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Desenvolvimento do mapa de água virtual da soja na Bacia do Alto Xingu, MT - Brasil

Processo: 13/20377-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2014
Vigência (Término): 31 de outubro de 2018
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia de Ecossistemas
Acordo de Cooperação: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Pesquisador responsável:Maria Victoria Ramos Ballester
Beneficiário:Rodnei Rizzo
Instituição Sede: Centro de Energia Nuclear na Agricultura (CENA). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:13/50180-5 - Xingu: integrando o planejamento do uso da terra e a governança da água na Amazônia: em busca da melhoria da segurança hídrica na fronteira agrícola do Mato Grosso, AP.PFPMCG.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):17/12567-6 - Avaliação do balanço hídrico no sudeste amazônico nas últimas duas décadas: empregando metodologia baseada em sensores remotos para descrever os recursos hídricos regionais, BE.EP.DR
Assunto(s):Mudança climática   Recursos hídricos   Demanda de água
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Demanda hídrica | Eficiência hídrica | Estimativa de produtividade da soja | Modelo SEBAL | Mudanças Climáticas | Vulnerabilidade hídrica | Recursos Hídricos

Resumo

O crescimento populacional, acompanhado do aumento da produção agrícola e dos atuais cenários de mudanças climáticas, indicam o possível esgotamento dos recursos hídricos. Tendo isso em vista, desenvolveu-se o conceito de água virtual, sendo esse um mecanismo para a gestão mais eficiente deste recurso. A água virtual é aplicada, na maioria das vezes, em escala global ou nacional. Porém, a otimização na gestão de recursos hídricos requer projetos na escala de bacias hidrográficas. Logo, é essencial implementar a metodologia em menores escalas. Neste contexto, a bacia do Alto Xingu, no estado do Mato Grosso, servirá de base para o desenvolvimento do trabalho. Considerando-se que a soja nesta região é cultivada em sequeiro, e que sua produção é disponibilizada ao mercado externo garantindo a segurança alimentar e hídrica de países como a China, a boa gestão dos seus recursos hídricos é imprescindível. Este projeto sugere a utilização do sensoriamento remoto e técnicas de espacialização, como a geoestatística, para otimizar o cálculo da água virtual em escala regional. Neste caso, a demanda hídrica regional da soja, será estimada a partir do modelo SEBAL e imagens do satélite MODIS. Além disso, será calibrado um algoritmo denominado Regression Trees, para estimar a produção da cultura com base em mapas de precipitação, temperatura, radiação solar e imagens do satélite MODIS. Estas informações serão conciliadas, gerando o mapa da água virtual da área. O resultado será utilizado para indicar os locais de plantio passíveis de resiliência e vulnerabilidade a eventos extremos, assim como a eficiência hídrica das diferentes propriedades agrícolas regionais. (AU)

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Publicações científicas (4)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RIZZO, RODNEI; GARCIA, ANDREA S.; VILELA, VIVIAN M. DE F. N.; BALLESTER, MARIA VICTORIA R.; NEILL, CHRISTOPHER; VICTORIA, DANIEL C.; DA ROCHA, HUMBERTO R.; COE, MICHAEL T.. Land use changes in Southeastern Amazon and trends in rainfall and water yield of the Xingu River during 1976-2015. Climatic Change, v. 162, n. 3, . (13/50180-5, 13/20377-1)
FONGARO, CAIO T.; DEMATTE, JOSE A. M.; RIZZO, RODNEI; SAFANELLI, JOSE LUCAS; MENDES, WANDERSON DE SOUSA; DOTTO, ANDRE CARNIELETTO; VICENTE, LUIZ EDUARDO; FRANCESCHINI, MARSTON H. D.; USTIN, SUSAN L.. Improvement of Clay and Sand Quantification Based on a Novel Approach with a Focus on Multispectral Satellite Images. REMOTE SENSING, v. 10, n. 10, . (16/01597-9, 14/22262-0, 17/03207-6, 13/18769-9, 16/26124-6, 13/20377-1)
MELO DEMATTE, JOSE ALEXANDRE; FONGARO, CAIO TROULA; RIZZO, RODNEI; SAFANELLI, JOSE LUCAS. Geospatial Soil Sensing System (GEOS3): A powerful data mining procedure to retrieve soil spectral reflectance from satellite images. REMOTE SENSING OF ENVIRONMENT, v. 212, p. 161-175, . (13/18769-9, 14/22262-0, 16/01597-9, 13/20377-1)
GARCIA, ANDREA S.; VILELA, VIVIAN M. DE F. N.; RIZZO, RODNEI; WEST, PAUL; GERBER, JAMES S.; ENGSTROM, PEDER M.; BALLESTER, MARIA VICTORIA R.. Assessing land use/cover dynamics and exploring drivers in the Amazon's arc of deforestation through a hierarchical, multi-scale and multi-temporal classification approach. REMOTE SENSING APPLICATIONS-SOCIETY AND ENVIRONMENT, v. 15, p. 14-pg., . (13/20377-1, 15/05103-8, 17/12787-6, 17/12567-6, 13/50180-5)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
RIZZO, Rodnei. Efeitos das mudanças climáticas e do uso da terra nos componentes do balanço hídrico da bacia do rio Xingu, sudeste amazônico. 2018. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALA/BC) Piracicaba.

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