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AVALIAÇÃO DOS IMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NO
    ZONEAMENTO AGRÍCOLA UTILIZANDO ANOMALIAS DE TEMPERATURA E
             PRECIPITAÇÃO DOS MODELOS HADCM3 E IPCM4


        Jurandir Zullo Junior1, Celso Macedo Junior2, Hilton S. Pinto3, Eduardo D. Assad4,
                                     Giampaolo Q. Pellegrino5
1
  Eng.Agrícola, Matemático, Pesquisador, Cepagri/Unicamp, Campinas – SP, Fone: (19)35212461, E-mail: jurandir@cpa.unicamp.br,
Bolsista CNPq
2
  Mestrando, Unicamp, Campinas – SP, Bolsista FAPESP
3
  Professor Associado, IB e Cepagri/Unicamp, Campinas – SP, Bolsista CNPq
4
  Pesquisador, Embrapa Informática Agropecuária, Campinas – SP, Bolsista CNPq
5
  Pesquisador, Embrapa Informática Agropecuária, Campinas – SP




    Apresentado no XVII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia – 18 a 21 de Julho de 2011
                    – SESC Centro de Turismo de Guarapari, Guarapari - ES.


RESUMO: O trabalho teve o objetivo principal de aprimorar a metodologia utilizada para
gerar cenários de impactos de mudanças climáticas no zoneamento agrícola do Brasil. A área
de estudo foi o Estado de São Paulo e os modelos escolhidos foram o HADCM3 e o IPCM4.
Foram empregadas anomalias de temperatura e/ou precipitação e as culturas anuais escolhidas
foram arroz, feijão, milho, soja, sorgo, trigo e cevada. Foi desenvolvido um sistema de
simulação que permitiu a geração de 25.488 mapas de risco colocados à disposição na
internet. O desempenho das simulações foi distinto para os dois modelos climáticos
utilizados, ressaltando a importância da escolha deles nos estudos de impactos das mudanças
climáticas. As anomalias de temperatura do IPCM4 e as de precipitação do HADCM3 foram
as que produziram as maiores reduções das áreas de baixo risco climático. A forma de
incorporação das anomalias de precipitação nas simulações é uma contribuição do trabalho
que pode ser útil em trabalhos futuros.


PALAVRAS-CHAVE: Zoneamento agrícola, Riscos climáticos, Simulação matemática


ABSTRACT: This paper had the main objective of improving the methodology that has been
used to generate scenarios of climate change impacts in the agricultural zoning of Brazil. The
study area was the State of Sao Paulo and the models chosen were HADCM3 and IPCM4.
Anomalies of temperature and/or precipitation were used and the annual crops selected were
rice, beans, corn, soybeans, sorghum, wheat and barley. A simulation system was developed
and produced 25,488 risk maps available in the internet. The simulations were different for
the two climate models and anomalies used, emphasizing the importance of their choice
(models and anomalies) in studies of climate change impacts. Temperature anomalies of
IPCM4 and precipitation anomalies of HADCM3 gave the greatest reductions in areas of low
climate risk. The method used to incorporate the anomalies of precipitation is a contribution
of this paper that can be useful in future works.


KEYWORDS: Agricultural zoning, Climate Risks, Mathematical simulation
INTRODUÇÃO: Este trabalho teve o objetivo principal de aprimorar a metodologia que é
utilizada desde 2001 para gerar cenários de impactos que as possíveis mudanças climáticas,
disponíveis na literatura, poderão provocar nos calendários de plantio de algumas das
principais culturas do país, elaborados anualmente pelo Programa de Zoneamento Agrícola do
Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), como parte da política
agrícola nacional, desde 1995.
A área de estudo foi o Estado de São Paulo devido à sua importância para o agronegócio
nacional, à boa disponibilidade de dados climáticos e agronômicos necessários para a
definição dos riscos climáticos e pela sua localização em uma região de transição climática,
com possibilidade de ocorrência de eventos distintos que podem causar impactos na
agricultura, tais como geada, onda de calor, veranico e excesso de chuvas. Ou seja, trata-se de
uma região adequada para o desenvolvimento e teste de metodologias a serem utilizadas
posteriormente em áreas mais amplas e que são normalmente de maior interesse nas análises
de impactos das mudanças climáticas, como é o caso das macro-regiões (norte, nordeste,
centro-oeste, sudeste e sul), os agrupamentos de estados e o território total do país.


MATERIAL E MÉTODOS: Foram escolhidos dois cenários de mudanças climáticas dentre
as várias opções disponíveis na página do IPCC (em http://www.ipcc-data.org/cgi-
bin/ddc_nav/dataset=ar4_gcm): o HADCM3 e o IPCM4. O modelo HADCM3 foi escolhido
por ser um dos mais utilizados em estudos climáticos no mundo, sendo praticamente uma
referência no assunto. O IPCM4 é de origem francesa, país com larga tradição na área de
modelagem matemática. Foram obtidos dados mensais de anomalia de precipitação (em
mm/dia) e temperatura (em ºC), para os dois modelos escolhidos (HADCM3 e IPCM4), três
períodos (2010 a 2039, 2040 a 2069 e 2070 a 2099) e dois cenários (A2 e B1), em formato
CSV. Os dados obtidos formavam uma matriz de cinco linhas por cinco colunas, sendo que a
longitude variava de -56,25º até -41,25º, nos dois modelos. A latitude variava de -27,50º até -
17,50º, no modelo HADCM3, e de -26,62º até -16,48º, no modelo IPCM4.
Foram utilizados dados pluviométricos diários fornecidos pelo Departamento de Águas e
Energia Elétrica do Estado de São Paulo (DAEE), de 390 pontos distribuídos pelo Estado,
coletados de 1961 a 1990, considerado como período de referência para as avaliações
realizadas. A evapotranspiração potencial foi calculada pelo método proposto por
THORNTHWAITE & MATTER (1995), adaptado por CAMARGO & CAMARGO (1983),
baseado em valores de temperatura média mensal, estimados pelas equações apresentadas por
PINTO et al. (1972) a partir de coordenadas geográficas (latitude, longitude e altitude) de
cada estação pluviométrica utilizada.
Foi desenvolvido um sistema computacional em linguagem Fortran, denominado
MUDCLIMSP.F, destinado à geração automática dos zoneamentos de riscos climáticos para
todas combinações possíveis de datas de plantio, ciclos de cada cultura, tipos de solos,
anomalias climáticas e modelos de previsão. Esse sistema foi baseado no programa proposto
por FOREST (1984), modificado por VAKSMANN (1990), para simulação de balanços
hídricos sequenciais. As saídas desse sistema foram de dois tipos principais: a) Mapas de
risco, em formato GIF, indicando as áreas de baixo risco climático para cada tipo de
simulação realizada; e b) Tabelas sintéticas, contendo a quantidade de municípios e o número
de datas de baixo risco climático, com e sem cada anomalia climática considerada. Foram
considerados três tipos de anomalias diferentes: a) Apenas temperatura; b) Apenas
precipitação; e c) Temperatura e precipitação, em conjunto.
O sistema de simulação é composto pelos seguintes módulos principais: a) Definição dos
parâmetros de entrada para a simulação (cultura, ciclos, períodos de plantio, sequeiro ou
irrigado, valor de corte do índice hídrico ISNA, testes térmicos, porcentagem mínima da área
do município para ser considerada de baixo risco climático, número de municípios contíguos
para configurar uma “ilha” de aptidão ou inaptidão climática); b) Cálculo da
evapotranspiração potencial; c) Simulação dos balanços hídricos sequenciais e cálculo do
índice hídrico ISNA para cada um dos postos meteorológicos utilizados; d) Determinação de
equações de regressão do índice hídrico ISNA em função de coordenadas geográficas
(longitude, latitude e altitude); e) Cálculo do índice hídrico ISNA para cada ponto da grade
que contém valores de altitude a cada 800m de distância linear entre um ponto e outro,
aproximadamente; f) Definição do risco climático para cada município em função das
restrições hídricas e térmicas existentes para cada cultura; g) Cálculo da quantidade e da
porcentagem de municípios do Estado de São Paulo: i) Com baixo risco climático, sem e após
anomalias; ii) Que tiveram redução de datas de baixo risco climático, após anomalias; iii) Que
tiveram ampliação de datas de baixo risco climático, após anomalias; iv) Que não tiveram
nem redução nem ampliação de datas de baixo risco climático, após anomalias; v) Que
tiveram redução completa a zero de datas de baixo risco climático, após anomalias; vi) Que
tiveram inclusão de datas de baixo risco climático, após anomalias, isto é, municípios que não
tinham nenhuma data de baixo risco climático e começaram a ter algumas, após anomalias.
Utilizou-se o valor da porcentagem de municípios como uma aproximação da área do Estado
em determinada condição de risco climático, após anomalias; h) Cálculo do número médio de
datas de baixo risco climático por município (que contém pelo menos uma data de baixo risco
climático). Trata-se de parâmetro útil para avaliar a variação do risco climático associado às
anomalias consideradas. A redução do número de datas de baixo risco climático diminui a
flexibilidade de escolha do período de plantio e aumenta o risco da agricultura.
Os dados agroclimáticos de entrada no sistema de simulação dos balanços hídricos
sequenciais são: a) Chuva diária (em mm); b) Coeficiente de Cultura (Kc) para cada
quinquídio (período de cinco dias) do ciclo fenológico da cultura; c) Evapotranspiração
Potencial (ETP) para cada decêndio (período de dez dias) do ano. Observa-se que, enquanto a
escala temporal dos dados pluviométricos é diária e a quantidade depende do tamanho das
séries históricas de chuva, a da evapotranspiração é decendial e a quantidade é sempre fixada
em 36 valores, ou seja, são dados médios para um determinado período de interesse. Como as
anomalias de temperatura e precipitação provenientes dos cenários de mudanças climáticas
são valores médios, a incorporação delas nas simulações realizadas foi feita através dos dados
de evapotranspiração potencial.
As anomalias de temperatura foram incorporadas diretamente nos valores de temperatura
calculados através das equações propostas por PINTO et al. (1972). Como a temperatura é
utilizada para o cálculo da evapotranspiração potencial, pelo método de estimativa utilizado, a
incorporação das anomalias de temperatura correspondeu à obtenção de novos valores para
esse parâmetro. Ou seja, a incorporação das anomalias de temperatura foi feita de modo
indireto, através da evapotranspiração potencial.
As anomalias de precipitação foram adicionadas diretamente aos valores da evapotranspiração
potencial estimada, invertendo-se o sinal (positivo ou negativo) original delas. Desse modo,
foi possível incorporar as duas anomalias climáticas (temperatura e precipitação), respeitando
os fenômenos físicos envolvidos no balanço hídrico (evapotranspiração e chuva) e as escalas
temporais dos dados originais dos cenários de mudanças climáticas e dos parâmetros
utilizados na simulação dos balanços hídricos, que é de um valor médio por mês.
Os mapas com as áreas de baixo risco climático para cada simulação realizada foram gerados
automaticamente através do programa SURFER da Golden Software, em formato GIF.
Destaca-se que o sistema MUDCLIMSP.F pode ser adaptado para incluir novas culturas,
cenários de mudanças climáticas e simular outras regiões além do Estado de São Paulo. Trata-
se, portanto, de uma ferramenta que pode ser útil em trabalhos futuros de avaliação dos
impactos das mudanças climáticas na agricultura.
Destaca-se que 87 municípios pertencentes à faixa litorânea, à grande São Paulo e aos pontos
mais elevados do Estado (próximos a Campos do Jordão, inclusive) não foram considerados
nas simulações, pois já são regiões de alto risco climático para as culturas agrícolas utilizadas.
Foram avaliados os efeitos das possíveis mudanças climáticas previstas pelos dois modelos
selecionados, no zoneamento de riscos climáticos das culturas de arroz, feijão, milho, soja,
sorgo, trigo e cevada, considerando as condições e os períodos de plantio adotados,
normalmente, no Estado de São Paulo. Sendo assim, foram consideradas condições de
sequeiro para todas culturas, excluindo a cevada, que é cultivada com irrigação. Foram
utilizados três valores para a reserva máxima de água utilizável pelas plantas nos balanços
hídricos, de acordo com a textura dos solos: 30mm para solos de textura arenosa, 50mm para
solos de textura média e 70mm para solos de textura argilosa.
A Tabela 1 contém um resumo dos parâmetros específicos de cada uma das sete culturas
consideradas, utilizados nas simulações, e a quantidade de mapas de risco gerados. No total,
foram gerados 25.488 mapas de risco e 204 tabelas sintéticas. O tempo total de processamento
foi de 408 horas de máquina (equivalendo a 17 dias corridos), utilizando um computador com
quatro processadores.

Tabela 1. Síntese dos parâmetros referentes às simulações realizadas de cada cultura.
                      Plantio                       Mapas
                                        Ciclos                                Testes
    Cultura      Período      Datas                   de      ISNA
                                        (dias)                              Térmicos
                                                    Risco
                                      100, 120 e                      Tminciclo    ≥ 10ºC
     Arroz 01/10-31/12          9                   3.888      0,65
                                             140                      Tminfloração ≥ 15ºC
                                         80, 90 e                     Tminciclo    ≥ 10ºC
     Feijão 01/08-31/12        15                   6.480      0,60
                                             100                      Tmaxfloração ≤ 30ºC
                                      100, 120 e                      Tminciclo    ≥ 14ºC
     Milho 01/09-31/12         12                   6.184      0,55
                                             140
                                                                      Tminciclo    ≥ 14ºC
      Soja     01/10-31/12      9      115 e 135 2.492         0,60
                                                                      Tmaxfloração ≤ 40ºC
                                                                      Tmin40-65DAP ≥ 13ºC
     Sorgo 01/01-30/04         12      100 e 120 3.456         0,45
                                                                      Tmed40-65DAP≤ 18ºC
                                                                      Tminciclo    ≥ 10ºC
     Trigo 01/02-31/05         12      110 e 120 3.456         0,60
                                                                      Tmaxfloração ≤ 28ºC
    Cevada                            110, 120 e                      Tminciclo    ≥ 9ºC
               01/04-31/05      6                    432       -----
    Irrigada                                 130                      Tmaxfloração ≤ 28ºC


RESULTADOS E DISCUSSÃO: Foram gerados 25.488 mapas de risco que estão disponíveis
no endereço http://www.cpa.unicamp.br/jurandir/navegador.html. Os mapas de risco foram de
grande utilidade na análise visual da coerência das simulações, assim que eram realizadas.
No caso da cultura do arroz, a utilização conjunta das duas anomalias (temperatura e
precipitação) produziu reduções maiores na área de baixo risco climático para o modelo
HADCM3 do que para o IPCM4. Individualmente, as anomalias que mais reduziram as áreas
de baixo risco climático foram as de temperatura do IPCM4 (29,9%) e as de precipitação do
HADCM3 (35,6%).
Para a cultura do feijão, as anomalias de temperatura do modelo IPCM4 foram as que
provocaram a maior redução das áreas de baixo risco climático, em comparação ao período de
referência (1961 a 1990). No caso do modelo HADCM3, a utilização conjunta das anomalias
de temperatura e precipitação foram as mais importantes para reduzir as áreas de baixo risco
climático. Ressalta-se que os acréscimos de áreas de baixo risco climático foram nulos ou
muito pequenos, mesmo quando 22,2% das simulações registraram aumento.
No caso da cultura do trigo, os valores iniciais das áreas de baixo risco climático são
pequenos, o que dificultou uma avaliação mais detalhada de impactos das anomalias
apresentadas pelos modelos climáticos. Com relação à cultura da cevada irrigada, as
anomalias de temperatura provocaram redução de área com baixo risco climático em 100%
das simulações, tendo sido maior para o modelo IPCM4.


CONCLUSÕES: O desempenho das simulações foi distinto conforme o modelo climático
utilizado. No caso do IPCM4, as anomalias de temperatura produziram reduções maiores nas
áreas de baixo risco climático em comparação com o HADCM3, em que as anomalias de
precipitação foram, normalmente, responsáveis por decréscimos mais relevantes nessas áreas.
Isso ressalta a importância da escolha do modelo a ser empregado nas simulações de impacto
das possíveis mudanças climáticas, sendo recomendado utilizar vários e comparar os
resultados obtidos por eles. A forma de incorporação das anomalias de precipitação é uma
contribuição do trabalho que poderá ser empregada em estudos semelhantes. O sistema
computacional desenvolvido poderá ser utilizado em outras simulações, com a incorporação
de novas culturas e modelos climáticos.


REFERÊNCIAS
CAMARGO, A.P. & CAMARGO, M.B.P.de. Teste de Uma Equação Simples Para
Estimativa da Evapotranspiração Potencial Baseada na Radiação Solar Extraterrestre e na
Temperatura do Ar. In: Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, 3, Campinas, Anais ...,
Campinas: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, p. 229-244, 1983.

FOREST, F. Simulation du bilan hydrique des cultures pluviales. Présentation et utilization
du logiciel BIP. Montpellier: IRAT-CIRAD, 63p, 1984.

PINTO, H.S.; ORTOLANI, A.A.; ALFONSI, R.R. Estimativa das temperaturas médias
mensais do Estado de São Paulo em função de altitude e latitude. São Paulo: Instituto de
Geografia, FFCL, USO, 20p. (Caderno Ciências da Terra, 23), 1972.

THORNTHWAITE, C.W. & MATTER, J.R. The Water Balance. Publications in
Climatology, Vol.8, N.1, The Laboratory of Climatology, Centerton, NJ, USA, 104p, 1955.

VAKSMANN, M. Le Modèle BIPODE: Logiciel. Bamako: IRAT, 1990.

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Avaliação dos impactos das mudanças climáticas no zoneamento agrícola utilizando anomalias de temperatura e precipitação dos modelos HADCM3 e IPCM4.

  • 1. AVALIAÇÃO DOS IMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NO ZONEAMENTO AGRÍCOLA UTILIZANDO ANOMALIAS DE TEMPERATURA E PRECIPITAÇÃO DOS MODELOS HADCM3 E IPCM4 Jurandir Zullo Junior1, Celso Macedo Junior2, Hilton S. Pinto3, Eduardo D. Assad4, Giampaolo Q. Pellegrino5 1 Eng.Agrícola, Matemático, Pesquisador, Cepagri/Unicamp, Campinas – SP, Fone: (19)35212461, E-mail: jurandir@cpa.unicamp.br, Bolsista CNPq 2 Mestrando, Unicamp, Campinas – SP, Bolsista FAPESP 3 Professor Associado, IB e Cepagri/Unicamp, Campinas – SP, Bolsista CNPq 4 Pesquisador, Embrapa Informática Agropecuária, Campinas – SP, Bolsista CNPq 5 Pesquisador, Embrapa Informática Agropecuária, Campinas – SP Apresentado no XVII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia – 18 a 21 de Julho de 2011 – SESC Centro de Turismo de Guarapari, Guarapari - ES. RESUMO: O trabalho teve o objetivo principal de aprimorar a metodologia utilizada para gerar cenários de impactos de mudanças climáticas no zoneamento agrícola do Brasil. A área de estudo foi o Estado de São Paulo e os modelos escolhidos foram o HADCM3 e o IPCM4. Foram empregadas anomalias de temperatura e/ou precipitação e as culturas anuais escolhidas foram arroz, feijão, milho, soja, sorgo, trigo e cevada. Foi desenvolvido um sistema de simulação que permitiu a geração de 25.488 mapas de risco colocados à disposição na internet. O desempenho das simulações foi distinto para os dois modelos climáticos utilizados, ressaltando a importância da escolha deles nos estudos de impactos das mudanças climáticas. As anomalias de temperatura do IPCM4 e as de precipitação do HADCM3 foram as que produziram as maiores reduções das áreas de baixo risco climático. A forma de incorporação das anomalias de precipitação nas simulações é uma contribuição do trabalho que pode ser útil em trabalhos futuros. PALAVRAS-CHAVE: Zoneamento agrícola, Riscos climáticos, Simulação matemática ABSTRACT: This paper had the main objective of improving the methodology that has been used to generate scenarios of climate change impacts in the agricultural zoning of Brazil. The study area was the State of Sao Paulo and the models chosen were HADCM3 and IPCM4. Anomalies of temperature and/or precipitation were used and the annual crops selected were rice, beans, corn, soybeans, sorghum, wheat and barley. A simulation system was developed and produced 25,488 risk maps available in the internet. The simulations were different for the two climate models and anomalies used, emphasizing the importance of their choice (models and anomalies) in studies of climate change impacts. Temperature anomalies of IPCM4 and precipitation anomalies of HADCM3 gave the greatest reductions in areas of low climate risk. The method used to incorporate the anomalies of precipitation is a contribution of this paper that can be useful in future works. KEYWORDS: Agricultural zoning, Climate Risks, Mathematical simulation
  • 2. INTRODUÇÃO: Este trabalho teve o objetivo principal de aprimorar a metodologia que é utilizada desde 2001 para gerar cenários de impactos que as possíveis mudanças climáticas, disponíveis na literatura, poderão provocar nos calendários de plantio de algumas das principais culturas do país, elaborados anualmente pelo Programa de Zoneamento Agrícola do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), como parte da política agrícola nacional, desde 1995. A área de estudo foi o Estado de São Paulo devido à sua importância para o agronegócio nacional, à boa disponibilidade de dados climáticos e agronômicos necessários para a definição dos riscos climáticos e pela sua localização em uma região de transição climática, com possibilidade de ocorrência de eventos distintos que podem causar impactos na agricultura, tais como geada, onda de calor, veranico e excesso de chuvas. Ou seja, trata-se de uma região adequada para o desenvolvimento e teste de metodologias a serem utilizadas posteriormente em áreas mais amplas e que são normalmente de maior interesse nas análises de impactos das mudanças climáticas, como é o caso das macro-regiões (norte, nordeste, centro-oeste, sudeste e sul), os agrupamentos de estados e o território total do país. MATERIAL E MÉTODOS: Foram escolhidos dois cenários de mudanças climáticas dentre as várias opções disponíveis na página do IPCC (em http://www.ipcc-data.org/cgi- bin/ddc_nav/dataset=ar4_gcm): o HADCM3 e o IPCM4. O modelo HADCM3 foi escolhido por ser um dos mais utilizados em estudos climáticos no mundo, sendo praticamente uma referência no assunto. O IPCM4 é de origem francesa, país com larga tradição na área de modelagem matemática. Foram obtidos dados mensais de anomalia de precipitação (em mm/dia) e temperatura (em ºC), para os dois modelos escolhidos (HADCM3 e IPCM4), três períodos (2010 a 2039, 2040 a 2069 e 2070 a 2099) e dois cenários (A2 e B1), em formato CSV. Os dados obtidos formavam uma matriz de cinco linhas por cinco colunas, sendo que a longitude variava de -56,25º até -41,25º, nos dois modelos. A latitude variava de -27,50º até - 17,50º, no modelo HADCM3, e de -26,62º até -16,48º, no modelo IPCM4. Foram utilizados dados pluviométricos diários fornecidos pelo Departamento de Águas e Energia Elétrica do Estado de São Paulo (DAEE), de 390 pontos distribuídos pelo Estado, coletados de 1961 a 1990, considerado como período de referência para as avaliações realizadas. A evapotranspiração potencial foi calculada pelo método proposto por THORNTHWAITE & MATTER (1995), adaptado por CAMARGO & CAMARGO (1983), baseado em valores de temperatura média mensal, estimados pelas equações apresentadas por PINTO et al. (1972) a partir de coordenadas geográficas (latitude, longitude e altitude) de cada estação pluviométrica utilizada. Foi desenvolvido um sistema computacional em linguagem Fortran, denominado MUDCLIMSP.F, destinado à geração automática dos zoneamentos de riscos climáticos para todas combinações possíveis de datas de plantio, ciclos de cada cultura, tipos de solos, anomalias climáticas e modelos de previsão. Esse sistema foi baseado no programa proposto por FOREST (1984), modificado por VAKSMANN (1990), para simulação de balanços hídricos sequenciais. As saídas desse sistema foram de dois tipos principais: a) Mapas de risco, em formato GIF, indicando as áreas de baixo risco climático para cada tipo de simulação realizada; e b) Tabelas sintéticas, contendo a quantidade de municípios e o número de datas de baixo risco climático, com e sem cada anomalia climática considerada. Foram considerados três tipos de anomalias diferentes: a) Apenas temperatura; b) Apenas precipitação; e c) Temperatura e precipitação, em conjunto. O sistema de simulação é composto pelos seguintes módulos principais: a) Definição dos parâmetros de entrada para a simulação (cultura, ciclos, períodos de plantio, sequeiro ou irrigado, valor de corte do índice hídrico ISNA, testes térmicos, porcentagem mínima da área
  • 3. do município para ser considerada de baixo risco climático, número de municípios contíguos para configurar uma “ilha” de aptidão ou inaptidão climática); b) Cálculo da evapotranspiração potencial; c) Simulação dos balanços hídricos sequenciais e cálculo do índice hídrico ISNA para cada um dos postos meteorológicos utilizados; d) Determinação de equações de regressão do índice hídrico ISNA em função de coordenadas geográficas (longitude, latitude e altitude); e) Cálculo do índice hídrico ISNA para cada ponto da grade que contém valores de altitude a cada 800m de distância linear entre um ponto e outro, aproximadamente; f) Definição do risco climático para cada município em função das restrições hídricas e térmicas existentes para cada cultura; g) Cálculo da quantidade e da porcentagem de municípios do Estado de São Paulo: i) Com baixo risco climático, sem e após anomalias; ii) Que tiveram redução de datas de baixo risco climático, após anomalias; iii) Que tiveram ampliação de datas de baixo risco climático, após anomalias; iv) Que não tiveram nem redução nem ampliação de datas de baixo risco climático, após anomalias; v) Que tiveram redução completa a zero de datas de baixo risco climático, após anomalias; vi) Que tiveram inclusão de datas de baixo risco climático, após anomalias, isto é, municípios que não tinham nenhuma data de baixo risco climático e começaram a ter algumas, após anomalias. Utilizou-se o valor da porcentagem de municípios como uma aproximação da área do Estado em determinada condição de risco climático, após anomalias; h) Cálculo do número médio de datas de baixo risco climático por município (que contém pelo menos uma data de baixo risco climático). Trata-se de parâmetro útil para avaliar a variação do risco climático associado às anomalias consideradas. A redução do número de datas de baixo risco climático diminui a flexibilidade de escolha do período de plantio e aumenta o risco da agricultura. Os dados agroclimáticos de entrada no sistema de simulação dos balanços hídricos sequenciais são: a) Chuva diária (em mm); b) Coeficiente de Cultura (Kc) para cada quinquídio (período de cinco dias) do ciclo fenológico da cultura; c) Evapotranspiração Potencial (ETP) para cada decêndio (período de dez dias) do ano. Observa-se que, enquanto a escala temporal dos dados pluviométricos é diária e a quantidade depende do tamanho das séries históricas de chuva, a da evapotranspiração é decendial e a quantidade é sempre fixada em 36 valores, ou seja, são dados médios para um determinado período de interesse. Como as anomalias de temperatura e precipitação provenientes dos cenários de mudanças climáticas são valores médios, a incorporação delas nas simulações realizadas foi feita através dos dados de evapotranspiração potencial. As anomalias de temperatura foram incorporadas diretamente nos valores de temperatura calculados através das equações propostas por PINTO et al. (1972). Como a temperatura é utilizada para o cálculo da evapotranspiração potencial, pelo método de estimativa utilizado, a incorporação das anomalias de temperatura correspondeu à obtenção de novos valores para esse parâmetro. Ou seja, a incorporação das anomalias de temperatura foi feita de modo indireto, através da evapotranspiração potencial. As anomalias de precipitação foram adicionadas diretamente aos valores da evapotranspiração potencial estimada, invertendo-se o sinal (positivo ou negativo) original delas. Desse modo, foi possível incorporar as duas anomalias climáticas (temperatura e precipitação), respeitando os fenômenos físicos envolvidos no balanço hídrico (evapotranspiração e chuva) e as escalas temporais dos dados originais dos cenários de mudanças climáticas e dos parâmetros utilizados na simulação dos balanços hídricos, que é de um valor médio por mês. Os mapas com as áreas de baixo risco climático para cada simulação realizada foram gerados automaticamente através do programa SURFER da Golden Software, em formato GIF. Destaca-se que o sistema MUDCLIMSP.F pode ser adaptado para incluir novas culturas, cenários de mudanças climáticas e simular outras regiões além do Estado de São Paulo. Trata- se, portanto, de uma ferramenta que pode ser útil em trabalhos futuros de avaliação dos impactos das mudanças climáticas na agricultura.
  • 4. Destaca-se que 87 municípios pertencentes à faixa litorânea, à grande São Paulo e aos pontos mais elevados do Estado (próximos a Campos do Jordão, inclusive) não foram considerados nas simulações, pois já são regiões de alto risco climático para as culturas agrícolas utilizadas. Foram avaliados os efeitos das possíveis mudanças climáticas previstas pelos dois modelos selecionados, no zoneamento de riscos climáticos das culturas de arroz, feijão, milho, soja, sorgo, trigo e cevada, considerando as condições e os períodos de plantio adotados, normalmente, no Estado de São Paulo. Sendo assim, foram consideradas condições de sequeiro para todas culturas, excluindo a cevada, que é cultivada com irrigação. Foram utilizados três valores para a reserva máxima de água utilizável pelas plantas nos balanços hídricos, de acordo com a textura dos solos: 30mm para solos de textura arenosa, 50mm para solos de textura média e 70mm para solos de textura argilosa. A Tabela 1 contém um resumo dos parâmetros específicos de cada uma das sete culturas consideradas, utilizados nas simulações, e a quantidade de mapas de risco gerados. No total, foram gerados 25.488 mapas de risco e 204 tabelas sintéticas. O tempo total de processamento foi de 408 horas de máquina (equivalendo a 17 dias corridos), utilizando um computador com quatro processadores. Tabela 1. Síntese dos parâmetros referentes às simulações realizadas de cada cultura. Plantio Mapas Ciclos Testes Cultura Período Datas de ISNA (dias) Térmicos Risco 100, 120 e Tminciclo ≥ 10ºC Arroz 01/10-31/12 9 3.888 0,65 140 Tminfloração ≥ 15ºC 80, 90 e Tminciclo ≥ 10ºC Feijão 01/08-31/12 15 6.480 0,60 100 Tmaxfloração ≤ 30ºC 100, 120 e Tminciclo ≥ 14ºC Milho 01/09-31/12 12 6.184 0,55 140 Tminciclo ≥ 14ºC Soja 01/10-31/12 9 115 e 135 2.492 0,60 Tmaxfloração ≤ 40ºC Tmin40-65DAP ≥ 13ºC Sorgo 01/01-30/04 12 100 e 120 3.456 0,45 Tmed40-65DAP≤ 18ºC Tminciclo ≥ 10ºC Trigo 01/02-31/05 12 110 e 120 3.456 0,60 Tmaxfloração ≤ 28ºC Cevada 110, 120 e Tminciclo ≥ 9ºC 01/04-31/05 6 432 ----- Irrigada 130 Tmaxfloração ≤ 28ºC RESULTADOS E DISCUSSÃO: Foram gerados 25.488 mapas de risco que estão disponíveis no endereço http://www.cpa.unicamp.br/jurandir/navegador.html. Os mapas de risco foram de grande utilidade na análise visual da coerência das simulações, assim que eram realizadas. No caso da cultura do arroz, a utilização conjunta das duas anomalias (temperatura e precipitação) produziu reduções maiores na área de baixo risco climático para o modelo HADCM3 do que para o IPCM4. Individualmente, as anomalias que mais reduziram as áreas de baixo risco climático foram as de temperatura do IPCM4 (29,9%) e as de precipitação do HADCM3 (35,6%). Para a cultura do feijão, as anomalias de temperatura do modelo IPCM4 foram as que provocaram a maior redução das áreas de baixo risco climático, em comparação ao período de referência (1961 a 1990). No caso do modelo HADCM3, a utilização conjunta das anomalias de temperatura e precipitação foram as mais importantes para reduzir as áreas de baixo risco
  • 5. climático. Ressalta-se que os acréscimos de áreas de baixo risco climático foram nulos ou muito pequenos, mesmo quando 22,2% das simulações registraram aumento. No caso da cultura do trigo, os valores iniciais das áreas de baixo risco climático são pequenos, o que dificultou uma avaliação mais detalhada de impactos das anomalias apresentadas pelos modelos climáticos. Com relação à cultura da cevada irrigada, as anomalias de temperatura provocaram redução de área com baixo risco climático em 100% das simulações, tendo sido maior para o modelo IPCM4. CONCLUSÕES: O desempenho das simulações foi distinto conforme o modelo climático utilizado. No caso do IPCM4, as anomalias de temperatura produziram reduções maiores nas áreas de baixo risco climático em comparação com o HADCM3, em que as anomalias de precipitação foram, normalmente, responsáveis por decréscimos mais relevantes nessas áreas. Isso ressalta a importância da escolha do modelo a ser empregado nas simulações de impacto das possíveis mudanças climáticas, sendo recomendado utilizar vários e comparar os resultados obtidos por eles. A forma de incorporação das anomalias de precipitação é uma contribuição do trabalho que poderá ser empregada em estudos semelhantes. O sistema computacional desenvolvido poderá ser utilizado em outras simulações, com a incorporação de novas culturas e modelos climáticos. REFERÊNCIAS CAMARGO, A.P. & CAMARGO, M.B.P.de. Teste de Uma Equação Simples Para Estimativa da Evapotranspiração Potencial Baseada na Radiação Solar Extraterrestre e na Temperatura do Ar. In: Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, 3, Campinas, Anais ..., Campinas: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, p. 229-244, 1983. FOREST, F. Simulation du bilan hydrique des cultures pluviales. Présentation et utilization du logiciel BIP. Montpellier: IRAT-CIRAD, 63p, 1984. PINTO, H.S.; ORTOLANI, A.A.; ALFONSI, R.R. Estimativa das temperaturas médias mensais do Estado de São Paulo em função de altitude e latitude. São Paulo: Instituto de Geografia, FFCL, USO, 20p. (Caderno Ciências da Terra, 23), 1972. THORNTHWAITE, C.W. & MATTER, J.R. The Water Balance. Publications in Climatology, Vol.8, N.1, The Laboratory of Climatology, Centerton, NJ, USA, 104p, 1955. VAKSMANN, M. Le Modèle BIPODE: Logiciel. Bamako: IRAT, 1990.