99 resultados para temperatura mínima do ar

em Repositório Institucional UNESP - Universidade Estadual Paulista "Julio de Mesquita Filho"


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Com o objetivo de verificar a existência de variabilidade temporal e espacial do tamanho de amostra da temperatura mínima do ar média mensal de trinta e sete municípios do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de temperatura mínima do ar do período de 1931 a 2000. Determinou-se o tamanho de amostra da temperatura mínima do ar média mensal em cada mês e município. Realizou-se análise de agrupamento dos meses e dos municípios pelo método hierárquico vizinho mais distante. Há variabilidade do tamanho de amostra (número de anos) para a estimativa da temperatura mínima do ar média mensal no Estado do Rio Grande do Sul no tempo e no espaço. Maior tamanho de amostra, no Estado do Rio Grande do Sul, é necessário nos meses de maio, junho e julho, com diminuição gradativa em direção a janeiro e dezembro. Há variabilidade do tamanho de amostra entre os municípios do Estado do Rio Grande do Sul.

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O objetivo deste trabalho foi verificar, com dados de temperatura mínima média decendial do ar (Tm) de 41 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, de 1945 a 1974, se a Tm pode ser estimada em função da altitude, latitude e longitude. Para cada um dos 36 decêndios do ano, realizaram-se análise de correlação, análise de trilha das variáveis causais - altitude, latitude e longitude - sobre o efeito Tm, e estimaram-se os parâmetros do modelo das equações de regressão linear múltipla, pelo método passo a passo, com teste para saída de variáveis, considerando Tm como variável dependente e altitude, latitude e longitude como variáveis independentes. Na validação dos modelos de estimativa da Tm, usou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson, entre a Tm estimada e a Tm observada em dez municípios do Estado, com dados da série de observações meteorológicas de 1975 a 2004. A temperatura mínima média decendial do ar pode ser estimada pelas coordenadas geográficas em qualquer local e decêndio, no Estado do Rio Grande do Sul. A altitude e latitude explicam melhor a variação da Tm.

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Uma equação de regressão múltipla MOS (da sigla em inglês para Model Output Statistics), para previsão da temperatura mínima diária do ar na cidade de Bauru, estado de São Paulo, é desenvolvida. A equação de regressão múltipla, obtida usando análise de regressão stepwise, tem quatro preditores, três do modelo numérico global do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) e um observacional da estação meteorológica do Instituto de Pesquisas Meteorológicas (IPMet), Bauru. Os preditores são prognósticos para 24 horas do modelo global, válidos para 00:00GMT, da temperatura em 1000hPa, vento meridional em 850hPa e umidade relativa em 1000hPa, e temperatura observada às 18:00GMT. Esses quatro preditores explicam, aproximadamente, 80% da variância total do preditando, com erro quadrático médio de 1,4°C, que é aproximadamente metade do desvio padrão da temperatura mínima diária do ar observada na estação do IPMet. Uma verificação da equação MOS com uma amostra independente de 47 casos mostra que a previsão não se deteriora significativamente quando o preditor observacional for desconsiderado. A equação MOS, com ou sem esse preditor, produz previsões com erro absoluto menor do que 1,5°C em 70% dos casos examinados. Este resultado encoraja a utilização da técnica MOS para previsão operacional da temperatura mínima e seu desenvolvimento para outros elementos do tempo e outras localidades.

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The weather and climate has a direct influence in agriculture, it affects all stages of farming, since soil preparation to harvest. Meteorological data derived from automatic or conventional weather stations are used to monitor these effects. These meteorological data has problems like difficulty of data access and low density of meteorological stations in Brazil. Meteorological data from atmospheric models, such as ECMWF (European Center for Medium-Range Weather Forecast) can be an alternative. Thus, the aim of this study was to compare 10-day period precipitation, maximum and minimum air temperature data from the ECMWF model with interpolated maps from 33 weather stations in Sao Paulo state between 2005 and 2010 and generate statistical maps pixel by pixel. Statistical index showed spatially satisfactory (most of the results with R 2 > 0.60, d > 0.7, RMSE < 5°C and < 50 mm; Es < 5°C and < 24 mm) in period and ECMWF model can be recommended for use in the Sao Paulo state.

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Seis cabras Pardas Alpinas com produção média de leite de 2,5kg/dia, foram distribuídas aleatoriamente em dois grupos de três cada, submetidas a termoneutralidade ou estresse térmico. Usou-se um delineamento estatístico crossover. Um período de adaptação de 28 dias foi seguido por quatro intervalos de 14 dias cada, durante os quais os animais sob estresse foram expostos à temperatura média do ar de 33,84ºC das 8 às 17 horas, incluindo radiação solar simulada das 10 às 15 horas. Na segunda semana de cada intervalo experimental amostras de leite individuais foram coletadas diariamente pela manhã e à tarde, adicionando-se conservador. No final da semana as amostras de cada ordenha foram misturadas formando-se amostras compostas nas quais foram efetuadas determinações de pH, acidez titulável, densidade e ponto crioscópico. Os resultados indicaram que os valores obtidos para densidade e ponto crioscópico são compatíveis aos encontrados por diversos autores em diferentes países. Constatou-se valor maior para densidade no leite ordenhado pela manhã, em relação ao da tarde, sendo que o intervalo desigual entre as ordenhas deve ter influído neste resultado. Não se verificou diferença estatística significativa para esta propriedade no leite das cabras em condições de termoneutralidade e de estresse térmico. Para o ponto crioscópico não se observou diferença estatística entre o leite ordenhado pela manhã e à tarde. Houve diferença estatística significativa para esta propriedade física entre o leite das cabras em condições de termoneutralidade e estresse térmico, sendo o valor médio maior, para as condições de termoneutralidade.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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O clima pode ser entendido como as condições atmosféricas médias em uma certa região. Ele influencia diretamente a maioria das atividades humanas, em especial a agricultura na qual define o nível de produtividade agrícola, condicionado principalmente pela disponibilidade hídrica regional. Entretanto, os sistemas de classificações climáticas (SCC) são pouco utilizados no âmbito de estudos agrícolas pois, normalmente, considera-se sua escala de atuação muito abrangente. Dessa forma, valores médios mensais de temperatura máxima e mínima do ar de 27 estações termométricas e de 427 postos pluviométricos do Estado de São Paulo foram utilizados na atualização e melhoria do mapeamento dos SCC de Köppen modificado e de Thornthwaite, além da avaliação de potenciais aplicações em estudos de zoneamento agroclimáticos para o Estado de São Paulo. A utilização de dados de 427 localidades propiciou um mapeamento mais acurado do Estado pelas duas classificações. Avaliou-se a aplicabilidade das classificações em estudos agroclimáticos pela capacidade de separação dos climas pelos dois sistemas em relação aos elementos meteorológicos e componentes do balanço hídrico normal, com análises de dispersão dos dados, testes de separação de médias de Tukey e análises de cluster com dados independentes. O SCC de Köppen foi eficiente apenas na macroescala e com baixa capacidade de separação de tipos de climas em relação aos elementos meteorológicos (temperatura do ar, chuva) e elementos resultantes do balanço hídrico (evapotranspiração, deficiência e excedente hídrico). Conseqüentemente, não deve ser utilizado em estudos agrometeorológicos. O SCC de Thornthwaite permitiu separar eficientemente os climas na topoescala ou mesoescala, pois conseguiu resumir eficientemente as informações geradas por balanços hídricos normais, demonstrando capacidade para determinação de zonas agroclimáticas. Foram também feitas discussões sobre épocas de semeadura e qualidade de produtos agrícolas relacionadas com os SCC considerados.

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Na região tritícola sul-brasileira predominam invernos com temperatura baixa (mínima absoluta, em dias com geada, de até - 8,0ºC). No entanto, a incidência de elevada temperatura (máxima absoluta, em dias isolados entre outubro e novembro, de até 41,0ºC) pode ser encontrada durante todo o período de enchimento de grãos e na maturação fisiológica. Este trabalho teve por objetivos verificar a influência das temperaturas mínima e máxima na qualidade industrial e no rendimento de grãos. Foram usados dados de experimentos com trigo Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA) 16, conduzidos nos anos de 1990 a 1998, em sete locais do Rio Grande do Sul e em quatro locais de Santa Catarina. A análise estatística realizada foi correlações múltiplas. Verificou-se que, nos diferentes períodos analisados: a) o aumento da temperatura máxima média resultou em acréscimo do peso de mil grãos, do rendimento de grãos, da força geral de glúten, da microssedimentação com dodecil sulfato de sódio e do número de queda: b) o peso do hectolitro (exceção feita ao período final de maturação fisiológica), o peso de mil grãos, o número de queda e a extração experimental de farinha foram influenciados negativamente pela temperatura mínima média; c) a temperatura mínima média influenciou positivamente a força geral de glúten, a relação P/L e a microssedimentação com dodecil sulfato de sódio.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Pós-graduação em Engenharia Mecânica - FEG