Avaliação da temperatura média prevista pelos modelos climáticos globais no sudeste do Brasil.

Os modelos climáticos globais são considerados a melhor ferramenta para gerar cenários prováveis de alterações climáticas futuras, apesar das incertezas. As projeções são diferentes para cada região e variam ao longo das estações do ano. O objetivo deste trabalho foi avaliar a similaridade entre projeções dos modelos climáticos globais do IPCC-AR4 para temperatura média na região Sudeste do Brasil, no período de 2071 a 2100, cenário A2. Para tanto, foram realizadas análise de componentes principais e análise de agrupamento hierárquico para agrupar os modelos de comportamentos semelhantes. Adotando-se quatro grupos de modelos, os valores médios de temperatura variaram de 23,7°C a 25,4°C.

Avaliação dos cenários futuros na região nordeste do Brasil utilizando modelos climáticos globais: tendências de temperatura.

O Nordeste é a região brasileira mais vulnerável ao aquecimento global. Os modelos climáticos globais são a melhor ferramenta para projetar cenários prováveis de alterações climáticas para o futuro, apesar da incerteza envolvida. O objetivo deste trabalho foi realizada uma avaliação da tendência da temperatura média nos cenários futuros previstos pelos modelos climáticos globais do IPCC para região Nordeste do Brasil. Foi realizada uma análise estatística básica dos dados de comparação entre os modelos. Foi possível agrupar os modelos em 5 grupos, desde modelos estimando temperaturas médias comparativamente inferiores em todos os meses a outros com valores superiores em todos os meses.

Cenário de mudanças climáticas no brasil segundo modelos do IPCC-AR4: proposta metodológica utilizando SIG.

O IPCC (Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas) disponibiliza cenários de clima do futuro de modelos climáticos globais provenientes de diferentes instituições de pesquisa do mundo. Este trabalho teve como objetivo propor metodologia em SIG (Sistema de nformações Geográficas) para avaliar o cenário de mudanças climáticas no Brasil utilizando modelos do IPCC-AR4 para as variáveis temperatura média, máxima e mínima.Os dados georreferenciados do AR4 foram manipulados utilizando SIG Idrisi 32. Foram obtidos os mapas climáticos referentes à média de modelos selecionados para o ano de 2080 dos cenários A (pessimista) e B (otimista). A análise foi realizada comparando os mapas do AR4 e os mapas do TAR, apresentando amplitudes entre -4ºC e 4ºC para temperatura média, 8ºC a 8ºC para temperatura máxima e 6ºC e 4ºC para temperatura mínima, considerando as variações ao longo dos meses do ano e da distribuição espacial no País.

Mudança do clima e os impactos na agricultura familiar no Norte e Nordeste do Brasil.

O ponto de partida deste estudo foi a consideração de cenários futuros da mudança do clima e as respectivas incertezas. As projeções globais disponíveis no Quinto Relatório de Avaliação do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) - AR5 foram apresentadas e comparadas com cenários regionais (downscalling), desenvolvidos pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O foco deu-se em dois cenários principais do IPCC (RCP 4.5 e RCP 8.5) e também em dois principais modelos globais (MIROC e Hadley Centre) para os períodos de 2011-2040 e 2041-2070. O objetivo foi identificar as principais tendências em termos de mudanças na temperatura e na precipitação para as regiões Norte e Nordeste do Brasil ? mais especificamente nos biomas Amazônia, Semiárido e Cerrado ? escopo do estudo.

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.

Indicações geográficas de vinhos finos do Brasil: avanços e projetos em desenvolvimento.

A primeira indicação geográfica do Brasil, sob registro número 200002, foi reconhecida pelo INPI em 22 de novembro de 2002, tendo como titular do direito de propriedade a APROVALE - Associação dos Produtores de Vinhos Finos do Vale dos Vinhedos As inovações que a Indicação de Procedência Vale dos Vinhedos introduziu foram:Área geográfica de produção das uvas e dos vinhos delimitada;Conjunto de cultivares autorizadas, todas da espécie Vitis vinifera L.;Conjunto restritivo de produtos vinícolas autorizados;Limite de produtividade máxima por hectare;Padrões de identidade e qualidade química e sensorial mais restritivos, com aprovação obrigatória dos vinhos por um grupo de experts em degustação; Elaboração, envelhecimento e engarrafamento na área delimitada;Sinal distintivo para o consumidor, através de normas específicas de rotulagem;Conselho Regulador de autocontrole.A Indicação Geográfica Vale dos Vinhedos foi reconhecida pela União Europeia em 25 de janeiro de 2007.

Integração Lavoura-Pecuária-Floresta no Brasil: uma estratégia de agricultura sustentável baseada nos conceitos da Green Economy Initiative.

Este artigo tem como objetivo inserir a proposta de organização da agricultura baseada nos conceitos da Integração Lavoura-Pecuária-Floresta (ILPF) no âmbito das discussões relacionadas à necessidade de transformação do modelo produtivo vigente. Foram utilizadas as diretrizes e os conceitos relacionados com a Green Economy Initiative (GEI), uma iniciativa do Programa das Nações Unidas para o Meio Ambiente (Pnuma). Busca-se mostrar que a proposta ILPF está alinhada com os aspectos de agricultura sustentável proposta na GEI, e que a ILPF se coloca como uma importante estratégia de aumento da produção agropecuária de forma sustentável para o Brasil. A adoção da GEI é uma estratégia consistente para a implementação de políticas com a finalidade de promover o desenvolvimento sustentável. Dessa forma, a produção agrícola baseada no modelo ILPF alinha-se perfeitamente com as premissas da GEI no que tange à promoção e incentivos a modelos de agricultura de baixo carbono.

Modelos screening e simulação de sistemas aplicados à avaliação de risco de contaminação da água por herbicidas em área de cultivo de cana-de-açúcar: estudo de caso na microbacia do córrego do Espraiado.

2008

Modelos screening e simulação de sistemas aplicados à avaliação de risco de contaminação da água por agrotóxicos em áreas de cultivo de soja, milho e arroz: estudo de caso nas nascentes do Rio Araguaia, região de Mineiros, GO, e na microbacia do arroio Jacaguá, região de Alegrete, RS.

2008

Uso do R-shiny para execução de modelos matemáticos via web: estudo de caso sobre a dinâmica de propagação do HLB do citros.

RESUMO - O Huanglongbing (HLB ou Greening) é a doença mais importante e destrutiva da citricultura mundial. Presente de forma endêmica nos continentes asiático e africano há várias décadas, essa doença foi constatada no Brasil em 2004, sendo transmitida pelo psilídeo Diaphorina citri e causada por bactérias de floema Candidatus Liberibacter spp. Para auxiliar o estudo da doença, foram desenvolvidos modelos matemáticos para avaliação da propagação do HLB Citros. Este trabalho tem por objetivo a criação de um sistema para execução via web de um destes modelos, permitindo aos profissionais de diversas formações, em especial os das áreas biológicas, que são os especialistas do domínio em estudo, acesso rápido aos resultados fornecidos pelo modelo matemático, eliminando ainda a necessidade de conhecimento prévio em alguma linguagem de programação ou de métodos de resolução de equações diferenciais. O sistema foi completamente implementado em R, tendo sido o pacote deSolve usado para solução do modelo matemático e o framework web Shiny para a interface com usuário, sendo todos open source.