516 resultados para favorabilidade climática


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Pós-graduação em Agronomia (Proteção de Plantas) - FCA

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A mancha preta dos citros é uma doença causada pelo fungo Guignardia citricarpa que produz lesões em frutos em variedades de laranja doce comerciais, causando a queda precoce dos frutos, diminuindo a produtividade e levando a sua depreciação para o mercado de fruta fresca. O objetivo do trabalho foi desenvolver e validar um modelo de favorabilidade climática da mancha preta dos citros relacionado a ocorrência dos sintomas da doença no Estado de São Paulo. Desenvolveu-se um sistema empírico com base em um banco de dados da ocorrência da doença e das condições climáticas, em campo, nos municípios de Barretos/SP e Gavião Peixoto/SP, durante as Safras 2007/2008 e 2008/2009. A variedade de laranjeira doce utilizada nos experimentos foi a 'Valência' enxertada sobre limoeiro 'Cravo', com 10 anos de idade. Para a incidência da mancha preta foi avaliada a porcentagem de frutos com sintomas na planta e para a severidade, a porcentagem de casca lesionada por fruto. Na análise de regressão as variáveis climáticas e os dados de intensidade de doença de Barretos foram selecionados no procedimento 'stepwise'. As melhores equações de regressão foram selecionadas pelo coeficiente de determinação (R²) e pela significância da regressão no teste F (P < 0,05 e P < 0,01) que resultou na equação Y= -502,43 + 9,61 X10 + 4,78 X30 + 0,54 X46 - 7,9 X50 em que Y=Índice de Favorabilidade, X10 é a temperatura média, X30 é a umidade relativa média, X46 é o molhamento foliar e X50 é a temperatura média durante o molhamento foliar, determinados com dados de intervalos de sete dias. Procedeu-se a validação no campo no município de Gavião Peixoto durante a Safra 2008/2009, realizando a correlação entre a incidência e severidade observadas no experimento e os dados previstos que foram os determinados pela equação, sendo que a correlação mostrou-se positiva para a incidência da doença com um R²=0,87.

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A mudança climática é um processo decorrente do efeito acumulativo contínuo das emissões excessivas de gases de efeito estufa e de aerossóis provenientes da intensificação de algumas atividades antrópicas, produzindo mudanças no clima do planeta. Tais mudanças podem alterar a incidência de doenças nas plantas. O conhecimento de técnicas de geoprocessamento pode ser de grande importância para aplicações no setor agrícola, auxiliando na elaboração de estratégias para minimizar prejuízos futuros causados pelos impactos climáticos globais. A ferrugem tropical do milho, causada por Physopella zeae, é responsável por grandes danos na produção nacional. Este trabalho teve como objetivo avaliar a distribuição geográfica dessa doença com o uso de ferramentas SIG (Sistema de Informações Geográficas). Foram obtidos mapas de favorabilidade climática para o desenvolvimento da doença na cultura do milho, utilizando condições climáticas propícias definidas por Casela et al. (2006), entre os meses de janeiro a junho, para a normal climatológica (1961-1990) e para o clima futuro de 2080, do IPCC (Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas). Os resultados indicam que haverá um deslocamento da ncidência da doença das regiões Norte, Nordeste para as regiões Sudeste e Sul no futuro, permanecendo também na região Centro-Oeste.

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Elabora um marco teórico-conceitual, destacando a importância do conceito de segurança climática global e sua relação com a governança e governabilidade. Descreve o perfil dos países emissores de gases de efeito estufa (GEE). Identifica as oportunidades técnico-econômicas para a transição para uma economia de baixo carbono que mitigue a mudança climática. Analisa três cenários prospectivos da evolução do sistema internacional, tendo como variável principal o grau de cooperação atingido.

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Recentes observações satelitais têm demonstrado um aumento na extensão total do gelo marinho Antártico e redução do gelo marinho no Ártico. Apesar destas constatações, no Oceano Sul análises regionais apontam tendências negativas nos mares de Bellingshausen-Amundsen e positivas no mar de Ross, enquanto que para o Ártico ocorrer uma redução uniforme do gelo marinho. Neste estudo, foi realizada uma análise multivariada para identificar as mudanças na extensão do gelo marinho Antártico e Ártico em resposta à variabilidade de um conjunto de forçantes/parâmetros/índices climáticos de reconhecida importância em escala global. Especificamente, as associações entre o gelo marinho e os parâmetros e forçantes climáticos foram examinadas através da correlação linear e da análise de agrupamento. Diferentes respostas em diferentes setores foram examinadas e discutidas. Os resultados indicam que a variabilidade do gelo marinho Antártico e Ártico é um fenômeno multivariado e que a extensão de gelo marinho mínima, média e máxima podem apresentar diferentes padrões espaciais e responderem a diferentes conjuntos de parâmetros e forçantes climáticos. Foi identificado um significativo impacto de forçantes/parâmetros/índices climáticos sobre o gelo marinho no Oeste Antártico. No hemisfério Norte o aumento da temperatura média global e do CO2 atmosférico são os principais responsáveis pela redução na extensão do gelo marinho.

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En este artículo presentamos un juego de rol sobre negociación climática internacional que ha sido diseñado por los autores. El juego ha sido utilizado tanto en la universidad, con alumnos que están cursando los mismos estudios, como en cursos de verano con alumnos de diferentes niveles de formación (estudiantes de grado o master, estudiantes de doctorado e investigadores postdoctorales) y áreas de conocimiento (economía, derecho, ingeniería, arquitectura, biología,.. etc.). Se muestra, además, cómo encaja el juego en el proceso de aprendizaje por competencias, así como los beneficios que tiene el uso de juegos, y concretamente juegos de rol o “role-playing” en la docencia. A través del juego, los alumnos asumen el rol de representante institucional de un país y viven, en primera persona, los pormenores de una negociación internacional sobre Cambio Climático.

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A ETA Guandu é de vital importância para o estado do Rio de Janeiro por ser responsável pelo abastecimento de 8,5 milhões de pessoas na Região Metropolitana. Este trabalho tem como objetivo efetuar uma análise qualitativa de sua vulnerabilidade, em relação à qualidade e quantidade de água captada, perante diversos fatores de estresse, visando dimensionar a importância da variabilidade climática na composição de sua vulnerabilidade. Adotou-se o conceito de vulnerabilidade como função da exposição (grau em que um sistema experimenta estresses), da sensibilidade (grau em que um sistema é afetado pelo estresse) e capacidade adaptativa (capacidade de um sistema de se ajustar, moderar ou lidar com as conseqüências de um estresse). Dessa forma, foi possível desenvolver uma metodologia de análise qualitativa de vulnerabilidade, específica ao caso da ETA Guandu, perante quatro fatores de estresse considerados como os mais determinantes para a vulnerabilidade atual: i) variabilidade climática; ii) transposição; iii) condições ambientais e qualidade da água e iv) acidentes ambientais. Os resultados evidenciaram que o maior grau de vulnerabilidade da ETA Guandu se relaciona à transposição, já que diversas partes de sua infraestrutura não dispõem de ações de manutenção preventiva. A vulnerabilidade devido às condições ambientais é também intensa, principalmente a turbidez no período chuvoso; entre 2000 e 2010, a ETA Guandu foi parcialmente paralisada 22 vezes em função do grande aporte de sedimentos. Não identificamos nenhum registro de paralisação total da ETA Guandu em função de acidentes ambientais, embora algumas vezes estes tenham imposto a paralisação da transposição. O componente variabilidade climática (intensificação de eventos hidrológicos extremos) revelou-se como o estressor menos determinante da vulnerabilidade atual.

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Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.

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Apresenta-se uma avaliação de vários métodos de downscaling dinâmico. Os métodos utilizados vão desde o método clássico de aninhar um modelo regional nos resultados de um modelo global, neste caso as reanálises do ECMWF, a métodos propostos mais recentemente, que consistem em utilizar métodos de relaxamento Newtoniano de forma a fazer tender os resultados do modelo regional aos pontos das reanálises que se encontram dentro do domínio deste. O método que apresenta melhores resultados envolve a utilização de um sistema variacional de assimilação de dados de forma a incorporar dados de observações com resultados do modelo regional. A climatologia de uma simulação de 5 anos usando esse método é testada contra observações existentes sobre Portugal Continental e sobre o oceano na área da Plataforma Continental Portuguesa, o que permite concluir que o método desenvolvido é apropriado para reconstrução climática de alta resolução para Portugal Continental.