| 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: | 31 de março 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). (AU) | |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa: | |
| Mais itensMenos itens | |
| TITULO | |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): | |
| Mais itensMenos itens | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |