225 resultados para índice EI30

em Scielo Saúde Pública - SP


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A erosividade representa o potencial que as chuvas têm de provocar erosão hídrica no solo. O índice EI30 é um método de determinação dessa erosividade das chuvas e é calculado, para cada chuva individual e erosiva, pelo produto da energia cinética total da chuva e sua intensidade máxima em 30 min. O objetivo deste trabalho foi calcular a erosividade das chuvas do município de Uruguaiana, RS, para subsidiar aplicações práticas em conservação do solo. A partir de pluviogramas diários, foram separados, para cada chuva individual e erosiva, os segmentos com a mesma intensidade, registrados em planilha, digitados e analisados com o programa Chuveros, que calculou o índice EI30. Foram analisadas 978 chuvas erosivas de Uruguaiana, no período de 1963 a 1991, sendo encontrados valores de precipitação média anual de 1.399,8 mm ano-1 e erosividade média anual das chuvas de 8.875 MJ mm ha-1 h-1. Esse é o valor do Fator "R" (erosividade das chuvas) para ser usado na Equação Universal de Perdas de Solo, para predição das perdas de solo por erosão hídrica em Uruguaiana, RS. O período de outubro a abril apresentou 67 e 77,5 % da precipitação e da erosividade anual, respectivamente, sendo por isso necessários maiores cuidados quanto ao manejo dos solos agrícolas. O mês de fevereiro é o de maior potencial erosivo, com 1.403 MJ mm ha-1 h-1. O município de Uruguaiana apresentou 49,2 % do total das chuvas no padrão avançado, 24,5 no padrão intermediário e 26,3 % no padrão atrasado. A erosividade média anual de Uruguaiana pode ser igualada ou superada pelo menos uma vez a cada dois anos. O EI30 médio mensal de Uruguaiana e seu entorno podem ser estimados usando as relações apresentadas com o coeficiente de chuvas, permitindo utilizar dados pluviométricos. O modelo matemático que apresentou a melhor correlação entre o EI30 médio mensal e o coeficiente de chuvas Rc foi o quadrático (r = 0,9948).

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Os objetivos deste trabalho foram: testar a adequação de diferentes índices de erosividade das chuvas, comparar duas equações propostas para cálculo da energia cinética das chuvas e estimar o fator K (erodibilidade) da equação universal de perdas de solo (EUPS) para um latossolo vermelho-escuro (LE) álico muito argiloso e um podzólico vermelho-amarelo (PV) álico muito argiloso da região de Sete Lagoas (MG). Não houve diferença significativa entre as duas equações testadas para cálculo da energia cinética das chuvas. O índice EI30 mostrou ser um bom estimador da erosividade da chuva e pode continuar sendo utilizado como fator R (erosividade) da EUPS para a região estudada. Os valores do fator K, para o LE e o PV da região de Sete Lagoas, foram, respectivamente, 0,002 e 0,033 t h (MJ mm)-1.

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A aplicação da Equação Universal de Perdas de Solo para previsão de perdas por erosão e para planejamento conservacionista requer a avaliação de valores locais de índices de erosividade da chuva. Visando contribuir para o conhecimento desses índices na zona litorânea do estado do Ceará, os objetivos do presente estudo foram: (a) determinar o fator R e os valores anuais do índice EI30, sua distribuição mensal, probabilidade de ocorrência e períodos de retorno em Fortaleza (CE) no período de 1962 a 1981, e (b) criar um banco de dados que permita, numa análise posterior, avaliar as correlações entre o índice EI30 e as chuvas mensais, com vistas em simplificar o cálculo desse índice e atualizar seus valores durante o período de 1982 a 2000. A energia cinética total, intensidades uniformes, intensidades máximas em 30 minutos e o índice EI30 em chuvas individuais foram determinados em 7.300 diagramas diários de pluviógrafo do período de 1962 a 1981, disponíveis na Estação Meteorológica da Universidade Federal do Ceará, em Fortaleza. Distribuições de freqüência dos valores máximos individuais e anuais do índice EI30 e seus períodos de retorno foram calculados e plotados em curvas de probabilidades de ocorrência desses valores. No período de 20 anos, o valor do fator R em Fortaleza foi de 6.774 com uma amplitude de 2.237 a 12.882 MJ mm (ha h ano)-1. Esse valor médio anual pode ocorrer ou ser superado pelo menos uma vez a cada 2,2 anos, com uma probabilidade de 46 %. Os valores individuais máximos estimados para os períodos de retorno de 2, 5, 20, 50 e 100 anos foram de 1.363, 2.415, 3.783, 5.950 e 8.000 MJ mm (ha h)-1, respectivamente. Nos meses de fevereiro a maio, são esperadas as mais altas perdas de solo e água, posto que 70 % do valor anual do índice de erosividade ocorre nesse período, quando é utilizado o preparo convencional do solo e a cobertura vegetal é incipiente.

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A correlação entre o índice de erosividade EI30 e o coeficiente de chuva (Rc) no período de 1962 a 1981, em Fortaleza (CE), foi avaliada com o objetivo não só de analisar a viabilidade de utilização do Rc na atualização dos valores da erosividade no período de 1982 a 2000 nesse município, mas também de identificar uma equação que pudesse ser empregada para estimar a erosividade em outras localidades da zona litorânea do estado do Ceará onde não existem diagramas de pluviógrafos. Um alto coeficiente de correlação (r = 0,99**) foi encontrado entre os valores mensais do índice EI30 e o Rc. O melhor ajuste na regressão entre essas variáveis foi encontrado na equação EI30 = 73,989Rc0,7387. O emprego dessa equação permitiu atualizar o fator R em Fortaleza no período de 1962 a 2000, estendendo, dessa forma, a computação de dados de erosividade para uma série contínua de 39 anos. O fator R atualizado para essa série foi de 6.900 MJ mm (ha h ano)-1 , com 69,5 % desse valor anual distribuído nos meses de janeiro a abril. Este trabalho também forneceu informações úteis para planejar o controle da erosão e para estimar, com precisão razoável, a erosividade em outros locais do litoral cearense, desprovidos de diagramas de pluviógrafos.

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Os modelos matemáticos preditivos da erosão do solo, como a Equação Universal de Perda de Solo (EUPS), são de muita valia no planejamento de uso agrícola da terra. Tal equação, desenvolvida para estimar as perdas médias anuais de solo esperadas em dado local, para determinado sistema de manejo, apresenta como variáveis os fatores erosividade da chuva (R), erodibilidade do solo (K), comprimento do declive (L), grau do declive (S), cobertura e manejo (C) e práticas conservacionistas de suporte (P). Com o objetivo de contribuir para o planejamento conservacionista de uso do solo local, foi estimado, de forma simplificada, o fator erosividade da chuva (R) da EUPS para o município de São Manuel (SP), para uma série pluviométrica contínua de 49 anos de dados de chuva diária. Além disso, foram também calculados o período de retorno, a freqüência de ocorrência dos índices de erosividade anuais e as quantidades máximas diárias das chuvas necessárias para o dimensionamento mais adequado de canais de terraços agrícolas em nível. O valor calculado do fator R foi de 7.487 MJ mm ha-1 h-1 ano-1, esperado ocorrer no local, pelo menos, uma vez a cada 2,33 anos, com uma probabilidade de 42,92 %. Observou-se uma concentração de 81,48 % do valor total deste fator no semestre de outubro a março, indicando que, potencialmente, as maiores perdas anuais de solo por erosão são esperadas neste período. Os valores anuais do índice EI30, esperados para os períodos de retorno de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos, foram de 7.216, 8.675, 9.641, 10.568, 11.768 e 12.667 MJ mm ha-1 h-1 ano-1, respectivamente. Com relação às quantidades máximas de chuva diária, para os mesmos períodos de retorno, os valores foram de 73, 98, 115, 131, 151 e 167 mm, respectivamente.

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O conhecimento da potencialidade das chuvas em causar erosão é necessário para planejamento de atividades agrícolas e de engenharia civil. Para a localidade de Quaraí (RS), foram determinados a erosividade da chuva e a relação com a precipitação e o coeficiente de chuva, os padrões hidrológicos e o período de retorno das chuvas. Utilizaram-se dados pluviográficos diários do período 1966-2003. Para cada chuva erosiva, foram separados os segmentos do pluviograma com a mesma intensidade e registrados os dados em planilha. Com o programa Chuveros, foram calculadas as erosividades mensal, anual e média das chuvas pelo índice EI30, no Sistema Internacional de Unidades, e os padrões hidrológicos de chuva, bem como o coeficiente de chuva. Foram realizadas correlações de Pearson e regressões lineares simples entre o índice de erosividade EI30 e os valores médios mensais (p) e anuais (P) de precipitação e do coeficiente de chuva (Rc). Foi calculada a intensidade máxima da chuva pelo método da distribuição extrema tipo 1 para durações de chuva de 1/6, 1/3, 1/2, 1, 2, 4, 8, 12, 24 e 48 h e períodos de retorno da chuva de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos. Foram ajustadas equações que relacionam a intensidade máxima e a duração da chuva para os períodos de retorno da chuva de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos, pelo método de regressão linear simples, e construído o gráfico que relaciona essas características da chuva. O valor médio anual de EI30 (fator R da USLE) calculado para Quaraí foi de 9.292 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. Obtiveram-se as equações EI30 = -754,37 + 13,50 p (r² = 0,85) e EI30 = -47,35 + 82,72 Rc (R² = 0,84). Em relação ao total das chuvas estudadas, 44 % do número e 90 % do volume foram erosivas. Do número total das chuvas erosivas, 51 % foram do padrão hidrológico avançado, 25 % do intermediário e 24 % do atrasado, ao passo que, do volume total das chuvas erosivas, 57 % foram do padrão avançado, 25 % do intermediário e 18 % do atrasado. Das chuvas erosivas, 57 % da erosividade correspondeu a chuvas do padrão avançado, 25 % a chuvas do padrão intermediário e 18 % a chuvas do padrão atrasado.

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A capacidade erosiva da chuva pode ser estimada utilizando-se de alguns índices, dentre os quais o mais utilizado é o EI30, que representa o produto da energia cinética de impacto das gotas da chuva (E) pela intensidade máxima de precipitação em 30 min (I30). O objetivo deste trabalho foi determinar a erosividade, os padrões hidrológicos, o período de retorno e a probabilidade de ocorrência das chuvas em São Borja, RS, com base no período de 1956 a 2003. Foram utilizados pluviogramas diários da estação meteorológica da FEPAGRO, em São Borja, RS, a partir dos quais as chuvas individuais foram separadas em erosivas e não-erosivas. De cada chuva considerada erosiva foram cotados os segmentos de mesma inclinação, a hora e a quantidade acumulada, anotados em planilha, digitalizados e processados pelo programa computacional CHUVEROS, o qual calcula não só o índice EI30 da chuva e a erosividade mensal e anual, mas também determina os padrões hidrológicos de cada chuva. O período de outubro a abril concentrou 76 % da erosividade anual, o que coincide com o preparo do solo, semeadura e crescimento das culturas de verão. O pico mais notável no potencial erosivo ocorreu em março e abril (EI30 médio mensal de 1.260-1.269 MJ mm ha-1 h-1), quando, normalmente, as culturas praticamente estão em pleno desenvolvimento, enquanto o menor potencial erosivo ocorreu em julho e agosto (EI30 médio mensal de 268-271 MJ mm ha-1 h-1). Do número total de chuvas erosivas, 47, 25 e 28 % apresentaram padrões hidrológicos do tipo avançado, intermediário e atrasado, respectivamente, enquanto esses padrões perfizeram 50, 26 e 24 % do volume médio anual de chuvas erosivas e 53, 25 e 22 % da erosividade média anual das chuvas. O valor do índice de erosividade anual para São Borja, RS, foi de 9.751 MJ mm ha-1 h-1 ano-1 o qual representa o Fator "R" da Equação Universal de Perdas de Solo. A relação linear e potencial, que expressa o Fator "R" da USLE, foi obtido de dados pluviométricos, representados pelo coeficiente de chuva, que pode ser utilizado para regiões climáticas semelhantes que apenas dispõem de dados pluviométricos. O valor da erosividade média anual de 9.751 MJ mm ha-1 h-1 ano-1 é esperado pelo menos uma vez a cada 2,2 anos, com uma probabilidade de ocorrência de 44,9 %.

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As características específicas das chuvas variam entre regiões, e o conhecimento da sua potencialidade em causar erosão é necessário para planejar atividades agrícolas e de engenharia civil. Para a localidade de Rio Grande (RS), foi determinada a erosividade e sua relação com a precipitação e o coeficiente de chuva, os padrões hidrológicos e o período de retorno das chuvas. Utilizaram-se dados pluviográficos de 23 anos de Rio Grande. Para cada chuva erosiva, foram separados os segmentos do pluviograma com a mesma intensidade e registrados os dados em planilha. Com o programa Chuveros foram calculados a erosividade mensal, anual e média pelo índice EI30 no Sistema Internacional de Unidades e os padrões hidrológicos das chuvas. Os valores médios mensais da precipitação e do índice de erosividade foram expressos como percentagens do valor médio anual da precipitação e do índice de erosividade, respectivamente, a fim de obter a curva de distribuição acumulada da precipitação e do índice de erosividade em função do tempo. O coeficiente de chuva (Rc) foi calculado. Foram realizadas correlações de Pearson e regressões lineares simples entre o índice de erosividade EI30 e os valores médios anuais de precipitação e de coeficiente de chuva. O período de retorno foi calculado para 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos. O valor médio anual da erosividade das chuvas com base no índice EI30 para o Rio Grande foi de 5.135 MJ mm ha-1 h-1, valor que representa o Fator "R" da Equação Universal de Perdas de Solo (USLE). As equações de regressão entre EI30 e precipitação e coeficiente de chuva não foram significativas. Em relação ao total das chuvas, 32,6 % do número e 99,3 % do volume foram erosivos. Do número total das chuvas erosivas, 45,6 % foram do padrão hidrológico avançado, 25,6 % do intermediário e 28,7 % do atrasado, ao passo que, do volume total das chuvas erosivas, 47,8 % foram do padrão avançado, 28,0 % do intermediário e 24,2 % do atrasado. Da erosividade anual, 49,1 % correspondeu a chuvas do padrão avançado, 28,9 % a chuvas do padrão intermediário e 22,1 % a chuvas do padrão atrasado. O método da distribuição extrema tipo I foi adequado para obter as curvas de intensidade-duração-frequência. Os períodos de retorno da chuva podem ser calculados por meio das equações, utilizando os valores dos parâmetros encontrados, ou pelos gráficos das curvas de intensidade-duração-frequência.

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O fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS) altera o tempo e o clima em vários locais, provocando alterações na circulação atmosférica que afetam os elementos meteorológicos e climáticos, principalmente a chuva, nas diferentes regiões do Brasil. Na região Sul do País, em anos de El Niño, fase positiva do fenômeno, a chuva é frequentemente acima da normal, e, em anos de La Niña, fase negativa do fenômeno, a chuva é frequentemente abaixo da normal. Algumas características das chuvas são alteradas pelo ENOS, como a frequência de ocorrência, a intensidade e a quantidade. Essas características são importantes para a definição das chuvas erosivas. Entre os métodos de determinação da erosividade das chuvas, o índice de erosividade EI30 é o mais usado no Rio Grande do Sul (RS). O objetivo deste trabalho foi determinar e associar o índice de erosividade EI30 com o fenômeno ENOS para a região de Santa Maria, RS. Usaram-se os dados diários de chuva registrados em pluviogramas a partir de 1º de julho de 1978 a 30 de junho de 2008, coletados na Estação Climatológica Principal de Santa Maria, RS. As chuvas individuais e erosivas foram identificadas nos pluviogramas, classificadas em anos de El Niño, La Niña e Neutros, e foi calculado o seu índice EI30. Foi realizada a análise de correlação de Pearson e análise de regressão entre o EI30 e o Índice Oceânico do Niño (ION). A significância da regressão foi testada com o teste t, a fim de quantificar a associação entre as duas variáveis, com vistas à possível previsibilidade do potencial erosivo das chuvas a partir de anomalias de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) no oceano Pacífico. Também foram classificadas as chuvas em padrões Avançado, Intermediário e Atrasado. O potencial erosivo das chuvas em Santa Maria é afetado pelo fenômeno ENOS, de modo que maior número de chuvas tem maior potencial erosivo em anos de El Niño e em anos Neutros. A variabilidade do potencial erosivo das chuvas em Santa Maria é maior nos anos Neutros do que nos anos de anomalia da TSM. O padrão das chuvas é alterado em anos de anomalia da TSM, no sentido de que nos anos de El Niño há aumento nas chuvas de padrão avançado e em anos de La Niña há aumento nas chuvas de padrão atrasado; no padrão intermediário, há diminuição do número de chuvas em anos de El Niño e La Niña, em comparação com anos Neutros. A capacidade preditiva do potencial erosivo das chuvas em Santa Maria pelo índice ION é fraca.

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O conhecimento do potencial erosivo das chuvas e a sua distribuição ao longo do ano contribuem para o planejamento de práticas de manejo e a conservação do solo, que visam a redução da erosão hídrica, diminuindo as perdas de solo e aumentando a produção agrícola. Este trabalho teve como objetivo caracterizar as chuvas da região de Urussanga, SC, com relação ao potencial erosivo, determinando os Índices de Erosividade mensais e anuais (EI30) e estabelecendo assim o fator "R" para utilização na Equação Universal de Perdas de Solo, período de retorno e probabilidade de ocorrência das chuvas erosivas, a partir dos dados de chuva de diagramas diários do pluviógrafo da Estação Meteorológica de Urussanga, de outubro de 1980 a março de 2012. As chuvas foram digitalizadas em segmentos com intensidade constante. Foi elaborado um programa computacional para a leitura dos dados digitalizados, identificação das chuvas erosivas e realização dos cálculos de erosividade. A precipitação pluvial média anual foi de 1.781,8 mm, dos quais 1.502,6 mm foram de chuvas erosivas e 279,1 mm, de não erosivas. Ocorrem em média 184,9 chuvas por ano, sendo 77,7 % não erosivas e 22,3 %, erosivas. O valor médio anual do índice EI30 é 5.665,10 MJ mm ha-1 h-1, classificando as chuvas com erosividade média a forte. A época do ano com maior erosividade é de dezembro a março. O fator "R" da USLE, para regiões do entorno com características semelhantes de Urussanga, pode ser estimado com dados de pluviometria utilizando-se a equação linear ajustada.

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Este trabalho objetivou estimar e mapear a erosividade média (EI30) mensal e anual, analisar a distribuição espacial da precipitação, durante o período chuvoso, e identificar zonas similares quanto a EI30 no Estado de Minas Gerais. Foram levantadas séries históricas de precipitação diária de 248 estações climatológicas para estimativa do coeficiente de chuva de Fournier (Rc). Baseado na relação EI30 x Rc, verificada em algumas localidades do Estado, o índice EI30 mensal foi estimado para as 248 estações. A geoestatística foi aplicada no mapeamento dos dados. O Estado de Minas Gerais pôde ser dividido em três zonas, com erosividade anual variando de 5.000 a 12.000 MJ mm ha-1 ano-1 : erosividade média-alta, nas regiões central, nordeste e parte da Zona da Mata; alta, no Triângulo Mineiro (extremo da região), e parte do nordeste e sul do Estado; e muito alta, na maior parte do Triângulo Mineiro, Alto Paranaíba, noroeste e leste. A erosividade não apresentou relação com a latitude e longitude e foi influenciada por efeitos orográficos e características climáticas de cada região.

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Uma das metas de um Programa de Triagem Auditiva Neonatal (TAN) consiste numa porcentagem baixa de retestes. OBJETIVO: Investigar a relação entre o índice de retestes e o banho do neonato. Forma de Estudo: Coorte contemporânea com corte transversal. MATERIAL E MÉTODO: Os resultados das Emissões Otoacústicas Evocadas por Estímulo Transiente (EOET) foram comparados às informações referentes a auxiliar de enfermagem que ministrou o banho no dia do exame (373 neonatos), bem como ao tempo transcorrido entre a pesquisa das EOET e o último banho (350 neonatos). RESULTADOS: Foram constatadas diferenças significantes estatisticamente entre as porcentagens de encaminhamento para reteste quando o banho foi ministrado por algumas auxiliares de enfermagem. Além disso, a porcentagem de retestes diminuiu significantemente quando o tempo transcorrido entre o último banho e a pesquisa das EOET foi superior a 7 horas e 50 minutos. CONCLUSÃO: A umidade do meato acústico externo, ocasionada por uma proteção inadequada contra a entrada de água no momento do banho e o curto intervalo de tempo entre o banho e a pesquisa das EOET podem ser considerados como possíveis fatores geradores de retestes nos programas de TAN.

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O objetivo deste trabalho foi avaliar os efeitos do cultivo de Crotalaria juncea semeada nas entrelinhas da soca de cana-de-açúcar, na produtividade de colmos, no índice de área foliar e no acúmulo de N em cana de açúcar. A leguminosa foi semeada em faixas em delineamento em blocos ao acaso, com nove tratamentos e quatro repetições. O tratamento em que duas linhas de crotalária foram semeadas aos 51 dias após o corte da cana e cortada aos 110 dias após sua semeadura obteve produtividade média estatisticamente similar à daquela constatada no monocultivo da cana-de-açúcar com adubação de cobertura e com controle de plantas daninhas, mas superior à do tratamento em monocultivo não adubado e sem controle de plantas daninhas. Nos tratamentos consorciados com a leguminosa foram obtidos maiores teores de nitrogênio foliar do que naqueles em monocultivo.

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Na construção de modelos para estimação de potencial de mercado com utilização de regressão linear simples e múltipla, freqüentemente são obtidos resultados insatisfatórios devido à ocorrência de autocorrelação espacial. O Índice de Geary permite identificar a presença desse fenômeno e mensurar sua intensidade. Incorporado a um modelo para estimativa de área de loja de supermercados em municípios paulistas, o conceito de autocorrelação melhora substancialmente o desempenho do modelo.

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Este artigo aponta uma modelagem matemática para determinar o valor futuro do IDH-M para os municípios do Paraná, com base em dados contábeis atuais e outras variáveis. O referencial teórico abrange, entre outros, aspectos de externalidades e bens públicos, analisando as razões pelas quais são necessários investimentos públicos e também contempla aspectos sobre o cálculo do IDH-M. O artigo é baseado em uma pesquisa explicativa, e o instrumental utilizado é a análise de regressão, com regressões múltiplas a partir de 87 variáveis independentes, sendo 10 variáveis não-contábeis e 77 contábeis. Fica evidente que o IDH-M possui relação com as variáveis de IDH-M passado, distância em relação à capital, altitude, nível de população rural, receita tributária, despesa com pessoal, despesa com saúde e saneamento, investimentos e gastos com indústria e comércio.