Simulação da pegada hídrica da soja no Mato Grosso baseada em projeções de mudanças climáticas

Giulia Vitória Simioni Dias, Evandro Henrique Figueiredo Moura da Silva, Luis Alberto Silva Antolin, Nilson Aparecido Vieira Junior, Fábio Ricardo Marin

Resumo


O consumo de água de doce pela agricultura equivale a 70% da água doce no mundo (FAO, 2012), esse fato aliado a evidência das mudanças climáticas e ao crescimento populacional para as próximas décadas, torna-se importante a quantificação do uso de água na irrigação para conciliar o aumento da produção com a mínima pressão sobre os mananciais. Para essa mensuração, é utilizado a metodologia da pegada hídrica (Hoekstra et al., 2011), que é composta pelo componente azul, verde e cinza. Este trabalho avaliou o uso futuro da água na irrigação de soja no Mato Grosso, quantificando a pegada hídrica azul (PHazul) baseado em projeções de mudanças climáticas usando o modelo agrícola DSSAT/CROPGRO-Soybean. As simulações não apresentaram grande variação da PHazul em relação a atual, a menor variação foi da zona edafoclimática homogênea (ZH) de Nova Mutum, onde variou 27 m³ Mg-1, entre o cenário 1 e o 6 e a maior variação foi de Primavera do Leste, com variação de 81,2 m³ Mg-1 entre o cenário atual e o 6. Esse resultado pode ser explicado pela manutenção da produtividade da soja nas ZH estudadas, onde a maior variação registrada foi de -1,6% e pela diminuição da evapotranspiração em 6,5%.


Palavras-chave


Glycine max (L.) Merrill; modelagem; produtividade futura da água; mudanças climáticas

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Referências


AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS (ANA). Atlas Irrigação. 2017. Disponível em: . Acesso em: 24 maio 2019.

ASSENG, S. et al. Uncertainty in simulating wheat yields under climate change. Nature Climate Change, v. 3, n. 9, p. 827-832, 2013.

Baker, J. T., L. H. Allen, K. J. Boote, P. Jones, and J. W. Jones. 1989. Response of Soybean to Air Temperature and Carbon Dioxide Concentration. Crop Sci. 29:98-105. doi:10.2135/cropsci1989.0011183X0 02900010024x

BOOTE, K. J. et al. The CROPGRO model for grain legumes. In: TSUJI, G. Y.; HOOGENBOOM, G.; THORNTON, P. K (Eds.). Understanding options for agricultural production. [s.l.] Springer, 1998. p. 99-128.

CHAPAGAIN, A.K.; HOEKSTRA, A.Y. Water footprint of nations. Delft: UNESCO, 2004. Research report series, n. 16.

CHIANG, A. C.; WAINWRIGHT, K. Matemática para economistas. Rio de Janeiro: Rio de Janeiro Elsevier Campus, 2006.

CONAB. Acompanhamento da Safra Brasileira de Grãos: Safra 2017/18. Disponível em: . Acesso em: 29 ago. 2018.

CURRY, R. Bruce; JONES, James W.; BOOTE, Kenneth J. Response of Soybean to Predicted Climate Change in the USA. 1995. Disponível em: . Acesso em: 24 maio 2019.

DE BOER, I. J. M.; HOVING, I. E.; VELLINGA, T.V.; VAN DE VEM, G. W. J.; LEFFELAAR, P. A.; GERBER, P. J. Assessing environmental impacts associated with freshwater consumption along the life cycle of animal products: the case of Dutch milf production in Noord-Brabant. The International Journal of Cycle Assessment, v.18, n.1, p. 192-203, 2013.

EMBRAPA. Área irrigada do Brasil. 2016. Disponível em: . Acesso em: 24 maio 2019.

ENVIRONMENT MANAGEMENT GROUP. Global drylands: a UN system-wide response. Genebra: United Nations, 2011. Disponível em: . Acesso em: 14 mai. 2019.

FAO. Climate infomation tool. 2012. Disponível em: . Acesso em: 14 mai. 2019.

FAO. O crescimento populacional e a questão alimentar. 2014 Disponível em: . Acesso em: 14 set. 2018.

FAO. Soybean. 2018. Available in: . Acess in: 29 ago. 2018.

HOEKSTRA, A.Y. Virtual water trade. In: International Expert Meeting on Virtual Water Trade. Proceedings… Delft: IHE, 2003. Research Report Series No. 12.

HOEKSTRA, A.Y.; CHAPAGAIN, A. K.; ALDAYA, M.M.; MEKONNEN, M.M. The Water Footprint Assessment Manual Setting the Global Standard. Londres: Earthscan, 2011.

IBGE. Sistema IBGE de Recuperação Automática – SIDRA. 2015. Disponível em: .

JAGTAP, S.S.; JONES, J.W. Adaptation and evaluation of the CROPGRO-soybean model to predict regional yield and production. Agriculture, ecosystems & environment, v. 93, n.1, p. 73-85, 2002.

INTERNATIONAL UNION FOR CONSERVATION OF NATURE (IUCN); WORLD BUSINESS COUNCIL FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT (WBCSD). Water for business: Initiatives guiding sustainable water management in private sector. Genebra, 2011.

LONG, S.P.; AINSWORTH, E.A.; LEAKEY, A.D.B.; NÖSBERGER, J.; ORT, D.R. Food for thought: lower-thanexpected crop yield stimulation with rising CO2 concentrations. Science, v.312, p.1918-1921, 2006.

LONG, S.P., AINSWORTH E.A., ROGERS A., ORT D.R. Rising atmospheric carbon dioxide: plants FACE the future. Annu Rev Plant Biol. 2004; 55: 591-628.

MARIN, F. R. Eficiência de produção da cana-de-açúcar brasileira: estado atual e cenários futuros baseados em simulações multimodelos. P. 262, 2014.

MEKONNE, M. M.; HOEKSTRA, A. Y. A Global assessment of the water footprint of farm animal products. Ecosystems, v.15, p. 401-415, 2012.

MEKONNE, M. M.; HOEKSTRA, A. Y. The green, blue and grey water footprint of crops and derived crop products. Hydrology and Earth System Sciences, v. 15, p. 1577-1600, 2011.

PFISTER, S.; KOEHLER, A.; HELLWEG, S. Assessing the environmental impact of freshwater consumption in LCA. Environmental Science & Technology, v. 43, 0. 4098-4104, 2009.

PFISTER, S.; BAYER, P.; KOEHLER, A.; HELLWEG, S. Environmental impacts of water use in global crop production: hotspots and trade-offs with land use. Environmental Science & Technology, v. 45, p. 5761- 5768, 2011.

POPPER, K. The logic of scientific discovery. New York: New York Routledge, 2010.

RADAMBRASIL, P. Levantamento de recursos naturais. [s.l] Ministério das Minas e Energia, Departamento Nacional da Produção Mineral, Projeto Radambrasil, 1973.

RIAHI, K.; NAKICENOVIC, N. Greenhouse Gases – Integrated Assessment Technological Forecasting and Social Chance. Special Issou ed. [s.l: s.n.]. v. 74.

RIDOUTT, B.G.; PFISTER, S. A new water footprint calculation method integrating consumptive and degradative water use into a single stand-alone weighted indicator. The international Journal of Life Cycle Assessment, v.18, n.1, jan. 2012.

ROSENZWEIG, C. et al. The agricultural model intercomparison and improvement project (AgMIP): protocols and pilot studies. Agricultural and Forest Meteorology, v. 170, p. 166-182, 2013.

SCHWANTES, Ana Paula. Agricultural resource efficiency and reduction of impacts under land-use and climate change scenarios in Brazil. 2017. Tese (Doutorado em Fitotecnia) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2017. doi:10.11606/T.11.2017.tde-02102017-094321. Acesso em: 2018-08-29.

SHRESTHA, S; CHAPAGAIN, R; BABEL, M.S. Quantifying the impact of climate change on crop yield and water footprint of rice in the Nam Oon Irrigation Project, Thailand. Disponível em: . Acesso em: 24 maio 2019.

SILVA, Evandro Henrique Figueiredo Moura da. Simulação de cenários agrícolas futuros para a cultura da soja no Brasil com base em projeções de mudanças climáticas. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas Agrícolas) - Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, University of São Paulo, Piracicaba, 2018. Disponível em: . Acesso em: 2018-08-29.

SILVA, E. H. F. M. da; PEREIRA, R. A. de A.; GONCALVES, A. O.; BORDIGNON, A. J. Z.; MARIN, F. R. Simulação de produtividade futura de soja em Piracicaba-SP com base em projeções de mudanças climáticas. 2017. Disponível em: . Acesso em: 24 maio 2019.

SILVA, R.A. Impacto das Mudanças Climáticas sobre a Produtividade e Pegada Hídrica da Soja Cultivada na Região do Matopiba. 2018. Disponível em: . Acesso em: 24 maio 2019.

SMITH, S.J.; WIGLEY, T.M.L. Multi-gas forcing stabilization with Minicam. The Energy Journal, p. 373-391, 2006.

SUN, S.K.;WU, P.T.;WANG, Y.B.; ZHAO, X.N. Impacts of climate change on water footprint of spring wheat production: the case of an irrigation district in China. Spanish Journal of Agricultural Research 2012 10(4) Span.

THOMSON, A.M. et al. RCP4.5: a pathway for stabilization of radiative forcing by 2100. Climate Change, v. 109, n. 1-2, p. 77, 2011.

THORNLEY, J. H.; JOHNSON, I. Plant and crop modelling. Armidale: The Blackburn Press, 1990.

TURRAL, H.; BURKE, J.; FAURÈS, J.M. Climate change, water and food security. Roma: FAO, 2011. (FAO. Water Reports, 36).

USDA. Crop Prodution. 2018. Available in: . Acess in: 29 Ago. 2018.

VAN WART, J. et al. Use of agro-climatic zones to upscale simulated crop yield potential. Field Crops Research, v. 143, p. 44-55, 2013.

WISE, M. et al. Implications of limiting CO2 concentrations for land use and energy. Science, v. 324, n. 5931, p. 1183-1186, 2009.




DOI: http://dx.doi.org/10.31062/agrom.v27i1.26567

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