Cenários de Investimentos André Paes. Cenários Prospectivos.
Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040: cenários e alternativas
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AGRICULTURA
2° Workshop
Adaptação à Mudança do Clima no Brasil em 2040: cenários e alternativas
Concepção de trabalho:
Modelos de culturas
Setor: Agricultura
Modelos:Simples ou Complexos f(disponibilidade de dados)
Dados de entrada Resultados
Meteorológicos:Chuva, temperatura, radiação, vento, umidade do ar.Solos: classificação, natureza e propriedades, profundidade, CAD... Sistemas de produção: parâmetros de manejo
Culturas:Grãos: soja, milho, arroz, feijão, trigo...Industriais: cana, algodão, mandioca, girassol...Frutíferas: banana, uva, mação, pêssego, manga...Florestais: pinus, eucalipto, acácia....Forrageiras: Brachiaria, Panicum, Cenchrus...
Agrícolas, por cultivo:a) Viabilidade (sim e não);b) Locais x épocas de cultivo;c) Produtividade.
Concepção de trabalho:
Modelos de culturas
Setor: Agricultura
Dados de entrada
Resultados de culturas
Modelos econômicos Impactos econômicos
Econômicos:a) Preço de terras;b) Renda Líquida;Tecnológicos:c) Adoção de insumos;d) Mudanças no sistema de
produção ou de cultura
- Econométricos (estatístico, populacional);- Otimização (maior detalhamento por fator).
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
• 2009 -2013
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PC1 – Gestão da Rede(execução e infra-estrutura do Projeto)
PC2 – Análise de Tendências
PC8 – Análise Econômica dos Cenários Agrícolas Futuros
PC9 – Tecn. de Informação para Base de Dados e Simulação
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
Culturas Produção atual
Valor da produção
Área Potencial
atual
Cenário B2 - % de variação em relação à
área ou produção atual
Cenário A2 - % de variação em relação à
área ou produção atual (toneladas) (R$1.000) (km 2) 2020 2050 2070 2020 2050 2070
Algodão 2.898.721 2.831.274 4.02 9.507 -11,04 -14 ,17 -15 ,71 -11,07 -14 ,40 -16 ,12 Arroz 11.526.685 4.305.559 4.168.806 -08,56 -12,53 -14 ,31 -09,70 -12 ,32 -14 ,19 Café 2.573.368 9.310.493 395.976 -06,75 -18,32 -27,61 -9,48 -17,15 -33,01 Cana 457.245.516 16.969.188 619.422 170,93 146,77 14 3,42 159,76 138,58 118,18 Feijão 3.457.744 3.557.632 4.137.837 -04,35 -10,01 -12,75 - 4,36 -10,21 - 13,30 Girassol ----- ------- 4.440.650 -14 ,10 -16 ,63 -18 ,25 -14 ,16 -16 ,47 -18 ,17 Mandioca 26.639.013 4.373.156 5.169.601 -02,51 07,29 16,61 -03,15 13,48 21,26 Milho 42.661.677 9.955.266 4.381.791 -12,17 -15,13 -16 ,98 -11 ,98 -15 ,18 -17,28 Soja 52.454.640. 18.470.711 2.790.265 -21,62 -29,66 -34,86 -23,59 -34 ,15 -41 ,39
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
• 2009 -2013
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
ArquiteturaComputadores Dedicados
Computadores Não-Dedicados
Servidor Web(SCenAgri)
Grade Computacional
Hardware220 núcleos de processamento
440 threads
Mais de 60 TB de armazenamento
• 2009 -2013
• 2009 -2013
Projeto concluído:
“Simulação de cenários agrícolas futuros a partir de projeções de mudanças climáticas regionalizadas”
• Experimentação
• Câmaras de crescimento
• FACE
• Integração modelagem da produção e modelagem de doenças e pragas
• Processo de Simulação
• Formas de divulgação: incertezas/probabilidades
• Análise Econômica
Futuro – próximas etapas
• Modelos de Circulação Global e Regionalizados: RegCM3, PRECIS, ETA, IPCC4… + 10 outros modelos
• Simulação estatística de futuro próximo com base em dados históricos. Qualidade.
• Escala temporal: diária, decendial, mensal...
• Modelagem Estocástica
• Modelagem de Processos
• Modelagem de produção
• Processos Fisiológicos: Fotossíntese e Respiração
• Processos Fisiológicos: Efeito da T / Fertilização por CO2
• Avanço Tecnológico: Genética/Técnicas produtivas
Dados de Entrada Modelos Simulação/análise
Projeto em andamento:
“Intercomparação, aprimoramento e adaptação de modelos de simulação de culturas agrícolas para aplicação em mudanças climáticas – AgMIP BR”
• AgMIP internacional The Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project
http://www.agmip.org/
Projeto em andamento:
“Intercomparação, aprimoramento e adaptação de modelos de simulação de culturas agrícolas para aplicação em mudanças climáticas – AgMIP BR”
• AgMIP-Br (SCAF, AgMIP internacional)
• Incorporar o estado da arte em produtos de clima e as melhorias em modelos de culturas nas avaliações regionais e globais de impactos futuros;
• Incluir vários modelos, cenários, locais, culturas e participantes para explorar a incerteza e o impacto de dados e opções metodológicas;
• Integrar especialistas regionais em agronomia, economia e clima para fundamentar simulações aplicadas;
• Criar estrutura para identificar e priorizar as estratégias de adaptação.
Projeto em andamento:
“Intercomparação, aprimoramento e adaptação de modelos de simulação de culturas agrícolas para aplicação em mudanças climáticas – AgMIP BR”
Rosenzweig et al., 2013 https://www.agmip.org/about-us/approach/
Projeto em andamento:
“Intercomparação, aprimoramento e adaptação de modelos de simulação de culturas agrícolas para aplicação em mudanças climáticas”
AgMIP-Br
Plataformas de modelos: DSSAT, APSIM, STICS, EPIC
Culturas: Soja, Milho, Trigo, Arroz irrigado, Arroz terras altas, Feijão, Caupi, Cana, Videira e Pastagens.
DADOS dos MODELOS CLIMÁTICOS (diários ou 6h ou 1h):a) Chuva; b) Temperatura (min, max);c) Radiação; d) Vento;e) Umidade do ar.
Uso de dados em modelagem,Dados de modelos climáticos:
Conforme recebido para projeto SCAF:Media compensada diária de temperatura [k]Max diaria de temp do ponto de orvalho [k]Max diária da componente u do vento a 10 m [m/s]Max diária da componente v do vento a 10 m [m/s]Mín diária de temp do ponto de orvalho [k]Mín diária da componente u do vento a 10 m [m/s]Mín diária da componente v do vento a 10 m [m/s]Prec diária acumulada [mm/dia]Media simples diária de temperatura [k]Acumulo diário de radiacao de onda curta [w/m2]Acumulo diário de radiacao de onda longa [w/m2]Temperatura max diária [k]Temperatura mín diária [k]
AR-46h em 6h
Extrações:- Diárias- Mensais
Formato:GRIB (binário)
Uso de dados em modelagem,Novos dados de modelos climáticos:
Variáveis:a) Chuva;b) Temperatura (min, max);c) Radiação;d) Vento;e) Umidade do ar.(Convertidos de acordo com as necessidades, a partir do formato de saída dos modelos)
AR-56h em 6h
Extrações:- Diárias- Mensais
Formatos de arquivo:Desejável:
NetCDF, GeoTiff, CSV
Impactos Setoriais
Impactos Setoriais
Impactos Setoriais
1. Integração pastagem-lavoura2. Sistemas florestais3. Plantio direto4. Arborização de cafezais5. Convivência com a seca6. Melhoramento genético e transgenia
Medidas adaptativas
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PC1 – Gestão da Rede- execução e infra-estrutura do Projeto-
PC2 – Análise de Tendências
PC8 – Análise Econômica dos Cenários Agrícolas Futuros
PC9 – Tecn. de Informação para Base de Dados e Simulação
SCAF - Simulação de Cenários Agrícolas Futuros
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MODELAGEM DOS SISTEMAS
MODELAGEM SÓC.ECON.AMBIENTAL
SENS REMOTO / CLASSIF
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO / INTEGRAÇÃO
Grãos
Pecuária
Florestas
Projetos GEE - Estoques de C e emissões agrícolas- :-AGROGASES-GEE Pecuária PECUS-GEE Grãos FLUXUS-GEE Florestas SALTUS
Obrigado