Previsão de Longo Prazo da Umidade do Solo no Rio Uruguai

Autores

Claudineia Brazil Saldanha, Carlos Eduardo Morelli Tucci, Eric F. Wood, Haibin Li

Resumo

A previsão da umidade do solo é necessária para o planejamento agrícola e para o mercado de commodities agrícolas. Esta previsão é realizada em longo prazo (sazonal) com antecedência de alguns meses. Este tipo de estimativa apresenta um grau de incerteza que depende da previsão dos modelos climáticos. Neste estudo a previsão em longo prazo da umidade do solo foi desenvolvida a partir das previsões de precipitação do modelo CFS (Climate Forecast System) com o horizonte de até 6 meses para parte da bacia do rio Uruguai no Rio Grande do Sul. A umidade do solo foi estimada com base no módulo de balanço de água no solo do modelo hidrológico MGB-IPH. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia proposta 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.

Palavras-chave

Umidade do sol. Previsão climática. Modelo hidrológico.

Previsão de Longo Prazo da Umidade do Solo no Rio Uruguai

Authors

Claudineia Brazil Saldanha, Carlos Eduardo Morelli Tucci, Eric F. Wood, Haibin Li

Abstract

The long term forecast of Soil moisture 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 MGB-IPH. The results showed that the proposed methodology in this research pro vides the best prediction results compared to the currently applied methods, considering the reduction of the standard error of estimate in a horizon from 1 to 6 months. These results allow better estimation of soil moisture and agricultural productivity in sub-regions of the Uruguay river basin in Brazil.

Keywords

soil moisture, climate forecast, hydrologic model.