Ecocrop

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Ecocrop é um banco de dados usado para determinar a adequação de uma colheita para um ambiente especificado.[1] Isso foi desenvolvido pela Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação (FAO) e fornece informações prevendo a viabilidade das culturas em diferentes locais e condições climáticas.[2] Também serve como um catálogo de plantas e características de crescimento das plantas.[3]

História[editar | editar código-fonte]

A Ecocrop surgiu pela primeira vez em 1991, após o planeamento e a consultoria inicial de especialistas foram concluídas sobre o desenvolvimento de um banco de dados. Este sistema foi desenvolvido pela Divisão de Desenvolvimento de Terras e Águas da FAO (AGLL) e foi lançado em 1992.[4] O objetivo era criar uma ferramenta que identificasse espécies de plantas para determinados ambientes e usos e como um sistema de informações que contribuísse para o conceito de Planejamento do Uso da Terra. Em 1994, o banco de dados Ecocrop já permitia a identificação de mais de 1 700 culturas e requisitos ambientais de 12 a 20, cobrindo todos os cenários agro-ecológicos do mundo. As sucessivas iterações do banco de dados de 1998 a 1999 envolveram principalmente melhorias na interface do usuário. Até ao ano de 2000, o banco de dados incluía 2 000 espécies e 10 descritores adicionais. Este número foi posteriormente expandido com a adição de 300 espécies de culturas.

O modelo Ecocrop[editar | editar código-fonte]

Mapa Köppen (Ásia)

O modelo Ecocrop determina a adequação de uma colheita a um local avaliando diferentes variáveis.[5] Especificamente, os descritores de plantas incluem categoria, forma de vida, hábito de crescimento e expectativa de vida, enquanto os descritores ambientais incluem temperatura, precipitação, intensidade de luz, classificação climática de Köppen, fotoperiodismo, latitude, altitude e outras características do solo.[6] O banco de dados de culturas é particularmente útil se não houver alternativa a não ser usar faixas ambientais.[7] Uma vez determinadas essas entradas, o sistema produz um índice de adequação como uma porcentagem.[8] A pontuação do índice de adequação é gerada de 0 a 1, com o primeiro indicando totalmente inadequado, enquanto o último indica adequação ótima ou excelente. A saída também inclui valores de adequação separados para temperatura e precipitação.

Como modelo de previsão, o algoritmo Ecocrop gera dados mais genéricos do que os produzidos por outros modelos, como DOMAIN e BIOCLIM.[7] A informação é genérica em relação à natureza dos requisitos e é atribuída à falta de informações sobre culturas específicas.[9] Outra limitação é que os resultados dependem apenas de fatores bioclimáticos e desconsideram outras variáveis, como exigências do solo, pragas e doenças .[2]

A Ecocrop avalia se as condições climáticas são adequadas dentro de uma estação de crescimento para temperatura e precipitação todos os meses. Envolve o cálculo da adequação climática com base nas chuvas e temperaturas marginais e faixas ideais.[10]

Outros usos[editar | editar código-fonte]

Além de servir como identificador de planta, o Ecocrop também é usado para outros fins. Por exemplo, ele pode avaliar a influência das mudanças climáticas futuras na adequação das culturas.[5] Também pode ser usado para projetar o rendimento das culturas usando as informações do banco de dados sobre condições ideais e absolutas de cultivo (temperatura mínima, temperatura máxima, valores de precipitação, valores que definem a temperatura e os extremos de precipitação).[11]

Referências[editar | editar código-fonte]

  1. «FAO Ecocrop». ECHOcommunity (em inglês) 
  2. a b Robyn, Johnston; Hoanh, Chu Tai; Lacombe, Guillaume; Lefroy, Rod; Pavelic, Paul; Fry (2012). Improving water use in rainfed agriculture in the Greater Mekong Subregion.: Summary report. [Summary report of the Project report prepared by IWMI for Swedish International Development Agency (Sida)]. International Water Management Institute (IWMI). Stockholm: [s.n.] 14 páginas. ISBN 9789290907480 
  3. Organization, World Meteorological (2005). Monitoring and Predicting Agricultural Drought: A Global Study. Oxford University Press, USA. New York: [s.n.] 287 páginas. ISBN 9780195162349 
  4. «Credits». ecocrop.fao.org 
  5. a b Rosenstock, Todd S.; Nowak, Andreea; Girvetz, Evan (2018). The Climate-Smart Agriculture Papers: Investigating the Business of a Productive, Resilient and Low Emission Future. Springer Open. Cham, Switzerland: [s.n.] 41 páginas. ISBN 9783319927978 
  6. «Crop Ecological Requirements Database (ECOCROP) | Land & Water | Food and Agriculture Organization of the United Nations | Land & Water | Food and Agriculture Organization of the United Nations». www.fao.org 
  7. a b Filho, Walter Leal (2011). The Economic, Social and Political Elements of Climate Change. Springer Science+Business Media. Dordrecht: [s.n.] 708 páginas. ISBN 9783642147753 
  8. Hope, Elizabeth Thomas (2017). Climate Change and Food Security: Africa and the Caribbean. Routledge. Oxon: [s.n.] 61 páginas. ISBN 9781138204270 
  9. Ponce-Hernandez, Raul; Koohafkan, Parviz; Antoine, Jacques (2004). Assessing Carbon Stocks and Modelling Win-win Scenarios of Carbon Sequestration Through Land-use Changes. FAO. Rome: [s.n.] 61 páginas. ISBN 9789251051580 
  10. Yadav, Shyam Singh; Redden, Robert J.; Hatfield, Jerry L.; Lotze-Campen, Hermann; Hall, Anthony J. W. (2011). Crop Adaptation to Climate Change. John Wiley & Sons. Chichester, UK: [s.n.] 358 páginas. ISBN 9780813820163 
  11. Millington, James D. A.; Wainwright, John (27 de setembro de 2018). Agent-Based Modelling and Landscape Change. MDPI. Basel: [s.n.] 69 páginas. ISBN 9783038422808