Altitude e coordenadas geográficas na estimativa da temperatura mínima média decendial do ar no estado do Rio Grande do Sul

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi verificar, com dados de temperatura mínima média decendial do ar (Tm) de 41 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, de 1945Sul, de a 1974, se a Tm pode ser estimada em função da altitude, latitude e longitude. Para cada um dos 36 decêndios do ano, realizaram-se análise de correlação, análise de trilha das variáveis causais -altitude, latitude e longitude -sobre o efeito Tm, e estimaram-se os parâmetros do modelo das equações de regressão linear múltipla, pelo método passo a passo, com teste para saída de variáveis, considerando Tm como variável dependente e altitude, latitude e longitude como variáveis independentes. Na validação dos modelos de estimativa da Tm, usou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson, entre a Tm estimada e a Tm observada em dez municípios do Estado, com dados da série de observações meteorológicas de 1975 a 2004. A temperatura mínima média decendial do ar pode ser estimada pelas coordenadas geográficas em qualquer local e decêndio, no Estado do Rio Grande do Sul. A altitude e latitude explicam melhor a variação da Tm.Termos para indexação: modelagem, clima, temperatura do ar. Altitude and geographic coordinates in the ten-day mean minimum air temperature estimation in the State of Rio Grande do Sul, BrazilAbstract -The objective of this work was to estimate ten-day mean minimum air temperature (Tm) using altitude and the geographic coordinates latitude and longitude for the Rio Grande do Sul State, Brazil. Normal ten-day mean minimum air temperature of 41 counties in the State of Rio Grande do Sul, from 1945 to 1974 were used. Correlation analysis, path analysis of causal variables (altitude, latitude and longitude) on Tm, and parameters estimate of multiple linear regression equations were performed by the stepwise backward method, using Tm as dependent variable and altitude, latitude and longitude as independent variables, for the 36 ten-day periods of the year. Pearson's linear correlation coefficient between estimated and observed Tm, calculated for tem counties using data of the series of meteorological observations from 1975 to 2004 were used as independent data sets. The ten-day mean minimum air temperature may be estimated from the geographic coordinates in the State of Rio Grande do Sul. Altitude and latitude best explain the variation of the Tm.Index terms: modeling, climate, air temperature. IntroduçãoNo estudo da adaptabilidade e comportamento das culturas agrícolas é importante o conhecimento e a análise dos elementos meteorológicos. A relação clima-planta é caracterizada e mensurada por meio da magnitude dessas variáveis e da resposta da planta ao ambiente. Assim, para trabalhos de zoneamento de culturas, indicação de épocas de semeadura, irrigação, determinação de potencial de rendimento, zoneamento de riscos climáticos, crédito e seguro agrícola, usam-se dados meteorológicos horários, diários, decendiais e mensais, conforme o alcance e detalhamento do estudo e do tipo de cultura em questão.O estudo da disponibilidade térmi...

Estimation of leaf area index in the sunflower as a function of thermal time

“…The different sowing dates in the two years of the experiments used to generate the models, made it possible to evaluate the responses of the sunflower plants to different environmental conditions, especially the amount of rainfall (SILVA et al, 2007), the air temperature (CARGNELUTTI FILHO et al, 2006) Five different models with a coefficient of determination (R 2 ) greater than 0.70 were obtained to estimate the leaf area index as a function of thermal time: gaussian peak; cubic polynomial; sigmoidal; exponential and quadratic polynomial, the first three of which are shown in Figure 2, due to achieving better adjustment and being significant by F-test (Table 1) Despite these models presenting an R 2 greater than 0.70, in at least one part of the cycle adjustment to the data was unsatisfactory (Figures 2A, 2B and 2C). Because of this, the elaboration and adoption of a compound model resulted in a better fit to the LAI data throughout the sunflower cycle ( Figure 2D).…”

Modelo harmônico para a estimativa da temperatura do ar média mensal em diferentes locais do Estado do Rio Grande do Sul

“…Esses resultados sugerem que os valores estimados por meio dos modelos harmônicos sejam mais precisos nos meses com menor variância (meses iniciais e finais do ano) e menos precisos nos meses com maior variância (meses centrais do ano). Modelos empíricos para a estimativa de temperaturas do ar mínima decendial (CARGNELUTTI FILHO et al, 2006) e média decendial (CARGNELUTTI FILHO et al, 2008b), no Estado do Rio Grande do Sul, em função de coordenadas geográficas, também, apresentaram os maiores valores de R 2 (melhores ajustes do modelo) nos primeiros e nos últimos meses do ano, com diminuição gradativa em direção aos meses centrais do ano. Portanto, a presença de heterogeneidade de variâncias sugere maior precisão nas estimativas, nos meses iniciais e finais do ano, com diminuição gradativa para os meses centrais.…”

“…Modelos empíricos para estimar a temperatura mínima média decendial (CARGNELUTTI FILHO et al, 2006) e as temperaturas máxima e média decendiais (CARGNELUTTI FILHO et al, 2008b), em função da altitude, latitude e longitude, foram estabelecidos e considerados adequados para qualquer local do Estado do Estado do Rio Grande do Sul. No entanto, a modelagem específica por local, por meio da análise harmônica, e a incorporação de possíveis tendências locais podem oferecer maior precisão nas estimativas.…”

Modelo matemático para estimativa da temperatura média diária do ar no Estado de Goiás

“…No entanto, quando a rede de estações meteorológicas é insufi ciente para permitir a caracterização térmica da região, a temperatura do ar pode ser estimada por equação de regressão múltipla com base na altitude, latitude e longitude (Coelho et al, 1973;Pinto & Alfonsi, 1974;Feitoza et al, 1979;Almeida & Sá, 1984;Camargo & Ghizzi, 1991;Luiz & Silva, 1995;Sediyama et al, 1998;Cargnelutti Filho et al, 2006).…”

“…Para o estudo de séries temporais, que apresentam variações periódicas ou sazonais, pode-se recorrer à análise harmônica por séries de Fourier, para o desenvolvimento de modelos de estimativa (Carvalho et al, 2005).…”