Alterações na eficiência do uso da água relacionadas com fatores climáticos e uso e ocupação do solo, na região do MATOPIBA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v10i9.17891

Palavras-chave:

Eficiência do Uso da água; MATOPIBA; Uso e ocupação do solo.

Resumo

O estudo tem por objetivos: estimar e analisar as mudanças espaço-temporais da Eficiência do Uso da Água (Water Use Efficiency - WUE) no MATOPIBA e avaliar a influência de fatores climáticos e do uso e ocupação do solo na variação do WUE. No estudo serão utilizados os produtos MOD17A2 (GPP) e MOD16A2 (ET) derivados do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) obtidos no United States Geological Survey (USGS), com resolução espacial 1 km x 1km, para as computo da WUE anual no período entre 2001 e 2019. Em relação a avaliação do uso da terra será realizado com as imagens do MAPBIOMAS, com resolução de 30m x 30m. Já os dados de precipitação serão provenientes do Climate Hazard Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) com resolução espacial de 5,6 km por 5,6 km. As realizações dos cálculos matemáticos serão executadas nos softwares ambiente R versão 3.6-3 e Quantum GIS versão 3.4-6. Os resultados apontam que os maiores (menores) valores de WUE ocorrem em regiões agrícolas e áreas de vegetação nativa amazônica (áreas de superfícies não vegetadas). Este padrão da WUE está associado à crescente expansão agrícola sobre as regiões (Oeste Baiano e na porção Piauí), motivados principalmente pelo plantio de soja. Além disso, constatou-se que as anomalias positivas (negativas) da WUE ocorrem em anos secos (chuvosos). Concluindo assim que, áreas agrícolas são propensas aos maiores valores da WUE devido ao manejo cultural auxiliando no desenvolvimento das culturas agrícolas. As respostas da vegetação aos eventos secos e chuvosos foram mais sensíveis em áreas agrícolas que em áreas de vegetação nativa.

Referências

Bastiaanssen, W. G. & Ali, S. (2003). A New Crop Yield Forecasting Model Based On Satellite Measurements Applied Across The Indus Basin, Pakistan. Agriculture, Ecosystems & Environment, 94, 321-340.

Bourque, C. P. A., & Mir, M. A. (2012). Seasonal snow cover in the Qilian Mountains of Northwest China: Its dependence on oasis seasonal evolution and lowland production of water vapour. Journal of Hydrology, 454, 141-151.

Carrão, H., Russo, S., Sepulcre-Canto, G. & Barbosa, P. (2016). An mpirical standardized soil moisture index for agricultural drought assessment from emotely sensed data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 48, 74-84.

Chapin III, F. S., Matson, P. A., Mooney, H. A. (2002). Principles Of Terrestrial Ecosystem Ecology. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2002. 436 P.

Coelho, E. F., Coelho Filho, M., A., & De Oliveira, S. L. (2005). "Agricultura Irrigada: Eficiência De Irrigação E De Uso De Água. " Bahia Agrícola 7. 1: 57-60.

Colussi, J. (2017). MATOPIBA: Mudanças No Uso Da Terra Na Nova Fronteira.

CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. (2019). Acompanhamento da Safra Brasileira de Grãos, Safra 2018/19 - Oitavo Levantamento, 1-135, https://www. conab. gov. br/info-agro/safras/graos/boletim-da-safra-de-graos.

Correia Filho, W. L. F., Barros Santiago, D., Oliveira-Júnior, J. F., & Silva Junior, C. A. (2019). Impact Of Urban Decadal Advance On Land Use And Land Cover And Surface Temperature In The City Of Maceió, Brazil. Land Use Policy, 87, 104026. Https://Doi. Org/10. 1016/J. Landusepol. 2019. 104026.

Correia Filho, W. L. F., De Oliveira-Júnior, J. F., De Barros Santiago, D., De Bodas Terassi, P. M., Teodoro, P. E., De Gois, G., & Dos Santos, P. J. (2019). Rainfall variability in the Brazilian northeast biomes and their interactions with meteorological systems and ENSO via CHELSA product. Big Earth Data, 3(4), 315-337. Https://Doi. Org/10. 1080/20964471. 2019. 1692298.

Dalastra, G. M., De Moraes Echer, M., Guimarães, V. F., Brito, T. S., & Inagaki, A. M. (2020). Trocas gasosas e produtividade de tomateiro com diferentes hastes por planta. Iheringia. Série Botânica. 75.

De Melo, J. C. (1999). O fenômeno El Niño e as secas no Nordeste do Brasil. Raízes: Revista de Ciências Sociais e Econômicas, (20), 13-21.

Diaz, M. B., Roberti, D. R., Carneiro, J. V., Souza, V. de A., & de Moraes, O. L. L. (2019). Dynamics of the superficial fluxes over a flooded rice paddy in southern Brazil. Agricultural and Forest Meteorology, 276-277, 107650. 10. 1016/j. agrformet. 2019. 107650

Eiten. (1972). The Cerrado Vegetation Of Brazil. York, New Garden, Botanical, 38, 201–341.

Freire, J. L. M., Lima, J. R. A., & Cavalcanti, E. P. (2011). Análise de aspectos meteorológicos sobre o Nordeste do Brasil em anos de El Niño e La Niña. Revista Brasileira de Geografia Física, 3, 429-444.

Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., &Michaelsen, J. (2015). The Climate Hazards Infrared Precipitation With Record For Monitoring Extremes. Scientific Data, 2, 10-66.

IBGE. (2002). Mapa De Clima Do Brasil. Http://Www. Visualizador. Inde. Gov. Br/

Kijne, J. W., Barker, R. & Molden, D. J. (2003). Water productivity in agriculture: limits and opportunities for improvement. Cabi.

Koech, R., Langat, P. (2018). Review Improving Irrigation Water Use Efficiency: A Review Of Advances, Challenges, And Opportunities In The Australian.

Lima, J. E. F. W. (2011). "Situação E Perspectivas Sobre As Águas Do Cerrado. " Ciência E Cultura 63. 3: 27-29.

Liu, J., Sun O. J., Jin, H., Zhou, Z. & Han, X. (2011). Application Of Two Remote Sensing GPP Algorithms At A Semiarid Grassland Site Of North China. Journal Of Plant Ecology. 4, 302–312.

Liu, Y., Xiao, J., Ju, W., Zhou, Y., Wang, S., & Wu, X. (2015). Water use efficiency of China’s terrestrial ecosystems and responses to drought. Scientific reports, 5(1), 1-12.

Madugundu R, Al-Gaadi K. A., Tola E. K., Kayad A. G., Jha C. S. (2017). Estimation Of Gross Primary Production Of Irrigated Maize Using Landsat-8 Imagery And Eddy Covariance Data. Saudi J Biol Sci 24:410–20.

Magalhães, L. A., De Miranda, E. E. (2014). MATOPIBA: Quadro Natural. Embrapa Territorial-Outras Publicações Técnicas (INFOTECA-E).

Marengo, J. A., Cunha, A. P., & Alves, L. M. (2016). A seca de 2012-15 no semiárido do Nordeste do Brasil no contexto histórico. Climanálise, 3(1), 1-6.

Mbava, N., Mutema, M., Zengeni, R., Shimelis, H., & Chaplot, V. (2020). Factors affecting crop water use efficiency: A worldwide meta-analysis. Agricultural Water Management, 228, 105878. 10. 1016/j. agwat. 2019. 105878

Miranda, E. E., Magalhães, L. A. & Carvalho, C. A. De. (2014). Proposta De Delimitação Territorial Do MATOPIBA. Embrapa GITE. Https://Www. Embrapa. Br/Gite/Publicacoes/>

Miranda, E. E. (2015). Matopiba Delimitação, Caracterização, Desafios E Oportunidades Para O Desenvolvimento. Embrapa GITE. Https://Www. Embrapa. Br/Gite/Projetos/MATOPIBA/MATOPIBA. Html

Morison, J. I., Baker, N., Mullineaux, P., & Davies, W. (2008). Melhorar O Uso Da Água Na Produção Agrícola. Philosophical Transactions Of The Royal Society B: Biological Sciences, 363 (1491), 639-658. 10. 1098 / Rstb. 2007. 2175

Nascimento, D., Novais, G. (2020). Clima do Cerrado: dinâmica atmosférica e características, variabilidades e tipologias climáticas. Élisée - Revista De Geografia Da UEG, 9(2), e922021. https://www.revista.ueg.br/index.php/elisee/article/view/10854

Nicodemo, M., De Moraes, L. F. D., De Oliveira, R. E., & De Queiroga, J. L. (2021). Tecnologias agroecológicas apropriadas para a transição agroecológica na agricultura familiar. Embrapa Pecuária Sudeste-Documentos (INFOTECA-E).

Ponce-Campos, G. E., Moran, M. S., Huete, A., Zhang, Y., Bresloff, C., Huxman, T. E., & Starks, P. J. (2013). Ecosystem resilience despite large-scale altered hydroclimatic conditions. Nature, 494(7437), 349-352.

PA (Projeções do Agronegócio). (2017). Brasil 2016/17 a 2026/27. Projeções de longo prazo. MAPA (8a ed.), 125 p.

Projeto MapBiomas. (2021) Coleção 5 da Série Anual de Mapas de Cobertura e Uso de Solo do Brasil. Disponível em: https://mapbiomas. org/colecoes-mapbiomas. Acesso em 10 jan. 2021.

QGIS - Quantum Geographic Information System. (2019). Quantum GIS Geographic Information System. V. 3. 4. 6. Open Source Geospatial Foundation Project.

R Development Core Team, (2020). R: A Language And Environment For Statistical Computing. R Foundation For Statistical Computing, Vienna, Austria, Http://Www. R-Project. Org, ISBN 3-900051-07-0.

Sá, H., Morais, L. & Campos, C. (2015). Que Desenvolvimento É Esse? Análise Da Expansão Do Agronegócio Da Soja Na Área Do MATOPIBA A Partir De Uma Perspectiva Furtadiana. In: Anais Do XXI Congresso Brasileiro De Economia.

Schuur, E. A. & Matson, P. A. (2001). Net primary productivity and nutrient cycling across a mesic to wet precipitation gradient in Hawaiian montane forest. Oecologia, v. 128, 431-442.

Schuur, E. A., Chadwick, O. A. & Matson, P. A. (2001). Carbon cycling and soil carbon storage in mesic to wet Hawaiian montane forests. Ecology, 82, 3182-3196.

Tang X., Li H., Desai A. R., & Ammann C. (2015a). How Is Water-Use Efficiency Of Terrestrial Ecosystems Distributed And Changing On Earth? Science Reports 4:7483.

Tang, X., Ding, Z., Li, H., Li, X., Luo, J., Xie, J., & Chen, D. (2015b). Characterizing Ecosystem Water-Use Efficiency Of Croplands With Eddy Covariance Measurements And MODIS Products. Ecological Engineering, 85, 212–217. 10. 1016/J. Ecoleng. 2015. 09. 078.

Taub, D. (2010). Effects of rising atmospheric concentrations of carbon dioxide on plants. Nature Education Knowledge, v. 1.

Tilahun, H., Teklu, E., Michael, M., Fitsum, H., & Awulachew, S. B., (2011). Comparative Performance Of Irrigated And Rainfed Agriculture In Ethiopia. World Appl. Science. J. 14 (2), 235–244.

Tong, X. -J., Li, J., Yu, Q., & Qin, Z. (2009). Ecosystem water use efficiency in an irrigated cropland in the North China Plain. Journal of Hydrology, 374(3-4), 329–337. 10. 1016/j. jhydrol. 2009. 06. 030

USGS. United States Geological Survey. Earth Explorer. (2021). https://earthexplorer. usgs. gov>.

Vetrita, Y., Chaoyang, W., Zheng, N. & Hirano, T. (2011). Evaluation Of Light Use Efficiency Model Using Modis In Tropical Peat Swamp Forest, Indonesia. In: Second Cresos International Symposium On South East Asia Environmental Problems And Satellite. Remote Sensing, Indonesia, 127-134.

Wang Z., Xiao X., & Yan X. (2010). Modeling Gross Primary Production Of Maize Cropland And Degraded Grassland In Northeastern China. Agricultura Forest Meteorology 150:1160–7.

Wang, Y., Ma, Y., Li, H., & Yuan, L. (2020). Carbon and water fluxes and their coupling in an alpine meadow ecosystem on the northeastern Tibetan Plateau. Theoretical and Applied Climatology, 142(1), 1-18.

Weber, E., Hasenack, H. & Ferreira, C. J. S. (2004). Adaptação do modelo digital de elevação do SRTM para o sistema de referência oficial brasileiro e recorte por unidade da federação. Porto Alegre. UFRGS Centro de Ecologia. https://www.ufrgs. br/labgeo/index.php/dados-espaciais/260-modelos-digitais-de-elevacao-do-srtm-no-formato-geotiff >.

Xiangyang, S., Genxu, W., Mei, H., Ruiying, C., Zhaoyong, H., Chunlin, S., & Juying, S. (2019). The asynchronous response of carbon gain and water loss generate spatio-temporal pattern of WUE along elevation gradient in southwest China. Journal of Hydrology, 124389. 10. 1016/j. jhydrol. 2019. 124389

Xiao, G., Zheng, F., Qiu, Z., & Yao, Y. (2013). Impact of climate change on water use efficiency by wheat, potato and corn in semiarid areas of China. Agriculture, Ecosystems & Environment, 181, 108–114. 10. 1016/j. agee. 2013. 09. 019

Xiao, X., Braswell, B., Zhang, Q., Boles, S., Frolking, S., & Moore, B. (2003) Sensitivity Of Vegetation Indices To Atmospheric Aerosols: Continental- Scale Observations In Northern Asia. Remote Sensing Of Environment. 84, 385–392.

Xiao, X., Zhang, Q., Braswell, B., Urbanski, S., Boles, S., Wofsy, S., Moore Iii, B. & Ojima, D. (2004c). Modeling Gross Primary Production Of Temperate Deciduous Broadleaf Forest Using Satellite Images And Climate Data. Remote Sensing Of Environment. 91, 256–270.

Xiao, X., Zhang, Q., Hollinger, D., Aber, J., & Moore Iii, B. (2004b). Modeling Seasonal Dynamics Of Gross Primary Production Of An Evergreen Needleleaf Forest Using MODIS Images And Climate Data. Ecological Applications. 15, 954-969.

Yamori, W. (2020). Photosynthesis and respiration. Plant Factory, 197–206. 10. 1016/b978-0-12-816691-8. 00012-1

Yan H, Fu Y, Xiao X, Huang HQ, He H, & Ediger L. (2009). Modeling Gross Primary Productivity For Winter Wheat-Maize Double Cropping System Using MODIS Time Series And CO2 Eddy Flux Tower Data. Agric Ecosyst Environ 129:391–400.

Zwart, S. J., & Bastiaanssen, W. G. M. (2004). Review of measured crop water productivity values for irrigated wheat, rice, cotton and maize. Agricultural Water Management, 69(2), 115–133. 10. 1016/j. agwat. 2004. 04. 007

Downloads

Publicado

19/07/2021

Como Citar

SANTIAGO, D. de B. .; BARBOSA, H. A. .; CORREIA FILHO, W. L. F. . Alterações na eficiência do uso da água relacionadas com fatores climáticos e uso e ocupação do solo, na região do MATOPIBA. Research, Society and Development, [S. l.], v. 10, n. 9, p. e3010917891, 2021. DOI: 10.33448/rsd-v10i9.17891. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/17891. Acesso em: 18 dez. 2024.

Edição

Seção

Ciências Agrárias e Biológicas