Mariely Lopes dos Santos

Agricultural Engineer by Universidade do Estado de Mato Grosso (UNEMAT-2015); Master in Animal Science by Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT - 2016); Doctor of Science by "Luiz de Queiroz" College of Agriculture - University of São Paulo (ESALQ / USP). Worked as a FAPED/Embrapa Pecuária Sudeste scholarship holder, acting in the determination of Agricultural Climate Risk Zoning (ZARC project) for livestock in pastures in Brazil. Has past experience in: tropical pastures; crop modeling, forage production simulation; methodology for yield-gaps in animal production systems based on tropical pastures; and climate risk zoning. Currently working as a postdoctoral scholar at the University of Kentucky (US) and part of Soybean Team within the AgMIP project (Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project), helping to coordinate a new soybean multi-model comparison and improvement study within AgMIP focused on evaluation of models with data from FACE (Free-Air CO2 enrichment) studies.

Possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade do Estado de Mato Grosso - UNEMAT (2015) - Campus de Alta Floresta; É mestre em Zootecnia pelo programa de pós-graduação da Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT (2016) - Campus de Sinop; Doutora em ciências pelo programa de pós-graduação em Ciência Animal e Pastagens da Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" - Universidade de São Paulo - ESALQ/USP (2021). Trabalhou como bolsista de estímulo à inovação pela FAPED/Embrapa Pecuária Sudeste, atuando na determinação do Zoneamento Agrícola de Risco Climático (ZARC) para pecuária em pastagens no Brasil. Tem experiência com forragicultura, manejo de pastagens, modelagem de crescimento e produção de plantas forrageiras, estimativas de indicadores de produção animal em pastagens, déficit de produção na pecuária e análise de risco climático. Atualmente, é pós-doutoranda na University of Kentucky (EUA) e faz parte da coordenação do time de soja dentro do projeto AgMIP (Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project), auxiliando a coordenar um novo estudo de comparação e melhoria de multimodelos de soja, focado na avaliação de modelos com dados de estudos FACE (enriquecimento de CO2 ao ar livre).