%0 Conference Proceedings
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%@group CST-CST-INPE-MCT-BR
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%B Congresso Brasileiro de Meteorologia, 15.
%X Os modelos numéricos e estatísticos de previsão de clima têm o potencial de fornecer informações meteorológicas antecipadas aos órgãos responsáveis pela tomada de decisões das atividades agrícolas. O objetivo deste estudo foi adquirir conhecimentos metodológicos para o acoplamento das previsões climáticas sazonais a modelos de produtividade agrícola. Adicionalmente, objetivou-se identificar métodos estatísticos convencionais que corrigem as previsões climáticas de chuva diária, antes de utiliza-las em aplicações de atividades agrícolas. Neste contexto, séries diárias de chuva do modelo acoplado climático do Centro Europeu de Previsão de Tempo de Médio Prazo foram corrigidas através de dois métodos de correção do viés e utilizadas para alimantar ao modelo de produtividade agrícola GLAM (General Large Area Model) para a cultura do milho no Rio Grande do Sul. Os resultados mostraram que, comparado às observações, o modelo climático estima a distribuição temporal de chuva numa freqüência maior (maior número de dias caracterizados como chuvosos) e de menor intensidade (mais secos). Os métodos de calibração utilizados permitiram corrigir a intensidade da chuva diária, e consequentemente, melhorar a representação da variabilidade interanual da produtividade agrícola do milho durante 16 anos. Apesar dos resultados mostrarem o potencial das informações climáticas sazonais aplicadas a previsão de produtividade agrícola, resalta-se a necessidade da investigação de métodos alternativos de calibração das previsões climáticas. ABSTRACT: Dynamical and statistical seasonal climate forecast models have the potential to provide anticipated meteorological information to agricultural decision makers. This study aims i) to acquire knowledge on methods for coupling seasonal climate forecasts to a crop model, and ii) to identify statistical methods for calibrating seasonal rainfall predictions before its use in agricultural activities. In this context, daily rainfall predictions from the European Center for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) seasonal forecast model were calibrated using two methods. Calibrated forecasts were then used as input data for a crop model (GLAM, General Large Area Model) to simulate maize-yield in Rio Grande do Sul. Results show that the seasonal climate model predicts too many rainfall events (higher frequency) with reduced intensity (drier) compared to the observed daily rainfall. The calibration procedure partially corrected rainfall intensity and therefore helped improve the simulation of maize-yield over 16 years. These results illustrate the potential for the use of seasonal forecasts to provide advanced information for crop-yield prediction. Alternative calibration methods need to be investigated to make further methodological advances on the use of seasonal forecast in agricultural activities.
%T Correção do viés de dados diários de chuva da previsão climática sazonal: aplicações à modelagem de produtividade agrícola
%@format On-line
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%K correção de viés, modelagem de produtividade agrícola e previsão numérica de clima.
%8 24-29ago
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%D 2008
%S Anais
%A Costa, Simone Marliene Sieverrt da,
%A Coelho, Caio Augusto dos Santos,
%C São Paulo
%@area MET