Aptidão climática do Estado da Paraíba para as principais culturas agrícolas.

• Autor(a) principal: FRANCISCO, Paulo Roberto Megna.
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: SANTOS, Djail.
• Tipo de documento: Livro
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/33274
• topic: Estado da Paraíba - aptidão climática; Culturas agrícolas da Paraíba; Paraíba - culturas agrícolas; Balanço hídrico; Climatologia; Aptidão climática - Estado da Paraíba; Zoneamento climático; State of Paraíba - climatic suitability; Agricultural crops in Paraíba; Paraíba - agricultural crops; Hydric balance; Climatology; Climate suitability - State of Paraíba; Climate zoning; Ciências Agrárias.

A agricultura é uma das atividades econômicas que apresenta uma dependência do tempo e do clima. As condições atmosféricas afetam todas as etapas das atividades agrícolas, desde o preparo do solo para o plantio até o armazenamento dos produtos e seu transporte. As condições meteorológicas adversas levam constantemente a graves impactos sociais sem precedentes segundo Souza et al. (2004). A agricultura é uma atividade econômica que por estar sujeita à variabilidade do clima e entre todas as atividades econômicas, é a que mais depende das condições climáticas, sendo a evaporação responsável por 60 a 70% da variabilidade final da produção de acordo com Ortolani e Camargo (1987). As informações das condições climáticas de uma determinada região são necessárias para que se possam instituir estratégias, que visem o manejo mais adequado dos recursos naturais, planejando dessa forma, a busca por um desenvolvimento sustentável e implementação das práticas agrícolas viáveis e seguras para o meio ambiente e a produtividade agropecuária do Estado da Paraíba (COSTA NETO et al., 2015). A Paraíba tem como característica climática marcante a irregularidade, tanto espacial quanto temporal, do seu regime de chuvas. De acordo com Ramalho Filho e Pereira (1999), a instabilidade do sistema solo-clima-vegetação é naturalmente mais acentuada que em outras regiões de clima mais ameno, onde a informação sobre a aptidão edáfica das culturas torna-se ainda mais valiosa (MENEZES et al., 2010). Nesse aspecto, o estudo do comportamento espacial de elementos climáticos, como a precipitação, a temperatura e umidade do ar são ferramentas essenciais ao planejamento agrícola e podem ser melhor visualizadas quando mapeadas em áreas de aptidão para a cultura desejada (SILVA et al., 2010). Conforme Amaral e Silva (2006), um dos fatores ambientais que mais interferem no crescimento e no desenvolvimento das plantas é a temperatura do ar, por afetar a fenologia, a expansão foliar, o alongamento dos inter-nós, a produção de biomassa e a partição de fotoassimilados em diferentes partes da planta (REDDY et al., 1995; SNIDER et al., 2009; ANDRADE JÚNIOR et al., 2009). O zoneamento climático é de extrema importância para subsidiar a implantação e planejamento de diversas áreas de desenvolvimento socioeconômico e ecológico de uma região (VIANELLO & ALVES, 1991). De acordo com Carvalho et al. (2008) a delimitação das regiões climaticamente homogêneas permite, não só estabelecer os indicadores do potencial do meio físico e biótico para a região em estudo, mas também, juntamente com as delimitações das áreas homogêneas sob o ponto de vista socioeconômico, contribui para o desenvolvimento sustentável da região. Embora mudanças climáticas ocorram em médio e longo prazo, o zoneamento climático deve ser reavaliado e atualizado constantemente visando obter maiores informações sobre as condições climáticas e, sobretudo, proporcionar maior adequação dos investimentos socioeconômicos na região (CARVALHO et al., 2008). A produção depende essencialmente do balanço de umidade do solo, que é dependente, da precipitação, temperatura, evaporação, etc. Portanto, o mapeamento de variáveis que compõem o balanço hídrico é fundamental para o planejamento de técnicas do uso da terra e para entender, explicar e prever o crescimento e o desenvolvimento dos recursos naturais, com a finalidade de promover a sua utilização racional. De acordo com Camargo (1971), para saber se uma região apresenta deficiência ou excesso de água durante o ano, é indispensável comparar dois elementos opostos do balanço hídrico: a precipitação que aumenta a umidade do solo e a evapotranspiração que diminui a umidade do solo. O planejamento hídrico é a base para se dimensionar qualquer forma de manejo integrado dos recursos hídricos, assim, o balanço hídrico permite o conhecimento da necessidade e disponibilidade hídrica no solo ao longo do tempo. O balanço hídrico (BH) como unidade de gerenciamento, permite classificar o clima de uma região, realizar o zoneamento agroclimático e ambiental, o período de disponibilidade e necessidade hídrica no solo, além de favorecer ao gerenciamento integrado dos recursos hídricos de acordo com Lima (2009). O Balanço Hídrico (BH) é uma primeira avaliação de uma região, que se determina a contabilização de água de uma determinada camada do solo onde se define os períodos secos e úmidos de um determinado local conforme Reichardt (1990), assim, identificando as áreas onde as culturas e a indústria podem ser exploradas com maior eficácia (BARRETO et al., 2009). Evapotranspiração terrestre é um dos componentes mais importantes do ciclo hidrológico, afetando o equilíbrio de água na superfície da Terra. É também uma das variáveis meteorológicas que é muito aplicada à tomada de decisão em hidrologia, agroecologia, irrigação e outras áreas afins (FU et al., 2009; RODERICK et al., 2009). Outra variável meteorológica importante utilizada pelo balanço hídrico é a evapotranspiração, empregada para exprimir a transferência de vapor da água para a atmosfera proveniente de superfícies com vegetação (VAREJÃO-SILVA, 2005). Trabalhos sobre evapotranspiração podem ser encontrados nas suas diversas finalidades. Já os índices climáticos de: aridez (Ia), umidade (Iu) e hídrico (Ih) têm como um dos propósitos a caracterização climática de um local considerado. Esses índices climáticos representam parte dessa caracterização de uma determinada região, obtidos por meio de variáveis do balanço hídrico e da evapotranspiração potencial. O estudo do comportamento espacial de um determinado elemento climático, como é o caso da precipitação, é fundamental para o mapeamento de áreas de aptidão para agricultura, bem como para o planejamento das atividades agrícolas (SILVA et al., 2010). A incorporação de cenários pluviométricos (anos secos, regulares e chuvosos) a estudos dessa natureza é desejável, pois permite torná-los ajustados e adequados à variabilidade natural das precipitações e às expectativas pluviométricas dos modelos numéricos de previsão climatológica em uso no Brasil (VAREJÃO-SILVA & BARROS, 2001). De acordo com Vieira et al. (2010) a precipitação pluvial de determinado local pode ser estimada, dentre outras formas, em termos probabilísticos, mediante modelos teóricos de distribuição ajustados a uma série de dados. Na atualidade, com o avanço da informática e a disponibilização de programas computacionais para estudos de análise ambiental , ficou mais fácil e barato, realizar trabalhos visando à gestão dos recursos naturais (DUARTE & BARBOSA, 2009). Conforme Jakob (2002), a krigagem é considerada uma boa metodologia de interpolação de dados. Ela utiliza o dado tabular e sua posição geográfica para calcular as interpolações. A krigagem compreende um conjunto de técnicas geoestatísticas de ajuste usadas para aproximar dados pelo princípio que: fixado um ponto no espaço, os pontos no seu entorno são mais relevantes do que os mais afastados. Isto pressupõe a existência de dependência entre os dados, exigindo saber até onde espacialmente esta correlação importa (ISAAKS & SRIVASTAVA, 1989). A técnica consiste em estimar valores médios e também uma medida de acuracidade dessa estimativa. Seus pesos são calculados com base na distância entre a amostra e o ponto estimado; na continuidade espacial e no arranjo geométrico do conjunto (BETTINI, 2007). Utilizando o princípio da Primeira Lei de Geografia de Tobler, que diz que unidades de análise mais próximas entre si são mais parecidas do que unidades mais afastadas, a krigagem utiliza funções matemáticas para acrescentar pesos maiores nas posições mais próximas aos pontos amostrais e pesos menores nas posições mais distantes, e criar assim os novos pontos interpolados com base nessas combinações lineares de dados. A incorporação de cenários pluviométricos (anos secos, regulares e chuvosos) a estudos dessa natureza é desejável, pois permite torná-los ajustados e adequados à variabilidade natural das precipitações e às expectativas pluviométricas dos modelos numéricos de previsão climatológica em uso no Brasil (VAREJÃO-SILVA & BARROS, 2001). De acordo com Vieira et al. (2010) a precipitação pluvial de determinado local pode ser estimada, dentre outras formas, em termos probabilísticos, mediante modelos teóricos de distribuição ajustados a uma série de dados. De acordo com Barros et al. (2012) os totais pluviométricos se distribuem assimetricamente na região Nordeste do Brasil, assim, a melhor representação é a gama incompleta, na qual a distribuição é assimétrica (HARGREEAVES, 1973; MOSIÑO, 1981). Moreira et al. (2010), relatam que diversos estudos indicam a distribuição gama, como o meio probabilístico mais confiável na determinação de totais mensais de precipitação. Segundo os autores, diversos trabalhos utilizaram a distribuição gama, como por exemplo, Murta et al. (2005), Silva et al. (2007) e Sampaio et al. (2007) que utilizaram a distribuição gama, sendo estes estudos aplicados nas diversas áreas. Ainda Moreira et al. (2010), afirmam que as pesquisas realizadas por Dallacort et al. (2005) indicam a distribuição gama, como o meio probabilístico mais confiável na determinação de totais mensais de precipitação na área de modelagem agrometeorológica no planejamento agrícola. A distribuição de probabilidade gama incompleta tem sido considerada o modelo teórico que melhor ajusta os totais de chuvas mensais para períodos menores, sendo, portanto, o mais utilizado (HARGREAVES, 1973; FONSECA & ALBUQUERQUE, 1978; ARRUDA E PINTO, 1980; VAREJÃO-SILVA et al., 1984). O teste de Kolmogorov-Smirnov é baseado no módulo da maior diferença entre a probabilidade observada e a estimada, que é comparada com um valor tabelado de acordo com o número de observações da série sob teste (CATALUNHA et al., 2002). Cargnelutti Filho et al. (2004) afirmam que testes de aderência, como o Kolmogorov-Smirnov, amplamente utilizado (ASSIS et al., 1996), servem para comparar as probabilidades empíricas de uma variável com as probabilidades teóricas estimadas pela função de distribuição em teste, verificando se os valores da amostra podem razoavelmente ser considerados como provenientes de uma população com aquela distribuição teórica. Nos testes de aderência, a hipótese nula (H0) admite que a distribuição seja a especificada (normal, log-normal, gama e outras), com os seus parâmetros estimados com base nos dados amostrais (ASSIS et al., 1996; CATALUNHA et al., 2002). O teste de Kolmogorov-Smirnov pode ser utilizado tanto para dados agrupados quanto para dados individuais. De acordo com Catalunha et al. (2002) nos dados agrupados não há restrição quanto ao número nem ao valor das classes. É baseado no módulo da maior diferença entre a probabilidade observada e a estimada, que é comparada com um valor tabelado de acordo com o número de observações da série sob teste. Isto evita o aspecto cumulativo dos erros (VIEIRA et al., 2010). O teste de Kolmogorov-Smirnov é bastante utilizado para análise de aderências de distribuições em estudos climáticos conforme Assis et al. (1996) e Catalunha et al. (2002), e por ser um dos mais eficientes e utilizados em estudos sobre interpolação de dados espaciais de acordo com Mello et al. (2003) e Remacre et al. (2008), Araújo et al. (2008), contudo, o seu nível de aprovação de uma distribuição sob teste é muito elevado. Portanto este trabalho objetiva elaborar o zoneamento da aptidão climática para as principais culturas agrícolas econômicas do Estado da Paraíba, considerando a variabilidade natural do regime pluviométrico, estabelecida em três cenários.