Characterization of Rainfall Patterns in the Semiarid Brazil

The Semiarid Brazil (SAB) is the wettest semiarid region of the world, and its economy is strongly based on family farming, predominantly in non-irrigated conditions. Dryland farming in this region is influenced by climate variability, which increases the risk of crop losses during periods of drought. Thus, the objective of this study is to identify rainfall and number of rainy days patterns in the period from 1979 to 2014, using data provided by the Global Precipitation Climatology Project (GPCP). Cluster analysis was used in order to define homogeneous groups in terms of precipitation and number of rainy days within each month. The statistical technique of discriminant analysis was used to verify the classification of homogeneous groups as defined by the cluster analysis. Four precipitation groups were created in the SAB, namely SAB I, SAB II, SAB III and SAB IV, where SAB I is the wettest one. It comprises the southern and eastern portions of the SAB and has an average annual accumulated rainfall of about 1,000 mm. The SAB IV is the second wettest group and extends throughout the east of Alagoas, Pernambuco, Paraíba and Rio Grande do Norte states, Ceará and western Piauí, with an average annual total of 820 mm. SAB II and SAB III are the driest groups, with 748 and 570 mm respectively. The accuracy of the classification of precipitation groups was 94%. Regarding the number of rainy days, the east and the north of the SAB present the largest number of rainy days, in JFMA, with a total of 310 mm distributed in 81 days. In the western and southern portions of the SAB the same rainfall and number of rainy days behavior patterns were observed. The highest means were registered in NDJ, with a total of 451 mm in 64 days and 55 days, respectively. As for the dry months, July and August registered rainfall means of 8 mm in 11 and 9 days, respectively. The accuracy of the classification of groups by number of rainy days was 95%

MODELAGEM DA VELOCIDADE DO VENTO USANDO METODOLOGIAS ARIMA, HOLT-WINTERS E RNA NA PREVISÃO DE GERAÇÃO EÓLICA NO NORDESTE BRASILEIRO

O presente artigo mostra metodologias capazes de realizar previsões de velocidade do vento com boa acurácia as quais poderão ser aplicadas no setor de geração eólica. Para isso, dados de velocidade dos ventos das regiões de Fortaleza, Parnaíba e São Luís localizadas no Nordeste Brasileiro (NEB) foram aplicados aos modelos de previsão de séries temporais - Auto Regressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA), Holt-Winters (HW) e Redes Neurais Artificiais (RNA), e comparados entre si com a finalidade de identificar o de melhor performance. O período compreende janeiro de 2010 até dezembro 2014. O modelo RNA apresentou os melhores valores das medidas de acurácia, principalmente o erro percentual entre as séries observadas e simuladas cujos valores foram de 8,74% (Fortaleza) e 10,50% (São Luís). A localidade de Parnaíba os valores dos erros foram menores para o modelo ARIMA, com erro percentual de 9,70%. As séries temporais previstas pelos modelos conseguem representar características importantes, particularmente, as menores intensidades da média mensal da velocidade do vento (período chuvoso), seguido das maiores intensidades da média mensal da velocidade do vento (período seco)

Resposta do cafeeiro conilon à adubação de npk em sistema de plantio adensado

The response of plants to the application of fertilizer varies in function of diverse factors, among them we highlight the type of soil, dose of nutrient, and spacing used. Thus, the objective of this work was to evaluate the effect of NPK application in the production of Conilon coffee plants (Coffea canephora Pierre ex Forehn.), cultivated in different densities of planting. The studied were composed of four quantities of N (0, 150, 300 and 450 kg ha-1), four of P2O5 (0, 50, 100 and 150 kg ha-1), four of K2O (0, 150, 300 and 450 kg ha-1) and four densities of planting: 2,0 x 1,0 (5000 plants ha-1); 2,5 x 1,0 (4000 plants ha-1); 3,0 x 1,0 (3000 plants ha-1) and 3,0 x 1,5 m (2222 plants ha-1). It was used the experimental design in randomized blocks, being the treatment distributed in four blocks arranged in a factorial fractional (4 x 4 x 4)1/2 scheme. There was a reduction in the dose of nitrogen in relation to those normally recommended for the Conilon coffee plants. The potassium did not influence the production. The phosphorus increased the productivity; however, it was not possible to determinate the maximum economic dose. There were no interactions between the densities of planting and the level of NPK applied. As respostas das plantas à aplicação de fertilizantes variam em função de vários fatores, dentre os quais se destacam o tipo de solo, doses dos nutrientes e o espaçamento utilizado. O objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito da adubação de nitrogênio, fósforo e potássio (NPK) na produção do cafeeiro Conilon (Coffea canephora Pierre ex Froehn.), cultivado em diferentes densidades de plantio. Foram utilizadas quatro doses de N (0, 150, 300 e 450 kg ha-1), quatro de P2O5 (0, 50, 100 e 150 kg ha-1), quatro de K2O (0, 150, 300 e 450 kg ha-1) e quatro densidades de plantio: 2,0 x 1,0 (5.000 plantas ha-1); 2,5 x 1,0 (4.000 plantas ha-1); 3,0 x 1,0 (3.000 plantas ha-1) e 3,0 x 1,5 m (2.222 plantas ha-1). Foi utilizado o delineamento experimental em blocos casualizados, sendo os tratamentos distribuídos em quatro blocos arranjados em um esquema de fatorial fracionado (4 x 4 x 4)1/2. Houve uma redução na dose de N em relação às doses normalmente recomendadas para o cafeeiro Conilon. O K não influenciou a produtividade. O P aumentou a produtividade, entretanto, não foi possível determinar a dose máxima econômica. Não houve interações entre as densidades de plantio e os níveis de NPK avaliados.

RADIAÇÃO ULTRAVIOLETA, OZÔNIO TOTAL E AEROSSÓIS NA CIDADE DE NATAL-RN

A cidade de Natal é denominada pelos seus habitantes de “Cidade do Sol” em razão de sua elevada luminosidade, contudo a capital do Rio Grande do Norte possui taxas de câncer de pele não melanoma acima da média das capitais do Nordeste do Brasil. Neste cenário, o presente artigo apresenta um estudo da radiação ultravioleta (UV) e índice UV em Natal e suas relações com variáveis relevantes como ozônio total, aerossóis, radiação solar global (RSG) e nebulosidade. A metodologia realizou um estudo descritivo e estatístico com aplicação da Análise de Componentes Principais (ACP) e Gráfico Biplot. Os dados foram obtidos no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais/Centro Regional do Nordeste (INPE/CRN), nos instrumentos TOMS-OMI/AURA e MODIS/TERRA e no Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil. Os resultados indicaram que o índice UV apresenta média anual igual a 11, classificado como extremo pela Organização Mundial de Saúde e a intensidade da UVB e índice UV no primeiro semestre do ano são mais intensos que no segundo. A variabilidade anual da UV possui uma característica nos meses de setembro e outubro que consiste em uma estabilização/redução do índice UV numa fase de crescimento da RSG em razão da maior concentração anual de ozônio total, sendo que a maior quantidade de aerossóis contribui em menor escala para este evento. A ACP e gráfico Biplot contribuíram para identificar o evento, pois indicaram que o ozônio total e aerossóis possuem uma forte correlação negativa com o índice UV nos referidos meses. Os autores chamaram esta característica de Evento Anual de Primavera da UV (EAP-UV), uma vez que ocorre no início e durante esta estação

Modelagem de média mensal de velocidade do vento para região litorânea no nordeste Brasileiro através do método aditivo Holt-Winters com vias a previsão de geração eólica

No presente trabalho foi realizado um estudo de previsão da média mensal de velocidade do vento para a cidade de Caucaia, litoral do Estado do Ceará no nordeste do Brasil. Para isso foi utilizado o modelo aditivo de Holt-Winters, a partir dos dados de velocidade do vento ao nível de 10 m de altura no período de janeiro de 2004 até dezembro de 2005, coletados da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos. A previsão mostrou-se eficiente baseada no fato de que a análise de erro realizada forneceu valores (em geral) reduzidos como, por exemplo, existe um o erro percentual médio da previsão comparado ao observado de apenas 3,5%. Dessa forma foi possível identificar que os dados previstos conseguem acompanhar o perfil dos dados observados indicando assim a viabilidade do modelo para a região de estudo. Esse trabalho poderá ser utilizado como uma ferramenta de previsão de velocidade do vento, visando o estudo e avanço da geração eólio-elétrica em diversas regiões do país, proporcionando aos tomadores de decisão a instalação de novos parques eólicos, visto que haverá possibilidade de conhecer o regime local de intensidade de vento futuro

Fire-Pollutant-Atmosphere Components and Its Impact on Mortality in Portugal During Wildfire Seasons

Wildfires expose populations to increased morbidity and mortality due to increased air pollutant concentrations. Data included burned area, particulate matter (PM10, PM2.5), carbon monoxide (CO), nitrogen dioxide (NO2), ozone (O3), temperature, relative humidity, wind-speed, aerosol optical depth (AOD) and mortality rates due to Circulatory System Disease (CSD), Respiratory System Disease (RSD), Pneumonia (PNEU), Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD), and Asthma (ASMA). Only the months of the 2011-2020 wildfire season (June-July-August-September-October) with burned area greater than 1000 ha were considered. Multivariate statistical methods were used to reduce the dimensionality of the data to create two fire-pollution-meteorology indices (PBI, API), which allow us to understand how the combination of these variables affect cardio-respiratory mortality. Cluster analysis applied to PBI-API-Mortality divided the data into two Clusters. Cluster 1 included the months with lower temperatures, higher relative humidity, and high PM10, PM2.5, and NO2 concentrations. Cluster 2 included the months with more extreme weather conditions such as higher temperatures, lower relative humidity, larger forest fires, high PM10, PM2.5, O3, and CO concentrations, and high AOD. The two clusters were subjected to linear regression analysis to better understand the relationship between mortality and the PBI and API indices. The results showed statistically significant (p-value < 0.05) correlation (r) in Cluster 1 between RSDxPBI (rRSD = 0.539), PNEUxPBI (rPNEU = 0.644). Cluster 2 showed statistically significant correlations between RSDxPBI (rRSD = 0.464), PNEUxPBI (rPNEU = 0.442), COPDxPBI (rCOPD = 0.456), CSDxAPI (rCSD = 0.705), RSDxAPI (rCSD = 0.716), PNEUxAPI (rPNEU = 0.493), COPDxAPI (rPNEU = 0.619).The work is funded by national funds through FCT - Fundação para a Ciência e Tecnologia, I.P.,596 in the framework of the ICT project with the references UIDB/04683/2020 and UIDP/04683/2020,597 and by the CILIFO (0753_CILIFO_5_E), FIREPOCTEP (0756_FIREPOCTEP_6_E) and598 TOMAQAPA (PTDC/CTAMET/29678/2017) projects

Modeling box - jenkins applied a prediction of wind speed in the regions of the brazilian northeast for the fins of wind generation

In the present work, a study was carried out to predict monthly average wind speed in regions of the Brazilian Northeast. For this purpose, the Box - Jenkins modeling methodology was applied to the 10 m high wind speed data from January 2010 to December 2013. The forecast in all study locations was for the year 2014 through of the SARIMA model, which predominated in practically all regions, that is, an indication that the ideal forecast model must necessarily be introduced to the seasonal component. The prediction was efficient in some regions, for example, in Aracaju it was possible to find a MAPE error of 4.66%. In the localities of Aracaju and Salvador it is possible to identify that the predicted series tend to have similar behavior to the observed series regarding the similarity of maximum and minimum wind speed. This work could be used as a wind speed prediction tool to study and advance wind generation in several regions, providing decision makers with local wind exploitation, since it will be possible to estimate the wind regime in the future

Modelagem e Tendência da Temperatura Média do ar da Cidade de Salvador-Bahia

This paper verifies the trend and performs the modeling of the mean air temperature (Tma) Salvador (BA) city, with data from 1961 to 2012 with a view to projecting its climatological variability for a period of 30 years (2013-2042). The trend test of Mann-Kendall indicated positive trend in Tma and Dynamic Regression Model estimated an Tma of 25.8ºC above the climatological normal current of 25.3ºC.O presente trabalho verifica a tendência e realiza a modelagem da Temperatura média do ar (Tma) da cidade de Salvador (BA), com dados de 1961 a 2012, visando a projeção de sua variabilidade para um período climatológico de 30 anos (2013-2042). O teste de Mann-Kendall indicou tendência positiva em Tma e o Modelo de Regressão Dinâmica ajustado estimou uma Tma de 25,8ºC, acima da atual Normal climatológica de 25,3ºC

Modelo híbrido de previsão de séries temporais para possíveis aplicações no setor de geração eólica

In this paper an innovative hybrid model of time series prediction based on the combination of two functions (linear and nonlinear) of the Holt-Winters and Artificial Neural Networks models is presented. This model is applied in wind speed in northeastern Brazil, and was able to perform short and long term forecasts with good accuracy. We highlight the efficiency of the proposed model in providing perfect adjustments to the data observed, being this affirmative according to the low values found in the statistical analysis of errors, for example, with percentage error of approximately 5.0%, and also with the value of the Nash-Sutcliffe coefficient of efficiency of approximately 0.96. These results were important for the accuracy of the data, so that they could follow the profile of the observed time series, mainly revealing greater similarities of maximum and minimum values between both series, thus showing the capacity of the model to represent characteristics of local seasonality. Wind speed prediction methods can be a useful technique in the wind power sector, for example, being able to acquire important information on how local wind potential can be harnessed for possible electric power generation.No presente artigo um inovador modelo híbrido de previsão de séries temporais baseado na combinação de duas funções (linear e não-linear), respectivas dos modelos Holt-Winters e Redes Neurais Artificiais é apresentado. Esse modelo é aplicado em velocidade do vento no nordeste brasileiro, e foi capaz de realizar previsões de curto e longo prazo com boa acurácia. Destaca-se a eficiência do modelo proposto em fornecer perfeitos ajustes aos dados observados, sendo essa afirmativa de acordo com os baixos valores encontrados na análise estatística de erros, por exemplo, com erro percentual de aproximadamente 5,0%, e também com o valor do coeficiente de eficiência de Nash-Sutcliffe no valor de aproximadamente de 0,96. Esses resultados foram importantes nas precisões encontradas, fazendo com que pudessem acompanhar o perfil das séries temporais observadas, principalmente revelando maiores semelhanças de valores máximos e mínimos entre ambas as séries, mostrando assim, a capacidade do modelo em representar características de sazonalidade local. Métodos para previsão de velocidade do vento podem constituir em técnica útil no setor de geração eólica, por exemplo, sendo capaz de adquirir informações importantes de que maneira o potencial eólico local poderá ser aproveitado para possível geração de energia elétrica

PREVISÃO DE RADIAÇÃO SOLAR INCIDENTE NO ESTADO DO CEARÁ - BRASIL

Esse trabalho tem como objetivo fazer previsão de radiação solar para geração de energia elétrica no Estado do Ceará, nordeste Brasileiro. Para isso, foi realizado comparação de métodos estatísticos de previsão (médias móveis e projeção exponencial) para geração de séries temporais, aplicados a radiação solar incidente, cujos dados reais foram medidos nas dependências do Departamento de Engenharia Elétrica (DEE) da Universidade Federal do Ceará (UFC), campus Fortaleza, de propriedade do Laboratorio de Energias Alternativas - LEA da UFC . Com essa pesquisa, ficou constatado que o método de projeção exponencial é a melhor escolha para se realizar uma previsão de série temporal a partir dos dados mencionados. Essa conclusão é baseada no fato de que este método tanto para o período chuvoso, como para o período seco, fornece os menores valores de RMSE como, por exemplo, para o mês de outubro no horário de 17:00h temos 1,40 W/m2, e para o MAPE, temos o valor de 4,48% também para o mês de outubro as 13:00h