Variação sazonal do potencial da água nas folhas de cafeeiro em Mococa, SP Seasonal changes in coffee leaf water potential in Mococa, São Paulo State, Brazil

Para avaliar o potencial da água nas plantas de Coffea arabica L., foi desenvolvido um experimento em Mococa (SP), de agosto de 2005 a julho de 2006, com as cultivares Mundo Novo (MN), Obatã (OB) e Ouro-Verde (OV). As cultivares OB e OV tinham oito anos de idade, e as plantas do MN haviam sido recepadas há cinco anos. Os espaçamentos entre as plantas de MN, OB e OV foram de 3,6 x 1,0 m; 2,5 x 1,0 m e 3,5 x 0,74 m respectivamente. As avaliações dos potenciais da água das plantas na antemanhã (&#968;am) foram realizadas a cada duas semanas. O potencial da água na folha durante o período diurno (&#968;a) foi medido no final de abril. Os dados de &#968;am na folha variaram em função da quantidade de água no solo, com as oscilações decorrentes da precipitação pluvial sazonal. Os valores de &#968;am foram de -1,29; -1,60 e -1,68 MPa nos meses de estiagem e -0,06; -0,07 e -0,07 MPa nos meses de maiores precipitações para MN, OB e OV respectivamente. Esses valores são importantes para caracterizar o estado hídrico das folhas do cafeeiro ao longo do ano agrícola, visto que o período de estresse hídrico coincidiu com a fase de indução (fevereiro a junho) e maturação das gemas florais, bem como o período de maiores volumes de precipitação pluvial com a granação e maturação dos frutos.<br>In order to assess the xylem water potential in Coffea arabica L. plants, a field experiment was carried out in Mococa, São Paulo State, Brazil, from August 2005 to July 2006 with the following cultivars: Mundo Novo (MN), Obatã (OB) and Ouro-Verde (OV). The OB and OV cultivars were eight years old, and MN plants had been topped five years ago. Spacing among the plants were 3.6 x 1.0 m, 2.5 x 1.0 m and 3.5 x 0.75 m, respectively. Predawn leaf water potential (&#968;am) was measured each 15 days. Xylem water potential along the day (&#968;a) was measured at the end of April. Data concerning leaf &#968;am varied according to the soil water profile as affect by seasonal rainfall. &#968;am values were -1.29, -1.60 and -1.68 MPa during dry months and -0.06, -0.07 and -0.07 MPa during months of greater precipitations for MN, OB and OV, respectively. These values were important and relevant to Arabic coffee cultivars in order to characterize plant water status along the year, because the period of water stress was coincident with the phase of induction (February at June) and maturation of flowering buds; and the period of greater rainfall with the phase of grain filling and fruit maturation

Modelo matemático para estimativa da temperatura média diária do ar no Estado de Goiás Mathematical model for estimating daily average air temperature in Goiás, Brazil

O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo matemático de estimativa da temperatura média diária do ar no Estado de Goiás, que considera simultaneamente as variações espacial e temporal. O modelo foi desenvolvido por meio de uma combinação linear da altitude, latitude, longitude e da série trigonométrica de Fourier incompleta usando os três primeiros coeficientes harmônicos. Os parâmetros do modelo foram ajustados aos dados de 21 estações meteorológicas, por meio de regressão linear múltipla. O coeficiente de correlação resultante do ajuste do modelo foi de 0,91, e o índice de concordância de Willmott foi igual a 1. O modelo foi testado com os dados de três estações de altitudes diferentes: elevada (1.100 m), média (554 m) e baixa (431 m). O desempenho foi considerado mediano para altitudes baixas e elevadas, e muito bom para altitudes médias.<br>The objective of this work was to develop a mathematical model to predict the daily average of air temperature in Goiás, Brazil. The model was developed through a linear combination of altitude, latitude, longitude, and the incomplete trigonometric Fourier series using the first three harmonic coefficients. The parameters of the model were adjusted with data from 21 weather stations, using multiple linear regression. The resulting correlation coefficient of the model was 0.91, and the Willmott's index of agreement was close to 1. The model was tested with data from three additional weather stations at different altitudes: high (1,100 m), medium (554 m), and low (431 m). The performance of the model was reasonable for both high and low altitude stations, and very good for the medium altitude station