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Título: Modelagem agrometeorológica com dados de reanálise para a cultura da soja na região oeste do Paraná
Título(s) alternativo(s): Agrometeorological modeling with reanalysis data for soybean crops in the west region of Paraná
Autor(es): Giovanella, Tharsos Hister
Orientador(es): Oliveira, Fabrício Correia de
Palavras-chave: Meteorologia agrícola
Soja
Climatologia agrícola
Banco de dados
Meteorology, Agricultural
Soybean
Crops and climate
Data bases
Data do documento: 27-Jun-2024
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Santa Helena
Citação: GIOVANELLA, Tharsos Hister. Modelagem agrometeorológica com dados de reanálise para a cultura da soja na região oeste do Paraná. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Santa Helena, 2024.
Resumo: A determinação dos potenciais produtivos das culturas permite identificar o impacto do clima e do manejo na produção agrícola, contribuindo com melhorias nas práticas de manejo e planejamento agrícola. A produtividade agrícola pode ser determinada usando modelos agrometeorológicos, que, quando calibrados regionalmente, aumentam a precisão das estimativas. Estes modelos se baseiam em dados meteorológicos para determinar os patamares produtivos. Contudo, a escassez de estações meteorológicas no Brasil limita a utilização desses modelos. Uma alternativa é o uso de bancos de dados meteorológicos de reanálise, como o NASA/POWER e o ERA5-Land. Esta pesquisa baseou-se na hipótese de que dados de reanálise são satisfatórios para estimar a Produtividade Potencial (PP), Produtividade Atingível (PA) e Yield Gap (YG), permitindo quantificar e separar as perdas devido ao déficit hídrico e manejo dos cultivos. O objetivo foi determinar o YG devido ao déficit hídrico (YGW) e ao manejo agrícola (YGM) para 50 municípios da mesorregião oeste do Paraná, usando dados meteorológicos de reanálise. A pesquisa foi realizada em quatro etapas. A primeira etapa envolveu a calibração do Ky da soja, obtida pela relação entre evapotranspiração atual e máxima e pela relação entre PA e produtividade máxima. A segunda etapa validou os dados de reanálise, comparando-os com dados de estações meteorológicas nos mesmos pontos. A validação utilizou índices estatísticos como Erro Absoluto Médio, Raiz Quadrada do Erro Médio, correlação de Pearson, concordância de Wilmott e coeficiente de Nash-Sutcliffe. A terceira etapa validou as estimativas de PP, PA e YG com dados de reanálise usando o modelo MZA-FAO e o Ky calibrado regionalmente. A quarta etapa envolveu a realização de estimativas de PP, PA e YG utilizando a base de dados de reanálise NASA/POWER, que apresentou o melhor desempenho na terceira etapa. As estimativas foram feitas para cada um dos 50 municípios da mesorregião oeste do Paraná, no período de 2007 a 2022. Foram determinados o YG por déficit hídrico e por manejo agrícola, além da Eficiência Climática (EC) e Eficiência Agrícola (EA) da cultura. A soja na região oeste do Paraná apresentou moderada sensibilidade ao estresse hídrico, com Ky de 0,57. Os valores de Ky para as fases fenológicas foram: 0,0 para o estabelecimento; 0,49 para a fase vegetativa; 0,52 para a reprodutiva e 0,32 na maturação. Os dados do ERA5-Land apresentaram melhor desempenho para temperatura máxima e mínima, umidade relativa do ar e velocidade do vento, enquanto o NASA/POWER foi superior na simulação de radiação líquida e evapotranspiração potencial. O NASA/POWER apresentou o melhor desempenho ao estimar PP e PA. A PP da região oeste variou de 7200 a 10800 kg ha⁻¹, com média de 8432,7±766,3 kg ha⁻¹. A PA variou entre 3400 e 5200 kg ha⁻¹, com média de 4237,5±429,0 kg ha⁻¹. O Yield Gap Water (YGW) variou de 3300 a 5300 kg ha⁻¹, com média de 4195,2±528,3 kg ha⁻¹. O Yield Gap Manejo (YGM) variou de 500 a 2000 kg ha⁻¹, com média de 1074,6±455,7 kg ha⁻¹. A EC foi de 46% a 56% e a EA variou entre 58% e 88%.
Abstract: The determination of crop productive potentials allows identifying the impact of climate and management on agricultural production, contributing to improvements in management practices and agricultural planning. Agricultural productivity can be determined using agrometeorological models, which, when regionally calibrated, increase the accuracy of estimates. These models rely on meteorological data to determine productive thresholds. However, the scarcity of meteorological stations in Brazil limits the use of these models. An alternative is the use of reanalysis meteorological databases, such as NASA/POWER and ERA5-Land. This research was based on the hypothesis that reanalysis data are satisfactory for estimating Potential Productivity (PP), Achievable Productivity (PA), and Yield Gap (YG), allowing the quantification and separation of losses due to water deficit and crop management. The objective was to determine the YG due to water deficit (YGW) and agricultural management (YGM) for 50 municipalities in the western mesoregion of Paraná, using reanalysis meteorological data. The research was conducted in four stages. The first stage involved the calibration of soybean's Ky, obtained from the relationship between actual and maximum evapotranspiration and the relationship between PA and maximum productivity. The second stage validated the reanalysis data by comparing them with data from meteorological stations at the same points. The validation used statistical indices such as Mean Absolute Error, Root Mean Square Error, Pearson correlation, Wilmott's agreement, and Nash-Sutcliffe efficiency coefficient. The third stage validated the estimates of PP, PA, and YG with reanalysis data using the MZA-FAO model and the regionally calibrated Ky. The fourth stage involved making estimates of PP, PA, and YG using the NASA/POWER reanalysis database, which showed the best performance in the third stage. The estimates were made for each of the 50 municipalities in the western mesoregion of Paraná, from 2007 to 2022. The YG due to water deficit and agricultural management, as well as the Crop Climate Efficiency (EC) and Agricultural Efficiency (EA), were determined. Soybean in the western region of Paraná showed moderate sensitivity to water stress, with a Ky of 0.57. The Ky values for the phenological stages were: 0.0 for establishment; 0.49 for the vegetative stage; 0.52 for the reproductive stage; and 0.32 for maturation. ERA5-Land data showed better performance for maximum and minimum temperature, relative humidity, and wind speed, while NASA/POWER was superior in simulating net radiation and potential evapotranspiration. NASA/POWER showed the best performance in estimating PP and PA. The PP in the western region varied from 7200 to 10800 kg ha⁻¹, with an average of 8432.7±766.3 kg ha⁻¹. The PA ranged from 3400 to 5200 kg ha⁻¹, with an average of 4237.5±429.0 kg ha⁻¹. The Yield Gap Water (YGW) ranged from 3300 to 5300 kg ha⁻¹, with an average of 4195.2±528.3 kg ha⁻¹. The Yield Gap Management (YGM) ranged from 500 to 2000 kg ha⁻¹, with an average of 1074.6±455.7 kg ha⁻¹. The EC ranged from 46% to 56% and the EA varied between 58% and 88%.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34921
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