Assessment of extreme climate impacts on large-scale commodity and family farming agriculture in Brazil

Abstract

The changes in extreme climate patterns threaten several sectors that are climate dependent, as agriculture. Climate extremes could affect agricultural production resulting in yield and area losses. Losses in the main crops of family farming of the Brazilian semiarid region and large- scale commodity agriculture of the Mato Grosso and MATOPIBA can compromise national and international food security. Unfortunately, climate change will likely aggravate this situation in the future. This study aims to evaluate the extreme climate impacts on large-scale commodity and family farming agriculture in Brazil during the past and future periods. First, I evaluated the extreme climate impacts on large-scale commodities (soybean and maize second season) and family farming agriculture (maize, bean, and cassava) during 2003-2019. Drought events predominate during this period in both regions, and vapor pressure deficit was the index that better represent the relationship between extreme climate indexes and crop yield in both agriculture types. Family farming crops were more exposed to extreme climate events than commodity agriculture crops, and they are more vulnerable to extreme climate due to low technological levels. In family farming agriculture, maize was the crop most affected by climate extremes, followed by beans and cassava. In commodity agriculture, off-season maize yield was more impacted by drought and hot events than soybean. During this period, family farmers’ agricultural output presented negative trends, while commodity farmers agricultural output presented positive trends. These results illustrate an alarming and worrying situation for family farmers of the semiarid region. Second, to improve future climate risk assessment, the best bias correction method (linear scaling and quantile mapping) was investigated and what are the best models of CMIP6/IPCC for climate (precipitation, minimum and maximum temperatures) and extreme climate variables (maximum consecutive dry days, CDD, and extreme degree days, EDD) in Brazilian regions. The results showed that non-parametric quantile mapping methods (empirical quantile and robust empirical quantile) were the best bias correction methods for almost all variables. Linear scaling presented a slightly better performance in some models and regions for the CDD index with minimal improvement, demonstrating that bias correction cannot improve indexes not well represented by climate models. The best models varied according to the variable, but ACCESS-ESM1-5, EC-Earth3-Veg, CanESM5, EC-Earth3, andCMCC-ESM2 predominated in the variables' ranking after bias correction. Third, in a complementary analysis, the extreme climate impacts were estimated for the main crops of commodity and family farming agriculture under four climate change scenarios (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5) in 2021-2100 period. Our results demonstrated increasing trends of hot and dry events during crop growing seasons of both agricultural types in most scenarios and periods, culminating in yield losses. Family farmers will experience a more extreme climate and greater yield losses than commodity farmers. Both agriculture types will need to increase their resilience to deal with climate change, regardless of the scenario, however, more attention and immediate actions are needed for family farmers. Keywords: Extreme climate. Family farming. Commodity agriculture. Bias correction.

As mudanças nos padrões climáticos extremos ameaçam diversos setores dependentes do clima, como a agricultura. Os eventos extremos podem afetar a produção agrícola, resultando em perdas de produtividade e área. A ocorrência de perdas nas principais culturas da agricultura familiar do semiárido brasileiro e da agricultura de larga escala de commodities no Brasil central pode comprometer a segurança alimentar nacional e internacional. Infelizmente, essa situação provavelmente será agravada no futuro pelas mudanças climáticas. Este estudo tem como objetivo avaliar os impactos dos eventos extremos na agricultura familiar e de commodities no Brasil durante o período histórico e futuro. Primeiro, foi avaliado os impactos dos eventos extremos na agricultura de commodities (soja e milho de segunda safra) e na agricultura familiar (milho, feijão e mandioca) durante o período 2003-2019. Os eventos de seca predominaram neste período em ambas as regiões, e o déficit de pressão de vapor foi o índice que melhor representou a relação entre os índices climáticos extremos e a produtividade das culturas em ambos os tipos de agricultura. As culturas da agricultura familiar foram mais expostas aos eventos extremos do que as culturas da agricultura de comodities, e são mais vulneráveis a esses eventos devido ao baixo nível tecnológico. Na agricultura familiar, o milho foi a cultura mais afetada pelos extremos climáticos, seguidos do feijão e da mandioca. Na agricultura de commodities, o milho de segunda safra foi mais impactado pela seca e pelos eventos de calor do que a soja. Nesse período, a produção agrícola dos produtores da agricultura familiar apresentou tendências negativas enquanto a produção agrícola dos produtores de commodities apresentou tendências positivas. Esses resultados ilustram uma situação alarmante e preocupante para os agricultores familiares do semiárido. Em segundo lugar, para melhorar a avaliação de risco climático futuro, foi investigado qual é o melhor método de correção de viés (escalonamento linear e mapeamento de quantis) e quais são os melhores modelos do CMIP6/IPCC para as variáveis climáticas (precipitação, temperaturas mínima e máxima) e para as variáveis climáticas extremas (número máximo de dias consecutivos secos, CDD, e graus dias extremo, EDD) nas regiões brasileiras. Os resultados mostraram que os métodos não- paramétricos de mapeamento de quantis (quantil empírico, QUANT e quantil empírico robusto, RQUANT) foram os melhores métodos de correção de viés para quase todas as variáveis. Ométodo de escalonamento linear apresentou um desempenho um pouco melhor em alguns modelos e regiões para o índice CDD com uma melhora mínima, demonstrando que a correção de viés não é capaz de melhorar índices mal representados por modelos climáticos. Os melhores modelos variaram de acordo com a variável, mas ACCESS-ESM1-5, EC-Earth3-Veg, CanESM5, EC-Earth3 e CMCC-ESM2 predominaram entre os melhores em todas as variáveis após a correção de viés. Em terceiro lugar, em uma análise complementar, foi estimado o impacto dos eventos extremos nas principais culturas da agricultura familiar e na agricultura de commodities em quatro cenários de mudanças climáticas (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 e SSP5-8.5) durante o período de 2021-2100. Os resultados indicaram tendências crescentes de eventos quentes e secos durante a estação de crescimento de ambos os tipos de agricultura na maioria dos cenários e períodos, culminando em perdas de produtividade. Os agricultores familiares podem experenciar um clima mais extremo e mais perdas de produtividade do que os produtores de commodities. Ambos os tipos de agricultura precisarão aumentar sua resiliência para lidar com as mudanças climáticas, independente do cenário, porém, mais atenção e ações imediatas são necessárias para os agricultores familiares. Palavras-chave: Eventos extremos. Agricultura familiar. Agricultura de commodities. Correção de viés.