Aptidão agroclimática da banana (Musa spp.) para o cenário B2 de mudanças climáticas na Bacia do rio São Francisco

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1 Aptidão agroclimática da banana (Musa spp.) para o cenário B2 de mudanças climáticas na Bacia do rio São Francisco Robson Alves de Oliveira 1, Roziane Sobreira dos Santos 2, Aristides Ribeiro 3, Jonathas Batista Gonçalves Silva 4 1 Engº Agrícola e Ambiental, Mestrando em Meteorologia Agrícola, Dep. de Eng. Agrícola UFV, Viçosa MG. robson.oliveira@ufv.br. 2 M.S. Professora Assistente I Dep. Matemática e Estatística UNIR, Doutoranda em Meteorologia Agrícola, Dep. de Eng. Agrícola UFV, Viçosa MG. rozi.rozi@gmail.com. 3 D.S. Professor Associado Dep. de Eng. Agrícola UFV, Viçosa MG. ribeiro@ufv.br. 4 Engº Agrícola e Ambiental, Doutorando em Engenharia Agrícola, Dep. de Eng. Agrícola UFV, Viçosa MG. jonathasbsilva@gmail.com. Agroclimatic projection for banana (Musa spp.) for B2 scenario of climate change in San Francisco river Basin ABSTRACT: The objective of this study was to elaborate a projection agroclimatic for banana cultivation (Musa spp.) for B2 scenario of climate change in the São Francisco river Basin using the model CCSR/NIES. It was used three sets of data for the regional scenario B2 ( , , ), and analyzed the average temperature and precipitation according to the needs of crop. To correct the anomalies to get the difference between the weather data of at CRU with the climatology of the model. We was used the IDW algorithm for interpolation of the data. It was found that the model projects the low rate of precipitation as a limiting factor for the cultivation of bananas in the São Francisco basin and that cultivation will be partially affected by climate change. However the River Basin of San Francisco projects with great potential for growing this fruit, because the model designed only water restriction. More investment in the region to expand the area of irrigated banana production are safe. KEYWORDS: agroclimate projection, model CCSR/NIES, IDW algorithm 1 INTRODUÇÃO: A banana é a fruta mais consumida in natura no mundo, cujo cultivo se concentra nos países de clima tropical. Em 2007 a produção mundial foi de aproximadamente 89,1 milhões de toneladas (FAO, 2010). Segundo dados do IBGE (2009), no Brasil a área cultivada em 2008 foi de ha com uma produção de 6,998 milhões de toneladas, sendo os maiores produtores: São Paulo, Bahia, Santa Catarina, Minas Gerais, Pará e Pernambuco. Nos estados banhados pelo rio São Francisco se destacam pólos produtores localizados principalmente nos Estados de Minas Gerais, Bahia e Pernambuco. Em Minas Gerais se sobressai a mesorregião do Norte de Minas (que inclui, entre outras, as microrregiões de Janaúba, Montes Claros e Januária), com área colhida de ha em 2008 e, na Bahia, as microrregiões de Bom Jesus da Lapa, Jacobina e Juazeiro com áreas colhidas em 2008 de 5361, 2855 e 1604 ha, respectivamente, enquanto em Pernambuco é salientada a microrregião de Petrolina, com área colhida de 7785 ha em 2008 (IBGE, 2009). Por se tratar de uma cultura de clima tropical, a bananeira exige temperatura elevada, boa disponibilidade de água no solo para seu pleno desenvolvimento (Alves et al., 1999). Devido as condições predominantes na Bacia do São Francisco, principalmente à má distribuição de chuvas na Bacia, seu cultivo se torna mais viável através da irrigação (Freitas et al., 2008). Os últimos relatórios publicados pelo Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC, sigla em inglês) indicam que é evidente o aumento na temperatura média global do ar e do oceano, além de afirmar com grande probabilidade que as causas do aquecimento global são as emissões antropogênicas de gases de efeito estufa (IPCC, 2007). Analisar os impactos

2 das mudanças climáticas a fim de compreender o que pode ser feito para fins de mitigação e/ou adaptação, tem sido uma grande preocupação de pesquisadores e governos em todo o mundo. Com isso, muitos estudos estão direcionados para essa questão. Em destaque vêm os relatórios do IPCC, base de pesquisa para maioria dos grupos pesquisadores pelo mundo. Dessa forma, torna-se evidente a necessidade de estudos para entender as implicações das mudanças climáticas na agricultura. Em um país como o Brasil, no qual a agricultura possui grande importância, é fundamental que se busque compreender esses fenômenos, monitorando e planejando maneiras de atenuar seus impactos. Assim, estudos que integrem as adaptações que deverão ser aplicadas as práticas agrícolas, visando à convivência com as mudanças climáticas futuras bem como a busca de um manejo apropriado das culturas e do solo no sentido de reduzir os impactos, é de fundamental importância. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi elaborar uma projeção de aptidão agroclimática para a cultura da banana para o cenário B2 de mudanças climáticas na Bacia do rio São Francisco. 2 MATERIAL E MÉTODOS: Todo o estudo foi desenvolvido no Departamento de Engenharia Agrícola da Universidade Federal de Viçosa com apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG). Foram utilizados dados climáticos da Bacia do São Francisco e de suas regiões limítrofes, obtidos do Climatic Research Unit (CRU), com resolução espacial de 30 (55,5 km), sendo estes dados adotados como a climatologia base. Essa climatologia foi construída a partir da interpolação, em função da latitude, longitude e altitude, de dados observados de estações climatológicas (New et al., 1999). Para as projeções do cenário de emissões B2 (otimista, baixas emissões), foram utilizados dados do modelo acoplado oceano-atmosfera do Center for Climate Studies and Research/National Institute for Environmental Studies (CCSR/NIES), do Japão. Foi necessário realizar uma redução de escala (donwscaling) do modelo CCSR/NIES por meio de uma técnica simplificada, com o intuito de melhor reproduzir os detalhes climáticos regionais. Utilizou-se três séries de dados regionalizados ( ; , ), sendo necessário, para corrigir as anomalias do modelo, fazer uma correção nessas séries em relação aos dados observados do CRU, conforme as equações abaixo propostas por (Evangelista, 2006): Erro = CRU Base - CCSR/NIES Base (1) Correção = CCSR/NIES Futuro + Erro (2) em que, CCSR/NIES Base = dados do donwscaling do CCSR/NIES no período (climatologia do modelo); CRU Base = dados do CRU no período (Climatologia base); CCSR/NIES Futuro = dados do donwscaling do CCSR/NIES projetados para os períodos de , e O método de interpolação utilizado foi o Inverso da Distância Ponderada (IDW), o qual é comumente usado em Sistemas de Informações Geográficas (SIGs) para gerar mapas temáticos no formato matricial de elementos climáticos a partir de dados pontuais. O algoritmo IDW estima valores desconhecidos dependendo dos valores vizinhos. A distância atua como o peso e o expoente usado permite ajustamentos a esse peso: maiores expoentes, maior a influência do valor vizinho conhecido. Utilizou-se neste trabalho um expoente com valor igual a 2 (dois). Uma vez realizada a interpolação dos dados climáticos, os mapas

3 gerados foram reclassificados segundo os parâmetros técnicos estabelecidos para a cultura da banana (Tabela 1). Tabela 1: Parâmetros técnicos estabelecidos para a cultura da banana Parâmetros Faixas de Aptidão Técnicos Apto Restrito Inapto Temperatura ( C) ; < 15; > 35 Precipitação (mm) > 1200 < FONTE: Embrapa 2009; Coelho et. al., A partir destes resultados foi realizada uma operação algébrica de mapas, sendo produzidos dois grupos de mapas para cada período. No primeiro constam as áreas projetadas como aptas e com restrição hídrica ao cultivo da banana na Bacia do São Francisco, incluindo a climatologia base. No segundo consta a variação das áreas projetadas como aptas e com restrição hídrica do respectivo período em relação à aptidão agroclimática da climatologia base. Uma variação positiva significa expansão das áreas projetadas como aptas em relação as áreas projetadas como com restrição hídrica. Uma variação negativa significa expansão das áreas projetadas com restrição hídrica em detrimento das áreas projetadas como aptas. Para realização da interpolação, classificação e álgebra de mapas foi utilizado o programa de computador ArcGIS 9.2 (ArcMap, ArcCatalog ). 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO: Analisando-se os mapas gerados (Figura 1), constatouse que o modelo CCSR/NIES projeta, para o cenário B2, uma extensa área de restrição hídrica ao norte, centro e leste da Bacia do São Francisco no período de e Para foi projetada expansão da área de restrição hídrica para o sul da bacia. Para os três períodos estudados foi projetada aptidão ao cultivo da banana no sul e oeste da Bacia do rio São Francisco. Construindo uma relação das áreas projetadas como aptas e com restrição hídrica do respectivo período em relação à aptidão agroclimática da climatologia base (Figura 2), observou-se que para projeta-se um aumento de 4,7% das áreas com restrição hídrica. Para esse aumento é de apenas 0,4%, pois nesse período observa-se que é projetada aptidão de algumas áreas consideradas com restrição hídrica segundo a climatologia base. Para projeta-se uma ampliação de 9,2% das áreas com restrição hídrica.

4 Figura 1: Aptidão para o cultivo da banana na Bacia do São Francisco. Figura 2: Variação da aptidão para o cultivo da banana na Bacia do rio São Francisco. 4 CONCLUSÕES: Conclui-se que, segundo as projeções do modelo CCSR/NIES para o cenário B2, o cultivo da banana na Bacia do rio São Francisco não será afetado em curto prazo pelas mudanças climáticas, pois a projeção da redução da área de aptidão ao cultivo é

5 significativa apenas no período de Contudo não se projeta inaptidão ao cultivo da banana para nenhum dos períodos estudados. Portanto, a Bacia do rio São Francisco projetase com um grande potencial para o cultivo da banana irrigada, pois a única restrição projetada pelo modelo foi à hídrica. Assim, mais investimentos na região para expansão da área de plantio de banana irrigada são seguros. 5 AGRADECIMENTOS: Os autores gostariam de agradecer à Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais FAPEMIG que, num país cheio de dificuldades, principalmente financeiras, prima pelo desenvolvimento de pesquisas de alto nível, fornecendo o auxílio necessário. 6 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALVES, E. J.; OLIVEIRA, M. A.; DANTAS, J. L. L.; OLIVEIRA, S. L. Exigências climáticas. In: Alves, E.J. A cultura da bananeira: Aspectos técnicos, sócio-econômicos e agroindustriais. 2.ed. Brasília: Embrapa SPI, Cap.5, p COELHO, E.F.; DONATO, S.L.R.; NETO, T.M.A. Banana. Im: Agrometeorologia dos cultivos: O fator meteorológico na produção agrícola. 1.ed. Brasília: INMET, 2009, p EMBRAPA Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária Embrapa, vinculada ao Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento.Sistemas de produção. Disponível em < m>. Acesso em 17 maio EVANGELISTA, R. C. Impacto das mudanças climáticas na produtividade de eucalipto em duas regiões do Brasil p. Dissertação (Mestrado em Meteorologia Agrícola) Universidade Federal de Viçosa, FAO Food and Agriculture Organization. FAOSTAT Food and Agricultural commodities production: Banana, 2007, disponível em < Acesso em 17 maio FREITAS, W.S.; 1, RAMOS, M.M.; COSTA, S.L. Demanda de irrigação da cultura da banana na bacia do Rio São Francisco. R. Bras. Eng. Agríc. Ambiental, v.12, n.4, p , IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2010, disponível em < =1&u5=1&u6=1>. Acesso em 17 maio 2010 IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change. Special Report on Emissions Scenarios Disponível em: < Acesso em 8 de outubro 2007.

6 NEW, M., HULME, M. E JONES, P. D. Representin4g twentieth century space-time climate variability. Part 1: development of a mean monthly terrestrial climatology. Journal of Climate, 12: p , 1999.