Variabilidade espacial da sazonalidade da chuva no semiárido brasileiro

A chuva é um dos principais reguladores dos processos biogeoquímicos de uma região e o entendimento da sua variabilidade espacial e da sua sazonalidade ao longo ano, é fundamental para o gerenciamento dos recursos hídricos e planejamento agrícola do Semiárido brasileiro. Foi avaliada a variabilidade sazonal da chuva no Semiárido brasileiro sob três condições: i) a média mensal das séries temporais, ii) ano considerado mais chuvoso (2009) e o ano considerado mais seco (2012). Informações diárias de chuva foram obtidos da base de dados da Agência Nacional de Águas (ANA) e a partir deles, foram calculadas os valores totais precipitados nos meses e no ano, a entropia relativa (Dk), o índice de sazonalidade (Sk), o tempo característico da chuva (Ck) e a duração da estação chuvosa (Zk). Essas variáveis foram espacializadas para toda a região semiárida de modo à possibilitar a interpretação da variabilidade espacial a partir de técnicas de geoestatística. A magnitude do coeficiente de variação das variáveis foram semelhantes entre a média das séries temporais, o ano mais chuvoso e o ano mais seco, exceto para o Ck e a Zk no ano mais seco. O modelo de semivariograma esférico foi quem melhor representou a variabilidade espacial da maioria das variáveis estudadas. Na parte central do semiárido, mesmo no ano mais chuvoso, ocorreram os menores valores anuais de chuva. As medidas estatísticas de sazonalidade e variabilidade interanual da chuva utilizadas neste estudo mostraram um desempenho satisfatório na caracterização do comportamento das chuvas na região semiárida do Brasil

Modelling the spatial dependence of the rainfall erosivity index in the Brazilian semiarid region

O objetivo deste trabalho foi modelar a dependência espacial e mapear o índice de erosividade das chuvas (EI30) na região semiárida do Brasil. Foram utilizados registros de erosividade mensal de 210 postos pluviométricos, com série temporal diária igual ou superior a 15 anos. Com base nos valores do EI30, a modelagem da dependência espacial foi realizada pelo ajuste do semivariograma. A partir dos modelos de semivariograma, foram gerados mapas de isolinhas de erosividade com interpolador da krigagem. De acordo com a série histórica de dados, o valor máximo mensal médio do EI30 foi observado em março, e o valor anual variou de 1.439 a 5.864 MJ mm ha-1 por ano, classificado como baixo e moderado, respectivamente. Os maiores valores do EI30 foram obtidos nos extremos norte e sul da região semiárida. Foi observada dependência espacial média para erosividade da chuva, para a maioria dos meses, principalmente com o modelo de semivariograma esférico. O alcance da erosividade variou entre 62 e 1.508 km, para o EI30 mensal, e foi de, aproximadamente, 1.046 km para o anual. A modelagem aplicada, com a validação dos semivariogramas pelo teste de jackknife, permite a espacialização do EI30 para a região semiárida do Brasil.The objective of this work was to model the spatial dependence and to map the rainfall erosivity index (EI30) in the semiarid region of Brazil. Registers of monthly erosivity from 210 rainfall stations were used, with daily time series equal to or greater than 15 years. Based on the values of the EI30, a spatial dependence model was made by adjusting the semivariogram. From the semivariogram models, erosivity isoline maps were generated with a kriging interpolator. According to the historical data series, the maximum monthly average value of the EI30 was observed in March, and the annual value ranged from 1,439 to 5,864 MJ mm ha-1 per year, classified as low and moderate, respectively. The highest EI30 values were obtained in the northern and southern extremes of the semiarid region. Average spatial dependence was observed for rainfall erosivity, in most months, especially with the spherical semivariogram model. The range of erosivity varied from 62 to 1,508 km for the monthly EI30 and was of approximately 1,046 km for the annual one. The applied model, with the validation of the semivariograms using the jackknife test, allows the spatialization of the EI30 for the semiarid region of Brazil

Show da Física: uma aprendizagem significativa

O presente trabalho visa relatar a experiência do projeto Show da Física, realizado por um professor atuante em uma escola rural da rede estadual paulista. Para o aporte teórico os autores elucidados são Gauthier, Bissonnette e Richard (2014), Bissonnette e Richard (2013), Roldão (2009), Izquierdo (2011) entre outros. Como procedimento metodológico adotamos a descrição do contexto escolar, descrição do projeto Show da Física, da distribuição dos experimentos, da montagem e organização da sala de aula, da apresentação no dia da feira e as consequências do pós-projeto. Ela se encerrou com uma avaliação que busca um feedback do aluno e da sua experiência frente a todo o processo. Conclui-se que a estratégia de ensino descrita promoveu elementos que são relevantes ao desenvolvimento global do aluno, como: Oralidade, trabalho em equipe, organização, pesquisa, apresentação das ideias e respeito aos prazos de cada etapa. Observa-se, ainda, que o papel do professor foi fundamental para um ensino eficaz.

Sensibilidade do modelo SiSPAT em área de brejo de altitude no Nordeste do Brasil

A compreensão e a quantificação das trocas de água e de energia são importantes para propósitos meteorológicos, agronômicos e hidrológicos. Os processos biofísicos envolvidos nessas trocas são numerosos e complexos, dificultando sua medição direta em grandes áreas, de forma contínua e num grande intervalo de tempo, devido ao grande número de equipamentos e recursos envolvidos. Desse modo, foram concebidos modelos que descrevem essas trocas de massa e de calor no sistema Solo-Vegetação-Atmosfera, os chamados modelos SVATs. O SiSPAT (Simple Soil-Plant-Atmosphere Transfer) é um desses modelos e o mesmo foi muito utilizado nas condições ambientais da Europa. Assim sendo, este trabalho teve como objetivo determinar a sensibilidade do modelo SiSPAT a oito parâmetros relativos a vegetação, para uma cultura de mamona, e a 4 parâmetros relativos à caracterização hídrica do solo. Os componentes do balanço de energia e a evapotranspiração acumulada foram utilizados como dados de resposta. Dentre os parâmetros da vegetação o índice de área foliar foi o que apresentou maior influência nos valores calculados pelo modelo SiSPAT. O modelo mostrou-se mais sensível as variações nos parâmetros relativos ao solo, sendo o parâmetro n o de maior influência. O fluxo de calor sensível foi o dado de saída analisado mais sensível

Artificial neural network model of soil heat flux over multiple land covers in South America

Soil heat flux (G) is an important component for the closure of the surface energy balance (SEB) and the estimation of evapotranspiration (ET) by remote sensing algorithms. Over the last decades, efforts have been focused on parameterizing empirical models for G prediction, based on biophysical parameters estimated by remote sensing. However, due to the existing models’ empirical nature and the restricted conditions in which they were developed, using these models in large-scale applications may lead to significant errors. Thus, the objective of this study was to assess the ability of the artificial neural network (ANN) to predict mid-morning G using extensive remote sensing and meteorological reanalysis data over a broad range of climates and land covers in South America. Surface temperature (Ts), albedo (α), and enhanced vegetation index (EVI), obtained from a moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS), and net radiation (Rn) from the global land data assimilation system 2.1 (GLDAS 2.1) product, were used as inputs. The ANN’s predictions were validated against measurements obtained by 23 flux towers over multiple land cover types in South America, and their performance was compared to that of existing and commonly used models. The Jackson et al. (1987) and Bastiaanssen (1995) G prediction models were calibrated using the flux tower data for quadratic errors minimization. The ANN outperformed existing models, with mean absolute error (MAE) reductions of 43% and 36%, respectively. Additionally, the inclusion of land cover information as an input in the ANN reduced MAE by 22%. This study indicates that the ANN’s structure is more suited for large-scale G prediction than existing models, which can potentially refine SEB fluxes and ET estimates in South America

Comportamento hidrodinâmico de solos em cultivos de vazante no semiárido de Pernambuco

O comportamento hidrodinâmico de solos em cultivo de vazante foi analisado por meio das curvas de retenção ?(h), da condutividade hidráulica K(h), da sorvidade S e do raio característico de poros ?m, determinados em dois Neossolos Flúvicos das vazantes dos açudes Cajueiro e Flocos, em Tuparetama, PE. O solo de Cajueiro apresenta uma pequena transição de textura e de densidade do solo, já o de Flocos apresenta uma evidente transição dessas propriedades em profundidade. As curvas de ?(h) foram obtidas pelo ajuste da equação de van Genuchten aos valores de campo (por meio de medidas de tensiômetros e de sonda de nêutrons) e de laboratório (por meio da “câmara de pressão de Richards”). Para determinação de K e S, foram realizados ensaios com o infiltrômetro a disco (0,08 m diâmetro da base), com quatro tensões de fornecimentos, nas profundidades de 0, 0,20, 0,40, 0,60 e 0,80 m. As curvas de ?(h) mostraram boa concordância na faixa de potencial de -30 a -10 kPa, indicando coerência dos dados experimentais. A heterogeneidade hidrodinâmica do solo de Flocos é explicada pela textura e densidade do solo e em Cajueiro é induzida pela distribuição dos tamanhos dos poros. O diâmetro do infiltrômetro, combinado às tensões aplicadas, permitiu caracterizar a matriz porosa da camada argilosa do solo de Flocos

Artificial neural network model of soil heat flux over multiple land covers in South America

Soil heat flux (G) is an important component for the closure of the surface energy balance (SEB) and the estimation of evapotranspiration (ET) by remote sensing algorithms. Over the last decades, efforts have been focused on parameterizing empirical models for G prediction, based on biophysical parameters estimated by remote sensing. However, due to the existing models’ empirical nature and the restricted conditions in which they were developed, using these models in large-scale applications may lead to significant errors. Thus, the objective of this study was to assess the ability of the artificial neural network (ANN) to predict mid-morning G using extensive remote sensing and meteorological reanalysis data over a broad range of climates and land covers in South America. Surface temperature (Ts), albedo (α), and enhanced vegetation index (EVI), obtained from a moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS), and net radiation (Rn) from the global land data assimilation system 2.1 (GLDAS 2.1) product, were used as inputs. The ANN’s predictions were validated against measurements obtained by 23 flux towers over multiple land cover types in South America, and their performance was compared to that of existing and commonly used models. The Jackson et al. (1987) and Bastiaanssen (1995) G prediction models were calibrated using the flux tower data for quadratic errors minimization. The ANN outperformed existing models, with mean absolute error (MAE) reductions of 43% and 36%, respectively. Additionally, the inclusion of land cover information as an input in the ANN reduced MAE by 22%. This study indicates that the ANN’s structure is more suited for large-scale G prediction than existing models, which can potentially refine SEB fluxes and ET estimates in South America

Dinâmica de energia, água e carbono em área de pastagem no semiárido pernambucano

Com os cenários de mudanças climáticas apontando aumento da temperatura do ar, com previsão de redução dos recursos hídricos de várias regiões do mundo, a exemplo do semiárido nordestino, em decorrência do crescente aumento da emissão de gases de efeito estufa, dentre eles o dióxido de carbono (CO2), estudos que investiguem a relação entre os fluxos de água, energia e CO2 de ecossistemas agrícolas são de fundamental importância para se compreender o efeito das mudanças climáticas na agricultura. A covariância dos vórtices turbulentos (Eddy Covariance – EC) é um método que fornece alta resolução temporal de medições fluxos de energia, água e CO2 entre a superfície e a atmosfera e nos últimos anos tem sido considerado a ferramenta padrão desse tipo de estudo. Desse modo o presente trabalho teve como objetivos i) avaliar a variação sazonal dos fluxos de energia, água e carbono; ii) verificar o particionamento energia e água iii) quantificar o grau com que os fatores ambientais afetam os padrões diários e sazonais da evapotranspiração iv) relacionar o fluxo de CO2 com o crescimento vegetal e v) determinar os componentes do balanço hídrico. Entre janeiro de 2012 e dezembro de 2013, medidas de fluxos de calor sensível (H), calor latente (LE) e dióxido de carbono FCO2 foram realizados pelo método da covariância de vórtices turbulentos em uma área de pastagem no semiárido de Pernambuco. Além dessas medidas, foram realizados os monitoramento da precipitação pluviométrica (P), da variação no armazenamento de água (DA) e do escoamento superficial (ES) para determinação do balanço hídrico. Medidas de planta e o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) foram quantificados para acompanha as mudanças na fenologia e a atividade da vegetação. Análises de regressão foram realizadas para avaliar a relação entre as variáveis. Os valores de P nos dois anos de estudo foram inferiores a normal climatológica da região. A temperatura média do ar em 2013 aumentou 0,66 ◦C em comparação a 2012. Foi observado que a fração H/Rn aumentou do período úmido para o período seco, e em todos os períodos H foi superior ao LE, com exceção dos períodos com ocorrência de significativos eventos de P. A constante de Priestley-Taylor (a) indicou que o armazenamento de água no solo controlou a evapotranspiração (ET) durante quase todo momento. A maior parte de P foi transferida para a atmosfera via ET, seguida do escoamento superficial (ES), que juntos somaram mais de 77% de P. A integração dos dados do fluxo de carbono indicou uma absorção média pelo ecossistema equivalente a 2,15 Mg C ha−1 ano−1.With climate change scenarios indicating increase of air temperature, expected to reduce water resources in many regions of the world, such as the semi-arid northeast, due to the increasing emission of greenhouse gases, including dioxide (CO2), studies investigating the relationship between flows of water, energy and CO2 in agricultural ecosystems are of fundamental importance to understand the effect of climate change on agriculture. The eddy covariance (EC) is a method that provides high temporal resolution measurements of fluxes of energy, water and CO2 between the surface and the atmosphere and in recent years has been considered the standard tool this type of study. Thus the present study aimed to i) evaluate the seasonal variation of the flows of energy, water and carbon; ii) verify the energy partitioning and water; iii) quantify the degree to which environmental factors affect the daily and seasonal patterns of evapotranspiration iv) relate the flow of CO2 with plant growth and v) determine the components of the water balance. Between January 2012 and December 2013, flux measurements of sensible heat (H), latent heat (LE) and carbon (FCO2) emissions were performed by the eddy covariance method in a pasture in the semiarid region of Pernambuco. Besides these measures, the monitoring of rainfall (P), the change in water storage (DA) and runoff (ES) to determine the water balance were performed. Plant measurements and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) were quantified for tracks changes in phenology and vegetation activity. Regression analyzes were performed to assess the relationship between variables. P values in the two years of study were lower than normal climatology of the region. The average air temperature in 2013 increased by 0.66 ◦C compared to 2012. It was observed that the fraction H/Rn increased the wet to the dry season period and all years. H was superior to the LE, except for periods of occurrence of significant events of P. The Priestley-Taylor’s constant (a) indicated that the water storage in the soil affected the evapotranspiration (ET) during almost the whole time. The majority of P was transferred to the atmosphere via ET, followed by runoff (ES), which together totaled over 77% of P. The integration of carbon flow data indicated an average absorption by the ecosystem equivalent to 2.15 Mg C ha−1 yr−1.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNP

<b>Evaluation of the spatial dependence of dendrometric characteristics for an <i>Eucalyptus</i> plantation

Geostatistics evaluates the spatial dependence between two or more variables in order to estimate unknown values in space. The objective of this study was to evaluate, using geostatistical techniques, the spatial variability of dendrometric characteristics for a commercial plantation of Eucalyptus grandis x Eucalyptus urophylla located  in eastern Minas Gerais, Brazil (19º28’ S and 42º49’ W). The diameter at breast height (DBH) and commercial height (H) of 60 trees was measured in a forest inventory plot at two, five and seven years old. The volume of each tree in the plot was estimated from allometric equations and values of DBH and H. Spatial dependence of the three dendrometric variables at different ages was evaluated by fitting the experimental semivariogram. Validation of the semivariograms was performed using the jackknife test. The dendrometric variables analyzed presented normal distribution throughout the entire production cycle according to the Kolmogorov-Smirnov test. The spherical model adequately represented the spatial distribution of dendrometric characteristics for the planted forest. The dendrometric characteristics of the analyzed plantation had an average spatial dependence, making the use of geostatistical techniques for characterization of the plantation very important