Produtividade da soja sob diferentes cenários de variabilidade climática na região do MATOPIBA, Brasil

dc.contributor.advisorSilva, Cláudio Moisés Santos e
dc.contributor.advisor-co1Spyrides, Maria Helena Constantino
dc.contributor.advisor-co1IDpt_BR
dc.contributor.advisorIDpt_BR
dc.contributor.authorReis, Layara Campelo dos
dc.contributor.authorIDpt_BR
dc.contributor.referees1Bezerra, Bergson Guedes
dc.contributor.referees1IDpt_BR
dc.contributor.referees2Vianna, Murilo dos Santos
dc.contributor.referees2IDpt_BR
dc.contributor.referees3Ferreira, Danielle Barros
dc.contributor.referees3IDpt_BR
dc.date.accessioned2020-09-22T23:19:57Z
dc.date.available2020-09-22T23:19:57Z
dc.date.issued2020-06-30
dc.description.abstractSoybean is an important economic product, since it is possible to produce raw materials for food, fuels and industry from it. The characterization of climatic variability provides valuable information for the management of this crop, inasmuch as yield is the result of the interaction of several meteorological factors and the genotype of the cultivar. Thus, the overall goal of this study was to analyze the influence of mechanisms in ocean-atmosphere interface (El NiñoSouth Oscillation and inter-hemispheric thermal gradient in the Tropical Atlantic) on the spatiotemporal variability of soybean productivity in MATOPIBA. Were used: i) daily meteorological data from 1980-2013 (Xavier et al., 2016); ii) (chemical, physical and hydric) properties of the predominant soil class in the area of interest, available on the World Inventory of Soil Emission Potentials (WISE) platform of the International Soil Reference and Information Center (ISRIC); and iii) genetic coefficients of soybean cultivar with Relative Maturity Group adapted to the conditions of the region, available in literature were used. For climate analysis, the following methods were used: i) cluster analysis; ii) Mann-Kendall test; iii) Climdex extreme indices analysis. Water Requirement Satisfaction Index (WRSI) to define agroclimatic risk and productivity was estimated using the DSSAT system (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) CROPGRO-Soybean model. In the simulation, planting 9 dates between October and December during 33 agricultural years (1980-2013) were considered for three meteorological scenarios (climatology, favorable-wet and unfavorabledry). Cluster analysis indicated four sub-regions of homogeneous precipitation in MATOPIBA. Extreme indices analysis showed significant changes. Most changes were in temperature indicators. Nearby areas (CI and CII) showed significant opposite trends for precipitation indices. Different meteorological scenarios can alter precipitation spatio-temporal and agroclimatic risk. In the favorable-wet scenario, there was greater probability of an increase in yield and a greater favorable window for sowing soybean, while the opposite is true. However, considering the unfavorable-dry scenario, in some areas the reduction in yield losses will depend on the chosen planting date. This study will guide decision making by the productive sector considering climatic effects on soybean yield in MATOPIBA, thus allowing control in area expansion in benefit of climate regulating ecosystem services preservation.pt_BR
dc.description.resumoA soja é um importante produto econômico, pois a partir dela é possível produzir matéria-prima para alimentos, combustíveis e indústria. A caracterização da variabilidade climática fornece informações valiosas para o manejo dessa cultura, visto que a produtividade é resultado da interação entre vários fatores meteorológicos e o genótipo da cultivar. Assim, o objetivo geral deste estudo foi analisar a influência de mecanismos na interface oceano-atmosfera (El NiñoOscilação Sul e gradiente térmico inter-hemisférico do Atlântico Tropical) na variabilidade espaço-temporal da produtividade da soja no MATOPIBA. Foram utilizados: i) dados meteorológicos diários de 1980-2013 (Xavier et al., 2016); ii) propriedades (química, física e hídrica) da classe de solo predominante na área de interesse, disponíveis na plataforma World Inventory of Soil Emission Potentials (WISE) do International Soil Reference and Information Centre (ISRIC); iii) coeficientes genéticos de cultivar de soja com Grupo de Maturidade Relativa (GMR) adaptada às condições da região, disponível na literatura. Para as análises climáticas utilizou-se os métodos: i) análise de cluster; ii) teste de Mann-Kendall; iii) análise de índices de extremos do Climdex. O Índice de Satisfação da Necessidade de Água (WRSI, do inglês Water Requirement Satisfaction Index) para definição do risco agroclimático e a produtividade foram estimados por meio do modelo CROPGRO-Soybean do sistema DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer). Na simulação consideraram-se 9 datas de plantio entre outubro a dezembro durante 33 anos agrícolas (1980-2013) para três cenários meteorológicos (climatologia, favorável-wet e desfavorável-dry). A análise de cluster indicou quatro sub-regiões de precipitação homogênea no MATOPIBA. As análises dos índices de extremos mostraram alterações significativas, sendo a maioria das mudanças nos indicadores de temperatura. Áreas próximas (CI e CII) apresentaram tendências opostas significativas para os índices de precipitação. Os diferentes cenários meteorológicos podem alterar os padrões espaço-temporais da precipitação e do risco agroclimático. No cenário favorável-wet houve uma maior probabilidade de aumento na produtividade e uma maior janela favorável para a semeadura da soja, enquanto que o oposto é verdadeiro. Porém, considerando o cenário desfavorável-dry, em algumas áreas a redução das perdas na produtividade dependerá da escolha da data de plantio. Este estudo orientará a tomada de decisões pelo setor produtivo, tendo em vista os efeitos climáticos na produtividade da soja no MATOPIBA, permitindo o controle na expansão de áreas, em benefício da preservação dos serviços ecossistêmicos de regulação climática.pt_BR
dc.identifier.citationREIS, Layara Campelo dos. Produtividade da soja sob diferentes cenários de variabilidade climática na região do MATOPIBA, Brasil. 2020. 260f. Tese (Doutorado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/30172
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICASpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectENOSpt_BR
dc.subjectAtlântico tropicalpt_BR
dc.subjectAgrometeorologiapt_BR
dc.subjectTendênciaspt_BR
dc.subjectClimdexpt_BR
dc.titleProdutividade da soja sob diferentes cenários de variabilidade climática na região do MATOPIBA, Brasilpt_BR
dc.typedoctoralThesispt_BR

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