Eficiência do uso da água na cultura do trigo: simulação em mudanças climáticas

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Curitibanos, Programa de Pós-Graduação em Ecossistemas Agrícolas e Naturais, Curitibanos, 2021.

O clima exerce uma função essencial para a agricultura, logo, esta é afetada diretamente pelas suas variações e mudanças na temperatura e precipitação. Se estas mudanças climáticas estão ocorrendo, o manejo da agricultura terá que ser revisto, em especial a demanda de água e manejo da irrigação. A irrigação das culturas responde por 70% da utilização da água pelas atividades humanas. Por ser o setor que mais utiliza água, é também o setor que mais sofre com a escassez de água. Em um cenário de mudanças climáticas pode ocorrer conflitos de interesse da água para o consumo urbano com a agricultura irrigada. Para compreender as mudanças climáticas o Painel Intergovernamental de Mudanças climáticas (IPCC) propostos diferentes modelos climáticos que são representações matemáticas de processos indispensáveis no sistema climático da Terra. Destaco os GCMs por ter características de simular diversos aspectos climáticos, desde a temperatura atmosférica e dos oceanos, precipitação, ventos, nuvens, correntes oceânicas e extensão do gelo marinho. Os modelos são amplamente testados em comparação com observações históricas. Este trabalho teve como objetivo simular a eficiência do uso da água em cenários de mudanças climáticas de representative concentration pathway (RCP) projetados pelo (IPCC) nos cenários RCP 4.5 e RCP8.5, para 2050 e 2070. Como modelo de cultura agrícola foi utilizado o trigo (Triticum aestivum). Com os dados disponibilizados por Xavier, King & Scanlon (2016) foi criado o cenário atual de temperatura mínima, temperatura máxima e precipitação para o sul do Brasil que aplicou as médias dos dados de 1985 ? 2014. Posteriormente, com os dados do WordClim de CMIP5 e com os 16 modelos disponíveis do GCM, extraiu-se os dados dos RCPs de temperatura mínima, temperatura máxima e precipitação com as mesmas longitudes e latitudes utilizadas para os dados de Xavier, King & Scanlon. Com o cenário atual constituído, foi somado os dados dos RCPs, por serem um dado que representa quando a temperatura e a precipitação vão aumentar em cada cenário dos RCPs. A modelagem de crescimento do trigo e eficiência do uso da água foi realizada com o AquaCropR. As simulações foram com realizada sem irrigação e com manejo de irrigação com base nas características de solo como a água disponível de 50, 75, 95 e 100% e com data de semeadura de 11/03 a 05/08, com intervalo de sete dias cada. Visto que foi simulado datas de semeadura fora do zoneamento climático atual para compreender como se comportará a cultura nos diferentes cenários e com uso de cobertura morta de 50%, já que a lavoura de trigo no Brasil é implantada no sistema de plantio direto em mais de 90% das áreas cultivadas. Foi determinado a eficiência do uso da água com base na irrigação e precipitação, eficiência do uso da água em relação a evapotranspiração e produtividade da cultura. Como resultado foi observado que a melhor lâmina para as mudanças climáticas em cenários RCPs foi a de 50% de água disponível no solo. Enquanto, que a lâmina de 95 e 100% para um contexto de mudanças climáticas não respondeu em maior produtividade. Os cenários RCP 4.5 para 2050 e 2070 tiveram comportamentos de eficiência de uso da água muito similar, sendo o mais indicado as datas de semeaduras para o Sul do brasil com base em eficiência do uso da água as datas de 22/04, 29/04 e 06/05. Enquanto, o cenário de RCP 8.5 2050 seguiu a mesma tendencia em data de semeadura que o cenário RCP 4.5, já o RCP 8.5 2070 as datas foram 22/04 e 29/04. RCP 8.5 2070 se destaca por ter maior eficiência do uso da água acima de 14 kg.m-3, essa maior eficiência está relacionada a maior produtividade da cultura, o qual chega a produzir 29,75% em alguns locais do Sul do Brasil a mais que o cenário atual. As medidas agronômicas aplicadas na cultura do trigo como data de semeadura e manejo da irrigação, que podem amenizar os impactos das mudanças climáticas e otimizar a produção. O sul do brasil mostra-se bem resiliente as mudanças do clima para a cultura do trigo.

Abstract: The climate plays an essential role for agriculture, so it is directly affected by its variations and changes in temperature and precipitation. If these climate changes are taking place, the management of agriculture will have to be reviewed, in particular the demand for water and irrigation management. Crop irrigation accounts for 70% of water use for human activities. As it is the sector that most uses water, it is also the sector that suffers the most from water scarcity. In a climate change scenario, conflicts of interest between water for urban consumption and irrigated agriculture may occur. To understand climate change the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) proposed different climate models that are mathematical representations of processes indispensable in the Earth's climate system. I highlight the GCMs for having characteristics of simulating several climatic aspects, from atmospheric and ocean temperatures, precipitation, winds, clouds, ocean currents and sea ice extension. The models are extensively tested against historical observations. This work aimed to simulate the efficiency of water use in climate change scenarios of representative concentration pathway (RCP) projected by (IPCC) in scenarios RCP 4.5 and RCP8.5, for 2050 and 2070. As a model of agricultural culture, it was used wheat (Triticum aestivum). With the data provided by Xavier, King & Scanlon (2016), the current scenario of minimum temperature, maximum temperature and precipitation for the south of Brazil was created, which applied the 1985 - 2014 data averages. Subsequently, with WordClim data from CMIP5 and with the 16 models available from comprehensive General Circulation Models (GCMs), data from the minimum temperature, maximum temperature and precipitation RCPs were extracted with the same longitudes and latitudes used for the Xavier, King & Scanlon data. With the current scenario constituted, the CPR data was added, as it is a data that represents when the temperature and precipitation will increase in each CPR scenario. The modeling of wheat growth and water use efficiency was performed with AquaCropR. The simulations were carried out without irrigation and with irrigation management based on soil characteristics such as available water of 50, 75, 95 and 100% and with sowing date from 11/03 to 08/05, with an interval of seven days each. Since it was simulated sowing dates outside the current climatic zoning to understand how the crop will behave in different scenarios and using 50% mulch, as the wheat crop in Brazil is implanted in the no-tillage system in more than 90% of cultivated areas. Efficiency of water use was determined based on irrigation and precipitation, efficiency of water use in relation to evapotranspiration and crop productivity. As a result, it was observed that the best blade for climate change in RCPs scenarios was 50% water available in the soil. Meanwhile, the 95 and 100% slide for a climate change context did not respond to greater productivity. The RCP 4.5 scenarios for 2050 and 2070 had very similar water use efficiency behaviors, with the most suitable dates for sowing dates for the south of Brazil based on the efficiency of water use, the dates of 22/04, 29/04 and 06/05. Meanwhile, the RCP 8.5 2050 scenario followed the same trend in the sowing date as the RCP 4.5 scenario, whereas RCP 8.5 2070, the dates were 22/04 and 29/04. RCP 8.5 2070 stands out for having greater efficiency in the use of water above 14 kg.m-3, this greater efficiency is related to greater productivity of the crop, which reaches 29,75% in some places in southern Brazil more than the current scenario. Agronomic measures applied to wheat crops as a date of sowing and irrigation management, which can mitigate the impacts of climate change and optimize production. Southern Brazil is proving to be very resilient to climate change for wheat cultivation.