Avaliação da relação seca/produtividade agrícola em cenário de mudanças climáticas

Abstract

As mudanças climáticas alertam para um possível aumento de eventos meteorológicos extremos em todo o mundo, sendo crescente a preocupação de como o clima pode mudar o ambiente e afetar a produção das culturas agrícolas. Este estudo investiga a relação entre a produtividade agrícola e a seca em algumas mesorregiões do estado de Minas Gerais, em cenários de mudanças climáticas. Foram utilizados dados meteorológicos diários projetados pelo modelo ECHAM5/MPI-OM, para o período de 2008 a 2020 para o cenário A1B. Utilizou-se a metodologia da zona agroecológica (AEZ) para estimar a produtividade futura do milho. Empregou-se o índice de seca Z de Palmer em um modelo de regressão linear com a produtividade do milho estimada pela metodologia da AEZ. O desempenho dos modelos foi verificado por meio das estatísticas: coeficiente de determinação (r²), raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE) e índice de concordância de Willmott (d). Os resultados do índice de concordância de Willmott variaram entre 0,48 e 0,90, e os valores de r² foram pouco expressivos. Contudo, a produtividade estimada pela metodologia AEZ projetou maiores perdas na produtividade do milho devido a limitações por água para os anos agrícolas de 2008/2009, 2009/2010, 2014/2015, 2018/2019 para as mesorregiões Triângulo/Alto Paranaíba, Central Mineira e Jequitinhonha.

Land cover changes and greenhouse gas emissions in two different soil covers in the Brazilian Caatinga

“…The Caatinga is a biome covered by semiarid vegetation with unique characteristics that make it an exclusive Brazilian biome (Gariglio et al, 2010;IBGE, 2004;Santos et al, 2011b). It covers an area of about 844,453 km 2 of the interior of the Northeast region, which is 11% of the Brazilian territory (Gariglio et al, 2010).…”

Four Decades of Hydrological Process Simulation of the Itacaiúnas River Watershed, Southeast Amazon

“…For validation of the results, we used the statistical indexes recommended by the International Precipitation Working Group (IPWG) and described by Liu et al (2013) and replicated by Adam and Vecchia (2011) and Serrão et al (2016). Thus, five statistical indexes were used: the Pearson correlation coefficient (r), the coefficient of determination (r²), the Nash-Sutcliffe efficiency coefficient (NS), the concordance index (CI) based on Willmott (1985), Hallak andPereira Filho (2011), andSantos et al (2011) and the quality coefficient (U) (Theil, 1966) for qualitative analysis. The following equations were used: Geodetic Sciences, 25(3): e2019018, 2019 Table 2.…”

Avaliação Estatística Entre as Estimativas De Precipitação Da Constelação GPM Com Trmm: Uma Análise a Bacia Hidrográfica Do Rio Solimões (Statistical Evaluation Between the Constellation of Precipitation Estimates With GPM Satellite Trmm: An Analysis of the River Basin Solimões)

“…Além do coeficiente de determinação o mês de outubro mostrou ainda excelentes valores no coeficiente de Nash-Sutcliffe, bem como no índice de concordância de Willmott sendo 1,0 a magnitude para ambos os indicies estatísticos estudados (SANTOS et al, 2011;ALENCAR et al, 2011). Isto demostra que as estimativas de precipitação entre os algoritmos 3B43 e IMERG estiveram melhor ajustadas neste mês.…”