Impacto da predição dos modelos globais de clima na produtividade de soja no município de Bagé/RS
| Ano de defesa: | 2018 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pelotas
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Manejo e Conservação do Solo e da Água
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: | |
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| Link de acesso: | http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/17412 |
Resumo: | As mudanças climáticas vêm sendo tema de pesquisas mundiais há anos e a descrição destas mudanças vem se tornando comumente mostradas pelos Modelos Globais de Clima (GCMs). Esses modelos são úteis para a compreensão de como o clima da Terra está mudando e antecipar variações naturais e antropogênicas no futuro, na escala global. Os modelos regionais de clima (RCM) são utilizados para regionalização de informação climática, uma vez que há necessidade de estudos locais para diversas áreas. No entanto, as séries de precipitação e de temperatura resultantes das simulações do RCM, num dado local, apresentam viés relativamente aos dados registrados, para o mesmo período. Os métodos de correção de viés permitem uma transformação dos resultados dos RCMs de forma a corresponder às propriedades estatísticas dos dados observados. Uma das utilizações dos dados oriundos dos GCMs é a entrada dos modelos agrometeorológicos, com o intuito de predição de produtividade de algumas culturas. Desta forma, a estimativa da produtividade de soja, um dos principais produtos de exportação do Brasil, torna-se o principal foco deste estudo. O local da pesquisa se dá no município de Bagé/RS, que vem demonstrando um crescente na produção de soja e apresenta certas peculiaridades quando comparada a região produtora do estado, região norte. A predição da produtividade da soja nessa região permite expectativas e planejamento em relação ao desenvolvimento regional, tornando possível a aplicação de medidas preventivas e/ou contributivas para cenários futuros. Assim, o objetivo desta tese é a estimativa da produtividade futura de soja no município de Bagé/RS, através da integração do modelo de produtividade da FAO aos modelos globais de clima. |
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2025-09-15T13:16:53Z2025-09-15T13:16:53Z2018-08-20DISCONZI, Pamela Bilhafan. Impacto da predição dos modelos globais de clima na produtividade de soja no município de Bagé/RS. 2018. 83f. Tese (Doutorado em Manejo e Conservação do Solo e da Água) – Faculdade de Agronomia Eliseu Maciel, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2018.http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/handle/prefix/17412As mudanças climáticas vêm sendo tema de pesquisas mundiais há anos e a descrição destas mudanças vem se tornando comumente mostradas pelos Modelos Globais de Clima (GCMs). Esses modelos são úteis para a compreensão de como o clima da Terra está mudando e antecipar variações naturais e antropogênicas no futuro, na escala global. Os modelos regionais de clima (RCM) são utilizados para regionalização de informação climática, uma vez que há necessidade de estudos locais para diversas áreas. No entanto, as séries de precipitação e de temperatura resultantes das simulações do RCM, num dado local, apresentam viés relativamente aos dados registrados, para o mesmo período. Os métodos de correção de viés permitem uma transformação dos resultados dos RCMs de forma a corresponder às propriedades estatísticas dos dados observados. Uma das utilizações dos dados oriundos dos GCMs é a entrada dos modelos agrometeorológicos, com o intuito de predição de produtividade de algumas culturas. Desta forma, a estimativa da produtividade de soja, um dos principais produtos de exportação do Brasil, torna-se o principal foco deste estudo. O local da pesquisa se dá no município de Bagé/RS, que vem demonstrando um crescente na produção de soja e apresenta certas peculiaridades quando comparada a região produtora do estado, região norte. A predição da produtividade da soja nessa região permite expectativas e planejamento em relação ao desenvolvimento regional, tornando possível a aplicação de medidas preventivas e/ou contributivas para cenários futuros. Assim, o objetivo desta tese é a estimativa da produtividade futura de soja no município de Bagé/RS, através da integração do modelo de produtividade da FAO aos modelos globais de clima.Climate change has been the subject of worldwide research for years, and the description of these changes has been commonly shown by the Global Climate Models. These models are useful for understanding how the Earth's climate is changing and anticipating natural and anthropogenic variations in the future on the global scale. Regional climate models (RCMs) are used for regionalization of climate information, since there is a need for local studies for several areas. However, the series of precipitation and temperature resulting from the simulations of the RCM, in a given location, show bias in relation to the recorded data, for the same period. The bias correction methods allow a transformation of the results of the RCMs in order to correspond to the statistical properties of the observed data. One of the uses of the data from the GCMs is the input of the agrometeorological models, in order to predict the productivity of some crops. Thus, the estimation of soybean yield, one of the main export products of Brazil, becomes the main focus of this study. The research site is located in the municipality of Bagé / RS, which has shown an increase in soybean production and presents certain peculiarities when compared to the producing region of the state, northern region. The prediction of soybean productivity in this region allows expectations and planning in relation to regional development, making possible the application of preventive and / or contributory measures to future scenarios. Thus, the objective of this thesis is the estimation of future soybean yield in the municipality of Bagé/RS, by integrating the FAO productivity model into global climate models.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - FAPERGSCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESporUniversidade Federal de PelotasPrograma de Pós-Graduação em Manejo e Conservação do Solo e da ÁguaUFPelBrasilCC BY-NC-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessCIENCIAS AGRARIASAGRONOMIACIENCIA DO SOLOÍndice de vegetação normalizadoModelo FAO 56GeoprocessamentoNormalized vegetation indexModel FAO 56GeoprocessingImpacto da predição dos modelos globais de clima na produtividade de soja no município de Bagé/RSinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttp://lattes.cnpq.br/9179070153594345http://lattes.cnpq.br/9421021176282511Gandra, Claudia Fernanda Almeida Teixeirahttp://lattes.cnpq.br/0140129324988355Rizzi, Rodrigohttp://lattes.cnpq.br/5373631394883825Damé, Rita de Cássia FragaDisconzi, Pamela Bilhafanreponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiacainstname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)instacron:UFPELORIGINALTESE PAMELA BILHAFAN DISCONZI.pdfTESE PAMELA BILHAFAN DISCONZI.pdfapplication/pdf2159437http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/17412/1/TESE%20PAMELA%20BILHAFAN%20DISCONZI.pdf77d1f8fa54938fdcd9ca3996ef4d4e24MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-867http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/17412/2/license.txtfbd6c74465857056e3ca572d7586661bMD52open accessTEXTTESE PAMELA BILHAFAN DISCONZI.pdf.txtTESE PAMELA BILHAFAN DISCONZI.pdf.txtExtracted texttext/plain126591http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/17412/3/TESE%20PAMELA%20BILHAFAN%20DISCONZI.pdf.txte79edbdf9ab8943e51978b06a66f5b9bMD53open accessTHUMBNAILTESE PAMELA BILHAFAN DISCONZI.pdf.jpgTESE PAMELA BILHAFAN DISCONZI.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1274http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/17412/4/TESE%20PAMELA%20BILHAFAN%20DISCONZI.pdf.jpg9acef3a2c0df90c38eefadebe262bfd1MD54open accessprefix/174122025-09-16 03:02:43.779open accessoai:guaiaca.ufpel.edu.br:prefix/17412VG9kb3Mgb3MgaXRlbnMgZGVzc2EgY29tdW5pZGFkZSBzZWd1ZW0gYSBsaWNlbsOnYSBDcmVhdGl2ZSBDb21tb25zLg==Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufpel.edu.br/oai/requestrippel@ufpel.edu.br || repositorio@ufpel.edu.br || aline.batista@ufpel.edu.bropendoar:2025-09-16T06:02:43Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca - Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)false |
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