Sensoriamento remoto e geoestatística na caracterização espaço-temporal de plantas aquáticas

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Variação espaço-temporal na fenologia e frugivoria do palmito juçara Euterpe edulis Martius (Arecaceae) em três tipos de floresta atlântica

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

Um modelo espaço-temporal aplicado à agricultura de precisão

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Codificação espaço-temporal

Pós-graduação em Matemática Universitária - IGCE

Avaliação das habilidades psicomotoras relacionadas à estruturação espaço-temporal em crianças com 6 anos completos, matriculadas em EMEIS de Promissão-SP, com e sem frequência à creche

Pós-graduação em Pediatria - FMB

Distribuição espaço-temporal e estrutura populacional do camarão Artemesia longinaris Bate, 1988 (Crustacea: Decapoda: Penaeidae) no litoral de Macaé, RJ

Pós-graduação em Ciências Biológicas (Zoologia) - IBB

Variação espaço-temporal na composição da comunidade de peixes do rio Passa Cinco (SP)

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Distribuição espaço-temporal, estrutura populacional e biologia reprodutiva de Callinectes Ornatus Ordway, 1863 na enseada da Fortaleza, Ubatuba (SP), Brasil

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Dinâmica espaço-temporal e quantificação dos danos e perdas da murcha de Ceratocystis em eucalipto na produção de carvão vegetal

Pós-graduação em Ciência Florestal - FCA

Modelagem espaço-temporal da colonização de macrófitas submersas no reservatório de Taquaruçu

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Análise da variação espaço-temporal em diferentes escalas sobre a distribuição ecológica das comunidades de macroalgas de duas bacias de drenagem da região centro-sul do estado do Paraná

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Variação espaço-temporal do zooplâncton em diferentes ambientes do médio Rio Xingu-PA

Estudos relacionados à variação espacial e sazonal das comunidades zooplanctônicas de um trecho do médio Rio Xingu, no Estado do Pará, foram realizados em dois ambientes de lagos e de canal. As coletas foram realizadas com periodicidade mensal durante um ciclo anual, estimando-se os parâmetros:diversidade, densidade, biomassa, produção secundária e os grupos funcionais de cada localidade (lago, remanso e corredeira). Um total de 166 espécies pertencentes principalmente a três grupos taxonômicos foi registrado para todos os ambientes: Rotifera 141 espécies; Cladocera com 20 espécies; e Copepoda com cinco espécies. A maior densidade numérica foi de Rotifera no período de seca, com diminuição na cheia. As estimativas do número esperado de espécies baseado nas curvas de rarefação mostrou que a diversidade zooplanctônica no lago Pimental, ambientes de remanso e corredeiras, não atingiram a assíntota para a riqueza total de espécies coletadas. Para o Lago da Ilha Grande, a riqueza foi menor em relação aos outros ambientes estudados, e atingiu a assíntota no décimo segundo mês de coleta. A densidade total média (org.m-3) do zooplâncton, para os ambientes de canal do rio, nos pontos de Boa Esperança e Arroz Cru, apresentou uma variação sazonal com os maiores valores para o período da seca, sendo que os rotíferos constituíram o grupo taxonômico melhor representado em termos de densidade. A biomassa total seca apresentou uma variação de 0,063 a 2,2 g.m-2. O lago da Ilha Grande foi o ambiente que apresentou maior dispersão na biomassa com valores de 0,39 a 1,2 g.m-2 no período da cheia e 0,66 g.m-2 para período da seca. Sete grupos foram encontrados em 35% de similaridade entre os ambientes estudados na variação sazonal. O grupo formado por organismos do Lago de Pimental no período de cheia foi o mais dissimilar. De acordo com a análise de similaridade das porcentagens (SIMPER), houve uma similaridade interna média, no período da cheia, dos ambientes de corredeira com aproximadamente 58%; remanso com similaridade média de 48% e de Lago, apresentando uma baixa similaridade interna de 23%. A dissimilaridade foi maior entre os ambientes de corredeira e lago, ambos no período de cheia (70%). A Análise de similaridade bifatorial indicou que não há diferenças significativas entre os ambientes estudados (ANOSIM r = 0,263; P = 0,2). Os lagos foram os que apresentaram comunidades vi zooplanctônicas estatisticamente diferenciadas dos demais ambientes no médio Rio Xingu. Para os ambientes estudados, as principais espécies encontradas apresentaram diferentes hábitos alimentares, sendo estas detritívoras, filtradoras e onívoras. Os resultados obtidos para os ambientes aquáticos do médio Rio Xingu mostraram um padrão de maior diversificação dos Rotifera e dos Cladocera, confirmando os estudos para outros ambientes amazônicos, onde ao que parece, ocorre esta tendência independentemente do tipo de águas dentro da classificação de Sioli. Os distintos ambientes apresentaram uma redução na densidade do zooplâncton, que acompanharam o aumento do volume das águas do rio, e que pode estar associada com o forte efeito diluidor das águas pelo aumento do nível do rio, e por sua vez, um efeito perturbador na estabilidade dos ambientes de lago.

Estimativa espaço-temporal da superfície potenciométrica do sistema aqüífero guarani na cidade de Ribeirão Preto (SP), Brasil

Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE

Composição e distribuição espaço temporal de ovos e larvas de peixes, nos estuários dos Rios Curuçá e Muriá (Curuçá-Pará)

Estuários são ambientes de transição entre e o continente e o oceano, onde rios encontram o mar, resultando na diluição mensurável da água salgada. Este estudo foi realizado a fim de determinar a composição e distribuição de ovos e estágios larvais de peixes (ictioplâncton) dos estuários dos rios Curuçá e Muriá, localizadas no nordeste paraense. Para isso foram realizadas coletas bimensais em marés vazantes diurna e de quadratura a partir de setembro de 2003 até julho de 2004. Foram pré-estabelecidas quatro estações ao longo do estuário dos dois rios. Foram realizados medidas de condutividade, pH, temperatura e oxigênio dissolvido e realizados arrastos a um metro de profundidade que foram feitos com uma rede com malha de 500µm e 50 cm de abertura de boca, na qual foi acoplado um fluxômetro. Amostras foram conservadas com formol a 4%. Foram registradas 1.326 larvas, sendo que destas, 451 foram amostradas no rio Muriá e 875 larvas no rio Curuçá. As larvas de peixes identificadas pertencem a 12 famílias ( Engraulidae, Clupeidae, Myctophidae, Gobiidae, Scianidae, Carangidae, Pleuronectidae, Tetraodontidae, Beloniidae, Soleidae, Achiriidae e Scorpaenidae ). As maiores densidades foram registradas nos meses de julho, janeiro e março. Não houve um padrão espacial de distribuição das larvas com as variáveis ambientais. O estuário do Município de Curuçá esteve representado principalmente por clupeiformes (família Engraulidae e Clupeidae ), que desempenham papel importante na teia trófica deste ecossistema assim como papel relevante na alimentação local.

Estudo comparativo da distribuição espaço-temporal da precipitação na Amazônia Oriental

Este trabalho utilizou os dados de precipitação do período de janeiro de 2000 a setembro de 2007 da torre micrometeorológica localizada na Estação Científica Ferreira Pena (ECFP) em Caxiuanã e foram comparados com o algoritmo 3B42 que combina dados de satélites no canal de microoondas para ajustar aqueles do canal infravermelho. Adicionalmente foi feita uma análise da distribuição temporal e espacial da precipitação na Amazônia Oriental utilizando os dados de cinco algoritmos estimadores de precipitação: O Geostationary Environmental SalellitePrecipitation lndex (GPI); o 3B42; 3A12 e 3A25 que são os algoritmos provenientes dos sensores de microondas e do radar meteorológico à bordo do satélite Tropical Rainfall MeasuringMission (TRMM); e o Global Precipitation Climatology Center (GPCC) de janeiro de 1998 a dezembro de 2007. A comparação entre o algoritmo 3B42 com os dados do pluviógrafo da torre mostrou que o estimador 3B42 superestima a precipitação em relação aos dados da torre para todo o período de estudo. Os períodos mais chuvosos foram os trimestres de março-abril-maio (MAM) e dezembro-janeiro-feveireiro (DJF) e os períodos menos chuvosos foram setembro-outubro-novembro (SON) e junho-julho-agosto (JJA). Esta sazonalidade da precipitação se apresenta principalmente devido à influência da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), que contribui de maneira apreciável para a modulação da estação chuvosa na região. A comparação trimestral entre o algoritmo 3B42 e pluviógrafo da torre, mostra que o algoritmo 3B42 superestimou (subestimou) a precipitação em relação ao pluviógrafo em MAM e JJA (DJF e SON); e DJF é o trimestre que apresenta as estimativas de precipitação com valores mais aproximados a precipitação medida na torre micrometeorológica de Caxiuanã. Na média mensal o 3B42 subestima a precipitação de outubro a janeiro e superestima em relação as dados medidos na torre, de março a agosto. O algoritmo3B42 superestimou (subestimou) a precipitação noturna (matutina e vespertina) do ciclo diurno em relação ao pluviógrafo da torre, nas vizinhanças de Caxiuanã. No entanto ambos estimadores mostraram que em média o horário de maior precipitação é por volta das 1800hora local (HL). Além disso, as análises do ciclo diurno médio sazonal indicam que em DJF nos horários de 0900 HL, 1500 HL e 1800HL têm os valores de precipitação estimada pelo algoritmo3B42 mais aproximados aos valores da precipitação medida pontualmente em Caxiuanã. Os meses de novembro a fevereiro têm um máximo principal de precipitação no período vespertino, tanto na torre como no algoritmo 3B42. No período de maio à julho o horário os máximos diurnos de precipitação passam do período da tarde para os da noite e madrugada,modificando o ciclo diurno em comparação aos demais meses. A comparação entre os cinco algoritmos na Amazônia Oriental mostrou diferentes comportamentos entre os estimadores. O algoritmo GPI subestimou s precipitação em relação aos demais algoritmos na região costeira do Amapá e Guiana Francesa e superestimou na região central da Amazônia. Tanto o algoritmo 3A12 quanto o 3A25 apresentaram menor precipitação que os demais algoritmos. O algoritmo 3842, por ser uma combinação de várias estimativas baseadas no canal de microondas e infravermelho, apresenta padrões semelhantes a Figueroa e Nobre (1990). No entanto, o GPCC mostra menos detalhes na distribuição espacial de precipitação nos lugares onde não há pluviômetros como, por exemplo, no Noroeste do Pará. As diferenças entre os algoritmos aqui considerados podem estar relacionados com as características de cada algoritmo e/ou a metodologia empregada. As comparações pontuais de precipitação de um pluviômetro com a média numa área com dados provenientes de satélites podem ser a explicação para as diferenças entre os estimadores nos trimestres ou ciclo diurno. No entanto não se descartam que essas diferenças sejam devidas à diferente natureza da precipitação entre as subregiões, assim como a existência de diferentes sistemas que modulam o ciclo diurno da precipitação na Amazônia Oriental.