2017
DOI: 10.4136/ambi-agua.2057
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Space-time variability of evapotranspiration and precipitation in the State of Paraná, Brazil

Abstract: Long-term changes in important weather variables such as evapotranspiration (ET) and precipitation are expected as a response to climate change. These changes may require adjustments to current strategies of planning and management of water resources. The objective of this work was to conduct a spatiotemporal characterization of evapotranspiration in the State of Paraná, Brazil, including in this approach a temporal trend analysis. A similar analysis was also conducted for precipitation. Thus, the historical d… Show more

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“…Contudo, adotando-se métodos analíticos apropriados para entendimento do padrão espacial das variáveis que influenciam a produtividade, como a Geoestatística, que quantifica a variabilidade espacial e permite uma interpolação de qualidade, é possível predizer com maior confiabilidade os riscos envolvidos (DIGGLE E RIBEIRO JUNIOR, 2007;PARDO-IGÚZQUIZA E DOWD, 2013;KESTRING et al, 2015), visto que permite o entendimento da variabilidade espacial da precipitação no tempo (MOTA et al, 2008;BENOIT E MARIETHOZ, 2017;SANTOS et al, 2017). Dentre os modelos geoestatísticos existentes para representação espacial dos dados, o modelo wave, tem comportamento não monotônico e decrescente com o aumento da distância (MOTA et al, 2008), padrão conhecido como "hole effect", em que valores elevados podem sistematicamente estarem cercados por valores baixos, e vice versa, o que é uma caraterística de dados de precipitação (CHILÈS E DELFINER, 2012).…”
Section: Introductionunclassified
“…Contudo, adotando-se métodos analíticos apropriados para entendimento do padrão espacial das variáveis que influenciam a produtividade, como a Geoestatística, que quantifica a variabilidade espacial e permite uma interpolação de qualidade, é possível predizer com maior confiabilidade os riscos envolvidos (DIGGLE E RIBEIRO JUNIOR, 2007;PARDO-IGÚZQUIZA E DOWD, 2013;KESTRING et al, 2015), visto que permite o entendimento da variabilidade espacial da precipitação no tempo (MOTA et al, 2008;BENOIT E MARIETHOZ, 2017;SANTOS et al, 2017). Dentre os modelos geoestatísticos existentes para representação espacial dos dados, o modelo wave, tem comportamento não monotônico e decrescente com o aumento da distância (MOTA et al, 2008), padrão conhecido como "hole effect", em que valores elevados podem sistematicamente estarem cercados por valores baixos, e vice versa, o que é uma caraterística de dados de precipitação (CHILÈS E DELFINER, 2012).…”
Section: Introductionunclassified
“…Contudo, o intervalo entre essas chuvas foi de seis a 18 dias em 47,5% do tempo, fato que para solos de textura arenosa, como os do Arenito Caiuá, pode levar à deficiência hídrica para as culturas. Segundo Santos et al (2017), os totais anuais de chuva no noroeste do Paraná são próximos a 1.500 mm, mas o risco de deficiência hídrica para algumas culturas anuais de importância econômica não pode ser negligenciado.…”
Section: Resultsunclassified
“…Com relação aos meses de junho, julho e agosto (estação de inverno) são os que possuem menores valores de precipitação provável, respectivamente, com precipitação média esperada em torno de 35, 24 e 15 mm, variando de 7 a 57 mm, sendo o mês de agosto o mais seco do ano (máxima de 27 mm), denotando que a irrigação nessa região apresenta caráter suplementar (DANFÁ et al,2011). Segundo Santos et al (2017), mesmo que o noroeste de Paraná possua a menor incidência de precipitação do estado, o mesmo não apresenta risco de déficit hídrico. Todavia, essa possibilidade deve ser assumida, principalmente, para culturas anuais ou que apresentem importância socioeconômica para a região, tais como: café, laranja, cana-de-açúcar, pastagens, soja, feijão e abacaxi (ANTONIEL et al, 2016;GOMES et al, 2012).…”
Section: Resultsunclassified