Agroclimatic classification: numerical- taxonomic procedures - a review.

The paper catalogues the procedures and steps involved in agroclimatic classification. These vary from conventional descriptive methods to modern computer-based numerical techniques. There are three mutually independent numerical classification techniques, namely Ordination, Cluster analysis, and Minimum spanning tree; and under each technique there are several forms of grouping techniques existing. The vhoice of numerical classification procedure differs with the type of data set. In the case of numerical continuous data sets with booth positive and negative values, the simple and least controversial procedures are unweighted pair group method (UPGMA) and weighted pair group method (WPGMA) under clustering techniques with similarity measure obtained either from Gower metric or standardized Euclidean metric. Where the number of attributes are large, these could be reduced to fewer new attributes defined by the principal components or coordinates by ordination technique. The first few components or coodinates explain the maximum variance in the data matrix. These revided attributes are less affected by noise in the data set. It is possible to check misclassifications using minimum spanning tree.

Probabilistic methods for seasonal forecasting in a changing climate: Cox-type regression models.

For climate risk management, cumulative distribution functions (CDFs) are an important source of information. They are ideally suited to compare probabilistic forecasts of primary (e.g. rainfall) or secondary data (e.g. crop yields). Summarised as CDFs, such forecasts allow an easy quantitative assessment of possible, alternative actions. Although the degree of uncertainty associated with CDF estimation could influence decisions, such information is rarely provided. Hence, we propose Cox-type regression models (CRMs) as a statistical framework for making inferences on CDFs in climate science. CRMs were designed for modelling probability distributions rather than just mean or median values. This makes the approach appealing for risk assessments where probabilities of extremes are often more informative than central tendency measures. CRMs are semi-parametric approaches originally designed for modelling risks arising from time-to-event data. Here we extend this original concept beyond time-dependent measures to other variables of interest. We also provide tools for estimating CDFs and surrounding uncertainty envelopes from empirical data. These statistical techniques intrinsically account for non-stationarities in time series that might be the result of climate change. This feature makes CRMs attractive candidates to investigate the feasibility of developing rigorous global circulation model (GCM)-CRM interfaces for provision of user-relevant forecasts. To demonstrate the applicability of CRMs, we present two examples for El Ni ? no/Southern Oscillation (ENSO)-based forecasts: the onset date of the wet season (Cairns, Australia) and total wet season rainfall (Quixeramobim, Brazil). This study emphasises the methodological aspects of CRMs rather than discussing merits or limitations of the ENSO-based predictors.

Impactos das mudanças climáticas sobre o controle biológico de doenças de plantas.

2009

Novo sistema de medidas de evaporacao para o tangue classe A.

O estudo aborda o projeto de construcao e analise de desempenho de um novo sistema de medida evaporometrica que e acoplado a um tanque classe "A" padrao convencional, dando-se ao sistema o nome "Tanque Classe A Modificado". A viabilidade do sistema foi testada contra medidas simultaneas com o sistema classico (tanque classe "A" padrao e micrometro), revelando, atraves de testes estatisticos, que o Tanque Classe "A" Modificado pode substituir com vantagens o sistema classico, minimizando os erros de leitura que sao cometidos mesmo quando se dispoe de pessoal qualificado para esta operacao e permitindo tambem a realizacao de medidas evaporometricas com boa aproximacao em dias de chuva.

Methodology for climate risk assessment of maize intercropped with Brachiaria in the Cerrado of Brazil.

2015

Les macroclimats viticoles mondiaux et l'influence du mesoclimat sur la typicite de la Syrah et du Muscat de Hamboug dans le sud de la France: methodologie de caracterisation.

1999

Caracterização macroclimática e potencial enológico de diferentes regiões com vocação vitícola de Minas Gerais.

A qualidade do vinho é uma resultante direta da qualidade da uva. Por sua vez, nas diferentes regiões de produção de vinho do mundo, a qualidade da uva é fortemente influenciada pelo clima Vitícola . Alguns trabalhos já sinalizam para a possibilidade de produção de uvas para vinhos em Minas Gerais, especialmente considerando a produção na estação seca. Neste sentido, este estudo tem por objetivo caracterizar o potencial climático existente ao longo do ano em diferentes regiões do estado de Minas Gerais, buscando-se alternativas para a produção de vinhos finos. Não se pretende fazer uma abordagem climatológica ampla para todo o estado, mas tão-somente enfocar a questão sob o angulo de seu potencial vitivinicultor, uma alternativa promissora para a agroindústria do Estado.

Scalar turbulent behavior in the roughness sublayer of an Amazonian forest.

An important current problem in micrometeorology is the characterization of turbulence in the roughness sublayer (RSL), where most of the measurements above tall forests are made. There, scalar turbulent fluctuations display significant departures from the predictions of Monin?Obukhov similarity theory (MOST). In this work, we analyze turbulence data of virtual temperature, carbon dioxide, and water vapor in the RSL above an Amazonian forest (with a canopy height of 40 m), measured at 39.4 and 81.6 m above the ground under unstable conditions. We found that dimensionless statistics related to the rate of dissipation of turbulence kinetic energy (TKE) and the scalar variance display significant departures from MOST as expected, whereas the vertical velocity variance follows MOST much more closely. Much better agreement between the dimensionless statistics with the Obukhov similarity variable, however, was found for the subset of measurements made at a low zenith angle Z, in the range 0°  <  |Z|  <  20°. We conjecture that this improvement is due to the relationship between sunlight incidence and the ?activation?deactivation? of scalar sinks and sources vertically distributed in the forest. Finally, we evaluated the relaxation coefficient of relaxed eddy accumulation: it is also affected by zenith angle, with considerable improvement in the range 0°  <  |Z|  <  20°, and its values fall within the range reported in the literature for the unstable surface layer. In general, our results indicate the possibility of better stability-derived flux estimates for low zenith angle ranges.

Temperatura mínima absoluta de alguns municípios da região sul do estado de Mato Grosso do Sul.

Dados de temperaturas mínimas absolutas mensais de nove estações meteorológicas automáticas, pertencentes ao Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), foram utilizados para verificar o comportamento das temperaturas mínimas de alguns municípios da região sul do estado de Mato Grosso do Sul. Para se confirmar se a tendência de aumento nos valores das temperaturas mínimas na região sul do Estado, representada por observações realizadas em Dourados, Ivinhema e Ponta Porã, é devida a mudança climática, estudos mais aprofundados serão necessários.

Relação entre altitude e temperatura: uma contribuição ao zoneamento climático no estado de Santa Catarina, Brasil.

A relação da altitude com a temperatura é especialmente importante para as regiões tropicais e subtropicais onde uma diferença altitudinal de algumas centenas de metros provoca mudanças sensíveis no ambiente, adaptação da biota e consequente sucesso na introdução de espécies para cultivo agrícola. A temperatura do ar sofre alterações com a altitude, latitude e longitude e em função do relevo cada local pode apresentar um gradiente térmico específico. Neste trabalho, o Estado de Santa Catarina foi delimitado em grupos climáticos homogêneos e se estabeleceram análises de correlação entre a temperatura média de janeiro, de julho e média anual, com as respectivas altitudes dos grupos assim formados. A correlação da altitude com a temperatura média anual de janeiro, considerando dados de 44 estações meteorológicas, foi mais forte comparada à temperatura média de julho. Para os coeficientes de correlação mais elevados foram obtidas retas de regressão linear simples e os respectivos coeficientes de determinação das retas. O gradiente térmico médio obtido para o conjunto de todas as estações do Estado foi de -1ºC/213m, o que equivale a uma redução de aproximadamente 0,48oC a cada 100 metros de altitude. Foram também obtidos gradientes térmicos médios em função da latitude e longitude. A altitude, latitude e longitude, nesta ordem, influenciam a temperatura média do ar.

Emissões de GEE pela agricultura: o caso dos cultivos de cana-de-açúcar.

A agricultura é responsável por boa parte das emissões de gases de efeito estufa (GEEs), como o dióxido de carbono (CO2), o metano (CH4) e o óxido nitroso (N2O). Esses gases destacam-se pela capacidade de absorver energia, estabilidade na atmosfera e alta capacidade de reagir com a camada de ozônio, sendo alvo de pesquisas recentes. Em cultivos de cana-de-açúcar esses estudos têm sido mais frequentes, principalmente após a obrigatoriedade da colheita de cama sem queima, tratando-se principalmente do efeito dessa prática nas emissões desses gases para a atmosfera. Nesse sentido, objetivou-se com esta revisão, reunir informações sobre as fontes que contribuem para as emissões dos gases de efeito estufa pela agricultura, especialmente nos cultivos de cana-de-açúcar.

Produto modis associado à condição hídrica no solo para diferenciar padrões na vegetação no município de Dom Eliseu, Pará.

Objetivou avaliar a dinâmica de padrões na vegetação usando NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) associado à oferta hídrica no município de Dom Eliseu, no Pará com base na reflectância em áreas com cultivos anuais de grãos e plantios florestais, nos períodos de maior e menor deficiência de água no solo. Foram analisados dados meteorológicos para calcular balanços hídricos (CAD = 300 mm) e respostas em NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) extraídos do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). As imagens-índice (NDVI) referentes aos meses de janeiro a dezembro de 2012 foram processadas no aplicativo Envi 4.7 e reclassificadas no ArcGIS10.1. Os resultados apontaram variações temporais ao longo do ano, tanto relacionados aos sistemas de agrícolas de produção, quanto aos remanescentes florestais os quais indicavam associações à oferta hídrica na região e possíveis respostas fenológicas. Em Dom Eliseu, o mês de maior valor em NDVI foi em abril com mais 60% do município expressando manutenção das folhas e da capacidade fotossintética das plantas, pois os valores em NDVI foram superiores a 0,6. No período de agosto a setembro ocorrem as menores cotas pluviais, ocasionando déficits hídricos que atingem valores superiores a 70 mm. Observou-se que as respostas em NDVI foram mais expressivas no mês de outubro, totalizando 16% da área de estudo com valores entre 0,2 a 0,3, evidenciando reduzida expressão em resposta espectral na biomassa dos remanescentes de vegetação e plantios florestais. Conclui-se que existe sensibilidade do NDVI em resposta à condição hídrica no solo. Ao contabilizar-se as diferenças entre a reflectâncias no infravermelho próximo e no vermelho divididos pela soma dessas reflectância, os baixos valores de NDVI, reforçam que no período de maior deficiência hídrica há queda de folhas, pois a superfície imageada, responde com valores mais elevados no solo do que na vegetação.

Identificação de períodos secos e chuvosos e a influência na produção de café de montanha nas Matas de Minas.

O Brasil é o maior produtor e exportador de café do mundo, sendo responsável por mais de 30% da produção, com o plantio numa área total de 1,96 milhões de hectares (CONAB, 2014). A Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) revelou que em 2014 foram produzidas entre 46,53 a 50,15 milhões de sacas de 60 quilos de café (arábica e conilon) do produto beneficiado, que irá contribuir significativamente para o crescimento do PIB brasileiro. Minas Gerais possui o maior parque cafeeiro do País, respondendo por mais de 51% da produção nacional e por 2/3 da produção total de café arábica com o volume variando entre 25,6 a 27,1 milhões de saca (CONAB, 2014). O café é vendido para mais de 60 países do mundo, sendo quatro as regiões produtoras no Estado: Sul de Minas (47%), Matas de Minas (30,7%), Cerrado Mineiro (19%) e Chapada de Minas (3,3%).

Canopy-scale biophysical controls of transpiration and evaporation in the Amazon Basin.

Canopy and aerodynamic conductances (gC and gA) are two of the key land surface biophysical variables that control the land surface response of land surface schemes in climate models. Their representation is crucial for predicting transpiration (λET) and evaporation (λEE) flux components of the terrestrial latent heat flux (λE), which has important implications for global climate change and water resource management. By physical integration of radiometric surface temperature (TR) into an integrated framework of the Penman?Monteith and Shuttleworth?Wallace models, we present a novel approach to directly quantify the canopy-scale biophysical controls on λET and λEE over multiple plant functional types (PFTs) in the Amazon Basin. Combining data from six LBA (Large-scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia) eddy covariance tower sites and a TR-driven physically based modeling approach, we identified the canopy-scale feedback-response mechanism between gC, λET, and atmospheric vapor pressure deficit (DA), without using any leaf-scale empirical parameterizations for the modeling. The TR-based model shows minor biophysical control on λET during the wet (rainy) seasons where λET becomes predominantly radiation driven and net radiation (RN) determines 75 to 80 % of the variances of λET. However, biophysical control on λET is dramatically increased during the dry seasons, and particularly the 2005 drought year, explaining 50 to 65 % of the variances of λET, and indicates λET to be substantially soil moisture driven during the rainfall deficit phase. Despite substantial differences in gA between forests and pastures, very similar canopy?atmosphere "coupling" was found in these two biomes due to soil moisture-induced decrease in gC in the pasture. This revealed the pragmatic aspect of the TR-driven model behavior that exhibits a high sensitivity of gC to per unit change in wetness as opposed to gA that is marginally sensitive to surface wetness variability. Our results reveal the occurrence of a significant hysteresis between λET and gC during the dry season for the pasture sites, which is attributed to relatively low soil water availability as compared to the rainforests, likely due to differences in rooting depth between the two systems. Evaporation was significantly influenced by gA for all the PFTs and across all wetness conditions. Our analytical framework logically captures the responses of gC and gA to changes in atmospheric radiation, DA, and surface radiometric temperature, and thus appears to be promising for the improvement of existing land?surface?atmosphere exchange parameterizations across a range of spatial scales.

Canopy-scale biophysical controls of transpiration and evaporation in the Amazon Basin.

Canopy and aerodynamic conductances (gC and gA) are two of the key land surface biophysical variables that control the land surface response of land surface schemes in climate models. Their representation is crucial for predicting transpiration (?ET) and evaporation (?EE) flux components of the terrestrial latent heat flux (?E), which has important implications for global climate change and water resource management. By physical integration of radiometric surface temperature (TR) into an integrated framework of the Penman?Monteith and Shuttleworth?Wallace models, we present a novel approach to directly quantify the canopy-scale biophysical controls on ?ET and ?EE over multiple plant functional types (PFTs) in the Amazon Basin. Combining data from six LBA (Large-scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazonia) eddy covariance tower sites and a TR-driven physically based modeling approach, we identified the canopy-scale feedback-response mechanism between gC, ?ET, and atmospheric vapor pressure deficit (DA), without using any leaf-scale empirical parameterizations for the modeling. The TR-based model shows minor biophysical control on ?ET during the wet (rainy) seasons where ?ET becomes predominantly radiation driven and net radiation (RN) determines 75 to 80?% of the variances of ?ET. However, biophysical control on ?ET is dramatically increased during the dry seasons, and particularly the 2005 drought year, explaining 50 to 65?% of the variances of ?ET, and indicates ?ET to be substantially soil moisture driven during the rainfall deficit phase. Despite substantial differences in gA between forests and pastures, very similar canopy?atmosphere "coupling" was found in these two biomes due to soil moisture-induced decrease in gC in the pasture. This revealed the pragmatic aspect of the TR-driven model behavior that exhibits a high sensitivity of gC to per unit change in wetness as opposed to gA that is marginally sensitive to surface wetness variability. Our results reveal the occurrence of a significant hysteresis between ?ET and gC during the dry season for the pasture sites, which is attributed to relatively low soil water availability as compared to the rainforests, likely due to differences in rooting depth between the two systems. Evaporation was significantly influenced by gA for all the PFTs and across all wetness conditions. Our analytical framework logically captures the responses of gC and gA to changes in atmospheric radiation, DA, and surface radiometric temperature, and thus appears to be promising for the improvement of existing land?surface?atmosphere exchange parameterizations across a range of spatial scales.