RESUMEN
The objective was to establish a model for the prediction and characterization of vaginal temperature in Holstein cows, based on environmental predictors and thermal comfort indices, through cluster analysis, validation by the cophenetic correlation coefficient, and multiple regression analysis. The micrometeorological characterization of the site was carried out by recording the air temperature (Tair), the relative humidity (RH), the black globe temperature (BGT), the black globe temperature and humidity (BGHI), and dew point temperature (TDP). The recording of vaginal temperature (Tv) was performed in eight dairy cows using temperature sensors, equipped with data loggers, coupled with intravaginal devices. The data were analyzed using descriptive statistics and cluster analysis (CA) by using the hierarchical agglomerative method based on the value of the cophenetic correlation coefficient (CCC >0.70), in which representative physiological models were established, characterizing the Tv through multiple regression. In the afternoon the coefficient of variation (CV) was low for all variables, indicating homogeneity of the meteorological variables and efficiency of the ventilation system. The temperature and humidity index (THI) was mild only on the morning. There was a variation of 0.28 °C of Tv between shifts, sufficient to characterize the condition of comfort and stress of the animal, with values above 39 °C indicating animal stress. Tv showed strong correlation with BGT, Tair, TDP and RH, assuming that physiological variables, such as Tv, tend to have greater relationship with abiotic variables. Empirical models were established for estimating Tv based on the analyses performed in this study. Model 1 is recommended for TDP ranges of 14.00-21.00 °C and RH of 30-100%, while model 2 can be used for Tair situations up to 35 °C. The regression models for estimating Tv are promising for characterizing the thermal comfort of dairy cows housed in compost barn systems.
Asunto(s)
Temperatura Corporal , Lactancia , Animales , Femenino , Bovinos , Temperatura , Humedad , Análisis por Conglomerados , Proteínas de Unión al ADN , CalorRESUMEN
Objective: to analyze epidemic curves based on mathematical models for the state of Mato Grosso do Sul and the impacts of population density on COVID-19 transmission. Method: the linear, polynomial and exponential regression model was used to make the numerical adjustment of the respective curves empirical. Result: it was found that the models used describe very well the empirical curves in which they were tested. In particular, the polynomial model is able to identify with reasonable reliability the appearance of the inflection point in the accumulated curves, which corresponds to the maximum point of the respective daily curves. The analysis indicates a weak positive correlation between infection, mortality, lethality and deaths from COVID-19 with population density, as revealed by the correlation and analysis of R2 . Conclusion: the models are very effective in describing the COVID-19 and epidemic curves in the estimation of important epidemiological parameters, such as peak case curves and daily deaths, allowing practical and efficient monitoring of the evolution of the epidemic.
Objetivo: analizar curvas epidémicas basadas en modelos matemáticos para el estado de Mato Grosso do Sul y los impactos de la densidad de población en la transmisión de COVID-19. Método: se utilizó el modelo de regresión lineal, polinomial y exponencial para hacer el ajuste numérico valor de las respectivas curvas empíricas. Resultados: se encontró que los modelos utilizados describen muy bien las curvas empíricas en las que fueron probados. En particular, el modelo polinomial es capaz de identificar con razonable fiabilidad la aparición del punto de inflexión en las curvas acumuladas, que corresponde al punto máximo de las respectivas curvas diarias. El análisis indica una correlación positiva débil entre la infección, la mortalidad, la letalidad y las muertes por COVID-19 con la densidad de población, según lo revelado por la correlación y el análisis de R2 .Conclusión: los modelos son muy efectivos para describir el COVID-19 y curvas epidémicas en la estimación de parámetros epidemiológicos importantes, como las curvas de casos máximos y las muertes diarias, lo que permite un seguimiento práctico y eficaz de la evolución de la epidemia.
Objetivo: analisar as curvas epidêmicas com base em modelos matemáticos para o estado de Mato Grosso do Sul e os impactos da densidade populacional na transmissão da COVID-19. Método: o modelo de regressão linear, polinomial e exponencial foi utilizado para fazer o ajuste numérico das respectivas curvas empíricas. Resultados: verificou-se que os modelos utilizados descrevem muito bem as curvas empíricas nas quais foram testados. Em particular, o modelo polinomial é capaz de identificar com razoável confiabilidade o aparecimento do ponto de inflexão nas curvas acumuladas, que corresponde ao ponto máximo das respectivas curvas diárias. A análise indica uma correlação positiva fraca entre infecção, mortalidade, letalidade e mortes por COVID-19 com a densidade populacional, conforme revelado pela correlação e análise de R 2. Conclusão: os modelos são muito eficazes na descrição das curvas epidêmicas de COVID19 e na estimativa de parâmetros epidemiológicos importantes, como curvas de casos de pico e óbitos diários, permitindo um monitoramento prático e eficiente da evolução da epidemia
Asunto(s)
COVID-19 , Política de SaludRESUMEN
Justification and Objectives: Brazil lacks consistent epidemiological data on the respiratory morbidity of children and older adults, which makes it difficult to plan and execute effective preventive and health promotion actions. The objective of this study was to analyze the adjustments of distributions (Weibull, Normal, Gamma, Logistic) of historical series of hospitalizations for respiratory diseases (total hospitalizations), from 2011 to 2015, in Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Methods: to determine the statistical models, four statistical indicators (coefficient of determination, mean root square error, mean absolute error and mean absolute percentage error) were performed from 2011 to 2015. Parameter estimates are obtained for the models adopted in the study, with and without a regression structure. Results: the results showed that Weibull, Gamma, Normal and Logistic distributions, applied to the series of hospitalizations for respiratory diseases in Campo Grande, were satisfactory in determining the shape and scale parameters, and the statistical indicators R2 , MAE, RSME and MAPE confirmed the data goodness-of-fit, and the graphical analysis indicated a satisfactory distribution fit. Conclusion: the analysis of monthly values indicates that Gamma is the best of the four distributions based on those selected. The regression model can be adjusted to the data and used as an alternative distribution that describes the hospitalization data considered in Campo Grande, Brazil.(AU)
Justificativa e Objetivos: o Brasil carece de dados epidemiológicos consistentes sobre a morbidade respiratória de crianças e idosos, o que dificulta o planejamento e a execução de ações efetivas de prevenção e promoção da saúde. O objetivo deste estudo foi analisar os ajustes das distribuições (Weibull, Normal, Gamma, Logística) da série histórica de internações por doenças respiratórias (total de internações), no período de 2011 a 2015, em Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Métodos: para determinar os modelos estatísticos, foram executados quatro indicadores estatísticos (coeficiente de determinação, erro quadrático médio, erro absoluto médio e erro percentual absoluto médio) de 2011 a 2015. As estimativas dos parâmetros são obtidas para os modelos adotados no estudo com e sem uma estrutura de regressão. Resultados: os resultados mostraram que as distribuições Weibull, Gamma, Normal e Logística, aplicadas à série de internações por doenças respiratórias em Campo Grande, foram satisfatórias na determinação dos parâmetros de forma e escala, e os indicadores estatísticos R2, MAE, RSME e MAPE confirmaram a qualidade do ajuste dos dados, e a análise gráfica apontou um ajuste satisfatório das distribuições. Conclusão: a análise dos valores mensais indica que a Gamma é a melhor das quatro distribuições baseadas nos selecionados. O modelo de regressão pode ser ajustado aos dados e ser usado como uma distribuição alternativa que descreve os dados de internação considerados em Campo Grande, Brasil.(AU)
Justificación y Objetivos: el Brasil carece de datos epidemiológicos consistentes sobre la morbilidad respiratoria de niños y ancianos, lo que dificulta la planificación y ejecución de acciones efectivas de prevención y promoción de la salud. El objetivo de este estudio fue analizar los ajustes de las distribuciones (Weibull, Normal, Gamma, Logística) de la serie histórica de hospitalizaciones por enfermedades respiratorias (hospitalizaciones totales), de 2011 a 2015, en Campo Grande, Mato Grosso do Sul. Métodos: para la determinación de los modelos estadísticos, se realizaron cuatro indicadores estadísticos (coeficiente de determinación, raíz del error cuadrático medio, error medio absoluto y error porcentual absoluto medio) de 2011 a 2015. Se obtienen estimaciones de los parámetros para los modelos adoptados en el estudio, con y sin estructura de regresión. Resultados: los resultados mostraron que las distribuciones Weibull, Gamma, Normal y Logística, aplicadas a la serie de internaciones por enfermedades respiratorias en Campo Grande, fueron satisfactorias en la determinación de los parámetros de forma y escala, y los indicadores estadísticos R2, MAE, RSME y MAPE confirmaron la calidad de ajuste de los datos, y el análisis gráfico indicaron un ajuste satisfactorio de las distribuciones. Conclusión: el análisis de los valores mensuales indica que la Gamma es la mejor de las cuatro distribuciones en base a las seleccionadas. El modelo de regresión se puede ajustar a los datos y utilizar como una distribución alternativa que describe los datos de hospitalización considerados en Campo Grande, Brasil.(AU)
Asunto(s)
Humanos , Neumonía , Estadísticas Ambientales , Hospitalización/estadística & datos numéricos , InfeccionesRESUMEN
The objectives of this study are: (i) to evaluate the space-temporal variability of fire foci by environmental satellites, CHIRPS and remote sensing products based on applied statistics, and (ii) to identify the relational pattern between the distribution of fire foci and the environmental, meteorological, and socioeconomic variables in the mesoregions of Minas Gerais (MG) - Brazil. This study used a time series of fire foci from 1998 to 2015 via BDQueimadas. The temporal record of fire foci was evaluated by Mann-Kendall (MK), Pettitt (P), Shapiro-Wilk (SW), and Bartlett (B) tests. The spatial distribution by burned area (MCD64A1-MODIS) and the Kernel density - (radius 20 km) were estimated. The environmental variables analyzed were: rainfall (mm) and maximum temperature (°C), besides proxies to vegetation canopy: NDVI, SAVI, and EVI. PCA was applied to explain the interaction between fire foci and demographic, environmental, and geographical variables for MG. The MK test indicated a significant increasing trend in fire foci in MG. The SW and B tests were significant for non-normality and homogeneity of data. The P test pointed to abrupt changes in the 2001 and 2002 cycles (El Niño and La Niña moderated), which contributes to the annual increase and in winter and spring, which is identified by the Kernel density maps. Burned areas highlighted the northern and northwestern regions of MG, Triângulo Mineiro, Jequitinhonha, and South/Southwest MG, in the 3rd quarter (increased 17%) and the 4th quarter (increased 88%). The PCA resulted in three PCs that explained 71.49% of the total variation. The SAVI was the variable that stood out, with 11.12% of the total variation, followed by Belo Horizonte, the most representative in MG. We emphasize that the applied conceptual theoretical model defined here can act in the environmental management of fire risk. However, public policies should follow the technical-scientific guidelines in the mitigation of the resulting socioeconomic - environmental damages.
Asunto(s)
Incendios , Brasil , El Niño Oscilación del Sur , Estaciones del AñoRESUMEN
This study evaluated the space-time variability of fire foci via environmental satellites for the State of Rio de Janeiro (SRJ) based on statistical procedures. The fire foci in the period of 2000 to 2015 were obtained from the BDQueimadas fire database. Descriptive, exploratory, and multivariate statistical analyses were performed in the software environment R i386 version 3.2.5. The north region had 6760 foci (21.11%), the south-central region had 3020 foci (9.43%), the Middle Paraíba had 6,352 foci (19.84%), the Metropolitan areas had 6671 foci (20.83%), and the Green Coast region had 292 foci (0.91%). The cluster analysis identified three homogeneous groups of fire foci (G1, G2, and G3) but did not include the municipality of Campos dos Goytacazes (NA). The G1 group (6.21 ± 0.01 foci, 57.61%) included areas throughout the state and covered the coastal region and lowlands towards the north. The G2 group (6.21 ± 0.01 foci, 34.81%) included the northern, south-central, and coastal shallows regions. The G3 group (6.21 ± 0.01 foci, 9.78%) included the mountain ranges of the state. Environmental characteristics and socioeconomic are crucial in the dynamics of fire foci in Rio de Janeiro.
Este estudo avaliou a variabilidade espaço-temporal de focos de calor via satélites ambientais para o Estado do Rio de Janeiro (SRJ) com base em procedimentos estatísticos. Os focos de calor no período de 2000 a 2015 foram obtidos a partir do banco de dados de focos do BDQueimadas. Análises estatísticas descritivas, exploratórias e multivariadas foram realizadas no ambiente de software R i386 versão 3.2.5. A região Norte tinha 6760 focos (21,11%), a região Centro-Sul tinha 3020 focos (9,43%), o Médio Paraíba tinha 6,352 focos (19,84%), as áreas metropolitanas tinham 6671 focos (20,83%) e a Costa Verde região teve 292 focos (0,91%). A análise de agrupamento identificou três grupos homogêneos de focos de calor (G1, G2 e G3), mas não incluiu o município de Campos dos Goytacazes (NA). Em que se observa no grupo G1 uma forte presença de outliers com valores atípicos, em todos os anos da série temporal, sendo destaque para os anos de 2014 e 2015 que apresentam os maiores números de outliers seguidos dos valores das médias (20.46 e 18.85 focos) acima das medianas (14.00 e 12.50 focos). Comportamentos semelhantes foram observados nos grupos G2 e G3, sendo o grupo G2 com média (81.43 mm e 66.00 focos) e medianas (49.07 e 35.50 focos) com um DP de 27.89 focos de fogo. O grupo G3 com média (314.13 e 361.33 mm) e mediana (204.50 e 76.00 focos) e o maior DP (196,75 focos) em comparação aos demais grupos. Características ambientais e socioeconômicas são cruciais na dinâmica dos focos de calor no Rio de Janeiro.
Asunto(s)
Incendios Forestales , Conceptos MeteorológicosRESUMEN
The Metropolitan Region of Baixada Santista (MRBS) harbors one of the main port areas of Brazil: the Port of Santos. Due to the accelerated urban development in this region, the monitoring of biophysical parameters is fundamental. Therefore, this paper aims to i) estimate the soil surface temperature (Ts) and identify the Urban Heat Islands (UHI) formation; and ii) compare the Ts and the normalized difference vegetation index (NDVI) for MRBS from 1986 to 2016 using Landsat 5 and 8 images. Remote sensing tools are essential to meet the objectives of this work for providing both the spatial and temporal evaluation of a region. The spatial analysis was based on the NDVI to evaluate the vegetation density and size from five previously established classes (i.e., water bodies, urban grid, exposed soil and road corridors, shrub, and dense vegetation). The NDVI mapping showed a significant reduction in the cover area referred to the dense vegetation class (91.7%), while the urban grid category increased by 29.4%, resulting from the urban expansion and green cover reduction over the region during this period. Surface temperature thematic maps showed high-temperature values related to increased urbanization and decreased rainfall. Moreover, an 8°C rise in surface temperature over the last 30 years was registered due to the regional development, which has replaced natural soils by anthropic materials and reduced dense vegetation. This phenomenon has resulted in the formation and intensification of UHI, especially after the 2000s.
A Região Metropolitana da Baixada Santista (RMBS) abriga uma das principais zonas portuárias do Brasil, o Porto de Santos. Devido ao grau de urbanização dessa região, o monitoramento dos parâmetros biofísicos torna-se fundamental. Desta forma, este estudo tem como objetivo i) estimar a Temperatura de superfície terrestre (Ts) da RMBS, seguido da identificação da formação de ICU e ii) relacionar a Ts e o NDVI da RMBS no período de 1986 a 2016, a partir das imagens do Landsat 5 e 8. A análise espacial foi baseada no Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), no sentido de verificar as condições da densidade e porte da vegetação a partir de cinco classes previamente estabelecidas (Corpo d'água, Malha urbana, Solo exposto e corredores viários, Substrato Arbustivo e Vegetação densa). Os mapas de NDVI indicam uma redução significativa na área de cobertura correspondente à classe vegetação densa, com o valor de cobertura de 91,7%. Por outro lado, a classe Malha urbana apresentou um aumento de 29,4%, resultantes da expansão urbana e da redução da cobertura verde na RMBS ao longo do período. Os mapas temáticos de Tsmostraram altos valores de temperatura, relacionados ao aumento da malha urbana e redução da precipitação. Além disso, houve um aumento de 8ºC na Ts nos últimos 30 anos, causados pelo avanço do desenvolvimento regional, associados à substituição do solo natural por materiais antrópicos e à redução da vegetação densa. Esses fatores resultaram no surgimento de ICU e sua intensificação a partir dos anos 2000.
Asunto(s)
Temperatura , Usos del Suelo , Estudios de Series Temporales , UrbanizaciónRESUMEN
Dengue is one of the biggest problems of global public health in developing and underdeveloped countries. Nowadays, researchers in climate changes are concerned about the impact of these changes on human health, particularly with increased this epidemic. Dengue is among the largest public health problems in Brazil and is higher in the months with high temperatures, which is the Aedes aegypti's reproductive period climax. Reported dengue cases via DATASUS from 1994 to 2014 were analyzed. Mann-Kendall (MK), Run and Pettit nonparametric tests; were applied to time series. The run test indicated that the time series is homogenous and persistence free. There is a non-significant trend of increase of a number of reported dengue cases only in Rio de Janeiro. Based on the test, three positive trends were identified in the time series of São Paulo, Minas Gerais and the Espírito Santo States of dengue cases reported in Southeast of Brazil. Pettitt test was able to identify the years classified as El Niño events and that had a significant impact on the increase of dengue cases in the southeastern region of Brazil.
A dengue é um dos maiores problemas de saúde pública global em países em desenvolvimento e subdesenvolvidos. Hoje em dia, os pesquisadores em mudanças climáticas estão preocupados com o impacto dessas mudanças na saúde humana, particularmente com o aumento dessa epidemia. A dengue está entre os maiores problemas de saúde pública no Brasil e é maior nos meses com altas temperaturas, que é o clímax do período reprodutivo do Aedes Aegypti. Foram analisados relatórios de casos de dengue via DATASUS de 1994 a 2014. Testes não paramétricos de Mann-Kendall (MK), Run e Pettit; foram aplicadas em séries temporais. O teste Run indicou que a série temporal é homogênea e sem persistência. Existe uma tendência não significativa de aumento do número de casos de dengue relatados apenas no Rio de Janeiro. Com base no teste, três tendências positivas foram identificadas na série temporal de casos de dengue de São Paulo, Minas Gerais e Espírito Santo relatados no Sudeste do Brasil. O teste de Pettitt foi capaz de identificar os anos classificados como eventos de El Niño e que tiveram um impacto significativo no aumento de casos de dengue na região sudeste do Brasil.
Asunto(s)
Cambio Climático , Salud Pública , Enfermedades Transmisibles , Dengue , Conceptos Meteorológicos , Estadística como AsuntoRESUMEN
Hourly mean concentrations of carbon monoxide trend (CO) in the city of Rio de Janeiro (CRJ) was evaluated based on statistical tests. Air quality stations used were: Central, Copacabana, São Cristóvão and Tijuca from 2010 to 2014. The results of the CO trend based on the Mann-Kendall (MK) test showed an inverse correlation with time, with significant decrease in all seasons. Significant increase trend (Z > 0) and p-value < 0.05 were recorded in Centro and Tijuca in 2010 and 2012 with magnitude between 0.0224 and 0.0067 ppm/year. Insignificant increase occurred only in São Cristóvão (2011) for positive values (Z > 0) and p-value > 0.05. CUSUM test showed that Q magnitude did not exceed the critical value at 1% and 5% probability levels. Cumulative Sum Test (CUSUM) showed homogeneous and significant CO concentrations. Significant abrupt changes occurred in the months of May, June, July, August and September and insignificant in January, February, June, August and November at 1% and 5% probability. CO concentrations occurred in the predominant directions North-Northwest (NNW), South-Southwest (SSW) and South-west (SW). Both sectors are influenced by the main synoptic systems (Frontal System and South Atlantic Subtropical High) that act on CRJ. MK and CUSUM tests proved to be efficient in evaluating trends and abrupt changes in CO concentrations and air quality stations in the CRJ.
Foi avaliada a tendência das concentrações médias horárias de monóxido de carbono (CO), com base em testes estatísticos na cidade do Rio de Janeiro (CRJ). As estações de qualidade do ar utilizadas foram: Centro, Copacabana, São Cristóvão e Tijuca entre os anos de 2010 a 2014. Os resultados da tendência de CO com base no teste de Mann-Kendall (MK) mostrou uma correlação inversa com o tempo, com diminuição significativa em todas as estações. Tendência de aumento significativo (Z > 0) e p-valor < 0,05 foram registradas no Centro e Tijuca nos anos de 2010 e 2012 com magnitude entre 0,0224 a 0,0067 ppm/ano. Aumento insignificante ocorreu apenas em São Cristóvão (2011) para valores positivos (Z > 0) e p-valor > 0,05. O teste de SOCUM mostrou que a magnitude de Q não excedeu o valor crítico aos níveis de 1% e 5% de probabilidade. O teste das Somas Cumulativas (SOCUM) mostrou que as concentrações de CO foram homogêneas e significativas. Mudanças bruscas significativas ocorreram nos meses de maio, junho, julho, agosto e setembro e insignificante em janeiro, fevereiro, junho, agosto e novembro a 1% e 5% de probabilidade. As concentrações de CO ocorreram nas direções predominantes Norte-Noroeste (NNW), Sul-Sudoeste (SSW) e Sudoeste (SW). Ambos os setores são influenciados pelos principais sistemas sinóticos (Sistema Frontal e Alta Subtropical do Atlântico Sul) que atuam na CRJ. Os testes MK e SOCUM se mostraram eficientes na avaliação das tendências e mudanças bruscas nas concentrações de CO e nas estações de qualidade do ar existentes na CRJ.
Asunto(s)
Monóxido de Carbono , Contaminación del Aire , Contaminantes Ambientales , Meteorología/estadística & datos numéricosRESUMEN
This article aimed to evaluate land surface temperature using MOD11A2 (Terra satellite) with spatial resolution of one kilometre, compares its findings with land surface temperature data gathered by conventional meteorological stations, and, finally, investigates relations between land surface temperature and synoptic systems events that occurred in Rio de Janeiro State between January until December of 2009. The highest surface temperatures recorded by the MOD11A2 product, derived from the MODIS sensor, were found in the Metropolitana, Baixadas Litorâneas, Norte Fluminense and Noroeste Fluminense regions of Rio de Janeiro State and were recorded during the summer, winter and spring seasons. Autumn was the only exception, and this was due to the influence of the coastal environment. The following synoptic systems interfered with the estimated surface temperature produced by the MOD11A2 product for Rio de Janeiro State in 2009: the Madden Julian Oscillation and South Atlantic Convergence Zone in the summer; and Frontal Systems, the South Atlantic Convergence Zone, the Madden Julian Oscillation and the Upper Tropospheric Cyclonic Vortex in spring. The land use and occupation types with the highest surface temperature are: forest, urban area and pasture land in the summer; forest, urban area, agriculture and pasture land in autumn; and urban area and agriculture during spring. The MOD11A2 product showed a drastic decrease of the surface temperature for all land types during winter, especially for forested land.
Este artigo teve como objetivo avaliar a temperatura da superfície do solo usando o satélite MOD11A2 com resolução espacial de um quilômetro, comparar seus resultados com dados de temperatura da superfície terrestre adquiridas por estações meteorológicas convencionais, e, por fim, investigar as relações entre a temperatura da superfície da terra e eventos sistemas sinóticos que ocorreram no Estado do Rio de Janeiro entre janeiro até dezembro de 2009. As temperaturas mais elevadas da superfície obtidas pelo produto MOD11A2, derivado do sensor MODIS, foram encontrados nas regiões Metropolitana, Baixadas Litorâneas, Norte Fluminense e Noroeste Fluminense do Estado do Rio de Janeiro e foram registradas durante as estações de verão, inverno e primavera. O outono foi a única exceção devido à influência do ambiente costeiro. Os seguintes sistemas sinóticos interferiram na temperatura da superfície estimada pelo produto MOD11A2 para Estado do Rio de Janeiro em 2009: a Madden Julian Oscillation e Zona de Convergência do Atlântico Sul no verão; Sistemas frontais, a Zona de Convergência do Atlântico Sul, o Madden Julian Oscillation e o Alto Ciclone Vortéx Troposférico na primavera. Os tipos de uso e ocupação do solo com a temperatura da superfície mais alta são: floresta, área urbana e terras de pastagem no verão; floresta, área urbana, agricultura e pastagens no outono; área urbana e na agricultura durante a primavera. O produto MOD11A2 mostrou diminuição drástica da temperatura da superfície para todos os tipos de solo durante o inverno, especialmente para terrenos florestais.
Asunto(s)
Suelo , Temperatura , Tecnología de Sensores RemotosRESUMEN
Identifying homogeneous regions regarding the monthly rainfall is relevant in agricultural planning, especially in relation to the installation of crops. Thus, the aim of this study was to apply the cluster analysis using Ward's algorithm to identify homogeneous regions in Tocantins State. Rainfall database of 34 stations (sites) of Tocantins, from 1976 to 2012, it were obtained of the Database of the Agência Nacional de Águas, Instituto Nacional de Meteorologia and Serviço Meteorológico do Brasil. Thus, were formed 408 time series (12 months × 34 sites) wherein AA technique was applied in conjunction with Ward's algorithm. Three homogeneous regions in relation to monthly rainfall were identified. Group 1, located in the extreme north of the state, has intermediate average values (135.58 mm) to the other groups. Group 2 showed the greatest variance (13,543.68 mm²) and higher average (162.19 mm) for the studied period. On the other hand, group 3 has the lowest average rainfall (117.93 mm) among the homogeneous groups. Separating the groups followed a north-south alignment which suggests that latitude is the physiographic factor that most influences the occurrence of monthly rainfall in the State of Tocantins.
A identificação de regiões homogêneas quanto a chuva mensal é relevante no planejamento agrícola, sobretudo no que diz respeito à instalação de culturas. Assim, o objetivo deste estudo foi aplicar a análise de agrupamento (AA) em conjunto com o algoritmo de Ward para identificar regiões homogêneas no Estado do Tocantins. Dados de precipitação mensal de 34 estações (locais) do Tocantins, de 1976 a 2012, foram obtidos do banco de dados da Agência Nacional de Águas, Instituto Nacional de Meteorologia e Serviço Meteorológico do Brasil. Assim, foram formadas 408 séries temporais (12 meses x 34 locais) em que foi aplicada a técnica AA em conjunto com o algoritmo de Ward. Foram identificadas três regiões homogenias quanto a precipitação mensal. O grupo 1, localizado no extremo-norte do estado, possui valores médios intermediários (135.58 mm) aos outros grupos. O grupo 2 apresentou a maior variância (13,543.68 mm²) e maior média (162.19 mm) para o período de estudo. Por outro lado, o grupo 3 possui a menor média pluviométrica (117,93 mm) dentre os grupos homogêneos. A separação dos grupos seguiu um alinhamento Norte-Sul, o que sugere que a latitute é o fator fisiográfico que mais influência na ocorrência da precipitação mensal no Estado do Tocantins.
Asunto(s)
Lluvia , Análisis por Conglomerados , PluviometríaRESUMEN
The aim of this study was (a) to assess and evaluate the net radiation (Rn) by SEBAL algorithm and (b) to assess the net radiation (Rn) by the landscape's spatial temporal dynamic using ISODATA algorithm, in entire city of Rio de Janeiro. Has been calculated the Rn by using the TM sensor images and orbital platform Landsat 5 and by Penman-Monteith method (FAO 56) with the conventional meteorological station data (EMC). The Rn values obtained with the SEBAL algorithm to the EMC cut area were slightly smaller than those obtained by the Penman-Monteith method (FAO 56), with VM = -36 (Wm-2) and EPE = 84.44 Wm-2. The Rn obtained by SEBAL has a high correlation with the values obtained in the surface. The Rn values obtained with the algorithm for the land use and occupation classes in the city of Rio de Janeiro were similar to those reported by other authors for the same classes.
Os objetivos do estudo foram (i) estimar e validar o saldo de radiação (Rn), por meio do algoritmo SEBAL e (ii) avaliar o Rn, através da dinâmica espaço-temporal da paisagem, baseado no algoritmo ISODATA, em todo o município do Rio de Janeiro (MRJ), Rio de Janeiro. Foi calculado o Rn baseado em imagens do sensor TM e plataforma orbital Landsat 5 e, através do método Penman-Monteith (FAO 56) com dados de entrada obtidos da Estação Meteorológica Convencional (EMC). Os valores de Rn obtidos com Algoritmo SEBAL para o recorte da área da EMC foram ligeiramente inferiores aos obtidos pelo método Penman-Monteith (FAO 56), apresentando VM = -36 (W.m-2) e EPE = 84,44 W.m-2. O Rn obtido pelo SEBAL, apresentou alta correlação com os valores obtidos em superfície. Os valores de Rn obtidos com o algoritmo para as classes de uso e ocupação do solo do município do Rio de Janeiro foram semelhantes aos encontrados por outros autores para as mesmas classes.
Asunto(s)
Radiación Solar , Tecnología de Sensores RemotosRESUMEN
Incident solar radiation (Rs) is usually used as an input variable in growth simulation models and yield of agricultural crops, in the design of alternative energy systems, buildings desing, weather, irrigation projects and food preservation, among others. However, in Brazil, there are few studies that evaluated the performance of different models in estimating Rs . Therefore, the aim of the study is to evaluate the Hargreaves-Samani, Thornton-Running and Weiss models to estimate Rs in the municipality of Seropédica, Rio de Janeiro. We used hourly measurements of solar radiation (Rs , KJ m-2) and maximum (tx,°C) and minimum (tn,°C) air temperature obtained from Ecologia Agrícola station (EA), between January/2008 to December/2013. Normality (Shapiro-Wilks and Jarque-Bera) and homogeneity of variance (Bartlett) tests were applied to the data set. The performance of the models was evaluated based on different statistical parameters (r2 RMSE, d, ρs and Student's t-test). The results indicated the rejection of the variance normality hypothesis of the standardized residuals by Shapiro-Wilks and Jarque-Bera tests. Bartlett's test indicated the presence of heterogeneity of model estimates. Hargreaves-Samani and Thornton-Running models obtained high values forr2 and low values for d. Hargreaves-Samani (coastal) model excelled in relation to other, being more suitable for estimating the Rs in the municipality of Seropédica, Rio de Janeiro.
A radiação solar incidente (Rs) é normalmente utilizada como variável de entrada em modelos de simulação de crescimento e produtividade de culturas agrícolas, no delineamento de sistemas alternativos de geração de energia, desing de edifícios, na climatologia, em projetos de irrigação e conservação de alimentos, entre outros. Entretanto, no Brasil, há excassez de pesquisas que avaliaram o desempenho de diferentes modelos na estimativa de Rs. Portanto, o objetivo do trabalho é avaliar os modelos Hargreaves-Samani, Thornton-Running e Weiss para estimativa da Rs no município de Seropédica, Rio de Janeiro. Utilizaram-se medidas horárias da radiação solar incidente (Rs , KJ m-2) e da temperatura do ar máxima (tx,°C) e mínima (tn,°C) obtidas na estação Ecologia Agrícola (EA), entre janeiro/2008 a dezembro/2013. Testes de normalidade (Shapiro-Wilks e Jarque-Bera) e homogeneidade de variância (Bartlett) foram aplicados à série de dados. O desempenho dos modelos foi avaliado com base em diferentes parâmetros estatísticos (r2 RMSE, d, ρs e teste-t de Student). Os resultados indicaram a rejeição da hipótese de normalidade de variância dos resíduos padronizados pelos testes de Shapiro-Wilks e Jarque-Bera. O teste de Bartlett indicou a presença de heterogeneidade das estimativas dos modelos. Os modelos Hargreaves-Samani e Thornton-Running tiveram altos valores de r2 e baixos valores de d. O modelo de Hargreaves-Samani (costeiro) se sobressaiu em relação aos demais, sendo mais adequado para estimar a Rs no município de Seropédica, Rio de Janeiro.
Asunto(s)
Temperatura , Radiación SolarRESUMEN
Adjustment of multiple linear regression equations has allowed estimating the value of a certain climatological variable according to geographical coordinates with acceptable degree of accuracy. The aim of this study was to verify if the average monthly rainfall could be estimated according to the altitude, latitude and longitude in Mato Grosso do Sul State (MS). Rainfall data of 32 stations of MS were collected from 1954 to 2013. It were formed 384 time series (12 months × 32 sites), with different numbers of years of observations in each series. On each of the 384 monthly rainfall time series it was calculated the average (a), at least 30 years of observation, forming 12 matrices 32 x 4 (32 sites x 4 variables: altitude, latitude, longitude and monthly rainfall). It was estimated for each matrix the Pearson's linear correlation coefficient among the variables, performing the multicollinearity diagnosis for each matrix. Correlations were unfolded by path analysis in direct and indirect effects and in each month it was used the multiple linear regression model. The altitude and latitude have greater effect on the spatial distribution of rainfall in MS. The multiple linear regression equations generated in this study will subsidize researches of crop zoning, indication for sowing times, irrigation, determination of yield potential, climate risks zoning and credit and agricultural insurance.
O ajuste de equações de regressão linear múltipla tem possibilitado que se estime o valor de uma determinada variável climatológica em função das coordenadas geográficas com grau aceitável de acurácia. O objetivo do trabalho foi verificar se a chuva mensal média pode ser estimada em função da altitude, latitude e longitude no Estado do Mato Grosso do Sul (MS). Os dados pluviométricos de 32 estações do MS foram coletados do período de 1954 a 2013. Formaram-se 384 séries temporais (12 meses × 32 locais), com número diferenciado de anos de observações em cada série. Em cada série temporal de chuva mensal calculou-se a média, formando-se 12 matrizes de 32 x 4 (32 locais e 4 variáveis: altitude, latitude, longitude e chuva mensal). Estimou-se para cada matriz o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis, realizando-se o diagnóstico multicolinearidade para cada matriz. As correlações foram desdobradas, por meio da análise de trilha, em efeitos diretos e indiretos e em cada mês foi usado o modelo de regressão linear múltipla. A altitude e latitude exercem maior efeito na distribuição espacial da chuva no MS. As equações de regressão linear múltipla geradas neste estudo subsidiarão trabalhos de zoneamento de culturas, indicação de épocas de semeadura, irrigação, determinação de potencial de rendimento, zoneamento de riscos climáticos, crédito e seguro agrícola.
Asunto(s)
Lluvia , Producción de Cultivos , PluviometríaRESUMEN
Percentage maps (%) of forest cover derived from the annual product MOD44B were compared with the annual deforestation data from PRODES. PRODES data were used to calibrate the MOD44B (sub-pixel-level representation of surface vegetation cover estimates globally) annual images with the aim of evaluating the annual characterization of the deforestation dynamics and forest regeneration in the municipality of Bujari - Acre, Brazil, from 2000 to 2010. The percentage rates from MODIS were divided into forest cover categories (forested and deforested areas) by means of the Mann-Kendall (MK) non-parametric test used in each category. The results were satisfactory when compared with PRODES. The analysis of MOD44B product in the municipality, during the years 2001, 2004 and 2009, shows that there was an increase of the pixel frequency in the "Extremely High" category, which indicates regeneration of the area in the municipality of Bujari. Validations in situ should be done primarily to the regenerate areas.
Mapas percentuais (%) de cobertura florestal provenientes do produto anual MOD44B foram comparados com dados anuais de desflorestamento anual PRODES. Os dados do PRODES foram utilizados para calibrar as imagens anuais MOD44B (representação sub-pixel-nível de estimativas de cobertura de vegetação de superfície a nível mundial) com o objetivo de avaliar a caracterização anual da dinâmica de desmatamento e regeneração de florestas no município de Bujari Acre, Brasil entre 2000 a 2010. Os índices percentuais do MODIS foram divididos em categorias de cobertura florestal (áreas desflorestadas e florestadas) por meio do teste não-paramétrico Mann-Kendall (MK) em cada categoria. Os resultados foram satisfatórios quando comparados com PRODES. Observa-se um aumento da frequência de pixels da categoria Extremamente Alta nos de 2001, 2004 e 2009 na análise total do produto MOD44B no município, o que indica a regeneração da área do município de Bujari. Devem ser realizadas validações in situ principalmente para áreas regeneradas.