Quantificação de riscos climáticos via modelos de regressão de Cox.

O gerenciamento de riscos climáticos requer informação sobre estados futuros de variáveis climáticas, geralmente representada por funções de distribuição de probabilidade acumulada (FDPA, P(Y?y) ou por sua funções complementares (P(Y>y)), ditas funções probabilidade de exceder (FPE). Uma variedade de métodos estatísticos tem sido utilizada para estimação de FPE, incluindo, modelos de regressão linear múltipla, regressão logística e métodos não paramétricos (MAIA et al, 2007; LO et al, 2008). Apesar de parecer intuitivo que a incerteza associada às estimativas das FPE é fundamental para os tomadores de decisão, esse tipo de informação raramente é fornecido. Modelos estatísticos de previsão baseados em séries históricas da variável de interesse (chuva, temperatura) e de preditores derivados de estados do oceano e da atmosfera (índices climáticos tais como: temperaturas da superfície do mar ? TSM, índice de oscilação sul, IOS, El Nino/Oscilação Sul - ENSO) se constituem em alternativas promissoras para auxílio às tomada de decisão, em escalas locais e regionais. O uso de tais indicadores permite incorporar mudanças de padrão derivadas de mudanças climáticas em modelos estatísticos que utilizam informação histórica. Neste trabalho, mostramos como o Modelo de Regressão de Cox (MRC; COX, 1972), tradicionalmente utilizado para modelagem de tempos de falha, em investigações na área médica e em ciências sociais, pode ser de grande utilidade para avaliação probabilística de riscos climáticos, mesmo para variáveis que não representam tempos de falha tais como chuva, produtividade de culturas, lucros, entre outras. O MRC pode ser utilizado para avaliar a influência de preditores (índices climáticos) sobre riscos de interesse (representados pelas FPE), estimar FPE para combinações específicas de preditores e incertezas associadas além de fornecer informação sobre riscos relativos, de grande valor para tomadores de decisão. Apresentamos dois estudos de caso nos quais o Modelo de Cox foi usado para investigar: a) o efeito do IOS e de um índice derivado de TSM do Pacífico sobre o início da estação chuvosa em Cairns (Austrália) e b) a influência o índice Nino 3.4, derivado de estados da TSM no Pacífico Equatorial sobre o chuva acumulada no período de Março a Junho em Limoeiro do Norte (Ceará, Brasil). O objetivo da apresentação desses estudos é meramente didático, para demonstrar o potencial do método proposto como ferramenta de auxílio à tomada de decisão.

Uso de etefom para aumentar a coloração da epiderme de frutos e antecipar a colheita de maçãs "pink lady®".

O cultivo de maçãs (Malus domestica Borkh.) na região sul do Brasil tem grande relevância. A produção brasileira de maçãs fez uso de 34.664 hectares na safra de 2016 (IBGE, 2016). As cultivares Gala e Fuji e seus clones são responsáveis por mais de 90% da produção de maçãs no Sul do Brasil. Entretanto, existem outras opções. A ?Pink Lady® 12 ? foi desenvolvida na Austrália, na década de 70 e foi obtida do cruzamento entre Golden Delicious e Lady Williams (BRACKMANN et al., 2005) e pode ser utilizada na renovação e diversificação dos pomares. A coloração vermelha da epiderme de maçãs é o atributo de maior importância na qualidade do fruto, sendo afetada positivamente pela aplicação exógena de etileno (STEFFENS; BRACKMANN, 2006). A utilização de etefom (ácido 2-cloroetilfosfônico) em pré-colheita visando antecipar a colheita e/ou melhorar a coloração dos frutos é uma das técnicas mais utilizadas (FIORAVANÇO et al., 2007). O etefom denominado comercialmente como Ethrel é um regulador de crescimento que pertence ao grupo químico do ácido fosfônico (ANDREI, 1990). Nesse sentido, objetivou-se com esse trabalho avaliar o uso de etefom para aumentar a coloração da epiderme e antecipar a colheita de maçãs ?Pink Lady® 23 ?, na região de Vacaria/RS no ciclo produtivo de 2015/2016