Periodicidade do crescimento de espécies arbóreas da Floresta Estacional Semidecidual no Sul do Brasil.

Embora a sazonalidade climática seja menos evidente nas regiões tropicais que nas temperadas, muitas espécies tropicais apresentam crescimento rítmico. A avaliação do crescimento em circunferência do tronco (CCT) permitirá obter informações sobre o desenvolvimento dos indivíduos de espécies arbóreas desta região. Esse estudo teve como objetivo avaliar o CCT de 11 espécies arbóreas de uma floresta estacional semidecidual no sul do Brasil, visando testar duas hipóteses: (i) existe sazonalidade no CCT das árvores e este crescimento está relacionado às variações climáticas da região de estudo; (ii) as características dos indivíduos (posição sociológica, altura da árvore, grau de ocupação por lianas, deciduidade e diâmetro à altura do peito) influenciam no incremento acumulado em circunferência. Para detectar a periodicidade do CCT foram implantadas faixas dendrométricas permanentes no tronco (altura do DAP) de 156 indivíduos. O acompanhamento do crescimento foi realizado mensalmente por um período de 18 meses. Foram feitas correlações do CCT mensal com a precipitação, temperatura e fotoperíodo para verificar a influencia dos fatores ambientais e análise de covariância para averiguar se as características dos indivíduos também interferiram no incremento acumulado em circunferência do tronco. As espécies apresentaram um padrão sazonal de CCT, com as maiores taxas de crescimento de outubro a dezembro, sendo que os parâmetros ambientais avaliados atuaram em conjunto - principalmente o fotoperíodo e a temperatura - promovendo essa sazonalidade e confirmando a primeira hipótese. Considerando as características dos indivíduos, somente o diâmetro do tronco correlacionou-se negativamente com o incremento acumulado em circunferência (b = -0,32; p = 0,02), aceitando parcialmente a segunda hipótese.

Balanço hídrico em larga escala com imagens landsat 8 em agros-ecossistemas do submédio São Francisco.

Doze imagens Landsat 8 foram usadas em conjunto com uma rede de onze de estações agrometeorológicas para a modelagem em larga escala de indicadores do balanço hídrico nos agrosecossistemas da bacia hidrográfica do Submédio São Francisco, compostos por vegetação natural e culturas irrigadas. O algoritmo SAFER foi usado para a obtenção da evapotranspiração (ET), a qual foi usada em conjunto com dados de precipitação (P) interpolados. Para a classificação da vegetação e caracterização dos indicadores, o algoritmo SUREAL foi aplicado na determinação da resistência da superfície (rs) sendo valores limites de rs usados na separação em culturas agrícolas e espécies da Caatinga. Nas condições naturais mais úmidas do início do ano, as taxas de evapotranspiração na vegetação natural foram em torno de 30% daquelas para culturas irrigadas, enquanto que nas mais secas estas ficaram em torno de 6%. Considerando-se todo o ano, as culturas irrigadas consumiram cinco vezes mais água que as espécies da Caatinga, uma quantidade extra de 870 mm ano-1. Maiores cautelas com relação ao manejo de irrigação devem ser tomadas no período climaticamente mais seco do ano, devido ao aumento da retirada da água do Rio São Francisco, criando maiores possibilidades de conflitos entre os setores agrícolas e outros usuários da água.

Spatio-temporal modeling of data imputation for daily rainfall series in homogeneous zones.

Spatio-temporal modelling is an area of increasing importance in which models and methods have often been developed to deal with specific applications. In this study, a spatio-temporal model was used to estimate daily rainfall data. Rainfall records from several weather stations, obtained from the Agritempo system for two climatic homogeneous zones, were used. Rainfall values obtained for two fixed dates (January 1 and May 1, 2012) using the spatio-temporal model were compared with the geostatisticals techniques of ordinary kriging and ordinary cokriging with altitude as auxiliary variable. The spatio-temporal model was more than 17% better at producing estimates of daily precipitation compared to kriging and cokriging in the first zone and more than 18% in the second zone. The spatio-temporal model proved to be a versatile technique, adapting to different seasons and dates.