Natural Variability in Projections of Climate Change Impacts on Fine Particulate Matter Pollution

Variations in meteorology associated with climate change can impact fine particulate matter (PM2.5) pollution by affecting natural emissions, atmospheric chemistry, and pollutant transport. However, substantial discrepancies exist among model-based projections of PM2.5 impacts driven by anthropogenic climate change. Natural variability can significantly contribute to the uncertainty in these estimates. Using a large ensemble of climate and atmospheric chemistry simulations, we evaluate the influence of natural variability on projections of climate change impacts on PM2.5 pollution in the United States. We find that natural variability in simulated PM2.5 can be comparable or larger than reported estimates of anthropogenic-induced climate impacts. Relative to mean concentrations, the variability in projected PM2.5 climate impacts can also exceed that of ozone impacts. Based on our projections, we recommend that analyses aiming to isolate the effect climate change on PM2.5 use 10 years or more of modeling to capture the internal variability in air quality and increase confidence that the anthropogenic-forced effect is differentiated from the noise introduced by natural variability. Projections at a regional scale or under greenhouse gas mitigation scenarios can require additional modeling to attribute impacts to climate change. Adequately considering natural variability can be an important step toward explaining the inconsistencies in estimates of climate-induced impacts on PM2.5. Improved treatment of natural variability through extended modeling lengths or initial condition ensembles can reduce uncertainty in air quality projections and improve assessments of climate policy risks and benefits

Natural Variability in Projections of Climate Change Impacts on Fine Particulate Matter Pollution

Variations in meteorology associated with climate change can impact fine particulate matter (PM2.5) pollution by affecting natural emissions, atmospheric chemistry, and pollutant transport. However, substantial discrepancies exist among model-based projections of PM2.5 impacts driven by anthropogenic climate change. Natural variability can significantly contribute to the uncertainty in these estimates. Using a large ensemble of climate and atmospheric chemistry simulations, we evaluate the influence of natural variability on projections of climate change impacts on PM2.5 pollution in the United States. We find that natural variability in simulated PM2.5 can be comparable or larger than reported estimates of anthropogenic-induced climate impacts. Relative to mean concentrations, the variability in projected PM2.5 climate impacts can also exceed that of ozone impacts. Based on our projections, we recommend that analyses aiming to isolate the effect climate change on PM2.5 use 10 years or more of modeling to capture the internal variability in air quality and increase confidence that the anthropogenic-forced effect is differentiated from the noise introduced by natural variability. Projections at a regional scale or under greenhouse gas mitigation scenarios can require additional modeling to attribute impacts to climate change. Adequately considering natural variability can be an important step toward explaining the inconsistencies in estimates of climate-induced impacts on PM2.5. Improved treatment of natural variability through extended modeling lengths or initial condition ensembles can reduce uncertainty in air quality projections and improve assessments of climate policy risks and benefits

Influência da nutrição mineral foliar sobre doenças da parte aérea da cultura do trigo

A utilização de fungicida para o controle de doenças foliares na cultura do trigo é prática comum entre os triticultores. Contudo, devido ao impacto ambiental provocado pelo seu uso generalizado, buscam-se alternativas para controle dos fitopatógenos. Sendo assim, este trabalho teve como objetivo avaliar o efeito da nutrição mineral foliar sobre as doenças foliares do trigo, bem como seu efeito sobre o desenvolvimento da planta. O delineamento experimental foi em blocos casualizados com quatro repetições e quatro tratamentos: 1- testemunha; 2- adubação foliar aos 30 dias após a emergência (DAE) e aos 75 DAE; 3- fungicida aos 30 e 75 DAE; e 4- adubação foliar aos 30 DAE e adubação foliar mais fungicida aos 75 DAE. Foram realizadas nove avaliações da incidência e da severidade do oídio, cujos dados foram utilizados para o cálculo das áreas abaixo das curvas de progresso da doença; três avaliações da severidade da ferrugem e da mancha da gluma; e duas avaliações da mancha amarela. Foram determinadas a massa de matéria fresca e seca da parte aérea e do sistema radicular e a produtividade da cultura. Foi observada redução da incidência e da severidade de oídio em função da adubação foliar, apenas na primeira avaliação de incidência e nas segunda e quinta avaliações de severidade da doença. O efeito complementar dos nutrientes com o fungicida para redução das doenças foi observado apenas para a mancha amarela, com redução de aproximadamente 11,16 % da severidade. Os maiores valores de produtividade foram observados para os tratamentos apenas com fungicida e, com fungicida mais nutrientes. A adubação foliar proporcionou aumento da massa fresca de raízes e massa seca de raízes. Apesar disso, não houve aumento da massa fresca da parte aérea em função da adubação foliar