| Processo: | 13/20377-1 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de dezembro de 2014 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2018 |
| Área de conhecimento: | Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia de Ecossistemas |
| Acordo de Cooperação: | 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 |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Demanda hídrica | Eficiência hídrica | Estimativa de produtividade da soja | Modelo SEBAL | Mudanças Climáticas | Vulnerabilidade hídrica | Recursos Hídricos |
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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