PHDROUGHT - Avaliação da Predictabilidade e hibridação de Previsões sazonais de seca na Europa Ocidental

Entidade líder do projeto: Instituto Dom Luiz, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa

Responsável pelo projeto: Carlos Alberto Leitão Pires

Parceiros:

Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa; Instituto Superior de Agronomia

Data de início do projeto: 01-01-2012

Data de fim do projeto: 31-12-2015

Fonte de financiamento : FCT

Identificação do problema ou oportunidade que se propõe abordar:

A predictabilidade atmosférica sazonal, em particular da seca e a integração de previsões sazonais em aplicações (e.g. na agricultura, saúde, recursos hídricos), tem interessado o WCRP (World Climate Research Programme) e a União Europeia em projectos tais como DEMETER, ENSEMBLES, EURO-SIP (EUROpean multi-model Seasonal to Inter-annual Prediction). Deste modo pretende-se contribuir para a avaliação e melhoria da predictabilidade de índices de seca na Europa Ocidental, em particular Portugal, em escalas do mês ao ano e para prazos até 6 meses. Pretendemos avaliar a predictabilidade de colheitas, modeladas por modelos de produção agrícola, forçados por previsões atmosféricas (temperatura, precipitação e radiação) em base diária.

Descritores: Previsões sazonais; Milho; Regadio

Objetivos visados:

(1) Utilização do modelo SIMDualKc em conjunto com o modelo de água-produção de Stewart para a predição da produção de cevada e de milho em condições de seca.

(2) Utilização de previsões sazonais de 3 e 7 meses de temperaturas máximas e mínimas bem como precipitação diária para a modelação das culturas do milho e cevada usando o modelo AquaCrop.

Pontos de situação / Resultados:

(1) Os calendários de rega do milho estudados para condições de seca mostraram a adequação de défice hídrico moderado ao longo do ciclo da cultura com exceção das fases de floração e de enchimento do grão, em que o défice deve ser suave de modo a impedir elevados impactos negativos na produção.

(2) A utilização de dados de previsão a 7 meses e a 3 meses mostrou que apesar de existirem erros de estimação da produção este tipo de dados tem grande potencial para ser utilizado no apoio à decisão, em particular nas culturas de regadio.