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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Meio Ambiente. Para informações adicionais entre em contato com cnpma.biblioteca@embrapa.br. |
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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital; Embrapa Meio Ambiente. |
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Data corrente: |
28/07/2022 |
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Data da última atualização: |
14/07/2023 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
VIANNA, M. S.; WILLIAMS, K. W.; LITTLETON, E. W.; CABRAL, O. M. R.; CERRI, C. E. P.; DE JONG VAN LIER, Q.; MARTHEWS, T. R.; HAYMAN, G.; ZERI, M.; CUADRA, S. V.; CHALLINOR, A. J.; MARIN, F. R.; GALDOS, M. V. |
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Afiliação: |
University of Leeds, INRES/University of Bonn; Met Office Hadley Centre, Exeter; University of Exeter; University of Exeter; OSVALDO MACHADO RODRIGUES CABRAL, CNPMA; ESALQ/USP; CENA/USP; Centre for Ecology and Hydro-logy, Wallingford; Centre for Ecology and Hydrology, Wallingford; CEMADEN, São José dos Campos; SANTIAGO VIANNA CUADRA, CNPTIA; University of Leeds; ESALQ/USP; University of Leeds. |
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Título: |
Improving the representation of sugarcane crop in the Joint UK Land Environment Simulator (JULES) model for climate impact assessment. |
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Ano de publicação: |
2022 |
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Fonte/Imprenta: |
GCB Bioenergy: Bioproducts for a Sustainable Bioeconomy, v. 14, n. 10, p. 1097-1116, 2022. |
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ISSN: |
1757-1707 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1111/gcbb.12989 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Abstract. Bioenergy from sugarcane production is considered a key mitigation strategy for global warming. Improving its representation in land surface models is important to further understand the interactions between climate and bioenergy production, supporting accurate climate projections and decision-making. This study aimed to calibrate and evaluate the Joint UK Land Environment Simulator (JULES) for climate impact assessments in sugarcane. A dataset composed of soil moisture, water and carbon fluxes and biomass measurements from field experiments across Brazil was used to calibrate and evaluate JULES-crop and JULES-BE parametrisations. The ability to predict the spatiotemporal variability of sugarcane yields and the impact of climate change was also tested at five Brazilian microregions. Parameters related to sugarcane allometry, crop growth and development were derived and tested for JULES-crop and JULES-BE, together with the response to atmospheric carbon dioxide, temperature and drought (CTW-response). Both parametrisations showed comparable performance to other sugarcane dynamic models, with an RMSE of 6.75 and 6.05 t ha-1 for stalk dry matter for JULES-crop and JULES-BE, respectively. The parametrisations were also able to replicate the average yield patterns observed in the five microregions over 30 years when the yield gap factors were taken into account, with the correlation (r) between simulated and observed interannual variability of yields ranging from 0.33 to 0.56. An overall small positive trend was found in future yield projections of sugarcane using the new calibrations, with exception of the Jataí mesoregion which showed a clear negative trend for the SSP5 scenario from the year 2070 to 2100. Our simulations showed that an abrupt negative impact on sugarcane yields is expected if daytime temperatures above 35 oC become more frequent. The newly calibrated version of JULES can be applied regionally and globally to help understand the interactions between climate and bioenergy production. MenosAbstract. Bioenergy from sugarcane production is considered a key mitigation strategy for global warming. Improving its representation in land surface models is important to further understand the interactions between climate and bioenergy production, supporting accurate climate projections and decision-making. This study aimed to calibrate and evaluate the Joint UK Land Environment Simulator (JULES) for climate impact assessments in sugarcane. A dataset composed of soil moisture, water and carbon fluxes and biomass measurements from field experiments across Brazil was used to calibrate and evaluate JULES-crop and JULES-BE parametrisations. The ability to predict the spatiotemporal variability of sugarcane yields and the impact of climate change was also tested at five Brazilian microregions. Parameters related to sugarcane allometry, crop growth and development were derived and tested for JULES-crop and JULES-BE, together with the response to atmospheric carbon dioxide, temperature and drought (CTW-response). Both parametrisations showed comparable performance to other sugarcane dynamic models, with an RMSE of 6.75 and 6.05 t ha-1 for stalk dry matter for JULES-crop and JULES-BE, respectively. The parametrisations were also able to replicate the average yield patterns observed in the five microregions over 30 years when the yield gap factors were taken into account, with the correlation (r) between simulated and observed interannual variability of yields ranging from 0.33 t... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Avaliações de impacto climático; Calibração; Climate impact; Impacto climático; Joint UK Land Environment Simulator; JULES model; Land Surface Models; Modelagem; Mudanças climáticas; Produção de bioenergia; Projeção futura do clima. |
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Thesagro: |
Bioenergia; Cana de Açúcar; Simulação. |
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Thesaurus Nal: |
Bioenergy; Calibration; Climate; Climate change; Models; Sugarcane. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Meio Ambiente (CNPMA) |
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Biblioteca |
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Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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| Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agrossilvipastoril. Para informações adicionais entre em contato com cpamt.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agrossilvipastoril. |
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Data corrente: |
18/03/2016 |
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Data da última atualização: |
11/04/2016 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LOPES, T. R.; ZOLIN, C. A.; TORRES, R. C.; OLIVEIRA, R. F. de; ZAIATZ, A. P. S. R. |
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Afiliação: |
TÁRCIO ROCHA LOPES, UFMT; CORNELIO ALBERTO ZOLIN, CPAMT; RENATO CRISTIANO TORRES, CPAMT; RIENE FILGUEIRAS DE OLIVEIRA, UFMT; ANA P. SOUZA RODRIGUES ZAIATZ, UFMT. |
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Título: |
Qualidade do modelo digital de elevação (MDE) a partir de diferentes dados SRTM para extração da rede de drenagem e delimitação da Bacia do Rio Teles Pires - MT. |
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Ano de publicação: |
2015 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 4., 2015, Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2015. |
|
Páginas: |
p. 111-114 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A demanda por modelos digitais de elevação (MDE) para subsidiar estudos em várias áreas de pesquisa, tem aumentado significativamente no Brasil. Estes modelos permitem representam fontes para o conhecimento e mapeamento do relevo e de redes de drenagem de grandes áreas, facilitando assim a identificação de áreas para conservação de solo, modelagem hidrológica de bacias hidrográficas, ortorretificação de imagens, diversidade biológica, avaliação de riscos de erosão e desmoronamento etc. (MELGAÇO et al., 2005; CHAGAS et al., 2010; SOUZA, ALMEIDA, 2014). Os MDEs, gerados a partir de imagens de sensores orbitais, como o sensor SRTM (Shuttle Radar Topgraphic Mission), apresentam algumas vantagens expressivas sobre outras fontes de dados, como: a disponibilidade de dados; grande cobertura de área; resolução moderadamente elevada; processamento mais rápido através de softwares sofisticados e pouco esforço manual, ou seja, maior confiabilidade e eficiência dos dados digitais obtidos; baixo custo de processamento e capacidade de aquisição em qualquer condição ambiental (CHAVES, 2002; SUBRAMANIAN et al., 2005). Apesar das vantagens apresentadas, os métodos utilizados medem as elevações com erros significativos, os quais dependem da limitação inerente dos instrumentos de observação e da característica da superfície (DIXON, 1995). Estas falhas se dividem em erros de MDE, de interpolação, de escala e tamanho do pixel (resolução), como também erros nas informações extraídas, assim a qualidade de um MDE depende do tipo e da magnitude dos erros a ele relacionados (VALERIANO; ALBUQUERQUE, 2010; DIXON; EARLS, 2009; LINDSAY; EVANS, 2008). O presente estudo tem o objetivo de relatar a qualidade do MDE para extração da rede de drenagem e delimitação da bacia do rio Teles Pires a partir dos dados SRTM-NASA e SRTM-TOPODATA processado pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). MenosA demanda por modelos digitais de elevação (MDE) para subsidiar estudos em várias áreas de pesquisa, tem aumentado significativamente no Brasil. Estes modelos permitem representam fontes para o conhecimento e mapeamento do relevo e de redes de drenagem de grandes áreas, facilitando assim a identificação de áreas para conservação de solo, modelagem hidrológica de bacias hidrográficas, ortorretificação de imagens, diversidade biológica, avaliação de riscos de erosão e desmoronamento etc. (MELGAÇO et al., 2005; CHAGAS et al., 2010; SOUZA, ALMEIDA, 2014). Os MDEs, gerados a partir de imagens de sensores orbitais, como o sensor SRTM (Shuttle Radar Topgraphic Mission), apresentam algumas vantagens expressivas sobre outras fontes de dados, como: a disponibilidade de dados; grande cobertura de área; resolução moderadamente elevada; processamento mais rápido através de softwares sofisticados e pouco esforço manual, ou seja, maior confiabilidade e eficiência dos dados digitais obtidos; baixo custo de processamento e capacidade de aquisição em qualquer condição ambiental (CHAVES, 2002; SUBRAMANIAN et al., 2005). Apesar das vantagens apresentadas, os métodos utilizados medem as elevações com erros significativos, os quais dependem da limitação inerente dos instrumentos de observação e da característica da superfície (DIXON, 1995). Estas falhas se dividem em erros de MDE, de interpolação, de escala e tamanho do pixel (resolução), como também erros nas informações extraídas, assim a quali... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Bacia do Rio Teles Pires. |
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Thesagro: |
Drenagem; Recurso hidrico. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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300 $ap. 111-114
520 $aA demanda por modelos digitais de elevação (MDE) para subsidiar estudos em várias áreas de pesquisa, tem aumentado significativamente no Brasil. Estes modelos permitem representam fontes para o conhecimento e mapeamento do relevo e de redes de drenagem de grandes áreas, facilitando assim a identificação de áreas para conservação de solo, modelagem hidrológica de bacias hidrográficas, ortorretificação de imagens, diversidade biológica, avaliação de riscos de erosão e desmoronamento etc. (MELGAÇO et al., 2005; CHAGAS et al., 2010; SOUZA, ALMEIDA, 2014). Os MDEs, gerados a partir de imagens de sensores orbitais, como o sensor SRTM (Shuttle Radar Topgraphic Mission), apresentam algumas vantagens expressivas sobre outras fontes de dados, como: a disponibilidade de dados; grande cobertura de área; resolução moderadamente elevada; processamento mais rápido através de softwares sofisticados e pouco esforço manual, ou seja, maior confiabilidade e eficiência dos dados digitais obtidos; baixo custo de processamento e capacidade de aquisição em qualquer condição ambiental (CHAVES, 2002; SUBRAMANIAN et al., 2005). Apesar das vantagens apresentadas, os métodos utilizados medem as elevações com erros significativos, os quais dependem da limitação inerente dos instrumentos de observação e da característica da superfície (DIXON, 1995). Estas falhas se dividem em erros de MDE, de interpolação, de escala e tamanho do pixel (resolução), como também erros nas informações extraídas, assim a qualidade de um MDE depende do tipo e da magnitude dos erros a ele relacionados (VALERIANO; ALBUQUERQUE, 2010; DIXON; EARLS, 2009; LINDSAY; EVANS, 2008). O presente estudo tem o objetivo de relatar a qualidade do MDE para extração da rede de drenagem e delimitação da bacia do rio Teles Pires a partir dos dados SRTM-NASA e SRTM-TOPODATA processado pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).
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650 $aRecurso hidrico
653 $aBacia do Rio Teles Pires
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700 1 $aTORRES, R. C.
700 1 $aOLIVEIRA, R. F. de
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