RESUMO O bioma Cerrado tem apresentado desafios em conciliar sua expansão agrícola com a disponibilidade hídrica. Nesse sentido, o planejamento e o manejo de recursos hídricos são fundamentais para o desenvolvimento econômico, social e ambiental do bioma Cerrado, que tem sido prejudicado pela carência de dados, especialmente aqueles referentes às estratégias de irrigação, como, por exemplo, as curvas de retenção de água, essencial para compreender a dinâmica de água no solo. Contudo, como sua obtenção pode ser trabalhosa, seus parâmetros podem ser estimados indiretamente via Funções de Pedotransferência (FPTs). O objetivo do presente estudo foi desenvolver e avaliar FPTs para estimar parâmetros do modelo de van Genuchten, usado para descrever o processo de retenção de água, para o bioma Cerrado. Para o desenvolvimento das FPTs, foram usados os métodos de Regressão Linear Múltipla (RLM) e quatro algoritmos de aprendizado de máquina: Multivariate Adaptative Regression Splines (MARS), Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR) e K Nearest Neightbors (KNN). Dados de solo de duas localidades foram utilizados, sendo que as variáveis preditoras selecionadas em cada conjunto foram diferentes. As melhores estimativas foram obtidas para o parâmetro θs (umidade de saturação), com destaque para os modelos RF e SVR. Já para a θr (umidade residual), os modelos apresentaram uma capacidade preditiva moderada. Para os demais parâmetros, os modelos não apresentaram um desempenho satisfatório para α e n (parâmetros de ajuste).

ABSTRACT The Cerrado biome has presented challenges in reconciling its agricultural expansion with water availability. In this sense, water resources planning and management are fundamental for the economic, social, and environmental development of the Cerrado biome, which has been hampered by the lack of data, especially those referring to irrigation strategies, such as, for example, the water retention curve. The water retention curve is essential to understand water dynamics in the soil; however, obtaining it can be laborious, opening an opportunity for Pedotransfer Functions (PTFs). The current study aimed to develop and evaluate PTFs to estimate the fit parameters of the van Genuchten model for the Cerrado biome. Multiple Linear Regression (MLR) and four machine learning (ML) algorithms were used to develop the PTFs. The ML algorithms were the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS), Random Forest (RF), Support Vector Regression (SVR), and K Nearest Neighbors (KNN). Two combinations of soil data were evaluated, and the predictor variables used in each set were different. Using the RF and SVR models, the best estimates were obtained concerning the parameter θs (saturated water content). As for θr (residual water content), the models showed a moderate predictive capacity. For the other parameters, the models did not perform satisfactorily for α and n (fit parameters).

RESUMO O aumento das disputas pelo uso de água no Cerrado brasileiro, tem demandado melhorias no manejo de irrigação e aumento da produtividade de uso da água. Neste contexto, a irrigação com déficit se apresenta como uma estratégia de manejo interessante, possibilitando economia de água sem prejuízos significativos à produtividade. O presente estudo teve como objetivo avaliar a fenologia e produtividade de uma cultivar de soja submetida a diferentes condições de déficit hídrico no solo. O delineamento experimental utilizado foi em blocos casualizados com cinco tratamentos e quatro repetições. Em cada tratamento, uma estratégia de irrigação foi aplicada com base na água disponível no solo (AD). O tratamento T1 foi realizado aplicando 80 a 100% AD; no tratamento T2, a variação permitida foi de 60 a 80% AD; no tratamento T3, foi de 40 a 60% AD; em T4, de 20 a 40% AD; e em T5, de 0 a 20% AD. Verificou-se que tanto no inverno quanto no verão, mesmo sem a necessidade de redução da retirada de água, é recomendável aplicar 60 a 80% da água disponível no solo para a cultura da soja, sem diminuir a produtividade. Em situações de restrição hídrica, é possível ter produtividade em torno de 55 e 70% no inverno e no verão, respectivamente, para a condição de 20 a 40% da água disponível no solo.

ABSTRACT The increase in disputes over water use in the Brazilian Cerrado has demanded improvements in irrigation management and increase in water use productivity. In this context, deficit irrigation is an interesting management strategy, as it enables water savings without significant losses of yield. The present study aimed to evaluate the phenology and yield of a soybean cultivar subjected to different soil moisture contents. The experimental design used was randomized blocks with five treatments and four replicates. In each treatment, an irrigation strategy was applied based on the available water in the soil (AW). The T1 treatment was performed by applying from 80 to 100% AW; in T2 treatment, the allowed variation was from 60 to 80% AW; in T3 treatment, it was from 40 to 60% AW; in T4, from 20 to 40% AW; and in T5, from 0 to 20% AW. It was verified that, in winter and summer, even without the need to reduce water withdrawal, it is recommended to apply from 60 to 80% of the available water in the soil for soybean crop, without decreasing yield. In situations of water restriction, it is possible to have yield of around 55 and 70% in winter and summer, respectively, for the condition from 20 to 40% of the available water in the soil.

ABSTRACT Detecting trends in streamflow and rainfall series can have great significance for proper water resource management. Thus, the objective of this study was to analyze the trends of historical streamflow and rainfall series using nonparametric statistical tests. A historical series of pluviometric and fluviometric gauges, which belong to the hydrometeorological network of the Brazilian Water National Agency in the Santo Antônio River Basin, Brazil, from 1985 to 2014 were used. By applying statistical tests, it was found that the time series are independent and random, and from the total 24 rainfall gauges evaluated, 12 presented nonstationary behavior, exhibiting mostly decreasing trends. Based on the six fluviometric gauges used for the annual streamflow series, only the annual data of one gauge tended to decrease to the minimum streamflow. However, for the monthly series, three gauges showed decreasing trends between July and September. This decrease in streamflow may be a consequence of rainfall reductions, high water demand, and changes in land use and cover.

Abstract Optimization of water use for irrigation will only be possible with the adjustment of management, which is directly related to the correct estimate of the actual evapotranspiration of the crop. The present study aimed to evaluate different mathematical approaches used in estimating the actual evapotranspiration of a new soybean cultivar (BRS 7581RR) subjected to different water deficit conditions. For this, the ETa estimated by the FAO56 Dual, Jensen and Hermann, AquaCrop and Ritchie models was evaluated. The experimental design was randomized with five treatments and four replicates. Irrigation management in the treatments was conducted so as to maintain different levels of water available in the soil (AW). The T1 treatment was performed applying 80 to 100% AW; in T2 treatment, the allowed variation was 60 to 80% AW; in T3 treatment, it was 40 to 60% AW; in T4, from 20 to 40% AW; and in T5, from 0 to 20% AW. The results showed that the FAO56 Dual model showed better performance in soybean ETa estimation for winter conditions in most treatments, with NSE ranging from 0.42 to 0.83. In the summer, the Jensen and Hermann model showed the best results, with NSE ranging from 0.70 to 0.94.

RESUMO Em regiões onde a área irrigada é crescente e a disponibilidade hídrica é reduzida, como o Oeste do Estado da Bahia, Brasil, o emprego de técnicas que contribuam para melhorar a eficiência de uso de água é primordial. Uma das formas de melhor adequação da irrigação é através da melhoria do cálculo da evapotranspiração atual (ETa), que entre outros fatores, é influenciada pelo secamento do solo, sendo importante entender essa relação, que geralmente é contabilizada nos modelos de manejo de irrigação por meio do coeficiente de estresse hídrico (Ks). Este estudo objetivou estimar o coeficiente de estresse hídrico (Ks) por meio de informações obtidas via sensoriamento remoto, combinadas com informações de campo. Para isto, realizou-se um estudo no município de São Desidério, área localizada no Oeste da Bahia, utilizando imagens do satélite Landsat-8. O Ks foi calculado pela relação entre a evapotranspiração da cultura e a ETa, calculada pelo Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER). O Ks estimado por sensoriamento remoto apresentou para os estádios em desenvolvimento e médio, erros médios da ordem de 5,50%. No estádio final de desenvolvimento do milho os erros obtidos foram de 23,2%.

ABSTRACT In regions where the irrigated area is increasing and water availability is reduced, such as the West of the Bahia state, Brazil, the use of techniques that contribute to improving water use efficiency is paramount. One of the ways to improve irrigation is by improving the calculation of actual evapotranspiration (ETa), which among other factors is influenced by soil drying, so it is important to understand this relationship, which is usually accounted for in irrigation management models through the water stress coefficient (Ks). This study aimed to estimate the water stress coefficient (Ks) through information obtained via remote sensing, combined with field data. For this, a study was carried out in the municipality of São Desidério, an area located in western Bahia, using images of the Landsat-8 satellite. Ks was calculated by the relationship between crop evapotranspiration and ETa, calculated by the Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER). The Ks estimated by remote sensing showed, for the development and medium stages, average errors on the order of 5.50%. In the final stage of maize development, the errors obtained were of 23.2%.

ABSTRACT This study aimed to compare methods for estimating reference evapotranspiration using an experimental basin in the Brazilian Cerrado, for water management purposes. For that, we estimated daily reference evapotranspiration over a certain period (time series between 1982 and 2012) through different empirical methods. These methods consisted of Blaney-Criddle (BC), Hargreaves & Samani (HS), ASCE Penman-Monteith (ASCE- PM), Penman (1948/1963) (PO), Priestley-Taylor (PT), which were all compared to the standard Penman-Monteith FAO-56 (PM-FAO56). Based on statistics, ASCE- PM, P and BC methods should be recommended for cerrado areas, either in rainy or dry seasons. After these, the PT also stood out. Among the less complex methods, based on temperature and energy data, PT method is recommended whether climatological data are scarce either in rainy or dry seasons. Yet, HS reached the greatest errors, a broad data spread and low estimate accuracy, but showing better performance in dry periods, thus remaining under restricted use.

ABSTRACT This study aimed to estimate the probability of climatological water deficit in an experimental watershed in the Cerrado biome, located in the central plateau of Brazil. For that, it was used a time series of 31 years (1982–2012). The probable climatological water deficit was calculated by the difference between rainfall and probable reference evapotranspiration, on a decennial scale. The reference evapotranspiration (ET0) was estimated by the standard FAO-56 Penman-Monteith method. To estimate water deficit, it was used gamma distribution, time series of rainfall and reference evapotranspiration. The adherence of the estimated probabilities to the observed data was verified by the Kolmogorov-Smirnov nonparametric test, with significance level (α-0.05), which presented a good adjustment to the distribution models. It was observed a climatological water deficit, in greater or lesser intensity, between the annual decennials 2 and 32.

A caracterização e a análise da distribuição espacial da pobreza podem ser úteis na aplicação de programas voltados para a redução de pobreza já que possibilitam a identificação de áreas onde a incidência é maior e cuja extensão muitas vezes ultrapassa as linhas territoriais oficiais. Nesse contexto, este artigo usa os mais recentes dados sobre pobreza rural municipal no Brasil para identificar os padrões espaciais de pobreza rural na Bacia do Rio São Francisco (BRSF). Indicadores de autocorrelação espacial I de Moran são gerados e usados para a construção de um mapa de clusters de pobreza rural. Os resultados indicam que a pobreza rural é espacialmente autocorrelacionada em algumas áreas da BRSF, nas quais municípios mais (menos) pobres tendem a se localizar perto de municípios mais (menos) pobres. Mais importante, talvez, os resultados sugerem a necessidade de se usar metodologias de análise que considerem explicitamente a localização como um fator explanatório da pobreza rural na bacia, como, por exemplo, econometria espacial.

This paper uses recently released município-level data on rural poverty in Brazil to identify and analyze spatial patterns of rural poverty in the São Francisco River Basin (SFRB). Moran's I statistics are generated and used to test for spatial autocorrelation, and to prepare cluster maps that locate rural poverty 'hot spots' and 'cold spots'. Our results indicate that poverty reduction policies in the SFRB should take into account the spatial distribution of poverty. Not only is poverty in the SFRB clustered spatially, but the bulk of the basin's poor resides in municípios that comprise the poverty 'hot spots' we identified. These clusters did not correspond to state-level boundaries (the political delineations often used to measure poverty and to manage poverty reduction programs), so scope may exist for geographically refocusing poverty reduction efforts to make them more efficient. Maybe more importantly the results set the stage for the use of spatial econometrics for a future multivariate analysis of rural poverty in the basin.

No processo de tomada de decisão dentro da agricultura de precisão, os mapas temáticos desempenham papel de fundamental importância. Especificamente para a irrigação de precisão, que está apenas começando a ser explorada a identificação de áreas com e sem risco de ocorrência de escoamento superficial e de como as gotas produzidas pelos aspersores se distribuem serão de fundamental importância no momento de se decidir como variar a taxa de aplicação dentro da área irrigada. Neste trabalho desenvolveu-se um modelo computacional, baseado no conceito de sistemas de informações geográficas, para confecção daqueles mapas e para auxiliar na tomada de decisão de como variar a taxa de aplicação de água ao longo da área irrigada. Os resultados obtidos mostraram que o modelo pode ser utilizado para representar a variabilidade espacial e temporal da pressão de operação, do diâmetro médio das gotas e das áreas com e sem risco de escoamento superficial, para adequar as condições de operação de pivôs centrais e, também, para prever a ocorrência ou não de escoamento superficial devido a uma alteração no equipamento ou devido a uma mudança no sistema de manejo.

In precision agriculture thematic maps play an important role in the decision making process. When deciding how to vary the application rate inside the irrigated area, especially under precision irrigation, the identification of both areas with and without risk of runoff and the sprinkler droplet size distribution are of great importance. In this research, a computer model was developed based on the geographic information system concept. It can be used to make maps and to assist the user in varying the application rate inside the irrigated area. The results showed that the computer model can be used to represent the spatial and temporal variability of sprinkler pressure, the sprinkler droplet size, and the areas with and without risk of runoff, and also to help the user to redesign and to foresee runoff due to a change in the pivot or in the system management.

Desenvolveu-se um modelo hidrológico para estimar o escoamento superficial em áreas sob condições agrícolas. O modelo é baseado na análise dos diversos processos associados ao balanço hídrico e nele se usa a equação de intensidade, duração e freqüência da precipitação para estimar a intensidade de precipitação e a equação de Green-Ampt modificada por Mein-Larson, para estimar a velocidade de infiltração permitindo, também, a consideração da interceptação pela cobertura vegetal e do armazenamento de água sobre a superfície do solo por meio de diferentes metodologias. O escoamento superficial começa após a capacidade de armazenamento sobre a superfície do solo ter sido preenchida, e é calculado subtraindo-se a velocidade de infiltração da água no solo da intensidade de precipitação durante o intervalo de tempo em que a intensidade da chuva é maior que a velocidade de infiltração. Resultados de um experimento de validação do modelo e duas aplicações práticas são apresentados, sendo que os resultados obtidos com o modelo foram muito próximos daqueles observados no campo.

A hydrologic model was developed to estimate the surface runoff under agricultural conditions. The model is process-based and uses the intensity-duration-frequency equation to calculate the rainfall intensity and the Green-Ampt-Mein-Larson equation to estimate the infiltration rate. The runoff begins after the maximum surface storage on the soil surface has been reached. It is calculated by subtracting the infiltration rate from the rainfall intensity during the interval of time that the rainfall intensity is greater than the infiltration rate. The model also allows the calculation of the deep percolation and the actual soil-water content. Results from a validation experiment and two practical applications of the model are also presented. The results obtained with the model were approximately the same as those observed in the field.