Analyse du programme de développement durable Proambiente à Juina-MT

Rapport de terrainCe texte est le rapport d'études de l'analyse du programme de développement durable Proambiente implanté dans la commune de Juina au Mato Grosso, Brésil

Implication of the PAMELA antiproton data for dark matter indirect detection at LHC

Since the PAMELA results on the "anomalously" high positron fraction and the lack of antiproton excess in our Galaxy, there has been a tremendous number of studies advocating new types of dark matter, with larger couplings to electrons than to quarks. This raises the question of the production of dark matter particles (and heavy associated coloured states) at LHC. Here, we explore a very simple benchmark dark matter model and show that, in spite of the agreement between the PAMELA antiproton measurements and the expected astrophysical secondary background, there is room for large couplings of a WIMP candidate to heavy quarks. Contrary to what could have been naively anticipated, the PAMELA pbar/p measurements do not challenge dark matter model building, as far as the quark sector is concerned. A quarkophillic species is therefore not forbidden.Owing to these large couplings, one would expect that a new production channel opens up at the LHC, through quark--quark and quark--gluon interactions. Alas, when the PDF of the quark is taken into account, prospects for a copious production fade away.Comment: 7 pages, 2 figures, captions of some figures modified, main conclusion unchange

ANÁLISE TEMPORAL DO PERÍODO CHUVOSO NA AMAZÔNIA MERIDIONAL BRASILEIRA (1971-2010)

As zonas de transição climática na parte sul do bioma amazônico compostas de áreas de florestaombrófila, floresta mesófila e vegetação de cerrado consolidaram-se nas últimas três décadas comouma das principais regiões do Brasil no que tange a produção de commodities para exportação. Poucosestudos foram conduzidos no intuito de melhor compreender a estação de chuvas com perspectiva nosregistros históricos pluviométricos, questão importante do ponto de vista econômico, ambiental esocial na região. Nesse sentido verificamos como se dão as datas do IPC (início do período chuvoso) eFPC (fim do período chuvoso) e sua duração a partir da aplicação de um método focado nos biomasem detrimento do calendário agrícola. O estudo teve como base 89 estações pluviométricas da ANApreviamente validadas em estudos anteriores. Os resultados indicam que o IPC e o FPC apresentamforte contraste entre o Bioma Amazônico e o Cerrado. A análise temporal dos registros históricossinaliza no período de 1971-2010 um IPC tardio nas décadas mais recentes com 48% das estaçõesindicando uma redução das precipitações e 60% destas um FPC mais precoce. As análises das estaçõespluviométricas em áreas desmatadas demonstram que há grande probabilidade do desmatamento sercoadjuvante do enfraquecimento do período chuvoso entre o IPC e FPC, especialmente em partes daregião nordeste do estado de Rondônia

Análise comparativa dos diferentes produtos de satélite para estimativa de precipitação na Amazônia Brasileira

Synoptic and local atmospheric circulations explain the spatiotemporal variability of rainfall in the Brazilian Amazon. This wide geographical area is characterized by a sparse and heterogeneous rain gauges network, which limits an exhaustive monitoring of rainfall. Remote sensing is then the preferred tool to fill this gap space. However, quantitative precipitation estimates (QPE) derived from spectral Infrared (IR) and Microwave (MW), or multi-channel techniques suffer from errors. Sources of uncertainty and bias of QPE may come from the sensor calibration, the algorithms and sampling of rain fields. In this thesis, the evaluation of algorithms TRMM3B42(v6), CMORPH and PERSIANN relies on a rain gauges database which reliability is assured by rigorous quality control. Over the period 2003-2009, the inter comparison of satellite products show low agreement (coefficient of determination < 0.30) with reference database in the Legal brazilian Amazon. TRMM3B42(v6) has the best performance with a correct sampling of rain fields. In addition, a case study shows that satellite QPE errors are larger in the forest, including the product MW MWCOMB. Finally, the satellite grids correction by PDF Matching allows a detailed and improved climatologically analysis compared with reference databaseLes circulations atmosphériques synoptiques et locales expliquent les variabilités spatiotemporelles des précipitations en Amazonie brésilienne. Ce vaste espace géographique est caractérisé par un réseau pluviométrique peu dense et hétérogène qui limite un suivi exhaustif des pluies. La télédétection est alors l´outil préférentiel afin de pallier cette lacune spatiale. Toutefois, les estimations quantitatives des précipitations (QPE) dérivées des domaines spectraux des infrarouges (IR) et Micro-ondes (MO), ou de techniques multi canaux souffrent d´erreurs. Les sources d´incertitudes et biais des QPE peuvent provenir de la calibration des capteurs, de l´algorithmie et de l´échantillonnage des champs de pluie. Dans cette thèse, l´évaluation des algorithmes TRMM3B42(v6), CMORPH et PERSIANN s´appuie sur une base de données pluviométriques dont la fiabilité est assurée par un contrôle de qualité rigoureux. Sur la période 2003-2009, l’inter comparaison des produits satellitaires montre un faible accord (coefficient de détermination < 0,30) avec la base de référence en Amazonie brésilienne Légale. TRMM3B42(v6) présente la meilleure performance avec un échantillonnage correct des champs de pluie. En outre, un cas d’études montre que les erreurs des QPE par satellite sont plus importantes en milieu forestier, notamment pour le produit MO MWCOMB. Enfin, la correction des grilles satellitaires par PDF Matching permet de réaliser une analyse climatologique approfondie et améliorée par rapport à la base de référenceCirculações atmosféricas sinóticas e locais explicam a variabilidade espaço-temporal das chuvas na Amazônia brasileira. Esta vasta área geográfica é caracterizada por uma rede pluviômetrica heterogênea, o que limita um monitoramento exaustivo da chuva. O sensoriamento remoto é então a ferramenta adequada para preencher este espaço vazio. No entanto, estimativas quantitativas de precipitação (QPE) derivadas do espectro Infravermelho (IR) e Microondas (MO), ou técnicas multi-canais sofrem erros. Fontes de incerteza e de viés das QPE podem vir a partir da calibração de sensores, dos algoritmos e da amostragem de chuva. Nesta tese, a avaliação dos algoritmos TRMM3B42(v6), PERSIANN e CMORPH se baseia em um banco de dados pluviométricos cujo a confiabilidade assegurada por rigoroso controle de qualidade. Durante o período 2003-2009, a comparação dos produtos de satélite mostram baixa concordância (coeficiente de determinação < 0,30) com a base de referência na Amazônia brasileira Legal. TRMM3B42(v6) tem o melhor esempenho com uma amostragem correta da chuva. Além disso, um estudo de caso mostra que os erros das QPE por satélite são maiores na floresta, incluindo o produto MO MWCOMB. Finalmente, a correção das grades de satélite por PDF Matching permite uma análise climatológica detalhada e melhorada em relação a base de referênci

Analyse comparative des données pluviométriques in-situ vs les produits satellitaires TRMM3B42 pendant la saison des pluies au Mato Grosso.

International audienceThe validation of the algorithm TRMM3B42 is made from a hundred stations operated by the ANA across Mato Grosso for January of 2005 to 2008. Each precipitate volume in a grid cell satellite (0,25 ° * 0, 25 °) is compared statistically with the values of specific ground data. There is an average correlation R of 0.67 over the period studied. Bias and RMSD means are respectively 0.24 mm and 18.11 mm. The SKILL are fairly low, others techniques for validation of rainfall algorithms are then considered. The temporal analysis of statistical criteria shows that there is noticeable variation of quantitative estimates of rainfall by satellite as a function of time intervals.La validation de l'algorithme TRMM3B42 est réalisée à partir d'une centaine de stations gérées par l'ANA à l'échelle du Mato Grosso pour les mois de janvier de 2005 à 2008. Chaque volume précipité d'une cellule de la grille satellitaire (0,25°*0 ,25°) est comparé statistiquement aux valeurs ponctuelles des données au sol. On relève une corrélation moyenne R de 0,67 sur la période étudiée. Les biais et les RMSD moyens sont respectivement de 0,24 mm et de 18,11 mm. Les SKILL sont cependant faibles; d'autres techniques de validation d'algorithmes de précipitations sont alors envisagées. A partir de l'analyse temporelle des critères statistiques, on note des variations quantitatives des estimations des précipitations par satellite en fonction des intervalles de temps considérés

Influence des surfaces terrestres sur l'erreur d'estimation des précipitations quotidiennes par satellite en Amazonie brésilienne

International audienceQuantitative precipitation estimates by remote sensing are performed on two areas with different physical properties: a forest area and deforested area in the Brazilian Amazonia. Rainfall ground data are used as a reference for validation of the merged satellite product CMORPH and the microwave product MWCOMB. The statistical results show larger errors for both satellite products over forest area. On this land surface, precipitation estimates by microwave are relatively inaccurate.L'estimation quantitative des précipitations par satellite est réalisée sur deux zones aux propriétés physiques différentes : une zone forestière et une zone déforestée en Amazonie Brésilienne. Les données pluviométriques au sol servent de référence aux validations du produit satellitaire multi-sources CMORPH et du produit micro-ondes MWCOMB. Les résultats statistiques montrent des erreurs plus importantes pour les deux produits satellitaires sur la zone forestière. Sur cette surface terrestre, les estimations des précipitations par micro-ondes sont relativement erronées

Analyse comparative des données pluviométriques in-situ vs les produits satellitaires TRMM3B42 pendant la saison des pluies au Mato Grosso.

International audienceThe validation of the algorithm TRMM3B42 is made from a hundred stations operated by the ANA across Mato Grosso for January of 2005 to 2008. Each precipitate volume in a grid cell satellite (0,25 ° * 0, 25 °) is compared statistically with the values of specific ground data. There is an average correlation R of 0.67 over the period studied. Bias and RMSD means are respectively 0.24 mm and 18.11 mm. The SKILL are fairly low, others techniques for validation of rainfall algorithms are then considered. The temporal analysis of statistical criteria shows that there is noticeable variation of quantitative estimates of rainfall by satellite as a function of time intervals.La validation de l'algorithme TRMM3B42 est réalisée à partir d'une centaine de stations gérées par l'ANA à l'échelle du Mato Grosso pour les mois de janvier de 2005 à 2008. Chaque volume précipité d'une cellule de la grille satellitaire (0,25°*0 ,25°) est comparé statistiquement aux valeurs ponctuelles des données au sol. On relève une corrélation moyenne R de 0,67 sur la période étudiée. Les biais et les RMSD moyens sont respectivement de 0,24 mm et de 18,11 mm. Les SKILL sont cependant faibles; d'autres techniques de validation d'algorithmes de précipitations sont alors envisagées. A partir de l'analyse temporelle des critères statistiques, on note des variations quantitatives des estimations des précipitations par satellite en fonction des intervalles de temps considérés

Controle de qualidade dos dados diários de chuva na Amazônia Legal brasileira (1998-2009)

http://sic2011.com/sic/arq/68145907326576814590732.pdfInternational audienceThe reports of rainfall data can be altered for technical or human reasons. This study presents an approach to detect erroneous raingauges data in Legal Brazilian Amazon over the period (1998-2009). We examine the precipitation data from a target station with those of nearby stations belonging to a buffer. This buffer of 260 km is determined from the decorrelation of rainfall data versus the distance between the raingauges. Differences normalized of nine statistical criteria of a given station with the average of these criteria of nearby raingauges are calculated to build a risk index. This risk index shows a gloal quality of rainfall data used.Os relatórios dos dados de precipitação podem ser alterados por razões técnicas ou humanas. Esse estudo apresenta uma metodologia para detectar dados errôneos nos medidores na Amazônia Legal brasileira ao longo do período (1998-2009). Examinamos os dados de precipitação de uma estação com os de estações vizinhas pertencentes a um buffer. Esse buffer de 260 km é determinado a partir da decorrelação dos dados de precipitação com base na distância entre os pluviômetros. As diferenças normalizadas entre nove critérios estatísticos de uma estação e a média desses critérios das estações próximas são calculadas para construir um índice de risco. Esse índice de risco representa a qualidade global dos dados pluviométricos utilizados

ANÁLISE GEOSTÁSTICA DAS PRECIPITAÇÕES MENSAIS NA AMAZÔNIA BRASILEIRA.

National audienceThe validation of TRMM-3B43 algorithm is performed using ground data available from January 2000 to December 2008 in the Brasilian Amazon. The statistical results of the validation allow to consider spatio-temporal variations of precipitation in Mato Grosso. Bias and error ratios means, independent of rainfall intensities, correctly detect seasonal patterns and alternating rainy seasons and dry seasons. Furthermore, the spatial statistics of these criteria highlights the climatic gradients for these periods. This study should be completed by an inter-comparison of global and regional precipitation satellite products in the Brazilian Amazonia.A validação do algoritmo TRMM-3B43 é realizada utilizando dados de campo disponíveis a partir de janeiro 2000 a dezembro de 2008 na Amazônia brasileira. Os resultados estatísticos da validação permitem fazer analises espaço-temporais das precipitaçãoes em Mato Grosso. Os razoes dos viés médios e os razoes dos erros médios, independentes da intensidade da precipitação, detectam corretamente os padrões sazonais e a mudança das estações chuvosas e secas. Além disso, a estatística espacial desses critérios, destaca os gradientes climáticos para esses dois períodos. Este estudo deve ser complementado por uma intercomparação de métodos de estimativa de precipitação global e regional em toda a Amazônia brasileira