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Variabilidade climática e correlação entre TSM e vazão fluvial nos rios Amazonas e Negro / Climate variability of the Atlantic and Pacific oceans and flow of the rivers Amazonas and NegroGadelha, Sérgio Orleans de Melo 07 March 2012 (has links)
Variabilidade climática é um sistema complexo gerado pela participação de diversos atores e sua atuação na dinâmica atmosférica, a (TSM) Temperatura da Superfície do Mar tem papel fundamental de influencia nas diversas características dos índices climáticos: Southern Hemisphere Anular Mode Index (SAM), Southern Oscillation Index (SOI), El Nino / Oscilação Sul (ENSO), (TNA) Tropical North Atlantic Index, (PDO) Pacific Decada Oscillation, North Atlantic Oscillation Index (NAO). Os Índices com variações climáticas e suas implicações, possuem um espectro de atuação e formação do clima, que se inicia nos macro-sistemas através de suas influências extraterrestres, pelos períodos de atividade solar e outros, que nos convidam a buscar um melhor entendimento sobre o clima e suas forças resultantes. Portanto essa é uma pesquisa simplista, procura demonstrar os entes envolvidos nos processos de variabilidade climática, realçando muito mais o papel dos oceanos e sua influencia de correlação sobre os regimes fluviométricos, estimando definir também a sua grande importância e um melhor entendimento do ciclo hidrológico da escala espaço-temporal na região da bacia Amazônica, partindo de uma leitura do sistema atmosférico e sua influencia dinâmica resultante sobre o ciclo hidrológico. A pesquisa adquiriu através da (ANA) Agencia Nacional de Águas os dados de vazão fluvial dos rios Solimões/Amazonas e Negro, e junto ao Earth System Research Laboratory Physical Sciences Division da NOAA, foram adquiridos os valores de TSM e Índices climáticos, já para os dados de precipitação foram solicitados junto Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC/INPE). Todos estes dados foram tratados em processamento no Software GrADS e ainda compilados em FORTRAN, para a analise estatística através de (R) Analise e Planejamento de Experimentos, para fornecer os dados de correlação linear, Test-t e regressão linear com o objetivo de sustentar e apoiar a analise dos resultados que possam prognosticar a partir da defasagem entre as variáveis TSM e o comportamento resultante da vazão fluvial. / Climate variability is a complex system generated by the participation of various actors and their role in atmospheric dynamics, the Sea Surface Temperature(SST) plays a key role in influencing the several features of the climate indexes: Southern Hemisphere Cancel Index Mode (SAM), Southern Oscillation Index (SOI), El Nino / Southern Oscillation (ENSO), (TNA) Tropical North Atlantic Index (PDO) Pacific Decade Oscillation, North Atlantic Oscillation Index (NAO). The climate changes indexes and their implications have a spectrum in the activity and formation of the climate, which begins in macro-systems through their extraterrestrial influences, during periods of solar activity and others, who urges us to search a better understanding of the climate and its resultant forces. Therefore, this is a simplistic research, seeking to show the entities involved in the climate variability processes, emphasizing much more the role of the oceans and its influence on the fluvial routines correlation, and estimating also define a major and also a better understanding of the hydrological cycle spatiotemporal scale in the region of the Amazon basin, starting from a reading of the atmospheric system and its resulting dynamic influence on the hydrological cycle, acquired through this research (ANA) National Water Agency data flow of the rivers Solimões / Amazonas and Negro River, and with the Earth System Research Laboratory - Physical Sciences Division of NOAA, which acquired values of SST and climate indexes. The precipitation data was requested from Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC / INPE). All these data were processed in the processing software GrADS and also compiled in FORTRAN for statistical analysis using (R) - Analysis and Design of Experiments, to provide data for linear correlation, T-test and linear regression in order to sustain and support the analysis of the results which could predict from the discrepancy between the SST variables and the resulting conduct of river flow.
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Variabilidade climática e correlação entre TSM e vazão fluvial nos rios Amazonas e Negro / Climate variability of the Atlantic and Pacific oceans and flow of the rivers Amazonas and NegroSérgio Orleans de Melo Gadelha 07 March 2012 (has links)
Variabilidade climática é um sistema complexo gerado pela participação de diversos atores e sua atuação na dinâmica atmosférica, a (TSM) Temperatura da Superfície do Mar tem papel fundamental de influencia nas diversas características dos índices climáticos: Southern Hemisphere Anular Mode Index (SAM), Southern Oscillation Index (SOI), El Nino / Oscilação Sul (ENSO), (TNA) Tropical North Atlantic Index, (PDO) Pacific Decada Oscillation, North Atlantic Oscillation Index (NAO). Os Índices com variações climáticas e suas implicações, possuem um espectro de atuação e formação do clima, que se inicia nos macro-sistemas através de suas influências extraterrestres, pelos períodos de atividade solar e outros, que nos convidam a buscar um melhor entendimento sobre o clima e suas forças resultantes. Portanto essa é uma pesquisa simplista, procura demonstrar os entes envolvidos nos processos de variabilidade climática, realçando muito mais o papel dos oceanos e sua influencia de correlação sobre os regimes fluviométricos, estimando definir também a sua grande importância e um melhor entendimento do ciclo hidrológico da escala espaço-temporal na região da bacia Amazônica, partindo de uma leitura do sistema atmosférico e sua influencia dinâmica resultante sobre o ciclo hidrológico. A pesquisa adquiriu através da (ANA) Agencia Nacional de Águas os dados de vazão fluvial dos rios Solimões/Amazonas e Negro, e junto ao Earth System Research Laboratory Physical Sciences Division da NOAA, foram adquiridos os valores de TSM e Índices climáticos, já para os dados de precipitação foram solicitados junto Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC/INPE). Todos estes dados foram tratados em processamento no Software GrADS e ainda compilados em FORTRAN, para a analise estatística através de (R) Analise e Planejamento de Experimentos, para fornecer os dados de correlação linear, Test-t e regressão linear com o objetivo de sustentar e apoiar a analise dos resultados que possam prognosticar a partir da defasagem entre as variáveis TSM e o comportamento resultante da vazão fluvial. / Climate variability is a complex system generated by the participation of various actors and their role in atmospheric dynamics, the Sea Surface Temperature(SST) plays a key role in influencing the several features of the climate indexes: Southern Hemisphere Cancel Index Mode (SAM), Southern Oscillation Index (SOI), El Nino / Southern Oscillation (ENSO), (TNA) Tropical North Atlantic Index (PDO) Pacific Decade Oscillation, North Atlantic Oscillation Index (NAO). The climate changes indexes and their implications have a spectrum in the activity and formation of the climate, which begins in macro-systems through their extraterrestrial influences, during periods of solar activity and others, who urges us to search a better understanding of the climate and its resultant forces. Therefore, this is a simplistic research, seeking to show the entities involved in the climate variability processes, emphasizing much more the role of the oceans and its influence on the fluvial routines correlation, and estimating also define a major and also a better understanding of the hydrological cycle spatiotemporal scale in the region of the Amazon basin, starting from a reading of the atmospheric system and its resulting dynamic influence on the hydrological cycle, acquired through this research (ANA) National Water Agency data flow of the rivers Solimões / Amazonas and Negro River, and with the Earth System Research Laboratory - Physical Sciences Division of NOAA, which acquired values of SST and climate indexes. The precipitation data was requested from Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC / INPE). All these data were processed in the processing software GrADS and also compiled in FORTRAN for statistical analysis using (R) - Analysis and Design of Experiments, to provide data for linear correlation, T-test and linear regression in order to sustain and support the analysis of the results which could predict from the discrepancy between the SST variables and the resulting conduct of river flow.
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Relações lineares entre caracteres fenológicos, morfológicos e produtivos em milho / Linear relations among phenological, morphological and productive characters in maizeCasarotto, Gabriele 20 February 2013 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed to verify the existence of linear relationships among phenological, morphological and productive characters of maize cultivars (Zea mays L.) of early and veryearly cycle and transgenic class and also to identify which characters have high correlation and direct effects on grain productivity. Six experiments were performed with early and veryearly and transgenic maize cultivars in the growing seasons 2009-2010 and 2010-2011, in the experimental area of the Department of Plant Science, of Federal University of Santa Maria. In the 2009-2010 harvest were evaluated 36 early cultivars, 22 veryearly and 18 transgenic and 2010-2011 harvest, 23 early, 9 veryearly and 27 transgenic. The experimental design was a randomized block design with three replications. The experimental unit consisted of two rows of five meters in length, spaced at 0,80 m. The seeding rate was adjusted to 62,500 plants ha-1. In each experimental unit it were tagged, randomized, three plants, and it were evaluated 15 characters of each one. The average of these three plants was the value of repetition. It were evaluated phenological (total number of leaves per plant (NFO), phyllochron estimated with the number of expanded leaves(FNFE), phyllochron estimated with the total number of leaves (FNTF) in ° C day leaf-1, the number of days of seeding until male flowering (FM) and number of days of seeding until female flowering (FF)), morphological (plant height (PH) and ear insertion height (AE), in cm) and productive (ear weight (PE), in g, number of kernel rows per ear (NFI), ear length (CE), in cm, ear diameter (DE), in mm, cob weight (PS), in g, cob diameter (DS), in mm, hundred kernel weight (MCG), in g, and grain productivity (PRO) in g ear-1) characters. Analysis of variance (ANOVA) was performed and the means of the cultivars were compared by Scott-Knott test at 5% probability. The linear correlation coefficients of Pearson among 15 evaluated characters were estimated for each experiment. For the path analysis, the PRO was considered the main character and the other characters were considered explanatory ones. It was accomplished multicollinearity diagnosis in the correlation matrix among the explanatory characters and the characters causing high degree of multicollinearity were eliminated. The direct and indirect effects on the PRO were estimated using path analysis and the verification of characters that influence PRO and their contribution in predicting the PRO were estimated by stepwise regression analysis. There are linear relationships among the phenological, morphological and productive characters maize plants. The characters PE and DE showed linear correlation coefficients of Pearson very strong (r≥0,97) and moderate to strong (0,55≤r≤0,78), respectively, with the PRO. In general, the character DE has high correlation and positive direct effects (0,6686 ≤ direct effect ≤ 1,1818) on the PRO. Allied to DE, the CE has a high positive contribution in predicting the PRO. Therefore, they can be used for indirect selection in maize breeding programs. / Este estudo teve como objetivos verificar a existência de relações lineares entre caracteres fenológicos, morfológicos e produtivos de cultivares de milho (Zea mays L.) de ciclos precoce e superprecoce e classe transgênica, e identificar quais caracteres possuem elevada correlação e efeitos diretos sobre a produtividade de grãos. Para isso, foram conduzidos seis experimentos com cultivares precoces, superprecoces e transgênicas de milho, nas safras agrícolas 2009-2010 e 2010-2011, na área experimental do Departamento de Fitotecnia da Universidade Federal de Santa Maria. Na safra 2009-2010 foram avaliadas 36 cultivares precoces, 22 superprecoces e 18 transgênicas e na safra 2010-2011, 23 precoces, 9 superprecoces e 27 transgênicas. Nos seis experimentos, o delineamento experimental foi de blocos casualizados, com três repetições. As unidades experimentais foram constituídas de duas filas de cinco metros de comprimento, espaçadas em 0,80m. A densidade de semeadura foi ajustada para 62.500 plantas ha-1. Em cada unidade experimental foram marcadas, aleatoriamente, três plantas, onde foram avaliados 15 caracteres. A média dessas três plantas constituiu o valor da repetição. Foram avaliados os caracteres fenológicos (número total de folhas por planta (NFO), filocrono estimado com número de expandidas (FNFE), filocrono estimado com o número total de folhas (FNTF), em °C dia folha-1, número de dias da semeadura até o florescimento masculino (FM) e número de dias da semeadura até o florescimento feminino (FF)), morfológicos (altura de planta (AP) e altura de inserção de espiga (AE), em cm) e produtivos (peso de espiga (PE), em g, número de fileiras de grãos por espiga (NFI), comprimento de espiga (CE), em cm, diâmetro de espiga (DE), em mm, peso de sabugo (PS), em g, diâmetro de sabugo (DS), em mm, massa de cem grãos (MCG), em g, e produtividade de grãos (PRO), em g espiga-1). Foi realizada análise de variância individual e as médias das cultivares foram comparadas por meio do teste de Scott-Knott, a 5% de probabilidade. Posteriormente, foram estimados, para cada experimento, os coeficientes de correlação linear de Pearson entre os 15 caracteres avaliados. Para a análise de trilha, a PRO foi considerada o caractere principal e os demais explicativos. Foi realizado o diagnóstico de multicolinearidade na matriz de correlação entre os caracteres explicativos e eliminados os caracteres causadores de alto grau de multicolinearidade. Os efeitos diretos e indiretos sobre a PRO foram estimados por meio de análise de trilha e a verificação dos caracteres que influenciam a PRO e a contribuição deles na predição da PRO foram estimados por meio de análise de regressão stepwise. Existem relações lineares entre os caracteres fenológicos, morfológicos e produtivos de plantas milho. Os caracteres PE e DE possuem coeficientes de correlação linear de Pearson fortíssimos (r≥0,97) e moderados a fortes (0,55≤r≤0,78), respectivamente, com a PRO. De maneira geral, o caractere DE possui elevada correlação e efeitos diretos (0,6686 ≤ efeito direto ≤ 1,1818) positivos sobre a PRO. Aliado ao DE, o CE possui elevada contribuição positiva na predição da PRO. Portanto, podem ser utilizados para seleção indireta em programas de melhoramento genético de milho.
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