Fabio Ricardo Marin.

Projeto de extensão promovido pela Chinese Agriculture University (CAU) e pela Hainan University, ao longo dos anos de 2019 e 2020, em parceria com as demais universidades de classe mundial participantes do A5 (Cornell University, University of California, USP/Esalq, Wageningen University) para o projeto de um novo Campus de Ciências Agrárias na Universidade de Hainan, Sanya.

O sistema Tempocampo apoia produtores de cana-de-açúcar, milho e soja de todo o Brasil no monitoramento agrometeorológico, previsão de safras e na tomada de decisão de operações de manejo. A iniciativa teve início em 2016, após mais de 5 anos de desenvolvimento e implementação dos seus códigos. Atualmente, atende operacionalmente às principais regiões produtoras do Brasil.

A população mundial pode atingir 9,7 bilhões de pessoas em 2050 com grande parcela do crescimento ocorrendo em países subdesenvolvidos. Esse crescimento, juntamente com o aumento da renda per capita, resultará em aumentos na demanda por carne bovina de até 35. Apesar de o Brasil ter o maior rebanho comercial do mundo criado predominantemente em pastagens tropicais, ainda não existem estudos sobre a produção de pastagens, a sazonalidade e o risco agroclimático em cenários futuros. Este estudo tem o objetivo de (i) simular a produtividade de pastagens em cenários atuais (1987-2017) e futuros (2035-2065) no centro-oeste, sudeste e estados do Pará e Rondônia do Brasil; (ii) simular a sazonalidade de produção (variabilidade da produtividade entre estações do ano) e o risco climático (variabilidade interanual da produtividade de cada estação) de pastagens tropicais nesses cenários; (iii) simular e discutir o potencial da irrigação, ensilagem e diferimento na minimização da sazonalidade e risco climático da produção animal a pasto nos cenários simulados. O capim Marandu [Urochloa brizantha (Stapf) Hochst ex A. Rich. (syn. Brachiaria brizantha Stapf) cv. BRS Marandu] e o capim Mombaça [Megathyrsus maximus (Jacq.) BK Simon SWL Jacobs (syn. Panicum maximum Jacq.) cv. BRS Mombaça] serão utilizados devido às suas representatividades nas pastagens brasileiras. As simulações serão realizadas com o CROPGRO - Perennial Forage Model. No caso do capim Mombaça em que o modelo não foi parametrizado com dados sob sequeiro, este será avaliado e parametrizado com o uso de três experimentos de campo sob sequeiro previamente conduzidos. Após ajustes no modelo, serão determinadas zonas agro-ecológicas homogêneas (HZ) utilizando-se dos critérios de graus-dia de uma cultura padrão, sazonalidade da temperatura e evapotranspiração para o período 1987-2017. As HZ serão cruzadas com o mapa de solos brasileiro. As simulações serão realizadas considerando-se uma estação meteorológica em cada HZ e perfil de solo predominante nesta. Dois cenários de concentração de CO2 atmosférico serão considerados: RCP 4.5, (526 ppm) e RCP 8.5 (628 ppm). Os dados meteorológicos para o período de 2035-2065 serão gerados por meio de modelos de circulação global (GCMs) seguindo os pressupostos e protocolos da quinta fase do Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5). Serão feitas simulações em cenário atuais e futuros, com pastejo realizado a cada 30 dias nas estações do ano mais produtivas e a cada 60 dias nas estações menos produtivas. Serão realizadas simulações para pastagens irrigadas e não irrigadas para as análises de produtividade, sazonalidade e risco agroclimático. A ensilagem e o diferimento serão simulados nos mesmos locais onde foram realizadas as simulações para pastejo para avaliação do potencial do uso dessas estratégias na minimização da sazonalidade e risco agroclimático.

O Brasil é um dos maiores produtores e exportadores mundiais de alimentos, fibras e (bio)combustíveis. Estimativas indicam que o país precisaria aumentar a produção de alimentos em 40 para atender às demandas globais até 2050. Enquanto isso, os sistemas agrícolas tropicais precisam ser aliados importantes para sequestrar carbono (C) e reduzir a emissão de gases de efeito estufa e, consequentemente, contribuir para a mitigação das mudanças climáticas. Portanto, o desafio é aumentar a produção agrícola conciliando a sustentabilidade ambiental, social e econômica. Nesse contexto, propomos a criação do Centro de Pesquisa de Carbono em Agricultura Tropical (CCARBON), sediado na ESALQ/USP, uma das mais conceituadas Faculdades de Agricultura do mundo. A missão do CCARBON será desenvolver soluções e estratégias inovadoras na agricultura tropical sustentável baseada no carbono para mitigar as mudanças climáticas e melhorar os padrões e condições de vida. Nossa visão é ser reconhecida como um centro líder de classe mundial em agricultura tropical de baixo C e qualificação de recursos humanos por meio de atividades de pesquisa, inovação e disseminação. Para atingir os objetivos do CCARBON, linhas de pesquisa estratégicas, multidisciplinares e inovadoras abrangerão cinco grandes áreas: solo, planta e animal, gases, clima e ferramentas digitais. O centro também será integrado a um grande ecossistema de inovação para apoiar descobertas e novas tecnologias por meio de parcerias público-privadas institucionais. Há múltiplas estratégias para disseminar ativamente o conhecimento e as inovações, contribuindo para que produtores adotem práticas mais sustentáveis, além de conscientizar a população sobre ações de baixo C e apoiar a elaboração de políticas públicas. Esperamos que nosso centro de pesquisa de classe mundial identifique os principais desafios e desenvolva e implemente soluções para aumentar a produção agroalimentar sustentável de agrossistemas tropicais, reduzindo as emissões de GEE e aumentando o sequestro de C por meio de práticas de gestão inteligentes para o clima. Os resultados abrirão o caminho para uma economia de baixo C e promoverão o desenvolvimento social sustentável nas próximas décadas.

A população mundial crescerá 30 até 2050 e, no mesmo período, estima-se que o consumo de carnes e produtos lácteos deva se elevar como resultado do aumento da renda per capita entre 50 e 70 no consumo alimentar da humanidade. O Brasil tem uma vantagem comparativa para a segurança alimentar do planeta devido a disponibilidade de recursos hídricos e terra arável. Contudo, a taxa de incremento da produtividade agrícola brasileira é relativamente baixa, o que tem mantido os níveis de produtividade média bem abaixo dos níveis observados em campos experimentais. A análise da eficiência agrícola (definida como a razão entre a produtividade real e a produtividade observada em experimentos nos quais não houve qualquer limitação hídrica, nutricional ou causada por doenças ou pragas) fornece uma robusta abordagem para quantificar a eficiência, identificar suas causas e sugerir intervenções para eleva-la. O objetivo geral do projeto é analisar sob uma nova abordagem a eficiência agrícola das culturas de cana-de-açúcar e soja baseados em dados on-farm e aprimorar as técnicas de modelagem para estimativa da produtividade potencial e limitada por água dessas culturas. O projeto também põe foco expressivo no avanço para a formação de um banco de dados básicos e técnicas de modelagem de sistemas pastoris intensivos, analisando assim sob diferentes perspectivas os três principais setores com maior uso do solo no Brasil soja, cana-de-açúcar e pastagens. O projeto contará com apoio de pesquisadores de diferentes instituições para assegurar a cobertura nacional com elevada qualidade técnica.

Otimizando o manejo de irrigação de precisão assimilando medidas in situ em modelos de sensoriamento remoto: pesquisa e desenvolvimento de algoritmo

Prescrever o consumo hídrico de culturas mediante a variação espaço-temporal da evapotranspiração (ET) sobre áreas agrícolas irrigadas é importante no auxílio ao manejo dos recursos hídricos e aumento da produtividade. Muitos modelos de sensoriamento remoto (SR) têm sido desenvolvidos para estimar a ET, dentre eles o mais utilizado é o Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). No entanto, o SEBAL foi desenvolvido para sensores orbitais e regiões particulares, em que funções e parâmetros empíricos empregados por ele são correspondentes a essas regiões e sensores, gerando assim grandes incertezas da aplicabilidade desse modelo em outras regiões. Medidas in situ podem ser utilizadas para assimilação de dados no SEBAL e assim diminuir tal incerteza. Portanto, o objetivo desse projeto será calibrar o modelo SEBAL tanto para sensores orbitais (a bordo satélites) quanto suborbitais (a bordo de veículos aéreos não tripuláveis) e assim desenvolver um algoritmo Web em nuvem de assimilação de dados para prescrição da lâminas de irrigação. O projeto será executado numa área experimental localizada na cidade de Piracicaba no Estado de São Paulo. Utilizando o modelo SEBAL será estimado todos os componentes do balanço de energia e, consequentemente, a ET. Dados lisimétricos, de umidade do solo e medidas biométricas serão utilizados como valores de referência in situ e mediante a subtração com os valores estimados pelo SEBAL será obtido os resíduos. Sendo assim, a calibração será feita maximizando a qualidade de ajuste desses resíduos. O método de otimização estocástica Particle Swarm Optimization será utilizado para a maximização numérica da função objetivo. Os novos parâmetros empíricos serão obtidos em níveis de incertezas e serão utilizados no algoritmo de recuperação das lâminas de irrigação considerando a variabilidade espaço-temporal do SR e a precisão das medidas in situ. Assim, o produto gerado fornecerá uma informação mais assertiva ao manejo de irrigação de precisão. O mercado consumidor desse produto não está associado somente aos irrigantes e empresas de manejo de irrigação, mas também ao produtor que deseja conhecer a dinâmica do consumo hídrico de seu cultivo e correlacionar isso com a previsão de produtividade.

Capacitação em educação empreendedora oferecida como curso regular pela USP a mais de 120 alunos de 26 instituições de ensino superior brasileiras de 8 Estados.

Métodos confiáveis para mapear a evapotranspiração (ET), em escala temporal diária e abrangendo grandes áreas, ainda é um grande desafio. Entretanto, com os novos modelos utilizando-se dados orbitais através da abordagem de sensoriamento remoto, tornou-se possível a estimativa da ET para ser utilizada no manejo da irrigação. Paralelamente, novas abordagens para aumentar a eficiência no uso da água na irrigação é de grande importância, principalmente em áreas com alta demanda hídrica. Dessa forma, esta proposta pretende fazer uso do modelo de duas fontes ALEXI que possui um produto ET estimada para 375 m e que pode ser desagregada para 30 m com o algoritmo PyDisALEXI, o que seria suficiente para ser utilizado mesmo em pequenas áreas agrícolas. Além disso, este projeto ainda traz uma nova abordagem para a estimativa da demanda hídrica para as culturas agrícolas de acordo com Marin et al. (2019) e Marin et al. (2020) sugerindo-se estimar a lâmina de irrigação baseado nos últimos três dias anteriores ao evento de irrigação, uma vez que sob condições de alta demanda hídrica atmosférica, o coeficiente de cultura (Kc) é menor do que aquele sugerido pela FAO (Allen et al. 1998). A partir dessa abordagem, pretende-se estimar a demanda hídrica para as culturas agrícolas do milho (leste de Goias), soja (oeste da Bahia) e cana-de-açúcar (noroeste paulista) para o período de 2013 a 2020 baseado em Marin et al. (2020) e, comparar os resultados com a abordagem sugerida por Allen et al. (1998). Para isso será utilizado o modelo ALEXI desagregado para 30 m de resolução utilizando-se o PyDisALEXI. Dessa forma, com a efetiva calibração para as culturas em estudo e posterior sucesso na aplicação do modelo juntamente com a nova abordagem proposta por Marin et al. (2020) espera-se uma maior eficiência no uso da água para a irrigação, além de maior produtividade no uso da água, comparado com a proposta de manejo de irrigação sugerida por Allen et al. (1998).

A variação espaço-temporal da evapotranspiração (ET) é a chave para melhorar a gestão da água em áreas agrícolas irrigadas. Muitos métodos de sensoriamento remoto foram desenvolvidos para mapear ET, entre eles o mais utilizado é o Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). No entanto, o SEBAL foi desenvolvido para sensores de satélite e resoluções de imagens particulares, nas quais funções e parâmetros empíricos dentro de seu algoritmo são correspondentes a estes. Portanto, o objetivo deste estudo será a calibração estocástica do algoritmo SEBAL para imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) sob clima subtropical. O estudo será realizado na cidade de Piracicaba, no estado de São Paulo. Imagens do VANT, dados meteorológicos (correlação de turbilhões, razão de Bowen e estação meteorológica), e os dados lisimétricos corresponderão às campanhas do VANT, sendo medidos em tempo real. Utilizando o algoritmo SEBAL será estimado todos os componentes do balanço energético e consequentemente a ET. Assim, a calibração será feita usando o método de mínimos quadrados para resíduos entre a ET, observada (lisímetros, correlação de turbilhões e razão de Bowen) e ET, estimado pelo algoritmo SEBAL. O método de otimização estocástica Particle Swarm Optimization (PSO) será usado para minimizar a soma de desvios dos quadrados. Os novos parâmetros empíricos do algoritmo SEBAL serão obtidos em níveis de incerteza e podem ser usados para compor a prescrição de irrigação por taxa variável (VRI) e compreender a variabilidade espacial do estresse hídrico, ajudando os agricultores a tomar decisões e aumentar a produtividade. (AU)

We intend to use the financial support from SPRINT to support the initial steps for a project on sustainable intensification of major cropping systems in Brazil. This project will lead into an atlas of yield gaps for major crops in Brazil (rice, sugarcane, maize, beans, pastures, and soybean) and a thorough assessment of the explanatory causes of yield gaps. UNL and USP/ESALQ faculty leading this initiative (Dr Grassini and Marin, respectively) have documented experience in successfully conducting previous national and global projects (e.g., Marin et al. 2016). 
Specific outcomes to be accomplished with the SPRINT support are: (i) consolidation of a network of researchers in Brazil to conduct a national project on yield gaps and underlying causes, (ii) organization of two workshops with project members and stakeholders to reach consensus about methodological aspects and strategies to ensure impact, and (iii) writing a thematic project to be submitted to FAPESP and other funding agencies such as the International Plant Nutrition Institute (IPNI), state and national funding agencies, such as FAPERGS, FAPEGO, and CNPq, as well as private companies interested to fund such kind of research and funding agencies in USA.

Global population will increase by 30% up to 2050. At the same time, consumption of livestock and dairy products will increase as a result of higher income per capita, and this will lead to a 50-70% increase in food demand. Brazil has a comparative advantage to help meet global food demand due to plentiful land and water resources. However, the rate of increase in average farmer yields has been slow and average yields have remained well below highest yields reported by progressive farmers and those measured in research stations. Yield gap (defined as the yield of an adapted crop cultivar when grown without water and nutrient limitations and kept free of diseases, weeds and insect pests) analysis provides a robust quantitative framework to quantify the gap and identify their causes and suggest the required interventions to close them. The overall objective of the proposal is to quantify how much extra food Brazil can produce on existing cropland area and identify pathways to realize this potential through sustainable crop intensification. The project will have full national coverage and include major crops (soybean, maize, rice, livestock, and sugarcane). Such project will require collaboration among scientists from different institutions to achieve full geographic coverage and have the range of expertise needed to achieve the proposed goals. Despite the project will be led by ESALQ/USP, the proposal will benefit from strategically selected collaborators from other national and international institutions, as other three institutions (EMBRAPA, University of Santa Maria (UFSM), University of Nebraska-Lincoln) will jointly execute the research activities in experimental sites located in the main producing areas for each crop.

O projeto pretende quantificar a eficiência da produção agrícola de cana-de-açúcar e o risco climático atual e projetar cenários agrícolas futuros considerando as especificidades regionais brasileiras e as tendências
representativas quanto às opções de manejo de solo e água. O projeto pretende trabalhar com pelo menos três modelos de simulação para a cultura da cana-de-açúcar calibrada, buscando introduzir o conceito de
incerteza nas simulações. Os cenários futuros serão traçados com base na técnica dos cenários agrícolas representativos, associando-o aos cenários climáticos futuros para cada região do Brasil. O projeto pretende também aprofundar a pesquisa básica em pelo menos uma das vertentes da simulação, focando o estudo das relações hídricas. O projeto contribuirá para a resposta de questões específicas sobre opções de manejo de solo, mas principalmente, permitirá caracterizar a eficiência da produção agrícola da cana-deaçúcar na forma de um atlas nacional, bem como os cenários futuros mais prováveis para o setor. Entende-se que o produto permitirá melhor compreender especificidades regionais produção nacional, contribuir no estabelecimento de prioridades de pesquisas, orientar investimentos privados para superar os gargalos regionais, e embasar os tomadores de decisão na esfera pública e privada para a realização de investimentos, planejamento de custos ou na formulação de políticas públicas. Entende-se que esta proposta e a temática tratada podem embasar a formação de um novo núcleo emergente de pesquisa envolvendo a análise integrada de sistemas agrícolas baseada em modelos de simulação, abordando as
áreas de agrometeorologia, geoprocessamento, economia, fitotecnia, solos e irrigação.

O projeto pretende quantificar a eficiência da produção agrícola de cana-de-açúcar e o risco climático atual e projetar cenários agrícolas futuros considerando as especificidades regionais brasileiras e as tendências representativas quanto às opções de manejo de solo e água. O projeto pretende trabalhar com pelo menos três modelos de simulação para a cultura da cana-de-açúcar calibrada, buscando introduzir o conceito de incerteza nas simulações. Os cenários futuros serão traçados com base na técnica dos cenários agrícolas representativos, associando-o aos cenários climáticos futuros para cada região do Brasil. O projeto pretende também aprofundar a pesquisa básica em pelo menos uma das vertentes da simulação, focando o estudo das relações hídricas tanto em condição de campo como em laboratório. O projeto contribuirá para a resposta de questões específicas sobre opções de manejo de solo, mas principalmente, permitirá caracterizar a eficiência da produção agrícola da cana-de-açúcar na forma de um atlas nacional disponibilizado via Internet, bem como os cenários futuros mais prováveis para o setor. Entende-se que o produto permitirá melhor compreender especificidades regionais produção nacional, contribuir no estabelecimento de prioridades de pesquisas, orientar investimentos privados para superar os gargalos regionais, e embasar os tomadores de decisão na esfera pública e privada para a realização de investimentos, planejamento de custos ou na formulação de políticas públicas. Entende-se que a equipe multidisciplinar da proposta e a temática tratada podem embasar a formação de um novo núcleo emergente de pesquisa envolvendo a análise integrada de sistemas agrícolas baseada em modelos de simulação, abordando as áreas de agrometeorologia, geoprocessamento, economia, fitotecnia, solos e irrigação

A cultura da cana-de-açúcar possibilitou ao Brasil figurar no cenário mundial como modelo de geração e utilização de energia renovável. Na última década, a crescente demanda por açúcar e etanol viabilizou a expansão da cultura principalmente nas regiões Centro-Oeste e Nordeste do Brasil, e no oeste do Estado de São Paulo, onde a irrigação é fundamental para o estabelecimento e manutenção da cultura. Na região nordeste, o uso da irrigação vem de longa data, e tem se expandido ao longo da última década com a implantação de novos canaviais em zonas de cerrado, semiárido e nos tabuleiros costeiros. Em todo mundo, a agricultura irrigada é cada vez mais pressionada pela limitação dos recursos hídricos e a demanda crescente pelo uso dos mananciais. No caso da cana-de-açúcar, esta pressão é acentuada pela escala espacial dos empreendimentos, pela necessidade de uso intensivo do recurso e pela possivel competição com outras culturas de apelo regional. O aprimoramento do manejo da irrigação, racionalizando o uso da água sem comprometimente da produtividade é, portanto, uma necessidade premente. Nesse sentido, uma questão importante para o setor sucroenergético é conhecer a melhor opção de manejo da irrigação diante da conjutura atual do setor e projetar cenários futuros levando em conta as tendências de mudança do clima e do padrão tecnológico de produção na usinas. Uma das mudanças tecnológicas mais acentuadas na última década esta associada ao manejo da palhada, que pode modificar a microbiologia do solo, a fenologia da cultura quando a emergência e brotação, bem como afetar os ciclos do carbono, do nitrogênio e da água nos canaviais.

Globally, the area of land for sugarsugarcanecane sugar cane production is rising in response to growing demand for bioethanol and increased demand for sugar for domestic consumption due to increased prosperity and socio economic development. In some countries, these changes in land use are happening through conversion of existing agricultural land used for subsistence or low intensity cropping; whilst in other areas there has been extensive displacement of native vegetation for new cane cultivation. In both cases, this trend towards large-scale industrial mono-cropping is likely to have major impacts on land-use, agro-ecology, food security and ecosystem services. There are also concerns regarding the impact of climate change on land use and food security with rainfall variability putting increased pressure on crop yield; it is also likely to increase water demand for irrigated cane and create greater uncertainty around the viability of rainfed cane production.
The aim of this project is to launch an international programme to foster trans-disciplinary science, networking and community building. The focus will be on understanding the hydro-social and environmental impacts, benefits and trade-offs that arise through the continued global expansion of cane production, and its broader consequences for land use and food security. The project will focus on Brazil, India and South Africa, where agriculture is a cornerstone of the economy, a basis of economic growth and a significant source of livelihood. It is also a sector under pressure to improve resource efficiency and increase resilience to future climate uncertainty. The project will involve researchers from the UK, USA, India, Brazil, South Africa and Australia and will encourage trans-disciplinary dialogue to work towards an integrated assessment approach combining agronomic, climatic, environmental, and socio-economic knowledge. The consortium brings together expertise in agricultural systems, agronomy, land use modelling, climate science, social science, impact assessment, rural resource economics, GIS, remote sensing and spatial modeling for decision-making.

Global Yield Gap Atlas - Decision-making abilities for your next investment in agriculture are only as good as the data in front of you.The world's leading database on high-quality agronomic data with local to global relevance that covers up to 13 major food crops across 70 countries and six continents with the following data:1) actual and potential yield and yield gap2) actual and potential water productivity3) actual and minimum nutrient requirement4) underlying data on weather, soil and cropping systems5) climate zones and technology extrapolation domains (TEDs).The data serves research, strategic decision making and local-global actions that aim to improve yield and resource use efficiency by public and private sectors.

Sob forte impulso da demanda por energias e do apelo para o desenvolvimento de tecnologias alternativas à economia do petróleo, o setor canavieiro expande-se e desperta interesses para a avaliação de custos e benefícios, privados e sociais, na produção sucroenergética. O destaque das questões ambientais pela sociedade insere este aspecto na agenda dos planejadores públicos e privados, através da preocupação com a preservação dos recursos hídricos, da fertilidade dos solos e da biodiversidade, além do combate às mudanças climáticas. Neste contexto, este projeto pretende integrar modelos de simulação e de otimização de sistemas de produção agrícola de cana-de-açúcar - em termos econômicos, agrícolas e ambientais ? e que sejam passíveis de articulação com as outras esferas da cadeia produtiva sucroenergética. Foram definidas como áreas de estudo as regiões Nordeste, Sudeste e Centro-Oeste do Brasil, dada a importância atual ou potencial para a produção nacional de cana-de-açúcar. O projeto foca a simulação de sistemas de produção típicos e na construção de cenários que prevejam mudanças tecnológicas e de políticas públicas, baseando em simulações de variáveis produtivas (biomassa, açúcar e fibras) e de consumo de água. Para tanto, modelos agronômicos adequadamente calibrados simularão tais coeficientes técnicos para aplicação nas análises de impacto ambiental envolvendo água, energia e emissões de gases de efeito estufa. Os modelos socioeconômicos também estarão baseados nesses coeficientes, juntamente com informações sobre a disponibilidade de recursos regionais e tendo por premissa que diferenças tecnológicas e de escala de produção produzem impactos socioeconômicos e ambientais. Os modelos utilizados simularão sistemas típicos de cada região, caracterizados e descritos com base em metodologia apropriada. Os resultados do projeto serão úteis para análises estratégicas de programas de melhoramento, controle fitossanitário, aplicação otimizada de recursos hídricos e f

O projeto pretende simular cenários agrícolas futuros para cana-de-açúcar considerando diferentes regiões do Brasil quanto ao clima e ao solo, mas também incluindo opções de manejo quanto à palhada, ao nitrogênio e a água. Uma abordagem para caracterização de áreas representativas para a produção canavieira será aplicada para a seleção das áreas onde as simulações estarão baseadas. O projeto pretende trabalhar com dois modelos de crescimento de planta (APSIM-Sugarcane e DSSAT/CANEGRO), buscando introduzir o conceito de incerteza nas simulações. A calibração de ambos será feita utilizando um banco de dados coletados pela equipe do projeto. Um experimento de campo também será conduzido para este fim, sendo também utilizado para um estudo mais aprofundado das relações hídricas em cana-de-açúcar, com foco no aprimoramento/checagem dos algoritmos relacionados ao aspecto hídrico em ambos os modelos. Neste experimento, pretende-se estudar as diferentes escalas espaciais do processo de evapo(transpi)ração no canavial (folha, planta e talhão). Após a calibração dos modelos com dados de campo e a avaliação do aspecto hídrico, pretende-se simular entre 10 e 15 pontos representativo do Brasil. Os cenários futuros serão traçados com base na técnica dos cenários agrícolas representativos, seguindo a estratégia adotada pelos cientistas do projeto AgMIP (www.agmip.org), projeto que congrega o grupo científico que dará base ao relatório dp IPCC de 2014 quanto ao impacto das mudanças no clima sobre a produção de alimentos, fibras e energia. A integração dos diferentes componentes (água, manejo de palha, nitrogênio e sistema de colheita) do sistema de produção agrícola tratados no projeto e o uso de dois modelos em paralelo são tidos outro avanços na pesquisa em modelagem de cana no Brasil. O projeto pretende também aprofundar a pesquisa básica em pelo menos um das vertentes da simulação, focando o estudo das relações hídricas em um canavial irrigado. O projeto contribuirá para a res

The sugarcane team is led by Peter Thorburn, Abraham Singels, and Fabio Marin. Collaborating scientists are intercomparing their models for response to CO2, temperature, rainfall, and other factors at four sentinel sites representing variation in sugarcane productivity. The effort to date has been distributed amongst the sugarcane research community, with various meetings between the team leaders (commencing in Brazil, August 2011).

Work to date has centered on developing parameterisations and calibrations of the models at various sites (Singels et al., 2013; Marin et al., 2013), and commencing the exploration of climate change sensitivities (e.g. Fig 1). Sentinel sites located in Australia, Brazil, Reunion Island, U.S.A and Zimbabwe have been selected and data from those are in the process of being entered into a central database in standard format. Seven modelling groups have accepted the invitation to participate, and the data will be distributed to them when collated.

The Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) is a major international effort linking the climate, crop, and economic modeling communities with cutting-edge information technology to produce improved crop and economic models and the next generation of climate impact projections for the agricultural sector.

The goals of AgMIP are to improve substantially the characterization of world food security due to climate change and to enhance adaptation capacity in both developing and developed countries. Analyses of the agricultural impacts of climate variability and change require a transdisciplinary effort to consistently link state-of-the-art climate scenarios to crop and economic models. Crop model outputs are aggregated as inputs to regional and global economic models to determine regional vulnerabilities, changes in comparative advantage, price effects, and potential adaptation strategies in the agricultural sector. Climate, crop model, economics, and information technology protocols are presented to guide coordinated AgMIP research activities around the world, along with cross-cutting themes that address aggregation, uncertainty, and the development of Representative Agricultural Pathways (RAPs) to enable testing of climate change adaptations in the context of other global trends. The organization of research activities by geographic region and specific crops is described, along with project milestones.

Na condição atual das pesquisas, já se avançou bastante na modelagem climática global, definindo-se níveis de incerteza para as projeções e melhorando-se a resolução dos resultados dos modelos, permitindo uma melhor diferenciação regional. Porém, a avaliação dos impactos desses cenários sobre a agricultura e a definição, a partir deles, de novos cenários agrícolas avançou pouco. As culturas da mamona, girassol, algodão, laranja, mandioca e cana-de-açúcar representam grande parte do PIB agrícola brasileiro e tem grande importâncial em diversas regiões do Brasil. São, também, cutluras que na maioria dos casos ocupam grandes extensões territoriais com superfícies homogêneas, que podem ter os impactos das mudanças climáticas globais acentuados com efeitos expressivos para setores importantes na composição da balança comercial brasileira e para a segurança alimentar do país. O conhecimento do impacto potencial das mudancas climáticas globais sobre essas culturas e sobre sua geografia de produção, baseando-se em diferentes cenários, e a proposição de medidas de adaptação e/ou mitigação para manutenção dos sistemas de produção vigentes são os objetivos principais deste projeto componente. Os estudos serão feitos de modo específico para cada cultura, respeitando-se suas especificidades e levando-se em conta a disponibilidade de conhecimento sobre os efeitos das alterações ambientais - elevação da concentração de CO2, da temperatura, e variação no volume de chuvas, principalmente - decorrentes da mudanças climáticas. Para a maioria delas, os estudos serão baseados em modelos de simulação ajustados com dados experimentais já publicados na literatura científica. Para a cana-de-açúcar no semi-árido nordestino, será instalado um experimento para levantamente de dados biométricos e morfológicos que permitam compreender o desempenho da culturas nas condições da Usina Agrovale. Para o algodão, um estudo detalhado em câmara de crescimento será conduzido na Embrapa Algodão, em Campi

Na condição atual das pesquisas envolvendo as mudanças climáticas globais, já se observa um avanço razoável na modelagem climática global, definindo-se níveis de incerteza para as projeções e melhorando a resolução dos resultados das projeções. Porém, a avaliação dos impactos desses cenários sobre a agricultura e a definição, a partir deles, de novos cenários agrícolas avançou pouco. A cultura da cana-de-açúcar tem grande importância para o Brasil, sob o ponto de vista econômico e social e que pode sofrer algum tipo de impacto caso as projeções de mudanças climáticas globais se concretizem. O estabelecimento do nível de impacto que as mudanças do clima podem ter sobre a cultura é um dos principais objetivos deste projeto. A parametrização deste modelo para as condições brasileiras é outro importante resultados a ser obtido com o projeto, já que o estudo será baseado em um modelo mecanístico ? CANEGRO/DSSAT ? que será parametrizado para as condições brasileiras com base em experimentos de campo realizados no campus da UFSCar em Araras/SP, utilizando três variedades da RIDESA. Ao final do projeto, pretende-se propor cenários agrícolas futuros para a cultura da cana-de-açúcar, identificando as principais vulnerabilidades do sistema de produção e oferecendo subsídios para que políticas públicas e estratégias de adaptação sejam elaboradas com maior confiabilidade

Desenvolver estudos de impactos das mudanças climáticas no setor de energias renováveis do país, principalmente as energias eólica e da biomassa, para 2015/2030/2100, além de disponibilizar uma base de dados com projeções das mudanças climáticas para dois cenários de emissões de gases de efeito estufa para planejamento de longo prazo da indústria de petróleo, deixando, neste primeiro momento, de avaliar os impactos das mudanças climáticas nas energias hidráulica e solar, o que será objeto de um segundo projeto.

As resoluções 2403 de 25 de junho de 1997 e 2427 de 1o de outubro de 1997, do Banco Central do Brasil, foram as primeiras a dispor sobre a obrigatoriedade do zoneamento agrícola em todo território nacional para acesso ao crédito e seguro rural com tarifas diferenciadas para os produtores de arroz, feijão, milho, trigo, soja, algodão e maçã. Atualmente, há mais de 20 resoluções tratando deste tema. A vinculação da concessão de crédito de custeio e de seguro às informações fornecidas pelo Zoneamento de Riscos Climáticos foi responsável pela redução nas solicitações de cobertura por eventos meteorológicos sinistrantes, inibição das solicitações fraudulentas e redução de custos da ordem de 150 milhões anuais como conseqüência da racionalização e do controle sobre a concessão de crédito e seguro. Atualmente, apresenta-se a necessidade de se ampliar as opções de culturas e sistemas de produção contempladas pelo zoneamento agrícola para atender outros seguimentos do setor agropecuários brasileiro, com ênfase para os produtores de base familiar, pecuaristas e a produção de bioenergia.

A safra 2005/2006 de cana-de-açúcar no Brasil deve superar os 450 milhões de toneladas, em uma área plantada de mais de 6 milhões de hectares. Atualmente dois sistemas de produção são utilizados em sistemas comerciais: um deles, mais tradicional, pratica a queima do canavial e utiliza mão-de-obra em larga escala na colheita; o outro adota a colheita mecanizada sem queima, com alterações no manejo da cultura, na dinâmica dos nutrientes e na disponibilidade de água no solo. Considerando esses diferentes sistemas de produção de cana, este projeto tem por objetivo viabilizar soluções tecnológicas para o setor canavieiro buscando estudar e definir metodologia que permitam ao Ministério da Agricultura empregar o Zoneamento de Riscos Climáticos como instrumento para a concessão de crédito e o seguro agrícola. O projeto pretende também elaborar o zoneamento de aptidão pedoclimática para cana-de-açúcar para as regiões tradicionalmente produtoras e para aquelas com potencial de produção no Brasil. Outra linha de ação do projeto é aplicação das técnicas de modelagem e simulação para estimativa da produtividade de cana-de-açúcar. Para tanto, será desenvolvimento um modelo baseado em dados agrometeorológicos e orbitais ? modelo agrometeorológico-espectral ? para estimativa da cana-de-açúcar na escala de uma propriedade, com foco para a região Nordeste. Junto a isto, será estruturado um sistema computacional que agregará este modelo e recursos de tecnologia de informação para a estruturação de um Sistema de Previsão de Safras para cana-de-açúcar. Assim, espera-se contribuir para a estruturação da ?Rede de pesquisa, Desenvolvimento e Inovação em cana-de-açúcar da Embrapa? e oferecer importantes elementos para a tomada de decisão de órgãos públicos e setores da sociedade civil relacionados ao setor canavieiro envolvidos na produção, processamento e comercialização.

O projeto Geosafras, coordenado pela CONAB, convênio PNUD BRA/03/034, prevê o aperfeiçoamento do Sistema de Previsão de Safras no Brasil, que permitirá melhorar a gestão de estoques e de escoamento da produção agrícola, por meio de informações relativas ao volume, época e localização do que está sendo produzido. Essas informações, integradas a outras relacionadas a armazéns, agroindústria, centros consumidores, portos, vias de escoamento e pólos de demanda de programas sociais alimentares constituirão o Sistema de Informações Geográficas do Agronegócio da CONAB. O objetivo do projeto é aperfeiçoar metodologicamente o Sistema de Previsão de Safras no Brasil, de forma a reduzir a subjetividade do processo de previsão, tornando-o mais preciso e expedito, tanto no que se refere à estimativa da área plantada como à produtividade de cada tipo de cultura.