dc.contributor.advisor |
Juga, Adelino José Chingore |
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dc.contributor.advisor |
Affholder, François |
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dc.contributor.author |
Madal, Artur Pedro |
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dc.date.accessioned |
2025-07-17T11:27:01Z |
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dc.date.issued |
2024-12-01 |
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dc.identifier.uri |
http://www.repositorio.uem.mz/handle258/1457 |
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dc.description.abstract |
Os recursos terrestres são limitados e o número de população que necessita de alimento
na terra está a crescer rapidamente, colocando a agricultura em risco. As flutuações na
precipitação, secas, inundações frequentes e tempestades são tidos como os principais
riscos relacionados com o clima para o sector agrícola, onde aproximadamente 80% da
população moçambicana está empregada. Os agricultores em Moçambique não têm
conhecimento sobre práticas de redução de riscos climáticos associadas aos sistemas de
produção agrícola não melhorados. Por outro lado, o desenvolvimento tecnológico tem
estabelecido modelos de cultivo que simulam vários fenómenos da natureza e que possam
ser usados para o auxílio na planificação de sistemas agrícolas. Entretanto, as
comparações entre modelos de cultivo são úteis para contrastar a consistência entre
modelos e quantificar a incerteza das previsões. Portanto, o presente estudo visa avaliar
a sensibilidade do risco climático na cultura de milho em Moçambique usando ACME.
Para tal, foram descarregados dados de clima global no CHIRPS e ERA5 para os 15 locais
seleccionados para um período de 2003 a 2022, escolhidas 26 datas de sementeira, um
tipo de solo, duas variedades de milho, 3 combinações de simulação e compôs-se um
experimento virtual que resultou em 26x1x2x19x15x3=44.460 unidades de simulação
para cada um dos três modelos, DSSAT, STICS e CELSIUS. O experimento virtual
revelou que o rendimento simulado do milho varia conforme a localização e, que existe
variação substancial entre os modelos na estimativa do rendimento do milho, sugerindo
a necessidade da sua calibração paras as condições de Moçambique. A simulação de Yw
e Yw/Y0 mostra que esses parâmetros podem ser usados na tomada de algumas decisões,
enquanto o risco entre agricultores varia, sendo influenciado pela variabilidade interanual
do clima. Além disso, a estimativa do intervalo de sementeira difere entre os modelos,
reforçando a necessidade da sua calibração |
en_US |
dc.language.iso |
por |
en_US |
dc.publisher |
Universidade Eduardo Mondlane |
en_US |
dc.rights |
openAcess |
en_US |
dc.subject |
Mudanças climáticas |
en_US |
dc.subject |
Experimento virtual |
en_US |
dc.subject |
Janela de sementeira |
en_US |
dc.subject |
Cultura de milho |
en_US |
dc.subject |
Produção agrícola não melhorada |
en_US |
dc.title |
Zoneamento multi-modelo dos riscos climáticos em culturas anuais em Moçambique |
en_US |
dc.type |
thesis |
en_US |
dc.description.embargo |
2025-07-16 |
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dc.description.resumo |
Land resources are limited and the number of people needing food from the land is
growing rapidly, putting agriculture at risk. Fluctuations in precipitation, droughts,
frequent floods and storms are considered the main climate-related risks for the
agricultural sector, where approximately 80% of the Mozambican population is
employed. Farmers in Mozambique are not aware of climate risk reduction practices
associated with unimproved agricultural production systems. On the other hand,
technological development has established crop models that simulate natural phenomena
and that can be used to aid in the planning of agricultural systems. However, comparisons
between crop models are useful for contrasting the consistency between models and
quantifying the uncertainty of predictions. Therefore, the present study aims to assess the
climate risk sensitivity of maize crops in Mozambique using ACME. To this end, global
climate data were downloaded from CHIRPS and ERA5 for the 15 selected sites for a
period from 2003 to 2022, 26 sowing dates, one soil type, two maize varieties, 3
simulation combinations were chosen and a virtual experiment was composed that
resulted in 26x1x2x19x15x3=44,460 simulation units for each of the three models,
DSSAT, STICS and CELSIUS. The virtual experiment revealed that the simulated maize
yield varies according to location and that there is substantial variation between the
models in estimating maize yields, suggesting the need for them to be calibrated to
Mozambique's conditions. The simulation of Yw and Yw/Y0 shows that these parameters
can be used to make some decisions, while the risk between farmers varies, being
influenced by the inter-annual variability of the climate. In addition, the estimate of the
sowing interval differs between the models, reinforcing the need for their calibration |
en_US |