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Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040: cenários e alternativas

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“Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040: cenários e alternativas” é o tema da apresentação que buscou simular cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas …

“Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040: cenários e alternativas” é o tema da apresentação que buscou simular cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas. Ela foi exibida durante o 2º Workshop sobre Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040, realizado nos dias 14 e 15 de abril, em São José dos Campos, São Paulo. Autor: Eduardo Monteiro (Embrapa). Para saber mais, acesse: http://ow.ly/w5K2k

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  • 1. AGRICULTURA 2° Workshop Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040: cenários e alternativas
  • 2. Concepção de trabalho: Modelos de culturas Setor: Agricultura Modelos: Simples ou Complexos f(disponibilidade de dados) Dados de entrada Resultados Meteorológicos: Chuva, temperatura, radiação, vento, umidade do ar. Solos: classificação, natureza e propriedades, profundidade, CAD... Sistemas de produção: parâmetros de manejo Culturas: Grãos: soja, milho, arroz, feijão, trigo... Industriais: cana, algodão, mandioca, girassol... Frutíferas: banana, uva, mação, pêssego, manga... Florestais: pinus, eucalipto, acácia.... Forrageiras: Brachiaria, Panicum, Cenchrus... Agrícolas, por cultivo: a) Viabilidade (sim e não); b) Locais x épocas de cultivo; c) Produtividade.
  • 3. Concepção de trabalho: Modelos de culturas Setor: Agricultura Dados de entrada Resultados de culturas Modelos econômicos Impactos econômicos Econômicos: a) Preço de terras; b) Renda Líquida; Tecnológicos: a) Adoção de insumos; b) Mudanças no sistema de produção ou de cultura - Econométricos (estatístico, populacional); - Otimização (maior detalhamento por fator).
  • 4. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas” • 2009 -2013 PC7–CAFForrageiras (Brach.brizanta,Panicum, Cenchrus,Luliumepalma forrageira) PC6–CAFFlorestais (pinus,eucalipto, bracatinga,acácia,paricá, tachibranco,teca,araucária eseringueira) PC5–CAFFrutíferas (pêssego,maçã,pêra,uva, banana,mangaecoco) PC4–CAFIndustriais (mamona,algodão,girassol, mandioca,canaelaranja) PC3–CAFGrãos (soja,trigomilho,sorgo, arrozefeijão) PC1 – Gestão da Rede (execução e infra-estrutura do Projeto) PC2 – Análise de Tendências PC8 – Análise Econômica dos Cenários Agrícolas Futuros PC9 – Tecn. de Informação para Base de Dados e Simulação
  • 5. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
  • 6. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
  • 7. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
  • 8. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
  • 9. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
  • 10. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas” Culturas Produção atual Valor da produção Área Potencial atual Cenário B2 - % de variação em relação à área ou produção atual Cenário A2 - % de variação em relação à área ou produção atual (toneladas) (R$1.000) (km 2 ) 2020 2050 2070 2020 2050 2070 Algodão 2.898.721 2.831.274 4.02 9.507 -11,04 -14,17 -15,71 -11,07 -14,40 -16,12 Arroz 11.526.685 4.305.559 4.168.806 -08,56 -12,53 -14,31 -09,70 -12,32 -14,19 Café 2.573.368 9.310.493 395.976 -06,75 -18,32 -27,61 -9,48 -17,15 -33,01 Cana 457.245.516 16.969.188 619.422 170,93 146,77 143,42 159,76 138,58 118,18 Feijão 3.457.744 3.557.632 4.137.837 -04,35 -10,01 -12,75 - 4,36 -10,21 - 13,30 Girassol ----- ------- 4.440.650 -14,10 -16,63 -18,25 -14,16 -16,47 -18,17 Mandioca 26.639.013 4.373.156 5.169.601 -02,51 07,29 16,61 -03,15 13,48 21,26 Milho 42.661.677 9.955.266 4.381.791 -12,17 -15,13 -16,98 -11,98 -15,18 -17,28 Soja 52.454.640. 18.470.711 2.790.265 -21,62 -29,66 -34,86 -23,59 -34,15 -41,39
  • 11. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas” • 2009 -2013
  • 12. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas” Arquitetura Computadores Dedicados Computadores Não-Dedicados Servidor Web (SCenAgri) Grade Computacional Hardware 220 núcleos de processamento 440 threads Mais de 60 TB de armazenamento
  • 13. • 2009 -2013
  • 14. • 2009 -2013
  • 15. Projeto concluído: “Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas” • Experimentação • Câmaras de crescimento • FACE • Integração modelagem da produção e modelagem de doenças e pragas • Processo de Simulação • Formas de divulgação: incertezas/probabilidades • Análise Econômica Futuro – próximas etapas • Modelos de Circulação Global e Regionalizados: RegCM3, PRECIS, ETA, IPCC4… + 10 outros modelos • Simulação estatística de futuro próximo com base em dados históricos. Qualidade. • Escala temporal: diária, decendial, mensal... • Modelagem Estocástica • Modelagem de Processos • Modelagem de produção • Processos Fisiológicos: Fotossíntese e Respiração • Processos Fisiológicos: Efeito da T / Fertilização por CO2 • Avanço Tecnológico: Genética/Técnicas produtivas Dados de Entrada Modelos Simulação/análise
  • 16. Projeto em andamento: “Intercomparação, aprimoramento e adaptação de modelos de simulação de culturas agrícolas para aplicação em mudanças climáticas – AgMIP BR” • AgMIP internacional The Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project http://www.agmip.org/
  • 17. Projeto em andamento: “Intercomparação, aprimoramento e adaptação de modelos de simulação de culturas agrícolas para aplicação em mudanças climáticas – AgMIP BR” • AgMIP-Br (SCAF, AgMIP internacional) • Incorporar o estado da arte em produtos de clima e as melhorias em modelos de culturas nas avaliações regionais e globais de impactos futuros; • Incluir vários modelos, cenários, locais, culturas e participantes para explorar a incerteza e o impacto de dados e opções metodológicas; • Integrar especialistas regionais em agronomia, economia e clima para fundamentar simulações aplicadas; • Criar estrutura para identificar e priorizar as estratégias de adaptação.
  • 18. Projeto em andamento: “Intercomparação, aprimoramento e adaptação de modelos de simulação de culturas agrícolas para aplicação em mudanças climáticas – AgMIP BR” Rosenzweig et al., 2013 https://www.agmip.org/about-us/approach/
  • 19. Projeto em andamento: “Intercomparação, aprimoramento e adaptação de modelos de simulação de culturas agrícolas para aplicação em mudanças climáticas” AgMIP-Br Plataformas de modelos: DSSAT, APSIM, STICS, EPIC Culturas: Soja, Milho, Trigo, Arroz irrigado, Arroz terras altas, Feijão, Caupi, Cana, Videira e Pastagens. DADOS dos MODELOS CLIMÁTICOS (diários ou 6h ou 1h): a) Chuva; b) Temperatura (min, max); c) Radiação; d) Vento; e) Umidade do ar.
  • 20. Uso de dados em modelagem, Dados de modelos climáticos: Conforme recebido para projeto SCAF: Media compensada diária de temperatura [k] Max diaria de temp do ponto de orvalho [k] Max diária da componente u do vento a 10 m [m/s] Max diária da componente v do vento a 10 m [m/s] Mín diária de temp do ponto de orvalho [k] Mín diária da componente u do vento a 10 m [m/s] Mín diária da componente v do vento a 10 m [m/s] Prec diária acumulada [mm/dia] Media simples diária de temperatura [k] Acumulo diário de radiacao de onda curta [w/m2] Acumulo diário de radiacao de onda longa [w/m2] Temperatura max diária [k] Temperatura mín diária [k] AR-4 6h em 6h Extrações: - Diárias - Mensais Formato: GRIB (binário)
  • 21. Uso de dados em modelagem, Novos dados de modelos climáticos: Variáveis: a) Chuva; b) Temperatura (min, max); c) Radiação; d) Vento; e) Umidade do ar. (Convertidos de acordo com as necessidades, a partir do formato de saída dos modelos) AR-5 6h em 6h Extrações: - Diárias - Mensais Formatos de arquivo: Desejável: NetCDF, GeoTiff, CSV
  • 22. Impactos Setoriais
  • 23. Impactos Setoriais
  • 24. Impactos Setoriais
  • 25. 1. Integração pastagem-lavoura 2. Sistemas florestais 3. Plantio direto 4. Arborização de cafezais 5. Convivência com a seca 6. Melhoramento genético e transgenia Medidas adaptativas
  • 26. PC7–CAFForrageiras -Brach.brizantaPanicum CenchrusLuliumepalma forrageira- PC6–CAFFlorestais -pinuseucaliptobracatinga acáciaparicátachibrancoteca araucáriaeseringueira- PC5–CAFFrutíferas -pêssegomaçãpêrauvabanana mangaecoco- PC4–CAFIndustriais -mamonaalgodãogirassol mandiocaelaranja- PC3–CAFGrãos -sojatrigomilhosorgoarroze feijão- PC1 – Gestão da Rede - execução e infra-estrutura do Projeto- PC2 – Análise de Tendências PC8 – Análise Econômica dos Cenários Agrícolas Futuros PC9 – Tecn. de Informação para Base de Dados e Simulação SCAF - Simulação de Cenários Agrícolas Futuros
  • 27. AM MATAATL PAMPA PANTANAL CAATINGA CERRADOS FLORESTAS GRÃOS PECUÁRIA MODELAGEM DOS SISTEMAS MODELAGEM SÓC.ECON.AMBIENTAL SENS REMOTO / CLASSIF SISTEMAS DE INFORMAÇÃO / INTEGRAÇÃO Grãos Pecuária Florestas Projetos GEE - Estoques de C e emissões agrícolas- : -AGROGASES -GEE Pecuária PECUS -GEE Grãos FLUXUS -GEE Florestas SALTUS
  • 28. eduardo.monteiro@embrapa.br Obrigado

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