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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico A agricultura possui um grande potencial de mitigação das mudanças climáticas por meio da adoção de práticas de manejo capazes de estocar carbono no solo. Para compreender melhor a influência das práticas de uso do solo na dinâmica de carbono no solo, este trabalho teve como objetivo analisar a influência dos sistemas de manejo agrícolas nos estoques de carbono do solo no Brasil utilizando uma meta-análise. De 92 artigos considerados, 26 foram selecionados para análise estatística do estoque de carbono na profundidade de 0-20 cm, sob quatro sistemas de manejo: adubação química (ADU), adubação verde (ADUV), integração lavoura-pastagem (ILP1) e sistema de plantio direto (SPD). A análise estatística foi separada em duas, conforme as especificações do grupo controle nos artigos analisados: a área em que foi utilizada o sistema/prática agrícola vs. área não manejada (NM) e área em que foi utilizada o sistema/prática agrícola vs. vegetação nativa (VN). Os resultados estatísticos mostraram que solos sob as práticas de ADU possuem taxa de mudança de C no solo positiva, de 0,32 MgC/ha/ano, porém sob o efeito priming, esta taxa pode se apresentar negativa, enquanto o SPD apresentou 0,45 MgC/ha/ano. Ambos os tratamentos foram estatisticamente significativos (α = 10%). ADUV apresentou estoque de C no solo negativo, comparada a pastagens e ILP1 mostrou ser definida pelo tempo de implantação, textura do solo e grupo controle comparativo, obtendo, também, taxa de C negativa. Entretanto, nenhum dos dois foram estatisticamente significativos. Em relação à VN, apenas a combinação de pastagem com sistema de plantio direto possui potencial da taxa de acúmulo de C no solo ser positiva. Agriculture has a great potential for mitigation of climate change through the adoption of management practices capable of storing carbon in the soil. To better understand the influence of soil management practices on soil carbon dynamics, this study aimed to analyze the influence of agricultural management systems on soil carbon stocks in Brazil using a meta-analysis. From 92 articles considered, 26 were selected for statistical analysis of the carbon stock in the depth of 0-20 cm, containing 4 management systems: chemical fertilization (ADU), green manuring (ADUV), crop-pasture integration (ILP1) and no-tillage system (SPD). Two statistical tests were carried out, according to the control group specifications in the analyzed articles: managed vs. unmanaged area (NM) and managed vs. native vegetation (VN). The statistical results showed that soils under ADU practices have a positive soil C accumulation rate, 0.32 MgC/ha/year, but under the priming effect, this rate may be negative, while SPD presented 0.45 MgC/ha/year in the soil. Both treatments were statistically significant. ADUV showed negative soil C stock, compared to pastures, and ILP1 showed to be defined by the implantation time, soil texture and comparative control group, also obtaining a negative C rate. However, neither were statistically significant. When comparing the management systems with Natural Vegetation as Control (VN), only the combination of pasture with no-tillage system, showed in ILP1, has the potential to accumulate soil C.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Modelos biofísicos de crescimento de cultura consideram os fatores naturais de crescimento e produtividade das culturas agrícolas, mas negligenciam a influência de fatores econômicos no processo. Por outro lado, modelos estatísticos de natureza agroeconômica são utilizados para simular a produção de culturas sob a influência de variáveis econômicas, porém ignorando eventos biofísicos, como por exemplo a influência de uma seca. Este trabalho acopla um modelo agroeconômico a um modelo biofísico de crescimento da cultura de soja. Este trabalho fez simulações espacialmente distribuídas da produtividade de soja no território nacional para o período de 1994 a 2012, utilizando três tipos de modelos: um modelo puramente biofísico (INLAND – Integrated Land Surface Model); um modelo puramente agroeconômico (modelo de regressão linear) e um híbrido biofísico-econômico (INLAND/linear). Para o modelo agroeconômico e híbrido foram utilizados como parâmetros econômicos o custo de transporte, o tamanho médio da fazenda e o preço da soja. Utilizando um algoritmo genético (NSGA-II/Optis) foi realizada uma calibração da produtividade de soja em dois níveis hierárquicos. Foram realizadas oito simulações com configurações diferentes destes modelos. Os melhores resultados foram obtidos com os modelos que consideraram variáveis econômicas e climáticas. O modelo empírico, contemplando variáveis econômicas e climáticas, apresentou o melhor resultado entre todas as simulações, contemplando variáveis econômicas e climáticas, chegando a uma correlação de 0,72. O modelo biofísico com a inserção das variáveis econômicas, ou seja, com limitantes econômicos na produtividade de soja, teve a produtividade potencial simulada reduzida a uma produtividade real simulada próxima da observada, com viés médio no período 1994-2012 de -0,01 ton ha -1 . A correlação entre os dados simulados e observados aumentou de 0,12 usando o modelo puramente biofísico para 0,55 usando o modelo hibrido. O modelo puramente biofísico, quando testado xnacionalmente no Brasil, apresentou resultados de produtividade potencial próximos aos campeões de concursos de produtividade de soja. Crop models consider the environmental factors influencing the growth and yield of agricultural crops, but neglect the influence of economic factors on the process. On the other hand, statistical agroeconomic models are used to simulate crop yields under the influence of economic variables, however neglecting biophysical events, such as the influence of a drought. This work couples an agroeconomic model with a soybean crop model. This work simulated spatially distributed soybean yield in Brazil for the period 1994-2012, using three types of models: a purely biophysical model (INLAND – Integrated Land Surface Model); a purely agroeconomic model (linear regression model) and a hybrid biophysical- economic model. For the agroeconomic and hybrid models, the economic parameters used are the cost of transportation, average farm size and the soybean price. Using a genetic algorithm (NSGA-II/Optis) a calibration of the soybean yield was performed at two hierarchical levels. Eight simulations were performed with distinct settings of these models. The best results were obtained with the models that considered purely economic and climate variables. The empirical model, contemplating economic and climate variables, presented the best result among all the simulations reaching a correlation of 0.72. The biophysical model with economic variables introduced economic constraints on the soybean yield, had the simulated potential yield reduced to a simulated real yield close to the observed, with a mean bias of -0.01 ton/ha in the 1994-2012 period. The correlation between simulated and observed data increased from 0.12 using the purely biophysical model to 0.55 using the hybrid model. The purely biophysical model, when tested nationally in Brazil, showed results of potential yield close to the soybean yield contest champions

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Dada a grande extensão do Brasil, sua enorme diversidade de vegetação e heterogeneidade agrícola, o desenvolvimento de políticas agrícolas e de conservação requer uma compreensão dos padrões históricos de uso da terra para todo o país. Somente através da lente da história que as atuais tendências geográficas no uso da terra podem ser totalmente compreendidas e projeções futuras mais precisas podem ser feitas. Este estudo analisa os padrões espaciais da agricultura brasileira entre 1940 e 2014, com ênfase no uso da terra e nas emissões de gases de efeito estufa. Os padrões históricos de uso das terras pela agricultura e emissões de gases de efeito estufa foram investigados usando uma nova base de dados histórico-espacial com resolução espacial de 30” (aproximadamente 1 km x 1 km). Embora a fronteira agrícola ainda esteja expandindo na Amazônia e Cerrado, as taxas são muito menores do que antes, e em toda a parte oriental e sul do país, a área agrícola está diminuindo. A produção de soja e milho aumentou devido ao aumento da área e da produtividade, mas a produção de cana-de-açúcar aumentou principalmente devido à extensificação. As pastagens diminuíram em todas as regiões analisadas, exceto na Amazônia, mas o lento processo de transferência de tecnologia tem mantido a taxa de lotação de bovinos perto de 1 cabeça/ha, indicando um sistema de pecuária ineficiente. O Brasil está se movendo lentamente para uma agricultura mais intensiva e sustentável. Até 1975, o desmatamento da Mata Atlântica e do Cerrado foram as principais fontes de emissões de CO 2 pela mudança de uso da terra. Depois disso, a Amazônia tomou a primeira posição como fonte de emissões de CO 2 . As emissões decorrentes da mudança do uso da terra na Mata Atlântica e nos Pampas diminuíram gradualmente após 1975 e esses biomas tornaram-se sumidouros de CO 2 desde 1990. As emissões agrícolas totais estão diminuindo porque as emissões de CO 2 estão diminuindo e elas são várias vezes maiores (em termos de CO 2eq ) que as emissões de CH 4 e N 2 O. Por outro lado, o aumento da produtividade resulta em aumento das emissões pela agricultura. Brasil está a caminho da redução das emissões por uso do solo propostas na Política Nacional sobre Mudanças no Clima. Sobre as Contribuições Nacionalmente Determinadas no acordo de Paris, em 2015, as taxas passadas de restauração florestal são mais do que suficiente para atingir a medida sugerida no acordo. A conclusão é que o Brasil deveria ser mais audacioso em suas metas. Esses resultados fornecem uma das primeiras visões históricas abrangente e espacialmente explicita do uso da terra pela agricultura e pecuária das emissões de gases de efeito estufa no Brasil, fornecendo ideias claras para orientar futuros planejamentos territoriais, a agricultura sustentável, a formulação de políticas públicas e a tomada de decisões. Given the large size of Brazil, its enormous vegetation diversity and agriculture heterogeneity, the development of national agricultural and conservation policies requires an understanding of historical patterns of land use for the entire country. It is only through the lens of history that the current geographic trends in land use can be fully understood and accurate future projections made. This study analyzes the spatial patterns of the Brazilian agriculture between 1940 and 2014, with emphasis on land use and greenhouse gas emissions. I investigate the historical patterns of agricultural land use and greenhouse gases emissions in Brazil using a new historical-spatial database at spatial resolution of 30” (approximately 1 km x 1 km). Although the agriculture frontier is still expanding in the Amazon and Cerrado, rates are much lower than before, and throughout the eastern and southern part of the country, agricultural land use is actually decreasing. The production of soybean and maize increased due to increase in area and yields, but the production of sugarcane increased predominantly due to extensification. Pasturelands decreased in all regions analyzed, except in Amazonia, but the slow process of technology transference appears to be keeping the Brazilian stocking rate of cattle close to 1.0 head/ha, indicating an inefficient livestock system. Brazil is moving slowly towards a more intensive and sustainable agriculture. Until 1975, deforestation of the Atlantic Forest and Cerrado were the main sources of CO 2 emissions. After that, Amazonia took the first position as source of CO 2 emissions. Emissions from land use change in Atlantic Forest and Pampas decreased gradually after 1975 and these biomes become a sink of CO 2 since 1990. The total agricultural emissions are decreasing because the CO 2 emissions are decreasing and they are several times larger (in CO 2eq terms) than the CH 4 and N 2 O emissions. Brazil is heading towards the reduction of land use change emissions as proposed in the National Policy on Climate Change. About the Nationally Determined Contributions proposed in the 2015 Paris agreement, the past rates in forest restoration are more than sufficient to achieve the suggested measure proposed. The conclusion is that Brazil should be more audacious in its goals. My results provide one of the first comprehensive historical and geographically explicit overview of agricultural land use and greenhouse gases emissions in Brazil, providing clear insights to guide future territorial planning, sustainable agriculture, policy and decision-making.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico O Brasil é hoje o segundo maior produtor de soja do mundo, e a cultura é plantada por todo o país. Porém, nem sempre foi assim. As regiões atualmente mais produtivas eram consideradas inaptas para o cultivo da soja nos anos 1970, e a cultura era limitada à região Sul. As novas regiões foram incorporadas à produção apenas depois de desenvolvimentos significativos em melhoramento genético e práticas de manejo. A expansão da soja para essas áreas representou uma grande mudança no clima a que as plantas foram submetidas, e traz importantes lições sobre adaptação às mudanças climáticas futuras. O objetivo deste trabalho é superar a limitação de dados sobre área, produtividade e épocas de plantio para realizar uma avaliação quantitativa em larga escala das mudanças no clima, fotoperíodo e tecnologia da soja durante a expansão e compará-las a expectativas para o clima futuro. É desenvolvido um banco de dados espacialmente explicito de área colhida e produtividade de soja. São estimadas as limitações fotoperiódicas ao plantio das variedades de cada ano usando a latitude mais ao norte onde a soja foi colhida. Essa informação é combinada com dados espacializados de início e fim da estação chuvosa para obter estimativas espaciais e temporais da janela de plantio para o período 1974-2012. As estimativas são consideradas adequadas quando comparadas com datas de plantio recomendadas na literatura. As janelas de plantio da maior parte das regiões produtoras de soja no Brasil eram limitadas pelo fotoperíodo em 1974. Com o desenvolvimento de variedades insensíveis ao fotoperíodo, passaram a ser majoritariamente limitadas pela estação chuvosa em 1984. Esse desenvolvimento também teve o efeito de flexibilizar as datas de plantio, tornando possíveis os sistemas de dupla safra que hoje são comuns no Brasil central. O cultivo da soja se moveu para regiões bem mais chuvosas, sendo a mudança total no excesso de precipitação (P-ETC) de 2.33 mm dia -1 no período 1974-2012. A temperatura média aumentou a uma taxa de 0.49 °C década -1 nesse período, sendo 0.29 °C década -1 devido a tendências locais, mais rápido do que a taxa de aquecimento esperada para 2013-2050 (0.35 °C década -1 ). As produtividades mais altas foram obtidas nas regiões mais quentes. O financiamento e principalmente a coordenação das instituições de pesquisa e desenvolvimento agrícola na direção de objetivos comuns é provavelmente uma estratégia eficiente para adaptar os sistemas agrícolas brasileiros às mudanças climáticas, e deve trazer diversas externalidades positivas. Brazil is today the world's second largest soybean producer, and the crop is cultivated throughout the country. However, this was not always the case. The most productive soybean regions of today were deemed unsuitable for soybean planting until the 1970's, and the crop was limited to southern Brazil. The new regions were incorporated into production only after significant technological developments on soybean breeding and management practices. The expansion of soybeans into those areas represented a major change in the climate experienced by the plants, and provides important lessons on adaptation to future climate change. This work aims to overcome limitations of data on yields, area and planting dates in order to perform a large-scale quantitative assessment of the changes in climate, photoperiod and technology experienced by soybeans during the expansion, and compare them with future climate expectations. A spatially explicit dataset on soybean harvested area and yields is developed. The photoperiod limitations to the planting date of each year's varieties are estimated using the northernmost latitude where soybeans were planted. This information is combined with spatial rainy season onset and end to obtain spatial and temporal estimates of the planting window for the period 1974- 2012. The estimates compare well with planting dates recommended by the literature. With the development of photoperiod-insensitive varieties, planting windows went from being limited by the photoperiod on most of soybean-producing Brazil in 1974 to be limited by the rainy season in 1984. This development also had the effect of flexibilizing planting dates, making feasible the double cropping systems common today in central Brazil. Soybeans moved to much wetter regions, as total change in average excess precipitation (P-ETC) found was 2.33 mm day -1 on the historical period (1974-2012). Average temperatures rose at a rate of 0.49 °C decade -1 during the expansion, 0.29 °C decade -1 being due to local trends, faster than the expected rate for 2013-2050 (0.35 °C decade -1 ). The highest yields were also achieved in the warmer regions. Funding and coordinating agricultural R&D towards unified goals is likely to be an efficient strategy to adapt Brazilian agricultural systems to climate change, and may bring many beneficial side effects.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico O oceano Atlântico Tropical é a mais importante fonte de umidade da América do Sul (AS), resultante da ação dos principais sistemas meteorológicos que atuam na região. Contudo, a fonte e o destino no transporte de vapor de água na AS é fortemente influenciada pela floresta Tropical Amazônica. Assim, há necessidade de entender os impactos locais, regionais e globais do desmatamento da floresta amazônica no clima, na agricultura e na geração de energia hidrelétrica. Neste estudo, aplicou-se o método de conservação de massa (bulk-method), para identificar as fontes e os destinos do vapor de água que contribuem para a precipitação nas regiões economicamente relevantes, e os efeitos dos diferentes níveis de desmatamento na floresta amazônica. Os dados utilizados neste trabalho são de 6 cenários de desmatamento do experimento numérico de Pires & Costa [2013]. Os resultados mostram que a contribuição de vapor de água que entra pelo limite Oeste da bacia do Rio Xingu tende a reduzir com o aumento dos níveis de desmatamento. No trimestre Setembro, Outubro e Novembro (SON) há uma tendência de redução marcante da precipitação média mensal na região do Xingu seguindo o aumento das áreas desmatadas, onde os valores das anomalias atingem -86, -79 e -81 mm/mês correspondentes aos cenários de F20, F40 e F60 de desmatamento respectivamente. Esta redução da precipitação varia de 42 a 45% da precipitação total média mensal da bacia do Rio Xingu. As anomalias de precipitação no trimestre Dezembro, Janeiro, Fevereiro (DJF) foram de -42, -31 e -27 mm/mês para F20, F40 e F60 de área desmatada respectivamente. Estas reduções de precipitação correspondem a intervalos de 8 a 13% em relação a 321 mm/mês de precipiração total média mensal da região. Na bacia do Rio Madeira, há uma tendência de entrada de cada vez mais vapor de água na direção norte-nordeste (N-NE) e menos entrada de vapor de água na direção sudeste-leste (SE-E), sugerindo que com aumento dos níveis de desmatamento os ventos alísios (VA) de N-NE tendem a aumentar de intensidade enquanto que, os ventos alíseos de SE-E tendem a enfraquecer. No trimestre SON, os valores das anomalias foram de -19, -21 e -27 mm/mês correspondentes aos cenários de F20, F40 e F60 de desmatamento respectivamente. Estas reduções da precipitação variam entre 10 e 16% em relação a precipitação total média mensal (198 mm/mês) da bacia do Rio Madeira. Além disso, observou-se que o vapor de água evapotranspirado nas regiões do Acre, Rondônia, norte da Bolívia e noroeste do Mato Grosso, sob a influência dos Jatos de Baixos Níveis da América do Sul (JBN), adquirem uma maior redistribuição do alcance continental, se comparadas com áreas de vapor de água evapotranspirada de regiões não influenciadas por este sistema. No semestre de SON-DJF, há cada vez menos vapor de água proveniente da região ao sul da bacia do Rio Xingu sendo transportado para o sul da América do Sul (Paraguai, Uruguai e norte da Argentina). Os resultados aqui apresentados, nos indicam que, embora o desmatamento aumente o potencial convectivo, a disponibilidade de água é marcadamente reduzida, fazendo com que haja uma forte tendência de redução da precipitação e evapotranspiração com o aumento de áreas desmatadas. O complexo, e não-linear, mecanismo de retroalimentação no sistema Solo-Planta-Atmosfera poderia diminuir ou intensificar as mudanças climáticas antropogênicas. The tropical Atlantic Ocean is the most important remote moisture source of South America (SA), resulting from the action of the main acting climate systems in the re- gion. However, the source and transport of water vapor within SA is influenced by pres- ence of the amazon rainforest. So, there is a need to understand the local, regional or global impacts of deforestation on climate, agriculture and power generation. In this study, we use the bulk-method to identify the source of water vapor contributing to pre- cipitation events to economically relevant regions in amazonia and the effect of differ- ent scenarios of deforestation in amazon forest. The data used in this study are of 6 de- forestation scenarios from numerical experiment generated by Pires & Costa (2013). The results show that, the contribution of water vapor entering from the west of the Xingu River basin tends to reduce with increasing of deforestation scenarios. In the quarter of September, October, November (SON), there is a marked reduction trend in the average monthly rainfall in the Xingu region with increasing deforestation, with values of anomalies equal to -86, -79 and -81 mm/month corresponding to the scenarios of F20, F40 and F60 deforestation respectively. This reduction in rainfall ranges from 42 to 45% of the total average monthly rainfall of the Xingu River basin. The values of the anomalies in the quarter December, January, February (DJF) are -42, -31 and -27 mm/month for F20, F40 and F60 of deforested areas respectively. These reductions of rainfall correspond to the range of 8 to 13% of the total of 321 mm/month. For the Madeira River basin, there is an input trend of more and more water vapor in the north-northeast and less water vapor entry from the southeastern-eastern limit, suggest- ing that after deforestation there is an intensification of the trade winds toward north- northwest and weakening in the southeast to east. In the quarter SON the values of the anomalies are -19, -21 and -27 mm/month corresponding F20, F40 e F60 of deforesta- tion scenarios. These reductions of rainfall vary between 10 and 16% relative to the total monthly of Madeira River basin (198 mm/month). Moreover, we observed that the water vapor evaporated in the regions under the influence of SALLJs (Acre, Rondonia, northern Bolivia and northwestern Mato Grosso) acquire a greater redistribution of con- tinental reach, compared with areas of evapotranspiration water vapor not influenced by this system. The semester of SON-DJF, there is less and less water vapor coming from the southern of Xingu River basin being transported to southern South America – Para- guay, Uruguay and north of Argentine. The results presented here, indicate that although deforestation increases the potential convective, the water availability is markedtly re- duced. There is a strong tendency of reduction of precipitation and evapotranspiration with the increase of deforested areas. The complex and non-linear feedback mechanism in the Soil-Plant-Atmosphere system could diminish or intensify anthropogenic climate change.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico Há uma grande expectativa global de que produção agrícola total do Brasil irá aumentar como em nenhum outro país do mundo para atender ao aumento da demanda por alimentos até 2050. Ao tentar atender a essa expectativa, o Brasil terá de enfrentar os efeitos de uma grave mudança climática induzida pela mudança na composição atmosférica. Além disso, se o futuro aumento da produção total se assemelhar a dinâmica do passado e a fronteira agrícola avançar sobre biomas naturais como a Amazônia e o Cerrado, corremos um grande risco. Estudos recentes indicam que o desmatamento em grande escala causa mudanças significativas na disponibilidade de água no ambiente e poderia ter implicações para os sistemas agrícolas. Esta tese investiga como a mudança climática e o desmatamento adicional podem afetar a produtividade das principais commodities exportadas pelo país até 2050: soja e pastagens para criação de gado. Foi utilizado um modelo de culturas agrícolas para avaliar os efeitos do clima simulado por quatro modelos do CMIP5 sob o cenário RCP8.5 do IPCC AR5 na produtividade de soja e pastagens. Estes resultados foram contrastados com um segundo grupo de simulações que representam os efeitos de cenários de desmatamento mais severos da Amazônia e do Cerrado no clima regional. As simulações de soja indicam que, dentre as regiões mais produtivas no centro-norte do Brasil, os efeitos das alterações climáticas são dependentes das datas de plantio. A produtividade das cultivares de soja plantadas em setembro, semeadas mais cedo por agricultores que optam por adotar sistemas safra-safrinha (duas culturas no mesmo espaço no mesmo calendário agrícola) deve diminuir expressivamente. No entanto, cultivares de soja que são plantadas em datas posteriores (novembro- dezembro), semeadas principalmente por agricultores que optam por cultivar apenas uma cultura no mesmo calendário agrícola, mostram um aumento da produtividade. A diminuição da produtividade para datas precoces está relacionada a uma tendência de diminuição mais acentuada da precipitação durante estes meses do ano, enquanto o aumento da produtividade em datas mais tardias é devido a um déficit hídrico menor e os efeitos positivos de um aumento da concentração de CO 2 atmosférico. Regiões produtoras do Sul do Brasil também mostram aumento da produtividade de soja até o meio do século, independentemente da data de plantio. Para as regiões produtivas do centro e norte do Brasil, movendo-se as datas de plantio de setembro para datas posteriores pode levar a um aumento da produtividade de soja, mas diminui a probabilidade de adoção de sistemas safra-safrinha. Além disso, cenários de desmatamento mais severos levam a um aumento da perda de produtividade de soja. As simulações de produtividade de pastagens mostram que, assim como no caso da soja, a produtividade das pastagens deve diminuir em regiões centrais e do norte do Brasil e aumentar ligeiramente nas regiões sul. Além disso, níveis mais elevados de desmatamento provocam maior redução da produtividade, e conduzem a perdas de produtividade pelo menos duas vezes maiores. De acordo com todas as simulações deste trabalho, as regiões mais afetadas são onde estão localizados os maiores produtores agrícolas nacionais (Mato Grosso) ou em regiões que começaram a ser exploradas mais recentemente e ainda guardam elevado potencial agrícola como o MATOPIBA, indicando que investimentos do governo nessas regiões sem a consideração apropriada dos riscos climáticos é uma estratégia de elevado risco. Finalmente, em face às mudanças climáticas e com reduzida evidência de que o desmatamento na Amazônia e no Cerrado estejam chegando a um fim, o Brasil deverá rever suas políticas agrícolas e conservacionistas e alcançar imediatamente níveis de desmatamento zero nestes biomas, e criar mecanismos para identificar e traçar soluções para adaptar sua agricultura às mudanças climáticas. There is a wide global expectation that Brazilian total agricultural output will increase like no other country in the world to meet the projected higher demand for food until 2050. While trying to meet this expectation, Brazil will face the effects of a severe climate change induced by the change in atmospheric composition. In addition, if the future increase in total production resembles the dynamics of the past and increasingly deforest natural biomes as the Amazon and the Cerrado, we run a great risk, as recent studies indicate that large-scale deforestation drives significant changes in water availability and could have implication for agricultural systems. This thesis investigates how climate change and additional deforestation may affect the productivity of the main commodities exported by the country until 2050: soybeans and cattle pasture. We used a gridded crop model to assess the effects of the climate simulated by four CMIP5 models under the IPCC AR5 RCP8.5 scenario on soybean and pasture productivity. We contrasted these results with a second group of simulations that account for the effects of more severe Amazon and Cerrado deforestation scenarios on regional climate. Soybean simulations show that, for central-northern Brazilian productive regions, the effects of climate change are dependent on the planting dates. The productivity of soybean cultivars planted in late September, sowed early by farmers who choose to adopt double-cropping systems (two crops on the same land in the same agricultural calendar) is predicted to expressively decrease. However, soybean cultivars that are planted in later dates (November- December), mainly sowed by farmers who choose to grow only one crop in the agricultural calendar, show increased productivity. The decrease in productivity for earlier dates is related to a sharper decreasing trend in precipitation during these months of the year, while the increased productivity in later dates is due to a smaller water deficit and the positive effects of an increased atmospheric CO 2 concentration. Southern Brazilian productive regions also show increased soybean productivity until the middle of the century, despite the planting date. For central-northern Brazilian productive regions, moving planting dates from September to later dates expressively increases soybean productivity, but decreases the probability of adopting double-cropping systems. In addition, increased levels of deforestation lead to increased soybean productivity loss. Pasture simulations show that, as well as in the case of soybeans, pasture productivity is predicted to decrease in central-northern Brazilian regions and slightly increase in southern regions. In addition, higher deforestation levels causes further productivity decrease, and lead to at least twice as large productivity losses. According to all simulations in this work, the regions most affected are either the major Brazilian production region (Mato Grosso) or where the exploration has begun more recently and still hold an expressive agriculture potential as MATOPIBA, indicating that government investments in these regions without the proper consideration of the climate risks are a high-risk strategy. Finally, in the face of climate change and with little evidence that deforestation in Amazonia and Cerrado is ending, Brazil needs to review its agriculture and conservation policies and immediately shift to a new standard of zero deforestation in Amazonia and Cerrado, and create mechanisms to identify and trace solutions to adapt its agriculture to climate change.

Os modelos de interação atmosfera-biosfera (LSMs) são ferramentas fundamentais em pesquisas relacionadas a superfície terrestre, atmosfera, hidrologia, previsão do tempo e clima. Desde o surgimento dos primeiros modelos na década de 60, esses modelos sofreram uma grande evolução e estão se tornando cada vez mais complexos. Esses LSMs simulam uma grande quantidade dos processos que ocorrem na biosfera, como os fluxos de radiação, calor, vapor de água e momentum. Cada um desses processos possui um ou mais parâmetros e o uso correto desses parâmetros são de suma importância para se obter uma simulação realista (confiável). Mas nem sempre é possível coletar ou inferir o valor desses parâmetros. Nesses casos pode-se realizar uma calibração do modelo, que é um conjunto de testes (simulações), com valores aleatórios de parâmetros, que são realizados até que se encontre um bom ajuste do modelo. No entanto, uma calibração simples acaba ajustando o modelo apenas localmente. Para se obter uma calibração que represente toda uma região (com características similares) é preciso realizar uma calibração multi-sítio. Este trabalho apresenta uma ampliação do Optis (software de calibração automática) que possibilita a realização de calibrações multi-sítio do modelo INLAND. Duas técnicas de calibração multi-sítio foram desenvolvidas, a MSMO (Multiple Site Multiple Objectives) e a AMSMO (Average Multiple Sites Multiple Objectives). A diferença entre elas é que, enquanto a MSMO leva em consideração cada sítio de forma independente, a AMSMO faz uma média dos sítios. Um experimento numérico foi realizado comparando as técnicas multi-sítio com calibrações realizadas em um único sítio. Os resultados mostraram que a calibração AMSMO é a que gera uma melhor representação dos sítios usados na calibração, atingindo mais de 80% de ajuste. Land surface models (LSMs) are important tools for research on land surface, atmosphere, hydrology, weather forecast and climate. Since the emergence of the first models in the 1960s, these models experienced substantial evolution and are becoming increasingly complex. A large number of biosphere processes, such as radiation, sensible heat, water vapor and momentum fluxes are simulated by these LSMs. Each process has one or more parameters and the correct choice of these parameters are very important to obtain a realistic simulation. However, collect (or infer) the parameters values is not always possible. In this case, it is suggested to perform a model calibration, which is a set of tests (simulations), with random parameters values, repeated until a good model fit is achieved. However, a simple calibration only adjusts the model locally. To obtain a calibration that represents an entire region (with similar characteristics), it is necessary a multi-site calibration. This work presents an extension of the Optis (an automatic calibration software) that allows multi-site calibrations of the INLAND model. Two multi-site calibration techniques were developed, MSMO (Multiple Site Multiple Objectives) and AMSMO (Average Multiple Sites Multiple Objectives). The difference between them is that MSMO considers the results of each site independently, while AMSMO makes an average of the sites. A numerical experiment was conducted comparing multi- site techniques with calibrations perfomed in a single site. The results showed that AMSMO calibration generates a better representation of the sites used for calibration, with model performance greater than 80% of the best model performance.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais Estudos realizados para avaliar os principais fatores responsáveis pela dinâmica da vegetação na Amazônia tais como clima e/ou desmatamento sugerem a possibilidade da floresta Amazônica não resistir a uma eventual mudança do regime de chuvas, e ser transformada em um ecossistema de vegetação mais esparsa, do tipo savana, o que deu origem ao termo “Savanização da Amazônia”. Parte destes estudos iniciais no entanto utilizavam apenas cenários de climas futuros, negligenciando na maior parte das vezes o efeito do fogo, e principalmente o efeito da limitação nutricional na dinâmica da vegetação. Recentemente, no âmbito da modelagem climática, grandes avanços têm sido realizados na tentativa de se construir modelos que incorporem o efeito da limitação nutricional e do fogo de forma que se possa avaliar e dimensionar os efeitos dos mesmos na vegetação em larga escala. Neste trabalho, o principal objetivo foi avaliar os efeitos isolados e combinados do clima (variabilidade interanual e CO2), fogo (F) e limitação nutricional por fósforo (P) utilizando o modelo de vegetação dinâmica INLAND na transição entre Amazônia-Cerrado. O modelo INLAND é o primeiro modelo brasileiro que permite simular a dinâmica da vegetação incorporando estes fatores. O INLAND caracteriza a vegetação através de tipos funcionais de planta, que combinados de forma diferente dão origem aos biomas. A limitação nutricional no modelo é estabelecida através de uma função linear entre o teor de fósforo total no solo e a capacidade máxima de carboxilação da enzima Rubisco (Vmax). A Rubisco é a principal enzima responsável por regular as taxas de carboxilação nas plantas com mecanismo fotossintético do tipo C3 atuando diretamente na produtividade primária líquida (NPP) e no incremento de biomassa. Dois mapas de Vmáx foram elaborados para serem utilizados como dados de entrada nas simulações, baseados em dados regionais (PR) (medidas de campo) e globais (PG) de teor de P total no solo. No delineamento do experimento numérico, 24 simulações foram realizadas de forma que diferentes combinações entre os fatores clima, P, F e CO2 fossem obtidas. Para validação das simulações, um mapa de índice de área foliar (LAI) MODIS e dados de biomassa foram contrastados com valores simulados pelo modelo INLAND. Os resultados demonstraram que isoladamente, o efeito do fogo sobre a NPP no Cerrado é positivo e maior em relação aos efeitos da limitação nutricional, contrariamente ao que acontece na região Amazônica onde o P atua na diminuição da NPP. O CO 2 por sua vez quando avaliado combinadamente aos efeitos do fogo demonstrou-se como um amenizador, aumentando a NPP na região de transição. Com relação ao clima, o uso de uma variabilidade inter-anual melhorou a representação dos valores de NPP, biomassa e LAI pelo INLAND. Os valores de LAI e biomassa simulados apresentaram boa correlação com os dados observados de forma que o gradiente de vegetação Amazônia - Cerrado conseguiu ser representado. A melhor representação da composição da vegetação pelo modelo INLAND foi quando considerado os efeitos de PG+F+CO2. Studies to assess the main factors responsible for the dynamics of vegetation in the Amazon such as climate and / or deforestation suggest the possibility of the Amazon rainforest may not resist a potencial change in rainfall patterns, and be converted to an ecosystem of more sparse vegetation like savanna, which gave rise to the term “Amazon Savannization”. Some of these initial studies, however, used only future climate scenarios, neglecting in their majority the fire effects and especially the effect of nutrient limitation on vegetation dynamics. Recently, in the context of climate modeling, advancements have been made in an attempt to build models that incorporate the nutritional restriction effect and the fire to assess and measure their effects on vegetation at a large scale. In this work, the main objective was to evaluate the isolated and combined effects of climate (inter annual variability and CO2), fire (F) and nutritional limitation by phosphorus (P) using the dynamic vegetation model INLAND in the transition between forest-Cerrado. The INLAND model is the first Brazilian model to simulate the vegetation dynamics incorporating these factors. The INLAND characterizes the vegetation through plant functional types, which combined differently give rise to biomes. The nutritional limitation is established through a linear function of the total phosphorus content in the soil and the maximum carboxylation capacity of Rubisco enzyme (Vmax). The Rubisco is the main enzyme responsible for regulating carboxylation rates in plants with the C3 photosynthetic mechanism type acting directly on net primary productivity (NPP) and the increase of biomass. Two regional the datasets of Vmax to be used as input data of the simulations, based on regional (PR) (field measurements) and global data (PG) of total P content in the soil. In the design of numerical experiment, 24 simulations were performed for different combinations of climate factors, P, F and CO2 were obtained. To validate the simulations, regional datasets of dry season leaf area index (LAI), and biomass were compared against simulated values by the INLAND model. The results showed that isolation, the effect of fire on the NPP in the Cerrado is positive and higher than the effects of nutritional restriction, contrary to what happens in the Amazon biome where the P acts to reduce the NPP. The CO2 when evaluated in combination with the effects of fire acted as an attenuator increasing the NPP in the transition region. With respect to the climate, the use of inter-annual variability improved representation of biomass and LAI simulated by INLAND. The LAI and biomass simulated values showed good correlation with Amazon-Cerrado observed gradient. The best representation of the vegetation composition by INLAND was found when the effects of PG+F+CO2 were combined.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais O desmatamento nos biomas Floresta Amazônica e Cerrado no Brasil comprometem a qualidade dos sistemas ambientais, tais como a fauna, a flora e a hidrologia. Diversos estudos mostraram que a substituição da vegetação natural de uma bacia hidrográfica por espécies exóticas ou por monocultivos alteram a vazão de longa duração. Esse trabalho tem como objetivo estudar os efeitos no regime de vazões causado pela alteração na cobertura vegetal natural da bacia hidrográfica do rio Xingu. Para a obtenção de séries longas de vazão, foi utilizado o modelo InLand para simular o balanço de água na superfície e o modelo THMB para o cálculo da vazão. Dois bancos de dados foram testados para serem usados como forçantes climáticas dos modelos, sendo um de base diária e o outro mensal. A validação do modelo foi feita através da comparação entre os dados medidos em estações fluviométricas com os resultados das simulações utilizando regressão linear, erro na vazão de longa duração, viés médio (MBE) e raiz do erro quadrático médio (RMSE). Também foram feitos histogramas com frequência do erro mensal do modelo para determinar se o viés é baixo. As simulações abrangeram o período de 1951 a 2000, sendo as séries divididas em duas partes de 15 anos no início e no fim da série (1951 a 1965 e 1986 a 2000, respectivamente). Também foram comparadas as simulações onde havia a presença de desmatamento na bacia e onde a área encontrava-se completamente preservada para verificar se existe diferença significativa entre as séries, em que momento as séries divergem e o comportamento da diferença entre as séries e a evolução do desmatamento. Os resultados mostraram que, em média, a vazão aumentou num intervalo de 20 a 30% para todos os pontos analisados e a precipitação aumentou em menos de 5%, insignificante a 99% de confiança. Além disso, a fração de precipitação que é convertida em escoamento variou de 0,19 a 0,27 no período de 1951 a 1965, para 0,23 a 0,33, mostrando que houve redução na proporção de conversão da precipitação em evapotranspiração entre os períodos. Também houve diferença significativa (p < 0,01) entre as vazões simuladas com e sem presença de desmatamento na bacia, mostrando os valores da série da diferença aumentam com o incremento no desmatamento, sugerindo que o desmatamento cause alteração na vazão de longa duração. Deforestation in the Amazon and Cerrado biomes in Brazil compromise the quality of environmental systems, such as fauna, flora and hydrology. Several studies have shown that replacing the natural vegetation of a watershed by exotic species or monocultures alter the stream flow. This work aims to study the effects on the flow regime caused by the change in natural vegetation cover of the Xingu River basin. To obtain long series of flow, the InLand model was used to simulate the water balance at the surface and the THMB model to calculate the flow. Two databases were tested to be used as models of climate forcings, being the first with a daily data, and the second has monthly data. The model validation was performed by comparing the measured data in gauged stations with the simulation results using linear regression error in the stream flow, mean bias (MBE) and root mean square error (RMSE). Histograms with the monthly frequency error model were also made to determine whether the bias is low. The simulations covered the period from 1951 to 2000, the series is divided into two parts of 15 years at the beginning and end of the series (1951-1965 and 1986-2000, respectively). Were also compared simulations where there was the presence of deforestation in the basin and where the area was completely preserved to check for significant differences between the series, in which the time series diverge and the behavior of the difference between the series and the evolution of deforestation. The results showed that, on average, the flow increased in a range of 20 to 30% for all analyzed points and precipitation increased by less than 5%, an insignificant 99% confidence level. Furthermore, the fraction of precipitation which is converted into flow ranged from 0.19 to 0.27 from 1951 to 1965 to 0.23 to 0.33, showing that a reduction in the conversion ratio in the precipitation evapotranspiration between periods. There was also a significant difference (p