Pesquisas concluídas
2021-2023 – Avaliação da precipitação e da evapotranspiração nas áreas de vegetação secundária na Amazônia
Os ecossistemas oferecem serviços indiscutivelmente essenciais para manutenção do equilíbrio da vida na Terra e sua degradação pode causar impactos negativos em diferentes esferas. A perda da vegetação, por exemplo, pode provocar alterações na oferta de serviços ecossistêmicos como a regulação do clima. Na Amazônia, esse benefício pode ser reduzido com a perda florestal e mesmo com o surgimento da vegetação secundária, pode não ser recuperado. A vegetação secundária (VS) é o uso do solo que mais cresce na Amazônia e geralmente resulta do abandono de áreas com baixo teor de nutrientes para cultivo e utilizadas para pastagem ou da rotação (pousio) de terras cultiváveis. Diante disso, esse projeto tem como objetivo avaliar a mudança nos padrões da precipitação e da evapotranspiração nas áreas de vegetação secundária (VS) em comparação com as áreas de vegetação primária (VP) na Amazônia para diferentes escalas e verificar a influência deste tipo de cobertura da terra na oferta do serviço de regulação climática. Serão utilizados conjuntos de dados de vegetação primária, secundária, precipitação e evapotranspiração de alta resolução espacial e temporal. Através desses dados será realizada uma agregação para diferentes escalas espaciais fundamentadas em estudos empíricos para todos os dados e uma modelagem específica adicional para os dados de precipitação para reduzir os efeitos da localização geográfica, elevação e variabilidade interanual. Com isso, será realizado o cruzamento das informações de VP e VS com os resultados da variabilidade da precipitação e evapotranspiração e serão elaborados gráficos e mapas que apontem as possíveis relações entre as variáveis de precipitação e evapotranspiração com a idade e a porcentagem de área de VS comparado à VP. Essas informações podem auxiliar no desenvolvimento de políticas de conservação dos ecossistemas, na tomada de decisões para mitigar os impactos negativos da perda de vegetação no clima e contribuir para antecipar os efeitos do desmatamento e do recrescimento vegetal em atividades econômicas como a agricultura.
2019-2023 – Avaliação das tendências dos eventos extremos de precipitação e temperatura e seus impactos nas culturas de soja e milho para o Brasil: uma abordagem histórica e futura
O aumento da frequência, intensidade e duração dos eventos extremos de precipitação e temperatura coloca em risco vários setores da economia que são relacionados com o clima, como a agricultura. A ocorrência de eventos extremos na agricultura leva à perda de produção, e no caso das grandes commodities brasileiras como soja e milho, pode acarretar em oscilação dos preços de mercado e comprometer a segurança alimentar. Há a necessidade de entender como os eventos extremos de temperatura e precipitação impactaram as culturas de soja e milho ao longo dos anos no Brasil e como será a tendência futura destes eventos extremos em cenários de mudanças climáticas e uso do solo, a fim de aumentar a resiliência e traçar estratégias de adaptação destes cultivos. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo utilizar índices de eventos extremos de precipitação e temperatura, bem como índices de vegetação oriundos de sensoriamento remoto para detectar a ocorrência destes eventos extremos durante o período de crescimento destas culturas e relacioná-los com as mudanças na produtividade, área plantada e preços dessas culturas anualmente, no período de 1985 a 2018. Será aplicada análise de correlação de Pearson e regressão múltipla para avaliar a relação de cada índice de evento extremo com a produtividade, área plantada e preços das commodities. O teste de Mann-Kendall será aplicado para avaliar a tendência de cada índice em dois cenários futuros de mudanças climáticas e uso do solo do sexto relatório do IPCC, para o período de 2020 a 2100. Os resultados deste trabalho contribuirão para o desenvolvimento de uma agricultura climaticamente inteligente no Brasil.
2019-2021 – Datas de plantio e início da estação chuvosa no Oeste da Bahia no período de 2000 a 2018
O agronegócio é um dos fatores-chave para o rápido crescimento econômico brasileiro, destacando-se os elevados valores dos índices de exportações de soja, milho e algodão nas últimas décadas. Isso se deve, em grande parte, ao incremento tecnológico, sobretudo em regiões de cerrado como o oeste da Bahia. Parte dos elevados índices de produtividade anuais são decorrentes do sistema dupla safra, que permite ao produtor acomodar o plantio de mais de uma safra em uma mesma área de cultivo. O sistema de dupla safra, quando implementado em áreas de sequeiro é altamente dependente do início da estação das chuvas. Dessa forma, conhecer detalhadamente esse período é essencial para uma gestão agrícola de alto rendimento, pois pode determinar o sucesso desse sistema. O estudo busca avaliar a relação entre as datas de plantio e o início de estação chuvosa em agricultura de sequeiro no Oeste da Bahia, bem como avaliar como esta difere das datas de plantio sob o sistema irrigado. Visando atender aos objetivos do estudo serão utilizados índices vegetativos derivados da fusão das imagens Landsat-MODIS com alta resolução temporal e espacial para identificar as datas de plantio das culturas agrícolas. Também serão feitas estimativas do início da estação das chuvas por meio da metodologia de Anomalous Accumulation a partir dos produtos CHIRPS. Por fim, será testada a influência da estação chuvosa na data de plantio das culturas para a região oeste da Bahia sob duas condições de manejo de cultivo: sequeiro e irrigado. O presente estudo será de grande importância para a gestão agrícola da região, visto que no Brasil não há um banco de dados sobre datas de plantio de diferentes culturas e tampouco há estudos que visam relacionar as datas de plantio e o início da estação das chuvas.
2018-2020 – Ocorrência de chuvas extremas relacionadas a desastres naturais em Minas Gerais para cenários de mudanças climáticas
Este trabalho tem como objetivo principal avaliar a ocorrência de chuvas extremas relacionadas a desastres naturais em Minas Gerais para cenários de mudanças climáticas. Objetivos específicos: a) Relacionar a ocorrência de desastres naturais associados a chuvas intensas observadas em Minas Gerais; b) Determinar a recorrência das chuvas intensas relacionadas a desastres naturais em Minas Gerais em cenários de mudanças climáticas.
2017-2019 – Avaliação do risco climático futuro em sistemas safra-safrinha para o Brasil
O Brasil é um dos principais produtores e exportadores de soja e milho do mundo, atividade econômica que desempenha importante papel para a economia nacional. Com o aumento populacional esperado nos próximos anos, é estimada uma maior demanda mundial de cereais, entre eles, soja e milho, e há grande expectativa de que o Brasil possa contribuir com o fornecimento desses cereais. Neste sentido, os sistemas safra-safrinha, em que o produtor semeia o milho na mesma área após a colheita da soja, deverão ser importantes para o atendimento desta demanda no futuro. Tais sistemas são dependentes das condições climáticas e estudos indicam que mudanças nas precipitações e na duração da estação seca tem ocorrido no centro-norte da América do Sul em função da mudança na composição atmosférica e do desmatamento da Amazônia e do Cerrado, o que pode ameaçar a viabilidade do sistema safra-safrinha nos próximos anos. Dessa forma, propõe-se avaliar e quantificar o risco climático futuro a partir de cenários de mudanças climáticas na produção de milho safrinha, e consequentemente em sistemas safra-safrinha nas principais regiões produtoras do Brasil, utilizando um modelo de culturas agrícolas para avaliar os efeitos do clima simulado por modelos do CMIP5 sob dois cenários climáticos que se diferenciam principalmente pelo montante de área desmatada da Amazônia e Cerrado. Os resultados desta avaliação são importantes para manter sistemas safra-safrinha produtivos até a metade deste século. O projeto recebeu financiamento do Fundo de Pesquisas do DEA/UFV no valor de R$5.670,00.