BALANÇO HÍDRICO CLIMATOLÓGICO E CLASSIFICAÇÃO CLIMÁTICA PARA O MUNICÍPIO DE LUPÉRCIO – SP

A disponibilidade hídrica de uma região pode ser quantificada pelo balanço hídrico climatológico (BHC), que evidencia as variações sazonais dos excedentes e deficiências hídricas através de relações entre as entradas e saídas de água de uma condição de controle, principalmente precipitação pluvial (P) e evapotranspiração potencial (ETP). O objetivo deste trabalho foi calcular o balanço hídrico climatológico para o município de Lupércio – SP, utilizando cenários com diferentes disponibilidades de água no solo e realizar sua classificação climática segundo a metodologia proposta por Thornthwaite; Mather (1955). Foram utilizadas médias históricas mensais de chuva e temperatura do ar (1993-2012) para o cálculo do BHC, os cenários com variação da disponibilidade de água no solo foram com as CADs 100, 75 e 50 mm. As deficiências hídricas anuais acumuladas foram em 19 mm, distribuídas majoritariamente entre julho e setembro; para o excedente hídrico anual, o município apresenta valores de 431 mm concentrados entre os meses de dezembro a março. Verifica-se que à medida que a CAD do solo vai diminuindo, aumenta a deficiência hídrica nos meses mais secos, isso porque o solo passa a ter uma menor capacidade de armazenamento de água. Através da fórmula climática, o município foi considerado úmido, megatérmico, sem ou com pequena deficiência hídrica e com uma concentração de 32% da ETP no trimestre entre dezembro e fevereiro. Em função da variação da CAD, a fórmula climática não variou, permanecendo a mesma para as três condições simuladas

Assessment of availability water at Boi Branco watershed through the water climate balance and growing

The water resources are fundamental to the development of several economic activities. Concerning the agriculture production, the water can represent close to 90% of the physical constitution of the plant. The low water supply during the growing stage of vegetables can make the agricultural production not viable and can even seriously affect the balance of the ecosystem

CRESCIMENTO E DESENVOLVIMENTO DE AVEIA PRETA EM RESPOSTA À INOCULAÇÃO COM Azospirillum brasilense E ADUBAÇÃO NITROGENADA

A bactéria Azospirillum brasilense vem ganhando destaque quando inoculadas em sementes, resultando em incrementos no sistema radicular, produção de massa seca e produtividade das culturas. Objetivou-se com esse trabalho avaliar o efeito da inoculação de A. brasilense e a aplicação de diferentes doses de nitrogênio sob a produção da aveia preta. O experimento foi realizado nas dependências do campo experimental pertencente à Faculdade de Tecnologia Paulista, Lupércio-SP, cujas coordenadas geográficas de referência são: latitude: 22º24'59'' S, longitude 49°48'56'' W e altitude 669 m. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com cinco tratamentos (T1= testemunha, aveia preta não inoculada com A. brasilense e sem aplicação de N; T2= A. brasilense na dose de 0,25 mL/ 14 g de semente, no momento da semeadura; T3= N 50% na dose de 19 g/ 2 m², 30 dias após a germinação; T4= N 100% na dose de 38 g/ 2 m² e T5= N 150% na dose de 57 g/ 2 m², 30 dias após a germinação) e quatro repetições. A semeadura foi realizada manualmente e em linhas, sendo semeadas 292 sementes por metro linear. Aos 90 dias após a semeadura avaliou-se a altura das plantas e em seguida, as plantas foram colhidas e avaliada a massa fresca da parte aérea e das sementes e, após secas em estufa, avaliou-se a massa seca da parte aérea e sementes. Houve efeito significativo da aplicação de A. brasilense e nitrogênio em plantas de aveia preta para todos os parâmetros avaliados, exceto altura, massa seca da parte aérea e massa fresca da semente

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Modelo de programação não-linear para otimização do padrão de cultivo e retorno financeiro em áreas irrigadas

The technique of irrigation aims at increasing crop yields, especially in regions where water scarcity is a limiting factor to production, however, has an expressive impact on the water availability of water sources, it requires the captation of a large volume of water due consumption required by crops. Proper irrigation management benefits the producer with reducing the cost of production and all water users due to economy this resource and other advantages arising from their efficient use. A rational way to define optimal plans of cultivation, as well as choose a water slide that be economically viable and productive among all the existing options, is the use of techniques that help in decision making, and the techniques of linear programming and nonlinear are powerful tools that can be used for the optimal allocation of these resources. This research aims to propose optima plans of cultivation, using the techniques of nonlinear programming, which provide the maximization of net return of Farm Olhos D'Agua, on Paranapanema - SP, allying the constraints of water availability, land and market, as well how to study the effects of different annual volumes of water available over the net income from the property. The model consists of an objective function, which is subject to restrictions on use of crop area and water resources as well as constraints in crop production and aim to maximization the sum of net benefits stemming from the production of crops in agricultural year 2013/2014. The optimized value of the financial returns of Olhos D'água farm was R$746.988,69, for the agricultural year 2013/2014, and presented the following cropping pattern in its optimal solution: 60 ha of cotton, 205 ha of beans, 119 ha of maize, 138 ha of soybeans planted in September and 112 ha of soybeans planted in December to ...A técnica da irrigação visa o aumento da produtividade das culturas, principalmente em regiões onde a escassez de água é fator limitante para o desenvolvimento vegetal, entretanto, causa um grande impacto na disponibilidade hídrica dos mananciais, pois requer a captação de um grande volume de água, devido ao grande consumo requerido pelos cultivos. O manejo adequado da irrigação beneficia além do produtor, com a redução do custo de produção, a todos os usuários da água, devido à economia deste bem e de outras vantagens advindas de seu uso eficiente. Uma maneira racional de se definir planos ótimos de cultivo, bem como escolher uma lâmina de água que seja economicamente viável e produtiva dentre todas as opções existentes, é o emprego de técnicas que ajudem na tomada de decisão. As técnicas de programação linear e nãolinear são poderosas ferramentas que podem ser utilizadas para a alocação ótima desses recursos. Esta pesquisa objetivou propor planos ótimos de cultivos, utilizando a técnica de programação não-linear (PNL), que proporcionassem a maximização do retorno líquido da fazenda Olhos D'água, em Paranapanema, SP, aliando as restrições de disponibilidade de água, terra e condições de produção das culturas, bem como estudar os efeitos de diferentes disponibilidades anuais de água sobre a renda líquida da propriedade. O modelo consistiu de uma função objetivo, sujeita a restrições no uso dos recursos terra e água, assim como restrições na produção das culturas, tendo como objetivo a maximização da soma dos benefícios líquidos decorrentes da produção das culturas no ano agrícola 2013/2014. O valor otimizado do retorno financeiro da fazenda Olhos D'água foi de R$ 746.988,69, para o ano agrícola 2013/2014 e apresentou o seguinte padrão de cultivo em sua solução ótima: ..

Análise dos indicadores de sustentabilidade dos perímetros irrigados do Baixo Acaraú e Curu, localizados no estado do Ceará

O trabalho objetivou analisar os indicadores de desempenho de auto-sustentabilidade, levando em conta seu potencial de produção, nos perímetros irrigados localizado na bacia do Baixo Acaraú e Curu. Realizou-se o levantamento de informações disponíveis sobre os perímetros estudados, reunindo-se as bibliografias existentes e materiais com dados estatísticos disponíveis. Avaliou-se seu desempenho, através da análise dos valores dos indicadores para o ano de 2008, apartir de dados fornecidos pelo DNOCS, e pela associação dos distritos de irrigação dos perímetros. Para os perímetros Baixo Acaraú, Curu-Paraipaba, Curu-Pentecoste encontrou-se indicadores de auto-sustentabilidade de 0,85, 1,0 e 1,05, respectivamente. O desejável é que este valor seja igual ou o mais próximo possível de 1,0, representando assim, que o perímetro está conseguindo arrecadar valores sufcientes para cobertura total dos custos de operação e manutenção. O perímetro Baixo Acaraú apresenta-se com o indicador de custo de um hectare em produção mais elevado que os demais. Os três perímetros de irrigação apresenta-se com o indicador referente a taxa de ocupação mediano