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Daily evaporation from 23 irrigated and rainfed crops worldwide from 2000 to 2025

Este artigo apresenta o CropET, um conjunto de dados globais que fornece estimativas diárias de evaporação para 23 culturas irrigadas e de sequeiro de 2000 a 2025 com resolução de 5 minutos de arco, o qual combina a modelagem FAO-56 com mapeamento dinâmico de culturas e dados de satélite para oferecer um recurso validado para analisar os impactos agrícolas no ciclo hidrológico.

Autores originais: Akash Koppa, Sara Bonetti

Publicado 2026-10-06

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CC BY 4.0

Autores originais: Akash Koppa, Sara Bonetti

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

A água que cai do céu e a água que retorna ao ar formam um ciclo contínuo que sustenta a vida na Terra. Este ciclo não trata apenas de chuva e rios; ele está profundamente ligado às plantas que cultivamos para nos alimentar. Quando os agricultores plantam culturas, eles alteram a forma como a água se move pela terra. Algumas culturas bebem água do solo, enquanto outras dependem de sistemas de irrigação que bombeiam água de rios ou aquíferos. À medida que a população global cresce e o clima aquece, a forma como essas culturas utilizam a água está mudando. Em alguns lugares, os campos estão se expandindo para novas áreas, enquanto em outros, o aumento do calor está tornando o ar mais sedento, puxando mais umidade do solo. Compreender exatamente quanta água as culturas consomem, e de onde vem essa água, é essencial para gerir os suprimentos de alimentos e proteger as reservas de água doce do planeta.

Para resolver este enigma, os pesquisadores Akash Koppa e Sara Bonetti criaram um novo e detalhado registro da perda diária de água das culturas em todo o mundo. Eles chamam este conjunto de dados de CropET. Ele rastreia a evaporação de vinte e três tipos diferentes de culturas, variando de arroz e trigo a soja e café, para cada um dos dias entre os anos de 2000 e 2025. O mapa cobre a Terra com uma resolução fina o suficiente para ver campos individuais, em vez de apenas regiões amplas. Ao combinar dados de satélite sobre precipitação e clima com mapas atualizados de onde as culturas estão realmente crescendo, a equipe construiu um quadro de como o uso de água agrícola mudou ao longo do tempo. Este trabalho vai além de estimativas mais antigas que tratavam as áreas de cultivo como fixas e imutáveis, oferecendo, em vez disso, uma visão dinâmica que captura a expansão real do cultivo e as mudanças climáticas.

Os pesquisadores descobriram que a quantidade total de água evaporando das culturas em todo o mundo é imensa. Para o ano de 2000, seus cálculos mostraram que as culturas liberaram cerca de 5.814 quilômetros cúbicos de água na atmosfera. Este número alinha-se de perto com outros estudos importantes, conferindo confiança de que o novo modelo é preciso. Quando decomporam este número, viram que o arroz, o trigo e o milho foram os maiores consumidores, representando juntos 40 por cento de toda a evaporação das culturas. O arroz destacou-se como a cultura que mais dependeu da irrigação, extraindo quantidades significativas de água de fontes artificiais. Em contraste, culturas como soja, mandioca e cacau dependeram quase inteiramente da chuva, mostrando pouca dependência de irrigação.

Ao longo das duas décadas cobertas pelo estudo, o padrão de uso de água mudou de forma perceptível. Em muitas partes do mundo, particularmente na Índia, no leste da China e no Sudeste Asiático, a quantidade de água evaporando das culturas aumentou. Este aumento foi impulsionado por duas forças principais: a expansão física das terras agrícolas e a crescente demanda por água causada pelo ar mais quente e seco. Nestas regiões, os agricultores plantaram mais culturas, e essas culturas beberam mais porque o calor as tornou mais sedentas. O estudo destacou que, na China e na Índia, tanto os campos dependentes de chuva quanto os irrigados contribuíram para este aumento. No entanto, a história foi diferente em outros lugares. No oeste dos Estados Unidos e em partes da América do Sul, o uso de água pelas culturas diminuiu de fato. No Vale Central da Califórnia, por exemplo, uma seca severa e novas leis de gestão de água levaram os agricultores a deixar campos em pousio, reduzindo a quantidade de água que evapora da terra.

A equipe também observou como essas mudanças ocorreram no tempo e no espaço. Descobriram que o aumento no uso de água não foi uniforme. Na África Ocidental e na savana brasileira, o aumento deveu-se quase inteiramente à expansão de culturas dependentes de chuva para novas áreas. No entanto, no centro da Índia, o aumento foi impulsionado principalmente pela irrigação. Os pesquisadores validaram seus números comparando-os com medições reais feitas a partir de torres que monitoram o vapor de água subindo do solo. Embora suas estimativas diárias fossem ligeiramente inferiores às medições das torres, os padrões gerais coincidiam bem, confirmando que o modelo captura o comportamento essencial das culturas. O estudo também observou que, para os anos de 2021 a 2025, os dados dependem das áreas de cultivo registradas em 2020, uma vez que mapas mais recentes ainda não estavam disponíveis, o que significa que os anos mais recentes refletem uma visão estática do cultivo, em vez das expansões mais recentes.

Este novo conjunto de dados oferece uma ferramenta poderosa para compreender a complexa relação entre a produção de alimentos e o ciclo da água. Ao fornecer uma visão global e diária de como as culturas utilizam a água, permite que cientistas e planejadores vejam exatamente onde e quando a expansão agrícola está remodelando os orçamentos hídricos regionais. Revela que, enquanto algumas regiões estão vendo suas culturas beberem mais devido ao clima e ao crescimento, outras estão recuando devido à escassez de água. O trabalho não apenas conta a água; ele conta uma história de como as escolhas humanas e as mudanças ambientais estão reescrevendo as regras do ciclo hidrológico da Terra, um campo de cada vez.

Resumo Técnico: Conjunto de Dados CropET

Problema
A estimativa precisa da evapotranspiração (ET) das culturas em escala global permanece um desafio científico significativo, apesar do seu papel crítico no ciclo hidrológico da Terra. Enquanto a crescente demanda agrícola e as mudanças climáticas alteraram substancialamente os balanços hídricos globais, os conjuntos de dados existentes frequentemente falham ao não distinguir explicitamente entre culturas de sequeiro e irrigadas ou carecem da resolução temporal necessária para capturar os impactos não lineares da expansão agrícola. A maioria dos produtos de ET globais baseia-se em mapas de culturas estáticos (ex: MIRCA2000) que não consideram a expansão dinâmica das áreas cultiváveis entre 2000 e 2025, nem fornecem a resolução temporal diária necessária para o gerenciamento detalhado da água e para o benchmarking de modelos.

Metodologia
Os autores apresentam o CropET, um conjunto de dados global de evapotranspiração diária para 23 classes de culturas, irrigadas e de sequeiro, abrangendo os anos de 2000 a 2025 com uma resolução espacial de 5 minutos de arco (~9,3 km no equador). O conjunto de dados é gerado utilizando um modelo de balanço de água no solo baseado na FAO-56, com os seguintes componentes principais:

Dados de Entrada: O modelo é forçado pelo MSWEP (Multi-Source Weighted Ensemble Precipitation) v2.8 e pela evapotranspiração potencial de referência (hPET) derivada da reanálise atmosférica ERA5.
Dados de Cultivo Dinâmicos: Uma inovação central é o uso do MIRCA-OS, que fornece áreas de cultivo e calendários espacialmente explícitos para 23 classes de culturas para os anos 2000, 2005, 2010, 2015 e 2020. Os autores interpolaram linearmente esses pontos de dados para criar uma série anual contínua para 2000–2025. Para 2021–2025, os dados de 2020 foram mantidos constantes devido à falta de base para extrapolação.
Física do Modelo: O modelo resolve um balanço de água no solo diariamente para cada célula de grade, cultura e subestação. Ele calcula a ET diária da cultura ( $E_c$ $E_{c}$ ) usando a equação $E_c(j) = K_c(j) K_s(j) E_0(j)$ $E_{c} (j) = K_{c} (j) K_{s} (j) E_{0} (j)$ , onde $K_c$ $K_{c}$ é o coeficiente da cultura e $K_s$ $K_{s}$ é o coeficiente de estresse hídrico.
- Coeficientes de Cultura: Regionalizados com base em seis zonas agroclimáticas para considerar as variações na duração das fases de crescimento.
- Coeficientes de Estresse: Para culturas de sequeiro, $K_s$ declina linearmente conforme a depleção de água no solo excede a fração prontamente disponível. Para culturas irrigadas, $K_s$ é fixado em 1,0, e o volume de irrigação é calculado para atender à demanda.
- Casos Especiais: O cultivo de arroz inclui ajustes específicos para saturação da zona radicular e inundação (200 mm adicionados à ET azul).
Particionamento de Saída: O conjunto de dados particiona a ET em água verde (sustentada pela precipitação) e água azul (sustentada pela irrigação).

Principais Contribuições

Dados Temporais de Alta Resolução: O CropET fornece estimativas de ET diárias, um avanço significativo em relação à resolução mensal típica de conjuntos de dados globais de água de culturas anteriores (ex: WATNEEDS, CropGBWater).
Diferenciação Explícita de Cultura e Fonte de Água: O conjunto de dados distingue entre 23 classes específicas de culturas e separa o cultivo irrigado do de sequeiro, permitindo a quantificação dos componentes de água azul e verde.
Expansão Agrícola Dinâmica: Ao integrar o MIRCA-OS, o conjunto de dados captura o impacto temporal da expansão agrícola na ET, indo além dos instantâneos estáticos de produtos globais anteriores.
Acesso Aberto: O conjunto de dados (aprox. 737 GB) e o código-fonte estão disponíveis publicamente via Zenodo e Google Drive sob licenças abertas.

Resultados e Validação

Magnitude Global: Para o ano 2000, o CropET estima uma ET agrícola global de 5.814 km³ (o Resumo nota 5.531 km³ em uma instância, mas a seção de validação especifica 5.814 km³ contra os 5.868 km³ do WATNEEDS), mostrando uma diferença de 2,8% em relação ao amplamente utilizado conjunto de dados WATNEEDS.
Padrões Espaciais: Valores elevados de ET concentram-se em regiões agrícolas intensivas, como a Planície Indo-Gangética, leste da China e o Meio-Oeste dos EUA. Arroz, trigo e milho representam 40% da ET agrícola global.
Tendências Temporais (2000–2020): O conjunto de dados revela uma mudança para anomalias padronizadas positivas na ET para a maioria das culturas, impulsionada tanto pela expansão da área quanto pelo aumento da demanda evaporativa. Arroz, milho, soja, cana-de-açúcar e palma de óleo apresentam os maiores aumentos. Por outro lado, a cevada, a beterraba sacarina e o centeio mostram tendências negativas devido à contração de área.
Validação contra WATNEEDS: As correlações espaciais entre o CropET e o WATNEEDS para o ano 2000 variam de 0,53 (cana-de-açúcar) a 0,90 (palma de óleo), com a maioria das culturas apresentando um viés percentual dentro de ±20%.
Validação contra FLUXNET: Validado contra 10 locais de covariância de fluxo (eddy covariance), o CropET alcançou uma correlação global de 0,77, um Erro Quadrático Médio (RMSE) de 1,26 mm d⁻¹ e uma Eficiência de Kling-Gupta (KGE) de 0,64. O modelo subestima sistematicamente a variabilidade dia a dia (desvio padrão normalizado < 1), provavelmente devido a desajustes de pegada espacial e dinâmicas solo-planta simplificadas, mas apresenta desempenho bem acima dos benchmarks de média.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que o CropET permite uma ampla gama de aplicações ao representar explicitamente a variabilidade temporal das áreas de cultivo e utilizar entradas climáticas baseadas em observações. Especificamente, o conjunto de dados posiciona-se como um recurso para:

Benchmarking de modelos do sistema terrestre.
Avaliação de retiradas de irrigação.
Quantificação de como a expansão agrícola remodelou os balanços de água e energia regionais.

O artigo mantém um tom modesto quanto às suas limitações, reconhecendo que os dados de 2021–2025 dependem de áreas de cultivo estáticas de 2020, o que introduz incerteza na quantificação do impacto das mudanças agrícolas recentes para esses anos específicos. Adicionalmente, o modelo não simula explicitamente a evaporação do solo nu, a perda por interceptação ou a ascensão capilar, o que pode contribuir para a subestimação observada da variabilidade diária nos locais de validação.

Resumo Técnico: Conjunto de Dados CropET

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