Previsão de longo prazo da umidade do solo na bacia do rio Uruguai

Abstract

A umidade do solo é uma variável importante na interação solo-atmosfera, contribuindo nos processos hidrológicos e na agricultura. A determinação desta variável é um dado fundamental no planejamento das atividades agrícolas, inclusive na escolha do tipo de cultura mais adequada ao clima da região. O armazenamento de água no solo também é importante na agricultura irrigada, em que o tempo de irrigação e a quantidade de água a ser aplicada podem ser determinados utilizando experimentos eficientes. Esta pesquisa tem como foco a previsão de umidade do solo para a agricultura de sequeiro que depende fortemente da umidade, utilizando exclusivamente a água da chuva para completar o ciclo da cultura. Com base na umidade do solo também foi analisada a previsão da produtividade agrícola. A previsão de longo prazo foi desenvolvida a partir das previsões de precipitação do modelo CFS (Climate Forecast System) com o horizonte de até 6 meses e estimada a umidade do solo com base no módulo de balanço de água no solo do modelo hidrológico MGB-IPH. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia proposta nesta pesquisa apresenta melhores resultados de previsão com relação aos métodos atualmente existentes, considerando a redução do erro padrão da estimativa com antecedências de 1 a 6 meses. Estes resultados permitem melhorar a estimativa da umidade do solo e da produtividade agrícola em sub-regiões da bacia do rio Uruguai no Rio Grande do Sul com as antecedências mencionadas.

Soil moisture is a very important variable in the interaction soil-atmosphere, contributing in hydrological processes and in agriculture. Determining this variable is an essential data for planning farming activities, and also when choosing the most adequate type of culture depending on the climate of the region. Water storage in the soil is also important for irrigated agriculture, in which the irrigation time and the amount of water to be applied can be determined using efficient experiments. This research focuses soil moisture forecast on dryland farming that strongly depends on the soil humidity, mostly using rainfall to complete the culture cycle and analysis of agricultural productivity forecast. The long term forecast was developed based on CFS precipitation models (Climate Forecast System) with a horizon of up to 6 months and estimated soil moisture based on the module of water balance in the soil of the hydrological model MGBIPH. The results showed that the proposed methodology in this research provides the best prediction results compared to the current applied methods, considering the reduction of the standard error of estimate in horizon from 1 to 6 months. These results allow better estimation of soil moisture and agricultural productivity in sub-region of the Uruguay river basin in Rio Grande do Sul.