Previsão de atributos do clima e do rendimento de grãos de milho na região Centro-Sul do Brasil

• Main Author: Pedro Abel Vieira Junior
• Other Authors: Durval Dourado Neto
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2006
• Subjects: Climatologia; Grãos; Milho; Safra - Previsão; Simulação - Estatística; Climatic forecast; Crop forecast; Crop modeling
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11136/tde-06032007-144956/

A Previsão de Safras tem se constituído em importante ferramenta para o estabelecimento de políticas agrícolas públicas e privadas. Em geral, a Previsão de Safras consiste na previsão do clima e na estimativa do rendimento das partes de interesse econômico de uma cultura. A previsão do clima pode ser realizada pela análise de séries históricas dos parâmetros climáticos e dos efeitos de fenômenos conhecidos, a exemplo do El Niño Oscilação Sul (ENSO), o qual pode ser medido pelo Índice de Oscilação Sul (IOS). Também pode ser realizada pela integração numérica das equações diferenciais que regem os movimentos da atmosfera no planeta Terra, também conhecida como previsão numérica. A estimativa do rendimento das culturas também pode ser realizada pela análise estatística de séries históricas ou pela integração numérica de equações diferenciais que regem a fisiologia e o desenvolvimento das plantas, ambos conhecidos como modelo de culturas. O principal objetivo deste trabalho foi propor uma metodologia para a Previsão de Safras no Brasil, tendo como ponto de partida e protótipo o estudo do rendimento de grãos de milho na região Centro-Sul do país. Para tanto, séries históricas com 60 anos de precipitação pluvial em 24 locais da região Centro-Sul do Brasil foram comparadas aos Índices de Oscilação Sul medidos no mesmo período, inferindo-se que o fenômeno ENSO apresenta efeito marcante, e distinto, apenas em locais mais ao Sul e a Nordeste da região Centro-Sul. Concluiu-se pela impossibilidade de utilização do IOS para a previsão de parâmetros climáticos diários, o que também é prejudicado pela carência de séries históricas dos parâmetros climáticos com 60 ou mais anos no Brasil. Ainda quanto à previsão do clima, as previsões de radiação solar, precipitação pluvial, temperaturas máxima e mínima e umidade relativa do ar, geradas pelo modelo Eta a cada seis horas entre os dias 16/7/1997 e 15/6/2002, foram comparadas às respectivas medidas diárias desses parâmetros climáticos, concluindo-se pela possibilidade da aplicação das previsões geradas pelo modelo Eta na Previsão de Safras, à exceção dos locais mais ao Sul e mais a Nordeste da região Centro-Sul do Brasil. Acerca da estimativa do rendimento de grãos de milho, foi proposto um modelo de cultura baseado na integração das equações que regem a fisiologia e o desenvolvimento das plantas. Comparando-se os rendimentos de grãos de milho estimados nos 24 locais durante as safras 1997/98 a 2001/02, conclui-se pela possibilidade da estimativa do rendimento de grãos de milho na região Centro-Sul pelo modelo proposto. Porém, as discrepâncias entre os rendimentos estimados e os respectivos rendimentos medidos nos locais mais ao Sul e nos locais com textura de solo arenosa apontam a necessidade de correção da estimativa da dinâmica de água realizada pelo modelo de cultura proposto. Como conclusão geral, verificou-se que a metodologia proposta para a Previsão de Safras tem virtudes que devem ser exploradas no sentido de sua implementação no Brasil. Porém, essa implementação depende substancialmente da gestão dos trabalhos, de modo a propiciar as condições necessárias. Cabe destacar que o país tem realizado notáveis avanços nesse setor, caso da implementação da rede meteorológica nacional e do conhecimento gerado pelo Centro de Estudos e Previsões do Clima e pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, entre outras instituições. Ainda assim, essa área do conhecimento, fundamental para um país agrícola como o Brasil, carece de estudos. === Crop forecast has become an important tool for the private and public agricultural policies to be established. Generally, crop forecast is composed by climatic forecast and the yield estimative of growth of economically interesting parts of crops. The climatic forecast can be performed through the analyses of historical series of the climatic features and of the known phenomena, such as the El Niño Southern Oscillation (ENSO), which can be measured by the Southern Oscillation Index (IOS). It can also be done through a numerical integration of differential equations that rule the atmospheric movements of the Earth, a.k.a. numerical forecast. The estimate of crop yields can also be done through the statistical analysis of historical series or through the integration of differential equations that rule the plant physiology and development, both known as crop models. The main objective of this study was to indicate a methodology for Crop Forecast in Brazil, having as a starting point and prototype the study of corn grain yield in the Center-South region of Brazil. Thus, historical series of 60 years of precipitation in 24 sites of the studied region were compared to the IOS measured in the same period, inferring that the phenomenon ENSO has a remarkable effect, distinctly in the most southern and northeast portions of the studied region. One concluded due to the impossibility of using the IOS for daily climatic forecast, which is threatened by the lack of historical series of climatic features with 60 or more years in Brazil. Regarding the climatic forecast, the forecasts of solar radiation maximum and minimum temperatures and air moisture generated by the model Eta on every 6 hours between July 16, 1997 and June 15, 2002 were compared to the respective daily measurements of these climatic parameters. This provided subsidies for the conclusion that the data generated by the model Eta could be used in the Crop Forecast, except for the most southern and northeast regions in the Center-South region of Brazil. For the estimate of corn grain yield, a model based in the integration of equations that rule the plant physiology and development was proposed. Comparing corn grain yields estimated in 24 sites from the agricultural year 1997/98 to 2001/02, one concluded the possibility of estimating the corn grain yield for the studied region by the proposed model. Although the differences between the estimated and the measured yields in the most southern sites and in those with sandy soils indicate the demand for correction of the estimative of water dynamics performed by the proposed model. As a general conclusion, the methodology proposed for crop forecasting brings positive points which should be explored in the sense of its implementation in Brazil. On the other hand, this implementation depends substantially on the work management, propitiating the necessary conditions. One should highlight that the country has developed notably in this sector, such as the cases of the implementation of the national meteorological net and of the knowledge broadcasted by the Center of Climatic Studies and Forecasting and by the The Brazilian Agricultural Research Corporation (EMBRAPA), among other institutions. Even though, this area of knowledge - vital to an agricultural country as Brazil - demands more research.