Alteracoes climáticas e agricultura

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Apresentação nas 1as Jornadas de Engenharia Agronómica da Escola Superior Agrária de Ponte de Lima - Instituto Politécnico de Viseu

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Alteracoes climáticas e agricultura

  1. 1. Ponte de Sor, 29 de Janeiro de 2006 Alterações climáticas e Agricultura “1as Jornadas de Engenharia Agronómica” Refóios do Lima - Ponte de Lima Pedro Aguiar Pinto (ISA/UL) 20 de Novembro de 2013
  2. 2. Quando se tem 20 minutos para falar, praticamente tudo o resto tem que ser sacrificado à brevidade C. S. Lewis
  3. 3. Ponte de Sor, 29 de Janeiro de 2006 (Alto Alentejo)
  4. 4. Mora, 17 de Janeiro de 2006 (Alto Alentejo) ~~ 30 km 12 dias antes.....
  5. 5. Katrina, New Orleans, Agosto 2005 The day after tomorrow, Roland Emmerich (2004) Ponto prévio Europa Verão, 2003 Tsunami, Oceano Índico, 26 Dez 2004
  6. 6. Sandy, New York, Out 2012
  7. 7. tufão Haiyan Nov 2013
  8. 8. Como se constrói a percepção mais comum? • Dramatização • Critério dos media – Notícia é por natureza negativa • Desproporção Fazer um jornal é uma questão de distorcer as proporções Bent Falbert, cit. Milby 1996:53 Educação ambiental ou propaganda? 8
  9. 9. Consequências da dramatização • A visão catastrófica condiciona as decisões porque desvia a atenção e os recursos Desdramatizar não é ignorar o risco! Realismo 11
  10. 10. Alterações climáticas • Alteração ou mudança? – Temos ou vamos ter “um outro” clima? • Não sabemos • O clima muda? – Sim • Qual a causa da mudança? – Natural – Antropogénica (a questão do carbono)
  11. 11. England and Portugal London: 51 32 N Lisbon 38 44 N
  12. 12. ry ar ch ay be r t De ce m be r be r No ve m O ct ob er Se pt em Au gu s Ju ly Ju ne M Ap ril M Fe br ua ry Ja nu a Rainfall (mm) chuva 120 • Annual rainfall Lisbon – Lisbon 752 mm 100 – London 754 mm 80 London 60 40 20 0
  13. 13. Mora, Portugal 925 Annual rainfall variability Annual rainfall variability 850 30 anos é bastante tempo, mas não encontramos padrão… Annual rainfall (mm) 775 700 30 year average = 617 mm 625 550 475 400 325 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985
  14. 14. Défice de água na estação seca Rainfall ETo Soil wate r mm 180 155 Soil moistur e utilization 130 105 Rainfall surplus Rainfall de ficit 80 55 30 5 -20 J F M A M J J A -45 -70 -95 -120 Mean soil water balance (ETo Penman) S O N D
  15. 15. Clima e Agricultura - De que te queixas vilão? - De Deus, que é coisa provada Que me tem grande tenção. Vêde vós? Eu, padre, digo Que tempere a invernada E deixe criar o trigo. Mas ele, de traiçoeiro, Sem ganhar nisso ceitil Vai dar chuvas em Janeiro E geadas em Abril E calmas em Fevereiro E névoas no mês de Maio E meado de Julho, pedra Romagem dos Agravos Romagem de Agravados Gil Vicente (1533)
  16. 16. Como “avaliar” o efeito sobre as culturas? • O que se altera quando dizemos que o clima muda? – Temperatura – Precipitação – Evapotranspiração real? Potencial? – Humidade relativa – [CO2]
  17. 17. Évora (1973-2010) (tmax diária)
  18. 18. 90 Evolução da data de início de abrolhamento na casta Fernão Pires Santarém (1970-2010) 85 80 75 70 65 60 y = -0,2115x + 497 R² = 0,1665
  19. 19. Data de abrolhamento 120 100 Equinócio de Primavera (20 de Março) dia 79 - 80 80 60 40 Arcos de Valdevez Castas Vinhão e Loureiro 1990-2010 20 0 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015
  20. 20. Data de abrolhamento 120 100 80 60 1990 1995 2000 2005 2010
  21. 21. Data de abrolhamento 120 100 90 – 31 de Março 80 60 1990 1995 2000 2005 2010
  22. 22. 120 Data de abrolhamento y = 0.037x + 15.62 R² = 0.000 100 80 60 1990 1995 2000 2005 2010
  23. 23. Data de abrolhamento 120 110 y = -0.024x + 142.1 R² = 0.000 100 90 80 y = 0.05x - 13.93 R² = 0.002 Loureiro 70 Vinhão 60 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010
  24. 24. Uso de modelos climáticos (GCM e RCM) para gerar cenários climáticos (a) GCM Cenário Baseline Série de x anos simulados com as características do clima presente (b) RCM Cenário Futuro Série de x anos simulados com as características do clima futuro (2080) (c) Observações fonte: Noguer, 1998
  25. 25. • Modelos de simulação yield (kg/ha) LAI 5 5000 4500 4000 4 3500 3000 3 2500 2000 2 1500 1000 1 500 0 50 100 150 200 250 0 300 Days after Planting GRAIN WT kg/ha (PLANTGRO) Run 1 LAI (PLANTGRO) Run 1 GRAIN WT kg/ha (KSAS8101 WHT) TRT 6/1 LAI (KSAS8101 WHT) TRT 6/1
  26. 26. Dados - “input” do modelo Local Cultura Dados climáticos diários Solos Sigla Bp Bp Bp Horizonte Prof_topo Ap 0 B 30 BC 45 Prof_base 30 45 65 Areia_grossa 7.8 6.9 11.1 Areia_fina 25.0 24.6 19.7 Limo 21.6 18.5 21.5 Argila 45.6 C_org 0.37 50 47.7 pH_agua Dados analíticos de um barro preto – Bp 6.7 7.0 7.1 DAP 1.26 1.2 1.22 CM 46.5 47.3 42.8 CC 44.5 35.7 36.8 CE 18 18.8 18.6 Perm_const 0.6 0.74 0.76 Provenientes de cenários climáticos HADRM
  27. 27. “Output” do modelo yield (kg/ha) LAI 5 5000 4500 4000 4 3500 3000 3 2500 2000 2 1500 1000 1 500 0 50 100 150 200 250 0 300 Days after Planting GRAIN WT kg/ha (PLANTGRO) Run 1 LAI (PLANTGRO) Run 1 GRAIN WT kg/ha (KSAS8101 WHT) TRT 6/1 LAI (KSAS8101 WHT) TRT 6/1
  28. 28. Cenários de produtividade do trigo b c d 10 8 6 4 2 0 Norte Área (10 ha) a Centro Trigo RM3A 9 10 5 0 12 10 8 6 4 2 0 LVT 25 20 15 10 5 0 Alentejo 4 Algarve 3 2 1 > 75% 50 - 75% 0 - 25% 25 - 50% -25 - 0% < -50% kg/ha -50 - -25% 0 10 00 20 00 30 00 40 00 50 00 60 00 70 00 0 Variação de produtividade Produtividade de trigo simulada com dados do modelo HadRM3: (a) controlo, (b) cenário A2, (c) variações de produtividade, (d) histogramas da distribuição da área por classes de diferença de produtividade.
  29. 29. Milho HadRM3 A2c Continente 6.000 7 4.000 Área (10 m ) 8.000 2 Necessidades de rega (mm) 2.000 0 8.000 Área (10 m ) Braga 6 2 6.000 4.000 2.000 0 8.000 6.000 Área (10 m ) 4.000 6 2.000 2 > 75 50 -75 25 -50 0 - 25 0 =< 0 Variação das necessidades de rega (%) Santarém Variação das necessidades de rega (%)
  30. 30. Medidas de adaptação • Ajustar a duração da cultura à estação de crescimento mais favorável – Antecipação da data de sementeira – Adaptação do ciclo das cultivares às “novas” condições ambientais – Novas culturas; variedades de ciclo mais longo
  31. 31. Oportunidades? A fórmula certa para recuperar solos pobres foi criada por portugueses Vinte variedades de plantas dão nova vida a solos. As Pastagens Semeadas Biodiversas sugam mais dióxido de carbono do ar, enriquecem a terra e alimentam o gado. Projecto ganhou prémio europeu ambiental

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