PLAN SECTORIAL– ADER 2020

Contractor: Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare pentru Pedologie, Agrochimie și Protecția Mediului Bucucrești, INCDPAPM-ICPA București

Obiectivul general (acronim): MRCBS

Numărul / codul proiectului: ADER 5.1.1. Contract: 511/2011

Anul începerii: 15.11.2011 Anul finalizării: 30.12.2011 Durata: (luni) 37,5

Denumirea proiectului: Crearea de baze geo-referentiate privind riscurile climatice regionale pentru principalele culturi agricole, horticole şi pentru speciile de animale domestice

Denumire: Faza 3 – Analiza sensitivităţii modelelor de simulare

Persoana de contact: Dr. SIMOTA Cătălin

Date de contact: Tel: 021/3184458, Fax: 021/3184348, e-mail: c.simota@icpa.ro B-dul Mărăşti nr. 61, sect. 1, Bucureşti

Parteneri

Institutul Naţional de Cercetare-Dezvoltare pentru Pedologie, Agrochimie şi Protecţia Mediului – ICPA Bucureşti

Administratia Nationala de Meteorologie R.A. – METEO-ROMANIA

Universitatea de Ştiinte Agronomice şi Medicină Veterinară Bucureşti – USAMV

Faza 3/2013 – Analiza sensitivităţii modelelor de simulare

Obiectivele Proiectului:Evaluarea riscului climatic pentru principalele culturi agricole, horticole şi pentru speciile de animale domestice

Obiectivele Fazei:Determinarea indicatorilor de risc climatic distribuiti spatial pentru culturile agricole, horticole si cresterea animalelordomestice; Zonarea fenomenelor meteo extreme care influenteaza culturaplantelor si cresterea animalelor pentru serii de date climaticeistorice;Analiza sensitivitatii modelelor de simulare agropedoclimatica.

Proiectul ADER 511/2011 – Faza 3/2013

Proiectul ADER 511/2011 – Faza 3/2013

Metoda de agregare a datelor,

Sistem informatic geografic al parametrilor utilizati de modelele de simulare a culturii;

Baza de date aferenta;

Protocol pentru determinari experimentale;

Analiza chestionare.

Rezultate scontate a se obține:

Proiectul ADER 511/2011 – Faza 3/2013

Rezultate obținute:

Metoda de agregare a datelor,

Sistem informatic geografic al parametrilor utilizati de modelele de simulare a culturii;

Baza de date aferenta;

Protocol pentru determinari experimentale;

Analiza chestionare.

Concluzii:

• Au fost trecuți în revistă parametrii climatici utilizați de modelele de simulare ale creşterii şi formării recoltelor şi a fost dezvoltată o primă formă a bazei de date privind indocatorii utilizați pentru a surprinde efectul schimbărilor climatice asupra agriculturii.

• A fost dezvoltat Sistemul Informatic Geografic de sol, teren și date climatice.

• Au fost analizate răspunsurile la chestionarele elaborate pentru a obține feed back de la utilizatorii finali ai bazelor de date ale proiectului.

Proiectul ADER 511/2011 – Faza 2/2012

Proiectul ADER 511/2011 – Activități Faza 2/2012

Activitatea 3.1. Validarea modelelor de simulare pentru seria de ani 1961-2000 Activitatea 3.2. Analiza sensitivitatii output-ului modeleor de simulare fata de incertitudinile functiilor de pedotransfer Activitatea 3.3. Analiza sensitivitatii modelelor de simulare fata de parametri climatici Activitatea 3.4. Analiza sensitivitatii modelelor de simulare fata de parametrii care caracterizeaza tehnologiile de cultura

Proiectul ADER 511/2011 – Activități Faza 3/2013

Activitatea 3.5. Dezvoltarea de metode de agregare spatiala si temporala a output-ului modelelor de simulare in vederea optimizarii masurilor agrotehnice pentru diminuarea efectului schimbarilor climatice asupra productiei agricole.Activitatea 3.6. Integrarea modelelor de simulare si a bazelor de date georeferentiate intr-o platforma de decizie pentru optimizarea managementului agricol la nivel local si regional.Activitatea 3.7. Prelucrarea statistica a chestionarelor si recomandari privind utilizarea platformei de calcul a proiectului conform cerintelor potentialilor utilizatori.

ETAPA 3: Analiza sensitivităţii modelelor de simulare

Obiectivele fazei

• Determinarea indicatorilor de risc climatic distribuiti spatial pentru culturile agricole, horticole si cresterea animalelor domestice;

• Zonarea fenomenelor meteo extreme care influenteaza cultura plantelor si cresterea animalelor pentru serii de date climatice istorice;

• Analiza sensitivitatii modelelor de simulare agropedoclimatica.

Activitatea 3.1: Validarea modelelor de simulare pentru seria de ani 1961-

2000

Notiuni generale• Schimbările climatice sunt schimbări care se

produc în cadrul subsistemelor climatice (atmosferă, biosferă, hidrosferă, criosferă, litosferă) şi care prin efectele cumulate în timp afectează buna desfăşurare şi echilibrul întregului sistem climatic.

• Factorii determinanţi ai schimbărilor climatice au – cauze naturale– cauze antropogene.

Obiectivele specifice acestei activități

• Prezentarea aspectelor privind schimbările în evoluţia condiţiilor agrometeorologice (resurse termice şi hidrice) din Regiunea 2 de Dezvoltare (Sud-Est);– analiza evoluţiei la nivel decenial a valorilor privind temperatura

aerului şi precipitaţiile în condiţiile climatice actuale (1961 – 2010) – analiza schimbărilor previzibile, respectiv intervalele 2020 – 2050 şi

2040 – 2080 utilizând 2 scenarii climatice arbitrare (Tmed aer/+1.0…+2.0°C) şi intervalul 2020 – 2050, pe baza datelor din modelul climatic regional RegCM3/SRES A1B la rezoluţie foarte fină (10 km), precum și efectele schimbărilor climatice asupra cantităţilor medii de precipitaţii.

BUZAUTemperatura medie lunara a aerului

-5

0

5

10

15

20

25

30

I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII

Tmed

(gra

de C

)

Tmed 1961-1990Tmed 2020-2050

BUZAU Precipitatii lunare

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII

Prec

ip.

(mm

)

Precip. 1961-1990Precip. 2020-2050

GALATITemperatura medie lunara a aerului

-4-202468

101214161820222426

I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII

Tmed

(gra

de C

)

Tmed 1961-1990Tmed 2020-2050

GALATI Precipitatii lunare

0

10

20

30

40

50

60

70

80

I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII

Prec

ip. (

mm

)

Precip. 1961-1990Precip. 2020-2050

Activitatea 3.2: Analiza sensitivitatii output-ului modelelor de simulare fata de incertitudinile functiilor de

pedotransfer

Un obiectiv principal al proiectului îl reprezintă evaluarea intervalului de predicţie al diferitelor modele de simulare a formării recoltelor, utilizând acelaşi set de date de intrare de sol, teren şi clima.au fost adaptate diverse funcţii de pedotransfer pentru a obţine noi proprietăţi ale solului care nu sunt accesibile în mod direct.Funcţiile de pedotransfer utilizează diferite tehnici de analize de regresie și “data mining” pentru a extrage reguli care asociază proprietăţile de bază ale solului cu alte proprietăţi mai greu de măsurat (Shein și Arkhangel’skaya, 2006)

Zona test

• bazinul Argeș – Vedea• teritoriul a trei județe (Argeș, Giurgiu, Teleorman)

localizate în sudul Romaniei în • Zona de studiu se întinde între Carpați și lunca Dunării,

acoperind toate formele principale de relief.

Altitudinea și pantele în studiul de caz

Funcții de pedotransfer pentru studiul de caz

Zonele cu constrângeri severe și foarte severe pentru utilizare agricolă

Activitatea 3.3: Analiza sensitivitatii modelelor de simulare fata de

parametri climatici

• Schimbările climatice afectează în special agricultura, din cauza dependenţei sale de condiţiile meteorologice.

• Variabilitatea climatică de la an la an este una dintre principalele cauze a randamentelor variabile ale culturilor şi unul dintre riscurile inerente ale agriculturii.

• Efectele negative asupra randamentelor agricole vor fi exacerbate de evenimentele meteorologice extreme tot mai frecvente (inundaţii, valuri de căldură şi secetă).

• Micii agricultori şi agricultorii de subzistenţă vor fi în special afectaţi, deoarece capacitatea lor de adaptare este mai mică.

• Agricultura trebuie să revizuiască tehnicile de irigare, să îmbunătăţească eficienţa folosirii apei şi să reducă pierderile.

• Efecte adverse se anticipează de asemenea şi prin creşterea probabilă a distribuţiei şi intensităţii pestelor, bolilor, dar şi a creşterii buruienilor din cauza temperaturilor şi umidităţii mai ridicate.

• Impactul schimbărilor condiţiilor meteorologice are numeroase efecte: înaintarea perioadelor de înflorire a copacilor, prelungirea sezonului viticol, schimbări ale altor cicluri naturale ale plantelor.

• Schimbările din calendarul operaţiunilor agricole (semănatul, culesul etc.) sugerează că producătorii agricoli se adaptează deja noilor condiţii climatice.

• Obiectivele specifice acestei activități au inclus aspecte privind efectele schimbărilor climatice asupra duratei sezonului de vegetaţie şi a producţiilor obţinute la principalele culturi agricole din zona de interes, respectiv grâu de toamnă şi porumb.

• S-au utilizat aceleași date agrometeorologice privind parametrii climatici uzuali pentru cele 13 statii agrometeorologice din Regiunea 2 de Dezvoltare (Sud-Est).

Durata sezonului de vegetatie la porumb, in conditiile schimbarilor climatice previzibile / 2020-2050

100 110 120 130 140 150

Buzau

Galati

nr. zile

Scenariul 2020-2050Clima actuala 1961-1990

0 30 60 90 120 150 180

nr. zile

Grivita

Medgidia

Durata sezonului de vegetatie la porumb in conditiile schimbarilor climatice previzibile / 2020-2050

Scenariul 2020-2050Clima actuala 1961-1990

0

1000

2000

3000

4000

5000

kg/ha

Buzau Galati

Productia medie la porumb, in conditiile schimbarilor climatice previzibile / 2020-2050

Clima actuala 1961-1990Scenariul 2020-2050

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

kg/ha

Grivita Medgidia

Productia medie la porumb in conditiile schimbarilor climatice previzibile / 2020-2050

Clima actuala 1961-1990Scenariul 2020-2050

Activitatea 3.4: Analiza sensitivitatii modelelor de simulare fata de parametrii care caracterizeaza

tehnologiile de cultura

• Variabilele de cultură acoperă dezvoltarea şi alocarea de materie uscată, ca şi adâncimea de înrădăcinare: parametrii generali ai culturii (cerinţa de carbohidraţi pentru respiraţia rădăcinii, tulpinii şi frunzelor, factor de conversie pentru remobilizare, parametru legat de activitatea fotosintetică a frunzelor şi spice, coeficient de extincţie, vernalizarea), parametrii de dezvoltarea culturii (zilele cu suma temperaturilor active pentru a atinge stadiul actual de dezvoltare pornind de la stadiul anterior, temperatura de bază, temperatura optimă minimă, temperatura optimă maximă şi eficienţa de asimilare CO2 de către frunze); procente de partiţie de materie uscată între restul plantei şi rădăcini.

• Pe studiul de caz, care acopera trei județe (Argeș, Giurgiu, Teleorman), sunt prezentate distribuţia spaţială a principalilor parametri climatici: precipitații cumulate și evapotranspirația potențială (media 1961-2000).

• Sunt prezentate distribuția în cursul anului ca valori medii lunare ale precipitațiilor, evapotranspirației potențiale, evapotranspirației actuale și temperaturii aerului în fiecare dintre stațiile de referință meteorologice din zonă.

• A fost rulat programul ROIMPEL pentru diferite culturi de toamnă (grâu de toamnă), timpurii (grâu de primăvară), târzii (porumb), pășuni și pentru diferite practici de management al nutrienților: fertilizare minerală, fertilizare organică.

• Au fost obținute procentul de azot spălat sub adâncimea de înrădăcinare din azotul total aplicat (mineral, organic) pentru respectivele tipuri de culturi și fertilizări.

• Aceste simulări au fost comparate cu simulările prin modelul GLEAMS și au fost determinate suprafețele sennzitive la lipsa/surplusul de apă ținând cont de stratul freatic.

Activitatea 3.5: Dezvoltarea de metode de agregare spatiala si temporala a output-ului modeleor de simulare in vederea optimizarii masurilor agrotehnice pentru diminuarea efectului schimbarilor climatice asupra productiei agricole.

• În cadrul acestei activități, au fost dezvoltate metode de agregare spaţială şi temporală a ieșirilor modelelor de simulare.

• A fost prezentată distribuția spațială a cantităţilor medii multianuale de precipitaţii pe an agricol, cazute în intervalul 1961–2010, precum şi cantităţile medii în condiţiile diminuării acestora cu 10% şi respectiv 20% faţă de condiţiile actuale, conform scenariilor climatice arbitrare pentru intervalele 2020–2050 şi 2040–2080.

• Se constată extinderea suprafeţelor agricole cu deficite de precipitaţii, precum şi accentuarea intensităţii acestora prin creşterea frecvenţei claselor excesiv secetoase (sub 350 l/mp) şi secetoase (351 – 450 l/mp).

• Estimările privind evoluţia cantităţilor medii multianuale de precipitaţii pentru cele doua intervale, 2020–2050 şi 2040–2080, comparativ cu perioada 1961–2010 indică o scădere a cantităţii medii de precipitaţii cu 58.7 mm pentru proiecţia climatică de -10% şi o reducere cu 117.4 mm, pentru proiecţia climatică de -20%.

• În condiţiile rulării scenariului RegCM3 (2020-2050) cu SRES A1B, precipitaţiile se reduc cu 13% (Buzău) și 34% (Medgidia).

• Apa pierdută prin evapotranspiraţie pe parcursul sezonului de vegetaţie al grâului de toamnă se diminuează la toate staţiile luate în studiu cu 16% (Buzău) și 24% (Rm. Sărat), ca urmare a interacţiunii celor două procese opuse, respectiv scurtarea perioadei de vegetaţie asociată cu temperaturi ridicate şi efectul fiziologic al creşterii CO2 asupra culturii.

• În condiţiile schimbărilor climatice previbile privind reducerea cantităţilor anuale de precipitaţii cu 20% faţă de climatul actual este posibilă extinderea suprafeţelor agricole cu deficite de precipitaţii, precum şi accentuarea intensităţii acestora prin creşterea frecventei claselor excesiv secetoase (sub 350 l/mp) şi secetoase (351–450 l/mp).

• Efectele posibilelor schimbări climatice asupra principalelor faze de dezvoltare a culturilor agricole depind de severitatea schimbărilor în evoluţia climatică viitoare şi de condiţiile climatice locale specifice fiecărei zone agricole.

• Creşterea temperaturii aerului conform predicţiilor climatice viitoare va avea ca efect accelerarea proceselor de dezvoltare, sau altfel spus, scurtarea duratei fazelor fenologice şi decalarea lor, datele de producere a fazelor având loc mult mai devreme, faţă de condiţiile climatice actuale.

• Fundamentarea şi dezvoltarea opţiunilor de management agricol privind adaptarea şi reducerea efectelor negative ale posibilelor schimbări climatice asupra sistemelor de cultură pot recomanda măsuri tehnologice specifice: modificarea datei de semănat, utilizarea unor genotipuri cu rezistenţă sporită la temperaturi ridicate/secetă, modificarea practicilor de lucrare a terenurilor, schimbarea rotaţiei culturilor şi nu în ultimul rând, aplicarea irigaţiilor.

Activitatea 3.6: Integrarea modelelor de simulare si a bazelor de date

georeferentiate intr-o platforma de decizie pentru optimizarea

managementului agricol la nivel local si regional.

• Implementarea şi monitorizarea politicilor din domeniul agriculturii şi mediului se face în funcţie de indicatori specifici evaluaţi într-un mod unitar utilizând informaţii spaţiale referitoare la resursele naturale, infrastructură şi condiţii socio-economice. Pentru armonizarea politicilor la nivel european este necesară evaluarea unitară a indicatorilor, în funcţie de obiectivele specifice ale politicilor. Alegerea indicatorilor se face în mod personalizat, adaptat la problema avută în vedere, la nivelul de distribuție spațială (local, regional), la accesibilitatea datelor.

• Indicatorii bazaţi pe agregarea rezultatelor furnizate de modele de simulare a proceselor din sistemul sol-plantă-atmosferă sunt Raportul dintre evapotranspiraţia actuală şi cea potenţială pentru perioada de vegetaţie a culturilor agricole, Indicatorul pentru sensitivitatea mediului: Environmental Sensitive Area Index ESAI, un Indicator complex bazat pe agregarea informaţiilor privins condiţiile de sol, teren, climă, vegetaţie şi management, care este utilizat de DG-Mediu pentru evaluarea riscului pentru aridizare/deşertificare.

• Pe studiul de caz integrat, sunt prezentate structura exploatațiilor agricole pentru terenurile arabile, unde se observă predominarea fermelor mici, dar și a fermelor mari. În fermele mici, este practicată agricultura low-input (agricultura de subzistență). Aici aportul de azot este situate în intervalul 40-60 kg/ha. În fermele mari (în special în județul Teleorman), este utilizată agricultura high input cu intrări de azot de până la 200 kg/ha. Irigarea se practică în Lunca Dunării.

• Pe terenurile arabile, cele mai frecvente culturi sunt cerealele pentru boabe (grâu de toamnă, porumb, orz), urmate de plante oleaginoase (dominant este floarea soarelui).

• Vulnerabilitatea la apă s-a realizat cu metamodelul AUTH (ecuații de regresie) pentru pierderile de apă prin percolare și scurgere pe baza simulărilor GLEAMS, dar și cu perioada de creștere folosită ca indicator biofizic propus de JRC pentru DG-Agriculture pentru a defini zonele cu handicap agricol datorat stresului de apă: numărul de zile cu T > 5°C și suma precipitațiilor și apei accesibile raportate la evapotranspirație mai mare decât 0,5 .

• Modelul GLEAMS utilizează un set de trei indicatori – indicatorii LOSW, pentru a clasifica terenul agricol în funcție de pierderile de apă și de substanțe agrochimice și pentru a dezvolta o bază pentru resursele integrate de apă și pentru gestionarea compușilor chimici în sistemele agricole cu multe culturi. Indicii LOSW sunt evaluați pentru diverse combinații ale parametrilor de sol, relief și climă. Modelul GLEAMS are avantajul de a nu fi afectat de procesele antropogene induse care nu pot fi controlate și care afectează datele experimentale de teren. Rezultatele GLEAMS cuantifică trei tipuri de pierderi: cantitatea de apă scursă sub zona radiculară; scurgerea de suprafață; suma primelor două tipuri ca pierderi totale, care au fost utilizate pentru a calibra indicii LOSW-P, LOSW-R și LOSW-PR.

• Folosind metodologia dezvoltată, au fost evaluate suprafeţele vulnerabile ale acviferului la percolarea cu azot ca procent de scurgere a azotatului la azotul aplicat la sol și timpul de tranzit de la zona de înrădăcinare spre acvifer.

• Principalele surse de poluare cu nitrați în corpurile de apă provin din deșeuri de origine animală. Majoritatea animalelor din fermele individuale mici sunt în zona intravilană. Prin urmare, presiunea de poluare a apelor subterane este în interiorul perimetrului construit, intravilan.

• Cele mai multe complexe de animale sunt aproape de zona construită din perimetrul localităților și în apropierea unui curs de apă de suprafață.

• A fost utilizată rețeaua națională dezvoltată de către Administrația Apele Române pentru evaluarea concentrației de nitrați în apele subterane din zona de studiu de caz.

• La reţeaua națională, s-au adăugat campaniile de teren de măsurare a concentrației de nitrați din fântâni publice și individuale în regiunea de deal din județul Argeș. Modelul de nitrați arată că poluarea apei freatice cu nitrați este mai mult o problemă specifică de site, şi nu una difuză (puncte cu concentrație mare de nitraţi lângă puncte cu concentrație scăzută, nici o corelație cu concentrațiile mari de animale).

Activitatea 3.7: Prelucrarea statistica a chestionarelor si recomandari

privind utilizarea platformei de calcul a proiectului conform cerintelor

potentialilor utilizatori.

• Chestionarele au fost realizate în mod diferenţiat, în funcţie de tipul de utilizator (fermieri, institutii responsabile in implementarea politicilor agricole si de mediu).

• Chestionarele doresc să surprindă orizontul de asteptare al utilizatorilor referitor la problematica schimbarilor climatice si a masurilor de adaptare la acestea, în vederea agregării datelor de simulare în informaţii utile comunităţii de utilizatori.

• Opiniile exprimate sunt sintetizate si incluse in modul de prelucrare al output-ului modelelor de simulare.

Oamenii de ştiinţă prezic că, în viitor, verile vor fi mai fierbinţi şi mai uscate, şi iernile vor fi mai călduroase şi mai umede. Ce impact va avea acest lucru asupra practicilor agricole în următoarele domenii:

OAMENI DE STIINTA

0

10

20

30

40

50

60

70

80

%

Tipu

lde

cultu

ri

Soiu

risi

hibr

izi

Exec

utar

ealu

crăr

ilor

agric

ole

Aplic

area

ferti

lizan

ţilor

Con

trolu

lbol

ilorş

idă

unăt

orilo

r Rec

olte

Aban

dona

rea

tere

nulu

iag

ricol

Furn

izar

iide

info

rmaţ

ii

Alte

le

Impact foartemic

Impact mic

50/50

Impact mare

Impact foartemare

NU STIU

Oamenii de ştiinţă prezic că, în viitor, verile vor fi mai fierbinţi şi mai uscate,şi iernile vor fi mai călduroase şi mai umede. Ce impact va avea acest lucruasupra practicilor agricole în următoarele domenii:

FERMIERI

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

%

Impact foarte mic

Impact mic

50/50

Impact mare

Impact foarte mare

NU STIU

Tipu

lde

cultu

ri

Soiu

risi

hibr

izi

Exec

utar

ealu

crăr

ilor

agric

ole

Aplic

area

ferti

lizan

ţilor

Con

trolu

lbol

ilorş

idă

unăt

orilo

r

Rec

olte

Aban

dona

rea

tere

nulu

iag

ricol

Furn

izar

iide

info

rmaţ

ii

Alte

le

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

%

Oamenii de ştiinţă prezic că, în viitor, verile vor fi mai fierbinţi şi mai uscate, şi iernile vor fi mai călduroase şi mai umede. Ce impact va avea acest lucru asupra practicilor agricole în următoarele domenii:

FACTORI DECIZIONALI

Impact foartemic

Impact mic

50/50

Impact mare

Impact foartemare

NU STIU

Tipu

lde

cultu

ri

Soiu

risi

hibr

izi

Exec

utar

ealu

crăr

ilor

agric

ole

Aplic

area

ferti

lizan

ţilor

Con

trolu

lbol

ilorş

idă

unăt

orilo

r

Rec

olte

Aban

dona

rea

tere

nulu

iag

ricol

Furn

izar

iide

info

rmaţ

ii

Alte

le

Rezultate

Metoda de agregare a datelor,

Sistem informatic geografic al parametrilor utilizati de modelele de simulare a culturii;

Baza de date aferenta;

Protocol pentru determinari experimentale;

Analiza chestionare.