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Modelagem agrometeorológica como base para a definição de ambientes de produção para a cultura da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo / Agrometeorological modeling as the basis for sugarcane crop production environments definition in the state of São Paulo, BrazilMonteiro, Leonardo Amaral 26 January 2012 (has links)
A cana-de-açúcar é uma cultura de grande expressão em vários estados brasileiros. Para que a mesma apresente bons níveis de produtividade, quer seja nas áreas tradicionais de cultivo ou nas áreas em expansão, é de extrema importância que haja a seleção e alocação das diferentes variedades de acordo com os ambientes de produção, os quais envolvem aspectos relacionados à qualidade dos solos e aos níveis esperados de produtividade em função disso. Apesar da importância do ambiente de produção para o manejo varietal e operacional do canavial, este não considera aspectos relacionados ao clima dos locais de cultivo. Sendo assim, o presente estudo buscou desenvolver um procedimento para a obtenção de classes de ambientes de produção para a cultura da cana-de-açúcar sob o enfoque climático, por meio do uso de modelos agrometeorológicos de estimativa das produtividades potencial e atingível, e da eficiência climática resultante dessas. A partir da utilização do modelo da Zona Agroecológica (modelo FAO), associado à penalização da produtividade pelo déficit hídrico, foi calculada a produtividade potencial e a produtividade atingível da cultura da cana-de-açúcar em 178 localidades do estado de São Paulo. Por meio do quociente entre essas produtividades, estimou-se a eficiência climática (). Tanto as variáveis climáticas como as produtividades foram espacializadas por meio da técnica de regressão em que foram utilizadas coordenadas geográficas integradas. Foi calculado o balanço hídrico climatológico normal, na escala mensal, para a caracterização climática do Estado, e o balanço hídrico seqüencial, na escala decendial, para a penalização da produtividade potencial pelo déficit hídrico e obtenção da produtividade atingível. O balanço hídrico foi determinado de acordo com o método proposto por Thornthwaite e Mather (1955) e a evapotranspiração de referência foi calculada utilizando-se a equação de Priestley e Taylor (1972). Essas simulações foram realizadas considerando-se períodos de 30 anos de dados, de 1973 a 2003, disponibilizados pelo SIGRH/DAEE-SP. Foram consideradas cinco épocas de plantio para a cana planta (fevereiro, março, julho, setembro e outubro) e três ciclos de maturação para a cana-soca (precoce, média e tardia). Foi inserido no modelo agrometeorológico empregado um fator de penalização das produtividades potencial e atingível pela ocorrência de baixas temperaturas do ar. De acordo com os mapas, foi possível propor uma classificação dos ambientes com base na produtividade atingível, a qual variou de 50 até 100 t ha-1 e com base nos valores obtidos de eficiência climática, que variaram de 0,35 a 0,65. Conclui-se com isso, que o modelo agrometeorológico apresentou desempenho satisfatório, possibilitando juntamente com o emprego de um sistema de informações geográficas, a obtenção das classes climáticas dos ambientes de produção para a cultura da cana-de-açúcar, que poderão subsidiar o planejamento das usinas quanto aos manejos varietal e operacional dos canaviais. / Sugarcane is a crop of great expression in several Brazilian states. For obtaining success, with high yield levels, in both traditional and expanding areas, it is very important that the selection and allocation of different varieties be done according to the production environments, which normally involve aspects related to the soil quality and the expected yield levels associated to that. Even considering the importance of the production environment concept for the varietal and operational management in the sugarcane mills, it does not consider aspects related to the climate conditions of the production areas. Based on that, the present study aimed to develop a procedure for obtaining the classification of the sugarcane production environments according to the climatic conditions, by the use of agrometeorological models for estimating potential (PP) and attainable (PA) yields, and the resulting climatic efficiency (). This study used the association of the FAO Agro-ecological Zone model and the water deficit depletion model respectively for estimating PP and PA for sugarcane crop in 178 locations in the state of São Paulo. The was calculated by the ratio between PA and PP. All the variables related to the climate and to the yield were spacialized by the multiple linear regression technique, which uses the geographic coordinates, altitude and their integration as independent variables. The monthly normal water balance was used to characterize the climate and the water availability conditions of the state, while the 10-day serial water balance was used to characterize the water deficit during the crop cycle for each year of the historical series. The water balance was determined by the Thornthwaite and Mather (1955) method and the reference evapotranspiration was estimated by the Priestley and Taylor (1972) equation. The sugarcane crop yield were simulated for a 31-year period, from 1973 to 2003, with data obtained from SIGRH/DAEE-SP. For such simulations five planting dates were considered for plant crop (February, March, July, September and October) and three cycles of maturation for ratoon crop (early, medium and late). A low temperature depletion factor was introduced in the yield models for considering the negative effect of frosts on sugarcane crop. According to the maps generated, it was possible to propose a production environment classification based on PA, which ranged from 50 to 100 t ha-1, and also based on , which varied between 0.35 and 0.65. These data when applied to a geographical information system (GIS) allowed to classify the production environments not only by using soil data but also using the classes defined by the climatic conditions, giving subsides for the crop planning, variety management and operational activities.
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Modelagem agrometeorológica como base para a definição de ambientes de produção para a cultura da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo / Agrometeorological modeling as the basis for sugarcane crop production environments definition in the state of São Paulo, BrazilLeonardo Amaral Monteiro 26 January 2012 (has links)
A cana-de-açúcar é uma cultura de grande expressão em vários estados brasileiros. Para que a mesma apresente bons níveis de produtividade, quer seja nas áreas tradicionais de cultivo ou nas áreas em expansão, é de extrema importância que haja a seleção e alocação das diferentes variedades de acordo com os ambientes de produção, os quais envolvem aspectos relacionados à qualidade dos solos e aos níveis esperados de produtividade em função disso. Apesar da importância do ambiente de produção para o manejo varietal e operacional do canavial, este não considera aspectos relacionados ao clima dos locais de cultivo. Sendo assim, o presente estudo buscou desenvolver um procedimento para a obtenção de classes de ambientes de produção para a cultura da cana-de-açúcar sob o enfoque climático, por meio do uso de modelos agrometeorológicos de estimativa das produtividades potencial e atingível, e da eficiência climática resultante dessas. A partir da utilização do modelo da Zona Agroecológica (modelo FAO), associado à penalização da produtividade pelo déficit hídrico, foi calculada a produtividade potencial e a produtividade atingível da cultura da cana-de-açúcar em 178 localidades do estado de São Paulo. Por meio do quociente entre essas produtividades, estimou-se a eficiência climática (). Tanto as variáveis climáticas como as produtividades foram espacializadas por meio da técnica de regressão em que foram utilizadas coordenadas geográficas integradas. Foi calculado o balanço hídrico climatológico normal, na escala mensal, para a caracterização climática do Estado, e o balanço hídrico seqüencial, na escala decendial, para a penalização da produtividade potencial pelo déficit hídrico e obtenção da produtividade atingível. O balanço hídrico foi determinado de acordo com o método proposto por Thornthwaite e Mather (1955) e a evapotranspiração de referência foi calculada utilizando-se a equação de Priestley e Taylor (1972). Essas simulações foram realizadas considerando-se períodos de 30 anos de dados, de 1973 a 2003, disponibilizados pelo SIGRH/DAEE-SP. Foram consideradas cinco épocas de plantio para a cana planta (fevereiro, março, julho, setembro e outubro) e três ciclos de maturação para a cana-soca (precoce, média e tardia). Foi inserido no modelo agrometeorológico empregado um fator de penalização das produtividades potencial e atingível pela ocorrência de baixas temperaturas do ar. De acordo com os mapas, foi possível propor uma classificação dos ambientes com base na produtividade atingível, a qual variou de 50 até 100 t ha-1 e com base nos valores obtidos de eficiência climática, que variaram de 0,35 a 0,65. Conclui-se com isso, que o modelo agrometeorológico apresentou desempenho satisfatório, possibilitando juntamente com o emprego de um sistema de informações geográficas, a obtenção das classes climáticas dos ambientes de produção para a cultura da cana-de-açúcar, que poderão subsidiar o planejamento das usinas quanto aos manejos varietal e operacional dos canaviais. / Sugarcane is a crop of great expression in several Brazilian states. For obtaining success, with high yield levels, in both traditional and expanding areas, it is very important that the selection and allocation of different varieties be done according to the production environments, which normally involve aspects related to the soil quality and the expected yield levels associated to that. Even considering the importance of the production environment concept for the varietal and operational management in the sugarcane mills, it does not consider aspects related to the climate conditions of the production areas. Based on that, the present study aimed to develop a procedure for obtaining the classification of the sugarcane production environments according to the climatic conditions, by the use of agrometeorological models for estimating potential (PP) and attainable (PA) yields, and the resulting climatic efficiency (). This study used the association of the FAO Agro-ecological Zone model and the water deficit depletion model respectively for estimating PP and PA for sugarcane crop in 178 locations in the state of São Paulo. The was calculated by the ratio between PA and PP. All the variables related to the climate and to the yield were spacialized by the multiple linear regression technique, which uses the geographic coordinates, altitude and their integration as independent variables. The monthly normal water balance was used to characterize the climate and the water availability conditions of the state, while the 10-day serial water balance was used to characterize the water deficit during the crop cycle for each year of the historical series. The water balance was determined by the Thornthwaite and Mather (1955) method and the reference evapotranspiration was estimated by the Priestley and Taylor (1972) equation. The sugarcane crop yield were simulated for a 31-year period, from 1973 to 2003, with data obtained from SIGRH/DAEE-SP. For such simulations five planting dates were considered for plant crop (February, March, July, September and October) and three cycles of maturation for ratoon crop (early, medium and late). A low temperature depletion factor was introduced in the yield models for considering the negative effect of frosts on sugarcane crop. According to the maps generated, it was possible to propose a production environment classification based on PA, which ranged from 50 to 100 t ha-1, and also based on , which varied between 0.35 and 0.65. These data when applied to a geographical information system (GIS) allowed to classify the production environments not only by using soil data but also using the classes defined by the climatic conditions, giving subsides for the crop planning, variety management and operational activities.
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Vorstudie zu wertbeeinflussenden Parametern hinsichtlich der Klimaeffizienz von WohngebäudenSoot, Matthias, Dingerdissen, Ulrike, Eltner, Anette, Flatt, Holger, Fast, Harry, Loges, Sören, Ostrau, Stefan, Paffenholz, Jens-André, Weitkamp, Alexandra 18 October 2022 (has links)
Der Immobiliensektor trägt maßgeblich zur Treibhausgasemission bei und muss daher in den kommenden Jahren wesentlich verändert werden, um die notwendigen Einsparungen zu erzielen. Im Rahmen dieses Beitrags werden erste Untersuchungen dargestellt, den Wohnimmobilienmarkt mittels verschiedener Geosensoren zu erfassen, um aus den visuell erfassbaren Eigenschaften sowie geometrischen Informationen von Gebäuden Aussagen zu energetischen Zuständen von Immobilien zu tätigen. Dazu ist im Zuge eines Kooperationsprojekts der TU Dresden, der TU Clausthal, dem Fraunhofer IOSB-INA sowie der Geoinformationsbehörde des Kreises Lippe und dem Gutachterausschuss für Grundstückswerte im Kreis Lippe und in der Stadt Detmold eine Messkampagne durchgeführt worden. Im Rahmen dieser Messkampagne wurde eine Begehung durch Immobilienexperten sowie eine terrestrische und drohnenbasierte Erfassung mit RGB-Bildern, Laserscanning und Wärmebildern eines Quartiers durchgeführt. Die erfassten Eigenschaften von Immobilien werden in diesem Beitrag qualitativ diskutiert, um das mögliche Potenzial für eine automatisierte Bewertung des energetischen Zustands abzuschätzen. Durch empirische Untersuchungen sollen darüber hinaus die Werteinflüsse von energetischen Sanierungen auf die Verkehrswerte der Immobilien quantifiziert werden. Diese Information kann genutzt werden, um in etwaigen Förderprogrammen die Differenz zwischen den zu tätigenden Investitionen und dem dadurch hervorgerufenen Wertzuwachs zu fördern. In der vorliegenden Untersuchung kann gezeigt werden, dass Einschätzungen von Immobilienexperten zur Qualität von Immobilien zu guten Ergebnissen führen. Die genutzten Sensoren sind geeignet, Qualitäten und Schwächen von Immobilien aufzudecken, jedoch müssen die zeitlichen Konfigurationen der Aufnahmen optimiert werden.
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