Mudanças climáticas e impactos na necessidade hídrica das culturas perenes na Bacia do Jaguaribe, no Estado do Ceará

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar os impactos das mudanças climáticas na demanda de água para irrigação de culturas perenes, na Bacia do Jaguaribe, no Estado do Ceará. Foi empregado o sistema integrado de modelagem regional PRECIS ("Providing Regional Climates for Impact Studies"), e aplicado o método de redução de escala de bacia hidrográfi ca, com as condições de contorno do modelo climático regional (HadRM3P). Foi utilizado um conjunto de climatologia de base do modelo de 1961 a 1990 e de projeções climáticas futuras. As coordenadas geográfi cas da região em estudo foram consideradas para interpolação num sistema de informação geográfi ca. A evapotranspiração de referência foi estimada por meio de dados da temperatura média mensal. As mudanças climáticas projetadas aumentaram a demanda projetada de água para irrigação, porque a evapotranspiração foi estimada para aumentos de 3,1 a 2,2% e a precipitação pluvial foi estimada para diminuições de 30,9 a 37,3%. O aumento da necessidade hídrica foi estimada em 32,9% a 43,9%, para o ano de 2040, conforme o cenário analisado.Termos para indexação: evapotranspiração, irrigação, SIG. Climate change and impacts on water requirement of permanent crops in the Jaguaribe Basin, Ceará, BrazilAbstract -The aim of this study was to estimate climate change impacts on irrigation water demand for permanent crops. The PRECIS (Providing Regional Climates for Impact Studies) system was applied, and downscaling techniques were used at the river basin level, with the boundary conditions of the regional climate model (HadRM3P). A climate data set was generated for 1961 to 1990 (baseline) and for future climate projections. The regional geographical coordinates were considered for interpolation in a georeferenced coordinated system. The reference evapotranspiration was estimated through data of monthly average temperature. Projected climate change increased projected irrigation water demand, because evapotranspiration was estimated to increase by 3.1 to 2.2% and rainfall was estimated to decrease by 30.9 to 37.3%. The 2040 water need was estimated to increase by 32.9% to 43.9%, according to the analyzed scenario.

Desenvolvimento humano do estado do Ceará: uma análise territorial a partir do IDHM

“…Vale destacar que na primeira metade da década de 1990 houve uma maior persistência de elevados índices de analfabetismo e baixa cobertura da rede básica de ensino, onde o déficit de atendimento chegava a mais de 30% entre os alunos da zona rural (GONDIM, 1995). Mas a precariedade do ensino ofertado não colocava aqueles que conseguiam frequentar a sala de aula em situação muito melhor, "assim os estudantes do primeiro grau do Ceará dominavam, em média, menos da metade dos conteúdos julgados mínimos e indispensáveis à série e disciplina que cursavam" (HAGUETTE, 1993, p (2015) o fato de elevar os gastos em educação, isso não implica necessariamente em melhorias no aprendizado dos estudantes, bem como chega à conclusão que os municípios brasileiros, não só os cearenses, têm dificuldade de transformar mais recursos em maior aprendizagem.…”

Análise da influência vegetacional na altimetria dos dados SRTM em bacias hidrográficas no semiárido

“…Além disso, Ramirez et al (2006) verificaram correlação positiva entre a altura e a classe de vegetação em condições de áreas sem a realização de podas nas árvores. As variações numa escala de regiões, abrangendo milhares de quilômetros quadrados, são menos identificáveis, em virtude dos limites difusos, da causalidade múltipla e da variabilidade local interna a cada uma delas (GONDIM et al, 2008). Neste contexto, este trabalho apresenta uma perspectiva de estudo de caso dos dados de elevação do terreno obtido a partir de dados de RADAR interferométrico para geração de um Modelo Digital de Elevação.…”

Incoming Longwave Radiation Evaluation for the Legal Amazon Using HadRM3 and Geostatistic Theoretical Models

“…Spatial transitive theoretical models have been applied to the space-time estimation of many variables, especially to model the phenomena and simulations of climate scenarios (Gondim et al, 2008;Correa et al, 2014;Gois et al, 2015). According to Castro et al (2010), the quality of data interpolation depends on the distribution and knowledge of the points used in the calculation, in addition to the correlation statistical methods for the phenomena being studied.…”