1. TEDE
  2. CAMPUS SEROPÉDICA
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais
  4. Doutorado em Ciências Ambientais e Florestais
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dc.creatorMagistrali, Iris Cristiane-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8278682123283499por
dc.contributor.advisor1Delgado, Rafael Coll-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1178948690201659por
dc.contributor.referee1Pereira, Marcos Gervasio-
dc.contributor.referee2Rossi, Celeste Queiroz-
dc.contributor.referee3Neves, Leonardo de Oliveira-
dc.contributor.referee4Oliveira, Evandro Chaves de-
dc.date.accessioned2017-08-29T12:36:36Z-
dc.date.issued2017-02-20-
dc.identifier.citationMAGISTRALI, Iris Cristiane. Emprego de modelos climáticos (CCCma e GFDL) como ferramenta para o zoneamento de cana-de-açúcar (Saccharum) no estado do Rio de Janeiro, Brasil. 2017. 80 f. Tese (Doutorado em ) - Instituo de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2017.por
dc.identifier.urihttps://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/2000-
dc.description.resumoO Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) tem publicado relatórios sobre questões ligadas as alterações no clima global. Em função disso, a aptidão climática de diversas culturas agrícolas em diferentes regiões do mundo pode sofrer alterações. A cana-de-açúcar é uma espécie agrícola importante e, é cultivada em várias regiões do mundo, principalmente para a geração de açúcar e etanol. Diante disso, existe a necessidade de estudos que avaliem as consequências das mudanças climáticas nessa cultura em cenários futuros. Portanto, o presente trabalho tem como objetivos: 1) avaliar o desempenho de dois modelos climáticos CCCma (Canadian Centre for Climate Modelling and Analysis) e GFDL (Geophysical Fluid Dynamic Laboratory) no período “baseline” (1961-2000), e no cenário futuro A1B (2046-2065); 2) elaborar o zoneamento da cana-de-açúcar para o Estado do Rio de Janeiro em função do cenário de emissão A1B considerado intermediário. Para a avaliação do desempenho dos modelos foi utilizado análise estatística descritiva e interpolação espacial (Krigagem e Co-Krigagem ordinária) para as variáveis temperatura e chuva. Para a etapa da elaboração do zoneamento agroclimático procedeu-se o cálculo dos balanços hídricos da cultura, pelo método de Thornthwaite e Mather (1955). Baseados nos mapas temáticos reclassificados de deficiência hídrica e temperatura elaborou-se o zoneamento. Utilizou-se imagens provenientes do radar SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) para a altimetria, e, mapa de uso e cobertura do solo. Os resultados referentes as medidas descritivas nos diferentes pontos do modelo, mostraram que a média da chuva variou de 1118,02 mm à 1447,47 mm, para o modelo CCCma. Entretanto, para o modelo GFDL a média da chuva foi inferior ao CCCma, variando de 804,82 mm à 1013,72 mm. As médias de temperatura apresentaram comportamento semelhante e apresentaram pouca oscilação durante o ano, se comparada a chuva. Para o modelo CCCma a temperatura média mínima foi de 21,02 °C e a máxima de 22,99 °C. Para o modelo GFDL temperatura média mínima foi de 20,62 °C e a máxima de 23,47 °C. O modelo CCCma apresentou os dados mais próximos aos dados de reanálise do National Oceanic & Atmospheric Administration (NOOA), sendo que o modelo GFDL subestimou a maioria dos dados de chuva e temperatura. A chuva média dos dados do NOOA variou entre a mínima e máxima de 947,74 mm à 1689,77 mm, respectivamente, e a temperatura média mínima e máxima de 19,62 °C e 21,62 °C, respectivamente. Através da geoestatística, foi possível constatar que tanto para o cenário passado quanto o futuro, o modelo transitivo exponencial apresentou na maioria dos casos o menor grau de dependência espacial (GDE), sendo portanto, considerado o melhor. Ao comparar o GDE dos dois modelos climáticos, verifica-se que o CCCma apresentou o melhor desempenho geoestatístico. Devido ao altos valores de GDE não foi possível interpolar os dados do modelo GFDL referente a temperatura para o cenário futuro. Através do produto MCD12Q1 foi possível registrar diferenças relevantes em relação a chuva e a temperatura. Áreas urbanas em geral apresentam menores quantidades de chuvas e maiores temperaturas se comparadas à áreas com ocorrência de floresta. Em relação ao zoneamento os resultados mostraram que tanto para as condições do passado, quanto para projeções futuras, não há restrição hídrica para o desenvolvimento da cultura da cana-de-açúcar. A temperatura apresentou um aumento no cenário futuro adotado e consequentemente expansão de áreas aptas ao cultivo. Praticamente todo o estado apresenta áreas aptas em relação a topografia, exceto as regiões serranas. Através do zoneamento final, ix foi possível constatar que no cenário futuro adotado haverá uma expansão da cana-de-açúcar em torno de 58%, podendo esse resultado estar aliado ao aumento da temperatura.por
dc.description.abstractThe Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) has published reports on issues related to global climate changes. As a result, the climatic suitability of various agricultural crops in different regions of the world may change. Sugarcane is an important agricultural species and it is grown in several regions of the world, mainly for the generation of sugar and ethanol. Given this, there is a need for studies that assess the consequences of climate change in this crop in future scenarios. Therefore, the present work has as objectives: 1) to evaluate the performance of two climatic models CCCma (Canadian Center for Climate Modeling and Analysis) and GFDL (Geophysical Fluid Dynamic Laboratory) in the baseline period (1961-2000), and in the Future scenario A1B (2046-2065); 2) to elaborate the zoning of sugarcane for the State of Rio de Janeiro due to the A1B scenario considered intermediate. For the evaluation of the models performance, descriptive statistical analysis and spatial interpolation (Kriging and Co- Kriging ordinary) was used based on temperature and rainfall variables in water balance of the crop for the elaboration of agro climatic zoning, calculated by Thornthwaite & Mather’s (1955) method. The zoning was elaborated based on the reclassified thematic maps of water deficit and temperature. We used images from SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) radar for altimetry, and map of use and ground cover. The results referring to the descriptive measures in the different points of the model showed the average rainfall ranged from 1118.02 mm to 1447.47 mm for the CCCma model. However, for the GFDL model average rainfall was lower than the CCCma, ranging from 804.82 mm to 1013.72 mm. The temperature averages presented similar behaviour and presented little oscillation during the year, when compared with the rainfall. For the CCCma model, the minimum average temperature was 21.02 °C and the maximum was 22.99 °C. For the GFDL model, the mean minimum temperature was 20.62 °C and the maximum was 23.47 °C. The CCCma model presented the data closest to the National Oceanic & Atmospheric Administration (NOOA) reanalysis data, and the GFDL model underestimated most rainfall and temperature data. The average rainfall of the NOOA data ranged from a minimum to a maximum of 947.74 mm at 1689.77 mm, respectively, and the minimum and maximum average temperature of 19.62 ° C and 21.62 ° C, respectively. Through geostatistics, it was possible to verify that, for the past and future scenarios, the exponential transitive model presented in the majority of cases the least degree of spatial dependence (GDE), being therefore considered the best. When comparing the GDE of the two climate models, noticed that the CCCma presented the best geostatistical performance. Due to the high GDE values, it was not possible to interpolate the GFDL model data regarding temperature for the future scenario. Through the product MCD12Q1, it was possible to register relevant differences in rainfall and temperature. Urban areas in general have lower amounts of rainfall and higher temperatures compared to areas with forest occurrence. In relation to the zoning, the results showed that for the past conditions, as well as for future projections, there is no water restriction for the development of the sugarcane crop. The temperature showed an increase in the future scenario adopted and, consequently, expansion of areas suitable for cultivationeng
dc.description.provenanceSubmitted by Celso Magalhaes (celsomagalhaes@ufrrj.br) on 2017-08-29T12:36:36Z No. of bitstreams: 1 2017 - Iris Cristiane Magistrali.pdf: 5586295 bytes, checksum: cf90d85c09628780240eede5db4ec99e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-08-29T12:36:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017 - Iris Cristiane Magistrali.pdf: 5586295 bytes, checksum: cf90d85c09628780240eede5db4ec99e (MD5) Previous issue date: 2017-02-20eng
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpor
dc.formatapplication/pdf*
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dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropor
dc.publisher.departmentInstituto de Florestaspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRRJpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestaispor
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dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAgricultureeng
dc.subjectgeostatisticseng
dc.subjectclimatic numerical modelingeng
dc.subjectremote sensingeng
dc.subjectAgriculturapor
dc.subjectgeoestatísticapor
dc.subjectmodelagem numérica climáticapor
dc.subjectsensoriamento remotopor
dc.subject.cnpqRecursos Florestais e Engenharia Florestalpor
dc.titleEmprego de modelos climáticos (CCCma e GFDL) como ferramenta para o zoneamento de cana-de-açúcar (Saccharum) no estado do Rio de Janeiro, Brasilpor
dc.title.alternativeUse of climate models (CCCma and GFDL) as a tool for sugarcane zoning (Saccharum) in the state of Rio de Janeiro, Brazileng
dc.typeTesepor
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