Impacto das mudanças climáticas no Brasil e sua influência no cultivo e na produtividade do milho: uma abordagem multi-modelos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Duarte, Yury Catalani Nepomuceno
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11042023-164804/
Resumo: O Brasil é um dos principais produtores de milho do mundo e variáveis como genótipo, ambiente, clima e manejo atuam conjuntamente afetando o desenvolvimento das lavouras de milho tornando essa atividade rural altamente complexa e sujeita interferências externas. Em paralelo, o efeito das mudanças climáticas nas médias de temperatura e chuva apontam, cada vez mais, para cenários ainda mais desafiadores e restritivos. Nesse contexto, o uso de modelos de simulação de culturas é amplamente difundido e aceito para se estimar a produtividade do milho da mesma forma que os modelos de simulação global do clima (GCMs em inglês) são a melhor alternativa para se simular as condições futuras de temperatura e chuva. Sendo assim, o presente estudo teve por objetivo avaliar o efeito das mudanças climáticas na cultura do milho através da associação entre modelos de simulação de cultura e GCMs para melhor entender sobre os efeitos e os riscos à segurança alimentar do país. Primeiramente, foram selecionados cinco modelos de simulação da cultura do milho: MZA-FAO, DSSAT-Ceres Maize, APSIM-Maize, MONICA-Maize e WOFOST-Maize, para então serem devidamente calibrados a partir dos dados de experimentos de campo desenvolvidos pela Embrapa Milho e Sorgo em 79 localidades brasileiras entre 2003 e 2009. Após a calibração e validação dos modelos, a combinação dos resultados através da média dos modelos (ensemble) se mostrou superior ao resultado dos modelos quando avaliados individualmente, mostrando que o uso combinado de modelos de simulação de culturas reduz os erros de simulação, sendo uma técnica altamente indicada para estudos de simulação e previsão das safras de milho em detrimento do uso de modelos individuais. Um segundo objeto desse estudo foi o dimensionamento do efeito das mudanças climáticas de médio e longo prazo na temperatura (máxima e mínima) e na chuva em 97 cidades brasileiras através da seleção representativa dos diferentes GCMs segmentando-os em classes com base no efeito das mudanças climáticas nos seguintes grupos: quente e seco, quente e úmido, médio, frio e seco, frio e úmido. Os resultados de cada modelo selecionado foram combinados através da média e comparados a baseline climática de cada cidade, definida pelo período entre 1980 e 2009. Foi possível identificar o efeito de aumento na temperatura média de todas as regiões estudadas, com efeito mais pronunciado nas regiões Centro-Oeste e Nordeste. O efeito das mudanças climáticas na chuva não apresentou padrão de mudança bem definido. Finalmente, o objetivo final do estudo foi de avaliar o efeito dos cenários de clima futuro de médio e de longo prazo na produtividade potencial e atingível do milho em 97 cidades brasileiras sob a influência duas diferentes forçantes radiativas: RCP 4.5 e RCP 8.5. Os cenários climáticos futuros determinados pelos 5 GCMs representativos selecionados para cada local foi integrado ao ensemble dos modelos e simulação da produtividade do milho. Os resultados obtidos apontam queda tanto na produtividade potencial (PP) quanto na produtividade atingível (PA) do milho para as épocas de safra e de safrinha em todas as regiões avaliadas. Os resultados sugerem ainda um possível deslocamento no eixo produtivo do milho no Brasil, que hoje se concentra na região Centro-Oeste, em direção a região Sul, visto o grande impacto das mudanças climáticas na produtividade do milho nessa região, principalmente no período da safrinha. Vale ressaltar que, devido à grande incerteza nos resultados de chuva gerados pelos GCMs e a grande influência da chuva no resultado da produtividade do milho, os apontamentos dados pelo estudo devem ser interpretados com cuidado.
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Nesse contexto, o uso de modelos de simulação de culturas é amplamente difundido e aceito para se estimar a produtividade do milho da mesma forma que os modelos de simulação global do clima (GCMs em inglês) são a melhor alternativa para se simular as condições futuras de temperatura e chuva. Sendo assim, o presente estudo teve por objetivo avaliar o efeito das mudanças climáticas na cultura do milho através da associação entre modelos de simulação de cultura e GCMs para melhor entender sobre os efeitos e os riscos à segurança alimentar do país. Primeiramente, foram selecionados cinco modelos de simulação da cultura do milho: MZA-FAO, DSSAT-Ceres Maize, APSIM-Maize, MONICA-Maize e WOFOST-Maize, para então serem devidamente calibrados a partir dos dados de experimentos de campo desenvolvidos pela Embrapa Milho e Sorgo em 79 localidades brasileiras entre 2003 e 2009. Após a calibração e validação dos modelos, a combinação dos resultados através da média dos modelos (ensemble) se mostrou superior ao resultado dos modelos quando avaliados individualmente, mostrando que o uso combinado de modelos de simulação de culturas reduz os erros de simulação, sendo uma técnica altamente indicada para estudos de simulação e previsão das safras de milho em detrimento do uso de modelos individuais. Um segundo objeto desse estudo foi o dimensionamento do efeito das mudanças climáticas de médio e longo prazo na temperatura (máxima e mínima) e na chuva em 97 cidades brasileiras através da seleção representativa dos diferentes GCMs segmentando-os em classes com base no efeito das mudanças climáticas nos seguintes grupos: quente e seco, quente e úmido, médio, frio e seco, frio e úmido. Os resultados de cada modelo selecionado foram combinados através da média e comparados a baseline climática de cada cidade, definida pelo período entre 1980 e 2009. Foi possível identificar o efeito de aumento na temperatura média de todas as regiões estudadas, com efeito mais pronunciado nas regiões Centro-Oeste e Nordeste. O efeito das mudanças climáticas na chuva não apresentou padrão de mudança bem definido. Finalmente, o objetivo final do estudo foi de avaliar o efeito dos cenários de clima futuro de médio e de longo prazo na produtividade potencial e atingível do milho em 97 cidades brasileiras sob a influência duas diferentes forçantes radiativas: RCP 4.5 e RCP 8.5. Os cenários climáticos futuros determinados pelos 5 GCMs representativos selecionados para cada local foi integrado ao ensemble dos modelos e simulação da produtividade do milho. Os resultados obtidos apontam queda tanto na produtividade potencial (PP) quanto na produtividade atingível (PA) do milho para as épocas de safra e de safrinha em todas as regiões avaliadas. Os resultados sugerem ainda um possível deslocamento no eixo produtivo do milho no Brasil, que hoje se concentra na região Centro-Oeste, em direção a região Sul, visto o grande impacto das mudanças climáticas na produtividade do milho nessa região, principalmente no período da safrinha. Vale ressaltar que, devido à grande incerteza nos resultados de chuva gerados pelos GCMs e a grande influência da chuva no resultado da produtividade do milho, os apontamentos dados pelo estudo devem ser interpretados com cuidado.Brazil is one of the main corn producers in the world and variables such as genotype, environment, climate and management act together, affecting the development of corn crops, making this rural activity highly complex and subject to external interference. At the same time, the effect of climate change on average temperature and rainfall increasingly points to even more challenging and restrictive scenarios. In this context, the use of crop simulation models is widely disseminated and accepted to estimate maize productivity in the same way that global climate simulation models (GCMs) are the best alternative to simulate future crop conditions, temperature and rain. Therefore, the present study aimed to evaluate the effect of climate change on the corn crop through the association between crop simulation models and GCMs to better understand the effects and risks to food security in the country. First, five maize crop simulation models were selected: MZA-FAO, DSSAT-Ceres Maize, APSIM-Maize, MONICA-Maize and WOFOST-Maize, to then be duly calibrated based on data from field experiments developed by Embrapa Milho e Sorgo in 79 Brazilian locations between 2003 and 2009. After calibrating and validating the models, the combination of results through the average of the models (ensemble) proved to be superior to the result of the models when evaluated individually, showing that the combined use of crop simulation models reduces simulation errors, being a technique highly indicated for studies of simulation and forecast of corn harvests in detriment of the use of individual models. A second object of this study was to measure the effect of medium and long-term climate changes on temperature (maximum and minimum) and rainfall in 97 Brazilian cities through a representative selection of different GCMs, segmenting them into classes based on the effect of changes climate into the following groups: hot and dry, hot and humid, medium, cold and dry, cold and humid. The results of each selected model were combined through the average and compared to the climatic baseline of each city, defined by the period between 1980 and 2009. It was possible to identify the effect of an increase in the average temperature of all the regions studied, with a more pronounced effect in the regions Midwest and Northeast. The effect of climate change on rainfall has not shown a well-defined pattern of change. Finally, the final objective of the study was to evaluate the effect of medium and long-term future climate scenarios on corn yield in 97 Brazilian cities under the influence of two different radiative forcings: RCP 4.5 and RCP 8.5. The future climate scenarios determined by the 5 representative GCMs selected for each location were integrated into the ensemble of models and simulation of corn productivity. The results obtained point to a decrease in both the potential yield (PP) and the attainable yield (AP) of corn for the harvest and off-season in all evaluated regions. The results also suggest a possible shift in the production axis of corn in Brazil, which today is concentrated in the Midwest region, given the great impact of climate change on corn productivity in this region, especially in the off-season. It is noteworthy that, due to the great uncertainty in the rainfall results generated by the GCMs and the great influence of rain on the result of corn productivity, the notes given by the study must be interpreted carefully.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSilva, Iran Jose Oliveira daDuarte, Yury Catalani Nepomuceno2023-02-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-11042023-164804/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2023-04-13T17:07:16Zoai:teses.usp.br:tde-11042023-164804Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-04-13T17:07:16Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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