Variabilidade espacial das observações meteorológicas e impactos na estimativa regional da produtividade de soja

Autores

  • Rodrigo Cornacini Ferreira Universidade Estadual de Londrina
  • Rubson Natal Ribeiro Sibaldelli Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • Heverly Morais Instituto Agronômico do Paraná
  • Otávio Jorge Grigoli Abi Saab Universidade Estadual de Londrina
  • José Renato Bouças Farias Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária

DOI:

https://doi.org/10.5433/1679-0359.2017v38n4Supl1p2265

Palavras-chave:

Glycine max L, Merrill, Estação meteorológica, Precipitação pluvial, Variabilidade climática, Zona agroecológica.

Resumo

O Brasil ainda não possui uma rede de estações meteorológicas suficientemente representativas, sendo comum a utilização de dados observados em locais distantes da região de interesse. Contudo, são escassos estudos que avaliem a eficácia e precisão da utilização de dados climáticos estimados ou interpolados a partir de estações distantes da área agrícola de interesse. Assim, este estudo teve como objetivo demonstrar os impactos da variabilidade espacial dos principais elementos meteorológicos sobre a estimativa regional da produtividade de grãos de soja. Utilizaram-se dados observados em três estações meteorológicas em diferentes locais de Londrina, comparados por meio de análise de regressão. Calculou-se o balanço hídrico decendial para soja e estimaram-se as perdas de produtividade de grãos pelo método Zona Agroecológica. As temperaturas nos diferentes locais apresentaram semelhanças, enquanto a umidade relativa do ar e, principalmente, precipitação pluvial foram mais discrepantes. Recomenda-se muita cautela no uso e na escolha de uma única estação meteorológica para representar um município ou região, como acontece em várias regiões de importância agrícola e ambiental no Brasil. Modelos e resultados de estimativas de safras que não consideram tal recomendação estão vulneráveis a erros em suas previsões. A variabilidade volumétrica e temporal na distribuição espacial das precipitações pluviais provocaram diferentes estimativas de produtividade de soja em escala municipal. A consistência da série de dados, a localização das estações meteorológicas e a distância destas ao ponto de interesse são fatores determinantes da precisão em modelos para estimativas da produtividade de grãos de soja com base em dados meteorológicos, com destaque para a precipitação pluvial. Este estudo contribui para futuras pesquisas regionais que utilizem dados climáticos, além de evidenciar a importância da rede de estações meteorológicas em todo Brasil, demonstrando a necessidade urgente do incremento no número dessas estações, em especial para o registro de dados das precipitações pluviais.

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Biografia do Autor

Rodrigo Cornacini Ferreira, Universidade Estadual de Londrina

Discente, Curso de Doutorado, Programa de Pós-Graduação em Agronomia, Universidade Estadual de Londrina, UEL, Centro de Ciências Agrárias, Departamento de Agronomia, Londrina, PR, Brasil.

Rubson Natal Ribeiro Sibaldelli, Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Discente, Curso de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, UTFPR, Londrina, PR, Brasil.

Heverly Morais, Instituto Agronômico do Paraná

Enga Agra, Drª, Pesquisadora, Instituto Agronômico do Paraná, IAPAR, Londrina, PR, Brasil.

Otávio Jorge Grigoli Abi Saab, Universidade Estadual de Londrina

Engo Agro, Prof. Dr., Departamento de Agronomia, CCA, UEL, Londrina, PR, Brasil.

José Renato Bouças Farias, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária

Engo Agro, Dr., Pesquisador, Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, EMBRAPA Soja, Londrina, PR, Brasil.

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Publicado

2017-08-25

Como Citar

Ferreira, R. C., Sibaldelli, R. N. R., Morais, H., Abi Saab, O. J. G., & Farias, J. R. B. (2017). Variabilidade espacial das observações meteorológicas e impactos na estimativa regional da produtividade de soja. Semina: Ciências Agrárias, 38(4Supl1), 2265–2278. https://doi.org/10.5433/1679-0359.2017v38n4Supl1p2265

Edição

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