The economic impact of frost on agriculture remains a global problem. It is a particular concern for the New Zealand wine industry, where the consequences of an unexpected spring frost can be disastrous. Marlborough is located in the north-eastern corner of the South Island and is the largest grape-growing region in New Zealand. The region is surrounded by complex mountainous terrain that gives rise to extremes of climate, particularly large spatial variations of minimum temperature and the frequent occurrence of spring frost. The high spatial variation of near-surface minimum temperature can lead to under-preparedness among grape growers who rely on accurate frost forecasts as part of their frost mitigation systems. Field campaigns of the 1980’s and 90’s extended the understanding of the physical meteorological processes that affect cooling in complex terrain. More recent modelling efforts continue to refine this knowledge, although much less attention is given to the effects of different cooling processes on near-surface temperature. Agricultural developments in areas of complex terrain would benefit from an increased understanding of the meteorological processes that govern near-surface cooling, as this will help with the local prediction of frost. The spatial variation of near-surface minimum temperatures is first explored by identifying relationships with synoptic weather patterns using the Kidson (2000) synoptic classification scheme. Analysis revealed that Kidson types associated with the largest daily variations in near-surface minimum temperature (T, TNW and H) are not always associated with the occurrence of frost. Frost is more likely to occur during the cooler airflows of Kidson type HW, HNW and SW, or during the settled anticyclonic conditions that follow cooler airflows. The relationship between the spatial variation of near-surface minimum temperature and regional airflow patterns is explored using numerical weather prediction (NWP) modelling. Results indicated that a high σ Tmin around the region is a product of interaction between the region’s complex terrain and ambient meteorology, and it could occur in both settled weather and more dynamic synoptic conditions. A high regional σ Tmin during light ridge top winds could occur as a function of a location’s relative susceptibility to ventilation from thermally-induced drainage winds, and it may also occur as a result of the simultaneous ventilation and stagnation of near-surface air layers as synoptic wind interacts with local topography. The influence of the vertical structure of the nocturnal boundary layer (NBL) on nearsurface minimum temperature was investigated with the University of Canterbury Sonic Detection And Ranging (SODAR). Measurements confirmed the formation of low-level jets (LLJ’s) in the Awatere and Wairau Valleys during settled weather conditions, and that shear-induced turbulence beneath the jets was sufficient to mix warmer air to the surface and increase local temperatures. The process is sufficient to reduce frost risk to some of the region’s upper valleys during clear settled weather. In stronger ridge top winds development of the LLJ’s can be suppressed or eliminated and this was found to reduce shear-induced turbulence near the surface, allowing increased near-surface cooling. While results from this study are of greatest value to the prediction of near-surface minimum temperature and frost in Marlborough, the results could be applied to improved prediction of near-surface minimum temperature in complex terrain around the world. Further research could be directed toward the interaction of synoptic winds with thermally-induced airflows, as the transition zone between these wind systems is believed to govern the temporal and spatial evolution of near-surface stagnation, and this is related to episodes of strong near-surface cooling.

Neste estudo, baseado na análise de séries temporais para um período de 8 anos, correlacionou-se os casos de dengue com as variáveis climáticas das cidades da Baixada Santista (sudeste brasileiro) e de Cingapura (sudeste asiático). O estudo foi feito com o uso de um modelo de regressão de Poisson (MRP), que considera os casos de dengue como a variável dependente e as variáveis climáticas: precipitação, temperatura (máxima e mínima) e umidade relativa (máxima e mínima) como as variáveis independentes. Também foi utilizada a Análise de Componentes Principais (ACP) para escolher as variáveis que influenciam no aumento do número de casos de dengue nas cidades estudadas. A CP1 (componente principal 1) foi representada pelas temperaturas (máxima e mínima) e a precipitação e a CP2 (componente principal 2) pela umidade relativa (máxima e mínima). Calculou-se o acréscimo dos novos casos de dengue e o risco relativo de ocorrência da doença por influência de cada uma das variáveis climáticas. Na Baixada Santista, os maiores valores de precipitação e temperatura ocorrem nos meses de dezembro e janeiro (verão) e o aumento dos casos de dengue ocorre nos meses de março a maio (outono). Para Cingapura, a diminuição da precipitação e o aumento da temperatura ocorrem nos meses de março a maio (pré-monção de sudoeste), e, portanto, observa-se o aumento dos casos de dengue nos meses de junho a outubro (monção de sudoeste). Os resultados foram: em Cingapura, para 2oC a 10oC de variação na temperatura (máxima e mínima), houve um aumento médio dos casos de dengue de 22,2% a 184,6% (máxima) e de 26,1% a 230,3% (mínima). O risco relativo médio foi de 1,2% a 2,9% e de 1,3% a 3,3%, respectivamente. Para precipitação, a variação de 5mm a 55mm, houve o aumento dos casos de dengue de 5,6% a 83,2%, sendo e o risco relativo médio foi de 1,06% a 1,83%. A umidade relativa após a análise de correlação foi descartada no uso do modelo de regressão de Poisson por apresentar uma correlação muito baixa. Para a Baixada Santista, a variação da temperatura de 2oC a 10oC apresentou um acréscimo médio nos casos de dengue de 19,6% a 154,4% (máxima) e de 18,2% a 145,4% (mínima). O risco relativo médio foi de 1,20% a 2,54% e de 1,18% a 2,45%, respectivamente. A variação da precipitação de 5mm a 55mm apresentou um aumento dos casos de dengue de 3,92% a 53,10%. A umidade relativa mínima variando de 2% a 10%, o acréscimo dos casos de dengue foi 7,7% a 49,4%, sendo que o risco relativo foi de 1,08% a 1,49%. Assim, após várias análises, a temperatura mínima foi um dos preditores para ocorrência do aumento dos casos de dengue em Cingapura, sendo que há uma influência bem particular da precipitação, na qual, atua significativamente no período seco (pré-monção de sudoeste). Enquanto que na Baixada Santista as influências mais significativas foram da temperatura (máxima e mínima) e precipitação, que desenvolvem conjuntamente um bom cenário de atuação do vetor no período do outono / In this study, based on time series analysis for a period of eight years, correlated dengue cases with climatic variables in the cities of Santos (southeastern Brazil) and Singapore (Southeast Asia). The study was done using a Poisson regression model (PRM), which considers the cases of dengue as the dependent variable and climatic variables: precipitation, temperature (maximum and minimum) and relative humidity (maximum and minimum) as the independent variables. Also we used the Principal Component Analysis (PCA) to select the variables that influence the increase in the number of dengue cases in the cities studied. The PC1 (principal component 1) was represented by the temperatures (maximum and minimum) and precipitation and the PC2 (principal component 2) the relative humidity (maximum and minimum). We calculated the addition of new dengue cases and relative risk of disease influenced by each variable climate. In Baixada Santista, the highest values of precipitation and temperature occur in the months of December and January (summer) and the increase in dengue cases occur in the months from March to May (autumn). For Singapore, the decrease in precipitation and temperature increase occurring in the months March to May (southwest inter-monsoon) and hence there is an increase of dengue cases in the months from June to October (southwest monsoon). The results were in Singapore for 2oC to 10oC change in temperature (maximum and minimum), there was an average increase of dengue cases from 22.2% to 184.6% (maximum) and 26.1% at 230 3% (minimum). The average relative risk was 1.2% to 2.9% and 1.3% to 3.3%, respectively. For precipitation, the range of 5mm to 55mm, there was an increase of dengue cases from 5.6% to 83.2%, with and average relative risk was 1.06% to 1.83%. The relative humidity after the correlation analysis was discarded in the use of Poisson regression model for presenting a very low correlation. For Baixada Santista, the variation of temperature of 2oC to 10oC showed an average increase in the dengue cases from 19.6% to 154.4% (maximum) and 18.2% to 145.4% (minimum). The average relative risk is 1.20% to 2.54% and 1.18% to 2.45%, respectively. The variation in the precipitation of 5mm to 55mm showed an increase in dengue cases from 3.92% to 53.10%. The minimum relative humidity ranging from 2% to 10%, the increase of dengue cases was 7.7% to 49.4%, and the relative risk was 1.08% to 1.49%. Thus, after several analyzes, the minimum temperature was one of the predictors for the occurrence of the increase of dengue cases in Singapore, and there is a very particular influence of the precipitation, in which it acts significantly in the dry season (southwest inter-monsoon). While in Baixada Santista were the most significant influences of temperature (maximum and minimum) and precipitation, which jointly develop a good field of action of the vector in the autumn

Neste estudo, baseado na análise de séries temporais para um período de 8 anos, correlacionou-se os casos de dengue com as variáveis climáticas das cidades da Baixada Santista (sudeste brasileiro) e de Cingapura (sudeste asiático). O estudo foi feito com o uso de um modelo de regressão de Poisson (MRP), que considera os casos de dengue como a variável dependente e as variáveis climáticas: precipitação, temperatura (máxima e mínima) e umidade relativa (máxima e mínima) como as variáveis independentes. Também foi utilizada a Análise de Componentes Principais (ACP) para escolher as variáveis que influenciam no aumento do número de casos de dengue nas cidades estudadas. A CP1 (componente principal 1) foi representada pelas temperaturas (máxima e mínima) e a precipitação e a CP2 (componente principal 2) pela umidade relativa (máxima e mínima). Calculou-se o acréscimo dos novos casos de dengue e o risco relativo de ocorrência da doença por influência de cada uma das variáveis climáticas. Na Baixada Santista, os maiores valores de precipitação e temperatura ocorrem nos meses de dezembro e janeiro (verão) e o aumento dos casos de dengue ocorre nos meses de março a maio (outono). Para Cingapura, a diminuição da precipitação e o aumento da temperatura ocorrem nos meses de março a maio (pré-monção de sudoeste), e, portanto, observa-se o aumento dos casos de dengue nos meses de junho a outubro (monção de sudoeste). Os resultados foram: em Cingapura, para 2oC a 10oC de variação na temperatura (máxima e mínima), houve um aumento médio dos casos de dengue de 22,2% a 184,6% (máxima) e de 26,1% a 230,3% (mínima). O risco relativo médio foi de 1,2% a 2,9% e de 1,3% a 3,3%, respectivamente. Para precipitação, a variação de 5mm a 55mm, houve o aumento dos casos de dengue de 5,6% a 83,2%, sendo e o risco relativo médio foi de 1,06% a 1,83%. A umidade relativa após a análise de correlação foi descartada no uso do modelo de regressão de Poisson por apresentar uma correlação muito baixa. Para a Baixada Santista, a variação da temperatura de 2oC a 10oC apresentou um acréscimo médio nos casos de dengue de 19,6% a 154,4% (máxima) e de 18,2% a 145,4% (mínima). O risco relativo médio foi de 1,20% a 2,54% e de 1,18% a 2,45%, respectivamente. A variação da precipitação de 5mm a 55mm apresentou um aumento dos casos de dengue de 3,92% a 53,10%. A umidade relativa mínima variando de 2% a 10%, o acréscimo dos casos de dengue foi 7,7% a 49,4%, sendo que o risco relativo foi de 1,08% a 1,49%. Assim, após várias análises, a temperatura mínima foi um dos preditores para ocorrência do aumento dos casos de dengue em Cingapura, sendo que há uma influência bem particular da precipitação, na qual, atua significativamente no período seco (pré-monção de sudoeste). Enquanto que na Baixada Santista as influências mais significativas foram da temperatura (máxima e mínima) e precipitação, que desenvolvem conjuntamente um bom cenário de atuação do vetor no período do outono / In this study, based on time series analysis for a period of eight years, correlated dengue cases with climatic variables in the cities of Santos (southeastern Brazil) and Singapore (Southeast Asia). The study was done using a Poisson regression model (PRM), which considers the cases of dengue as the dependent variable and climatic variables: precipitation, temperature (maximum and minimum) and relative humidity (maximum and minimum) as the independent variables. Also we used the Principal Component Analysis (PCA) to select the variables that influence the increase in the number of dengue cases in the cities studied. The PC1 (principal component 1) was represented by the temperatures (maximum and minimum) and precipitation and the PC2 (principal component 2) the relative humidity (maximum and minimum). We calculated the addition of new dengue cases and relative risk of disease influenced by each variable climate. In Baixada Santista, the highest values of precipitation and temperature occur in the months of December and January (summer) and the increase in dengue cases occur in the months from March to May (autumn). For Singapore, the decrease in precipitation and temperature increase occurring in the months March to May (southwest inter-monsoon) and hence there is an increase of dengue cases in the months from June to October (southwest monsoon). The results were in Singapore for 2oC to 10oC change in temperature (maximum and minimum), there was an average increase of dengue cases from 22.2% to 184.6% (maximum) and 26.1% at 230 3% (minimum). The average relative risk was 1.2% to 2.9% and 1.3% to 3.3%, respectively. For precipitation, the range of 5mm to 55mm, there was an increase of dengue cases from 5.6% to 83.2%, with and average relative risk was 1.06% to 1.83%. The relative humidity after the correlation analysis was discarded in the use of Poisson regression model for presenting a very low correlation. For Baixada Santista, the variation of temperature of 2oC to 10oC showed an average increase in the dengue cases from 19.6% to 154.4% (maximum) and 18.2% to 145.4% (minimum). The average relative risk is 1.20% to 2.54% and 1.18% to 2.45%, respectively. The variation in the precipitation of 5mm to 55mm showed an increase in dengue cases from 3.92% to 53.10%. The minimum relative humidity ranging from 2% to 10%, the increase of dengue cases was 7.7% to 49.4%, and the relative risk was 1.08% to 1.49%. Thus, after several analyzes, the minimum temperature was one of the predictors for the occurrence of the increase of dengue cases in Singapore, and there is a very particular influence of the precipitation, in which it acts significantly in the dry season (southwest inter-monsoon). While in Baixada Santista were the most significant influences of temperature (maximum and minimum) and precipitation, which jointly develop a good field of action of the vector in the autumn

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-08-13T17:25:26Z No. of bitstreams: 1 JORDANNA SOUSA DE MELO – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2017.pdf: 3551837 bytes, checksum: 84c4d559fd24d6944745d0099094fe06 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-13T17:25:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JORDANNA SOUSA DE MELO – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2017.pdf: 3551837 bytes, checksum: 84c4d559fd24d6944745d0099094fe06 (MD5) Previous issue date: 2017-12-15 / Com o intuito de identificar e analisar as ondas de calor e de frio que ocorrem no Rio Grande do Sul foi utilizado quatro diferentes procedimentos em 13 estações meteorológicas, espacialmente distribuídas no Estado, entre os anos de 1961 a 2010. Foram consideradas ondas de calor e frio os períodos de cinco ou mais dias consecutivos de anomalias positivas e negativas de temperaturas máximas e mínimas, respectivamente. Calculou-se as médias climatológicas de temperaturas máximas e mínimas anual, estacional e diárias, e em seguida o número de ondas de calor e de frio para cada localidade, anual e sazonal pelos métodos Índice da Organização Meteorológica Mundial (IOMM), Índice Diário (ID), Índice Sazonal (IS) e RClimdex. Ao comparar os métodos verificou-se que o IOMM foi o que detectou o maior número de eventos, os métodos ID e IS praticamente não detectam ondas de calor no verão e de frio no inverno e o RClimdex mostrou-se incapaz de detectar a variabilidade internual de ondas de calor e frio no Rio Grande do Sul. Com relação às configurações espaciais das médias climatológicas das temperaturas do ar máximas e mínimas durante os dias de ondas de calor e frio, respectivamente, assim como os próprios números de dias de ondas calor e frio observou-se um gradiente do litoral para o interior e de sudeste para noroeste. De certa forma estas configurações é uma resposta aos efeitos da continentalidade, latitude e relevo. Quanto à associação da influencia dos eventos El Niño e La Niña no número de ondas de calor e frio observou-se que, em média, ocorrem um número maior de ondas de calor nos anos de El Niño e de frio nos anos de La Niña, entretanto, esta relação não é estatisticamente significativa. Portanto, não é possível afirmar categoricamente que em anos de El Niño tem-se um maior número de ondas de calor e nos de La Niña de frio. / In order to identify and analyze the heat and cold waves that occur in Rio Grande do Sul four different procedures were used in 13 meteorological stations, spatially distributed in the State, between 1961 and 2010. Heat waves were considered and periods of five or more consecutive days of positive and negative anomalies of maximum and minimum temperatures, respectively. The annual, seasonal and daily maximum and minimum climatic averages were calculated, followed by the number of heat and cold waves for each locality, annual and seasonal, using the World Meteorological Organization (IOMM), Daily Index (ID), Seasonal Index (IS) and RClimdex. When comparing the methods it was verified that the IOMM was the one that detected the greatest number of events, the ID and IS methods practically did not detect heat waves in summer and cold in the winter and RClimdex was unable to detect the internal variability of heat and cold waves in Rio Grande do Sul. Regarding the spatial configurations of the climatological means of the maximum and minimum air temperatures during the days of heat and cold waves, respectively, as well as the number of days of heat waves and cold it was observed a gradient of the coast inland and from southeast to northwest. In some ways these settings are a response to the effects of continental, latitude and relief. As for the association of the influence of the El Niño and La Niña events on the number of heat and cold waves, it was observed that, on average, a larger number of heat waves occur in the El Niño and cold years in La Niña, however, this relationship is not statistically significant. Therefore, it is not possible to state categorically that in El Niño years there is a greater number of heat waves and that of La Niña of cold.

The aim of the study was to evaluate the growth of tree species and productive and physiological responses of sugarcane in agroforestry systems. The research was conducted from 2007 to 2014, in the city of Frederico Westphalen, Rio Grande do Sul, Brazil, with geographic location 27 ° 22'S, 53 ° 25'W and 480 m altitude. The experimental design was a randomized complete block with three replications. The following tree species were used: Eucalyptus urophylla S.T. Blake x Eucalyptus grandis Hill ex Maiden, Mimosa scabrella Benth., Parapiptadenia rigida, Peltophorum dubium (Spr.) Taubert e Schizolobium parahybae (Vell.) Blake. The species were divided into two agroforestry systems arrangements, strip and line systems. In strip system, forest species were divided separate strips by 12m, each composed of three lines, in which the plants were spaced 3x3m. The sugarcane (Saccharum officinarum L.) was distributed in eight lines (between the tracks, within 12m) and two lines in range (between the rows of trees). In line system, forest species were distributed in spacing 6x1,5m; i.e., 6m between line and 1.5 m between plants in the line, and the sugarcane distributed in three lines (between the lines of trees). In both systems, the cultivate sugarcane was the IAC 87-3396, which was distributed in spacing 1.20m. Both lines of sugarcane as the trees were oriented east-west direction. The tree variables analyzed were: collar diameter (cm), diameter at breast height (cm), plant height (m) and mean crown diameter (m). The variables analyzed in sugarcane were: stem mass (t ha-1), stem length (m), stem diameter (mm), number of nodes, juice volume (m3 ha-1), degree Brix, amount of sucrose (t ha-1), photosynthetically active solar radiation (μmol s-1 m-2), leaf temperature (° C), resistance to vapor diffusion (s cm-1) and transpiration (s-1 H2O mmol m-2) of leaves. The meteorological variables occurring during the study were obtained through Climatological the National Institute of Meteorology Station, located at 1500 m from the study site, with geographic location 27°39'S and 53°43'W. The growth of tree species was influenced by plant arrangement in agroforestry systems. In addition, meteorological elements changed the growth of forest species and should be taken into account to carry out a proper planning and appropriate choice of tree species that make up the system. Among the species studied, eucalypt showed higher growth in stem diameter, diameter at breast height, mean crown diameter and total height. The strip system provided increased growth of most tree species (eucalyptus, canafístula and bracatinga). This system allowed greater incidence of photosynthetically active radiation under the trees, resulting in increased productivity, increased resistance to vapor diffusion and reduced transpiration from leaves of sugarcane. / O objetivo do estudo foi avaliar o crescimento de espécies arbóreas e as respostas produtivas e fisiológicas da cana-de-açúcar em sistemas agroflorestais. A pesquisa foi conduzida no período de 2007 a 2014, no município de Frederico Westphalen, Rio Grande do Sul, Brasil, com localização geográfica de 27°22 S, 53°25 W a 480 m de altitude. O delineamento experimental utilizado foi de blocos completos casualizados, com três repetições. Foram utilizadas as seguintes espécies arbóreas: Eucalyptus urophylla S.T. Blake x Eucalyptus grandis Hill ex Maiden (eucalipto), Mimosa scabrella Benth. (bracatinga), Parapiptadenia rigida (angico), Peltophorum dubium (Spr.) Taubert (canafístula) e Schizolobium parahybae (Vell.) Blake (guapuruvu). As espécies foram distribuídas em dois arranjos de sistemas agroflorestais, sistemas faixa e linha. No sistema faixa, as espécies florestais foram distribuídas em faixas separadas por 12m, cada qual composta por três linhas, nas quais as plantas foram espaçadas em 3x3m. A cana-de-açúcar (Saccharum officinarum L.) foi distribuída em oito linhas (entre as faixas, no espaço de 12m) e duas linhas na faixa (entre as linhas de árvores). No sistema linha, as espécies florestais foram distribuídas no espaçamento 6x1,5m, ou seja, 6m entre linha e 1,5m entre planta na linha, sendo a cana-de-açúcar distribuída em três linhas (entre as linhas das árvores). Em ambos os sistemas, a cultivar cana-de-açúcar foi a IAC 87-3396, sendo distribuída em espaçamento de 1,20m. Tanto as linhas da cana-de-açúcar quanto as das árvores foram orientadas no sentido Leste-Oeste. As variáveis arbóreas analisadas foram: diâmetro do colo (cm), diâmetro à altura do peito (cm), altura de planta (m) e diâmetro médio da copa (m). As variáveis analisadas na cana-de-açúcar foram: massa de colmo (t ha-1), comprimento de colmo (m), diâmetro do colmo (mm), número de nós, volume de suco (m3 ha-1), grau Brix, quantidade de sacarose (t ha-1), radiação solar fotossinteticamente ativa incidente (μmol s-1 m-2), temperatura da folha (°C), resistência à difusão de vapor (s cm-1) e transpiração (mmol H2O s-1 m-2) das folhas. As variáveis meteorológicas ocorrentes ao longo do estudo foram obtidas por meio da Estação Climatológica do Instituto Nacional de Meteorologia, localizada à 1500 m do local de estudo, nas coordenadas 27°39 S e 53°43 W. O crescimento das espécies arbóreas foi influenciado pelo arranjo de plantas em sistemas agroflorestais. Além disso, os elementos meteorológicos modificaram o crescimento das espécies florestais e devem ser levados em consideração para a realização de um planejamento apropriado e escolha adequada da espécie florestal que compõe o sistema. Dentre as espécies estudadas, o eucalipto apresentou maior crescimento em diâmetro do colo, diâmetro à altura do peito, diâmetro médio da copa e altura total. O sistema faixa proporcionou o aumento do crescimento da maioria das espécies arbóreas (eucalipto, canafístula e angico). Este sistema possibilitou maior entrada de radiação fotossinteticamente ativa em seu interior, resultando em maior produtividade, aumento da resistência a difusão de vapor e redução da transpiração das folhas da cana-de-açúcar.

[pt] A termografia por infravermelho (TIV) tem sido usada como ferramenta de avaliação não destrutiva para detectar falhas em componentes estruturais, desempenhando um papel importante nos programas de inspeção, de fabricação e manutenção. A TIV também pode ser aplicada para avaliar limites de fadiga para materiais estruturais a partir de testes de tensão cíclica uniaxial ou de tração uniaxial quase-estáticos. Recentemente, o método quase-estático para medir o limite de fadiga via TIV, foi estendido para estados de tensão biaxial atuando na superfície de corpos de prova de tamanho real de dutos com anomalias geométricas. Os resultados mostraram que o método biaxial quase-estático previu satisfatoriamente a localização de pontos críticos para a iniciação da fadiga em espécimes tubulares com mossas. Neste trabalho, as distribuições de tensões e deformações nos pontos críticos foram determinadas usando correlação de imagens digitais (DIC), aplicada a sete espécimes dog bone, padrão uniaxial, e oito espécimes de dutos de três metros de comprimento com tampas de cabeça plana fabricados a partir de tubos de aço API 5L Grau B. A determinação do estado de deformação superficial via DIC e a determinação das variações de temperatura correspondentes para os pontos do material de superfície observados ao longo dos testes, permitiram determinar não apenas o limite de fadiga do material, mas também o que conveniou-se chamar de temperatura mínima característica (TMC). Os testes uniaxiais usando espécimes dog bone para o mesmo material indicam que as TMCs medidas estão intimamente relacionadas com o limite de escoamento do material (MYS). Esta pesquisa destaca as observações experimentais relacionadas às medidas de tensão-deformação-temperatura no início do escoamento em pontos observados em ensaios uniaxiais e biaxiais. O objetivo deste trabalho é usar o monitoramento da temperatura de estruturas sob carga crescente quase-estática para prever a que distância do início do MYS estão os estados de tensão dos pontos observados. / [en] Infrared thermography (IRT) has been applied in several areas of science. Particularly in the field of engineering, which has proven to be an excellent tool in non-destructive evaluations of structural components. In addition, IRT has also been applied to assess fatigue limits for structural materials from uniaxial cyclic stress tests or quasi-static uniaxial tensile tests. Recently, the quasi-static method to measure the fatigue limit via IRT was extended to biaxial stress states acting on the surface of real size pipeline specimens with dents. The results showed that the quasi-static biaxial method satisfactorily predicted the location of the hot spots for fatigue initiation in tubular specimens with dents. In this dissertation, the strain distributions at the critical points were determined from mechanical test using digital image correlation (DIC) applied to seven uniaxial standard dog bone and eight 3-meter-long pipeline specimens with plane headed caps fabricated from API 5L Grade B steel. The determination of the deformation state via DIC and the corresponding temperature variations for observed points on the material surface allowed to determine not only the material endurance limit, but also what may be called as the characteristic minimum temperature (TMC). Uniaxial tests using dog bone specimens for the same material indicate that the measured TMC are closely related to the material yield strength (MYS). This work brings originality in the definition and determination of the TMC point. In uniaxial tests the TMC point is determined through the temperature-strain-stress curves, while in biaxial tests, it is located in the temperature-pressure-strain curves.