Os 5 mapas que reduzem o risco climático das lavouras



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O Brasil enfrenta hoje a segunda seca mais intensa, desde 2002. O fenômeno afeta 85% da área do País e essa tendência pode piorar, nos próximos meses.

Segundo o geoprocessador Humberto Barbosa, fundador do Laboratório de Análise e Processamento de Imagens de Satélites (Lapis), a atual situação extrema é parecida com o que ocorreu no período 2012-2013.

Em 2014, a crise hídrica, provocada pela seca extrema no Sudeste brasileiro, ameaçou de colapso o abastecimento de água de São Paulo, a maior metrópole do País.

Naquela ocasião, foi necessário utilizar o volume morto do Sistema Cantareira, considerado um dos maiores complexos de abastecimento de água do mundo, que supre a demanda de quase 9 milhões de brasileiros.

Por isso, é necessário ficar atento às atuais previsões climáticas. No atual cenário, torna-se cada vez mais essencial, ao consultor de geoprocessamento, utilizar as ferramentas corretas, em suas consultorias.

No vídeo acima, o geoprocessador Humberto Barbosa, fundador do Laboratório Lapis, ensina quais são os 5 tipos de mapas, que o consultor de geoprocessamento deve utilizar, para reduzir o risco climático nas lavouras. Todos os mapas apresentados foram elaborados pelo Laboratório Lapis, com uso do software QGIS.

E agora vamos explicar quais são os 5 mapas essenciais, para o monitoramento da seca agrícola.

1) Mapa da umidade do solo

A primeira e mais importante ferramenta, que o consultor de geoprocessamento deve utilizar, é o mapa da umidade do solo. A imagem de satélite acima, da umidade do solo, foi processada pelo Laboratório Lapis, com dados do satélite SMOS.

Como você pode observar, o atual mapa semanal da umidade do solo mostra, quase todo o Brasil, com solos extremamente secos.

Isso ocorre porque na região Sudeste, norte da região Sul, bem como no sul das regiões Centro-Oeste, Norte e Nordeste, a estação chuvosa só começa em meados de setembro e vai até o fim de março.

Este ano, de janeiro a maio de 2021, os municípios do Sudeste receberam 400 milímetros de chuva a menos do que a média histórica.

>> Leia também: O que esperar da previsão de chuva para junho nas áreas agrícolas?

2) Mapa do número de dias sem chuva

Esse segundo mapa mostra o impressionante número de dias sem chuva, no último mês de maio, baseado em dados CHIRPS, ou seja, em dados de precipitação obtidos a partir de satélites.

Observe que toda a área central do Brasil foi afetada pela seca, de forma mais intensa na área central e sul do Nordeste, bem como em toda a região Sudeste e Centro-Oeste.

O meteorologista Humberto Barbosa explica que uma das causas para a falta de chuvas foi um intenso La Niña, ocorrido este ano. O La Niña é caracterizado por temperaturas mais frias do que o normal na superfície do oceano Pacífico central e oriental.

A presença do La Niña foi reconhecida em setembro de 2020, tendo durado até abril de 2021. O La Niña normalmente traz condições mais úmidas para o norte da Amazônia e um clima mais seco na área mais ao sul do Brasil.

Em função das atuais condições climáticas, de neutralidade do fenômeno La Niña ou El Niño, é possível que, a partir de novembro, as condições climáticas sejam mais favoráveis às chuvas. 

>> Leia também: 

3) Mapa da severidade da seca

O terceiro mapa que indicamos é o mapa da severidade da seca, baseado em dados CHIRPS e no cálculo estatístico do Índice de Precipitação Padronizado (SPI).

Essa imagem de satélite permite observar os níveis de intensidade da seca, em determinada área e período. Por exemplo, no mapa acima, é possível observar que o Mato Grosso do Sul terminou o mês de maio em uma situação extrema, de seca excepcional.

>> Leia também: O fator climático crítico que atinge áreas produtoras de grãos no Brasil

4) Mapa semanal da precipitação

O quarto mapa é o mapa semanal da precipitação. Com essa ferramenta, é possível monitorar os volumes de precipitação, em cada área, na última semana, a partir de dados de satélites.

O mapa acima mostra que as condições de seca têm afetado particularmente a região da bacia do rio Paraná, que concentra importantes usinas hidrelétricas, como Jupiá, Ilha Solteira, Porto Primavera e Itaipu.

Os impactos econômicos da seca, contudo, vão muito além da energia elétrica. A lista é longa: milho, açúcar, café, trigo, laranja, carne, ovo, leite e até combustíveis. Por exemplo, a primeira safra de milho sofreu baixo rendimento e a chegada tardia das chuvas, da segunda safra, atrasou novos plantios de milho.

A seca prejudica drasticamente o setor agrícola. Além de reduzir a produtividade, aumenta o preço dos recursos, como água, energia elétrica e ainda aumenta o risco de incêndios.

>> Leia também: Os 3 mapas que todo profissional da agricultura deve utilizar

5) Mapa da cobertura vegetal

O quinto mapa é o da cobertura vegetal do Brasil. Ele é um indicador dos impactos da seca sobre a vegetação, baseado no cálculo do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), com dados do satélite Meteosat-11.

Se os solos enfrentam situação de estresse hídrica, em poucos dias, a resposta da seca impacta a saúde da vegetação. Isso pode ser visto na imagem de satélite acima, de acordo com as áreas vermelhas (seca intensa) ou amareladas (seca moderada).

Por exemplo, o mapa acima mostra a condição da cobertura vegetal do Brasil, em meados de maio. Até ali, da região Nordeste até a região Sul, havia registro de seca moderada sobre a vegetação. 

>> Leia também: Os 15 fatos que você precisa saber sobre uso de NDVI na agricultura

O risco de seca é cada vez mais presente e esses são os mapas essenciais que, na opinião técnica do geoprocessador Humberto Barbosa, o profissional de geoprocessamento deve utilizar, para monitorar com propriedade o risco de seca agrícola.

Com uso dessas ferramentas agrometeorológicas, é possível aumentar a produtividade das lavouras e reduzir despesas, a cada safra. Tudo isso graças à contribuição do geoprocessador, que utiliza as ferramentas corretas, em sua consultoria, para orientar a tomada de decisão do produtor rural.

E você, já utiliza esses mapas em sua consultoria? Sabe utilizar o QGIS para calcular os indicadores mostrados neste post?

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