RESUMO: O estudo tem por finalidade avaliar a variabilidade e caracterizar a dependência espacial entre alguns atributos dos solos na microrregião do Cariri Oriental da Paraíba, bem como estudar as correlações espaciais para identificar as interações entre tais atributos na produção do feijão-caupi. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2000-2017, da microrregião do Cariri Oriental da Paraíba. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança e a avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R2), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade do feijão e dos elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial, usando de técnicas como o índice I de Moran. O estudo mostrou que, de acordo com os indicadores de desempenho utilizados, o modelo de erro espacial ofereceu melhores resultados em relação aos modelos clássicos de regressão múltipla e aos modelos espaciais autorregressivos, indicando que a inclusão da dependência espacial nos modelos melhora a estimativa da produtividade do feijão-caupi em a microrregião do Cariri Oriental da Paraíba.

ABSTRACT: This study evaluated the variability and characterizedthe spatial dependence between some soil attributes in the Eastern Cariri microregion of Paraíba,and analyzed the spatial correlations in order to identify the interactions between such attributes in cowpea bean(Vigna unguiculata L. Walp)production. Harvest data of the agricultural years of 2000-2017 in the Eastern Cariri microregion of Paraíba were analyzed. Parameters of the fitted models wereestimated using the Maximum Likelihood method and the performance of the models was evaluated based on coefficients of determination(R2), maximum log-likelihood function, and Schwarz’s Bayesian information criterion (BIC). Correlation and spatial autocorrelation between the cowpea productivity and agrometeorological elements was detected through the spatial analysis, using techniques such as the Moran’s index I. The study showed that, according to the performance indicators used, the spatial error model offered better results in relation to the classical multiple regression models and the self-regressive spatial models, indicating that the inclusion of spatial dependence in the models improves the estimate of productivity of cowpea in the microregion of Cariri Oriental da Paraíba.

RESUMO: O modelo AquaCrop foi calibrado e validado para simular a produtividade da soja cultivada sob diferentes lâminas de irrigação na região de Matopiba, Brasil. A cultura foi submetida a sete tratamentos de irrigação durante a estação seca e um tratamento de sequeiro na estação chuvosa. O modelo foi parametrizado e calibrado utilizando dados de produtividade de soja coletados diretamente em campo. O desempenho do modelo foi avaliado utilizando os seguintes parâmetros estatísticos: erro de predição (Pe), índice de eficiência de Nash-Sutcliffe (E), coeficiente de determinação (R2), erro médio absoluto (EMA), raiz quadrática do erro médio normalizado (EQEMN) e índice de Willmott (d). As análises estatísticas do modelo AquaCrop calibrado para a região de Matopiba apresentaram erros aceitáveis na predição da produtividade de soja cultivada sob condições climáticas tropicais. Os resultados também indicaram que a cultivar de soja C2 é mais resistente ao estresse hídrico do que a soja C1 cultivada na região de Matopiba, Brasil. Nos tratamentos durante os quais a cultura foi bem abastecida com água, em pelo menos em uma fase, a produtividade foi maior, em vista do estresse hídrico que ocorre em uma fase.

ABSTRACT: The water-driven AquaCrop model to simulate yield response has been calibrated and validated for soybean cultivated under different water levels irrigation in Matopiba region, Brazil. The crop was submitted to seven irrigation treatments during the dry season and a dry treatment in the rainy season. The model was parameterized and calibrated by using soybean yield data collected at field level. Model performance was evaluated by using the following statistical parameters: prediction error (Pe), Nash-Sutcliffe efficiency index (E), coefficient of determination (R2), mean absolute error (MAE), root mean square error normalized (RMSEN) and Willmott’s index (d). The statistical analyses of the AquaCrop model calibrated for the Matopiba region disclosed error acceptable for yield prediction of soybean grown under tropical climate conditions. Results also indicated that the C2 soybean cultivar is more resistant to water stress than the C1 soybean grown in the Matopiba region, Brazil. In the treatments when the crop was well supplied with water, at least in one phase, the yield was greater than those with drought stress at last in one phase.

Resumo O estado do Maranhão está localizado numa zona de transição entre o semiárido nordestino, a Amazônia quente e úmida e os chapadões do Brasil central. Apresenta condições climáticas bem definidas, com inverno normalmente seco e chuvas predominantes no outono e verão. Assim, considerando a importância de se detectar e precisar as anomalias de chuva no Estado, o presente trabalho utilizou técnicas da análise multivariada para encontrar padrões espaciais e temporais do SPI-6, e quantificar os eventos extremos secos e chuvosos, de acordo com sua frequência e período para os anos de 1987 a 2015. Os resultados mostraram que pela escala semestral do SPI, o estado encontra-se dividido em cinco regiões homogêneas, e que o modo de variabilidade do SPI-6 explica bem o regime pluviométrico, enfatizando portanto, que o estado tem duas estações bem definidas quanto ao regime de chuvas. Os resultados mostraram ainda que as maiores incidências de eventos de secas ocorreram no sul e as maiores de chuvas foram registradas no norte do estado do Maranhão. A maioria dos casos de eventos extremos secos/chuvosos, ocorreram em anos de El Nino/La Nina, especialmente na região Norte.

Abstract The state of Maranhão is located in a transition zone between the northeastern semi-arid region, the hot and humid Amazon region and the central Brazilian plains. It presents well defined climatic conditions, with normally dry winter and predominant rains in autumn and summer. Considering the importance of detecting and specifying rainfall anomalies in the State, the present study used multivariate analysis techniques to find spatial and temporal patterns of SPI-6, and to quantify extreme dry and rainy events according to their frequency and period for the years of 1987 to 2015. The results showed that by the semester scale of SPI, the state is divided into five homogeneous regions, and that the mode of variability of SPI-6 explains well the rainfall regime, emphasizing that the state has two well-defined rainfall seasons. The results also showed that the highest incidences of drought events occurred in the south and the highest rains were recorded in the north of the state of Maranhão. Most cases of extreme dry/rainy events occurred in El Niño/La Niña years, especially in the Northern region.

Resumo O presente estudo objetiva determinar Regiões homogêneas do SPI-6 na Amazônia Oriental e analisar as principais características dos eventos secos e chuvosos em cada região. Para o cálculo do SPI, utilizou-se dados de precipitação de 72 postos pluviométricos distribuídos na Amazônia Oriental. Além disso, aplicou-se o Agrupamento Hierárquico de Ward para determinar as Regiões Homogêneas e a Análise Fatorial em Componentes Principais (ACP) para determinar os principais padrões de variabilidade climáticas associados aos eventos secos e chuvosos. Os resultados obtidos pela Análise de Agrupamento mostraram a existência de três Regiões Homogêneas em relação ao SPI-6: RH-1 (litoral), RH-2 (central) e RH-3 (sul). De modo geral a região do litoral apresentou mais eventos secos que chuvosos. Nas demais regiões (central e sul) a situação é inversa, isto é, existem mais eventos de chuva, porém com pouca duração. Por meio da ACP verificou-se que os eventos secos e chuvosos na Amazônia Oriental estavam associados, principalmente, a variabilidade climática dos oceanos Atlântico (Gradiente do Atlântico) e Pacífico (ENOS).

Abstract This paper aims to determine homogeneous regions of the SPI-6 in the Eastern Amazon and analyze the main characteristics of dry and rainy events in each region. For the calculation of the SPI, we used rainfall data of 72 rainfall stations distributed in the eastern Amazon. Furthermore, were used Ward hierarchical grouping to identify homogeneous regions and the Principal Components Factor Analysis (PCA) to determine the main climate variability patterns associated with dry and rainy events. The results showed three homogeneous regions (HR): HR-1 (coast), HR-2 (central region) and HR-3 (south). Generally, the coastal region showed more dry events than rain. In the other regions (central and south) the situation is reversed, i.e, there are more rain events, but with short duration. The results obtained by PCA showed that the dry and wet events in Eastern Amazonia were associated, mainly, to climate variability associated the Atlantic Ocean (Atlantic Dipole) and Pacific Ocean (ENSO).

O presente estudo objetiva determinar e analisar os principais padrões climatológicos da precipitação na Amazônia Oriental, e associá-los aos sistemas meteorológicos que atuam na região, com base na precipitação mensal de 128 postos pluviométricos para o período 1980-2009. Empregou-se o método de Análise Fatorial em Componentes Principais (ACP) e Agrupamento Hierárquico de Ward para determinar os principais padrões de variabilidade espaço-temporal e identificação das regiões homogêneas de precipitação, respectivamente. Os resultados obtidos pela ACP mostraram a existência de três padrões pluviométricos ou estações da precipitação climatológica que explicaram aproximadamente 92% da variância total dos dados. A primeira, estação chuvosa, é influenciada diretamente pela atuação da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), principal mecanismo gerador de chuvas no norte da região. A segunda, estação de transição, está associada a eventos de grande e mesoescala, tal como a ZCIT e as Linhas de Instabilidade. A terceira estação, a menos chuvosa, evidencia a influência da atuação da Zona de Convergência do Atlântico Sul, associada à penetração de sistemas frontais oriundos da região S/SE do Brasil, bem como sistemas de escala local. Sugere-se que as oscilações interanuais da precipitação sazonal são principalmente devidas à variabilidade climática associada aos eventos ENOS e de Dipolo do Atlântico. Identificaram-se e caracterizaram-se quatro regiões homogêneas de acordo com as variabilidades sazonais e interanuais de precipitação na Amazônia Oriental.

This paper aims to determine and analyze the main climatological patterns of the precipitation over the Eastern Amazon, and associate them with the weather systems operating in the region, based on monthly rainfall at 128 meteorological stations for the period 1980-2009. The methods of Principal Components Factor Analysis (PCA) and Ward Hierarchical Grouping were used to determine the main patterns of space-time variability and to identify homogeneous regions of precipitation, respectively. The results obtained by PCA showed the existence of three rainfall patterns or seasons of the climatological rainfall, which explained approximately 92% of the total data variance. The first one, the rainy season, is directly influenced by the Intertropical Convergence Zone (ITCZ), the main mechanism generating rainfall in the northern region. The second one, the transition season, is associated with large and mesoscale events, such as ITCZ and Instability Lines. The third and drier season, shows the influence of the South Atlantic Convergence Zone, associated with the frontal system penetration coming from the S/SE of Brazil, as well as systems of local scale. It is suggested that the interannual variations of seasonal rainfall is mainly due to climate variability associated with events of ENSO and the Atlantic Dipole. Four homogeneous regions were identified and characterized according to the seasonal and interannual variability of precipitation over the Eastern Amazon.

The objective of this study was to evaluate the effects of genetic group and environmental factors, including farm of origin, season of calving and lactation number, on the individual lactation curves of 1,010 Holstein-Gyr, Guzerat-Holstein, Holstein-Nellore, and Holstein-Zebu F1 cows on the experimental farms of the Agricultural Research Company in Minas Gerais (Empresa de Pesquisa Agropecuária de Minas Gerais, EPAMIG). Least squares analysis and the incomplete gamma function were used to investigate differences in early milk yield, peak milk yield, time from onset to the lactation peak, persistency, total milk yield and lactation duration. The highest early yields were observed for Holstein-Gyr and Holstein-Zebu, and the lowest were observed for Holstein-Nellore cows. Early yield increased with lactation number, and the lactations that began in the late rainy and early dry seasons had the highest early yield. The time between lactation onset and the lactation peak was longer for primiparous Holstein-Gyr and Holstein-Guzerat cows. The lowest yields at the lactation peak were observed for the first lactation number. The highest values of persistency were observed for the first lactation number in Holstein-Guzerat cows. Total production from Holstein-Gyr and Holstein-Zebu cows were higher by approximately 14% and 29% compared with Holstein-Guzerat and Holstein-Nellore cows, respectively. The highest total yields were observed in lactations beginning in the dry season. Total yield increased with lactation number. The shortest lactation periods were observed in lactations beginning late in the rainy season. The incomplete gamma function was used to fit the individual curves from the genetic groups evaluated. The total yield differences were linked to early yields and yields at the peak of lactation.

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.

The objective of this work was to map the actual evapotranspiration (ETr) and to determine the volume of water used in the irrigation project of São Gonçalo, PB, in the Brazilian Semiarid Region, using remote sensing. TM/Landsat 5 images were acquired from the study area, in 2008, and were used to obtain thematic maps of daily ETr. Two dwarf coconut crops were selected for validation of the results of evapotranspiration obtained by the surface energy balance algorithm for land (ET Sebal) and the FAO‑56 method (ET FAO). In order to determine ET FAO, the product between the culture coefficient, the adjustment coefficient, and the reference evapotranspiration was used. The differences obtained by the two techniques resulted in root mean square error, mean relative error, and mean absolute error equal to 0.53 mm, 9.46%, and 0.43 mm, respectively. In the irrigated areas, ETr represented about 85% of net radiation and, in rainfed plots, only 12.5%. The mapping of ETr clearly delimitated the irrigated and nonirrigated plots, as well as the differences within the irrigated perimeter of the project under investigation. The volume of water applied in the irrigation project, only in the period from July to December, represents more than 60% of the capacity of the São Gonçalo reservoir.

Este trabalho teve como objetivo estimar uma distribuição espacial do albedo da superfície para obter uma relação funcional entre o albedo dos sensores AVHRR/NOAA e TM/LANDSAT-5, sobre diferentes alvos nas proximidades de Quixeré-CE, nos anos de 2005 e 2006. As imagens foram processadas pelo software Erdas Image 8.7 utilizando o SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land). Os resultados mostraram diferenças na variabilidade espacial e temporal do albedo nos dois anos estudados, pois 2005 foi predominantemente seco enquanto que 2006 foi um ano chuvoso. A relação funcional entre os dados AVHRR e TM apresentou coeficiente de correlação (r) igual a 0,75 com erro padrão de 1,67%. Valores de albedo da superfície estimados pelo AVHRR e TM apresentaram respectivamente erros padrões de 2,44 e 3,45%, quando comparados com as observações do radiômetro CNR1.

This work aims to estimate a spatial distribution of surface albedo and to derive a functional relationship between the albedo from AVHRR/NOAA and TM/LANDSAT-5 sensors over different targets in the proximities of Quixeré - CE during the years of 2005 and 2006. The images were processed by the software Erdas Image 8.7 using the SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land). The results showed differences in the spatial and temporal variability of the albedo in the two studied years, because 2005 was predominantly dry while 2006 was a rainy year. The functional relationship between AVHRR and TM data presented correlation coefficient (r) value equal to 0.75 with a standard error of 1.67%. Surface albedo values estimated by AVHRR and TM showed standard errors of 2.44 and 3.45% respectively when compared to the CNR1 radiometer observations.