Resumo Este trabalho teve como objetivo principal gerar cenários climáticos futuros, e avaliar os impactos na produtividade do algodão herbáceo através de um modelo agrometeorólogico, quando comparada com a produtividade atual observada. Um downscaling estatístico foi empregado para obter as series futuras das variáveis meteorológicas necessárias para o cálculo da produtividade, obtido com um modelo agrometeorólogico devidamente calibrada para a realidade do algodão na região semiárida do Nordeste brasileiro. As series temporais das variáveis meteorológicas tiveram suas falhas devidamente preenchidas e passaram por um rigoroso sistema de controle de qualidade. As projeções futuras calculadas para os cenários climáticos A1B e A2, dos modelos ECHAM5-OM e HadGEM2-ES foram unanimes em apontar redução significativa das chuvas e aumento das temperaturas. A evapotranspiração, consequentemente, também apresenta tendência de aumento para o horizonte futuro estudado, de 2020 a 2080. Como impacto para a cultura do algodão, prevê-se, para 23 municípios estudados do semiárido nordestino, redução significativa da produtividade, que pode ser reduzida a aproximadamente metade da produtividade atual observada.

Abstract This paper had as its primary objective the generation of future climatic scenarios and the evaluation of impacts over the productivity of upland cotton through an agrometeorological model, when compared to the current productivity observed. A statistical downscaling was used to obtain the future series of meteorological variables needed for the calculation of productivity, obtained with an agrometeorological model appropriately calibrated for the reality of cotton in the semi-arid region of Northeast Brazil. The time series of the meteorological variables had their flaws properly completed and went through a rigorous quality control system. The future projections calculated for the climatic scenarios A1B and A2, of the models ECHAM5-OM and HadGEM2-ES were unanimous in pointing out the significant reduction in rainfall and temperature rising. The evapotranspiration, consequently, also presents an upward trend for the future horizon studied, from 2020 to 2080. As impact for the cotton crop, is predicted, for the 23 studied municipalities of the northeast semi-arid, a significant reduction in productivity, which can be reduced to approximately half of the current observed productivity.

Resumo Neste estudo, um modelo de downscaling estatístico (MDE) baseado na metodologia de análogos foi usado para projetar padrões futuros de precipitação e temperatura na cidade de Maceió, litoral leste do Nordeste (9,7° S; 35,7° W; 64,5m), e avaliar seus impactos na produtividade da cana de açúcar. Dados observados históricos foram usados para o downscaling da precipitação e temperatura usando diferentes modelos climáticos globais (CanESM2, CNRM-CM5, IPSL-CM5A-MR, GFDL-ESM2M, MIROC-ESM, MPI-ESM-MR, e NorESM1-M) em relação ao período de referencia (1961-1990), e, em seguida, para cenários futuros de 2021 a 2080. Os dados foram analisados em decêndios, mesmo passo de tempo do modelo agrometeorológico usado para a cultura. Ao contrário do que se esperava, a combinação de redução das chuvas e aumento da evapotranspiração nos cenários futuros não diminuiu a estimativa da produtividade, com previsão de aumento. A este fato pode-se atribuir que a redução das chuvas previstas, mais acentuadas no período chuvoso, não serão decisivas para a diminuição da produtividade, pois na maioria dos modelos climáticos há previsão de aumento das chuvas no período seco de setembro a dezembro, crítico para o crescimento inicial da cultura, que tem calendário de plantio a partir do primeiro decêndio de setembro.

Abstract In this study, a statistical downscaling model (SDSM) based on the analogous methodology was used to project future patterns of precipitation and temperature in the city of Maceió, east coast of northeastern Brazil (9.7° S; 35.7° W; 64.5m), and to evaluate its impacts on sugar cane yield. Historical observed data were used for downscaling precipitation and temperature using different global climate models (CanESM2, CNRM-CM5, IPSL-CM5A-MR, GFDL-ESM2M, MIROC-ESM, MPI-ESM-MR, and NorESM1-M) in relation to the reference period (1961-1990), and then for future scenarios from 2021 to 2080. The data were analysed in a ten days period, the same time step as the agrometeorological model used for culture. Contrary to what was expected, the combination of reduced rainfall and increased evapotranspiration in future scenarios did not decrease the estimate of yield, with an increase forecast. This effect can be attributed to the fact that the reduction in predicted rainfall, which was more pronounced in the rainy season, was not decisive for the decrease in yield, since in most MCGs there is a forecast of increased rainfall in the dry period from September to December, which is crucial for the initial growth of the crop, which has a planting schedule from the first ten-day period of September.

Resumo Esta pesquisa teve como objetivo calibrar e validar um modelo agrometeorológico de penalização por déficit hídrico aplicado à cultura do algodão herbáceo em 23 municípios da região Nordeste. Os resultados mostraram diferentes cenários, com produtividades variando de extremamente baixas, com média anual inferior a 500 kg/ha, a extremamente altas, com média anual superior a 3500 kg/ha. O processo de calibração do modelo agrometeorológico levou em consideração o nível de produtividade máxima tecnológica, estimada a partir de um ajuste estatístico baseado na série de dados das produtividades reais observadas, permitindo simulações satisfatórias dos valores disponibilizados pelo IBGE. Nos municípios com produtividades muito baixas até 500 kg/ha, a produtividade média observada (PMO) e simulada (PSO) foi de 333 e 361 kg/ha com erro médio absoluto (EMA) de ±56 kg/ha, para municípios com produtividades baixas entre 500 e 1000 kg/ha, a PMO e PSO foi de 774 e 814 kg/ha com EMA de ±172 kg/ha, nos municípios com produtividades medianas entre 1000 e 2000 kg/ha foi de 1358 e 1400 kg/ha com EMA de ±198 kg/ha, e nos municípios com altas produtividades, acima de 2000 kg/ha, a PMO e PSO foi de 3233 e 3357 kg/ha com EMA de ±319 kg/ha, respectivamente.

Abstract This research aimed to calibrate and validate an agrometeorological model of penalization for water deficit applied to the herbaceous cotton culture in 23 municipalities in the Northeast region. The results showed different scenarios, with yield varying from extremely low, with an annual average of less than 500 kg/ha, to extremely high, with an annual average of more than 3500 kg/ha. The calibration process of the agrometeorological model took into account the level of maximum technological productivity, estimated from a statistical adjustment based on the data series of the actual observed yield, allowing satisfactory simulations of the values made available by IBGE. In municipalities with very low yield up to 500 kg/ha, the average observed (AOY) and simulated (ASY) yield was 333 and 361 kg/ha with mean absolute error (MAE) of ± 56 kg/ha, for municipalities with yield between 500 and 1000 kg/ha, the AOY and ASY was 774 and 814 kg/ha with MEA of ± 172 kg/ha, in the municipalities with median yield between 1000 and 2000 kg/ha, the AOY and ASY was 1358 and 1400 kg/ha with MAE of ± 198 kg/ha, and in municipalities with high yield, above 2000 kg/ha, the AOY and ASY was 3233 and 3357 kg/ha with MAE of ± 319 kg/ha, respectively.

Este trabalho teve como objetivo calibrar e testar um modelo agrometeorológico, durante 18 safras para três municípios produtores de soja no Brasil: Passo Fundo (RS), Londrina (PR) e Dourados (MS). A produtividade potencial (Yp) foi estimada de acordo com duas metodologias: a partir do modelo das Zonas Agroecológicas da FAO e por meio da produtividade máxima observada durante a série histórica do IBGE, acrescida de 10, 20 e 30%. A produtividade real (Ya) foi calculada por meio da penalização da Yp pelo déficit hídrico relativo durante as diferentes fases fenológicas. Os resultados mostraram que o melhor desempenho foi obtido quando a Yp foi representada pela produtividade máxima acrescida de certa porcentagem. O modelo apresentou desempenho satisfatório para os três municípios, com R² de 0,64; 0,46 e 0,70 e com erros absolutos médios (EAM) de 303; 289 e 259 kg ha-1, respectivamente para Passo Fundo, Londrina e Dourados. Considerando uma análise global, esta revelou desempenho satisfatório, com R², coeficiente de concordância (d2), índice de confiança (C) e EAM de, respectivamente, 0,64; 0,52; 0,71 e 300 kg ha-1.

This study was designed to calibrate and test an agrometeorological model over 18 growing seasons in three soybean production areas in Brazil: Passo Fundo (Rio Grande do Sul State), Londrina (Paraná State), and Dourados (Mato Grosso do Sul State). The soybean potential yield (Yp) was determined by two methods: estimated using the FAO Agroecological Zone Model or based on the maximum yield published by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), increased by 10, 20 and 30%. The estimate of actual yield (Ya) was calculated by correcting Yp for the relative water deficit at different growth stages. The results showed that the best performance was obtained when the Yp was represented by the maximum yield increased by a certain percentage. The model showed satisfactory Ya estimates for the three locations, generating R² values of 0.64, 0.46 and 0.70, with mean absolute errors (MAE) of 303, 289 and 259 kg ha-1 for Passo Fundo, Londrina and Dourados, respectively. In a global analysis, the performance of the model was satisfactory, with an R², agreement modified index (d1), confidence index (C) and MAE of 0.64, 0.52, 0.71 and 300 kg ha-1, respectively.

O uso de maquinário nos sistemas agrícolas está se tornando cada vez mais intensivo levando à compactação ou degradação dos solos quando o manejo desses é feito em condições inadequadas, o que vem contribuindo para o decréscimo das produtividades agrícolas. Com base nisso, o objetivo deste trabalho foi definir os períodos do ano mais apropriados para a realização das operações mecanizadas de preparo de solo em algumas localidades brasileiras onde a agricultura é atividade de relevante impacto econômico. Foram utilizados dados históricos diários de chuva e temperatura do ar das localidades de Piracicaba, SP, Passo Fundo, RS, Londrina, PR, e Dourados, MS. As condições eram consideradas favoráveis ao preparo do solo quando o dia apresentava chuva diária menor do que 5 mm e o armazenamento relativo de água do solo entre 40 e 90% da capacidade de água disponível, sendo este último determinado por meio do balanço hídrico sequencial diário empregando-se o modelo de Thornthwaite e Mather (1955), para uma capacidade de água disponível de 100 mm, valor representativo dos solos dessas regiões. A partir da cadeia de Markov foram calculadas as probabilidades condicionais, com as quais se determinou os dias consecutivos aptos às atividades mecanizadas em cada decêndio ao longo do ano, sendo, portanto, uma ferramenta importante para o planejamento dos períodos mais adequados ao emprego de máquinas para o preparo e manejo do solo. A variabilidade anual das chuvas e do armazenamento de água no solo permitiu identificar os períodos do ano com favorabilidades baixa, média e alta às operações com máquinas para o preparo e manejo do solo. Dentre as localidades analisadas houve predomínio do número médio de dias trabalháveis entre 11 e 20 dias na grande maioria dos meses, exceto para Londrina onde houve uma maior predominância de um baixo número de dias trabalháveis ao longo do ano, ou seja, com até 10 dias.

The use of machinery in agriculture is increasing. This leads to soil compaction or degradation when the machinery is operated under inappropriate soil conditions, which in turn results in decreasing crop yields. Therefore, the aim of this study was to identify the periods of the year when it is appropriate to use machinery for soil management, as a function of rainfall and soil moisture, in traditional agricultural regions in southern Brazil. The study used daily rainfall and air temperature data from Piracicaba, SP, Passo Fundo, RS, Londrina, PR and Dourados, MS, Brazil. Favorable conditions were calculated considering daily rainfall lower than 5 mm and soil moisture between 40 and 90% of soil water holding capacity. Daily soil water balance was calculated by the Thornthwaite and Mather (1955) method, for a soil water holding capacity of 100 mm, which represents the main soils of the studied regions. The Markov chain was applied and used to calculate the conditional probabilities which were used for estimating the sequential working days in each ten-day period throughout the year. The working days technique is an important tool for determining the most appropriate periods of the year for soil management. The annual rainfall and soil moisture variability was used to identify the periods of the year with low, medium and high suitability for soil management. For the assessed locations, there was a predominance of 11 to 20 working days per month, except for Londrina where up to 10 working days per month predominated.