Food categories reconstruction and feeding consumption estimates for the Sciaenid Macrodon ancylodon (Bloch & Schneider), and the congeneric fishes Stellifer rastrifer (Jordan) and Stellifer naso (Jordan) (Pisces, Perciformes) in the Caeté Estuary, Northern Coast of Brazil

Um método quantitativo para se estimar o consumo alimentar e o aporte energético das diferentes categorias alimentares é apresentado através da reconstrução das presas ingeridas com base em estruturas corporais não digeríveis. Para tal, o presente estudo estabelece, através do exame dos conteúdos estomacais de 1.086 exemplares dissecados de Macrodon ancylodon (Bloch & Schneider, 1801), Stellifer rastrifer (Jordan, 1889) e Stellifer naso (Jordan, 1889), as equações das relações funcionais entre o peso das presas e estruturas corporais. Com as categorias reconstruídas foi possível quantificar o alimento ingerido pelos espécimes. Os resultados indicaram que existe uma marcada diferença, tanto na composição das categorias alimentares, bem como no aporte energético acompanhando o desenvolvimento ontogênico do predador.

Climate estimates for Eastern Amazon with OLAM model

O modelo OLAM tem como característica a vantagem de representar simultaneamente os fenômenos de escala global e regional através de um esquema de refinamento de grades. Durante o projeto REMAM o modelo foi aplicado para alguns estudos de caso com objetivo de avaliar o desempenho do modelo na estimativa do clima da região leste da Amazônia em períodos de El Niño e La Niña. Estudos de caso foram feitos para os períodos chuvosos dos anos 2010 e 2011que apresentaram condições oceânicas distintas. Inicialmente, os resultados do modelo foram comparados com dados observados da região de estudo. Os resultados mostraram que o modelo consegue representar bem os principais centros convectivos da região e adjacências, da evolução local do ciclo diurno de temperatura, e da dinâmica dos ventos. Posteriormente, a análise dos resultados mostrou que, se tivermos bons dados de condição inicial e boa representação da evolução das condições de temperatura da superfície do mar, o modelo consegue prever com antecedência de dois e três meses se uma estação chuvosa será mais seca ou úmida.