Impactos das mudanças climáticas na ecoclimatologia de Aleurocanthus Woglumi Ashby, 1903 (Hemiptera: Aleyrodidae) no estado do Pará

As atividades humanas que alteram as concentrações de gases de efeito estufa terão influências diretas sobre os problemas fitossanitários. A fim de minimizar tanto a perda de produção, quanto a qualidade de safras, além de orientar a escolha de estratégias de adaptação e de gestão, novos estudos para investigar os impactos das mudanças climáticas na agricultura - nas escalas espaciais e temporais - e seus patógenos são necessários. O objetivo principal deste trabalho foi investigar o impacto da mudança climática global, na ecoclimatologia da mosca-negra-dos-citrus (Aleurocanthus woglumi Ashby) no Estado do Pará. Para isso, foram analisadas as exigências térmicas da A. woglumi, desenvolvidas em laboratório e no zoneamento ecoclimatológico, com base no número de gerações do inseto a cada ano, realizado a partir de dados de temperatura do ar de 15 estações meteorológicas ao longo do estado. Em seguida, foi simulado o aumento populacional de insetos estudados, através das projeções do modelo climático global CCSM 3.0, entre os anos de 2030 e 2090. Os resultados das simulações sugerem que o número de gerações do inseto vai aumentar 50% no Estado do Pará.

Climate estimates for Eastern Amazon with OLAM model

O modelo OLAM tem como característica a vantagem de representar simultaneamente os fenômenos de escala global e regional através de um esquema de refinamento de grades. Durante o projeto REMAM o modelo foi aplicado para alguns estudos de caso com objetivo de avaliar o desempenho do modelo na estimativa do clima da região leste da Amazônia em períodos de El Niño e La Niña. Estudos de caso foram feitos para os períodos chuvosos dos anos 2010 e 2011que apresentaram condições oceânicas distintas. Inicialmente, os resultados do modelo foram comparados com dados observados da região de estudo. Os resultados mostraram que o modelo consegue representar bem os principais centros convectivos da região e adjacências, da evolução local do ciclo diurno de temperatura, e da dinâmica dos ventos. Posteriormente, a análise dos resultados mostrou que, se tivermos bons dados de condição inicial e boa representação da evolução das condições de temperatura da superfície do mar, o modelo consegue prever com antecedência de dois e três meses se uma estação chuvosa será mais seca ou úmida.