Monitoramento da expansão agropecuária na Região Oeste da Bahia.

A região Oeste do Estado da Bahia, tradicionalmente ocupada pela pecuária extensiva, conheceu um desenvolvimento da atividade agrícola sem precedentes nos últimos 15 anos. Essa rápida e intensa mudança no uso das terras tem produzido impactos ambientais antes inexistentes na região, tais como: erosão hídrica e eólica, perda de habitats, alteração dos povoamentos e populações faunísticas, diminuição da vazão dos rios que drenam a região, assoreamento, erosão genética e redução da biodiversidade. No atual ritmo de desenvolvimento, o volume de investimento tende a crescer, impulsionando os demais setores da economia e dos vários segmentos do agronegócio no oeste baiano. Neste contexto, surge a necessidade de maior conhecimento sobre a dinâmica de ocupação regional e as transformações ambientais decorrentes da antropização de paisagens naturais. A constituição de uma base de dados geográficos sobre a área, incluindo o mapeamento e o monitoramento do uso e cobertura das terras através de imagens de satélite contribui para avaliar a situação atual, a dinâmica em curso e o impacto de projetos de desenvolvimento regional existentes. Mais especificamente, a análise baseada em geoinformação otimiza a quantificação direta dos fenômenos mapeados e a identificação dos processos de antropização associados à expansão e intensificação agropecuária, constituindo um importante instrumento de apoio à decisão e orientação de políticas públicas que conciliem o desenvolvimento regional e a preservação dos recursos naturais remanescentes. Baseado num enfoque de sustentabilidade para o gerenciamento e o planejamento do modelo de desenvolvimento para o oeste do Estado da Bahia, o BNDES e a Embrapa Monitoramento por Satélite firmaram um contrato técnico para a constituição de uma base de dados espaciais, num esforço conjunto para viabilizar a gestão ambiental estratégica da região.

Caracterização dos solos e classes de terra para irrigação do Oeste da Bahia.

O trabalho identifica e estuda os solos do Oeste da Bahia, mais especificamente na área referente a de seis folhas do IBGE (Formosa do Rio Preto, Santa Rita de Cássia, Barreiras, Santana, São Domingos e Santa Maria da Vitória). O CD em anexo, contém os mapas: Levantamento Exploratório/Reconhecimento de Solos da Região Oeste da Bahia: legenda atualizada (Escala 1:1000.000); Classes de Terras para Irrigação: Região Oeste da Bahia (Escala 1:1000.000).

Esboço Geológico da Gleba de Machadinho D Oeste, RO.

2005

Perfil Agrossocioeconômico dos Produtores Rurais de Machadinho d?Oeste (RO), em 2002.

Divulga os resultados do amplo levantamento agrossocioeconômico realizado em Machadinho d'Oeste, Rondônia, no ano de 2002.

Análise exploratória e dinâmica espaço temporal dos sistemas de produção em Machadinho d' Oeste (RO), entre 1986 e 2005.

2007

Estudo agroecológico de agricultoras familiares de base ecológica no sudoeste da Amazônia (Outro Preto do Oeste, Rondônia).

2010

Pesquisas com fertilidade do solo em sistemas de cultivo no Oeste da Bahia ? safra 2008/2009.

2009

Potencial fertilizante e poluente dos dejetos de suínos no contexto das pequenas propriedades do Oeste de SC.

2003

Produtividade de genótipos de girassol em diferentes épocas de semeadura no oeste da Bahia.

2009

Identificação das principais pragas do girassol na região centro-oeste.

2001

Comportamento físico-químico dos solos de textura arenosa e média do oeste baiano.

O objetivo deste trabalho foi identificar as principais ocorrências de solos na região do Oeste baiano, para subsidiar com informações e propor alternativos de manejo.

SISTEMAS de produção para soja: Paraná - região do oeste.

1976

20 anos de experimentação em Integração Lavoura-Pecuária na Embrapa Agropecuária Oeste: relatório 1995-2015.

2015

Sistemas fotovoltaicos este-oeste con capacidad de almacenamiento en la industria

El objetivo de este proyecto fin de carrera es ajustar el perfil generado por un sistema fotovoltaico con orientación este-oeste que dispone de una batería al perfil de demanda de distintas industrias en Alemania. Se ha puesto especial énfasis a los siguientes paquetes de trabajo: • Comparación de la eficiencia de un sistema fotovoltaico este-oeste frente a los resultados obtenidos con la típica orientación sur • Simulación de una instalación fotovoltaica este-oeste con una batería en una industria, basada en el software MATLAB / Simulink • Optimización económica. Los resultados obtenidos muestran que nunca es económico instalar un campo fotovoltaico este-oeste en vez de una instalación con orientación sur, en caso de que la única ventaja esperada sea el ensanche de la curva de generación de potencia.

Calibración del modelo Cropsyst para simular el balance hídrico en cultivos invernales del centro oeste de Entre Ríos

El trabajo tiene por objetivo calibrar el modelo CropSyst para simular la producción de materia seca y el balance hídrico de los cultivos de trigo (Triticum aestivum L.) ciclo largo y ciclo corto, colza (Brassica napus), lino (Linum usitatissimum) y arveja proteica (Pisum sativum) en el centro oeste de Entre Ríos. Adicionalmente, se incluyó un análisis de sensibilidad de parámetros que podrían tener, a priori, un mayor impacto sobre el crecimiento y desarrollo y en especial sobre el balance hídrico. La optimización de Cropsyst se realizó utilizando datos obtenidos de un experimento a campo, realizado con un diseño en bloques completos al azar, con cuatro repeticiones. Los parámetros medidos fueron: fenología, humedad del suelo, radiación interceptada por el cultivo, biomasa, índice de área foliar, área foliar específica y rendimiento. Durante el proceso de calibración se utilizó un procedimiento iterativo para optimizar las salidas de crecimiento y desarrollo de los cultivos. Una vez optimizado el modelo agronómico se procedió a evaluar las predicciones relacionadas con el contenido de agua (cm-3 cm-3) por capas y la lámina de agua total (mm) hasta una profundidad de 50 cm. En relación con el contenido de agua se tomaron dos fechas aproximadas de observación y registro, seleccionadas en base al período crítico de cada especie y la lámina de agua total se evaluó durante todo el ciclo de los cultivos. A los efectos de simular la infiltración de agua en el suelo se usaron dos métodos incluidos en modelo: el método en cascada y el método de las diferencias finitas. En general, Cropsyst brindó estimaciones razonables en cuanto a la biomasa, intercepción de radiación y rendimiento. Las predicciones del contenido de agua en el suelo para cada profundidad resultaron poco satisfactorias. Sin embargo, cuando se consideró la lámina de agua a 50 cm. las predicciones fueron más aceptables. Con relación al análisis de sensibilidad, los parámetros evaluados no mostraron cambios significativos en la simulación del agua en el suelo ni en el resto de los indicadores analizados, sugiriendo que mejores ajustes en la predicción del contenido de agua deberían lograrse seleccionando otro tipo de parámetros. La revisión y adaptación de las funciones de pedo-transferencia para estimar los límites máximos y mínimos de almacenaje de agua en el suelo probablemente mejore los resultados obtenidos en este trabajo.