Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-07-27T12:24:35Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 15866856 bytes, checksum: 4b311e1e541700600f9975790565bc18 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-27T12:24:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 15866856 bytes, checksum: 4b311e1e541700600f9975790565bc18 (MD5) Previous issue date: 1991-06-19 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Propôs-se desenvolver, neste trabalho, um modelo para o consumo de água para fins de irrigação com o objetivo de prever, por meio de simulação, o impacto que teriam diferentes épocas de plantio adotadas pelos irrigantes de toda uma bacia hidrográfica na vazão dos cursos d'água dessa bacia, na época mais seca do ano. O modelo desenvolvido resultados obtidos em função da capacidade do computador disponível e do tempo de processamento do modelo. O modelo mostrou-se sensível aos parâmetros de entrada testados, porém sua validação não pôde ser feita nesta parte do trabalho, em razão da complexidade da bacia hidrográfica simulada.

Goiás e Distrito Federal têm papel importante na cultura canavieira brasileira, da qual GO é o segundo maior produtor. Na definição de aptidão e de riscos climáticos a essa cultura, a ocorrência natural de altos déficits hídricos, como ocorre no centro-oeste do país, tem um efeito preponderante sobre a produtividade, sendo determinante na elaboração de zoneamentos agroecológicos e de riscos para a cana-de-açúcar no Brasil, com a finalidade de orientação de datas de plantio e uso de irrigação que minimizem esse efeito. Com o objetivo de aprofundar o conhecimento e aplicabilidade de índices de aptidão e de riscos climáticos, neste trabalho foram utilizadas séries climáticas de 13 localidades de GO e DF, para estimativa de três índices baseados no balanço hídrico de Thornthwaite-Mather calculado por três formas: climatológico médio e sequenciais (climatológico e de cultura), para dois tipos de solo. O índice de aptidão climática (APClima) considerou o déficit acumulado no ciclo de plantio fornecido pelo BH sequencial climatológico e o índice de satisfação da necessidade de água (ISNA) no período crítico da cultura, simulando-se períodos de cultivo com duração de 12 meses (cana-planta), com plantios no primeiro decêndio dos bimestres do ano. Outros, dois índices de risco (IRClima; IRCultura) originaram-se dos BHs sequenciais, utilizando valores acumulados de DEF para a definição de classes de aptidão (apta, marginal e inapta). Também foram utilizados fatores de ponderação e porcentagem de ocorrência das classes de aptidão, gerando-se 5 classes de risco (de muito alto a muito baixo). Na definição das classes foram usados limites de DEF em duas formas, uma, tradicionalmente usada com valores de 200mm e 400mm; e uma ajustada de acordo com valores estimados a partir de correlação dos DEF do BH médio com aqueles gerados pelos balanços sequenciais (DEFcorr). Os resultados mostraram a dificuldade da escolha do índice mais indicado, pois embora tenha-se o BH como base dos três, eles são usados de formas diferentes, além de haver diferenças conceituais entre os mesmos. Entretanto, duas conclusões gerais servem para os índices: a) quando comparados entre si e com mesma forma de cálculo de DEF, não foram observadas diferenças acentuadas nos índices quando se usou CAD 95 ou 125mm/m para cada um dos dois solos adotados; b) o uso de DEFcorr permitiu visualizar um número maior de localidades e janelas de plantio no ano em relação ao zoneamento agroecológico adotado pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. O APClima mostrou-se interessante por permitir a indicação de necessidade de irrigação, seja de salvamento ou complementar, mas mostrou-se mais rígidos que os outro nessas indicações. Os índices originários dos BHs sequenciais (IRClima e IRCultura) levaram a cenários mais favoráveis, com o aumento de janela de plantio com menor risco por efeito de DEF, entretanto suas avaliações não incluem os efeitos da época de sua ocorrência, podendo subestimar os resultados do período seco do ano e demandando maiores estudos. A metodologia proposta no trabalho mostrou-se bastante interessante por permitir maiores informações, consideradas importantes para o planejamento de plantio na região. / The State of Goiás (GO) and Federal District (DF) have an important role in Brazilian sugarcane production, being the second largest producer in the country. In the case of risks and climate suitability to this crop, the natural occurrence of high water stress has major effect on yield, as occurs in the Midwest of the country, being decisive in the development of agro-ecological zoning and risks for sugarcane in the country. In order to understand and apply the climate suitability and risks indexes used in this study, climatic series of 13 localities of GO and DF have been utilized. Thus the Thornthwaite-Mather water balance (BH) was calculated in three ways: the normal climatological, the sequential climatological and the sequential of crop, for two types of soil. The climate suitability index (APClima) considered the cumulative water deficit DEF (potential minus actual evapotranspiration) in the crop cycle, provided by the sequential BH climatological and water requirement satisfaction index (ISNA) in the critical period of crop, simulating up growing seasons of 12 months, with plantations in the first ten days of each bimester of the year. Other two risk indices (IRClima; IRCultura) were originated from sequential BHs using accumulated DEF value to define the suitability classes. In the three indexes, both traditional limits of DEF (200mm and 400mm) as those estimated with adjusted values originated from correlation between the normal and the sequential balances (DEFcorr) were applied. The results showed the difficulty of choosing the best index because although they were based on the BH, there are conceptual differences between them. However, two general conclusions serve for the contents: a) when compared with each other, within the same form of DEF calculation, no pronounced differences have been observed when soil water holding capacity of 95 or 125mm/m was applied, on both types of soil; b) the use of DEFcorr allowed a greater number of localities and planting windows to have better indications, compared to the agro-ecological zoning adopted by the Ministry of Agriculture, Livestock and Supply. The APClima proved to be an interesting index, once it indicates the use of irrigation requirement, either saving or complementary, but it has shown to be more rigorous than the other indices. The indexes originated from sequential BHs (IRClima and IRCultura) led to more favorable scenarios, showing a longer planting window with less risk effect of deficit, although their ratings do not include the effects of the time of its occurrence, and could underestimate the results of dry season.

O arroz é considerado o alimento mais importante para a segurança alimentar da população, sendo cultivado em várias localidades e diferentes condições climáticas ao redor do mundo. No Brasil, a maior parte do arroz é proveniente da produção no sistema inundado. Devido ao aumento da demanda por esse alimento e aos problemas sócio-ambientais causados pelo uso excessivo da água nesse sistema de produção, tem havido o interesse de se expandir a produção de arroz para outras regiões do país. Nas regiões Centro-Oeste, Norte e Nordeste, onde o arroz é produzido principalmente no sistema de terras altas, ou seja, de sequeiro, o principal fator limitante é o déficit hídrico. A fim de se minimizar os riscos climáticos associados à cultura do arroz de terras altas e maximizar os lucros, agricultores e órgãos governamentais devem buscar estratégias para identificar as melhores épocas de semeadura. Nesse contexto, as tomadas de decisão, podem ser auxiliadas pelo uso de modelos de simulação de culturas, os quais são ferramentas muito úteis, podendo predizer a variabilidade da produtividade, auxiliando na definição das épocas preferenciais de semeadura. Com base nisso, o presente estudo teve como objetivos: 1) calibrar e avaliar o desempenho do modelo ORYZA-DSSAT para simular o desenvolvimento e a produtividade do arroz de terras altas no Estado de Goiás; 2) aplicar o modelo calibrado e testado para determinar as épocas preferenciais de semeadura, juntamente com o índice de satisfação da necessidade de água (ISNA) de todas as fases da cultura e o custo de produção, e compará-las com as épocas propostas pelo Ministério da Agricultura (MAPA), através do zoneamento de risco climático; e 3) indicar as melhores regiões do Estado de Goiás para produção do arroz de terras altas, por meio de mapas, de modo a subsidiar a recomendação de cultivares e a adoção de políticas públicas. Para a calibração do modelo foram utilizados dados de um experimento conduzido no período de 2010-2011, em Santo Antônio de Goiás, GO. Para avaliar o modelo, dados de dois experimentos independentes foram utilizados, sendo um em Santo Antônio de Goiás, GO no período de 2008-2009, e outro em Porangatu, GO, no período de 2009-2010. Já a avaliação das épocas preferenciais de semeadura empregou dados meteorológicos e dos solos de 26 localidades para séries históricas que variaram de 15 a 30 anos. A cultivar utilizada foi a BRS-Primavera, de ciclo médio. Os resultados obtidos indicaram que o modelo simulou satisfatoriamente o desenvolvimento e a produtividade do arroz de terras altas para as condições de Goiás. Foram encontradas diferenças entre as épocas preferenciais de semeadura obtidos neste estudo e as recomendadas pelo MAPA. O modelo mostrou-se eficiente em simular a produtividade potencial e atingível do arroz de terras altas em Goiás em função da variação temporal e espacial das condições climáticas, possibilitando gerar mapas para subsidiar a expansão da cultura no estado de GO, a alocação de cultivares e avaliar o risco climático de diferentes épocas de semeadura. / Rice is the most important crop for food security, growing in many locations and different climate conditions around the world. In Brazil, rice is grown mainly under flood conditions. Due the increase of rice demand and social and environmental problems caused by the excessive use of water in the flood production system, there has been interest of expanding rice production to other regions of Brazil. In these regions, where rice production system is under rainfed conditions (upland rice), the main factor limiting rice yield is the water stress. To minimize the climatic risks and maximize profits, farmers and government agencies should find out strategies to identify the best sowing dates for upland rice. In such context, the decisions can be done based on crop simulation models, which are very useful tools to predict the variability of yield, defining the best sowing dates. Based on that, the objectives of the present study were: 1) to calibrate and evaluate ORYZA-DSSAT model to estimate the development and yield of upland rice in the State of Goiás, Brazil; 2) to apply the model for determining the best sowing dates, together with the crop water requirement satisfaction index (ISNA) for all phenological phases and production costs, and to compare these dates with those recommended by the Climatic Risk Zoning of Minister of Agriculture, Livestock and Food Supply (MAPA); and 3) to determine the best regions of Goiás State to grown upland rice, thtough yield maps, in order to support the recommendation of rice cultivars and adoption of public policies. To calibrate the model, data from one field experiment carried out in Santo Antônio de Goiás, GO during 2010-2011 season was used. To evaluate the model data from two other independent field experiments were used, with the first carried out in Santo Antônio de Goiás, GO, during 2008-2009 season, and the second in Porangatu, GO, during 2009-2010 season. The upland Brazilian rice cultivar BRS-Primavera (normal season) was the one used in these experiments. The results showed that the model was able to estimate development and yield of upland rice in Goiás State. Differences were found among the best sowing dates determined by this study and those recommended by MAPA. The model ORYZA-DSSAT was efficient for simulating the upland rice potential and attainable upland rice yields in the state of Goiás, in function of temporal and spatial climate variability, making possible to generate maps to subsidize the crop expansion in the state, to allocate the best cultivars to each region and to evaluate the climatic risk of the different sowing dates.

Enquadrado nas ciências geocindínicas, o estudo relacionou o hazard (clima) e a vulnerabilidade da população-alvo (videiras). Realizou-se assim, uma análise da variação espacio-temporal do elemento climático temperatura e suas consequências no adequado desenvolvimento das videiras, com o intuito de diagnosticar os factores de risco associados aos extremos térmicos e contribuir para a definição das suas áreas de risco na EVAG. Fez-se também um breve estudo da distribuição espacial da humidade relativa e da evaporação. Finalmente, esboçou-se um modelo espacial para definir as áreas de risco/hazard dos extremos térmicos.

No presente estudo abordamos as diferentes noções de risco, os diversos tipos de riscos, dando especial atenção aos riscos climáticos. Constatamos que o consenso em torno da noção de risco e na classificação dos riscos ainda não foi alcançado. Procuramos conhecer um pouco melhor os riscos associados ao elemento climático precipitação. nesse sentido, estudamos o regime pluviométrico da estação do Port-Serra do Pilar (1930/31-2002/03) e de Sobrado (2003/04/). Constatamos que em ambos os locais a variabilidade pluviométrica é significativa. Ao longo do anos hidrológico 20003/04 a precipitação foi mais frequente no Porto-Serra do Pilar, mas registou quantitativos mais elevados em Sobrado. Apesar das diferenças quantitativas e de frequência a precipitação mensal tendeu a ter o mesmo ritmo. A variabilidade pluviométrica parece ter influenciado o caudal (instantâneo) da Ribeira da Ermida (2003/045). A correcta definição e gestão da REN poderá contribuir para prevenir as consequências gravosas dos episódios de precipitações intensas e para a correcta gestão da Bacia Hidrográfica da Ermida.

Goiás e Distrito Federal têm papel importante na cultura canavieira brasileira, da qual GO é o segundo maior produtor. Na definição de aptidão e de riscos climáticos a essa cultura, a ocorrência natural de altos déficits hídricos, como ocorre no centro-oeste do país, tem um efeito preponderante sobre a produtividade, sendo determinante na elaboração de zoneamentos agroecológicos e de riscos para a cana-de-açúcar no Brasil, com a finalidade de orientação de datas de plantio e uso de irrigação que minimizem esse efeito. Com o objetivo de aprofundar o conhecimento e aplicabilidade de índices de aptidão e de riscos climáticos, neste trabalho foram utilizadas séries climáticas de 13 localidades de GO e DF, para estimativa de três índices baseados no balanço hídrico de Thornthwaite-Mather calculado por três formas: climatológico médio e sequenciais (climatológico e de cultura), para dois tipos de solo. O índice de aptidão climática (APClima) considerou o déficit acumulado no ciclo de plantio fornecido pelo BH sequencial climatológico e o índice de satisfação da necessidade de água (ISNA) no período crítico da cultura, simulando-se períodos de cultivo com duração de 12 meses (cana-planta), com plantios no primeiro decêndio dos bimestres do ano. Outros, dois índices de risco (IRClima; IRCultura) originaram-se dos BHs sequenciais, utilizando valores acumulados de DEF para a definição de classes de aptidão (apta, marginal e inapta). Também foram utilizados fatores de ponderação e porcentagem de ocorrência das classes de aptidão, gerando-se 5 classes de risco (de muito alto a muito baixo). Na definição das classes foram usados limites de DEF em duas formas, uma, tradicionalmente usada com valores de 200mm e 400mm; e uma ajustada de acordo com valores estimados a partir de correlação dos DEF do BH médio com aqueles gerados pelos balanços sequenciais (DEFcorr). Os resultados mostraram a dificuldade da escolha do índice mais indicado, pois embora tenha-se o BH como base dos três, eles são usados de formas diferentes, além de haver diferenças conceituais entre os mesmos. Entretanto, duas conclusões gerais servem para os índices: a) quando comparados entre si e com mesma forma de cálculo de DEF, não foram observadas diferenças acentuadas nos índices quando se usou CAD 95 ou 125mm/m para cada um dos dois solos adotados; b) o uso de DEFcorr permitiu visualizar um número maior de localidades e janelas de plantio no ano em relação ao zoneamento agroecológico adotado pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. O APClima mostrou-se interessante por permitir a indicação de necessidade de irrigação, seja de salvamento ou complementar, mas mostrou-se mais rígidos que os outro nessas indicações. Os índices originários dos BHs sequenciais (IRClima e IRCultura) levaram a cenários mais favoráveis, com o aumento de janela de plantio com menor risco por efeito de DEF, entretanto suas avaliações não incluem os efeitos da época de sua ocorrência, podendo subestimar os resultados do período seco do ano e demandando maiores estudos. A metodologia proposta no trabalho mostrou-se bastante interessante por permitir maiores informações, consideradas importantes para o planejamento de plantio na região. / The State of Goiás (GO) and Federal District (DF) have an important role in Brazilian sugarcane production, being the second largest producer in the country. In the case of risks and climate suitability to this crop, the natural occurrence of high water stress has major effect on yield, as occurs in the Midwest of the country, being decisive in the development of agro-ecological zoning and risks for sugarcane in the country. In order to understand and apply the climate suitability and risks indexes used in this study, climatic series of 13 localities of GO and DF have been utilized. Thus the Thornthwaite-Mather water balance (BH) was calculated in three ways: the normal climatological, the sequential climatological and the sequential of crop, for two types of soil. The climate suitability index (APClima) considered the cumulative water deficit DEF (potential minus actual evapotranspiration) in the crop cycle, provided by the sequential BH climatological and water requirement satisfaction index (ISNA) in the critical period of crop, simulating up growing seasons of 12 months, with plantations in the first ten days of each bimester of the year. Other two risk indices (IRClima; IRCultura) were originated from sequential BHs using accumulated DEF value to define the suitability classes. In the three indexes, both traditional limits of DEF (200mm and 400mm) as those estimated with adjusted values originated from correlation between the normal and the sequential balances (DEFcorr) were applied. The results showed the difficulty of choosing the best index because although they were based on the BH, there are conceptual differences between them. However, two general conclusions serve for the contents: a) when compared with each other, within the same form of DEF calculation, no pronounced differences have been observed when soil water holding capacity of 95 or 125mm/m was applied, on both types of soil; b) the use of DEFcorr allowed a greater number of localities and planting windows to have better indications, compared to the agro-ecological zoning adopted by the Ministry of Agriculture, Livestock and Supply. The APClima proved to be an interesting index, once it indicates the use of irrigation requirement, either saving or complementary, but it has shown to be more rigorous than the other indices. The indexes originated from sequential BHs (IRClima and IRCultura) led to more favorable scenarios, showing a longer planting window with less risk effect of deficit, although their ratings do not include the effects of the time of its occurrence, and could underestimate the results of dry season.

O arroz é considerado o alimento mais importante para a segurança alimentar da população, sendo cultivado em várias localidades e diferentes condições climáticas ao redor do mundo. No Brasil, a maior parte do arroz é proveniente da produção no sistema inundado. Devido ao aumento da demanda por esse alimento e aos problemas sócio-ambientais causados pelo uso excessivo da água nesse sistema de produção, tem havido o interesse de se expandir a produção de arroz para outras regiões do país. Nas regiões Centro-Oeste, Norte e Nordeste, onde o arroz é produzido principalmente no sistema de terras altas, ou seja, de sequeiro, o principal fator limitante é o déficit hídrico. A fim de se minimizar os riscos climáticos associados à cultura do arroz de terras altas e maximizar os lucros, agricultores e órgãos governamentais devem buscar estratégias para identificar as melhores épocas de semeadura. Nesse contexto, as tomadas de decisão, podem ser auxiliadas pelo uso de modelos de simulação de culturas, os quais são ferramentas muito úteis, podendo predizer a variabilidade da produtividade, auxiliando na definição das épocas preferenciais de semeadura. Com base nisso, o presente estudo teve como objetivos: 1) calibrar e avaliar o desempenho do modelo ORYZA-DSSAT para simular o desenvolvimento e a produtividade do arroz de terras altas no Estado de Goiás; 2) aplicar o modelo calibrado e testado para determinar as épocas preferenciais de semeadura, juntamente com o índice de satisfação da necessidade de água (ISNA) de todas as fases da cultura e o custo de produção, e compará-las com as épocas propostas pelo Ministério da Agricultura (MAPA), através do zoneamento de risco climático; e 3) indicar as melhores regiões do Estado de Goiás para produção do arroz de terras altas, por meio de mapas, de modo a subsidiar a recomendação de cultivares e a adoção de políticas públicas. Para a calibração do modelo foram utilizados dados de um experimento conduzido no período de 2010-2011, em Santo Antônio de Goiás, GO. Para avaliar o modelo, dados de dois experimentos independentes foram utilizados, sendo um em Santo Antônio de Goiás, GO no período de 2008-2009, e outro em Porangatu, GO, no período de 2009-2010. Já a avaliação das épocas preferenciais de semeadura empregou dados meteorológicos e dos solos de 26 localidades para séries históricas que variaram de 15 a 30 anos. A cultivar utilizada foi a BRS-Primavera, de ciclo médio. Os resultados obtidos indicaram que o modelo simulou satisfatoriamente o desenvolvimento e a produtividade do arroz de terras altas para as condições de Goiás. Foram encontradas diferenças entre as épocas preferenciais de semeadura obtidos neste estudo e as recomendadas pelo MAPA. O modelo mostrou-se eficiente em simular a produtividade potencial e atingível do arroz de terras altas em Goiás em função da variação temporal e espacial das condições climáticas, possibilitando gerar mapas para subsidiar a expansão da cultura no estado de GO, a alocação de cultivares e avaliar o risco climático de diferentes épocas de semeadura. / Rice is the most important crop for food security, growing in many locations and different climate conditions around the world. In Brazil, rice is grown mainly under flood conditions. Due the increase of rice demand and social and environmental problems caused by the excessive use of water in the flood production system, there has been interest of expanding rice production to other regions of Brazil. In these regions, where rice production system is under rainfed conditions (upland rice), the main factor limiting rice yield is the water stress. To minimize the climatic risks and maximize profits, farmers and government agencies should find out strategies to identify the best sowing dates for upland rice. In such context, the decisions can be done based on crop simulation models, which are very useful tools to predict the variability of yield, defining the best sowing dates. Based on that, the objectives of the present study were: 1) to calibrate and evaluate ORYZA-DSSAT model to estimate the development and yield of upland rice in the State of Goiás, Brazil; 2) to apply the model for determining the best sowing dates, together with the crop water requirement satisfaction index (ISNA) for all phenological phases and production costs, and to compare these dates with those recommended by the Climatic Risk Zoning of Minister of Agriculture, Livestock and Food Supply (MAPA); and 3) to determine the best regions of Goiás State to grown upland rice, thtough yield maps, in order to support the recommendation of rice cultivars and adoption of public policies. To calibrate the model, data from one field experiment carried out in Santo Antônio de Goiás, GO during 2010-2011 season was used. To evaluate the model data from two other independent field experiments were used, with the first carried out in Santo Antônio de Goiás, GO, during 2008-2009 season, and the second in Porangatu, GO, during 2009-2010 season. The upland Brazilian rice cultivar BRS-Primavera (normal season) was the one used in these experiments. The results showed that the model was able to estimate development and yield of upland rice in Goiás State. Differences were found among the best sowing dates determined by this study and those recommended by MAPA. The model ORYZA-DSSAT was efficient for simulating the upland rice potential and attainable upland rice yields in the state of Goiás, in function of temporal and spatial climate variability, making possible to generate maps to subsidize the crop expansion in the state, to allocate the best cultivars to each region and to evaluate the climatic risk of the different sowing dates.

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 cana-de-açúcar é uma das culturas de maior importância social, econômica e ambiental para o Brasil. Com o aumento da demanda de etanol pela frota crescente de veículos flexfuel e com preço atrativo do açúcar, a cultura vem se expandindo de forma desordenada no país. Assim como as demais culturas, a cana-de-açúcar é dependente das condições climáticas para seu desenvolvimento, as quais são os principais fatores de risco para a cultura. Sendo assim, o objetivo do presente estudo foi determinar o risco climático para a cultura da cana-de-açúcar em diferentes regiões brasileiras, com foco nas áreas de expansão, e estabelecer os benefícios de diferentes estratégias de irrigação complementar no incremento de produtividade. Para tanto, utilizou-se o modelo CSM-CANEGRO parametrizado para as condições brasileiras para simular a produtividade da cana-planta de 12 meses em 30 localidades de diferentes regiões do Brasil, com condições agroclimáticas distintas, empregando-se séries históricas de dados meteorológicos, de 1981 a 2010, e para três tipos de solos com diferentes características, em termos da capacidade de retenção de água. A partir dos valores estimados de produtividade potencial (PP) e atingível (PA) foram definidos dois cenários de risco climático de acordo com os níveis de eficiência climática (?), dada pela razão entre PA e PP, sendo um cenário otimista (? >= 0,65) e um conservador (? >= 0,45). Além disso, foram simulados cinco diferentes condições de irrigação complementar, com lâminas fixas de 30 mm e variando-se o número de irrigações, de zero (sequeiro) a cinco (150 mm no ciclo), durante a estação seca de cada localidade. Os resultados mostraram que mesmo com banco de dados meteorológicos restrito, foi possível caracterizar o clima das principais tradicionais e de expansão da cana-de-açúcar. O modelo CSM-CANEGRO apresentou bom desempenho em estimar a produtividade comercial da cana-de-açúcar em diferentes ambientes, com uma Raiz Quadrado do Erro Médio da ordem de 15 t ha-1. O modelo, ainda, foi capaz de simular o efeito dos diferentes tipos de solo e datas de plantio na produtividade potencial e atingível da cana-de-açúcar, o que possibilitou se caracterizar as diferenças nos riscos climáticos associados à cultura da cana-de-açúcar em diferentes regiões do Brasil. A região de maior risco climático foi Petrolina, PE, enquanto que as regiões de menores riscos foram aquelas em que as chuvas eram mais intensas, como em Recife, PE, e Araguaína, TO. Por meio das simulações considerando as diferentes estratégias de irrigação, foi possível se observar que a resposta da cana-planta de 12 meses à irrigação complementar depende da combinação entre lâmina aplicada, tipo de solo e data de plantio. Os maiores incrementos de produtividade se deram no solo de textura arenosa, já que nessas condições o déficit hídrico é maior. No entanto, na grande maioria das localidades analisadas, o incremento de produtividade médio para as lâminas aplicadas, de 30 a 150 mm, não passaram de 30%, sendo a única exceção a região de Petrolina, PE. / Sugarcane is a crop of major social, economic and environmental importance for Brazil. The increasing demand by ethanol for the national flex fuel cars and the attractive sugar prices in the international market is making this crop to expand in a disorderly manner in the country. As well as the other crops, sugarcane requires specific climatic conditions to develop and produce, which are the main source of risk for this crop. Based on that, the objective of this study was to determine the climatic risk for sugarcane crop in different Brazilian regions, mainly for the areas to where the crop is expanding recently, and to evaluate the benefits of different complementary irrigation strategies for yield increase. For that, the model CSM-CANEGRO, parameterized for Brazilian conditions, was used to simulate the 12-month plant cane crop yield for 30 locations in different regions of Brazil, with varied climates, using a historical climate series from 1981 to 2010 and three types of soils, with distinct soil water holding capacities. With the simulated potential (PP) and attainable (PA) yield data two scenarios of climatic risk were defined, according to the climatic efficiency (?), one optimistic (? >= 0.65), and other conservative (? >= 0.45). Besides, five different complementary irrigation scenarios were simulated, with a fixed irrigation depth of 30 mm, and with the number of irrigations ranging from zero (rainfed crop) to five (150 mm per cycle), during the dry season of each location. The results showed that even with restricted climate series was possible to characterize the climatic conditions of the traditional and expanding sugarcane areas. The CSM-CANEGRO presented a satisfactory performance to estimate the operational sugarcane yield in different environments, with a Root Mean Square Error of about 15 t ha-1. The crop model was also able to simulate the potential and attainable yield for different soil types and planting dates, which makes possible to characterize the climatic risks associated to the sugarcane crop in the different Brazilian regions. The region with the highest risk was Petrolina, PE, whereas the smallest risk was observed where the rainfall was more intense, as in Recife, PE, and Araguaína, TO. Based on the simulations with the different complementary irrigation strategies, it was possible to understand that the 12-month plant cane response to water depends on the combination among amount of water, soil type and planting date. The highest yield increments were observed in the sandy soils, since this is the condition where the water deficit is more intense. However, for the majority of the locations evaluated, the average yield increment for the irrigation depth applied, between 30 and 150 mm, were not greater than 30%, with the only exception for Petrolina, PE.

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.