Submitted by Mauricio Meira (mbmeira@gmail.com) on 2013-03-22T19:46:10Z No. of bitstreams: 1 TESE_MPAGRO_MBM_FINAL (REVISAO_FINAL).pdf: 2443714 bytes, checksum: 99998d03a61cc7211c087acdfbced8cb (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-03-22T20:00:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TESE_MPAGRO_MBM_FINAL (REVISAO_FINAL).pdf: 2443714 bytes, checksum: 99998d03a61cc7211c087acdfbced8cb (MD5) / Made available in DSpace on 2013-03-22T20:03:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE_MPAGRO_MBM_FINAL (REVISAO_FINAL).pdf: 2443714 bytes, checksum: 99998d03a61cc7211c087acdfbced8cb (MD5) Previous issue date: 2013-01-11 / Agriculture is the economic activity mostly depended on climate conditions. The climate events affect not only the plant metabolic, directly related to crop production, as well the most diverse activities in the field. According to Petr (1990) e Fageria (1992), mentioned by Hoogenboom (2000), around 80% of the worldwide crop production variability is due to the climate conditions variability during the crop cycle, especially for rainfed agriculture as the producers cannot make any control over the natural phenomena. In addition to influence the crop growing, crop development and crop production, the climate also affect the plant relation with microorganisms, insects, fungus and bacteria, helping or not to allow for plagues or diseases, which demands the appropriate controlling mechanisms. Most of the crop practices as soil preparation, seeding, fertilizing, irrigation, and specific input applications depending on particular weather and soil humidity specifications to be executed efficiently (PEREIRA et al., 2002). Due to the great importance of the climate to the crop production, the use of meterological and climate informations are fundamental to turn agriculture into a sustainable activity. (SIVAKUMAR et al. 2000). Under this context, the agrometeorology, interdisciplinary science that studies the influence of weather and climate on the food, fibers and energy production assumes strategic position to comprehend and solve problems facing by agriculture (MAVI E TUPPER, 2004). Governments’ usually supports the risk management from producers focusing on unpredictable and non-avoided, possible rare, with huge consequences (catastrophic losses) if producers could not manage these risks alone as there are a limited political options to be considered as an internal or international levels when the issue is about feed the citizens. The most recent worries about the worldwide population growing, degradation of natural resources and about sustainability in agriculture has been demanding for bigger efforts on the development of better strategies and land use practices towards a better knowledge about the relations among crop and climate. Therefore, the development of tools that may help the planning procedures and could support the decision making process to result in less environment impacts and on improve the agricul- ture resilience has been one of the main purpose of government institutions and nongovernment organizations linked to agriculture, environment and natural resources. Besides the sophisticate technicians applied to accurate estimate future prices, the unstable perspectives related to the crop commodities results into the hypothesis that in normal conditions, the climate related uncertainty, macroeconomic circumstances, political interventions, energy costs among other relevant factors suggests the crop commodities prices will remain unpredictable ahead. Even considering hedging strategies will remain predominant in regarding the financial risk mitigation derived price volatility, for the majority of the food companies, crop insurance and producers who depend on harvesting to earn the profits out of agriculture production, as well as for most of the agribusiness related organizations, mitigate market price risks together with agrometeorological risks makes sense. The use of a decision support tool based on geographic information system is the best way to take advantage of all knowledge available to monitor the crop and bioenergy production. Spatial filters applied to the analyze of overall crop status aligned with information products updated on time to check the crop yield at a farm level allows truly to monitor the risks associates to the agro meteorological conditions and the crop management practices. The technological convergence among the information and decision support systems through cloud based servers allows nowadays automatizing most of the analysis derivate from the available information to make it knowledge flow until the end users. The network of companies formed to produce spatial data, ether by employing remote sensing satellites or meteorological stations are prepared to guarantee a continuous flux of information ready to be consumed by the end users of this knowledge. The results of this work and the conclusions of this investigation confirm the hypothesis when information is communicated smartly, on time to be used on effective decision making allows a better mitigation of the risks associated to crop production thus could generate value to shareholders that may have assets linked to the agribusiness. The biggest challenge of this Master Science work is to show for agribusiness players that whenever facilitating to producers a simple way to them manage its own rural activity based on best practices related to agrometeorological monitoring, enabling mechanisms to assist for a better rural management and supporting the access to information, not only providing ad doc support and agronomic aids, it certainly improve the risk management competences related to agro and forest activities. / A agricultura é a atividade econômica mais dependente das condições climáticas. Os eventos climáticos afetam não só os processos metabólicos das plantas, diretamente relacionados à produção vegetal, como também as mais diversas atividades no campo. De acordo com Petr (1990) e Fageria (1992), citados por Hoogenboom (2000), ao redor de 80% da variabilidade da produção agrícola no mundo se deve à variabilidade das condições climáticas durante o ciclo de cultivo, especialmente para as culturas de sequeiro, já que os agricultores não podem exercer nenhum controle sobre esses fenômenos naturais. Além de influenciar o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade das culturas, o clima afeta também a relação das plantas com microorganismos, insetos, fungos e bactérias, favore-cendo ou não a ocorrência de pragas e doenças, o que demanda as medidas de controle ade-quadas. Muitas das práticas agrícolas de campo, como o preparo do solo, a semeadura, a adu-bação, a irrigação, as pulverizações, a colheita, entre outras, também dependem de condições de tempo e de umidade no solo específicas para que possam ser realizadas de forma eficiente (PEREIRA et al., 2002). Dada a grande importância do clima para a produção agrícola, o uso de informações meteoro-lógicas e climáticas é fundamental para que a agricultura se torne atividade sustentável (SIVAKUMAR et al., 2000). Neste contexto, a agrometeorologia, ciência interdisciplinar que estuda a influência do tempo e do clima na produção de alimentos, fibras e energia, assume papel estratégico no entendimento e na solução dos problemas enfrentados pela agricultura (MAVI E TUPPER, 2004). Os governos apoiam usualmente a gestão de risco dos agricultores concentrando-se nos riscos imprevisíveis e inevitáveis, possivelmente raros, mas que têm graves consequências (perdas catastróficas) se os agricultores não conseguirem gerir estes riscos sozinhos já que existe nú-mero limitado de opções políticas a serem consideradas, quer a nível interno ou internacional, quando o assunto é referente à alimentação dos concidadãos. A preocupação crescente com o aumento da população mundial, com a degradação dos recur-sos naturais e com a sustentabilidade da agricultura tem exigido maiores esforços no desen-volvimento de melhores estratégias e práticas do uso do solo, a partir do melhor entendimento das relações entre a agricultura e o clima. Nesse sentido, o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem o planejamento e o processo de tomadas de decisão que resultem em menores impactos ambientais e no aumento da resiliência da agricultura, tem sido um dos objetivos das instituições governamentais e não gover-namentais ligadas à agricultura, ao ambiente e aos recursos naturais. Sem embargo, as sofisticadas técnicas utilizadas para estimar preços no mercado futuro, as perspectivas relativamente instáveis das commodities agrícolas resultam do pressuposto de que em condições normais, as incertezas associadas ao clima, fatores macroeconômicos, in-tervenções de políticas e o custo da energia, entre outros fatores relevantes, sugerem que os preços dos produtos de base agrossilvipastoris permanecerão imprevisíveis. Mesmo que estratégias de hedging continuem sendo preponderantes no que tange à mitigação do risco financeiro causado pela volatilidade de preços, para a grande maioria das empresas, seguradoras, governos e produtores que dependem dos resultados da lavoura para colher os benefícios financeiros da produção agrícola, como no caso das empresas agrossilvipastoris, a mitigação dos riscos de mercado concomitantemente ao gerenciamento do risco agrometeoro-lógico faz todo sentido. A utilização de uma ferramenta de suporte a decisão baseado em sistemas de informação geo-gráfica é a melhor maneira de aproveitar todo o conhecimento que está disponível para o acompanhamento da produção de alimentos e de energia. Os filtros espaciais utilizados para analisar a situação como um todo, aliados a produtos de informação atualizados em tempo hábil para verificar a produção local permitem monitorar de fato os principais riscos relacio-nados condições agrometeorológicas e o manejo da produção agrícola. A convergência tecnológica entre os sistemas de informação e de suporte à decisão por meio de servidores nas nuvens possibilita hoje automatizar grande parte das análises que se podem obter com base nas informações disponíveis e fazer chegar o conhecimento até o usuário final. As redes de empresas formadas para produzir dados espaciais, seja por meio de satélites de sensoriamento remoto ou redes de estações meteorológicas, estão preparadas para garantir um fluxo contínuo de informação para serem consumidos por usuários deste conhecimento. Os informes deste trabalho e as conclusões desta investigação remetem à hipótese de que a comunicação de informações de forma inteligente, em tempo hábil de serem aplicadas na to-mada de decisão eficiente, permite que os riscos associados aos cultivos sejam mais bem mi-tigados e, portanto gerem valor aos acionistas com ativos ligados ao agronegócio. O maior desafio desta dissertação de mestrado encontra-se em mostrar aos atores do agrone-gócio que, ao dotar os agricultores de meios para que eles possam gerir sua atividade com base nas melhores práticas de manejo agrometeorológico, incentivar a criação de mecanismos que aperfeiçoem a gestão rural e ampliem o acesso à informação, e não apenas auxiliá-los sob a forma de apoio ad hoc e assistência agronômica, de fato se amplia a capacidade de gestão dos riscos associados às atividades agrossilvipastoris.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This research has objective to elaborate the Climate Risk Zoning of pecan (Carya illinoinensis) in Rio Grande do Sul State. The theoretical review was obtained by reading studies about Climatology, Zonings, contributions of Geotecnologies and the pecan cultivation. The methodology consisted of the collect of climate data in 23 weather stations of INMET distributed in the state territory, pecan production data and tree phenological phases t. The geographic database was elaborated in ArcGIS software 10.2.2. For climate risk zoning were defined the temperature above 35°C, excess rainfall, lack of chilling, drought and excessive relative humidity in different phenological phases. Each climate risk was classified in very low, low, medium, high and very high, and after your integration the zoning was obtained. Spatial interpolation kriging and multiple linear regression analysis were used for seasonal, annual climatic variable and climatic risk spatialization. The significant increase in planted area with pecan during the last years indicated that the pecan cultivation is expanding in Rio Grande do Sul State. The dynamics of climate variables in the state territory indicate that pecan climatic requirements is attended. . This is due to all risk index showed occurrence mainly in very low and low classes. The drought risk index in the fruits formation piorid showed the lowest occurrence (3.1%). However, excess rainfall risk index could affected in four tree phenological phases of the cultivation: foliar expansion, flowering, fruits formation and harvest. The temperatures higher than 35°C is more evident in the phase that the fruit is growingthan at flowering. For chilling lack was observed the five risk classes, with predominance of high and very high risk especially in the Valley of Uruguay River. Coastal plain had medium or high risks for moisture excess. The integrated Climate Risk Zoning presented two risk classes in different climatic regions. The very low climatic risk class is 41.8% of the gaucho territory and includes the areas in which predominated very low risk index or absence of risk for the difference variables. The low climatic risck class was divided into two classes: low - A and low - B. Climatic low risk A represents 51.6% of the territory and includes areas at drought risk (south of the state territory) and low to medium risk of lack of chilling. Climatic low risk - B represents 6.6% the study area, was distinguished from the previous risk in that the present predominance of lack of chilling. This indicated that pecan cultivation has great potential in Rio Grande do Sul state, but for to obtain a good production is necessary observad the climatic restrictions in each area that pecan is growthing. / O objetivo desta pesquisa consistiu em realizar o Zoneamento de Risco Climático da nogueira pecã (Carya illinoinensis) para o Rio Grande do Sul. Para tanto, a fundamentação teórica pautou-se em leituras a respeito da Climatologia, dos Zoneamentos, das contribuições das Geotecnologias e do cultivo da nogueira pecã. A metodologia constou da coleta de dados climáticos das 23 estações meteorológicas do INMET no Estado, dados de produção e fases fenológicas do cultivo. Elaborou-se o banco de dados geográfico com auxílio do software ArcGis 10.2.2. Definiu-se cinco classes de risco: muito baixo, baixo, médio, alto e muito alto para os fenômenos climáticos adversos de temperatura superior a 35ºC, excesso de precipitação, falta de horas de frio, estiagens e excesso de umidade relativa do ar nas diferentes fases fenológicas. Da integração dos cinco índices de risco obteve-se o zoneamento final. Utilizou-se da interpolação espacial de krigagem e da análise de regressão linear múltipla para a espacialização das variáveis climáticas sazonais e anuais e dos riscos climáticos. Os resultados destacam que o cultivo de nogueira está em expansão no Estado, com incremento significativo de área plantada. A dinâmica das variáveis climáticas aponta satisfação dos requerimentos climáticos do cultivo da nogueira pecã no Estado. Todos os índices de risco apresentaram ocorrência no território gaúcho principalmente das classes muito baixo e baixo. O índice de risco de estiagem na formação dos frutos foi o que apresentou menor ocorrência (3,1%) e o índice de risco de excesso de precipitação destacou-se por influenciar em quatro fases fenológicas do cultivo: expansão foliar, floração, formação dos frutos e colheita. O índice de temperaturas superiores a 35ºC é mais evidente no desenvolvimento dos frutos, do que na floração. Com relação ao índice de falta de horas de frio destaca-se a presença das cinco classes de risco, com atuação do risco alto e muito alto principalmente no Vale do Uruguai. O índice de risco de excesso de umidade na floração destacou-se com os riscos médio e alto na Planície Litorânea. O Zoneamento de Risco Climático apresentou duas classes de risco em regiões climáticas distintas. A classe de risco muito baixo representa 41,8% do território gaúcho e compreende as áreas em que predominan os índices de risco muito baixo ou a ausência de riscos. A classe de risco baixo foi subdividida em duas classes: baixo - A e baixo - B. O risco baixo A, representa 51,6% do território e contempla as áreas com risco de estiagem ao sul e risco muito baixo a médio de falta de horas de frio. E o risco baixo B que representa 6,6% da área de estudo, distinguiu-se do anterior pelo fato de apresentar o predomínio da falta das horas de frio. Estas constatações evidenciam que o cultivo da nogueira pecã apresenta grande potencial para seu desenvolvimento no Rio Grande do Sul, desde que observadas às áreas de restrições quanto aos riscos climáticos.

Orientador: Fernando Braz Tangerino Hernandez / Resumo: A ocorrência de geadas nas pastagens causa perdas de alimento para os animais, reduzindo a produção de leite e carne. Existe uma diversidade de espécies forrageiras com grande potencial produtivo e ampla adaptação térmica, que podem ser cultivadas em áreas de risco desse fenômeno. No entanto é necessário caracterizar a tolerância dessas espécies a baixas temperaturas e as regiões com condições climáticas adequadas. Os métodos de avaliação de danos por baixas temperaturas são predominantemente qualitativos, baseados em critérios visuais que têm o viés da subjetividade. Esta tese teve como objetivos determinar as temperaturas mínimas de início de danos para sete espécies forrageiras e efetuar o zoneamento de risco de geadas para o estado do Paraná. Foram incluídas no estudo as forrageiras: Alfafa (Medicago sativa), Sorgo (Sorghum bicolor), Aveia Preta (Avena strigosa), Brachiaria brizantha cv. Marandu, Milheto (Pennisetum glaucum), capim Mombaça (Panicum maximum) e Tifton 85 (Cynodon spp). As plantas foram conduzidas em vasos em casa de vegetação até 60 dias e submetidas a baixas temperaturas no interior de uma câmara de crescimento com condições de luminosidade e temperatura controladas, atingindo valores mínimos de 0,2 -0,9, -1,8, -2,7, -4,1, -4,6 e -6,2oC, durante uma hora. Foram realizadas avaliações quantitativas pós testes de fluorescência da clorofila, condutividade elétrica de solução embebida com discos de folhas e atividade das enzimas ascorbato peroxidase (APX), cata... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 4859.pdf: 3995047 bytes, checksum: d6fe8fefac57632109ba02702cb2a16a (MD5) Previous issue date: 2012-06-11 / Financiadora de Estudos e Projetos / The digital image processing has been used to solve a significant number of problems in the agricultural sector, especially with the evolution of remote sensing systems. This work presents a computational model based on digital image processing and remote sensing to infer about the risk in the agricultural environment. To validate the method, a experimental study was conducted about the risk of fungal disease in banana plantations. Temporal series of meteorological and monitoring data of the disease, organized in classes for the definition of probability distribution models, based on polynomial functions were used to validate results as well as satellite images integrated by fusion techniques, geometric corrections and re-sampling with interpolators based on kriging techniques. Fusion methods by IHS (Intensity, Hue, and Saturation) and PCA (Principal Component Analysis) and the Gaussian models, exponential and cylindrical for the ordinary kriging were tested. The IHS fusion technique demonstrated to be more interesting in relation the PCA technique, with correlation coefficients between bands 2, 3 and 4 originals and hybrids, of 0.2318, 0.0304 and 0.1800, respectively. The method of ordinary kriging for re-sampling of the images showed better results when adjusted by the Gaussian model. The proposed method is feasible to the development of risk maps of disease occurrence, since confer spatial and temporal variability in relation to the model existing on the literature for the region. / O processamento de imagens digitais tem auxiliado na solução de um expressivo número de problemas do setor agrícola, sobretudo com a evolução dos sistemas de sensoriamento remoto. Este trabalho tem por objetivo apresentar um modelo computacional baseado em processamento digital de imagens e sensoriamento remoto para inferência de risco em ambiente agrícola. Para validação do método, foi realizado estudo experimental sobre o risco de ocorrência da doença fúngica em bananais. Foram utilizadas séries temporais de dados meteorológicos e de monitoramento da doença, organizados em classes para a definição de modelos de distribuição de probabilidades, baseados em funções polinomiais, bem como imagens de satélites, organizadas com técnicas de fusão, correções geométricas e re-amostragem, com interpoladores baseados em técnicas de krigagem. Foram testados os métodos de fusão por IHS (Intensity, Hue, Saturation) e PCA (Principal Component Analysis), bem como os modelos gaussiano, exponencial e cilíndrico para a krigagem ordinária. A técnica de fusão por IHS demonstrou-se mais interessante em relação à técnica por PCA, apresentando coeficientes de correlação entre as bandas 2, 3 e 4 originais e híbridas, de 0,2318, 0,0304 e 0,1800, respectivamente. O método de krigagem ordinária para reamostragem das imagens apresentou melhores resultados quando ajustado pelo modelo gaussiano. A metodologia proposta se apresentou viável e adequada para a elaboração de mapas de risco de ocorrência da doença, uma vez que conferece variabilidade espacial e temporal ao modelo já existente na literatura para aquela região.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In Brazil over recent years the interest increased on the sunflower cultivation. Sunflower yield can be decreased by water deficit. To solve this problem, is necessary to calculate the probable water deficit in critical sunflower sub-phases and in the whole development cycle at different sowing dates. The objective of this study was to determine the probable duration values of sub-phases and the developmental cycle and get sowing dates with lower risk of water deficit and the occurrence probability in different levels of water deficit during the developmental sub-phases of sunflower crop sown at different sowing dates, considering the water storage capacity in different soils in the Central Region of Rio Grande do Sul. Also determine the probability of occurrence of water stress for different years classified as the El Niño Southern Oscilation (ENSO). Crop development was simulated using the thermal time method, for 14 sowing dates, from August until mid-February, for every year during the period from 1968 to 2011, covered by database of Meteorological Station of Santa Maria, RS. For calculating the water deficit, the 13 soils were grouped into six groups with similar water storage capacity (CAD) and infiltration capacity. The water deficit was calculated from daily water balance. Data analysis consisted of analysis of variance, means comparison tests and analysis of probability distribution for the variables: duration of crop developmental sub-phases and the whole developmental cycle of the sunflower, water deficit in the sub-phases and whole developmental cycle. The length of the sub-phases and the development cycle of the sunflower crop are variable depending on sowing date. The length of the developmental sub-phases that occur from sowing until flower bud visible of sunflower are higher in the earliest sowing date (01/08). After anthesis, the longer length of developmental sub-phases occurs in the latest sowing (16/02). The lognormal, normal and gamma distributions represent better the development of sunflower to estimate the length of the phases and the whole cycle. At sowing date of 16/12, for 90% probability level, sunflower has the shortest length of the developmental cycle ending the cycle in a maximum of 96 days. The longer length of the sunflower cycle occurs at sowing date of 01/08, which reaches 132 days, at 90% level of occurrence probability. The sowing dates from early October until early November are the ones with the highest water deficit, considering the whole development cycle of the sunflower regardless of soil, a different choice on sowing date reduces the risk and the level of water deficit in sunflower cycle. In the soils in which the water storage capacity is lower, water deficit is greater in sub-phases as in the full cycle of the sunflower compared to other soils and is little variable among the sowing dates. Sunflower Sowings in the first half of August and since December are the ones with the lowest risk occurrence of water deficit during the more critical sub-phase of sunflower crop, at least there are favorable conditions for sowing and initial establishment of plants. / No Brasil nos últimos anos elevou-se o interesse pelo cultivo do girassol. Quando submetida à deficiência hídrica a cultura do girassol apresenta redução na produtividade. Para contornar esse problema, é necessário calcular a provável deficiência hídrica nos subperíodos críticos e no ciclo de desenvolvimento do girassol para cada uma das diferentes datas de semeadura. O objetivo desse trabalho foi determinar os valores prováveis de duração dos subperíodos e do ciclo de desenvolvimento e obter as datas de semeadura com menor risco de deficiência hídrica e a probabilidade de ocorrência de diferentes níveis de déficit hídrico durante os subperíodos de desenvolvimento do girassol semeado em datas de semeadura distintas, considerando a capacidade de armazenamento de água nos diferentes solos da região central do RS. Também determinar a probabilidade de ocorrência de deficiência hídrica para os diferentes anos classificados conforme o fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS). O desenvolvimento da cultura foi simulado por meio do método da soma térmica, para 14 datas de semeadura, do início do mês de agosto até meados de fevereiro, para cada ano do banco de dados da Estação Meteorológica Principal de Santa Maria, RS, utilizando o período de 1968 a 2011. Para calcular a deficiência hídrica, os 13 solos da região foram agrupados em seis grupos que apresentam características semelhantes de capacidade de armazenamento de água disponível (CAD) e capacidade de infiltração. As deficiências hídricas foram determinadas a partir do balanço hídrico diário. A análise dos dados consistiu na análise da variância, teste de comparação de médias e análise de distribuição de probabilidade para as variáveis: duração dos subperíodos e do ciclo de desenvolvimento do girassol, deficiência hídrica nos subperíodos e no ciclo do girassol. A duração dos subperíodos e do ciclo de desenvolvimento do girassol é variável conforme a data de semeadura. A duração dos subperíodos que ocorrem da semeadura até o botão floral visível do girassol são maiores na primeira data de semeadura (01/08). Após a antese a maior duração dos subperíodos ocorre na semeadura mais tardia (16/02). As distribuições lognormal, normal e gama representam melhor o desenvolvimento do girassol para estimar a duração dos subperíodos e do ciclo. Na data de semeadura de 16/12, ao nível de 90% de probabilidade de ocorrência, o girassol tem a menor duração do ciclo, completando o ciclo em no máximo de 96 dias. A maior duração do ciclo do girassol ocorre na data de semeadura de 01/08, na qual alcança 132 dias, em nível de 90% de probabilidade de ocorrência. As datas de semeadura de início de outubro até o início de novembro são as que apresentam a maior deficiência hídrica, considerando todo o ciclo de desenvolvimento do girassol independente do solo; a escolha de outra data de semeadura reduz o risco e o nível de deficiência hídrica durante o ciclo do girassol. Nos solos em que a capacidade de armazenamento de água disponível é menor, a deficiência hídrica é maior tanto nos subperíodos quanto no ciclo do girassol em relação aos demais solos e é pouco variável ao longo das datas de semeadura. Semeaduras de girassol na primeira quinzena de agosto e a partir do mês de dezembro são as que apresentam os menores riscos de ocorrer deficiência hídrica no transcorrer do subperíodo mais crítico do girassol, desde que se tenham condições favoráveis para a semeadura e o estabelecimento inicial das plantas.