| Summary: | Este estudo estima os efeitos climáticos para três cenários de mudanças climáticas, de seis culturas em rotação contínua, utilizando o modelo EPIC (William et al.) versão 0810, por 19 anos (1994 a 2014) cujos dados observados de experimento de longo prazo na EMBRAPA/CNPT em Passo Fundo, RS, em um Latossolo Vermelho distrófico húmico argiloso (LVd). O modelo EPIC foi calibrado segundo WANG, et al (2012), com desempenho estimado através do R2 de 0.87, PBIAS (viés) de 1% e NSE de 0.73. Os três cenários de mudança foram propostos a partir da literatura para a Região Sul do Brasil, alterando (a) as temperaturas máximas e mínimas mensais e (b) as precipitações mensais e os desvios padrões da precipitação, com períodos de +15 e -15 anos a partir das datas centrais, sendo C1 (2040), + 1ºC e +10% (mm); C2 (2070), +2ºC e + 20% (mm); e, C3 (2100): +3 ºC e +30% (mm). Os resultados foram comparados a cada período e cenário, com os respectivos resultados das simulações, com o padrão climático atual (variabilidade atual) denominado C0, cujas variáveis foram obtidas a partir da série climática de dados de 1984 a 2014 (30 anos). Os resultados concluem que, mantidas as mesmas condições de cultivo e rotação, haverá a redução progressiva dos rendimentos de grãos nas culturas de soja, milho, sorgo granífero, aveia branca e cevada, e de matéria seca na cultura de ervilhaca peluda. As principais causas desta redução nos rendimentos,são atribuídas às reações de fotorrespiração nas espécies do grupo C3, aumento da demanda e perdas de nitrogênio, déficit hídrico (apesar do aumento das precipitações), aumento das perdas de água por evapotranspiração (estresse hídrico), aumento dos períodos de eventos secos (intervalos entre chuvas) e particularidades do manejo do solo, como era esperado. A conclusão mais importante foi da real viabilidade de uso de modelos matemáticos para as condições brasileiras, como ferramenta robusta e necessária à modernização da gestão de projetos de pesquisa, das atividades de ensino, do gerenciamento da produção agrícola, assim como do monitoramento e avaliação ambiental. === This study estimates the climatic effects for three scenarios of climate change in six cultures in continuous rotation, using the EPIC model (William et al.) version 0810, It was 19 years of observed monitoring data (1994-2014) in the long-term experimental plot of EMBRAPA / CNPT in Passo Fundo, RS, in a Oxisol dystrophic clayey humic (LVd). The EPIC model was calibrated according WANG, et al. (2012), with performance estimated by the R2 of 0.87, PBIAS (bias) of 1% and NSE 0.73. The three proposed scenarios based in the literature for the Southern Region of Brazil, altering (a) the maximum and minimum monthly temperatures (b) the monthly rainfall and rainfall standard deviations, with periods of +15 and -15 years from the central dates, were C1 (2040): + 1°C + 10% (mm); C2 (2070): + 2°C to + 20% (mm); and C3 (2100): +3°C and + 30% (mm). The results were compared at each period and scenario, with the corresponding results of the simulations of the scenarios, with the current climatic pattern (current variability) named CO, whose varibles were obtained from a climate data series from 1984 to 2014 (30 years). The results conclude that keeping the same growing conditions and rotation, there will be a progressive reduction in grain yield in soybean, corn, grain sorghum, oat and barley and dry matter in the crop of hairy vetch. The main causes of this reduction in result are attributed to photorespiration reactions in species of the C3 group, the increased demand and losses of nitrogen, rain deficit (despite the increase in rainfall), and an increased water loss through evapotranspiration (water stress), increase of dry periods (intervals between rainy weather) and soil management characteristics as expected. The most important finding was the actual viability of the use of mathematical models for Brazilian conditions, as a robust tool, necessary to modernize the management of research projects, teaching activities, management of agricultural production, as well as monitoring and environmental assessment.
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