p As previsões de rendimento da safra são um dos principais impulsionadores da economia regional e dos mercados financeiros, impactando quase toda a cadeia de abastecimento agrícola. É por isso que os economistas, pesquisadores agrícolas, agências governamentais, e empresas privadas estão trabalhando para melhorar a precisão dessas previsões. p O relatório mensal do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos da América e Estimativas de Demanda Agrícola (WASDE) prevê a produção de final de temporada com base em pesquisas e análises de fazendeiros em tempo real do Serviço Nacional de Estatísticas Agrícolas do USDA (NASS), e é considerado por muitos como o padrão ouro para previsões de rendimento. Mas pesquisadores da Universidade de Illinois desenvolveram um novo método que supera as estimativas WASDE do USDA, de forma cientificamente rigorosa e reproduzível.

p "Usando previsões sazonais e dados de satélite, desenvolvemos um sistema de previsão de produção muito avançado para os níveis nacional e municipal. Nossa pesquisa demonstra que podemos fazer melhor do que a estimativa em tempo real do USDA, "diz Kaiyu Guan, investigador principal no Cartas de pesquisa geofísica estude, e professor assistente do Departamento de Recursos Naturais e Ciências Ambientais (NRES) da U of I e professor da Blue Waters no National Center for Supercomputing Applications (NCSA).

p Guan e seus colegas não são os primeiros a usar dados de satélite para tentar prever o rendimento das safras, mas seu uso combinado de previsão climática sazonal, junto com informações de crescimento de safra de imagens de satélite, é único.

p O estudo avaliou a precisão de final de temporada de fontes de dados individuais e combinadas em comparação com a previsão de produção nacional de milho nos relatórios mensais do USDA WASDE.

p "Em comparação com o uso de informações climáticas históricas para o futuro desconhecido, que é o que a maioria das pesquisas anteriores se baseia, usando a previsão do clima sazonal dos Centros Nacionais de Previsão Ambiental da NOAA deu um melhor desempenho de previsão, especialmente na redução das incertezas, "diz Bin Peng, o principal autor deste estudo e associado de pesquisa de pós-doutorado em NRES e NCSA.

p Guan acrescenta, "Mas se usarmos apenas dados de previsão do clima sazonal - temperatura, chuva, e déficit de pressão de vapor - nossas previsões não foram melhores do que as do USDA. Foi somente quando adicionamos os dados de satélite que começamos a ver a melhoria. É uma indicação clara de que os dados de satélite são extremamente úteis neste caso. "

p A nova abordagem permite que previsões de final de temporada mais precisas sejam feitas no início da temporada. No final da estação de cultivo, quando a colheita do milho estiver completa, é possível olhar para trás e avaliar a precisão da previsão de cada mês anterior. Entre 2010 e 2016, por exemplo, o relatório WASDE de junho estava desativado, na média, em 17,66 alqueires por acre. Pelo mesmo período, O sistema de Guan e Peng estava errado apenas em 12,75 alqueires por acre. Em agosto, WASDE estava desviado em uma média de 5,63 alqueires por acre, enquanto o sistema de Guan e Peng reduziu o número para 4,37.

p "Melhorar nossa capacidade de prever o rendimento da safra é realmente importante para muitas aplicações. Os agricultores querem saber essas informações porque estão diretamente relacionadas ao preço que podem esperar. A previsão econômica e os preços de mercado de commodities para milho e soja dependem dessas informações. Também logística:As empresas de grãos precisam descobrir quais locais estão produzindo grãos e quanto. Eles têm a capacidade de coletar e processar? O seguro agrícola depende dessas informações. também. É um problema com muito significado prático, "Guan diz.

p “O novo sistema está implementado em Blue Waters, um dos supercomputadores mais avançados dos EUA, ", diz Peng." Precisamos de uma instalação de computação de alto desempenho como a Blue Waters para processar a enorme quantidade de previsões climáticas sazonais e dados de satélite. "

p O artigo, "Benefícios da previsão do clima sazonal e dados de satélite para prever a produção de milho dos EUA, "é publicado em Cartas de pesquisa geofísica .