Informações de solo como suporte aos sistemas de apoio à ... Cemaden... · -Uso da informação...
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Informações de solo como
suporte
aos sistemas de apoio à decisão
Alexandre H C Barros [email protected]
III Reunião Técnica do CEMADEN Extremos Climáticos e Colapso de Produção Agrícola
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Sumário
- Níveis de informação de solo
- Organização e publicação da informação
- Uso da informação em sistemas de apoio à decisão
- Desafios e oportunidades
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Importância
Monitoramento do movimento de água solutos;
Mudanças climáticas (fluxo de calor e água);
Modelos de circulação geral da atmosfera;
Dinâmica da água no solo e seu efeito sobre o estresse hídrico e no
rendimento das culturas sob diferentes cenários;
Manejo de irrigação e de impactos ambientais, como erosão e
poluição de aquíferos;
Monitoramento hidrológico;
Indicadores químicos e biológicos;
Serviços ambientais, etc.
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Níveis de informações do solo
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Identificar e mapear os diferentes solos
e ambientes
Permitir indicar as potencialidades e
limitações dos ambientes.
A escala e qualidade do produto
dependem da qualidade do material cartográfico,
variação ambiental, condições de acesso à área,
intensidade de prospecção e amostragem, etc.
Levantamento de Solos
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• Informações intrínsecas dos solos como: textura, fertilidade, pedregosidade, profundidade, retenção de água, etc.;
• Informações do ambiente como: relevo, rochosidade, vegetação (clima), drenagem, etc. importantes no manejo e das terras.
Levantamento de Solos
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Observações de campo
+
Análises de laboratório
+
Trabalhos de escritório
Mapa de solos
Etapas
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Levantamento de Solos
Mapa de Solos
Folha Arapiraca - escala 1:100.000
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Descrição pedológica disponível
Levantamento de Solos
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Regional
Estadual
Municipal
Nacional
Níveis de informações de solos
Local (Fazendas, etc.)
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Diferentes escalas
1:10.000 1:100.000 1:5.000
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Principais fontes de informações de solos
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Levantamentos exploratório - reconhecimento de solos de todos os
estados do Nordeste (escalas de 1:100.000 a 1:1.000.000)
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Alagoas 1:100.000
Mapa de solos
http://www.uep.cnps.embrapa.br/zaal/at06.php
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Rio Grande do Norte 1:400.000
Mapa de solos
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Maranhão 1:1.000.000
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Piauí 1:1.000.000
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Todos os municípios do Nordeste
http://www.uep.cnps.embrapa.br/solos http://www.agritempo.gov.br
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Organização e publicação da informação
www
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Agrissolos
Sistema de Informação sobre os Solos do Brasil
Embrapa / UFSCAR
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http://www.bdsolos.cnptia.embrapa.br/
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http://mapoteca.cnps.embrapa.br/projetos.aspx
Geoportal Digital
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https://bd1.uep.cnps.embrapa.br/apache2-default/bdne/login/login.php
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WebGis
Informação de solos integrados com Google
(perfis, dados morfológicos, físico-químicos, pedotransferência, etc.)
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WebGis
Informação de solos integrados com Google
(perfis, dados morfológicos, físico-químicos, pedotransferência, etc.)
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WebGis
Perfis
Informação de solos integrados com Google
(perfis, dados morfológicos, físico-químicos, pedotransferência, etc.)
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Informação de solos integrados com Google Earth
(perfis, dados morfológicos, físico-químicos, pedotransferência, etc.)
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Uso da informação em sistemas de apoio à decisão
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Uso da informação em sistemas de apoio à decisão
Como transformar dados em informações ?
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Grande demanda de informações de solos nos modelos
i
n
i
ia zhA
Z=0
Z=L
1
2
3
4
ha
z
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Aumento de Complexidade
(Modelos DSSAT / APSIM)
Aumento
da
Demanda
de
Dados
Balanço Hídrico
Balanço Hídrico , N
Balanço Hídrico , N, P
Produção Potencial
Radiação Solar Temp Max/Min
Caracteristicas de Cultivar
Manejo de Cultivar
Físicas do
Radiação Solar Temp Max/Min Precipitação
Caracteristicas de Cultivar
Manejo de Cultivar
Manejo de Irrigação
Propriedades
Perfil do Solo
Manejo (N) de Fertilizantes e Residuos
Propriedades Químicas do Perfil do solo
Físicas do
Radiação Solar Temp Max/Min Precipitação
Caracteristicas de Cultivar
Manejo de Cultivar
Manejo de Irrigação
Propriedades
Perfil do Solo
Manejo (P) de Fertilizantes e Residuos
Manejo (N) de Fertilizantes e Residuos
Propriedades Químicas do Perfil do solo
Físicas do
Radiação Solar Temp Max/Min Precipitação
Caracteristicas de Cultivar
Manejo de Cultivar
Manejo de Irrigação
Propriedades
Perfil do Solo
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Entrada Modelos Saída
Milho Feijão
Arroz Soja
Trigo Amedoin
Cevada Mandioca
Milheto Batata
Soghum Cana
Algodão Mamona
Arquivos
Detalhes de
Manejo
Dados
Simulados
Cultivar (ID)
Weather station (ID)
Soil profile (ID)
(SOIL.SOL)
Growth.out
Nitrogen.out
Water.out
Etc.
Dados
Observados
SISTEMA DE SUPORTE A DECISÃO E
TRANSFERÊNCIA DE TECNOLOGIA - DSSAT
Pedotransferência
Para clima
temperado
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Aplicação em modelos
As informações não
permitem a aplicação
direta em modelos
matemáticos, como os de
fluxo de água no solo
Os modelos atmosféricos
usam parametrizações
simplificadas, umidade de
solo inicial “climatológica”
O rendimento agrícola
depende da eficiência
na simulação dos
processos do
movimento de água e
solutos no solo
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Correlações entre dados disponíveis e parâmetros
necessários à modelagem do fluxo de água no solo
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Perfis de solo
Tomasella, 2000 Embrapa Solos UEP Recife
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Exemplos Brasil – Tomasella, 2002, 2003
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Nordeste – Barros, 2010 (PTF – Geral e para solos específicos
Argissolos, Latossolos, Neossolos, Planossolo, etc.)
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Decision support system for agrotechnology transfer – DSSAT (Ceres-Maize, Soybean, Canegro, Sorghum, Wheat, etc.)
PTF (solos temperados)
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Soil-Water-Atmosphere-Plant – SWAP (Ceres-Maize, Soybean, Canegro, Sorghum, Wheat, etc.)
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Marin, 2011- Cana-de-açúcar
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There is medium confidence that droughts will intensify in the
21st century in some seasons and areas, due to reduced
precipitation and/or increased evapotranspiration. This applies
to regions including southern Europe and the Mediterranean
region, central Europe, central North America, Central
America and Mexico, northeast Brazil, and southern Africa.
Elsewhere there is overall low confidence because of
inconsistent projections of drought changes (dependent both
on model and dryness index). Definitional issues, lack of
observational data, and the inability of models to
include all the factors that influence droughts preclude
stronger confidence than medium in drought projections
SPECIAL REPORT
Intergovernmental Panel on Climate Change – IPCC 2012
Confidence in the validity of a finding, based on the type, amount, quality, and consistency of evidence (e.g., mechanistic understanding, theory, data, models, expert judgment) and the degree of agreement. Confidence is expressed qualitatively. • Quantified measures of uncertainty in a finding expressed probabilistically (based on statistical analysis of observations or model results, or expert judgment
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Dados físico-hídricos são raros !
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Desafio de transformar dados
que possuímos em dados
que necessitamos
?
Termos como prevendo, estimando, correlacionando, etc., são funções
que descrevem dados que temos para o que precisamos.
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0.000
0.100
0.200
0.300
0.400
0.500
0.600
1 10 100 1000 10000
Latossolo LVAd1
LVAd2 PVAe1
PVAe2 PVAe3
PVAe4 PVAe5
Tomasella, 2000
0.000
0.100
0.200
0.300
0.400
0.500
0.600
1 10 100 1000 10000
Latossolo LVAd1
LVAd2 PVAe1
PVAe2 PVAe3
PVAe4 PVAe5
Alex, 2009
0.000
0.050
0.100
0.150
0.200
0.250
0.300
0.350
0.400
0.450
1 10 100 1000 10000
ARGISSOLO Amarelo1 ARGISSOLO Amarelo2
ARGISSOLO Amarelo3 ARGISSOLO Amarelo4
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ARGISSOLO Amarelo6 Dados de Campo
Tomasella, 2000
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ARGISSOLO Amarelo6 Dados de Campo
Alex, 2009
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Barros, 2010 - Sorgo
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Desafios e oportunidades
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Aumento da complexidade dos processos de fluxo de água
Desafios e oportunidades
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Diferentes manejos e coberturas de solos
Desafios e oportunidades
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Manejo da água
Pequenas Barragens
Cisternas
Irrigação
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Desafios e oportunidades
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Fonte: Vivek Arora, 2002
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Estágios de desenvolvimento da cultura
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Discussion Hardware offers us a growing range of covariates for use in digital soil mapping. The current limitation is that remote or proximal sensors generally measure only the soil surface properties. While hardware is growing in use and producing more data, the integration with software needs to catch up. We need an approach that is more disciplined, and with a firmer grounding in statistical theory, but also one that genuinely uses the scorpan approach, not just treating it as a fig-leaf to justify our use of whatever covariates are available. At the same time, however, we do want to exploit the power of the computer to search for structure in large data sets. In conclusion, there is a range of technology available that potentially can be used for more efficient measurement of soil properties, and we need to make better use of them. An approach to integrating soil science knowledge (semi-formalising the scorpan approach) with computational power is needed for a better digital soil mapping model.
Hardware nos oferece uma gama crescente de variáveis explicativas para o uso em mapeamento digital de solos. A limitação de corrente é que os sensores remotos ou proximal geralmente medem apenas as propriedades do solo de superfície. Enquanto hardware é crescente em uso e produzindo mais dados, a integração com o software precisa para se recuperar. Precisamos de uma abordagem que é mais disciplinado, e com um firme fundamento na teoria estatística, mas também aquele que realmente usa a abordagem scorpan, e não apenas tratá-la como uma folha de figueira para justificar a nossa a utilização de qualquer co-variáveis estão disponíveis. Ao mesmo tempo, no entanto, queremos explorar a potência do computador para procurar estrutura em grandes conjuntos de dados. Em conclusão, existe uma gama de tecnologia disponível que pode ser potencialmente utilizado para a medição mais eficiente das propriedades do solo, e nós precisamos fazer melhor utilização dos mesmos. Uma abordagem do conhecimento integrando ciência do solo (semi-formalização a abordagem scorpan) com o poder computacional é necessário para um melhor digital de solos modelo de mapeamento
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