Desenvolvimento e avaliação de um modelo de simulação para a estimação da produtividade de laranjas doces (Citrus sinensis L.)

• Processo: 22/06804-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2022
• Data de Término da vigência: 01 de agosto de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Engenharia de Água e Solo
• Pesquisador responsável: Patricia Angélica Alves Marques
• Beneficiário: Júlia Boscariol Rasera
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Empresa: Universidade de São Paulo (USP). Centro de Inovação da USP (INOVA)
• Vinculado ao auxílio: 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial, AP.eScience.CPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 23/14692-3 - Adaptação, avaliação, e aplicação do modelo DSSAT-CSM-CROPGRO para laranja-doce, BE.EP.DR
• Assunto(s): Citricultura Inteligência artificial Modelagem Riscos ambientais
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Citricultura | Inteligência Artificial | Modelagem | Risco Climático | Modelagem

Resumo

O Brasil é o maior produtor de citros do mundo. As alterações climáticas indicaram o aumento tanto da temperatura global como da concentração de gases do efeito estufa na atmosfera e provocaram um novo alerta na agricultura. Neste contexto, surge a necessidade da realização de estudos que busquem avaliar os riscos climáticos e a potencialidade de produção nas diferentes regiões do Brasil, nas condições atuais e futuras. Os objetivos desse trabalho são: a) explorar a relação entre dados climáticos e produtividade de laranjas doce; b) adaptar, calibrar e avaliar diferentes modelos preditivos de produtividade de laranja; c) desenvolver e aplicar um modelo com uma nova abordagem para estimativa de produtividade de laranja; d) avaliar o impacto da variabilidade climática temporal e espacial, e das mudanças climáticas na produtividade de laranja. Serão explorados modelos preditivos de inteligência artificial para análise de séries temporais, e em sequência, utilizados dados observados de produtividade de laranja de diferentes locais e anos, para calibrar e avaliar o desempenho dos modelos de Martins & Ortolani (2006), Ben Mechlia & Carroll (1989), Pereira et al. (2017) e DSSAT-CROPGRO (Morgan et al. 2003). Com a análise dos modelos será desenvolvido um modelo inédito, que será calibrado e validado. Será feita uma análise de sensibilidade e utilizadas séries históricas de dados meteorológicos de regiões produtoras do Brasil para avaliar o impacto da variabilidade e das mudanças climáticas na produtividade Para avaliação dos cenários futuros, serão considerados quatro Modelos climáticos de Circulação Geral e dois cenários de emissão dos gases do efeito estufa (RCP 4.5 e RCP 8.5).

Publicações científicas

(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)

RASERA, JULIA BOSCARIOL; DA SILVA, ROBERTO FRAY; MOURAO FILHO, FRANCISCO DE ASSIS ALVES; DELBEM, ALEXANDRE CLAUDIO BOTAZZO; SARAIVA, ANTONIO MAURO; SENTELHAS, PAULO CESAR; MARQUES, PATRICIA ANGELICA ALVES. Climate Change and Citriculture: A Bibliometric Analysis. AGRONOMY-BASEL, v. 13, n. 3, p. 22-pg., 2023-03-01. (19/07665-4, 22/06804-3)

RASERA, JULIA BOSCARIOL; DA SILVA, ROBERTO FRAY; PIEDADE, SONIA; MOURAO FILHO, FRANCISCO DE ASSIS ALVES; DELBEM, ALEXANDRE CLAUDIO BOTAZZO; SARAIVA, ANTONIO MAURO; SENTELHAS, PAULO CESAR; MARQUES, PATRICIA ANGELICA ALVES. Do Gridded Weather Datasets Provide High-Quality Data for Agroclimatic Research in Citrus Production in Brazil?. AGRIENGINEERING, v. 5, n. 2, p. 17-pg., 2023-06-01. (19/07665-4, 22/06804-3)