Simulação de cenários futuros para pastagens no Brasil: estratégias para minimização de riscos climáticos

• Processo: 24/02021-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de junho de 2026
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Agrometeorologia
• Acordo de Cooperação: CNPq
• 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
• Vinculado ao auxílio: 21/10573-4 - Centro de Pesquisa de Carbono em Agricultura Tropical (CCARBON), AP.CEPID
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/19493-1 - Simulação da produtividade e sazonalidade de produção do Capim-Marandu em cenários atuais e futuros em dois polos produtores do Brasil, BP.IC; 24/12895-7 - Simulação de cenários futuros para pastagens no Brasil: estratégias para minimização de riscos climáticos, BP.JD
• Assunto(s): Brachiaria Modelagem Mudança climática Pastagens Vulnerabilidade
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: brachiaria | Emissões | Modelagem | Mudanças Climáticas | Pastagens | Vulnerabilidade | Modelagem agrícola

Resumo

A população mundial pode atingir 9,7 bilhões de pessoas em 2050 com grande parcela do crescimento ocorrendo em países subdesenvolvidos. Esse crescimento, juntamente com o aumento da renda per capita, resultará em aumentos na demanda por carne bovina de até 35%. Apesar de o Brasil ter o maior rebanho comercial do mundo criado predominantemente em pastagens tropicais, ainda não existem estudos sobre a produção de pastagens, a sazonalidade e o risco agroclimático em cenários futuros. Este estudo tem o objetivo de (i) simular a produtividade de pastagens em cenários atuais (1987-2017) e futuros (2035-2065) no centro-oeste, sudeste e estados do Pará e Rondônia do Brasil; (ii) simular a sazonalidade de produção (variabilidade da produtividade entre estações do ano) e o risco climático (variabilidade interanual da produtividade de cada estação) de pastagens tropicais nesses cenários; (iii) simular e discutir o potencial da irrigação, ensilagem e diferimento na minimização da sazonalidade e risco climático da produção animal a pasto nos cenários simulados. O capim Marandu [Urochloa brizantha (Stapf) Hochst ex A. Rich. (syn. Brachiaria brizantha Stapf) cv. BRS Marandu] e o capim Mombaça [Megathyrsus maximus (Jacq.) BK Simon & SWL Jacobs (syn. Panicum maximum Jacq.) cv. BRS Mombaça] serão utilizados devido às suas representatividades nas pastagens brasileiras. As simulações serão realizadas com o CROPGRO - Perennial Forage Model. No caso do capim Mombaça em que o modelo não foi parametrizado com dados sob sequeiro, este será avaliado e parametrizado com o uso de três experimentos de campo sob sequeiro previamente conduzidos. Após ajustes no modelo, serão determinadas zonas agro-ecológicas homogêneas (HZ) utilizando-se dos critérios de graus-dia de uma cultura padrão, sazonalidade da temperatura e evapotranspiração para o período 1987-2017. As HZ serão cruzadas com o mapa de solos brasileiro. As simulações serão realizadas considerando-se uma estação meteorológica em cada HZ e perfil de solo predominante nesta. Dois cenários de concentração de CO2 atmosférico serão considerados: RCP 4.5, (526 ppm) e RCP 8.5 (628 ppm). Os dados meteorológicos para o período de 2035-2065 serão gerados por meio de modelos de circulação global (GCMs) seguindo os pressupostos e protocolos da quinta fase do Coupled Model Intercomparison Project (CMIP5). Serão feitas simulações em cenário atuais e futuros, com pastejo realizado a cada 30 dias nas estações do ano mais produtivas e a cada 60 dias nas estações menos produtivas. Serão realizadas simulações para pastagens irrigadas e não irrigadas para as análises de produtividade, sazonalidade e risco agroclimático. A ensilagem e o diferimento serão simulados nos mesmos locais onde foram realizadas as simulações para pastejo para avaliação do potencial do uso dessas estratégias na minimização da sazonalidade e risco agroclimático. (AU)