Indicador de vulnerabilidade agropecuária a extremos climáticos para o nordeste do Brasil

The effects of climate change on human societies have become the focus of many researchers for their research. Understanding weather patterns (circulation of the atmosphere, precipitation, temperature) is essences for predicting extreme weather, but analyze how these extreme events act in our society and look for ways to reduce the impact caused by these events is the great challenge. Using a concept very in the humanities and social sciences to understand these impacts and the adaptation of the society's vulnerability. The objective of this work is to develop and apply a methodology for evaluating fining scale and quantify the vulnerability of the Brazilian Northeast to climatic extremes, developing a methodology that combines aspects of vulnerability to drought, as well as socioeconomic and climatic indicators used to assess exposure, ability to adaptation and the sensitivity of geographical microregions of the region. The assessment of the susceptibility or degree of exposure to risk is the regional using the SPI (Standardized Precipitation Index) by the degree of magnitude dried (MD), the rate of precipitation such as PCD (Precipitation Concentration Degree) and PCP (Precipitation Period Concentration) helped characterize and regional climatology, these indices showed satisfactory results in the pilot study of Rio Grande do Norte to assess the degree of exposure to drought. Regarding sensitivity agricultural / livestock multivariate statistical technique to factor analysis showed acceptable results for the proposed model using data for the period 1990-1999 (P1). The application of the analysis of vulnerability considering the adaptive capacity, as the adaptive disability have almost similar results with much of the region's vulnerability to extreme south of Bahia state as a part of the semiarid region has a degree of vulnerability among moderate and mean

Impacts of the Madden-Julian oscillation on intraseasonal precipitation over northeast Brazil

Este estudo tem como objetivo investigar os impactos da oscilação de Madden-Julian (OMJ) na precipitação da região Nordeste do Brasil (NEB). Para tanto foram utilizados dados diários de precipitação baseados em 492 pluviômetros distribuídos na região e cobrindo um período de 30 anos (1981 − 2010). As análises através de composições de anomalias de precipitação, radiação de onda longa e fluxo de umidade, foram obtidas com base no índice da OMJ desenvolvido por Jones-Carvalho. Para distinguir o sinal da OMJ de outros padrões de variabilidade climática, todos os dados diários foram filtrados na escala de 20 − 90 dias; portanto somente dias classificados como eventos da OMJ foram considerados nas composições. Uma análise preliminar baseada apenas nos dados de precipitação foi feita para uma pequena área localizada no interior semiárido do NEB, conhecida como Seridó. Essa microrregião é uma das áreas mais secas do NEB e foi reconhecida pela Convenção das Nações Unidas para o Combate à Desertificação e Mitigação dos Efeitos das Secas como particularmente vulnerável à desertificação. Composições de anomalias de precipitação foram feitas para cada uma das oito fases da OMJ durante Fevereiro-Maio (principal período chuvoso da microrregião). Os resultados mostraram a existência de variações significativas nos padrões de precipitação (de precipitação excessiva à deficiente) associados à propagação da OMJ. A combinação dos sinais de precipitação obtidos durantes as fases úmidas e secas da OMJ mostrou que a diferença corresponde cerca de 50 − 150% de modulação das chuvas na microrregião. Em seguida, uma investigação abrangente sobre o papel da OMJ sobre toda a região Nordeste foi feita considerando-se as quatro estações do ano. Os resultados mostraram que os impactos da OMJ na precipitação intrassazonal do NEB apresentam forte sazonalidade. A maior coerência espacial dos sinais de precipitação ocorreram durante o verão austral, quando cerca de 80% das estações pluviométricas apresentaram anomalias positivas de precipitação durante as fases 1 − 2 da OMJ e anomalias negativas de precipitação nas fases 5 − 6 da oscilação. Embora impactos da OMJ na precipitação intrassazonal tenham sido encontrados na maioria das localidades e em todas as estações do ano, eles apresentaram variações na magnitude dos sinais e dependem da fase da oscilação. As anomalias de precipitação do NEB observadas são explicadas através da interação existente entre as ondas de Kelvin-Rossby acopladas convectivamente e as características climáticas predominantes sobre a região em cada estação do ano. O aumento de precipitação observado sobre a maior parte do NEB durante o verão e primavera austrais encontra-se associado com o fluxo de umidade de oeste (regime de oeste), o qual favorece a atividade convectiva em amplas áreas da América do Sul tropical. Por outro lado, as anomalias de precipitação durante o inverno e outono austrais apresentaram uma variabilidade espacial mais complexa. Durante estas estações, as anomalias de precipitação observadas nas estações localizadas na costa leste do NEB dependem da intensidade do anticiclone do Atlântico Sul, o qual é modulado em grande parte por ondas de Rossby. As características topográficas do NEB parecem desempenhar um papel importante na variabilidade observada na precipitação, principalmente nestas áreas costeiras. A intensificação do anticiclone aumenta a convergência dos ventos alísios na costa contribuindo para a ocorrência de precipitação observada à barlavento do planalto da Borborema. Por outro lado, o aumento da subsidência parece ser responsável pelos déficits de precipitação observados à sotavento. Tais condições mostraram-se típicas durante o predomínio do regime de leste sobre a região tropical da América do Sul e o NEB, durante o qual ocorre uma diminuição no fluxo de umidade proveniente da Amazônia.

Análise da variabilidade climática sobre a produtividade da soja no município de Bom Jesus (PI)

The climate is still main responsible for the variations soybean productivity (Glycine max (L.) Merrill), exerting a limiting action on these agricultural systems. The bomjesuense cerrado, this culture has proved, over the years, an increase of cultivated areas, however, productivity does not keep the same pace, going through periods of oscillations. Thus, although the crop is added to high technology, culture has great vulnerability to climatic adversities. Thus, the present study aims to analyze possible trends in meteorological variables, which can influence the soybean yield in Bom Jesus. For this purpose, different datasets were used, as follows: i) two periods of daily data (1984-2014 and 1974-2014), both obtained from the National Meteorological Institute (INMET); ii) climate normals from 1961-1990 as defined by INMET; iii) local agricultural production data of soybean-year (1997/1998 to 2012/2013) obtained from the Municipal Agricultural Production (PAM) dataset, which is management by Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). The analysis procedures included calculations of climate normals for 1984 to 2014 period and some statistical applications, as follows: i) the Wilcoxon test, used to evaluate differences between climate normals (1961 to 1990 and 1984 to 2014); ii) the Mann-Kendall nonparametric test, in order to analyze the linear trend of agrometeorological variables (rainfall, maximum temperature, minimum temperature and diurnal range of temperature; iii) cluster analysis by Ward method and the Spearman correlation test (rs) to identify the relationship between agrometeorological variable and soybean annual productivity. We adopted a statistical significance level of 5%. The results indicate changes in seasonality of the 1984-2014 climatology with respect to past climatology for all variables analyzed, except for insolation and precipitation. However, the monthly analysis of precipitation indicate negative trend during October and positive trend in December, causing a delay in start of rainy season. If this trend is persistent this result must be considered in futures definitions of the soybean crop sowing date over the region studied. With Mann-Kendall test was possible to identify positive trends with statistical significance in maximum temperature for all month forming part of soybean cycle (from November to April), which in turn tends to cause adverse effects on crop physiology, and consequently impacts on the final yield. Was identified a significant positive correlation between soybean yield and precipitation observed in March, thus precipitation deficit in this month is harmful to the soybean crop development. No statistically significant correlation was identified among maximum temperature, minimum temperature, and DTR with annual soybean productivity due these range of meteorological variables are not limiting factors in the final soybean yield in Bom Jesus (PI). It is expected that this study will contribute to propose planning strategies considering the role of climate variability on soybean crop final yield.