Brasil

Dados do Projeto de Pesquisa

Computação Aplicada (42009014011P1)
Climate Smart Agriculture: Adapting to climate variability in Northwest Rio Grande do Sul and Eastern Pará
01/08/2012
PESQUISA
EM ANDAMENTO
A variabilidade climática é a maior causa de perdas na agricultura. Embora recentes avanços na capacidade de se prever o clima tenham sido feitos, apenas o fornecimento de previsões não é suficiente para uma redução efetiva dos riscos na produção. Avanços recentes na capacidade de se prever o clima e projetar possíveis consequências na agricultura tem gerado um interesse significativo no estabelecimento de “Serviços Climáticos”. Estes podem ser definidos como o fornecimento de informações, dados e previsão climática a tempo e úteis para tomadores de decisão. Todavia deve-se ressaltar que decisões tomadas com base em previsões climáticas terão consequências positivas em alguns anos e negativas em outros devido a sua inerente característica probabilística. Desta forma é necessário um processo de educação e desenvolvimento de estratégias forma participativa, em uma parceria formada por produtores, pesquisadores e técnicos de extensão rural. A influência significativa do ciclo ENOS nas regiões de interesse deste projeto combinada com a importância da atividade agrícola nas mesmas justificam o desenvolvimento e implementação de um sistema de apoio a tomada de decisão nestas regiões com o objetivo de fornecer opções de manejo para redução dos riscos de produção com base no clima esperado. O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento de estratégias para adaptação do manejo agrícola ao clima esperado durante a safra em duas regiões do Brasil produtoras de grãos e sujeitas a variabilidade climática resultante do fenômeno El Niño – Oscilação Sul (ENOS): norte do Estado do Rio Grande do Sul e leste do Estado do Pará. Entre outros objetivos busca-se a caracterização dos efeitos das fases ENOS nestas duas regiões, utilizando modelos matemáticos para simular o desenvolvimento de culturas em diferentes cenários climáticos, interagir com produtores para desenvolver estratégias de adaptação e desenvolver um sistema de apoio a tomada de decisão utilizando o padrão AgroClimate (http://agroclimate.org).

Histórico de Linhas de Pesquisa

Linha de Pesquisa Área de Concentração Data de Início
COMPUTAÇÃO PERVASIVA, MODELAGEM E SIMULAÇÃO COMPUTAÇÃO APLICADA 01/01/2013

Equipe

Nome Categoria Início do Vínculo Fim do Vínculo
CARLOS AMARAL HOLBIG Docente 01/03/2014 -
CLYDE WILLIAM FRAISSE (Responsável pelo Projeto) Docente 06/03/2014 -
DANIEL PERONDI Discente - Mestrado Profissional 05/03/2015 -
JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES Docente 01/03/2014 -
RONALDO SERPA DA ROSA Discente - Mestrado Profissional 06/03/2014 -
WILLINGTHON PAVAN Docente 01/03/2014 -

Financiadores