Potencial de erosão da bacia do Rio Uberaba

Este trabalho teve por objetivo identificar qualitativamente as áreas suscetíveis à erosão laminar na bacia do Rio Uberaba, localizada em Uberaba -MG, apoiado no modelo matemático da Equação Universal de Perda de Solo (EUPS). Foram utilizadas cartas de: solos, uso e ocupação das terras, redes de drenagem, declividade e dados pluviográficos, utilizando-se de um Sistema de Informação Geográfica (SIG -IDRISI). A espacialização do potencial de erosão só foi possível a partir da estimativa da tolerância às perdas laminares para cada tipo de solo da bacia, e da profundidade dos solos, por entender que as perdas são mais significativas em solos mais rasos do que em solos muito profundos. Na análise dos resultados, verificou-se que 37% da área total da bacia do Rio Uberaba (905,24 km²) sofrem perdas de solos acima do limite de tolerância, sendo 12% em solos profundos e 25% em muito profundos, e a espacialização deste evento favorece a adoção de ações efetivas quanto à conservação dos solos da bacia.

Espacialização da precipitação e erosividade na Bacia Hidrográfica do Rio Dourados - MS

A distribuição da precipitação numa bacia hidrográfica durante o ano é um dos fatores determinantes para quantificar a necessidade de irrigação de culturas e de abastecimento de água doméstico e industrial, além de estudos para o controle de inundações e da erosão do solo. O potencial da chuva em causar erosão hídrica pode ser avaliado por meio de índices que se baseiam nas características físicas das chuvas de cada região, entre os quais se destacam índice de erosividade. Analisaram-se, neste trabalho, a espacialização da precipitação pluvial e o índice de erosividade médio anual e mensal na Bacia Hidrográfica do Rio Dourados. Analisando os resultados obtidos, foi possível concluir que: o regime de precipitação apresenta oscilação unimodal, com período chuvoso compreendido entre os meses de outubro e março; todos os meses da estação chuvosa apresentam drásticas reduções da precipitação média; a erosividade média anual variou de 3.192,0 a 4.977,0 MJ mm ha-1 h-1 ano-1; e os meses de dezembro a janeiro apresentam os maiores riscos de ocorrência de perdas de solo por erosão hídrica.

Variabilidade espacial e temporal da precipitação pluvial na bacia hidrográfica do Ribeirão João Leite-GO

A precipitação pluvial constitui-se na principal variável hidrológica de entrada do ciclo hidrológico e para conhecimento da variabilidade espacial e temporal como informação básica para estudos hidrológicos, manejo de bacias hidrográficas, gestão de recursos hídricos, dentre outros. Os recursos hídricos superficiais produzidos nessa bacia são essenciais ao desenvolvimento do eixo Goiânia-Anápolis-Brasília e, recentemente, com o aumento da demanda hídrica, tem sido relatados conflitos pelo uso da água. Dessa maneira, tem-se que o desenvolvimento de estudos hidrológicos visando ao melhor entendimento e aproveitamento dos recursos hídricos é estratégico para o desenvolvimento da região. Nesse sentido, objetivou-se com este estudo mapear a precipitação média mensal e anual na bacia hidrográfica do Ribeirão João Leite, com o auxílio de técnicas geoestatísticas. Foram avaliados os modelos de semivariograma esférico, exponencial e gaussiano, ajustados pelo método dos mínimos quadrados ponderados, sendo que o modelo utilizado no mapeamento por krigagem foi o que apresentou o menor erro médio indicado pela validação cruzada. Foi constatado bom desempenho das técnicas geoestatísticas no mapeamento da precipitação média mensal e anual, indicado pelos pequenos erros encontrados, podendo-se destacar o modelo de semivariograma exponencial, que se sobressaiu na maioria dos eventos estudados.

Mapping of summer crops in the State of Paraná, Brazil, through the 10-day spot vegetation NDVI composites

The search for low subjectivity area estimates has increased the use of remote sensing for agricultural monitoring and crop yield prediction, leading to more flexibility in data acquisition and lower costs comparing to traditional methods such as census and surveys. Low spatial resolution satellite images with higher frequency in image acquisition have shown to be adequate for cropland mapping and monitoring in large areas. The main goal of this study was to map the Summer crops in the State of Paraná, Brazil, using 10-day composition of NDVI SPOT Vegetation data for 2005/2006, 2006/2007 and 2007/2008 cropping seasons. For this, a supervised digital classification method with Parallelepiped algorithm in multitemporal RGB image composites was used, in order to generate masks of Summer cultures for each 10-day composition. Accuracy assessment was performed using Kappa index, overall accuracy and Willmott's concordance index, resulting in good levels of accuracy. This methodology allowed the accomplishment, with free and low resolution data, of the mapping of Summer cultures at State level.

Periodic inspection of sprayers: diagnostic to the northern of Paraná

To optimize the use of pesticides, several countries have carried out periodic inspections in agricultural sprayers. In Brazil, knowing the conditions of this machinery canguide researches and investments in guidelines for its use and maintenance. The objective of this study was to verify the state of sprayer maintenance used in the North of the state of Paraná, in Brazil. Several sprayer items were evaluated, such as: presence, status and scale of the manometer, status of the hose, status of the anti-drip component, presence of leaks, status of the bar, status of the filters, state of the spraying nozzles and errors in the targeted flow rate. Machines were named as approved when there was no failure in any item evaluated. The factor that caused the biggest level of reprove among the machines was incorrect scale of manometers, which reproved 84.55% of the machines evaluated. Other outstanding factor was the incorrect flow rate in 75.5% of the tested machines. Only one unit was approved from the total of 110 evaluated sprayers.

Spatial autocorrelation of ndvi and gvi indices derived from landsat/tm images for soybean crops in the western of the state of Paraná in 2004/2005 crop season

This research aims at studying spatial autocorrelation of Landsat/TM based on normalized difference vegetation index (NDVI) and green vegetation index (GVI) of soybean of the western region of the State of Paraná. The images were collected during the 2004/2005 crop season. The data were grouped into five vegetation index classes of equal amplitude, to create a temporal map of soybean within the crop cycle. Moran I and Local Indicators of Spatial Autocorrelation (LISA) indices were applied to study the spatial correlation at the global and local levels, respectively. According to these indices, it was possible to understand the municipality-based profiles of tillage as well as to identify different sowing periods, providing important information to producers who use soybean yield data in their planning.

Desempenho dos modelos CLIGEN, LARS-WG e PGECLIMA_R na simulação de séries diárias de temperatura máxima do ar para localidades do estado do Paraná

Este trabalho teve o objetivo de avaliar o desempenho dos modelos CLIGEN, LARS-WG e PGECLIMA_R na simulação de séries diárias de temperatura máxima do ar para localidades do Estado do Paraná. Foram utilizadas séries históricas de temperatura máxima do ar das localidades de Campo Mourão, Castro, Curitiba, Ivaí, Londrina, Maringá e Paranaguá. Foram geradas cinco séries de temperatura máxima do ar para cada modelo, nas localidades avaliadas, que foram confrontadas com as respectivas séries históricas. O processo de validação foi composto de análises estatísticas através de testes de significância (sobre as médias mensais (teste t), sobre a variância das médias mensais (teste F), sobre a forma das distribuições de frequência (teste K-S)), de gráficos de tendência anual, de tabelas com os índices "r" de Pearson, "d" de Willmott e “c” de Camargo-Sentelhas. Na simulação de temperatura máxima do ar, os modelos PGECLIMA_R e LARS-WG não diferiram em desempenho, obtendo poucas rejeições e bons resultados nos índices “c”, “d” e “r”. No entanto, o CLIGEN obteve resultado abaixo do esperado, superestimando as temperaturas máximas do ar em dias úmidos e, subestimando-as em dias secos, nas localidades avaliadas.

Análise de agrupamento da variabilidade espacial da produtividade da soja e variáveis agrometeorológicas na região oeste do Paraná

O presente trabalho realizou uma análise de agrupamentos espacial por meio da estatística multivariada, no intuito de investigar a relação entre a produtividade da soja e as seguintes variáveis agrometeorológicas: precipitação pluvial, temperatura média do ar, radiação solar global e índice local de Moran (LISA) da produtividade. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2000/2001 a 2007/2008 da região oeste do Estado do Paraná. A identificação do número adequado de clusters para cada ano-safra foi obtida utilizando a minimização de desvios. O estudo mostrou a formação de grupos de municípios utilizando as similaridades das variáveis em análise. A análise de agrupamento foi um instrumento útil para melhor gestão das atividades de produção da agricultura, em função de que, com o agrupamento, foi possível estabelecer similaridades que proporcionem parâmetros para melhor gestão dos processos de produção que traga, quantitativa e qualitativamente, resultados almejados pelo agricultor.

Mapping of use and occupation of the soil and irrigation water quality in the city of Salto do Lontra-Paraná, Brazil

The objective of this study consisted on mapping the use and soil occupation and evaluation of the quality of irrigation water used in Salto do Lontra, in the state of Paraná, Brazil. Images of the satellite SPOT-5 were used to perform the supervised classification of the Maximum Likelihood algorithm - MAXVER, and the water quality parameters analyzed were pH, EC, HCO3-, Cl-, PO4(3-), NO3-, turbidity, temperature and thermotolerant coliforms in two distinct rainfall periods. The water quality data were subjected to statistical analysis by the techniques of PCA and FA, to identify the most relevant variables in assessing the quality of irrigation water. The characterization of soil use and occupation by the classifier MAXVER allowed the identification of the following classes: crops, bare soil/stubble, forests and urban area. The PCA technique applied to irrigation water quality data explained 53.27% of the variation in water quality among the sampled points. Nitrate, thermotolerant coliforms, temperature, electrical conductivity and bicarbonate were the parameters that best explained the spatial variation of water quality.

Rational use of water in a poultry slaughterhouse in the state of Paraná, Brazil: a case study

Agroindustries are major consumers of water. However, to adapt to environmental trends and be competitive in the market, they have sought rational use of water through water management in their activities. Cleaner Production can result in economic, environmental and social benefits, and in actions that promote reduction in water consumption. This case study was conducted in a slaughterhouse and poultry cold storage processing plant and aimed to identify points of excessive water consumption, and to propose alternatives for managing water resources by reducing consumption. Consumption data are presented in relation to the processing stages with alternatives proposed for the rational use of water, such as closure of mains water during shift changes. Following the implementation of recommendations, a reduction in water consumption of approximately 11,137 m³ per month was obtained, which equates to a savings of US$ 99,672 per year. From this study, it was concluded that the company under review could develop various improvement actions and make an important contribution to the preservation of water resources in the region where it operates.

Modelo de regressão espacial para estimativa da produtividade da soja associada a variáveis agrometeorológicas na região oeste do estado do Paraná

Este trabalho apresenta o Modelo de Regressão Espacial Autorregressivo Misto (SAR) e Modelo do Erro Espacial (CAR) no intuito de investigar a associação entre a produtividade da soja e as variáveis agrometeorológicas relacionadas à precipitação pluvial, temperatura média e radiação solar global. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2005/2006 a 2007/2008, da região oeste do estado do Paraná. Como os dados agrometeorológicos estão disponíveis apenas para oito municípios da região em estudo, as estimativas foram obtidas por meio do uso de Polígonos de Thiessen. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança. A avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R²), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando de técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado, e os testes de significância. O estudo pôde demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica.

Water quality indicators for environmental and resistance profile of Escherichia coli strains isolated in Rio Cascavel, Paraná, Brazil

In this article it was evaluated the quality of water in the Cascavel river, in the city of Cascavel - Paraná using microbiological indicators, physical and chemical pollution and susceptibility / resistance in strains of Escherichia coli isolated antimicrobial trade. The water sampling was conducted between 2010-July and 2011-June at three points: a) near the source, b) urban area, c) rural area. The samples were analyzed for physical, chemical and microbiological variables: temperature, pH, color, turbidity, electrical conductivity, total nitrogen and total phosphorus, total coliforms (CT), fecal coliform (CTe) and Escherichia coli. Tests were also performed to nine antimicrobial commercial resistances. The variables studied indicated that the Cascavel river water was presented at disagreement with the resolution 357/2005 CONAMA (class I), ranking in the index as regular water quality. The physical, chemical and rainfall did not affect the growth of CT and CTe, with higher counts of E. coli in the urban area. The greatest resistance profiles of the strains of E. coli isolated from Cascavel river water was found in section 2, the urban area as a probable consequence of human influence on water quality.

Spatial statistics applied to soybean production data from Paraná State for 2003-04 to 2009-10 crop-years

In the current study, we performed a soybean production spatial distribution analysis in Paraná State. Seven crop-year data, from 2003-04 to 2009-10, obtained from the Paraná Department of Agriculture and Supply (SEAB) were used to develop a Boxmap for each crop-year, show soybean production throughout this time interval. Moran's index was used to measure spatial autocorrelation among municipalities at an aggregate level, while LISA index local correlation. For each index, different contiguity matrix and order were used and there was a significance level study. As a result, we have showed spatial relationship among cities regarding the production, which allowed the indication of high and low production clusters. Finally, identifying main soybean-producing cities, what may provide supply chain members with information to strengthen the crop production in Paraná.

Mapeamento multitemporal da cobertura de terra, por meio de árvore de decisão, na bacia hidrográfica do rio Marombas-SC

RESUMO O conhecimento sobre a cobertura da terra é fundamental como informação para o planejamento e o estudo dos efeitos da substituição de paisagens naturais por paisagens antropizadas. Este estudo objetivou analisar a dinâmica da cobertura da terra entre os anos de 1989 e 2011, na bacia hidrográfica do rio Marombas (SC), empregando o classificador árvore de decisão (AD). Foram utilizadas bandas espectrais do satélite Landsat 5, índices de vegetação e atributos de terreno extraídos do modelo digital de elevação. Esses dados foram utilizados como atributos de classificação da cobertura da terra, nos anos de 1989, 1991, 1993, 1997, 2001, 2004 e 2011. A qualidade do classificador AD foi avaliada por um conjunto de 500 pontos aleatórios e independentes, gerados para cada ano, o que permitiu calcular os parâmetros índice Kappa e exatidão global a partir das matrizes de confusão. O algoritmo AD obteve desempenho médio próximo a 83% para o índice Kappa e exatidão global média de 86%. Esses valores permitem considerar a classificação como excelente, o que permitiu uma associação segura entre a influência antrópica e a dinâmica da cobertura da terra na bacia hidrográfica estudada. Foi diagnosticado o aumento das atividades agrícolas e silvicultoras em detrimento das coberturas naturais, além de uma fragmentação dos corredores ecológicos da Floresta Ombrófila Mista, no intervalo analisado de 22 anos.

Uso de imagens do sensor orbital modis na estimação de datas do ciclo de desenvolvimento da cultura da soja para o estado do Paraná – Brasil

RESUMO O Estado do Paraná caracteriza-se por uma grande variabilidade de épocas de semeadura (DS) e, consequentemente, pelo desenvolvimento máximo vegetativo (DMDV), colheita (DC) e ciclo (CI) para a cultura da soja. O objetivo deste trabalho foi estimar essas datas para o período de primavera-verão do ano-safra de 2011/2012, por meio de séries temporais de imagens do Índice de Vegetação Realçado (do inglês Enhanced Vegetation Index - EVI) do sensor Modis (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Gerou-se um perfil espectrotemporal médio de EVI, considerando todos os pixels mapeados como soja dentro de cada município. Estes dados serviram de entrada no software Timesat para estimar os decêndios do ciclo da cultura (DS, DMDV, DC e CI) por municípios. Os resultados mostraram que existe grande variabilidade de datas de plantio em diferentes mesorregiões do Estado. Verificaram-se também divergências entre os resultados encontrados e os dados oficiais de DS e DC. A maior parte da semeadura (65,16%) esteve entre o terceiro decêndio de outubro e o primeiro decêndio de novembro. A maior parte da área de soja do Estado do Paraná (65,46%) teve seu DMDV em janeiro e colheita em março (53,92%).