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Desenvolvimento do mapa de água virtual da soja na Bacia do Alto Xingu, MT - Brasil

Processo: 13/20377-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2014
Vigência (Término): 31 de outubro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia de Ecossistemas
Convênio/Acordo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Maria Victoria Ramos Ballester
Beneficiário:Rodnei Rizzo
Instituição-sede: Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba, SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/50180-5 - Xingu: integrando o planejamento do uso da terra e a governança da água na Amazônia: em busca da melhoria da segurança hídrica na fronteira agrícola do Mato Grosso, AP.PFPMCG.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):17/12567-6 - Avaliação do balanço hídrico no sudeste amazônico nas últimas duas décadas: empregando metodologia baseada em sensores remotos para descrever os recursos hídricos regionais, BE.EP.DR
Assunto(s):Mudança climática   Recursos hídricos   Demanda de água

Resumo

O crescimento populacional, acompanhado do aumento da produção agrícola e dos atuais cenários de mudanças climáticas, indicam o possível esgotamento dos recursos hídricos. Tendo isso em vista, desenvolveu-se o conceito de água virtual, sendo esse um mecanismo para a gestão mais eficiente deste recurso. A água virtual é aplicada, na maioria das vezes, em escala global ou nacional. Porém, a otimização na gestão de recursos hídricos requer projetos na escala de bacias hidrográficas. Logo, é essencial implementar a metodologia em menores escalas. Neste contexto, a bacia do Alto Xingu, no estado do Mato Grosso, servirá de base para o desenvolvimento do trabalho. Considerando-se que a soja nesta região é cultivada em sequeiro, e que sua produção é disponibilizada ao mercado externo garantindo a segurança alimentar e hídrica de países como a China, a boa gestão dos seus recursos hídricos é imprescindível. Este projeto sugere a utilização do sensoriamento remoto e técnicas de espacialização, como a geoestatística, para otimizar o cálculo da água virtual em escala regional. Neste caso, a demanda hídrica regional da soja, será estimada a partir do modelo SEBAL e imagens do satélite MODIS. Além disso, será calibrado um algoritmo denominado Regression Trees, para estimar a produção da cultura com base em mapas de precipitação, temperatura, radiação solar e imagens do satélite MODIS. Estas informações serão conciliadas, gerando o mapa da água virtual da área. O resultado será utilizado para indicar os locais de plantio passíveis de resiliência e vulnerabilidade a eventos extremos, assim como a eficiência hídrica das diferentes propriedades agrícolas regionais. (AU)

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