Variabilidade mesoclimática da temperatura do ar no norte e noroeste do Estado do Rio de Janeiro.

A temperatura do ar afeta uma série de processos nas plantas, como a fotossíntese, respiração de manutenção, a transpiração e a duração das fases fenológicas das culturas. Nesse sentido, este estudo analisou a variabilidade climática da temperatura média do ar sazonal nas mesorregiões Norte e Noroeste do estado do Rio de Janeiro, onde a produção de frutas possui destaque econômico. Foram utilizados dados trimestrais de temperatura de três estações meteorológicas. O método da Análise de Regressão, por meio do coeficiente angular, foi utilizado para indicar alterações climáticas da temperatura do ar sazonal. Os resultados mostraram que, desde a década de 1960, houve uma tendência predominante de aumento da temperatura do ar sazonal de aproximadamente 0,2 °C por década, no Norte e Noroeste do estado do Rio de Janeiro

Variabilidade climática da precipitação em regiões de diferentes altitudes no Estado do Rio De Janeiro.

A precipitação é um dos mais importantes elementos climáticos, pois interfere no dia-a-dia das pessoas e nos diversos setores da economia de um país. Na quantidade e no período adequado, a precipitação pode trazer benefícios para inúmeras áreas, mas em situações adversas pode causar grandes prejuízos. Nesse sentido, este estudo analisou a variabilidade climática da precipitação em regiões de diferentes altitudes no estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados dados diários de cinco estações pluviométricas, no período de 1968 a 2011, localizadas próximas entre si, mas em altitudes relativamente distintas. O método da Análise de Regressão foi utilizado para testar a tendência climática do total de chuva e do número de eventos extremos diários de novembro a fevereiro, por serem os meses com as maiores médias climáticas da estação chuvosa da região. Os coeficientes angulares de regressão mostram que nas últimas décadas não houve tendência significativa nos totais de chuva e nas ocorrências de eventos extremos nas estações representativas da ?região alta?. Entretanto, nas estações de menor altitude, os totais de chuva durante o período chuvoso apresentam uma tendência estatisticamente significativa de aumento. Assim, quanto menor a altitude, maior foi o aumento da chuva na região, sendo de 48 mm/década na estação localizada em Barra Alegre até 105 mm/década na Fazenda Oratório, localizada a apenas 50 metros de altitude

Ortorretificação e classificação de imagens dos satélites de alta resolução World View2 e GeoEye.

In the processing of high-resolution images there are still difficulties. And, due to the fact of specific software for treating high resolution images presents high cost, it is necessary to test different types of classifiers and parameters available in softwares low cost or free market to classify high-resolution images. Based on these considerations, the present study was developed to orthorectify and to test different algorithms to classify high resolution images, in this case images of satellite Word View2 and GeoEye. There were tested the following supervised classifiers available in ENVI 4.8 software: Spectral Angle Mapper, Maximum Likelihood, Mahalanobis Distance, Minimum Distance and Parallelepiped, applying them to sampled areas of two watersheds included in the Atlantic Forest in the state of Rio de Janeiro. The results showed that the best classifier for most classes was the Maximum Likelihood (MAXVER) to both images and watersheds. In general, the greatest possibility of confusion was found between the classes: Initial Vegetation and Advanced to Medium Vegetation (0.20), Advanced to Medium Vegetation and Banana (0.28), Initial Vegetation and Agriculture (0.29), Initial Vegetation and Banana (0.38), Banana and Agriculture (0.50), Pasture and Agriculture (0.80). The MAXVER was the classifier that presented best Overall Accuracy (65,38% and 63,165 to each sampled area) and Kappa Coefficient (0,60 and 0,57). But, these values were considered unsatisfactory.Pages: 1379-138

Age-dependent leaf function and consequences for carbon uptake of leaves, branches, and the canopy during the dry season in an Amazon evergreen forest.

Abstract COS 124-3