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A economia do espa�o das culturas alimentares face �s altera��es clim�ticas

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Estes modelos integram componentes climáticas, hidrológicas e de culturas para compreender e prever as interacções complexas dos sistemas agrícolas e as suas respostas às variáveis climáticas. Ao utilizar esta abordagem, os decisores políticos, os investigadores e as partes interessadas podem obter uma visão abrangente das potenciais consequências das alterações climáticas no crescimento das culturas, na disponibilidade de água, na fertilidade do solo e no rendimento global das culturas. No entanto, existem desafios na aplicação desta abordagem, incluindo a fiabilidade dos dados; a escassez de dados completos a longo prazo; a falta de informações experimentais sobre as espécies de culturas, especialmente as variedades locais; recursos de investigação inadequados; falta de conhecimentos especializados em matéria de abordagens de modelização; falta de testes; testes inexactos; calibração; e incertezas do modelo. Além disso, para fazer face às limitações e aos desafios da aplicação desta abordagem, é necessário melhorar a disponibilidade e a fiabilidade dos dados, o método de recolha e a qualidade dos dados, a fim de garantir a exatidão da simulação e da previsão.
Estes modelos integram componentes climáticas, hidrológicas e de culturas para compreender e prever as interacções complexas dos sistemas agrícolas e as suas respostas às variáveis climáticas. Ao utilizar esta abordagem, os decisores políticos, os investigadores e as partes interessadas podem obter uma visão abrangente das potenciais consequências das alterações climáticas no crescimento das culturas, na disponibilidade de água, na fertilidade do solo e no rendimento global das culturas. No entanto, existem desafios na aplicação desta abordagem, incluindo a fiabilidade dos dados; a escassez de dados completos a longo prazo; a falta de informações experimentais sobre as espécies de culturas, especialmente as variedades locais; recursos de investigação inadequados; falta de conhecimentos especializados em matéria de abordagens de modelização; falta de testes; testes inexactos; calibração; e incertezas do modelo. Além disso, para fazer face às limitações e aos desafios da aplicação desta abordagem, é necessário melhorar a disponibilidade e a fiabilidade dos dados, o método de recolha e a qualidade dos dados, a fim de garantir a exatidão da simulação e da previsão.

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