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Avanço nas bases de dados e técnicas de modelagem para análise de eficiência de sistemas agrícolas brasileiros

Processo: 21/00720-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de junho de 2021 - 30 de novembro de 2023
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Agrometeorologia
Pesquisador responsável:Fabio Ricardo Marin
Beneficiário:Fabio Ricardo Marin
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Bruno Carneiro e Pedreira ; Carlos Guilherme Silveira Pedreira ; Fernando Campos Mendonca ; Ivo Zution Gonçalves ; Quirijn de Jong van Lier
Assunto(s):Micrometeorologia  Cana-de-açúcar  Soja  Pastagens 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:cana-de-açúcar | Micrometeorologia | Pastagens | Simulação | Soja | yield-gap | Modelagem agrícola

Resumo

A população mundial crescerá 30% até 2050 e, no mesmo período, estima-se que o consumo de carnes e produtos lácteos deva crescer como resultado do aumento da renda per capita, levando a um aumento entre 50 e 70% no consumo alimentar da humanidade, especialmente no que se refere aos sistemas de produção animal. O Brasil tem uma vantagem comparativa para a segurança alimentar do planeta devido a disponibilidade de recursos hídricos e terra arável. Contudo, a taxa de incremento da produtividade agrícola brasileira é relativamente baixa, o que tem mantido os níveis de produtividade média bem abaixo dos níveis observados em campos experimentais. A análise da eficiência agrícola (definida como a razão entre a produtividade real e a produtividade observada em experimentos nos quais não houve qualquer limitação hídrica, nutricional ou causada por doenças ou pragas) fornece uma robusta abordagem para quantificar a eficiência, identificar suas causas e sugerir intervenções para eleva-la. O objetivo geral do projeto é analisar sob uma nova abordagem a eficiência agrícola das culturas de cana-de-açúcar e soja baseados em dados on-farm e novas técnicas de modelagem para estimativa da produtividade potencial e limitada por água. Ainda, o projeto pretende avançar na coleta de dados básicos e técnicas de modelagem de pastagens tropicais, analisando assim os três principais setores que utilizam terras no Brasil. O projeto contará com apoio de pesquisadores de diferentes instituições para assegurar a cobertura nacional com elevada qualidade técnica. (AU)

Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
Algoritmo adaptado à agricultura brasileira pode viabilizar a irrigação de precisão no país 
Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total):
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Publicações científicas (7)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
FATTORI JUNIOR, IZAEL MARTINS; VIANNA, MURILO DOS SANTOS; MARIN, FABIO RICARDO. Assimilating leaf area index data into a sugarcane process-based crop model for estimation. EUROPEAN JOURNAL OF AGRONOMY, v. 136, p. 13-pg., . (14/05887-6, 21/00720-0)
GASPAROTTO, LETICIA G.; ROSA, JULIANO M.; GRASSINI, PATRICIO; MARIN, FABIO R.. Developing an operational framework to diagnose yield gaps in commercial sugarcane mills. FIELD CROPS RESEARCH, v. 278, p. 9-pg., . (17/50445-0, 21/00720-0, 18/06396-7, 17/20925-0)
IVO Z. GONÇALVES; LEANDRO G. DA COSTA; FÁBIO R. MARIN. Simulando a resposta da produtividade da cana-de-açúcar a reposições da ETc e quantidade da palhada no Brasil. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 26, n. 8, p. 586-593, . (13/16511-4, 17/20925-0, 21/00720-0, 20/08365-1, 14/12406-4, 14/19410-7)
FATTORI JR, IZAEL M.; MARIN, FABIO R.. Assessing the influence of crop model structure on the performance of data assimilation for sugarcane. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 209, p. 11-pg., . (14/05887-6, 21/00720-0)
GONCALVES, I. Z.; RUHOFF, A.; LAIPELT, L.; BISPO, R. C.; HERNANDEZ, F. B. T.; NEALE, C. M. U.; TEIXEIRA, A. H. C.; MARIN, F. R.. Remote sensing-based evapotranspiration modeling using geeSEBAL for sugarcane irrigation management in Brazil. Agricultural Water Management, v. 274, p. 12-pg., . (20/08365-1, 21/00720-0)
MARIN, FABIO R.; ZANON, ALENCAR J.; MONZON, JUAN P.; ANDRADE, JOSE F.; SILVA, EVANDRO H. F. M.; RICHTER, GEAN L.; ANTOLIN, LUIS A. S.; RIBEIRO, BRUNA S. M. R.; RIBAS, GIOVANA G.; BATTISTI, RAFAEL; et al. Protecting the Amazon forest and reducing global warming via agricultural intensification. NATURE SUSTAINABILITY, v. 5, n. 12, p. 14-pg., . (17/50445-0, 21/00720-0, 18/06396-7, 17/20925-0)
GONCALVES, IVO Z.; NEALE, CHRISTOPHER M. U.; SUYKER, ANDY; MARIN, FABIO R.. Evapotranspiration adjustment for irrigated maize-soybean rotation systems in Nebraska, USA. INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOMETEOROLOGY, v. N/A, p. 11-pg., . (21/00720-0, 20/08365-1)

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