RESUMO O café é uma das culturas com grande expressão mundial e, dentre as principais doenças, a ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berk. & Br.), é considerada a mais importante. Uma das formas de avaliar a severidade da ferrugem é por meio de equações que estimam o período de incubação (PI) do fungo. O presente estudo teve o objetivo de revisar os principais trabalhos sobre a ferrugem do cafeeiro e o período de incubação, de maneira a elucidar as principais equações desenvolvidas para esse fim. Na literatura, encontrou-se dez equações que estimam os valores do PI, para diferentes condições. A maioria dos estudos brasileiros utilizam a equação de Moraes et al. (31), desenvolvidas para cultivo a pleno sol e sombreado, em condição de macroclima. O estudo do PI é utilizado em diferentes níveis hierárquicos e em diferentes cenários climáticos sendo importante para tomadas de decisão e políticas públicas, auxiliando agricultores no planejamento e gerenciamento da área.

ABSTRACT Coffee is one of the world’s most famous crops and, among its major diseases, coffee leaf rust (Hemileia vastatrix Berk. & Br.) is considered most important. One of the ways to evaluate rust severity is by means of equations that estimate the incubation period (IP) of the fungus. The present study aimed to review the main studies on coffee leaf rust and its incubation period, in order to elucidate the main equations developed for this purpose. In the literature, there are at least ten equations that estimate IP values for different conditions. Most of the Brazilian studies have used the equation of Moraes et al. (31), developed for full sun and shade cultivation, under macroclimate condition. The study of IP is used at different hierarchical levels and in different climatic scenarios and is important for decision making and public policy, assisting farmers in the planning and management of the area.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi simular a distribuição geográfica do período de incubação da ferrugem do cafeeiro Coffea arabica, com uso de dados de dois modelos climáticos regionais, o Eta-HadGEM2-ES e o Eta-MIROC5. O cenário de alta emissão de gases de efeito estufa (RCP 8,5 W m-2) foi utilizado para os estados de Minas Gerais e São Paulo, para os cenários climáticos atual e futuro. O comportamento de seis diferentes equações de regressão do período de incubação (PI), disponíveis na literatura, também foi analisado em função dos dados dos modelos climáticos regionais. Os resultados indicam possibilidade de aumento de área afetada na região estudada, com PI inferior a 19 dias, de 0,5% para Eta-MIROC5 a 14,2% para Eta-HadGEM2-ES. A severidade da ferrugem do cafeeiro em cenários futuros deverá aumentar nos meses mais quentes e úmidos do ano, estendendo-se para os meses mais secos e frios. O potencial de infecção da ferrugem é estimado de forma diferente pelas equações estudadas. Em cenários de temperaturas mais elevadas, a equação de Kushalappa & Martins indica um potencial muito alto de severidade.

Abstract: The objective of this work was to simulate the geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in Coffea arabica, using data of two regional climate models, Eta-HadGEM2-ES and Eta-MIROC5. The scenario of high greenhouse gas emission (RCP 8.5 W m-2) was used for the states of Minas Gerais and São Paulo, Brazil, for current and future climate scenarios. The behavior of six different regression equations for incubation period (IP), available in the literature, was also analyzed as affected by data from the regional climate models. The results indicate the possibility of an increase in the affected area in the studied region, when the IP is less than 19 days, from 0.5% for Eta-MIROC5 to 14.2% for Eta-HadGEM2-ES. The severity of coffee leaf rust in future scenarios should increase in the hottest and wettest months of the year, extending to the driest and coldest months. The potential of rust infection is estimated differently by the studied equations. In higher temperature scenarios, the Kushalappa & Martins equation indicates a very high severity potential.

O uso de recursos de sensoriamento remoto orbital constitui um grande avanço no levantamento de dados sobre a cafeicultura, sobretudo por seu caráter temporal e baixo custo. Sendo assim, o objetivo do trabalho foi avaliar a utilização da imagem do satélite QUICKBIRD na determinação de parâmetros biofísicos importantes para a cultura cafeeira. Foram utilizados 25 talhões com plantios de café localizados entre os municípios de Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista (SP). Os parâmetros biofísicos utilizados foram os espaçamentos entre linhas e plantas, altura, IAF, diâmetro da copa, porcentagem de cobertura vegetal, rugosidade, variedade e biomassa. Foram utilizados valores de refletância real das bandas espectrais do satélite QUICKBIRD e os índices de vegetação NDVI, GVI, SAVI e RVI. A partir desses dados, foram feitas análises de regressão linear e não linear para a geração dos modelos de estimativa. A utilização de modelos de regressão baseados em equações não lineares mostrou-se mais adequado para determinar os parâmetros IAF e a porcentagem de biomassa, importantes como indicativos da produtividade da cultura cafeeira.

Remote sensing data are each time more available and can be used to monitor the vegetal development of main agricultural crops, such as the Arabic coffee in Brazil, since that the relationship between spectral and agronomical data be well known. Therefore, this work had the main objective to assess the use of Quickbird satellite images to estimate biophysical parameters of coffee crop. Test area was composed by 25 coffee fields located between the cities of Ribeirão Corrente, Franca and Cristais Paulista (SP), Brazil, and the biophysical parameters used were row and between plants spacing, plant height, LAI, canopy diameter, percentage of vegetation cover, roughness and biomass. Spectral data were the reflectance of four bands of QUICKBIRD and values of four vegetations indexes (NDVI, GVI, SAVI and RVI) based on the same satellite. All these data were analyzed using linear and nonlinear regression methods to generate estimation models of biophysical parameters. The use of regression models based on nonlinear equations was more appropriate to estimate parameters such as the LAI and the percentage of biomass, important to indicate the productivity of coffee crop.

Desde o início da distribuição de imagens dos sensores do satélite CBERS-2 (China-Brazil Earth Resources Satellite) por parte do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), a comunidade de usuários solicitava informação sobre a conversão dos números digitais em valores físicos (radiância ou reflectância). Este artigo descreve os principais passos adotados no cálculo dos coeficientes de calibração absoluta para as imagens disponibilizadas no nível 2 de correção (correções radiométrica e geométrica) da câmera CBERS-2 CCD, considerando o método baseado na reflectância de uma superfície de referência. São apresentados também alguns resultados da avaliação preliminar da aplicação desses coeficientes na conversão mencionada.

Since the first images of the sensors on board of CBERS-2 (China-Brazil Earth Resources Satellite) satellite were made available by the National Institute for Space Research (INPE), users have asked information about the conversion of image digital numbers to physical data (radiance or reflectance). This paper describes the main steps that were carried out to calculate the in-flight absolute calibration coefficients for CBERS-2 CCD level 2 (radiometric and geometric correction) images considering the reflectance-based method. Remarks about the preliminary evaluation of these coefficients application are also presented.

Este trabalho teve por objetivo avaliar um sistema de previsão de safra de soja para o Brasil, baseado em modelos empíricos regionalizados para estimativa da produtividade, a partir de um banco de dados de área cultivada em escala municipal, e de um sistema de monitoramento agrometeorológico de abrangência nacional. Os modelos incorporam a base conceitual proposta por Doorenbos & Kassam, com ajustes empíricos para cada região do Brasil, considerando-se as diferenças quanto ao potencial produtivo das principais variedades e as peculiaridades dos sistemas de produção utilizados nas diferentes regiões. A base de informações de área cultivada de cada Estado foi constituída por dados provenientes do IBGE e da Conab. A produção de soja, entre as safras 2000/2001 e 2005/2006, foi estimada e comparada com os levantamentos da Conab. A análise estatística pelo teste t indica não haver diferença entre as estimativas e os dados oficiais. Bons ajustes (R²>0,87) foram obtidos para as produções regionalizadas, com desvios mais expressivos nos estados do Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Mato Grosso do Sul, Maranhão, Piauí e Bahia. Para os dados consolidados em escala nacional, o maior desvio observado foi de 5,81%, na safra 2000/2001, e o menor de 0,62% na safra 2005/2006.

The aim of this work was to evaluate a system to forecast soybean crop yield for Brazil, based on regional empirical models to assess crop yield, with data from a national database of soybean cropped area in municipal scale, and from an agrometeorological monitoring system covering all Brazilian States. The models incorporated the conceptual bases proposed by Doorenbos & Kassam, with empirical adjustments for each region of Brazil, considering the diverse potential yield of most used varieties and the regional differences in the soybean production systems. Cultivated area database from each State was structured with data from IBGE and Conab. Soybean yield was estimated for harvests from 2000/2001 to 2005/2006 and compared to Conab surveys. Statistical analysis using Test t point out that there is no significant difference between estimates and official data. Good fittings were gotten for region grouped yield data (R²>0.87), with higher deviations for harvest assessment of Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Mato Grosso do Sul, Maranhão, Piauí and Bahia. In national scale, the highest observed deviation was 5.81% for the 2000/2001 harvest, and the smaller one was 0.62% for the 2005/2006 yield.

O objetivo deste trabalho foi verificar se as ocorrências de dias secos e chuvosos são condicionalmente dependentes da seqüência dos três dias secos e chuvosos anteriores, numa zona pluviometricamente homogênea, por meio da cadeia não-homogênea de Markov de terceira ordem. Os resultados mostraram que as probabilidades diárias de transição podem ser adequadamente estimadas, com base em dados agregados bimestralmente, seguidas de interpolação por meio de funções sinusoidais. Além disso, evidenciou-se que, naquela zona, as ocorrências diárias de chuva são condicionalmente dependentes da seqüência de dias secos e chuvosos nos três dias anteriores. A cadeia não-homogênea de Markov de terceira ordem é um importante instrumento para a análise da dependência entre as seqüências de dias secos e chuvosos em determinadas regiões.

The aim of this work was to verify if the occurrence of dry and wet days are conditionally dependent on the sequences of the dry and wet three preceding days, in a rainfall homogeneous area, using the nonhomogeneous third-order Markov chains. The results showed that daily transition probabilities can be properly estimated from two-month aggregate data, and then adjusted by means of sinusoidal functions. Besides, it was evidenced that everyday rain events in that area are conditionally dependent on the sequences of the dry and wet three days previous to occurrences. The third-order nonhomogeneous Markov chains are an important instrument for the analysis of the dependence between sequences of dry and wet days in certain areas.

O objetivo deste trabalho foi avaliar o impacto do aumento da resolução espacial e radiométrica da imagem pancromática do Ikonos-II na identificação de plantios de café (Coffea arabica), em comparação com as imagens do Landsat/ETM+. A área de estudo está localizada no Município de Pedregulho, SP, onde foram selecionados 50 talhões com plantios de café, e foram levantados dados referentes à altura, idade, espaçamento e variedade de cada talhão. As imagens permitiram a identificação de talhões com características diferentes em campo, tendo-se destacado a imagem do Ikonos-II, que apresentou melhor desempenho. Para os talhões com características iguais em campo, as imagens analisadas não se mostraram eficientes, independentemente do satélite utilizado. As correções atmosféricas e radiométricas, na imagem do Ikonos-II, não proporcionaram ganho efetivo nas análises realizadas. A maioria dos talhões identificados na imagem do Ikonos-II pode ser localizada na imagem do Landsat/ETM+ (68%). A correlação significativa entre a banda 4 do Landsat/ETM+ e o canal pancromático do Ikonos-II indica uma forma de ligação entre as imagens dos dois satélites.

The objective of this work was to assess the impact of the better spatial and radiometric resolutions of the Ikonos-II panchromatic image, for the identification of coffee (Coffea arabica) planting areas, in comparison with a Landsat/ETM+ image. The area of study is situated in the city of Pedregulho, State of São Paulo, Brazil, where 50 coffee fields were selected. Information about plants features, like height, age, spacing and variety were collected. Images allowed the identification of coffee areas with different field features, and the calibrated Ikonos-II image showed the best results. Considering the areas with similar field features, images from both satellites were not efficient in the coffee identification. The atmospheric and radiometric corrections applied on the Ikonos-II image did not improve the analyses results. More than half of the identified areas in the Ikonos-II image could be found in the Landsat/ETM+ image (68%). The significant correlation between Landsat/ETM+ band 4 and Ikonos-II panchromatic channel shows a link between both satellite images.

O modelo EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator) foi desenvolvido para simular o efeito de estratégias de manejos agrícolas em recursos hídricos e produtividade de solos. No presente estudo, o desempenho dos simuladores de dados meteorológicos foi avaliado para localidades do Estado de São Paulo (Campinas, Jaú, Manduri, Mococa, Pindorama e Ubatuba), incluindo: a Cadeia de Markov para probabilidades de seqüências de dias úmidos e secos; a equação de temperatura máxima ajustada para dias úmidos e a equação de radiação solar, também ajustada para dias úmidos. A partir dos testes e ajustes dos modelos com os dados históricos, verificou-se o melhor desempenho para o modelo de probabilidade de seqüências de dias secos, considerando-se o dia anterior úmido - P(W|D) em relação ao modelo de probabilidade de seqüências para dois dias úmidos consecutivos - P(W|W). Os modelos de temperatura máxima do ar e de radiação solar apresentaram bom desempenho nos testes. Para todos os modelos, os melhores resultados foram obtidos a partir dos ajustes para cada local, quando comparados às estimativas obtidas pelos valores originais propostos na concepção do EPIC. Ubatuba apresentou comportamento distinto.

EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator) model has been developed to simulate the effect of agricultural management strategies of water resources and soil productivity. In this study, the performance of meteorological data simulators were evaluated for six (Campinas, Jaú, Manduri, Mococa, Pindorama and Ubatuba) localities in the State of São Paulo, Brazil, which include the Markov chain probabilities for the sequences of wet and dry days; the maximum air temperature model adjusted for wet days; and the solar radiation model also adjusted for wet days. From tests and adjustments of the models using the historical data for each locality, the best performance for the model of probabilities for dry days sequence has been found, taking into account the last wet day - P(W|D) in relation to the model of probabilities of two consecutive wet days sequence - P(W|W). The maximum air temperature and solar radiation models have presented good performance in tests after the adjustment for each locality. For all models, the best results have been obtained from the local adjustments, when compared to the original model conceived for EPIC. Model results for Ubatuba data were distinct from the other sites.

A partir das indicações do último relatório do IPCC (International Pannel of Climatic Change), foram feitas várias simulações e avaliados os impactos que um aumento na temperatura média do ar de 1ºC, 3ºC e 5,8ºC e um incremento de 15% na precipitação pluvial teriam na potencialidade da cafeicultura brasileira, definida pelo atual zoneamento agroclimático do café (Coffea arábica L.) nos Estados de Goiás, Minas Gerais, São Paulo e Paraná. Os resultados indicaram uma redução de área apta para a cultura superior a 95% em Goiás, Minas Gerais e São Paulo, e de 75% no Paraná, no caso de um aumento na temperatura de 5,8ºC. Esses resultados são válidos se mantidas as atuais características genéticas e fisiológicas das cultivares de café arábica utilizadas no Brasil, que têm como limite de tolerância temperaturas médias anuais entre 18ºC e 23ºC.

According to the last report of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), the global temperature is supposed to increase 1°C to 5.8°C and the rainfall 15% in the Tropical area. This paper analyses the effect that these possible scenarios would have in the agroclimatic zoning of the arabic coffee (Coffea arabica L.) main plantation areas in Brazil. The results indicated a reduction of suitable areas greater than 95% in Goiás, Minas Gerais and São Paulo and about 75% for Paraná in the case of a temperature increase of 5.8ºC. These results presume that all the physiological characteristics of the crop will be the same for the varieties analyzed and that the ideal climatic condition for economic development is mean annual temperatures between 18ºC and 23ºC.

A definição das melhores datas para plantio de milho, adotadas no Zoneamento de Riscos Climáticos do Estado de São Paulo, é baseada nas variações espaço-temporais do índice de satisfação das necessidades de água da planta (ISNA), sendo a média ponderada o método de interpolação utilizado na espacialização deste parâmetro. Este método não considera a propagação espacial do erro da estimativa, o que permite interpretações imprecisas sobre as melhores datas de plantio, principalmente nas situações de início e de final do ciclo. O objetivo deste trabalho foi comparar métodos de espacialização de valores numéricos dos índices agrometeorológicos e avaliar sua variação espacial. Foram utilizados os métodos da média ponderada, krigagem ordinária e krigagem por indicação. A krigagem por indicação foi o método mais apropriado para espacializar o índice ISNA e definir a melhor data de plantio do milho.

The definition of the best sowing dates for corn, adopted in the Zoning of Climatic Risks of the State of São Paulo, Brazil, was based on space-temporary variations of the water stress index (ISNA), using the pondered average as the interpolation method to spatialize this parameter. This method does not consider the spatial propagation of errors, leading to imprecise interpretations of the best sowing dates, mainly at the beginning and at the end of the cycle. The objective of this work was to compare methods of spatializing numeric values of agrometeorological indices and to evaluate their spatial space variation. The methods of the pondered means ordinary kriging and indication kriging were used. The indication kriging was the most suitable method for spatializing ISNA and to define the best sowing date for corn, in the State of São Paulo.