Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: MATSUNAGA, Wendy Kaori.
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN
PÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS EM REDE PROFLETRAS (UFRN)
UFCG
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/34795
Resumo: O zoneamento agrícola de risco climático (ZARC) é uma ferramenta fundamental para as atividades agrícolas, pois identifica regiões e épocas de menor risco climático para plantio e semeadura. Para elaborar um ZARC de grandes áreas é necessária uma rede de estações meteorológicas com distribuição espacial densa e observações precisas e continuas. No Brasil, há uma boa distribuição espacial de pluviômetros, mas há escassez na distribuição espacial das estações meteorológicas necessárias para a realização de um ZARC. Uma forma de superar a falta de dados observados in situ é utilizar dados de reanálise. Porém, é necessário mostrar que é possível realizar um ZARC confiável. Portanto, o objetivo desta pesquisa é elaborar um ZARC para o milho no estado da Bahia utilizando dados de reanálise e quantificar sua viabilidade. Também se analisou possíveis relações entre os índices Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Enhanced Vegetation Index (EVI), e o ZARC. Por fim elaborou-se um ZARC, para cultura do milho na Bahia, usando dados de projeções climáticas do Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), precisamente os modelos CNRM-CM6-1-HR e EC-Earth3-Veg-LR, ambos no cenário SSP2- 4.5. O banco de dados de reanálise escolhido foi ERA5-Land. Ao realizar a validação dos dados de reanálise do ERA5-Land, verificou-se que a precipitação foi à única variável meteorológica necessária para um ZARC que não apresentou valores e variabilidade sazonal e interanual semelhantes aos já observados. Portanto, decidiu-se validar os dados de precipitação do Projeto de Precipitação CPC/NOAA. Com os dados da reanálise ERA5-Land e do Projeto de Precipitação CPC/NOAA validados, o ZARC para o milho foi realizado no estado da Bahia, levando à conclusão de que é possível desenvolver um ZARC confiável e robusto com dados de reanálise. Por outro lado, verificou-se que os índices de vegetação acompanham o ZARC em algumas áreas, principalmente nas de vegetação nativa e em outras não se observou o acompanhamento, especialmente nas áreas mais antropizadas. Os ZARCs elaborados como os dados do CMIP6 usando os modelos CNRM-CM6-1-HR e EC-Earth3- Veg-LR apresentaram resultados diferentes entre si e também com o ZARC realizado com dados da reanálise.
id UCB-2_101b067d81092608546a22d8541efbec
oai_identifier_str oai:localhost:riufcg/34795
network_acronym_str UCB-2
network_name_str Repositório Institucional da UCB
repository_id_str
spelling Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.Applications of ERA5-LAND reanalysis data and CMIP6 climate projections in corn climate risk zoning in the state of Bahia.AgrometeorologiaMicrometeorologiaClimatologia agrícolaZoneamento agrícola de risco climático (ZARC)Cultura do milho – Bahia – ZARC – viabilidadeAnálise dos índices de vegetaçãoAgrometeorologyMicrometeorologyAgricultural climatologyClimate risk agricultural zoning (ZARC)Corn cultivation – Bahia – ZARC – feasibilityAnalysis of vegetation indicesMetereologia.O zoneamento agrícola de risco climático (ZARC) é uma ferramenta fundamental para as atividades agrícolas, pois identifica regiões e épocas de menor risco climático para plantio e semeadura. Para elaborar um ZARC de grandes áreas é necessária uma rede de estações meteorológicas com distribuição espacial densa e observações precisas e continuas. No Brasil, há uma boa distribuição espacial de pluviômetros, mas há escassez na distribuição espacial das estações meteorológicas necessárias para a realização de um ZARC. Uma forma de superar a falta de dados observados in situ é utilizar dados de reanálise. Porém, é necessário mostrar que é possível realizar um ZARC confiável. Portanto, o objetivo desta pesquisa é elaborar um ZARC para o milho no estado da Bahia utilizando dados de reanálise e quantificar sua viabilidade. Também se analisou possíveis relações entre os índices Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Enhanced Vegetation Index (EVI), e o ZARC. Por fim elaborou-se um ZARC, para cultura do milho na Bahia, usando dados de projeções climáticas do Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), precisamente os modelos CNRM-CM6-1-HR e EC-Earth3-Veg-LR, ambos no cenário SSP2- 4.5. O banco de dados de reanálise escolhido foi ERA5-Land. Ao realizar a validação dos dados de reanálise do ERA5-Land, verificou-se que a precipitação foi à única variável meteorológica necessária para um ZARC que não apresentou valores e variabilidade sazonal e interanual semelhantes aos já observados. Portanto, decidiu-se validar os dados de precipitação do Projeto de Precipitação CPC/NOAA. Com os dados da reanálise ERA5-Land e do Projeto de Precipitação CPC/NOAA validados, o ZARC para o milho foi realizado no estado da Bahia, levando à conclusão de que é possível desenvolver um ZARC confiável e robusto com dados de reanálise. Por outro lado, verificou-se que os índices de vegetação acompanham o ZARC em algumas áreas, principalmente nas de vegetação nativa e em outras não se observou o acompanhamento, especialmente nas áreas mais antropizadas. Os ZARCs elaborados como os dados do CMIP6 usando os modelos CNRM-CM6-1-HR e EC-Earth3- Veg-LR apresentaram resultados diferentes entre si e também com o ZARC realizado com dados da reanálise.The agricultural zoning of climate risk (AZCR) is a fundamental tool for agricultural activities, as it identifies regions and times of lower climatic risk for planting and sowing crops. An AZCR representative of large areas requires a network of meteorological stations with dense spatial distribution, routine, and accurate observations. In Brazil, there is a good spatial distribution of rain gauges, but there is a scarcity in the spatial distribution of meteorological stations necessary to conduct an AZCR. One way to overcome the lack of data observed in situ is to use reanalysis data. However, it is necessary to show that it is possible to carry out a reliable AZCR. Therefore, the objective of this research is to elaborate an AZCR for corn in the state of Bahia using reanalysis data and quantifying its viability. Possible relationships between the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) and AZCR were also analyzed. Finally, a AZCR was created for corn cultivation in Bahia, using climate projections data from the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), precisely the CNRM-CM6-1-HR and EC-Earth3-Veg-LR models, both in the SSP2-4.5 scenario. The ERA5-Land reanalysis database was chosen. When performing the validation of the ERA5-Land reanalysis data, it was verified that rainfall was the only meteorological variable needed for an AZCR that did not present seasonal and interannual values and variability similar to those already observed. Therefore, it was decided to validate the rainfall data from the CPC/NOAA Precipitation Project. With data from the ERA5-Land and CPC/NOAA Precipitation Project reanalysis validated, the AZCR for corn was performed in the state of Bahia, leading to the conclusion that it is possible to develop a reliable and robust AZCR with reanalysis data. On the other hand, it was found that the vegetation indices follow the ZCAR in some areas, mainly those with original vegetation, and in others there was no coherence, especially in the most anthropic areas. The AZCR prepared with CMIP6 data using the CNRM-CM6-1-HR and EC-Earth3-Veg-LR models presented different results between themselves and also with the AZCR performed with reanalysis data.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRNPÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS EM REDE PROFLETRAS (UFRN)UFCGBRITO, José Ivaldo Barbosa de.http://lattes.cnpq.br/0969175544734620BRITO, J. I. B.SILVA , Madson Tavares.SANTOS , Carlos Antonio Costa dos.LACERDA , Francinete Francis.LIMA, Evaldo de Paiva.MATSUNAGA, Wendy Kaori.2023-11-072024-02-27T17:24:39Z2024-02-272024-02-27T17:24:39Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/34795MATSUNAGA, Wendy Kaori. Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia. 2023. 164 f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2023.porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UCBinstname:Universidade Católica de Brasília (UCB)instacron:UCB2024-02-27T17:24:39Zoai:localhost:riufcg/34795Repositório InstitucionalPRIhttps://repositorio.ucb.br/oai/requestsara.ribeiro@ucb.bropendoar:2024-02-27T17:24:39Repositório Institucional da UCB - Universidade Católica de Brasília (UCB)false
dc.title.none.fl_str_mv Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.
Applications of ERA5-LAND reanalysis data and CMIP6 climate projections in corn climate risk zoning in the state of Bahia.
title Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.
spellingShingle Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.
MATSUNAGA, Wendy Kaori.
Agrometeorologia
Micrometeorologia
Climatologia agrícola
Zoneamento agrícola de risco climático (ZARC)
Cultura do milho – Bahia – ZARC – viabilidade
Análise dos índices de vegetação
Agrometeorology
Micrometeorology
Agricultural climatology
Climate risk agricultural zoning (ZARC)
Corn cultivation – Bahia – ZARC – feasibility
Analysis of vegetation indices
Metereologia.
title_short Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.
title_full Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.
title_fullStr Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.
title_full_unstemmed Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.
title_sort Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia.
author MATSUNAGA, Wendy Kaori.
author_facet MATSUNAGA, Wendy Kaori.
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv BRITO, José Ivaldo Barbosa de.
http://lattes.cnpq.br/0969175544734620
BRITO, J. I. B.
SILVA , Madson Tavares.
SANTOS , Carlos Antonio Costa dos.
LACERDA , Francinete Francis.
LIMA, Evaldo de Paiva.
dc.contributor.author.fl_str_mv MATSUNAGA, Wendy Kaori.
dc.subject.por.fl_str_mv Agrometeorologia
Micrometeorologia
Climatologia agrícola
Zoneamento agrícola de risco climático (ZARC)
Cultura do milho – Bahia – ZARC – viabilidade
Análise dos índices de vegetação
Agrometeorology
Micrometeorology
Agricultural climatology
Climate risk agricultural zoning (ZARC)
Corn cultivation – Bahia – ZARC – feasibility
Analysis of vegetation indices
Metereologia.
topic Agrometeorologia
Micrometeorologia
Climatologia agrícola
Zoneamento agrícola de risco climático (ZARC)
Cultura do milho – Bahia – ZARC – viabilidade
Análise dos índices de vegetação
Agrometeorology
Micrometeorology
Agricultural climatology
Climate risk agricultural zoning (ZARC)
Corn cultivation – Bahia – ZARC – feasibility
Analysis of vegetation indices
Metereologia.
description O zoneamento agrícola de risco climático (ZARC) é uma ferramenta fundamental para as atividades agrícolas, pois identifica regiões e épocas de menor risco climático para plantio e semeadura. Para elaborar um ZARC de grandes áreas é necessária uma rede de estações meteorológicas com distribuição espacial densa e observações precisas e continuas. No Brasil, há uma boa distribuição espacial de pluviômetros, mas há escassez na distribuição espacial das estações meteorológicas necessárias para a realização de um ZARC. Uma forma de superar a falta de dados observados in situ é utilizar dados de reanálise. Porém, é necessário mostrar que é possível realizar um ZARC confiável. Portanto, o objetivo desta pesquisa é elaborar um ZARC para o milho no estado da Bahia utilizando dados de reanálise e quantificar sua viabilidade. Também se analisou possíveis relações entre os índices Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Enhanced Vegetation Index (EVI), e o ZARC. Por fim elaborou-se um ZARC, para cultura do milho na Bahia, usando dados de projeções climáticas do Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6), precisamente os modelos CNRM-CM6-1-HR e EC-Earth3-Veg-LR, ambos no cenário SSP2- 4.5. O banco de dados de reanálise escolhido foi ERA5-Land. Ao realizar a validação dos dados de reanálise do ERA5-Land, verificou-se que a precipitação foi à única variável meteorológica necessária para um ZARC que não apresentou valores e variabilidade sazonal e interanual semelhantes aos já observados. Portanto, decidiu-se validar os dados de precipitação do Projeto de Precipitação CPC/NOAA. Com os dados da reanálise ERA5-Land e do Projeto de Precipitação CPC/NOAA validados, o ZARC para o milho foi realizado no estado da Bahia, levando à conclusão de que é possível desenvolver um ZARC confiável e robusto com dados de reanálise. Por outro lado, verificou-se que os índices de vegetação acompanham o ZARC em algumas áreas, principalmente nas de vegetação nativa e em outras não se observou o acompanhamento, especialmente nas áreas mais antropizadas. Os ZARCs elaborados como os dados do CMIP6 usando os modelos CNRM-CM6-1-HR e EC-Earth3- Veg-LR apresentaram resultados diferentes entre si e também com o ZARC realizado com dados da reanálise.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-11-07
2024-02-27T17:24:39Z
2024-02-27
2024-02-27T17:24:39Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/34795
MATSUNAGA, Wendy Kaori. Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia. 2023. 164 f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2023.
url http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/34795
identifier_str_mv MATSUNAGA, Wendy Kaori. Aplicações dos dados de reanálises ERA5-LAND e projeções climáticas do CMIP6 no zoneamento de risco climático do milho no estado da Bahia. 2023. 164 f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2023.
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN
PÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS EM REDE PROFLETRAS (UFRN)
UFCG
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Campina Grande
Brasil
Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN
PÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS EM REDE PROFLETRAS (UFRN)
UFCG
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UCB
instname:Universidade Católica de Brasília (UCB)
instacron:UCB
instname_str Universidade Católica de Brasília (UCB)
instacron_str UCB
institution UCB
reponame_str Repositório Institucional da UCB
collection Repositório Institucional da UCB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UCB - Universidade Católica de Brasília (UCB)
repository.mail.fl_str_mv sara.ribeiro@ucb.br
_version_ 1834013230547075072