Meteorologia e a Agricultura:   Modelos matemáticos.   Santiago Vianna Cuadra      4 de Dezembro de 2012.
Papel da Agrometeorologia  Sentelhas/Angelocci                        Fisiologia Vegetal          Construções             ...
Clima e Tempo  A Meteorologia Agrícola tem papel fundamental tanto no planejamento                 agrícola como nas tomad...
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Zoneamento – Portarias (219/2010 - RS)Nota técnica- Metodologia: parâmetros agrometeorológicos e fisiologia da cultura    ...
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Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa                    Informática Agropecuária                                                ...
Zoneamento Agrícola de Risco                                 Climático            Passo Fundo/RS                          ...
Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa                    Informática Agropecuária                                              o ...
Zoneamento Agrícola de Risco                                 Climático                         Passo Fundo/RS             ...
Zoneamento Agrícola de Risco                                 Climático                                                    ...
ZONEAMENTO AGROCLIMÁTICO DA CULTURA DA SOJA              NO ESTADO DE MATO GROSSO    CICLO : TARDIO                       ...
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Modelos biofísicos de agro-ecossistemas                                Kumar et al. (2005)
Genealogia dos modelos desuperfície terrestre                       Fonte: Costa 2009.
Simulação do balanço de massa    e energia nos ecossistemas                         wate r                                ...
Transferência de Energia e Massa   Adicionalmente, o modelo calcula explicitamente todos os fluxos de    energia (transfe...
Representação da Fotossíntese       An = Ag – Rd                         An: net photosynthesis                           ...
Estrutura da vegetação édeterminada pelo balanço do carbono         4 reservatórios de Carbono: Raiz, Caule, Folha e Grão ...
Fotossíntese e Transpiração:condutância estomática  Collatz equations (1991):  Leuning equation (1995):
Zoneamento Agrícola de Risco   Modelos Biofísicos        Climático
Inclusão de Culturas Agrícolas   Exemplo: Cana de Açúcar
Fatores Abióticos: Temperatura                                                  10                                        ...
Fatores Abióticos: Temperatura                           10                                              5                ...
Evapotranspiração Horária                                ET x T                                                           ...
Austrália – Agrometeorológico•   Três tratamentos de irrigação:         100 - reposição a taxa 1.0 x ETo        125 - repo...
Austrália                                9                                                                                ...
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Meso-Regiões (IBGE) –      Produtividade média (1990-2005)  •A produtividade                       81     média é bem     ...
Aplicando para Gana (África)Rendimento histórico simulado cana de açúcar para a região dorio Daka (Gana) sob uma série de ...
Grandes Desafios   Monitoramento ambiental   Planejamento Territorial   Previsão sazonal de Safra   Mudanças climática...
Portal Agromet
Portal Agromet
Monitoramento Ambiental:Fluxos de H2O, CO2 e CH4 do Ecossistema
Auxiliar no Planejamentoterritorial
8º DISME/INMET e CPPMet/UFPEL                                                                       Anomalia de TSM (oC)  ...
   Richard A. Muller (July 2012):                                     Mudanças Climáticas Globais
Berkeley Earth TeamSurface Temperature trends
Secas Recentes na Amazônia    Anomalias de Precipitação
Exemplo de TendênciasClimáticas na nossa região                   Fonte: Steinmetz et al. (2005)
Relação Produtividade e Temperatura• A relação geral entrea produtividade anual      simulada e a temperatura média é  sim...
IMPACTO DO AQUECIMENTO GLOBAL NA REDUÇÃO DO RISCO   DE FRIO EM ARROZ IRRIGADO NO RIO GRANDE DO SUL    Temperatura mínima d...
IMPACTO DO AQUECIMENTO GLOBAL NA REDUÇÃO DO RISCO   DE FRIO EM ARROZ IRRIGADO NO RIO GRANDE DO SUL    Temperatura mínima d...
Serviços dos Ecossistemas
Proposta de Atuação Integrada
Modelagem dosEcossistemas Naturais e Agrícolas                     Bonan et al., 2008. Science 320:1444-1449
Serviços Climáticos             Prestados pelos ecossistemas                                                              ...
Obrigado.           Santiago Vianna Cuadra         santiago.cuadra@embrapa.brhttp://www.cpact.embrapa.br/agromet/        4...
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Meteorologia aplicada aos ecossistemas santiago vianna cuadra

  1. 1. Meteorologia e a Agricultura: Modelos matemáticos. Santiago Vianna Cuadra 4 de Dezembro de 2012.
  2. 2. Papel da Agrometeorologia Sentelhas/Angelocci Fisiologia Vegetal Construções Fitopatologia/Ento Rurais mologia Meteorologia Agrícola Produção Animal Irrigação Produção Conservação Vegetal Preparo do do solo solo
  3. 3. Clima e Tempo A Meteorologia Agrícola tem papel fundamental tanto no planejamento agrícola como nas tomadas de decisão Planejamento Agrícola Tomadas de Decisão Minimiza o risco associado à atividade Baseado no clima local e no agrícola Baseadas nas condições do tempo balanço hídrico do solo que define vigentes e previstas, que definem as estações seca e úmida as condições atuais de temperatura e de disponibilidade hídrica do solo Zoneamento agroclimático Semeadura / Colheita, Irrigação, Preparo do Época mais adequada de semeadura solo, Controle fitossanitário, Medidas Planejamento topo e microclimático contra eventos adversosLCE 360 - Meteorologia Agrícola Sentelhas/Angelocci
  4. 4. O Clima (Variabilidade) e a Agricultura no estado do Rio Grande do SulMapa da diferençamédia entre a precipitaçãopluviométrica e aevapotranspiraçãopotencial (P-ETp) duranteos meses dedezembro, janeiro efevereiro (período 1976-2005) no Estado do RioGrande do Sul (Fonte:Fepagro, não publicado).
  5. 5. O Clima (Variabilidade) e a Agricultura no estado do Rio Grande do SulProdutividade das culturas de soja, milho e arroz irrigado, no Estado do RioGrande do Sul, em 23 safras agrícolas e anomalia da Temperatura daSuperfície do Mar (TSM), na região do Niño 3.4. As cores vermelha, azul ecinza representam, respectivamente, eventos de El Niño, La Niña e Neutros. 4,0 8,00 Niño 3.4 Soja Arroz Milho 3,0 7,00 Produtividade (Toneladas/ha) 2,0 6,00 Anomalia de TSM (oC) 1,0 5,00 0,0 4,00 -1,0 3,00 -2,0 2,00 -3,0 1,00 -4,0 - 2010/11 2011/12 1989/90 1990/91 1991/92 1992/93 1993/94 1994/95 1995/96 1996/97 1997/98 1998/99 1999/00 2009/10 2000/01 2001/02 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 Ano Safra
  6. 6. O Clima (Variabilidade) e a Agricultura noestado do Rio Grande do SulAlgumas recomendações técnicas gerais de convivência com o problema da deficiência hídrica em culturas anuais: Para a definição da época de semeadura, consultar o zoneamento agrícola para a cultura; Escalonar época de semeadura/plantio, utilizando cultivares de ciclo diferentes; Utilizar a densidade de plantas indicada para a cultura; Dar preferência ao plantio direto na palha ou mobilizar o mínimo possível o solo por ocasião do seu preparo e semeadura; Descompactar o solo, quando necessário; Observar a prática da rotação de culturas; Consultar o serviço de previsão de tempo e clima para o planejamento, manejo e execução das operações agrícolas; Racionalizar o uso da água e irrigar quando necessário preferencialmente nos períodos críticos, utilizando métodos mais eficientes para irrigação.
  7. 7. Modelos de Produtividade Agrícola Zoneamento Agrícola de Risco Climático Modelos de simulação do desenvolvimento, crescimento e produtividade de culturas – “Crop Models”. Modelos biofísicos de simulação do desenvolvimento, crescimento e produtividade de culturas.
  8. 8. Zoneamento – Portarias (219/2010 - RS)Nota técnica- Metodologia: parâmetros agrometeorológicos e fisiologia da cultura • Regime pluviométrico (chuvas – série de dados com mais de 10 anos); • Coeficiente de cultura (Kc) durante as fases fenológicas; • Balanço hídrico; • ISNA – Índice de Satisfação de Necessidade de Água;- Solos: simplificados em três classes • Tipo 1: > 10 e < 15% de argila • Tipo 2: < 35% de argila • Tipo 3: > 35% de argila Fonte: (Almeida, 2010) - Embrapa Clima Temperado
  9. 9. Zoneamento Agrícola de RiscoClimáticoÍndice de Satisfação das Necessidades Hídricas - ISNA 1 Yr/Ym 0,8 Genótipo 2 ISNA = ETr/ETm 0,6 0,4 0,2 Yr/Ym Genótipo 1 0 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 Rendimento em grãos ETr/ETm Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa Informática Agropecuária
  10. 10. Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa Informática Agropecuária ET (mm) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Es ta b Es . ta b Es . t D ab. es .V Climático D eg. es .V D eg. es .V D eg. es .V e ETr ETm Fl g. or Chuva es c. Fr ut if.Fase Fenológica Fr Passo Fundo/RS - Semeadura 10/09/04 ut if. Fr ut Fase Crítica if. Fr u M tif. at ur M ac . at ur ac . 0 de prob. 50 100 150 200 250 Zoneamento Agrícola de Risco Chuva (mm) valor do ISNA com 80%
  11. 11. Zoneamento Agrícola de Risco Climático Passo Fundo/RS Fase Crítica: Se ISNA>0,65 Semeadura 10/09/04 prod. assegurada 20000 100% Yp Produtividade - kg/ha 16000 Yr 12000Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa Informática Agropecuária 8000 4000 Ciclo 133 dias 0% 0 to to ão o ão iv en en aç aç at im cim et ur ific ec eg at es ut l M be .v Fr or es ta Fl D Es f(graus-dia) Fase Fenológica
  12. 12. Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa Informática Agropecuária o Temp. Ar ( C) - ET (mm) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 Es ta b Es . ta b. Es ta D ETr Passo Fundo/RS es b. .V Chuva Semeadura 10/11/04 D eg. Climático es .V e Fl g. or es ETm c. Fr ut if. Fr ut if. Fr ut Fase Crítica: if.Fase Fenológica Fr u M tif. at ur ac M at . ur M ac . at ur M ac . at ur ac . 80% de prob. 0 50 100 150 200 250 valor do ISNA com Chuva (mm) Zoneamento Agrícola de Risco
  13. 13. Zoneamento Agrícola de Risco Climático Passo Fundo/RS Produtividade Fase Crítica Se ISNA>0,65 Semeadura 10/11/04 assegurada prod. assegurada 16000 100% Yp 14000 Produtividade - kg/ha 12000 10000 YrFonte: (Marin, 2005) - Embrapa 8000 Informática Agropecuária 6000 4000 2000 117 dias 0% 0 to to ão o ão iv en en aç aç at im cim et ur ific ec eg at es ut l M be .v Fr or es ta Fl D Es f(graus-dia) Fase Fenológica
  14. 14. Zoneamento Agrícola de Risco Climático Cultura : SOJA (140 dias) - Dois Irmãos/TO 100% Out Nov Dez Set Jan 80% Nov Out L.Vermelho Dez Pr(ISNA>65%) 60%Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa Informática Agropecuária Ago Set L.Vermelho 40% Fev Amarelo Jan 20% Jul Neossolo Ago Fev Mar Quartzarênicos Mar Abr Mai Jun Jul 0% data de semeadura
  15. 15. ZONEAMENTO AGROCLIMÁTICO DA CULTURA DA SOJA NO ESTADO DE MATO GROSSO CICLO : TARDIO SOLO : TIPO 2 SEMEADURA : 01/10 a 10/10 - - -- 08º 38 -- 12º 58 -- F A V O R Á V E L 17º 18 - 45 km D E S F A V O R Á V E L 61º 40 56º 25 50º 58 - - -MAA/FINATEC/EMBRAPA-CNPSo-CPAC/DNAEE/INMET
  16. 16. ZONEAMENTO AGROCLIMÁTICO DA CULTURA DA SOJA NO ESTADO DE MATO GROSSO CICLO : TARDIO SOLO : TIPO 2 SEMEADURA : 01/11 a 10/11 - - -- 08º 38 -- 12º 58 -- F A V O R Á V E L 17º 18 - 45 km D E S F A V O R Á V E L 61º 40 56º 25 50º 58 - - -MAA/FINATEC/EMBRAPA-CNPSo-CPAC/DNAEE/INMET
  17. 17. ZONEAMENTO AGROCLIMÁTICO DA CULTURA DA SOJA NO ESTADO DE MATO GROSSO CICLO : TARDIO SOLO : TIPO 2 SEMEADURA : 01/12 a 10/12 - - -- 08º 38 -- 12º 58 -- F A V O R Á V E L 17º 18 - 45 km D E S F A V O R Á V E L 61º 40 56º 25 50º 58 - - -MAA/FINATEC/EMBRAPA-CNPSo-CPAC/DNAEE/INMET
  18. 18. Modelos biofísicos de agro-ecossistemas Kumar et al. (2005)
  19. 19. Genealogia dos modelos desuperfície terrestre Fonte: Costa 2009.
  20. 20. Simulação do balanço de massa e energia nos ecossistemas wate r snow LAI upper PAR, g s, ci, An physiologically based formulations T air, T leaf,qair, cs of canopy photosynthesis and conductance wate r snow physically-based model of snowLAI low er PAR, g s, ci , An temperature, extension and depth snow puddle T air, T leaf,qair, cs wate r ice T soil1 ice1 10 cm T soil2 ice2 15 cm T soil3 ice3 25 cm T soil4 ice4 50 cm Tsoil5 ice5 100 cm Tsoil6 ice6 200 cm physically-based model of soil temperature, soil moisture and soil ice with depth Tsoil7 7 ice7 400 cm Tsoil8 8 ice8 400 cm Figur e 2
  21. 21. Transferência de Energia e Massa Adicionalmente, o modelo calcula explicitamente todos os fluxos de energia (transferência de radiação e dissipação de calor) e massa entre os ecossistemas terrestres a Atmosfera dTu Su I u cu c w Wu Hu LvEu dt LAI u dTs Ss Is cs c w Ws Hs L v Es dt SAI dTl Sl I l c c w Wl Hl LvEl l dt LAI l f u LAI u H u f u SAI H s a Ta T12 b T34 T12 0 cp cp f l LAI l H l b T12 T34 1 fi g Tg T34 f i i Ti T34 0 cp f u LAI u E u f u SAI E s a qa q12 b q 34 q12 0 * f l LAI l E l b q12 q 34 1 fi g qg q 34 f i i q* (Ti ) q 34 0 Sg Ig g c p Tg T34 g L v q soil q * (Tsoil ) q 34 g Tg Tsoil 0
  22. 22. Representação da Fotossíntese An = Ag – Rd An: net photosynthesis Ag: gross photosynthesis Ag = min (Je, Jc , Js) Rd: maintenance respiration CO2i * Fotossíntese Limitada pela Luz: 3é eficiênciaJe 3 PAR CO2i 2 * quântica, * é ponto de compensação para fotos. bruta (Rubisco carboxylase/oxygenase). Vm CO2i *Jc Fotossíntese Limitada Pela Rubisco [O2 ] CO2i Kc 1 Ko Vm Vm ax Tvm Máxima capacidade da Enzima Rubisco * Jp * Fotossíntese Limitada Pela utilização daJc 3T 1 CO2i CO2i triose fosfato. Onde T=Vm/8.2
  23. 23. Estrutura da vegetação édeterminada pelo balanço do carbono 4 reservatórios de Carbono: Raiz, Caule, Folha e Grão (Sacarose)
  24. 24. Fotossíntese e Transpiração:condutância estomática Collatz equations (1991): Leuning equation (1995):
  25. 25. Zoneamento Agrícola de Risco Modelos Biofísicos Climático
  26. 26. Inclusão de Culturas Agrícolas Exemplo: Cana de Açúcar
  27. 27. Fatores Abióticos: Temperatura 10 5 365 csc4_2.3 Vm CO2i * 360 USR_0.3Jc 0 0 nee_0.3 USR_1.5 [O2 ] -5 355 NEE_1.5 CO2i Kc 1 -10 350 USR_2.3 Ko -10 NEE_2.3 345 -20 -15Todos os parâmetros 340 -30 -20utilizados no modelo da 335 -25fotossíntese limitada pela -40 330Rubisco são dependentes -50 Observado -30 9 11 13 15 17 325 Day_avgda temperatura, assim, as 8 10 12 14 16 18 10 4respostas da temperatura -60 Fc LAI NEE_IBISincorporadas no modelo 0 -70 0 NEE_USRsão críticos para a -10 5 10 15 20 25 30 35 40 3 NEE ( mol m-2 s-1)precisão do modelo -20 -10 -30 2 -40 -20 1 -50 NEE -60 -70 Simulado -30 10 12 13 15 17 19 20 22 24 25 27 29 30 32 34 36 12 29 0 5 2 9 6 3 0 7 4 1 8 5 2 9 6 3 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Temperatura
  28. 28. Fatores Abióticos: Temperatura 10 5 365 csc4_2.3 USR_0.3 360 0 nee_0.3 0 USR_1.5 355 -5 NEE_1.5 -10 USR_2.3 350 NEE_2.3 -10 345 -20 -15 340 -30 -20 335 -40 -25 330 -50 Observado -30 9 11 13 15 17 325 Day_avg 8 10 12 14 16 18 10 -60 Fc LAI 4 NEE_IBIS 0 NEE_USR -70 0 5 10 15 20 25 30 35 40 -10 3 NEE ( mol m-2 s-1) -20 -10 -30 2 -40 -20 -50 1 NEE -60 -70 Simulado -30 10 12 13 15 17 19 20 22 24 25 27 29 30 32 34 36 12 29 0 5 10 15 20 25 30 35 5 402 9 6 3 0 7 4 1 8 5 2 9 6 3 0
  29. 29. Evapotranspiração Horária ET x T ET x RH 0.8 0.8 Simulated Simulated 0.7 0.7 OBS OBS 0.6 0.6ET (mm.hour-1) ET (mm.hour-1) 0.5 0.5 0.4 0.4 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0.0 0.0 5 10 15 20 25 30 35 40 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Air Temperature (oC) Relative Humidity (%)
  30. 30. Austrália – Agrometeorológico• Três tratamentos de irrigação: 100 - reposição a taxa 1.0 x ETo 125 - reposição a taxa 1.25 x ETo FRW – Irrigação por sulco.
  31. 31. Austrália 9 60 Precipitation and Irrigation (mm.day-1) ObservadoEvapotranspiration (mm.day-1) Simulado 6 40 3 20 0 0 1 61 121 181 241 4 64 124 184 244 304 364 Days After Ratooning (DAR) rain irrigation (100) OBS (100) Simulated (100) 1.0 x ETo Cuadra et al. (2012)
  32. 32. Austrália 9 60 Precipitation and Irrigation (mm.day-1) ObservadoEvapotranspiration (mm.day-1) 6 Simulado 40 3 20 0 0 1 4 61 121 181 241 64 124 184 244 304 364 Days After Ratooning (DAR) rain irrigation (125) OBS (125) Simulated (125) 1.25 x ETo Cuadra et al. (2012)
  33. 33. Austrália 9 60 Precipitation and Irrigation (mm.day-1) ObservadoEvapotranspiration (mm.day-1) Simulado 6 40 3 20 0 0 1 61 121 181 241 4 64 124 184 244 304 364 Days After Ratooning (DAR) rain irrigation (FRW) OBS (FRW) Simulated (FRW) Sulco Cuadra et al. (2012)
  34. 34. Simulações para as meso-regiões doIBGE (4 maiores produtoras de cana) São José do Rio Preto Araçatuba Ribeirão Preto Baurú
  35. 35. Meso-Regiões (IBGE) – Produtividade média (1990-2005) •A produtividade 81 média é bem OBS Simulated 80 simulada para 79 todas as meso- Yield (t.ha-1) regiões 78 consideradas 77(desvios inferiores a 76 1,5%) 75 •Parte da Araçatuba Bauru Ribeirão S. J. do Rio variabilidade Preto Preto espacial foi Meso-Regions capturada nas simulações. Cuadra et al. (2012)
  36. 36. Aplicando para Gana (África)Rendimento histórico simulado cana de açúcar para a região dorio Daka (Gana) sob uma série de regimes de irrigação. A perspectiva de exportação de tecnologia de biocombustíveis do Brasil para Gana, e 18 outros países africanos (Ben Barka e Mlambo 2011), levanta questões urgentes sobre sustentabilidade ambiental e da capacidade de iniciativas do cultivo de culturas para aliviar a pobreza nesses países. Em particular, há uma necessidade urgente de avaliação rigorosa do delicado equilíbrio entre a produtividade, lucratividade, irriga ção, recursos hídricos e dos meios de subsistência da Black et al. (2012) população local.
  37. 37. Grandes Desafios Monitoramento ambiental Planejamento Territorial Previsão sazonal de Safra Mudanças climáticas e sues impactos na agricultura
  38. 38. Portal Agromet
  39. 39. Portal Agromet
  40. 40. Monitoramento Ambiental:Fluxos de H2O, CO2 e CH4 do Ecossistema
  41. 41. Auxiliar no Planejamentoterritorial
  42. 42. 8º DISME/INMET e CPPMet/UFPEL Anomalia de TSM (oC) 0,0 1,0 2,0 3,0 4,0 -4,0 -3,0 -2,0 -1,0 1989/90 1990/91 1991/92 1992/93 Niño 3.4 1993/94 1994/95 1995/96 Soja 1996/97 1997/98 1998/99 Arroz 1999/00 2000/01 2001/02 Ano Safra 2002/03 Milho 2003/04 2004/05 2005/06 Previsão sazonal de Safra 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11 2011/12 - 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 7,00 8,00 Produtividade (Toneladas/ha)
  43. 43.  Richard A. Muller (July 2012): Mudanças Climáticas Globais
  44. 44. Berkeley Earth TeamSurface Temperature trends
  45. 45. Secas Recentes na Amazônia Anomalias de Precipitação
  46. 46. Exemplo de TendênciasClimáticas na nossa região Fonte: Steinmetz et al. (2005)
  47. 47. Relação Produtividade e Temperatura• A relação geral entrea produtividade anual simulada e a temperatura média é similar a observada. • Ambas relaçõesapresentam um ajuste polinomial commáxima produtividade para temperaturas médias em torno de 23oC
  48. 48. IMPACTO DO AQUECIMENTO GLOBAL NA REDUÇÃO DO RISCO DE FRIO EM ARROZ IRRIGADO NO RIO GRANDE DO SUL Temperatura mínima do ar (Tn) menor ou igual a 15°C, no mês de fevereiro. Fonte: Steinmetz et al. (2005)
  49. 49. IMPACTO DO AQUECIMENTO GLOBAL NA REDUÇÃO DO RISCO DE FRIO EM ARROZ IRRIGADO NO RIO GRANDE DO SUL Temperatura mínima do ar (Tn) menor ou igual a 15°C, no mês de fevereiro. Fonte: Steinmetz et al. (2005)
  50. 50. Serviços dos Ecossistemas
  51. 51. Proposta de Atuação Integrada
  52. 52. Modelagem dosEcossistemas Naturais e Agrícolas Bonan et al., 2008. Science 320:1444-1449
  53. 53. Serviços Climáticos Prestados pelos ecossistemas biophysical regulation GHG regulation Climate regulation value Climate cooling 0warmingClimate tropical forest temperatre boreal forest sugarcane miscanthus evergreen montane forest Anderson-Teixeira et al. (2012) - Nature Climate Change
  54. 54. Obrigado. Santiago Vianna Cuadra santiago.cuadra@embrapa.brhttp://www.cpact.embrapa.br/agromet/ 4 de Dezembro de 2012.

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