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dc.contributor.advisorJuga, Adelino José Chingore-
dc.contributor.advisorAffholder, François-
dc.contributor.authorMadal, Artur Pedro-
dc.date.accessioned2025-03-17T08:57:34Z-
dc.date.available2025-03-17T08:57:34Z-
dc.date.issued2024-12-02-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.uem.mz/handle258/1187-
dc.description.abstractOs 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.isoporen_US
dc.publisherUniversidade Eduardo Mondlaneen_US
dc.rightsopenAcessen_US
dc.subjectRecursos terrestresen_US
dc.subjectCultura de milhoen_US
dc.subjectExperimento virtualen_US
dc.subjectJanela de sementeiraen_US
dc.subjectACMEen_US
dc.titleZoneamento multi-modelo dos riscos climáticos em culturas anuais em Moçambiqueen_US
dc.typethesisen_US
dc.description.resumoLand 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
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