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A eficiência econômica e os impactos sociais e ambientais do atual modelo de agricultura têm sido questionados em muitos aspectos. Sistemas silvipastoris (SSPs) são sistemas de produção nos quais forrageiras e/ou animais e árvores são cultivados, simultânea ou sequencialmente, na mesma unidade de área. A ideia de integrar animais nas atividades florestais já existe em várias partes do mundo, principalmente na Ásia, África, América Central e alguns países da América Latina. Estudos demonstraram a lucratividade dos SSPs por meio da comparação de sistemas de monocultura de floresta, monocultura de pastagens e SSP com 250 e 416 árvores por hectare, e esse sistema apresentou as maiores taxas internas de retorno (TIR) do investimento efetuado, superando a renda líquida obtida nas monoculturas. Além dos benefícios econômicos, esses sistemas trazem benefícios ambientais, por meio da conservação do solo, alívio à pressão em remanescentes vegetais, melhoria nos ciclos de nutrientes, como C e N, alteração microclimáticas com amenização dos extremos, estagnação de processos erosivos, e também sociais pelo aumento da geração de emprego e distribuição da renda das propriedades rurais. De toda a gama de incrementos gerados pelos SSPs, os maiores beneficiados são, de fato, os animais que, quando criados em consórcio com árvores, gozam de melhor alimentação, mais proteção a intempéries climáticas e amenização das temperaturas, sofrendo assim menor estresse e produzindo produtos de melhor qualidade. Desta forma, sempre que tais sistemas forem bem delineados, desde a escolha das espécies até o modelo de implantação, sempre haverá grande chance de sucesso e consequente melhorias para a comunidade envolvida.

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Taxas de crescimento populacional são importantes indicadores em estudos sobre a eficiência de espécies de artrópodes como agentes de controle biológico e aspectos de biossegurança relacionados ao possível impacto de agentes biológicos sobre artrópodes não alvo (MAIA et al., 2000). Nesses estudos, dados de oviposição e sobrevivência de cada um dos tratamentos avaliados são condensados em tabelas de vida e fertilidade (TBVF), para posterior estimação dos parâmetros populacionais: taxa líquida de reprodução (Ro), taxas intrínsecas de crescimento (Rm), tempo de duplicação (Dt), intervalo entre geraçãoes (T) e razão finita de crescimento (Lambda). Os testes estatísticos para comparação de grupos com relação a esses parâmetros requerem a quantificação das incertezas (variância, erro padrão, intervalos de confiança) associada às suas respectivas estimativas, em cada grupo. As estimativas dessas incertezas são tradicionalmente obtidas utilizando o método jackknife. Como alternativa aos testes que utilizam estimativas jackknife da variância, propomos o uso de testes permutacionais (MANLY, 1991). Os testes permutacionais (TP) utilizam distribuições empíricas, geradas via alocações aleatórias das unidades experimentais aos tratamentos (grupos). Tais distribuições empíricas são utilizadas testar hipóteses sobre os parâmetros de interesse.

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2007

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Os dados básicos para estimar a evapotranspiração de referência de Penman-Monteith FAO (EToPM) são: temperaturas máxima e mínima, pressão de vapor real ou atual, radiação líquida e velocidade do vento, muitas vezes indisponíveis por requererem estações meteorológicas específicas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação do método para estimar a EToPM, utilizando-se dados mínimos integrados a um Sistema de Informação Geográfica, na bacia do Rio Jaguaribe, CE. Foi utilizado o sistema integrado de modelagem regional PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies), versão 1.2, com as condições de contorno do Modelo Climático Global (HadAM3P), acoplado ao Modelo Climático Regional (HadRM3P), por meio da técnica dinâmica de redução de escala (downscaling). Os dados foram analisados quanto a sua variabilidade espacial (latitude, longitude), utilizando-se o método geoestatístico de krigagem associado a um Sistema de Informação Geográfica. Para a validação do método, foi ajustada uma regressão linear entre EToPM estimada com dados mínimos (temperaturas máxima e mínima) e com dados medidos por uma estação de referência. A média da EToPM anual estimada com dados mínimos foi 1.719 mm. O método mostrou-se aceitável na região estudada, considerando os resultados da análise de regressão (coeficiente angular de 0,95, coeficiente de determinação de 0,902, resíduos menores que 0,45 mm dia-1 e a Raiz do Quadrado Médio do Erro (RQME) igual a 0,067 mm dia-1).