Variabilidade Da Precipitação Em Sumé E São João Do Cariri E Suas  Consequências Na Agropecuária

Sena, Jaricélia Patrícia de Oliveira; Neto, João Miguel Moraes; Lucena, Daisy Beserra

doi:10.5380/abclima.v25i0.65182

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“…No ano de 2012, por exemplo, além da forte redução na área plantada quando comparada ao ano anterior, a área colhida foi ainda menor, o que está fortemente relacionado aos baixos índices pluviométricos observados para esse ano em questão. Eventos de instabilidade climática, principalmente a ocorrência concentrada de chuvas em determinados períodos em detrimento de outros dentro do ciclo produtivo do milho, como por exemplo durante o plantio, levam ao plantio de áreas maiores, porém, devido ao déficit hídrico que a cultura é submetida posteriormente, as áreas colhidas tendem a serem reduzidas, sendo as perdas econômicas ainda maiores em anos de secas recorrentes (SENA et al, 2019). Resultados semelhantes foram observados por Batista et al (2018) para a produção de feijão no município de Itaporanga, Semiárido da Paraíba.…”

Section: Resultsunclassified

Variabilidade Pluviométrica E a Produção De Milho No Curimataú Ocidental Da Paraíba

Silva¹,

Luna²,

Santos³

et al. 2021

R. gest. sust. ambient.

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O milho é uma das culturas mais cultivadas do Semiárido no Brasil, no entanto, sua produção é ainda pouco tecnificada, o que leva essa cultura ser extremamente dependente de fatores ambientais. Nesse sentido, o presente estudo objetivou analisar a evolução da produção de milho no munícipio de Barra de Santa Rosa, Paraíba, entre os anos de 2002 e 2016, associando os resultados obtidos com a precipitação pluviométrica local. Para tanto, visando analisar a influência da precipitação sobre as variáveis de produção da cultura do milho, assim como a relação entre essas variáveis, utilizou-se uma matriz de correlação. Foi também realizada análise de similaridade entre as variáveis obtidas para os anos avaliados e uma análise descritiva de componentes principais. Os resultados evidenciaram correlação positiva da precipitação pluviométrica sobre todas as variáveis analisadas, principalmente para a área plantada e área colhida. Mesmo em anos com precipitação normal ou acima da média climatológica, a produção total de milho se mostrou baixa. A análise de componentes principais registrou 84,67% de explicação da variância original nos dois primeiros eixos e demonstrou a forte associação entre área plantada, colhida e produção. A análise de agrupamento hierárquico gerou a formação de quatro grupos principais, sendo estes associados principalmente aos resultados produtivos da cultura do milho. A precipitação pluviométrica se mostrou como um fator extremamente importante na dinâmica de produção de milho no municípiode Barra de Santa Rosa, influenciando principalmente na área plantada e colhida.

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Section: Resultsunclassified

Variabilidade Pluviométrica E a Produção De Milho No Curimataú Ocidental Da Paraíba

Silva¹,

Luna²,

Santos³

et al. 2021

R. gest. sust. ambient.

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“…In the two months prior to October, rainfall tends to decline; August is viewed as a transitional month marking the end of the rainy period, while September has very low or no rainfall in some places. October and November are the driest months of the year (Medeiros et al, 2015;Silva et al, 2018;Sena et al, 2019). This can be seen in the rainfall data for 2019, which was obtained from 8 weather stations run by the Executive Agency for Water Management (AESA) of the State of Paraíba (AESA, 2020b) and scattered across the area surrounding the Cariri EPA (Fig.…”

Section: Land Surface Temperature (Lst) and Normalised Difference Veg...mentioning

confidence: 97%

“…The NDVI displayed values of -1, relating to water bodies, and 1, indicating the maximum biomass. High levels of water bodies and biomass can be found at this time of year across most of the Carirís Velhos, as February and March are the months of greatest rainfall in the region, with precipitation events extending into July (Medeiros et al, 2015;Silva et al, 2018;Sena et al, 2019).…”

Section: Land Surface Temperature (Lst) and Normalised Difference Veg...mentioning

confidence: 99%

Identification of desertified and preserved areas in a conservation unit in the state of Paraíba – Brazil

Silva

Souza

Artigas

2022

CIG

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The objective of this study is to identify and analyse the main characteristics of areas potentially degraded by desertification and of preserved areas using the Soil Surface Moisture Index (SSMI), alongside the Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The study is based on a set of points obtained in the field and from the RGB false colour image for the Environmental Protection Areas (EPA) of the Cariri, in the semi-arid region of Paraíba, using a space-time cross-section covering both rainy and dry periods. The results showed that at all points in Desertified Areas, the main characteristics were a low SSMI, high LST and low NDVI in both periods. The Preserved Areas, on the other hand, presented a high SSMI, moderate LST and high NDVI in the rainy period, with the same characteristics repeated in the dry period for SSMI and NDVI, but with a low LST. Timely identification of these characteristics, both in areas degraded by desertification and in better preserved areas, can provide useful information for future decisions relating to the physical and territorial management of the Conservation Unit.

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“…A precipitação é caracterizada como o elemento mais importante do ciclo hidrológico, sendo a variável climática de maior variabilidade temporal e espacial (Almeida et al, 2014;Sena et al, 2019). Desta forma, o conhecimento e o entendimento de alterações climáticas em escala local ou global apresenta relevância em vários ramos da pesquisa, em especial, os que tratam dos regimes de precipitação (Kostopoulo;Jones, 2005).…”

Section: Estudo De Tendência Linearunclassified

Análise geoestatística das variáveis hidrometeorológicas na bacia hidrográfica do rio Xingu

Ribeiro

Gomes

Queiroz

et al. 2022

Rev. Bras. Geog. Fis.

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A questão das mudanças nos níveis dos rios (cheias e vazantes) e a variabilidade da precipitação na região Amazônica é um grande problema, pois atinge diretamente a população local. Deste modo, destaca-se a bacia hidrográfica do rio Xingu localizada nos estados do Mato Grosso e Pará. O objetivo deste trabalho é o uso dos modelos espaços-temporais baseado nas variáveis hidrometeorologicas na caracterização geoestatística de áreas na bacia hidrográfica do rio Xingu. Para análise geoestatística dos dados pluviométricos e fluviométricos utilizou-se: modelos de regressão (avaliar tendências das variáveis), correlação espacial (geoestatísticas) , mapeamento de variáveis e uso de modelos espaciais (econometria espacial) e o método k-means (grupos homogêneos) através dos software Microsoft Excel e Programa R- The R Project for Statistical Computing 2015. A variabilidade média mensal mostra o período menos chuvoso caracterizado pelos meses de Maio a Outubro se observa oscilações com valores mínimos de 17,4 mm a 155,6 mm ocasionando o período de estiagem na área. A bacia apresenta maiores vazões no trimestre Fevereiro, Março e Abril sendo o maior valor em Março (7937,5 m³/s). O estudo de tendência para as duas variáveis mostrou que a média se manteve constante, ou seja, não houve tendência. Os índices de Moran Globais calculados para precipitações (I=0,7521) e vazões (I=7833) indicam que existe uma correlação espacial positiva para as duas variáveis. Os resultados obtidos neste estudo podem contribuir para um maior conhecimento de possíveis relações entre variáveis hidrometeorológicas e auxiliar problemas de variabilidade hidrológicas e seus possíveis danos socioeconômicos e ambientais a comunidade local. Geostatistical analysis of hydrometeorological variables in the Xingu river watershedABSTRACT The issue of changes in river levels (floods and ebb tides) and rainfall variability in the Amazon region is major problem, as it directly affects the local population. So, the Xingu River hydrographic basin located in the state of Mato Grosso and Pará is highlighted. The objective of this work is the use of spatiotemporal models based on hydrometeorological variables in the geostatistical characterization of areas in the Xingu River hydrographic basin. For geostatistical analysis of rainfall and fluviometric data, we used: regression models (evaluating trends in variables), spacial correlation (geostatistics), variable mapping and use of spacial models (spacial econometrics) and the k-means method (homogeneous groups) through Microsoft Excel and R-The R Project for Statistical Computing 2015 software. The monthly average variability shows the least rainy period characterized by the months of May to October, with oscillations with minimum values from 17.4 mm to 155.6 mm, causing the dry period in the area. The basin presents the highest inflows in the February, March and April quarter, with the highest value in March (7937.5 m³/s). The trend study for the two variables showed that the mean remained constant, that is, there was no trend. The Global Moran indices calculated for rainfall (I=0.7521) and outflows (I=7833) indicate that there is a positive spatial correlation for the two variables. The results obtained in this study can contribute to a greater understanding of possible relationships between hydrometeorological variables and help problems of hydrological variability and their possible socioeconomic and environmental damage to the local community.

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Variabilidade Da Precipitação Em Sumé E São João Do Cariri E Suas Consequências Na Agropecuária

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Variabilidade Pluviométrica E a Produção De Milho No Curimataú Ocidental Da Paraíba

Variabilidade Pluviométrica E a Produção De Milho No Curimataú Ocidental Da Paraíba

Identification of desertified and preserved areas in a conservation unit in the state of Paraíba – Brazil

Análise geoestatística das variáveis hidrometeorológicas na bacia hidrográfica do rio Xingu

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