010 to 2050. The results showed increasing trends of maximum temperatures and reduced average annual rainfall at all stations inspected. Also, a tendency to aridificação in the Sertãoand in the Agreste of Pernambuco was detected. The analysis of climate data on oceanic islands showed a small heating in Fernando de Noronha and a marked warming trend and aridificação in Cape Verde, similar to long-term trends detected in Araripina, in the semiarid region of Pernambuco. Trends in temperature and precipitation observed are indicative that aridificação processes in Pernambuco and Cape Verde are on the way. The results of the water balance and its projections indicated a decrease in water availability in the soil and total precipitation and increased evapotranspiration rates, in almost all areas over the years. The weather simulations were consistent with the data of the stations in relation to this warming rate; the climate change scenarios for 2010-2050 indicated a faster increase in the maximum daily temperatures in the Northeast compared to simulations of the recent past.

O clima é um dos fatores ambientais que impõe os maiores riscos para a atividade agrícola, sendo responsável pelas oscilações e frustrações das safras no Brasil. Em cenário de mudanças climáticas, os atuais níveis de produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra deverão ser alterados. Para se avaliar tais impactos, os modelos de simulação de culturas possibilitam estimar o crescimento, o desenvolvimento fenológico e a produtividade das culturas sob ampla gama de condições ambientais e de manejo, sendo, portanto, ferramentas eficientes para esse tipo de estudo. Considerando os possíveis impactos das mudanças climáticas na produtividade da cultura do milho, o presente estudo teve por objetivos: i) realizar preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicos e, gerar séries sob projeções futuras do clima a curto (2010- 2039), médio (2040-2069) e longo (2070-2099) prazos, para os cenários de emissão intermediária (RCP4.5) e de alta emissão (RCP8.5); ii) calibrar e validar os modelos DSSAT/CERES-Maize e MONICA para simular a produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra, e analisar a sensibilidade desses modelos, identificando os fatores de maior influência na produtividade do milho; iii) aplicar o modelo DSSAT/CERES-Maize, para determinar a produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra, em condições de clima atual e futuro, e avaliar possíveis estratégias de manejo, de forma individual e combinada, como épocas de semeadura, ciclo da cultivar, irrigação e adubação nitrogenada, para minimização dos possíveis impactos. Para o preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicos, o método de Bristow- Campbell (estimação da radiação solar), e a base em ponto de grade XAVIER foram as que apresentaram melhor desempenho. As projeções de clima futuro evidenciaram condições de clima mais quente, com redução no total acumulado de chuva nas regiões Norte-Nordeste e aumento no Sul do país, e as regiões Sudeste e Centro-Oeste configurando como áreas de transição. Os modelos DSSAT/CERES-Maize e MONICA apresentaram índice de desempenho (c) muito bom para ambas as safras, na estimação da produtividade do milho, com EAM inferior a 450 e 350 kg ha-1 na 1ª e na 2ª safra, respectivamente. Para as estimativas por conjunto, os valores de c foram avaliados como ótimos para as duas safras, com EAM caindo para 276 e 194 kg ha-1, na 1ª e na 2ª safra, respectivamente. Ambos os modelos mostraram sensibilidade às alterações climáticas e de adubação, porém com o modelo DSSAT/CERES-Maize se mostrando mais adequado para estudos de impactos de mudanças climáticas na cultura do milho. As simulações sob clima futuro com o modelo DSSAT/CERES-Maize, mostraram perdas de produtividade em relação aos atuais níveis, variando de 41 a 63% para milho da 1ª safra, e de 58 a 65% para o milho da 2ª safra, com as estratégias de manejo quanto a data de semeadura, ciclo da cultivar, irrigação e adubação nitrogenada mostrando redução das perdas e até mesmo ganhos de produtividade quando adotadas em condições de clima futuro. / Climate is one of the major environmental factors that impose the greatest risks for the agricultural activity, being responsible for the oscillations and frustrations of the crops in Brazil. In a scenario of climate change, the current yield levels of maize growing in-season and offseason should be impacted. In order to evaluate such impacts, crop simulation models allow estimating the growth, phenological development and yield under a wide range of environmental and crop management conditions, being efficient tools for applying to this kind of study. Considering the possible impacts of climate change on maize crop yield, the present study had as objectives: i) to fill gaps in meteorological data series and to generate series under future climate projections in the short (2010-2039), medium (2040-2069) and long (2070-2099) terms periods, for the intermediate emission (RCP4.5) and high emission (RCP8.5) scenarios; ii) to calibrate and validate the DSSAT/CERES-Maize and MONICA models to simulate inseason and off-season maize yield and to analyze the sensitivity of these models, identifying the factors that have the major influence on yield; (iii) to apply the DSSAT/CERES-Maize model to determine maize yield in the in-season and off-season, under current and future climate conditions, and evaluate possible crop management strategies, individually and in combination, such as sowing dates, crop cycle, irrigation and nitrogen fertilization, to minimize possible negative impacts. In order to fill the gaps in meteorological data series, the Bristow- Campbell method (for solar radiation estimation) and the XAVIER daily gridded database were the ones that presented the best performance. The projections of future climate showed warmer climate conditions, with a reduction in the rainfall amounts in the North-Northeast and an increase in the South of the country, with the Southeast and Center-West regions representing transition areas. Both DSSAT/CERES-Maize and MONICA models showed very good performance index (c) in the estimation of maize yield for both seasons, with MAE lower than 450 and 350 kg ha-1 during the in-season and off-season, respectively. For the ensemble estimation, the estimation improve, with optimal performance index, with MAE falling to 276 and 194 kg ha-1, for in-season and off-season maize growing, respectively. Both models showed sensitivity to climate change and fertilization, but with the DSSAT/CERES-Maize model being more suitable for studies of climate change impacts on maize crop. The simulations under future climate with DSSAT/CERES-Maize model showed a yield loss in relation to current levels, ranging from 41 to 63% for in-season, and from 58 to 65% for off-season, with management strategies regarding sowing date, cultivar cycle, irrigation and nitrogen fertilization, showing reduction of losses and even yield gains when adopted in the future climate conditions.

O clima é um dos fatores ambientais que impõe os maiores riscos para a atividade agrícola, sendo responsável pelas oscilações e frustrações das safras no Brasil. Em cenário de mudanças climáticas, os atuais níveis de produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra deverão ser alterados. Para se avaliar tais impactos, os modelos de simulação de culturas possibilitam estimar o crescimento, o desenvolvimento fenológico e a produtividade das culturas sob ampla gama de condições ambientais e de manejo, sendo, portanto, ferramentas eficientes para esse tipo de estudo. Considerando os possíveis impactos das mudanças climáticas na produtividade da cultura do milho, o presente estudo teve por objetivos: i) realizar preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicos e, gerar séries sob projeções futuras do clima a curto (2010- 2039), médio (2040-2069) e longo (2070-2099) prazos, para os cenários de emissão intermediária (RCP4.5) e de alta emissão (RCP8.5); ii) calibrar e validar os modelos DSSAT/CERES-Maize e MONICA para simular a produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra, e analisar a sensibilidade desses modelos, identificando os fatores de maior influência na produtividade do milho; iii) aplicar o modelo DSSAT/CERES-Maize, para determinar a produtividade do milho de 1ª e de 2ª safra, em condições de clima atual e futuro, e avaliar possíveis estratégias de manejo, de forma individual e combinada, como épocas de semeadura, ciclo da cultivar, irrigação e adubação nitrogenada, para minimização dos possíveis impactos. Para o preenchimento de falhas em séries de dados meteorológicos, o método de Bristow- Campbell (estimação da radiação solar), e a base em ponto de grade XAVIER foram as que apresentaram melhor desempenho. As projeções de clima futuro evidenciaram condições de clima mais quente, com redução no total acumulado de chuva nas regiões Norte-Nordeste e aumento no Sul do país, e as regiões Sudeste e Centro-Oeste configurando como áreas de transição. Os modelos DSSAT/CERES-Maize e MONICA apresentaram índice de desempenho (c) muito bom para ambas as safras, na estimação da produtividade do milho, com EAM inferior a 450 e 350 kg ha-1 na 1ª e na 2ª safra, respectivamente. Para as estimativas por conjunto, os valores de c foram avaliados como ótimos para as duas safras, com EAM caindo para 276 e 194 kg ha-1, na 1ª e na 2ª safra, respectivamente. Ambos os modelos mostraram sensibilidade às alterações climáticas e de adubação, porém com o modelo DSSAT/CERES-Maize se mostrando mais adequado para estudos de impactos de mudanças climáticas na cultura do milho. As simulações sob clima futuro com o modelo DSSAT/CERES-Maize, mostraram perdas de produtividade em relação aos atuais níveis, variando de 41 a 63% para milho da 1ª safra, e de 58 a 65% para o milho da 2ª safra, com as estratégias de manejo quanto a data de semeadura, ciclo da cultivar, irrigação e adubação nitrogenada mostrando redução das perdas e até mesmo ganhos de produtividade quando adotadas em condições de clima futuro. / Climate is one of the major environmental factors that impose the greatest risks for the agricultural activity, being responsible for the oscillations and frustrations of the crops in Brazil. In a scenario of climate change, the current yield levels of maize growing in-season and offseason should be impacted. In order to evaluate such impacts, crop simulation models allow estimating the growth, phenological development and yield under a wide range of environmental and crop management conditions, being efficient tools for applying to this kind of study. Considering the possible impacts of climate change on maize crop yield, the present study had as objectives: i) to fill gaps in meteorological data series and to generate series under future climate projections in the short (2010-2039), medium (2040-2069) and long (2070-2099) terms periods, for the intermediate emission (RCP4.5) and high emission (RCP8.5) scenarios; ii) to calibrate and validate the DSSAT/CERES-Maize and MONICA models to simulate inseason and off-season maize yield and to analyze the sensitivity of these models, identifying the factors that have the major influence on yield; (iii) to apply the DSSAT/CERES-Maize model to determine maize yield in the in-season and off-season, under current and future climate conditions, and evaluate possible crop management strategies, individually and in combination, such as sowing dates, crop cycle, irrigation and nitrogen fertilization, to minimize possible negative impacts. In order to fill the gaps in meteorological data series, the Bristow- Campbell method (for solar radiation estimation) and the XAVIER daily gridded database were the ones that presented the best performance. The projections of future climate showed warmer climate conditions, with a reduction in the rainfall amounts in the North-Northeast and an increase in the South of the country, with the Southeast and Center-West regions representing transition areas. Both DSSAT/CERES-Maize and MONICA models showed very good performance index (c) in the estimation of maize yield for both seasons, with MAE lower than 450 and 350 kg ha-1 during the in-season and off-season, respectively. For the ensemble estimation, the estimation improve, with optimal performance index, with MAE falling to 276 and 194 kg ha-1, for in-season and off-season maize growing, respectively. Both models showed sensitivity to climate change and fertilization, but with the DSSAT/CERES-Maize model being more suitable for studies of climate change impacts on maize crop. The simulations under future climate with DSSAT/CERES-Maize model showed a yield loss in relation to current levels, ranging from 41 to 63% for in-season, and from 58 to 65% for off-season, with management strategies regarding sowing date, cultivar cycle, irrigation and nitrogen fertilization, showing reduction of losses and even yield gains when adopted in the future climate conditions.