1000 resultados para índice EI30
Resumo:
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).
Resumo:
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.
Resumo:
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.
Resumo:
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.
Resumo:
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.
Resumo:
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.
Resumo:
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 %.
Resumo:
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.
Resumo:
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.
Resumo:
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.
Resumo:
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.
Resumo:
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.
Resumo:
In this paper a water quality index is developed to subsidize management actions in the Atibaia River for upon protection of aquatic organisms. This index is composed of two measurable environmental parameters normaly, ammonia and dissolved oxygen, the latter representing the contribution of organic matter. Concentrations of these two variables were normalized on a scale from 0 to 100 and translated into statements of quality (excellent, good, regular, bad and very bad). The index was applied to three monitoring points in the Atibaia River and compared to other indices used by the State of São Paulo Environmental Agency (CETESB). The results showed that the degradation in this watershed follows the urban population density. The developed index is more restricted than the other ones routinely used to infer water quality.
Resumo:
In Brazil the adoption of several models of cattle confinement leads to special conditions for management methods in dairy production, which can be improved by the use of technology that assures better herd management. Indexes relating environmental variables to production are applied for the prediction of milk production. The values of temperature and relative humidity, rain index, solar radiation and pasture soil temperature are generally considered potential stress agents for cows. The objective of this research was to develop an index for predicting milk production for high productivity Jersey milking cows lodged in semi confinement in tropical conditions. The experiment considered two treatments: A - the cows waited for 30 minutes prior to milking in a room with a shower associated to a fan; B - the cows did not have access to this room (control). Other than the waiting period, the cows had access to pasture. Differences in the effect of average production were not statistically significant. The analysis for studying the effect of the variables and designing the model led to a statistical model relating the variables milk production and rain index, as well as the maximum soil temperature of pasture, and milk production.
Resumo:
OBJETIVO: Estimar valores de referência e função de hierarquia de docentes em Saúde Coletiva do Brasil por meio de análise da distribuição do índice h. MÉTODOS: A partir do portal da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, 934 docentes foram identificados em 2008, dos quais 819 foram analisados. O índice h de cada docente foi obtido na Web of Science mediante algoritmos de busca com controle para homonímias e alternativas de grafia de nome. Para cada região e para o Brasil como um todo ajustou-se função densidade de probabilidade exponencial aos parâmetros média e taxa de decréscimo por região. Foram identificadas medidas de posição e, com o complemento da função probabilidade acumulada, função de hierarquia entre autores conforme o índice h por região. RESULTADOS: Dos docentes, 29,8% não tinham qualquer registro de citação (h = 0). A média de h para o País foi 3,1, com maior média na região Sul (4,7). A mediana de h para o País foi 2,1, também com maior mediana na Sul (3,2). Para uma padronização de população de autores em cem, os primeiros colocados para o País devem ter h = 16; na estratificação por região, a primeira posição demanda valores mais altos no Nordeste, Sudeste e Sul, sendo nesta última h = 24. CONCLUSÕES: Avaliados pelos índices h da Web of Science, a maioria dos autores em Saúde Coletiva não supera h = 5. Há diferenças entres as regiões, com melhor desempenho para a Sul e valores semelhantes entre Sudeste e Nordeste.