-The objective of this work was to estimate cardinal temperatures and phyllochron for the leaf development of the eucalyptus species Corymbia citriodora and Eucalyptus urophylla, in the seedling phase. A field experiment was carried out in a completely randomized design, in a 2x11 factorial arrangement, with the two eucalyptus species, 11 sowing dates, and five replicates, in the municipality of Itajubá, in the state of Minas Gerais, Brazil. The cardinal temperatures -base, optimum, and maximum -for leaf development were, respectively, 8.7, 17.1, and 41.3°C, for C. citriodora, and 11.5, 17.1, and 40.5°C for E. urophylla. The phyllochron of C. citriodora was 62.95°C day per leaf, and that of E. urophylla was 46.03°C day per leaf, which indicates that E. urophylla requires less energy accumulation than C. citriodora for leaf emission in the main stem.Index terms: air temperature, leaf emission rate, phyllochron, seedling quality, thermal requirement. Temperaturas cardinais para o desenvolvimento foliar de mudas de Corymbia citriodora e Eucalyptus urophyllaResumo -O objetivo deste trabalho foi estimar as temperaturas cardinais e o filocrono para o desenvolvimento foliar das espécies de eucalipto Corymbia citriodora e Eucalyptus urophylla, durante a fase de muda. Um experimento de campo foi realizado em delineamento inteiramente casualizado, em arranjo fatorial 2x11, com as duas espécies de eucalipto, 11 épocas de semeadura e cinco repetições, em Itajubá, MG. As temperaturas cardinais -basal inferior, ótima e basal superior -para o desenvolvimento foliar foram, respectivamente, 8,7, 17,1 e 41,3°C, para C. citriodora, e 11,5, 17,1 e 40,5°C, para E. urophylla. O filocrono de C. citriodora foi de 62,95°C dia por folha, e o de E. urophylla, de 46,03°C dia por folha, o que é indício de que E. urophylla necessita de menor acúmulo energético do que C. citriodora para a emissão de folhas na haste principal.Termos para indexação: temperatura do ar, taxa de emissão foliar, filocrono, qualidade de mudas, necessidade térmica.

Os modelos de simulação são ferramentas utilizadas na área de agrometeorologia para quantificar o desenvolvimento de culturas agrícolas e florestais. O trabalho teve como objetivo comparar os modelos do Filocrono (linear) e de Wang e Engel (não linear) para estimar o desenvolvimento foliar, através do aparecimento de folhas, nas cultivares de oliveira 'Arbequina' e 'MGS ASC315' durante a fase de muda. O experimento foi instalado no campo experimental da Empresa Agropecuária de Minas Gerais (EPAMIG), Maria da Fé (MG), sob o delineamento inteiramente casualizado e organizado em arranjo fatorial, sendo duas cultivares e nove épocas de transplantio com 15 repetições em cada tratamento. Os coeficientes dos modelos foram estimados pelos dados obtidos nas três primeiras épocas de transplantio e as demais épocas foram utilizadas para avaliar o desempenho dos modelos. As respostas dos modelos foram divergentes para os dois modelos. O modelo de Wang e Engel foi mais eficiente para a cultivar 'Arbequina', com raiz do quadrado médio do erro (RQME) de 3,41 folhas, enquanto a cultivar 'MGS ASC315' teve a RQME de 6,58 folhas. O modelo do Filocrono se mostrou mais eficiente para a cultivar 'MG ASC315' com RQME de 2,98 folhas, inferior ao da cultivar 'Arbequina', com RQME de 7,49 folhas.

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Resumo Este estudo objetivou estabelecer um critério sobre qual teste de aderência deve ser preferido na escolha de funções de distribuição de probabilidades (fdp). Para tal, foram ajustadas as fdp: Gumbel (GUM), Generalizada de valores extremos (GEV) e Log-normal a 2 parâmetros (LN2), através dos métodos dos momentos, momentos-L e máxima verossimilhança, em séries de precipitação diária máxima anual de 11 estações localizadas na bacia hidrográfica do rio Sapucaí. A aderência dessas fdp aos dados foi feita pelos testes de Kolmogorov-Smirnov (KS), Qui-quadrado (χ2), Filliben (Fi) e Anderson-Darling (AD). Verificaram-se quais testes de aderência são mais rigorosos na seleção de distribuições de probabilidade e, ainda, os testes de aderência que convergem os resultados para a escolha da fdp com melhor desempenho na análise de incerteza e/ou nas estatísticas de ajuste. Os testes de aderência mais rigorosos no aceite da aderência da fdp aos dados são os testes de Fi e AD. O teste de Fi é o que mais converge para a escolha da fdp com melhor desempenho na análise de incerteza e nas estatísticas de ajuste, seguido pelo teste de χ2, portanto devem ser preferidos. As fdp GUM e GEV se destacaram em representar os dados de precipitação máxima anual.

This study aims at fitting polynomial models based on latitude, longitude and altitude coordinates to estimate the monthly and annual mean rainfall in Mato Grosso do Sul state, Midwest region of Brazil. Furthermore, its target is to verify whether hydrologically similar regions provide statistical improvement in the regression fit for rainfall estimation. To create the monthly and annual rainfall for 32 rain gauge stations, there were used at least 15 years long data records for analysis with a percentage of gaps at most 10%. Generally, the monthly and annual rainfall models present suitable statistical validation coefficients. The number of predictor variables enhances the performance of the regression method when estimating monthly and annual rainfall. Fitting regressions in hydrologically similar groups through cluster analysis tends to increase regression performance; however, the limited number of rain gauge stations in Brazil makes this technique difficult to apply because the number of parameters of the regression models may be greater than the number of rain gauge stations in the cluster. The first degree polynomial regression proved to be the most adequate to represent the mean monthly and annual rainfall because of the equivalence between observed and predicted values of rainfall and because of the statistical analysis. Fitting polynomial models presents suitable method for practical applications, forming an important tool for environmental management in the Mato Grasso do Sul State.

A precipitação é um dos principais elementos da hidrologia, sendo uma variável de grande importância para a compreensão da dinâmica do ciclo hidrológico. Apesar da sua importância, a disponibilidade de dados hidroclimáticos é baixa. Dentre as alternativas para suprir a necessidade de informações da precipitação, a modelagem matemática é uma importante ferramenta que visa e sua estimativa. Assim, este trabalho avaliou as precipitações mensais e anuais de 110 estações pluviométricas do estado do Espírito Santo e avaliou o ajuste de modelos polinomiais de ordem 1 a 4 utilizando a longitude, latitude e altitude como variáveis explicativas para a previsão dessas precipitações. A precipitação no Espírito Santo mostrou variabilidade considerável, indicando grande influência do relevo, sendo observado também que localidades com maiores altitudes apresentaram maiores totais precipitados. A regressão polinomial de quarto grau se mostrou a mais adequada em representar as precipitações médias mensais e anual. Os ajustes foram considerados suficientes para representar as precipitações do Espírito Santo, com coeficientes de determinação superiores a 0,7 e erros percentuais absolutos médios entre 5,9% e 16,6%. Foi observada uma leve tendência dos modelos em subestimar os valores observados. De maneira geral, os meses do período seco, especialmente de maio a julho, obtiveram melhor desempenho dos modelos.Palavras-chave: modelagem matemática, climatologia, hidrologia, chuva. ESTIMATION OF PRECIPITATION IN THE ESPÍRITO SANTO STATE BY POLYNOMIAL REGRESSION ABSTRACT: Precipitation is one of the main elements of hydrology, being a variable of great importance for understanding the dynamics of the hydrological cycle. Despite their importance, the availability of hydroclimatic data is low. Among the alternatives to meet the need for precipitation information, mathematical modeling is an important tool that aims its estimate. This work evaluated the monthly and annual rainfall of 110 rainfall gauges in the state of Espírito Santo and evaluated the adjustment of polynomial models of order 1 to 4 using longitude, latitude and altitude as explanatory variables to predict these precipitations. Precipitation in Espírito Santo showed considerable variability, indicating great influence of the relief, being observed that location with higher altitudes presented higher precipitated totals. The fourth-degree polynomial regression proved to be the most adequate to represent the mean monthly and annual precipitations. The adjustments were considered sufficient to represent the Espírito Santo precipitation, with coefficients of determination higher than 0.7 and mean absolute percentage errors between 5.9% and 16.6%. A slight trend of the models was observed in underestimating the observed values. In general, the months of the dry period, especially from May to July, obtained better performance of the models.Keywords: mathematical modeling, climatology, hydrology, rainfall.

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