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Avaliação dos cenários dos modelos de mudanças climáticas para subsidiar pesquisas agrícolas no Brasil

Processo: 13/07366-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Data de Início da vigência: 01 de maio de 2013
Data de Término da vigência: 30 de abril de 2014
Área de conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Agrometeorologia
Acordo de Cooperação: CNPq - Pronex
Pesquisador responsável:Jurandir Zullo Junior
Beneficiário:Tobias Mantelato
Instituição Sede: Centro de Ensino e Pesquisa em Agricultura. Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:08/58160-5 - Geração de cenários de produção de álcool como apoio para a formulação de políticas públicas aplicadas à adaptação do setor sucroalcooleiro nacional às mudanças climáticas, AP.PFPMCG.TEM
Assunto(s):Zoneamento agrícola   Mudança climática   Observação meteorológica
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:aquecimento global | Riscos climáticos | Zoneamento Agricola | Modelagem matemática

Resumo

Devido à natureza caótica da dinâmica da atmosfera e dos mecanismos de retroalimentação entre o oceano e a atmosfera, há muitas incertezas quanto aos resultados dos modelos que simulam os cenários futuros do clima. Além do mais, as resoluções espaciais da maioria dos modelos globais disponíveis hoje não conseguem captar alterações em escalas climáticas menores. Este projeto tem o objetivo de avaliar as principais variáveis meteorológicas (precipitação e temperatura) disponibilizadas pelos modelos regionais de prognóstico de mudanças climáticas, comparando-as com medidas reais coletadas pelas estações de superfície, a fim de avaliar a qualidade dos dados gerados e dar subsídios para as pesquisas sobre os impactos das mudanças climáticas na agricultura brasileira. Após a avaliação das saídas dos modelos, partindo da premissa que o melhor cenário é aquele que mais se aproxima das condições reais, pretende-se contribuir para a melhoria nas saídas dos modelos regionais de previsão de mudanças climáticas identificando as incertezas das previsões bem como contribuir para quem utiliza esses modelos. (AU)

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