Impact of Climate Change on Cassava Yield in Guapimirim, State of Rio de Janeiro, Southeast Brazil

Global warming has changed the climate in many parts of the world and affected ecosystems due to anthropogenic greenhouse gas (GHG) emissions that contribute to the rise in the surface temperature of the planet. Rising temperatures have important effects on agriculture, which accounts for one- third of Brazil's economy. This study assesses the impact of climate change over agriculture on cassava yield in Guapimirim city, State of Rio de Janeiro, Southeast Brazil. Bias corrected climate simulation performed from the nested model Eta-HadGEM2-ES was used to reproduce the climate data observed in the region and for climate projections under Representative Concentration Pathways (RCPs) 4.5 and 8.5 scenarios. Simulated rainfall and evapotranspiration for the period between 1961 and 1990 was compared to the observation period and, showed a correlation with R² = 0.99 and the Average Absolute Percentage Error was less than 5.0%. The effect of climate projections on water stress during crop development was estimated using the Thornthwaite-Mather (TM) soil water balance adapted for crops. Rainfall and actual evapotranspiration projections for the three thirty-year periods 2011-2040, 2041-2070, 2071-2100 served as the basis for the assessment of the Water Requirement Satisfaction Index (WRSI) and Yield Reduction (YR) for cassava crop. Projections show significant cassava yield losses around 8.6 and 9.7 ton ha-1, respectively, under RCPs 4.5 and 8.5. This approach allows exploratory analysis applied to support crop management decision-making and irrigation strategies for sustainable agriculture and to increase crop yield in the face of impacts of climate change.

Espacialização da temperatura do ar anual no estado de Alagoas com diferentes modelos digitais de elevação e resoluções espaciais

The aim of this study was to establish a digital elevation model and its horizontal resolution to interpolate the annual air temperature for the Alagoas State by means of multiple linear regression models. A multiple linear regression model was adjusted to series (11 to 34 years) of annual air temperatures obtained from 28 weather stations in the states of Alagoas, Bahia, Pernambuco and Sergipe, in the Northeast of Brazil, in function of latitude, longitude and altitude. The elevation models SRTM and GTOPO30 were used in the analysis, with original resolutions of 90 and 900 m, respectively. The SRTM was resampled for horizontal resolutions of 125, 250, 500, 750 and 900 m. For spatializing the annual mean air temperature for the state of Alagoas, a multiple linear regression model was used for each elevation and spatial resolution on a grid of the latitude and longitude. In Alagoas, estimates based on SRTM data resulted in a standard error of estimate (0.57 º C) and dispersion (r2 = 0.62) lower than those obtained from GTOPO30 (0.93ºC and 0.20). In terms of SRTM resolutions, no significant differences were observed between the standard error (0.55 °C; 750 m - 0.58 ºC; 250m) and dispersion (0.60; 500 m - 0.65; 750 m) estimates. The spatialization of annual air temperature in Alagoas, via multiple regression models applied to SRTM data showed higher concordance than that obtained with the GTOPO30, independent of the spatial resolution.O objetivo do presente trabalho foi estabelecer o modelo digital de elevação e sua resolução horizontal para interpolar a temperatura do ar anual para o estado de Alagoas via modelos de regressão linear múltipla. Ajustou-se um modelo de regressão linear múltipla a séries (11 a 34 anos) de temperatura do ar anual de 28 estações meteorológicas dos estados de Alagoas, Bahia, Pernambuco e Sergipe, em função da latitude, longitude e altitude. Os modelos de elevação considerados nas análises foram o SRTM e o GTOPO30, com resoluções originais de 90 e 900 m, respectivamente. O SRTM foi reamostrado para as resoluções de 125, 250, 500, 750 e 900 m. Na espacialização da temperatura do ar para Alagoas, utilizou-se da regressão linear múltipla aplicada a cada modelo de elevação e resolução espacial e a um grid com a latitude e longitude. Para Alagoas, as estimativas baseadas no SRTM mostraram erro padrão de estimativa (0,57 ºC) e dispersão (r2 = 0,62) inferiores às obtidas pelo GTOPO30 (0,93 ºC e 0,20). No caso das resoluções do SRTM, não se observaram diferenças significativas entre o erro padrão (0,55 ºC; 750 m-0,58 ºC; 250m) e a dispersão (entre 0,60 - 500 m e 0,65 - 750 m) das estimativas. A espacialização da temperatura do ar anual para Alagoas via modelos de regressão múltipla aplicados ao SRTM mostra concordância superior à obtida com o GTOPO30, independente da resolução espacial

Mapping annual air temperature in Alagoas state, Brazil, with different digital elevation models and spatial resolutions

O objetivo do presente trabalho foi estabelecer o modelo digital de eleva\ue7\ue3o e sua resolu\ue7\ue3o horizontal para interpolar a temperatura do ar anual para o estado de Alagoas via modelos de regress\ue3o linear m\ufaltipla. Ajustou-se um modelo de regress\ue3o linear m\ufaltipla a s\ue9ries (11 a 34 anos) de temperatura do ar anual de 28 esta\ue7\uf5es meteorol\uf3gicas dos estados de Alagoas, Bahia, Pernambuco e Sergipe, em fun\ue7\ue3o da latitude, longitude e altitude. Os modelos de eleva\ue7\ue3o considerados nas an\ue1lises foram o SRTM e o GTOPO30, com resolu\ue7\uf5es originais de 90 e 900 m, respectivamente. O SRTM foi reamostrado para as resolu\ue7\uf5es de 125, 250, 500, 750 e 900 m. Na espacializa\ue7\ue3o da temperatura do ar para Alagoas, utilizou-se da regress\ue3o linear m\ufaltipla aplicada a cada modelo de eleva\ue7\ue3o e resolu\ue7\ue3o espacial e a um grid com a latitude e longitude. Para Alagoas, as estimativas baseadas no SRTM mostraram erro padr\ue3o de estimativa (0,57 \ubaC) e dispers\ue3o (r2 = 0,62) inferiores \ue0s obtidas pelo GTOPO30 (0,93 \ubaC e 0,20). No caso das resolu\ue7\uf5es do SRTM, n\ue3o se observaram diferen\ue7as significativas entre o erro padr\ue3o (0,55 \ubaC; 750 m-0,58 \ubaC; 250m) e a dispers\ue3o (entre 0,60 - 500 m e 0,65 - 750 m) das estimativas. A espacializa\ue7\ue3o da temperatura do ar anual para Alagoas via modelos de regress\ue3o m\ufaltipla aplicados ao SRTM mostra concord\ue2ncia superior \ue0 obtida com o GTOPO30, independente da resolu\ue7\ue3o espacial.The aim of this study was to establish a digital elevation model and its horizontal resolution to interpolate the annual air temperature for the Alagoas State by means of multiple linear regression models. A multiple linear regression model was adjusted to series (11 to 34 years) of annual air temperatures obtained from 28 weather stations in the states of Alagoas, Bahia, Pernambuco and Sergipe, in the Northeast of Brazil, in function of latitude, longitude and altitude. The elevation models SRTM and GTOPO30 were used in the analysis, with original resolutions of 90 and 900 m, respectively. The SRTM was resampled for horizontal resolutions of 125, 250, 500, 750 and 900 m. For spatializing the annual mean air temperature for the state of Alagoas, a multiple linear regression model was used for each elevation and spatial resolution on a grid of the latitude and longitude. In Alagoas, estimates based on SRTM data resulted in a standard error of estimate (0.57 \uba C) and dispersion (r2 = 0.62) lower than those obtained from GTOPO30 (0.93\ubaC and 0.20). In terms of SRTM resolutions, no significant differences were observed between the standard error (0.55 \ub0C; 750 m - 0.58 \ubaC; 250m) and dispersion (0.60; 500 m - 0.65; 750 m) estimates. The spatialization of annual air temperature in Alagoas, via multiple regression models applied to SRTM data showed higher concordance than that obtained with the GTOPO30, independent of the spatial resolution

Área foliar de mudas de urucum (Bixa orellana L.) estimada por diferentes métodos: uma análise comparativa

Leaf area (LA) determination of the crops is a parameter indicative of growth and yield, and precise and accurate methods for its estimation are very important. Urucum (Bixa orellana L.) is an arboreal species, native to the Amazon Rainforest and Atlantic Forest, with economic importance due to its natural dye seed extracts. Thus, the aim of this paper is to compare different methods for LA determination in Urucum seedlings. To do so, the planimetric method was considered the standard method and its equivalence to the method based in leaf size parameters — length (L) and width (W) — and the scanner method were tested. In the method based in leaf size parameters, the f of 0.64 was previously adjusted for the annatto by regression analysis between LA and the C xL product. In the scanner method, the ImageJ app was used to determine the LA. Linear regression without intercept between LA through the standard method and LA estimated through each alternative method was used to check the conformity between the results. Leaf size and scanner methods were equivalent to the standard method (5% error probability) and equivalent to each other (1% error probability). Thus, these methods can be reliably used for estimating the Urucum leaf area. However, the dimension method has practical advantages compared to the others as it is a non-destructive method.A determinação da área foliar (AF) das culturas é um parâmetro indicativo do crescimento e da produtividade, sendo a busca por métodos precisos e exatos para a sua estimativa de extrema importância. O urucum (Bixa orellana L.) é uma espécie arbórea nativa da Floresta Amazônica e da Mata Atlântica, cuja importância econômica está relacionada ao corante natural extraído de suas sementes. Assim, o presente estudo objetivou comparar diferentes métodos para determinação da AF em mudas de urucum. Para isso, o método planimétrico foi considerado padrão e, com base nele, testou-se a equivalência em relação aos métodos das dimensões foliares — comprimento (C) e largura (L) — e ao scanner. No método das dimensões foliares o fator de forma (f) de 0,64 foi ajustado previamente para o urucum por meio da análise de regressão entre AF e o produto C x L. No método do scanner, utilizou-se o aplicativo ImageJ para determinar a AF. A regressão linear sem intercepto entre AF do método padrão e AF estimada por cada método alternativo foi utilizada para verificar a concordância dos resultados. Os métodos das dimensões foliares e do scanner foram equivalentes ao método padrão (5% de probabilidade de erro) e equivalentes entre si (1% de probabilidade de erro). Assim, verificou-se que esses métodos podem ser empregados com segurança na estimativa da área foliar do urucum. Contudo, o método das dimensões apresenta vantagens práticas em relação aos outros por ser não destrutivo

SÉRIES CLIMÁTICAS EM GRADE DE PRECIPITAÇÃO E TEMPERATURA DO AR EM REGIÃO DE RELEVO COMPLEXO

Avaliaram-se séries climáticas (1960-91) de precipitação e temperatura do ar mensal de produtos em grade em relação às séries desses elementos observadas em estações meteorológicas do estado do Rio de Janeiro. As séries climáticas observadas foram obtidas nas estações do Instituto Nacional de Meteorologia, localizadas no estado do Rio de Janeiro. As séries dos produtos em grade foram extraídas nos pontos de grade (resolução 0,5 o x 0,5o) dos produtos do Global Precipitation Climatology Center (GPCC), The Global Historical Climatology Network (GHCN) ou Universidade de Delaware (UDEL) mais próximos das estações em estudo. Avaliou-se a precisão (coeficiente de determinação – r²) e exatidão (índice de concordância de Willmott – d e Raiz do Quadrado Médio do Erro - RQME) de cada produto em grade em relação às séries observadas. Os produtos em grade de precipitação (GPCC e UDEL) não tiveram precisão satisfatória (r² 0,59 - GPCC e d > 0,58 - UDEL) foi superior à precisão. Os erros observados para precipitação foram entre 59,5 e 125,8 mm. As séries em grade de temperatura tiveram maior precisão (r² > 0,41 - GHCN e r² > 0,35 - UDEL) e exatidão similar (d > 0,58 - GHCN e d > 0,65 - UDEL), com RQME entre 1,11 e 3,98 oC. Foram identificadas associações que elevam o erro dos produtos em grade para a região, tais como, o elevado gradiente altitudinal da área de estudo e o efeito continentalidade/maritimidade. Dentre os produtos em grade de precipitação, o GPCC apresentou melhor desempenho (maior precisão e exatidão) em relação à UDEL na maior parte das estações, enquanto para temperatura do ar, as séries em grade da UDEL se sobressaíram em comparação ao GHCN. É necessário desenvolver produtos climáticos de precipitação e temperatura do ar em grade precisos e exatos com alta resolução para o estado do Rio de Janeiro

Análise de séries temporais da soja: Estudo de caso utilizando modelos FAO-56 e ISNA

A disponibilidade de água doce é elemento essencial ao agronegócio. Portanto, o manejo correto desse recurso requer tecnologias que garantam usosracionais por meio do monitoramento e processamento de dados meteorológicos e parâmetros do solo e da cultura a fim de quantificar o balanço hídrico do solo e a evapotranspiração com o objetivo de aumentar a produtividade. O presente estudo tem como objetivo avaliar e analisar séries temporais na cultura da soja, utilizando a plataforma AgroSAD. Essa plataforma é uma ferramenta da área de Agricultura Digital capaz de processar grandes volumes de dados meteorológicos e gerar relatórios, gráficos e indicadores baseados em modelos matemáticos de processos relacionados ao sistema solo-planta-atmosfera. A plataforma adota o modelo do Kc dual [1] e o método de Penman-Montheih para estimativa da evapotranspiração de referência. O estudo de caso utilizou a cultura da soja e séries de dados para avaliação dos modelos computacionais. O processamento dos dados produziu informações que podem ser facilmente consumidas pelos usuários finais sob forma de visualização gráfica e dashboards. Verificou-se que a solução pode auxiliar na tomada de decisão e oferecer as estimativas do balanço hídrico da cultura avaliada.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Manejo da densidade de plantas durante a produção de mudas em viveiro

The objective of the study was to optimize the seedling density during the seedling production. To do so, the experiment was conducted through the production of seedlings of a hybrid of Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis, comprising seven treatments and four replicates of 70 plants per plot. Each treatment consisted of reducing the density of seedlings in the plot in half at different times during the production process. The seedlings were produced in polypropylene tubes with 55 cm³ of volumetric capacity. Density reductions were performed at 30, 45, 60, 75, 90, 105 or 120 days after sowing. In order to obtain subsidies to optimize the plant density management during the seedling production, leaf area index determinations were conducted at 100 days after sowing, and plant height, stem diameter, height/diameter, shoot dry mass, dry mass of roots, total dry mass, dry mass ratio of shoot/root dry mass and Dickson quality index of 20 plants per plot were evaluated at the end of the production cycle at 120 days. Based on the results, it is verified that the reduction of density at different times changes the growth characteristics of the seedlings, and considering a 120-day production cycle, it is recommended to reduce the density by half between 60 and 75 days after sowing, since for all characteristics evaluated, this was the time interval that provided better characteristics to the seedlings produced.O objetivo do estudo foi otimizar a densidade de plantas em canteiro durante a produção de mudas em tubetes. Para isso, o experimento foi conduzido por meio da produção de mudas seminais de um híbrido de Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis, composto por sete tratamentos e quatro repetições de 70 plantas por parcela. Cada tratamento consistiu na redução da densidade de mudas no canteiro pela metade em diferentes momentos durante o processo de produção. As mudas foram produzidas em tubetes de polipropileno com 55 cm³ de capacidade volumétrica. As reduções de densidade foram realizadas aos 30, 45, 60, 75, 90, 105 ou 120 dias após a semeadura. A fim de ter subsídios para otimizar o manejo da densidade de plantas durante a produção de mudas, foram conduzidas determinações do índice de área foliar aos 100 dias após a semeadura e, foram realizadas avaliações das características altura da parte aérea, diâmetro do coleto, relação altura/diâmetro, massa seca da parte aérea, massa seca do sistema radicular, massa seca total, relação massa seca aérea/radicular e índice de Dickson de 20 plantas por parcela, ao fim do ciclo de produção, aos 120 dias. Com base nos resultados, verifica-se que a redução da densidade realizada em diferentes momentos altera as características de crescimento das mudas, e que, considerando um ciclo de produção de 120 dias, recomenda-se a redução da densidade pela metade entre os 60 e 75 dias após a semeadura, uma vez que para todas as características avaliadas, este foi o intervalo de tempo que propiciou melhores características às mudas produzidas

Homogeneous regions and probability density functions of pluvial precipitation in Táchira State, Venezuela

O objetivo deste trabalho foi determinar regiões homogêneas baseadas na sazonalidade da precipitação pluvial mensal e a distribuição de probabilidade que melhor se ajusta à precipitação dessas regiões no Estado de Táchira, Venezuela. Utilizaram-se valores da precipitação mensal de 25 estações climatológicas, que apresentam séries entre 24 e 62 anos. Aplicou-se o método de Ward no agrupamento dos meses com precipitação pluvial mensal similar e também no das localidades com precipitação similar (regiões homogêneas). Avaliaram-se os ajustes das funções de densidade exponencial, gama, Gumbel, normal, log-normal a três parâmetros, e Weibull aos dados observados de precipitação mensal. A variação sazonal da precipitação no Estado de Táchira apresenta três períodos estatisticamente definidos como: seco, transição e úmido. Os períodos seco e úmido apresentam quatro regiões homogêneas de precipitação mensal similar e o de transição três. No período seco, a distribuição de probabilidade recomendada para as estimativas mensais é a exponencial, com exceção da região homogênea com os maiores valores de precipitação pluvial do período, onde a gama se sobressai. No período chuvoso, em todas as regiões homogêneas, a distribuição normal predomina, com exceção de agosto, em que a gama prevalece. Já nos meses de transição, destacam-se as distribuições gama, em abril, e normal, em novembro.The objective of this work was to determine regions of monthly pluvial precipitation based on the seasonal and the probability distribution that best fit to precipitation of those areas in the State of Táchira, Venezuela. Long-term series of 24 throughout 62 years of monthly precipitation data of 25 climatological stations were used. The Ward's clustering methods of analyses was used to group the months with similar monthly pluvial precipitation and also the climatological locations with similar precipitation (homogeneous regions). The adjust of the probability density functions exponential, Gamma, Gumbel, normal, log-normal were evaluated with three parameters as well as Weibull distributions in order to observe monthly precipitation data. The precipitation seasonal variation at the State of Táchira presents three periods statistically defined as: dry, transition, and wet. For the dry and wet periods, four homogeneous regions of locations with similar monthly precipitation could be identified and, in the transition period, three regions. In the dry period, the recommended probability distribution is the exponential, except for the homogeneous regions with the largest rainfall values during that period, when Gamma distribution is better. In the wet period, in all regions, normal distribution prevails, except for August, when Gamma prevails. As far as transition periods are concerned, Gamma distributions are better in April and normal distribution, in November

DINÂMICA ESPACIAL E TEMPORAL DO USO DA TERRA NO MUNICÍPIO DE SEROPÉDICA, RIO DE JANEIRO, BRASIL

Foram avaliados a dinâmica espaço-temporal do uso e cobertura da terra entre os anos de 1990 e 2010 no município de Seropédica, Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ). Foram utilizadas imagens TM (Thematic Mapper) Landsat 5 e os métodos de classificações supervisionadas baseado nos algoritmos da Mínima Distância (MINIDIST), Máxima Verossimilhança (MAXVER) e distância de Mahalanobis (MAHAL). Os resultados obtidos de 1990 mostraram que a classificação MINIDIST superestimou as classes de áreas de água (5,02%), mata (8,94%), solo exposto (16,05%) e pastagem (59,33%), respectivamente. O MINIDIST em 1990 subestimou a classe área urbana (10,66%) comparado com os demais métodos. As classespastagem (59%), mata (20,68%) e água (2,25%) foram superestimadas pelo MINIDIST, enquanto que para as classes espectrais de solo exposto (0,92%), área urbana (11,54%) e eucalipto (5,81%) ocorreram subestimativa comparado aos métodos MAHAL e MAXVER em 2010. O viés médio mostrou que os valores de área para ambos os classificadores foram superestimados em relação aos dados do projeto SOS Mata Atlântica. Os índices de vegetação mostraram-se compatíveis com a literatura, às exceções foram às discrepâncias na estimativa de área atribuídas à transição de períodos secos e chuvosos que ocorreram antes da passagem do satélite sobre a região. Ressalta-se que todos os classificadores utilizados neste estudo são passíveis de erro, ou seja, os classificadores foram desenvolvidos na tentativa de aperfeiçoarem os trabalhos de interpretação visual em Seropédica