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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Arroz e Feijão. |
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Data corrente: |
28/07/2022 |
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Data da última atualização: |
03/02/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
ARENAS-CALLE, L. N.; HEINEMANN, A. B.; SILVA, M. A. S. da; SANTOS, A. B. dos; RAMIREZ-VILLEGAS, J.; WHITFIELD, S.; CHALLINOR, A. J. |
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Afiliação: |
LAURA N. ARENAS-CALLE, University of Leeds; ALEXANDRE BRYAN HEINEMANN, CNPAF; MELLISSA ANANIAS SOLER DA SILVA, CNPAF; ALBERTO BAETA DOS SANTOS, CNPAF; JULIAN RAMIREZ-VILLEGAS, Alliance of Biodiversity International and CIAT; STEPHEN WHITFIELD, University of Leeds, Leeds; ANDREW J. CHALLINOR, University of Leeds, Leeds. |
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Título: |
Rice management decisions using process-based models with climate-smart indicators. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
Frontiers in Sustainable Food Systems, v. 6, article 873957, Jul. 2022. |
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ISSN: |
2571-581X |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Irrigation strategies are keys to fostering sustainable and climate-resilient rice production by increasing efficiency, building resilience and reducing Greenhouse Gas (GHG) emissions. These strategies are aligned with the Climate-Smart Agriculture (CSA) principles, which aim to maximize productivity whilst adapting to and mitigating climate change. Achieve such mitigation, adaptation, and productivity goals- to the extent possible- is described as climate smartness. Measuring climate smartness is challenging, with recent progress focusing on the use of agronomic indicators in a limited range of contexts. One way to broaden the ability to measure climate-smartness is to use modeling tools, expanding the scope of climate smartness assessments. Accordingly, and as a proof-of-concept, this study uses modeling tools with CSA indicators (i.e., Greenhouse Intensity and Water Productivity) to quantify the climate-smartness of irrigation management in rice and to assess sensitivity to climate. We focus on a field experiment that assessed four irrigation strategies in tropical conditions, Continuous Flooding (CF), Intermittent Irrigation (II), Intermittent Irrigation until Flowering (IIF), and Continuous soil saturation (CSS). The DNDC model was used to simulate rice yields, GHG emissions and water inputs. We used model outputs to calculate a previously developed Climate-Smartness Index (CSI) based on water productivity and greenhouse gas intensity, which score on a scale between - 1 (lack of climate-smartness) to 1 (high climate smartness) the climate-smartness of irrigation strategies. The CSS exhibited the highest simulation-based CSI, and CF showed the lowest. A sensitivity analysis served to explore the impacts of climate on CSI. While higher temperatures reduced CSI, rainfall mostly showed no signal. The climate smartness decreasing in warmer temperatures was associated with increased GHG emissions and, to some extent, a reduction in Water Productivity (WP). Overall, CSI varied with the climate-management interaction, demonstrating that climate variability can influence the performance of CSA practices. We conclude that combining models with climate-smart indicators can broaden he CSA-based evidence and provide reproducible research findings. The methodological approach used in this study can be useful to fill gaps in observational evidence of climate-smartness and project the impact of future climates in regions where calibrated crop models perform well. MenosIrrigation strategies are keys to fostering sustainable and climate-resilient rice production by increasing efficiency, building resilience and reducing Greenhouse Gas (GHG) emissions. These strategies are aligned with the Climate-Smart Agriculture (CSA) principles, which aim to maximize productivity whilst adapting to and mitigating climate change. Achieve such mitigation, adaptation, and productivity goals- to the extent possible- is described as climate smartness. Measuring climate smartness is challenging, with recent progress focusing on the use of agronomic indicators in a limited range of contexts. One way to broaden the ability to measure climate-smartness is to use modeling tools, expanding the scope of climate smartness assessments. Accordingly, and as a proof-of-concept, this study uses modeling tools with CSA indicators (i.e., Greenhouse Intensity and Water Productivity) to quantify the climate-smartness of irrigation management in rice and to assess sensitivity to climate. We focus on a field experiment that assessed four irrigation strategies in tropical conditions, Continuous Flooding (CF), Intermittent Irrigation (II), Intermittent Irrigation until Flowering (IIF), and Continuous soil saturation (CSS). The DNDC model was used to simulate rice yields, GHG emissions and water inputs. We used model outputs to calculate a previously developed Climate-Smartness Index (CSI) based on water productivity and greenhouse gas intensity, which score on a scale between - 1... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Climate-smart agriculture; Climate-smart indicators; Climate-smartness; DNDC; Water productivity. |
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Thesagro: |
Arroz; Clima. |
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Thesaurus Nal: |
Climate models; Crop models; Greenhouse gas emissions. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/246232/1/fsfs-2022.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) |
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| Registros recuperados : 163 | |
| 142. |  | MASCARENHAS, Y. S.; SILVA, M. A. S. da; CORRECHEL, V.; SANTOS, A. B. dos; CARVALHO, M. T. de M.; MADARI, B. E.; COELHO, A. S.; GONÇALVES, G. M. de O.; CAETANO, P. H. P. Emission of nitrous oxide in flooded rice cultivation in tropical area of Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 55, e01497, 2020. Título em português: Emissão de óxido nitroso em cultivo de arroz inundado em área tropical do Brasil.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Unidades Centrais. |
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| 143. | | SCIVITTARO, W. B.; VEÇOZZI, T. A.; JARDIM, T. M.; LUCAS, N. F.; SILVA, M. A. S. da; MARCARENHAS, Y. S.; CARVALHO, M. T. de M.; MADARI, B. E.; CONCENÇO, G. Emissões de gases de efeito estufa do cultivo de arroz irrigado em ecossistemas subtropical e tropical. Pelotas: Embrapa Clima Temperado, 2019. 22 p. Embrapa Clima Temperado. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 324.)| Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Clima Temperado. |
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| 145. | | RAPHAELLI, C. DE O.; GUERRA, D.; PEREIRA, E. DOS S.; VINHOLES, J. DA R.; CAMARGO, T. M.; SCHWARZ, S. F.; SILVA, M. A. S. DA; VIZZOTTO, M.; ZAVAREZE, E. DA R.; NORA, L. Fruits, seeds and leaves of guabijuzeiro (Myrcianthes pungens (O. Berg) D. Legrand): characteristics, uses and health benefts. Journal of Food Science and Technology, 2023. 18 p. Published: 01 September 2023.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 3 |
| Biblioteca(s): Embrapa Clima Temperado. |
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| 146. | | SILVA, M. A. S. da; BARRETO, P. V. de A.; MATOS, L. N.; MIRANDA JUNIOR, G. F.; DOMPIERI, M. H. G.; MOURA, F. R. de; RESENDE, F. K. S.; NOVAIS, P.; OLIVEIRA, P. A self-organizing map clustering approach to support territorial zoning. In: VASCONCELOS, V.; DOMINGUES, I.; PAREDES, S. (ed.). Progress in pattern recognition, image analysis, computer vision, and applications. Heidelberg: Springer, 2023. p. 289-303. Apresentado no 26th Iberoamerican Congress, CIARP 2023 Coimbra, Portugal, November 27–30, 2023. Proceedings, Part I.| Tipo: Capítulo em Livro Técnico-Científico |
| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros; Embrapa Territorial. |
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| 147. | | FERREIRA, A. C. de B.; BORIN, A. L. D. C.; LAMAS, F. M.; BOGIANI, J. C.; SILVA, M. A. S. da; SILVA FILHO, J. L. da; STAUT, L. A. Soil carbon accumulation in cotton production systems in the Brazilian Cerrado. Acta Scientiarum. Agronomy, v. 42, e43039, 2020. 8 p.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 2 |
| Biblioteca(s): Embrapa Agropecuária Oeste; Embrapa Algodão; Embrapa Arroz e Feijão; Embrapa Territorial. |
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| 148. | | SILVA, M. A. S. da; SIQUEIRA, E. R. de; SOUZA, F. A.; SIQUEIRA, P. Z. R. de; FONTES, M. A.; RABANAL, J. E. M.; ANJOS, J. L. dos; FERREIRA, K. C.; SA, C. O. de. Social network analysis of agroecological knowledge construction in areas of settled farmers in Sergipe, Brazil. Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2016. 23 p. (Embrapa Tabuleiros Costeiros. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, 123).| Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento |
| Biblioteca(s): Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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| 149. | | MACHADO, P. L. O. de A.; FERREIRA, A. C. de B.; MADARI, B. E.; BORIN, A. L. D. C.; SILVA, M. A. S. da; CARVALHO, M. T. de M. Plantas de cobertura e adubos verdes para adaptação da agricultura à mudança do clima e redução da emissão de gases de efeito estufa no Cerrado. In: SOTTA, E. D.; SAMPAIO, F. G.; MARZALL, K.; SILVA, W. G. da (org.). Estratégias de adaptação às mudanças do clima dos sistemas agropecuários brasileiros. Brasília, DF: MAPA, 2021. p. 82-83.| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 150. | | MADARI, B. E.; CARVALHO, M. T. de M.; SILVEIRA, P. M. da; CARVALHO, M. da C. S.; SILVA, M. A. S. da; BERNARDES, T. G.; COSTA, A. R. da; MACHADO, P. L. O. de A. Perdas de nitrogênio via emissão de óxido nitroso (N2O) e volatilização de amônia (NH3) no feijoeiro irrigado. In: CONGRESSO NACIONAL DE PESQUISA DE FEIJÃO, 10., 2011, Goiânia. Anais... Goiânia: Embrapa Arroz e Feijão, 2011. Palestra - CONAFE.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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| Biblioteca(s): Embrapa Arroz e Feijão. |
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| 158. | | CRUZ, M. A. S.; SILVA, M. A. S. da; ARAUJO FILHO, J. C. de; MARQUES, F. A.; NOGUEIRA JUNIOR, L. R.; DOMPIERI, M. H. G.; AMORIM, J. R. A. de; SILVA, A. A. G. da; CUENCA, M. A. G.; BARROS, A. H. C.; JESUS JUNIOR, L. A. de. GeoTC: sistematização e análise da informação geoespacializada sobre recursos naturais e socioeconomia na região de atuação da Embrapa Tabuleiros Costeiros. Aracaju: Embrapa Tabuleiros Costeiros, 2019. (Embrapa Tabuleiros Costeiros. Documentos, 230).| Biblioteca(s): Embrapa Solos; Embrapa Tabuleiros Costeiros. |
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