Avaliação da relação seca/produtividade agrícola considerando cenários de mudanças climáticas

Abstract

As mudanças climáticas trazem um alerta para um possível aumento de eventos meteorológicos extremos em todas as regiões do globo, sendo crescente a preocupação sobre como os elementos climáticos vão mudar o ambiente e afetar a produção das culturas agrícolas em todo o mundo. Com isso, este estudo investiga a relação entre a produtividade agrícola e a seca em algumas mesorregiões do estado de Minas Gerais, em cenários de mudanças climáticas. Foram utilizados os dados diários meteorológicos históricos do período de 1973 a 2004, e dados projetados pelo modelo ECHAM5/MPI-OM para o período de 2008 a 2020 para o cenário A1B. No período de 1973 a 2004 foram utilizados os dados de produtividade do milho do IBGE e para estimativas da produtividade futuras utilizou a metodologia da zona agroecológica (AEZ). Os índices de severidade de seca de Palmer (PDSI) e o índice Z foram utilizados em um modelo de regressão, que considera a produtividade a variável dependente e esses índices as variáveis independentes. O desempenho desses modelos foi verificado por meio das estatísticas: coeficiente de determinação (r2), raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE) e índice de concordância de Willmott (d). Os resultados mostraram que as variações na produtividade observada (dados do IBGE) não foram bem explicadas pelos índices PDSI e o índice Z, com todos os modelos preditos para as diferentes mesorregiões apresentando menos de 0,5 de concordância com os valores observados e baixíssimos valores do coeficiente de determinação. Para o cenário A1B, os resultados do índice de concordância de Willmott variaram entre 0,48 a 0,90 e os valores de r2 foram um pouco mais significativos. Contudo, a produtividade estimada pela AEZ apresentou perdas significativas devido a limitações por água para os anos agrícolas de 2008/2009, 2009/2010, 2014/2015, 2018/2019 para as mesorregiões Triângulo/Alto Paranaíba, Central Mineira e Jequitinhonha. As predições do índice de seca indicam que quando empregados sozinhos, esses índices não se mostraram muito eficientes para avaliar a variabilidade da produtividade. Além disso, como a metodologia AEZ considera apenas limitações por água e uma das grandes incertezas nos modelos de clima futuro é a precipitação, esses resultados não dispensam a necessidade de estudos posteriores, com modelos de simulações de produtividade mais completos, avaliação com diferentes cenários de emissões e índices mais adequados para seca agrícola.

This study investigates the relationship between agricultural yield and drought in the state of Minas Gerais. Climate changes have warned to possible increases in meteorological extremes worldwide, as well as have uncertainties on how the climatic events might change the environment and affect world agricultural production in the future. Meteorological data from 1973 to 2004 and data projected by the ECHAM5/MPI-OM model for 2008 to 2020 based upon the scenario A1B. During the period from 1973 to 2004, corn productivity data obtained from the IBGE was used and future productivity estimates were performed using the Agro-ecological Zone (AEZ) methodology. The Palmer drought severity index (PDSI) and the Z index were used in a regression model which considered productivity as a dependant variable and the indices as independent variables. The performance of these models was verified by the following statistical coefficients: determination coefficient (r2), root mean squared error (RMSE), mean absolute error (MAE) and the Willmott index of agreement (d). The results demonstrated variation in the observed productivity (IBGE data) were poorly explained by the PDSI and Z index, as all model predictions for the different regions presented agreement values less than 0.5 with the observed values as well as extremely low determination coefficient values. Scenario A1B illustrated Willmot agreement values ranging from 0.48 to 0.90 as well as slightly more significant r2 values. However, productivity estimated by the AEZ presented significant loss for the harvests of 2008/2009, 2009/2010, 2014/2015 and 2018/2019 due to the lack of water in the Triângulo/Alto Paranaíba, Central Mineira and Jequitinhonha regions. The drought index predictions show that when working alone, these indices have not proven to be efficient to evaluate variations in productivity. Further, since the AEZ methodology only considers water limitations and one of the great uncertainties in climate models is precipitation, these results do not spare the need for further studies with more complete productivity simulation models, evaluating with different emission scenarios and more adequate agricultural drought indices.