Estimativa da radiação global incidente em superfícies inclinadas por modelos isotrópicos e índice de claridade

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de modelos isotrópicos de estimativa do total de radiação incidente em superfícies inclinadas e propor estimativas com base nas correlações entre os índices de claridade horizontais e inclinados, em diferentes condições de cobertura de céu, em Botucatu, SP. Foram avaliadas superfícies com inclinação de 12,85º, 22,85º e 32,85º, pelos modelos isotrópicos propostos por Liu & Jordan, Revfeim, Jimenez & Castro, Koronakis, a teoria Circunsolar, e a correlação entre os índices de claridade horizontais e inclinados, para diferentes condições de cobertura de céu. O banco de dados de radiação global utilizado corresponde ao período de 1998 a 2007, com intervalos de 4/1998 a 8/2001 para a inclinação de 22,85º, de 9/2001 a 2/2003 para 12,85º e de 1/2004 a 12/2007 para 32,85º. O desempenho dos modelos foi avaliado pelos indicadores estatísticos erro absoluto médio, raiz quadrada do quadrado médio do erro e índice "d" de Wilmott. Os modelos de Liu & Jordan, Koronakis e de Revfeim apresentaram os melhores desempenhos em dias nublados, em todas as inclinações. As coberturas de céu parcialmente difuso e parcialmente aberto, nos maiores ângulos de inclinação, apresentaram as maiores dispersões entre valores estimados e medidos, independentemente do modelo. As equações estatísticas apresentaram bons resultados em aplicações com agrupamentos de dados mensais.

Avaliação de fluxos de calor e evapotranspiração pelo modelo SEBAL com uso de dados do sensor ASTER

O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.

Amostragem probabilística estratificada por pontos para estimar a área cultivada com soja

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de um modelo probabilístico de amostragem estratificada por pontos, e definir um tamanho de amostra adequado para estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul. A área foi estratificada de acordo com a percentagem de soja cultivada em cada município do estado: menor que 20, de 20 a 40 e maior que 40%. Foram avaliadas estimativas obtidas por meio de seis tamanhos de amostras, resultantes da combinação de três níveis de significância (10, 5 e 1%) e dois valores de erro amostral (5 e 2,5%). Para cada tamanho de amostra, foram realizados 400 sorteios aleatórios. As estimativas foram avaliadas com base na área de soja obtida de um mapa temático de referência proveniente de uma cuidadosa classificação automática e visual de imagens multitemporais dos satélites TM/Landsat-5 e ETM+/Landsat-7 disponível para a safra 2000/2001. A área de soja no Rio Grande do Sul pode ser estimada por meio de um modelo de amostragem probabilística estratificada por pontos, sendo que a melhor estimativa é obtida para o maior tamanho amostral (1.990 pontos), com diferença de apenas -0,14% em relação à estimativa do mapa de referência e um coeficiente de variação de 6,98%.

Estimativas da evapotranspiração de referência em diferentes condições de nebulosidade

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de métodos de estimativa da evapotranspiração de referência (ETo), em diferentes condições de nebulosidade, no Município de Seropédica, RJ. As estimativas de ETo, entre 1/6/2006 e 31/7/2007, foram comparadas com medidas diárias realizadas em lisímetro de pesagem, com agrupamento total dos dados e com a discretização pela variação do índice de claridade diário K T em quatro classes: K T<0,35, nublado (Nub); 0,35erro absoluto médio (MBE), a raiz quadrada do quadrado médio do erro (RMSE), e índices de ajustamento e de desempenho. No agrupamento total dos dados, os métodos Penman-Monteith FAO (PMF) e Hargreaves-Samani (HS) apresentaram coeficientes de desempenho de 84,05 e 79,52%, respectivamente, enquanto os métodos Jensen & Haise, Linacre e Makking apresentaram desempenho inferior a 60%. A variação das condições de nebulosidade influenciaram o desempenho dos métodos de estimativa de ETo. Os melhores resultados foram obtidos pelos métodos da radiação solar (86,1%) e de Camargo (81,8%), nas condições Ab e Nub. Os métodos PMF e HS podem ser empregados de forma complementar, pois apresentaram desempenhos de 78,4% (Nub e PNAd) e de 77,6% (PNAb e Ab), respectivamente.

Parametrização e avaliação do modelo DSSAT/Canegro para variedades brasileiras de cana-de-açúcar

O objetivo deste trabalho foi parametrizar e avaliar o modelo DSSAT/Canegro para cinco variedades brasileiras de cana-de-açúcar. A parametrização foi realizada a partir do uso de dados biométricos e de crescimento das variedades CTC 4, CTC 7, CTC 20, RB 86-7515 e RB 83-5486, obtidos em cinco localidades brasileiras. Foi realizada análise de sensibilidade local para os principais parâmetros. A parametrização do modelo foi feita por meio da técnica de estimativa da incerteza de probabilidade generalizada ("generalized likelihood uncertainty estimation", Glue). Para a avaliação das predições, foram utilizados, como indicadores estatísticos, o coeficiente de determinação (R²), o índice D de Willmott e a raiz quadrada do erro-médio (RMSE). As variedades CTC apresentaram índice D entre 0,870 e 0,944, para índice de área foliar, altura de colmo, perfilhamento e teor de sacarose. A variedade RB 83-5486 apresentou resultados similares para teor de sacarose e massa de matéria fresca do colmo, enquanto a variedade RB 86-7515 apresentou valores entre 0,665 e 0,873, para as variáveis avaliadas.

Modelagem matemática da secagem em camada delgada de bagaço de uva fermentado

O objetivo deste trabalho foi determinar as características da secagem de bagaço de uva fermentado em secador com ar aquecido, avaliar a capacidade descritiva de conhecidos modelos matemáticos de secagem em camada delgada, e obter os valores de difusividade efetiva e a energia de ativação. Os experimentos de secagem foram conduzidos a 50, 60, 70, 80 e 90ºC, com a velocidade do ar de secagem de 1,0 m s-1. Foram comparados dez diferentes modelos matemáticos de secagem em camada delgada, de acordo com os valores do coeficiente de determinação (R²), qui-quadrado (χ²), raiz do quadrado médio residual (RQMR) e erro médio relativo (P), estimados pelas curvas de secagem. Os efeitos da temperatura de secagem nos coeficientes e nas constantes foram preditos pelos modelos de regressão. O modelo de Page modificado foi selecionado para representar o comportamento da secagem em camada delgada de bagaço de uva. Os valores médios da difusividade efetiva variaram de 1,0091 x 10-9 m² s-1 a 3,0421 x 10-9 m² s-1 nas temperaturas avaliadas. A dependência da difusividade efetiva pela temperatura foi descrita pela equação de Arrhenius, com o valor de energia de ativação de 24,512 kJ mol-1.

Evapotranspiração e estimativa da água consumida em perímetro irrigado do Semiárido brasileiro por sensoriamento remoto

O objetivo deste trabalho foi mapear a evapotranspiração real (ETr) e determinar o volume de água utilizado no projeto de irrigação de São Gonçalo, PB, no Semiárido brasileiro, com auxílio do sensoriamento remoto. Foram adquiridas imagens TM/Landsat 5 da área em estudo, em 2008, que foram utilizadas na obtenção dos mapas temáticos da ETr diária. Selecionaram-se dois pomares de coqueiro‑anão para validação dos resultados da evapotranspiração obtida com o "surface energy balance algorithm for land" (ET Sebal) e com o método FAO‑56 (ET FAO). Para determinação da ET FAO, utilizou-se o produto entre o coeficiente de cultura, o coeficiente de ajuste e a evapotranspiração de referência. As diferenças obtidas, com uso das duas técnicas, resultaram em raiz do erro quadrado médio, erro relativo médio e erro absoluto médio iguais a 0,53 mm, 9,46% e 0,43 mm, respectivamente. Nas áreas irrigadas, a ETr representou 85% do saldo de radiação e, nas de sequeiro, apenas 12,5%. O mapeamento da ETr delimitou claramente as áreas irrigadas das de sequeiro, bem como as diferenças existentes no interior do perímetro irrigado do projeto em investigação. O volume de água empregado no projeto de irrigação representa, somente no período de julho a dezembro, mais de 60% da capacidade do açude de São Gonçalo.

Interpoladores geoestatísticos na análise da distribuição espacial da precipitação anual e de sua relação com altitude

O objetivo deste trabalho foi quantificar a contribuição da variável auxiliar altitude, na estimativa da distribuição espacial da precipitação anual média no Estado de São Paulo. A estatística quadrado médio do erro (QME) foi usada em dois conjuntos de observações de precipitação anual média (1957 a 1997): o completo, com 1.027 observações, e o reduzido, com 445. Bolsões de precipitação foram perfeitamente definidos nos mapas de variabilidade espacial que utilizaram o conjunto completo de dados, e indicaram a existência de possíveis microclimas. O interpolador geoestatístico de krigagem ordinária apresentou desempenho 82 vezes mais preciso que o interpolador do inverso do quadrado da distância, quando o QME foi usado como critério de comparação para o conjunto de dados completo. Para o conjunto reduzido, essa magnitude foi de duas vezes. Os erros de estimação obtidos por krigagem ordinária foram menores no conjunto completo, enquanto os obtidos por cokrigagem ordinária foram menores no reduzido. Isso indica que esses interpoladores devem ser usados para determinação da distribuição espacial da precipitação anual média. O uso da altitude como variável auxiliar beneficia o interpolador de cokrigagem ordinária e define microrregiões mais uniformes quanto à distribuição espacial da precipitação anual média.

Estimativa amostral objetiva de área plantada regional, apoiada em imagens de sensoriamento remoto

O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar um método para estimar a área plantada de soja em escala regional e calcular o erro estatístico associado à estimação. O método (Geosafras), que associa técnicas de amostragem estatística com características das imagens obtidas por sensoriamento remoto orbital, foi aplicado para obter estimativa amostral objetiva da área cultivada com soja, na safra de 2005/2006, no Estado do Rio Grande do Sul. Os municípios produtores de soja, no RS, foram distribuídos em dez estratos, com base em dados pré‑existentes de área cultivada com a cultura. O número de municípios selecionados, em cada estrato, seguiu a regra de alocação de Neyman. Em cada município selecionado, foram aleatorizados pontos correspondentes aos pixels das imagens, classificados como "soja" ou "não soja" após visita a campo. A partir dos dados de 3.000 pontos distribuídos nos 30 municípios selecionados, nos dez estratos, foi estimada a área cultivada com soja no RS, que totalizou 4.069.887 ha, com coeficiente de variação (CV) de 3,4%. Esta estimativa foi consistente com os dados oficiais. O método amostral objetivo estratificado, auxiliado por sensoriamento remoto, permite estimar a área cultivada com soja no Rio Grande do Sul e é capaz de quantificar o erro associado à estimativa realizada.

Amostragem para a estimativa de produção de sementes de castanheira‑do‑brasil em floresta nativa

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho necessário da amostra para estimar a produção individual e populacional de árvores de castanheira‑do‑brasil (Bertholletia excelsa) em floresta nativa, bem como avaliar diferentes sistemas de amostragem. Os dados foram obtidos em um castanhal na região do Itã, em Caracaraí, RR. A produção de frutos e sementes de 239 árvores foi monitorada de 2007 a 2010. Com base na relação das características das árvores (diâmetro, tipo morfológico e variáveis de copa) com a produção, o tipo de alocação e a periodicidade da amostra, foram testados sete procedimentos de amostragem. Para verificar a precisão e a acurácia, foram tomadas 128 amostras da população e calculados o erro‑padrão da média, o intervalo de confiança e o erro absoluto. Para estimar a produção de uma árvore a 1% de probabilidade, é necessário amostrar, em média, 97% dos frutos. Para o limite de erro de 10%, é necessário amostrar 33% dos frutos. A amostragem contínua, estratificada pelo diâmetro à altura do peito em seis estratos, e a alocação proporcional ao número de árvores na classe diamétrica são os procedimentos de amostragem mais indicados.

Relações empíricas entre características dendrométricas da Caatinga brasileira e dados TM Landsat 5

O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos para estimar características dendrométricas da Caatinga brasileira a partir de dados do sensor TM do Landsat 5. Medidas de diâmetro e altura das árvores foram obtidas de 60 parcelas de inventário (400 m2), em dois municípios do Estado de Sergipe. A área basal e o volume de madeira foram estimados com uso de equação alométrica e de fator de forma (f = 0,9). As variáveis explicativas foram obtidas do sensor TM, após correção radiométrica e geométrica, tendo-se considerado, na análise, seis bandas espectrais, com resolução espacial de 30 m, além dos índices de razão simples (SR), de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e de vegetação ajustado ao solo (Savi). Na escolha das melhores variáveis explicativas, foram considerados coeficiente de determinação (R2), raiz do erro quadrático médio (RMSE) e critério bayesiano de informação (CBI). A área basal por hectare não apresentou correlação significativa com nenhuma das variáveis explicativas utilizadas. Os melhores modelos foram ajustados à altura média das árvores por parcela (R2 = 0,4; RMSE = 13%) e ao volume de madeira por hectare (R2 = 0,6; RMSE = 42%). As métricas derivadas do sensor TM do Landsat 5 têm grande potencial para explicar variações de altura média das árvores e do volume de madeira por hectare, em remanescentes de Caatinga situados no Nordeste brasileiro.

Análise bayesiana univariada e bivariada para a conversão alimentar de suínos da raça Piau

O objetivo deste trabalho foi apresentar modelagens alternativas, uni e bivariadas, para avaliação da conversão alimentar (CA) de suínos da raça Piau, com uso de inferência bayesiana. Os efeitos de sexo e genótipo sobre a CA dos animais foram avaliados por meio de procedimentos de simulação de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC) e de integração aproximada aninhada de Laplace (INLA). O modelo univariado foi avaliado com diferentes distribuições para o erro - normal (gaussiana), t de Student, gama, log-normal e skew-normal -, enquanto, para o modelo bivariado, considerou-se o erro normal. A distribuição skew-normal foi o modelo mais parcimonioso para inferir sobre a resposta direta (univariada) da CA aos efeitos de sexo e genótipo, os quais não foram significativos. O modelo bivariado foi capaz de identificar diferenças significativas no ganho de peso e no consumo de ração em níveis de significância não detectados pelo modelo univariado. Além disso, ele também foi capaz de detectar diferenças entre sexos, quando agrupados por genótipos NN (machos, 2,73±0,04; fêmeas, 2,68±0,04) e Nn (machos, 2,70±0,07; fêmeas, 2,64±0,07), e revelou maior acurácia e precisão nas inferências nutricionais. Em ambas as abordagens, o método bayesiano mostra-se flexível e eficiente para a avaliação do desempenho nutricional dos animais.

Mapeamento digital de solos com base na extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes

O objetivo deste trabalho foi testar metodologias de mapeamento digital de solos (MDS) e avaliar a possibilidade de extrapolação de mapas entre áreas fisiograficamente semelhantes. A área de referência para o treinamento do modelo localizou-se no Município de Sentinela do Sul, RS, e a extrapolação foi feita para o Município Cerro Grande do Sul, RS. Desenvolveram-se pelo MDS modelos com o uso de variáveis ambientais, como preditoras, e as classes de solos - obtidas de um levantamento convencional na escala 1:50.000 - como variáveis dependentes. Testou-se o uso combinado de dois modelos de árvore de decisão (AD), treinados em duas paisagens com diferentes classes de drenagem. Para Sentinela do Sul, a concordância dos mapas preditos com os produzidos pelo levantamento convencional foi avaliada por matrizes de erro. Como a importância dos erros de mapeamento é variável, criou-se uma matriz ponderada, para atribuir diferentes importâncias aos erros específicos de mapeamento entre as distintas unidades de mapeamento. A acurácia do mapa de Cerro Grande do Sul foi avaliada pela verdade de campo. A extrapolação dos mapas gera resultados satisfatórios, com acurácia maior do que 75%. O uso de modelos com duas AD separadas por paisagens homogêneas gera mapas extrapolados com maior acurácia, avaliada pela verdade de campo.

Estimativa da evapotranspiração de referência a partir de dados meteorológicos limitados

O objetivo deste trabalho foi avaliar a estimativa da evapotranspiração de referência (ETo), para a região Sudeste do Brasil, a partir de dados meteorológicos limitados. O método de Penman-Monteith FAO 56 (PMp) foi tomado como referência. Três cenários com dados meteorológicos limitados, obtidos de rede de estações automáticas, foram utilizados para estimação da ETo: método padrão (PMp) com uso da radiação solar estimada pelo balanço entre ondas curtas e longas (PMKrs); método padrão com uso da pressão de vapor estimada pelas temperaturas máxima e mínima, e pela umidade relativa do ar (PMea); e método padrão com uso da velocidade de vento constante (2 m s-1; PMu2). A ETo também foi estimada pelos métodos de Hargreaves-Samani (HS) e de Turc. Os modelos foram analisados por meio de indicadores estatísticos de desvio absoluto médio (MBE), erro relativo (ER), raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) e índice de Willmott (d). O método PMea é a melhor alternativa para estimar a ETo, seguido pelos métodos PMu2, para Espírito Santo e Rio de Janeiro, e PMKrs, para São Paulo e Minas Gerais. Os maiores erros são obtidos com o método de Hargreaves-Samani, que superestimou a ETo em comparação ao PMp, para a maioria das estações avaliadas.