Etapa I Bases para coleta, manipulação e geração de dados

O tempo pode ser definido como o estado da atmosfera em determinado instante e lugar, e o clima definido como um tempo médio, ou seja, um conjunto de condições normais que dominam uma região observada durante certo intervalo de tempo (CASALI et al., 2008). A previsão das condições climáticas futuras ainda é relativamente incerta e seu impacto é difícil de controlar ou inverter quando as condições ocorrem fora dos limites habituais.

No contexto da variabilidade ou mudança climática, é importante que a informação climática usada para planejar sistemas agrícolas seja de caráter conciso, que expressem o estado atmosférico real (SALINGER et al., 2000; DE LA CASA & OVANDO, 2014).

Pela diversidade de locais a estudar e das técnicas utilizadas nesses trabalhos, existem ainda regiões de grande importância agrícola e económica que carecem de informações climatológicas.

A ausência ou diminuição da qualidade das informações da pesquisa, diminuem a sua precisão ou introduzem viés significativo em previsões, por isso os zoneamentos agrícolas são feitos apoiando-se fortemente em dados globais e georreferenciados do clima, do solo e do terreno, disponíveis e combinados em bancos de dados e pacotes de softwares, que são gerados a partir de interpolações (BATTAGLIA et al., 2002; FISCHER et al., 2012; RAMALHO FILHO & BEEK, 1995; RAMALHO FILHO et al., 2010). Segundo Mani & Ferreira (2003) e Fischer et al. (2012) o ajuste de séries históricas de dados em função da longitude, latitude, por meio de regressão e interpolações possibilitam a estimativa de variáveis climáticas mínimas,

médias e máximas para os períodos decendiais, mensais e anuais, com aceitável grau de precisão.

Neste trabalho, os dados extraídos incluíam dois grupos: [1] os dados do meio ambiente envolvente à cultura (clima e solo), e [2] os dados fenológicos da cultura de milho (requisitos da cultura específica).

A avaliação dos requisitos do milho foi realizada com base no conhecimento das necessidades da cultura, levantadas através da revisão da literatura nas bases cientificas internacionais. Realçando que relativamente à Angola e como confirma CEIC (2016) existe grande dificuldade em encontrar dados, pela debilidade estatística e pela questão da literatura que quase não existe.

Os dados climáticos, nomeadamente os de temperaturas (média, máxima e mínima), precipitação e radiação solar; e os dados de solo, que incluíram a textura (teores de argila, silte e areia), a profundidade de enraizamento do solo e topografia (altitude e declividade), foram extraídos de um conjunto de bases de dados climatológicos e de solos internacionais e que foram selecionadas a partir de um determinado critério.

Portanto, o critério de seleção das bases de dados utilizadas neste trabalho fundamentou-se nas opiniões e sugestões de técnicos e especialistas da área. Foram efetuadas visitas em duas entidades subordinadas a Faculdade de Engenharia Agrícola - Universidade Estadual de Campinas (FEAGRI-UNICAMP) e Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz - Universidade de São Paulo (ESALQ-USP). Segundo o Laboratório de Geoprocessamento (LABGEO – FEAGRI, 2017) e o Laboratório de Engenharia de Biossistemas (LEB – ESALQ, 2017), as bases por categoria que apresentam maior consistência dos seus dados são: ECMWF (Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio-Alcance), SRTM (Missão de Topografia de Radar do Shuttle), HWSD (Base de Dados Mundial Harmonizada de Solos).

Do ECMWF, a partir do recorte de uma área de retangular de 114 pontos

rasters que representavam as 114 estações meteorológicas distribuídas no território

de Angola foram extraídos os parâmetros regionais climáticos em períodos decendiais que incluíram temperaturas (média, máxima e mínima), precipitação e radiação solar.

Esses parâmetros decendias com uma série histórica de 31 anos (1974-2005) na abrangência de 0,40 graus.

Da SRTM, foram obtidos a partir do modelo de elevação digital (DEM) os valores da declividade (expressa em porcentagem) e da altitude (expressas em metros), utilizando-se uma resolução de arco de 3 segundos em coordenadas geográficas World Geodetic System (GCS-WGS 1984) de aproximadamente 90 metros/pixel cobrindo mais de 100% do território de Angola.

Da HWSD (que é resultado de uma colaboração entre o Fundo das Nações Unidas para Alimentação (FAO), do Instituto Internacional de Análise de Sistemas Aplicados (IIASA), da Informação Geral Sobre Solos (ISRIC), do Instituto de Ciência do solo da Academia Chinesa de Ciências (ISSCAS) e o Centro Comum de Pesquisa da Comissão Europeia (CCI)) e da literatura sobre os solos de Angola foram extraídos a partir dos mesmos 114 pontos shape, os dados dos teores de argila, silte, areia e da profundidade de enraizamento. Esses dados das unidades de mapeamento em quadros de 30 segundos de arco, combinam atualizações regionais e nacionais de informações do solo de todo território angolano.

Os parâmetros de entrada extraídos das bases de dados e o momento em que eles foram requeridos estão apresentados na figura 16.

FIGURA 16 – DESENVOLVIMENTO DA ETAPA I FONTE: Elaborado pelo Autor (2017)

Após manipulação e disponibilização de todos os parâmetros regionais, eles foram convertidos em arquivos de formato EXCEL, para permitir a utilização dos softwares MatLAB 2016b e ArcGIS 10.5. Estes dois softwares foram usados para determinar todas as variáveis de estimativas e para espacialização das camadas de mapas respectivamente.

Realçar que a utilização do MatLAB (MATrix LABoratory) justifica-se por se tratar de um software interativo de alto desempenho voltado para o cálculo numérico, integrando análise numérica e cálculo com matrizes. Ele representou uma ferramenta essencial pelo extenso conjunto de dados que se processou. E o EXCELL pela maior facilidade de conversação com as mais variadas linguagens de softwares inclusive sistemas SIG, servindo de ponte entre o MatLAB e o ArcGIS.

Portanto, todo o processo de determinação das estimativas está apresentado na secção a seguir.