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Queda na Produtividade da Soja pela Ocorrência de Temperaturas Elevadas no Dossel da Cultura

DOI: http://dx.doi.org/10.12702/III-SGEA-a45

 

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Anibal Gusso1, Leonardo Inocêncio2 & Mauricio Veronez3

 

Resumo: Ferramentas geoestatísticas tem grande importância em aplicações agrícolas, especialmente em análises combinadas com dados obtidos de sensoriamento remoto. Neste estudo o objetivo foi analisar, em nível regional, a relação entre efeito da ocorrência de temperaturas elevadas associada à variabilidade da produtividade da soja no Estado do Rio Grande do Sul. Para a análise da temperatura do dossel, em área agrícola, foram utilizados dados da LST (Land Surface Temperature) do sensor MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Aqua. O método de krigagem ordinária foi utilizado para suavizar dados da distribuição espacial da produção da soja em nível municipal, provenientes do IBGE, e precipitação acumulada por safra, no período entre outubro e fevereiro, provenientes de 33 estações pluviométricas obtidos da Fepagro. A média geral da LST do dossel, em todo o Estado, foi 31,9ºC, desvio padrão 2,43ºC e da produtividade suavizada foi 2030Kg/ha, desvio padrão 320Kg/ha. Foi observada uma tendência de associação (R2=0,64) entre ocorrência da LST do dossel, acima da média (maior que 4ºC), em fevereiro, com queda severa na produtividade. Também foi observado que períodos de queda na produtividade, mas com precipitação regional acima da média, estão relacionados à LST do dossel acima da média. Os resultados indicaram que o estudo da LST do dossel proporciona uma contribuição importante na avaliação da vulnerabilidade dos processos agrícolas adaptativos e do ciclo de desenvolvimento da cultura em cenário de mudanças climáticas, podendo auxiliar modelos de previsão de safras.

Palavras-chave: geoestatística; sensoriamento remoto; previsão de safras.

 

Abstract: Geostatistical tools has great importance in agricultural applications, especially on combined analysis with data obtained from remote sensing. In this study the objective was to analyze, at regional level, the relationship between the effect of elevated canopy temperatures occurrences in relation with yield variability. In order to analyze canopy temperature LST data (Land Surface Temperature) from MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) on board the Aqua satellite was used. Ordinary kriging method was used for data smoothing of spatial distribution of soybean yield at the municipal level, obtained from IBGE. Accumulated rainfall, between October and February, from 33 meteorological stations obtained from Fepagro. The overall average of canopy LST in the entire State was 31.9ºC, standard deviation 2.43ºC and yield was 2030Kg/ha, standard deviation 320Kg/ha. It was observed an association trend (R2=0.64) of LST canopy occurrence above average (approx. 4ºC) in February, leading to severe yield decreasing. It was also noted that periods of declining productivity, but with regional precipitation above average, are related to canopy LST above average. Results indicated that the study of LST canopy provides an important contribution to the vulnerability assessment of adaptive agricultural processes and of crop cycle development of soybean in a climate change scenario, which could aid in crop forecasting models.

Key words: geostatistics; remote sensing, crop forecasting, occurred rainfall

 

1 Física, Universidade do Vale do Rio dos Sinos-UNISINOS/Engenharia Ambiental, São Leopoldo/RS, anibalg@unisinos.br
2 Engenharia de Agrimensura, Universidade do Vale do Rio dos Sinos-UNISINOS/Geociências, lcinocencio@unisinos.br
3 Engenharia de Agrimensura, Universidade do Vale do Rio dos Sinos-UNISINOS/Geociências, veronez@unisinos.br
4 Universidade Federal do Rio Grande do Sul-UFRGS/Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia

 

Literatura Citada

BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e do Abastecimento. Portaria nº 126, de 20 de julho de 2009. Aprova o zoneamento agrícola para a cultura de soja no Estado do Rio Grande do Sul, ano‑safra 2009/2010. Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, 10 fev. 2010. Seção 1, p.15.

CONAB. Acompanhamento da safra brasileira de grãos. CONAB/DIPAI/SUINF/GEASA. Conab: Brasília, março de 2011.

FONTANA, D. C.; WEBER, E.; DUCATI, J. R.; BERLATO, M. A.; GUASSELLI, L. A.; GUSSO, A. Monitoramento da cultura da soja no centro-sul do Brasil durante La Niña de 1998/2000. Revista Brasileira de Agrometeorologia, 10, 343-351, 2002.

GUSSO, A. Integração de imagens NOAA/AVHRR: Rede de cooperação para monitoramento nacional do desenvolvimento da safra. Revista Ceres, (em impressão), 2013.

GUSSO, A.; ADAMI, M.; FORMAGGIO, A.R.; RIZZI, R.; RUDORFF, B.T.F. Soybean area estimation and mapping by means MODIS/EVI data. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 47, p. 425-435, 2012.

HUETE, A.; DIDAN, K.; MIURA, T.; RODRIGUEZ, E.P.; GAO, X.;FERREIRA, L.G. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, v. 83, p. 195-213, 2002.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. SIDRA: sistema IBGE de recuperação automática. Disponível em: <http://www.sidra.ibge.gov.br/>. Acesso em: 12 out. 2012.

JIAN-GUO, L.; MASON, P. J. Essential Image Processing and GIS for Remote Sensing. Wiley-Blackwell, London, 2009.

JUSTICE, C.O.; TOWNSHEND, J.R.G.; VERMOTE, E.F.; MASUOKA, E.; WOLFE, R.E.; SALEOUS, N.; ROY, D.P.; MORISETTE, J.T. An overview of MODIS Land data processing and product status. Remote Sensing of Environment, v. 83, p. 3-15, 2002.

KOPPEN, W. Climatologıa (Mexico, DF: Fondo de Cultura Economica), 1948, p. 71.

LIU, W. T; KOGAN, F. Monitoring Brazilian soybean production using NOAA/AVHRR based vegetation indices. International Journal of Remote Sensing, 23, 1161-1180, 2002.

MATZENAUER, R., BERGAMASCHI, H., BERLATO, M.A., MALUF, J.R.T., BARNI, N.A., BUENO, A.C., DIDONE, I.A., ANJOS, C.A., MACHADO, F.A. AND SAMPAIO, M.R., 2002, Consumo de agua e disponibilidade hídrica para milho e soja no Rio Grande do Sul (Water consumption and water availability for corn and soybean in Rio Grande do Sul) (Porto Alegre: FEPAGRO), p. 105 (Boletim FEPAGRO,10).

NATIONAL AERONAUTICS AND SPACE ADMINISTRATION. Warehouse inventory search tool. Available at: <https://wist.echo.nasa.gov/api/>. Accessed on: 17 Dec. 2011.

SANDHOLT, L.; RASMUNSSEN, K.; ANDERSEN, J. A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of surface moisture status. Remote Sensing of Environment, 79, 213-224, 2002.

SIQUEIRA, O. J. W.; STEINMETZ, S.; FERREIRA, M. F.; COSTA, A.C.; WOZNIAK, M. A. Mudanças climáticas projetadas através dos modelos GISS e reflexos na produção agrícola brasileira. Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, 8, 311-320, 2000.