Hostname: page-component-cd9895bd7-jkksz Total loading time: 0 Render date: 2024-12-28T13:48:10.195Z Has data issue: false hasContentIssue false

Impact assessment study of climate change on agricultural zoning

Published online by Cambridge University Press:  01 March 2007

Jurandir Zullo Junior
Affiliation:
Cepagri/Unicamp, Cidade Universitária Zeferino Vaz, 13083970 Campinas, Sao Paulo, Brazil
Hilton Silveira Pinto
Affiliation:
Cepagri/Unicamp, Cidade Universitária Zeferino Vaz, 13083970 Campinas, Sao Paulo, Brazil
Eduardo Delgado Assad
Affiliation:
Embrapa/Cnptia, R. Andr Tosello, 209-13083886 Campinas, Sao Paulo, Brazil Email: jurandir@cpa.unicamp.br
Get access

Abstract

If mean temperature increases, in accordance with Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) projections and adaptations and/or genetic modifications are not considered, suitable areas for farming corn (Zea mays) and coffee (Coffea arabica) will decrease in the state of Sao Paulo (Brazil). Further, increases in precipitation will not be enough to ameliorate the impacts associated with increases in mean temperatures. Suitability for grain production will decrease more rapidly in regions with sandy soils than in regions with clay or medium soils, as the temperature increases. The projected increase in mean temperature of up to 5.8°C would decrease the suitability for grain production drastically in spite of soil texture. Besides the reduction of suitable areas for coffee production, the projections suggest that changes will be more enhanced in the southeast of the state, especially in higher elevation regions, where farming practice, soils, and infrastructure are unsuitable for the economic production of coffee. In both cases, no compensatory increase in suitable areas for production is likely under current IPCC scenarios.

Type
Research Article
Copyright
Royal Meteorological Society

Access options

Get access to the full version of this content by using one of the access options below. (Log in options will check for institutional or personal access. Content may require purchase if you do not have access.)

References

Assad, E. D. 1986 Simulation de l'irrigation et du drainage pour les cultures pluviales de riz et de maïs en sols de bas-fonds à Brasília. Memoires et Travaux de IRAT 13, 10 pp.Google Scholar
Banco do Brasil – Diretoria de Agronegócios 2004 Evolução histórica do crédito rural. Revista de Política Agrícola 4: 10–17.Google Scholar
Brunini, O., Zullo, J. Jr., Pinto, H. S., Assad, E. D., Sawazaki, E., Duarte, A. P. & Patterniani, M. E. Z. 2001 Riscos climáticos para a cultura do milho no estado de São Paulo. Rev. Bras. Agrom. 9 (3): 519526.Google Scholar
Camargo, M. B. P. de, Alfonsi, R. R. & Pinto, H.S. 1977 Zoneamento da aptidão climática para culturas comerciais em áreas do cerrado. Anais do Simpósio Sobre o Cerrado, Bases para Utilização Agropecuária. Ed. Itatiaia, 89 – 120 pp.Google Scholar
Camargo, A. P. & Camargo, M. B. P. de 1983 Teste de uma equação simples para estimativa da evapotranspiração potencial baseada na radiação solar extraterrestre e na temperatura do ar. In: Proc. Anais do Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, Campinas, Brazil, 229244.Google Scholar
Camargo, M. B. P. de, Pedro, M. J. Jr. & Alfonsi, R. R. 1993 Probabilidade de ocorrência de temperaturas absolutas mensais e anual no estado de São Paulo. Bragantia 52 (2): 161168.CrossRefGoogle Scholar
Cunha, G. R. da & Assad, E. D. 2001 Uma visão do número especial da RBA sobre zoneamento agrícola no Brasil. Rev. Bras. Agrom. 9 (3): 377385.Google Scholar
Doorenbos, J. & Pruitt, W. O. 1977 Crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper No. 24. Rome, Italy: Food and Agricultural Organization of the United Nations, 144 pp.Google Scholar
Eagleman, J. R. 1971 An experimentally derived model for actual evapotranpiration. Agri. Meteorol. 8: 385394.CrossRefGoogle Scholar
Forest, F. 1984 Simulation du bilan hydrique des cultures pluviales. Présentation et utilisation du logiciel BIP. Montpellier: IRAT-CIRAD, 63 pp.Google Scholar
Golden Software, INC 2002 Surfer 8 User's Guide. Golden, CO: Golden Software Inc.Google Scholar
Instituto Brasileiro deGeografia e Estatística – IBGE 2005 Produto interno bruto dos municípios: 1999 a 2003. Coordenação de Contas Nacionais, Rio de Janeiro, Brasil, ISBN 85–240-3833–0, 234 pp.Google Scholar
Instituto Brasileiro do Café – IBC 1977 Plano de Renovação e Revigoração de Cafezais – 1977/78. Rio de Janeiro, Brasil: Ministério da Indústria e Comércio, 45 pp.Google Scholar
Instituto Brasileiro do Café – IBC 1986 Clima e Fenologia. Cultura de Café no Brasil, Pequeno Manual de Recomendações. Rio de Janeiro, Brasil, 821 pp.Google Scholar
Intergovernmental Panel on Climate Change – IPCC 1997 An Introduction to Simple Climate Models Used in the IPCC Second Assessment Report. OMM/WMO–PNUE/UNEP, February, ISBN 92–9169-101–1, 47 pp.Google Scholar
Intergovernmental Panel on Climate Change – IPCC 2001a Working Group I. Third Assessment Report. Summary for Policymakers. WMO, 17 pp. Available at http://www.meto.gov.uk/sec5/CR_div/ipcc/wg1/WG1-SPM.pdf.Google Scholar
Intergovernmental Panel on Climate Change – IPCC 2001b Climate change 2001: Impacts, adaptation and vulnerability. Working Group II. TAR: Summary for Policymakers. Available at http://www.meto.gov.uk/sec5/CR_div/ipcc/wg1/WG1-SPM.pdf.Google Scholar
Pedro, M. J. Jr., Mello, M. H. A., Ortolani, A. A., Alfonsi, R. R. & Sentelhas, P. C. 1991 Estimativa das temperaturas médias mensais das máximas e mínimas para o estado de São Paulo. Boletim Técnico IAC 142, 11 pp.Google Scholar
Pinto, H. S., Ortolani, A. A. & Alfonsi, R. R. 1972 Estimativa das temperaturas médias mensais do estado de São Paulo em função de altitude e latitude. Caderno de Ciências da Terra 23, Instituto de Geografia, Universidade de São Paulo, São Paulo.Google Scholar
Pinto, H. S., Tarifa, J. R. & Alfonsi, R. R. 1977 Estimation of frost damage in coffee trees in the state of São Paulo-Brazil. In: Proc. 13rd Conference on Agriculture and Forest Meteorology of the American Meteorological Society, W. Lafayette, USA, Purdue University 3738.Google Scholar
Pinto, H. S., Pedro, M. J. Jr. & Camargo, M. B. P. de 1983 Avaliação de efeitos causados por geadas à agricultura paulista através do uso de cartografia computadorizada. In: Proc. Anais do Congresso Nacional de Automação Industrial (CONAI), São Paulo, Brasil, 274–279 pp.Google Scholar
Pinto, H. S., Zullo, J. Jr., Assad, E. D., Brunini, O., Alfonsi, R. R. & Coral, G. 2001 Zoneamento de riscos Ccimáticos para a cafeicultura do estado de São Paulo. Rev. Bras. Agrom. 9 (3): 495500.Google Scholar
Rosseti, L. A. 1997 Securidade e zoneamento agrícola no Brasil. Novos rumos. In: Proc. Anais do I Simpósio Internacional de Securidade e Zoneamento Agrícola do Mercosul, Brasília, Brasil, 1–9 pp.Google Scholar
Rosseti, L. A. 2001 Zoneamento agrícola em aplicações de crédito e securidade rural no Brasil: Aspectos atuariais e de política agrícola. Rev. Bras. Agrom. 9 (3): 386399.Google Scholar
Seção de Climatologia Agrícola 1972 Relatório das Atividades Desenvolvidas pela Seção de Climatologia Agrícola do Instituto Agronômico de Campinas no Período de Junho de 1971 a Junho de 1972. Zoneamento do Café Arábica a Pleno Sol no Brasil por Viabilidade Climática. Campinas: Instituto Agronômico de Campinas, 81 pp.Google Scholar
Thornthwaite, C. W. & Matter, J. R. 1955 The Water Balance. Publications in Climatology 8 (1), Centerton, NJ, USA: Laboratory of Climatology, 104 pp.Google Scholar
United States Geological Survey-USGS 2001 EROS Data Center, Distributed Active Archive Center, Available at http://edcdaac.usgs.gov/gtopo30/gtopo30.html.Google Scholar
Vaksmann, M. 1990 Le Modèle BIPODE: Logiciel. Bamako, Mali: IRAT.Google Scholar