ABSTRACT The production chain of the macauba palm (Acrocomia aculeata) includes the cosmetics, food and bioenergy sectors, which highlights the relevance of defining bioclimatically favorable areas for the cultivation of this plant in the state of Minas Gerais, Brazil, the center of its origin. The mesoregions of this state were characterized according to the average annual temperature (AMT), annual precipitation (AP), precipitation in the driest quarter (PDQ), and aridity index (AI), following the Boolean logic. A total of 45.18% of the area of this state is bioclimatically favorable for the cultivation of A. aculeata, which facilitates the planning of farming activities, conservation, and management of this plant in other regions with conditions similar to those observed in this state. This palm can also be cultivated with irrigation in regions with adequate bioclimatic conditions, but without adequate rainfall pattern. This information can boost the rational and sustainable use of A. aculeata for the production of green vegetable oil.

RESUMO A cadeia produtiva da palmeira macaúba (Acrocomia aculeata) inclui os setores de cosméticos, alimentos e bioenergia, aumentando a importância de se definir as áreas bioclimaticamente favoráveis para o cultivo dessa planta no estado de Minas Gerais, Brasil, centro de sua origem. As mesorregiões desse estado foram caracterizadas de acordo com a temperatura média anual (TMA), precipitação anual (PA), precipitação no trimestre mais seco (PTS) e índice de aridez (IA), seguindo a lógica booleana. Um total de 45,18% da área do estado de Minas Gerais é, bioclimaticamente, favorável ao cultivo da A. aculeata, facilitando o planejamento de atividades agropecuárias, conservação e manejo dessa planta. Essa palmeira pode, também, ser cultivada com irrigação em regiões com déficit de precipitação, mas com as outras condições bioclimáticas semelhantes às definidas nesse estado para essa planta. Essas informações aumentam as possibilidades do uso racional e sustentável de A. aculeata para produção de óleo vegetal verde.

Resumo Em países em desenvolvimento, dentre os quais o Brasil, produtores rurais são susceptíveis a eventos extremos. O governo federal brasileiro criou programas de seguro rural para mitigar os efeitos desses eventos extremos, assim como a geada, um desses programas é intitulado “Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural”. A geada é um fenômeno atmosférico que causa danos em plantas quando a baixas temperaturas excedem sua resistência ao congelamento. Este artigo procura verificar o nível de risco de geada no Brasil, ligando esses dados com as informações dos produtores que contrataram seguro rural contra esse tipo de sinistro. Para reduzir a possibilidade de vieses no cálculo do risco de geada, este artigo fez uso de duas bases de dados climatológicos com metodologias distintas. A maior parte do território brasileiro possui baixa probabilidade de ocorrência de geada. As bases de dados foram utilizadas para verificar a probabilidade de temperaturas abaixo de 2 ºC, os dados propostos pelo artigo de Sheffield demonstram que, em parte do território brasileiro, há menor probabilidade de geada do que os dados apresentados por Xavier. A despeito das bases de dados utilizadas, no Brasil há produtores que contratam seguros contra geada em áreas onde há riscos próximos de zero para o evento.

Abstract In developing countries, such as Brazil, farmers are susceptible to extreme events.The Brazilian federal government created insurance programs to mitigate extreme event effects, such as frost, called “Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural”. Frost is an atmospheric phenomenon that causes damage to plants due to low temperatures that exceed their resistance to freezing. This paper seeks to verify the risk level of frost in Brazil, connecting this information with farmers, who contracted Rural Insurance to protect themselves from this extreme event. To reduce possible biases in calculating the frost probability, this study uses two climatological databases. The majority of the Brazilian territory has very low probabilities of this phenomenon occurring. In the databases used to verify the probability of a temperature below 2 °C, the data proposed by Sheffield paper, show that, in part of the Brazilian territory, there is less chance of frost than Xavier's data. Regardless of the database used, in Brazil, there are farmers who contract frost insurance in areas where the risks are close to zero.

Este trabalho avalia o estado-da-arte de modelos de simulação da taxa de fixação de carbono, ou produção primária liquida (NPP), de ecossistemas tropicais em duas configurações diagnósticas (simulação em sítios micrometeorológicos e simulação forçada por dados climáticos e por produtos de sensoriamento remoto) e uma prognóstica (simulação por um modelo acoplado clima-vegetação). Os resultados indicam que os modelos de estimativa de NPP atingiram capacidade de fazer estimativas não-viesadas de valores médios regionais de NPP, tanto no modo diagnóstico, quanto no modo prognóstico, com erros inferiores a 5%, enquanto o valor esperado do erro em cada sítio é inferior a 10% no modo diagnóstico e inferior a 20% no modo prognóstico. Os modelos estado-da-arte são capazes de monitorar a taxa de fixação de carbono por ecossistemas tropicais de maneira rotineira, sendo esperados baixos erros para essas estimativas.

This work evaluates the state-of-the-art of the simulation of carbon fixation rates, or net primary production (NPP) by tropical ecosystems in two diagnostic configurations (simulation at micrometeorological sites and simulation forced by climate datasets and remote sensing products) and one prognostic (simulation by a coupled climate-biosphere model). The results indicate that the NPP simulation models are capable of unbiased estimates of average regional values of NPP, both in diagnostic and in prognostic mode, with errors smaller than 5%, while the expected value of the error in each site is smaller than 10% in the diagnostic mode and smaller than 20% in the prognostic mode. State-of-the-art models are capable of routinely monitoring the net primary production of tropical ecosystems, with low errors expected for these estimates.