A geada é um fenômeno meteorológico adverso que causa perdas severas ao setor agrícola, em especial no Sul do Brasil. A baixa distribuição espacial da rede de estações meteorológicas dificulta o monitoramento e a previsão do fenômeno. O propósito principal desta tese foi o desenvolvimento de um modelo matemático para quantificar de forma direta e simples a probabilidade do risco de ocorrência de geada tendo como base em dados de fácil obtenção como altitude, latitude, continentalidade e temperatura do ar. O modelo criado, denominado Risco Geral de Geada (RGG), foi idealizado a partir de dois riscos básicos, o risco geográfico e o risco advindo da temperatura mínima do local, ambos com o mesma contribuição para a ocorrência de geada. O risco geográfico de geada (RGeo) foi obtido a partir do somatório dos riscos atribuídos aos fatores geográficos altitude, latitude e continentalidade. Cada um destes fatores contribui de forma diferente para a formação da geada e suas contribuições foram estimadas a partir de um modelo de regressão linear múltipla para a estimativa da temperatura mínima do ar climatológica de inverno no Rio Grande do Sul. No risco de geada associado à temperatura mínima (RTmín) foi feita a atribuição de riscos em um intervalo de temperatura entre 0 e 6°C. O modelo final obtido, válido apenas para o Rio Grande do Sul, foi testado com dados coletados em estações meteorológicas de superfície da mesorregião do Sudeste Rio-grandense, localizadas em Encruzilhada do Sul, Rio Grande e Santa Vitória do Palmar. Dados de temperatura mínima do ar nos meses de junho, julho e agosto, coletados entre os anos de 1961 e 2015, comprovaram a utilidade do modelo RGG para a definição da probabilidade do risco de ocorrência de geada, mesmo diante de incertezas atribuídas a outros fatores não descritos no modelo. Na região de teste também foi avaliada a qualidade de dados orbitais de temperatura da superfície terrestre (TST), obtidos do produto MDY11A1 da passagem noturna do sensor MODIS/AQUA, na detecção de temperaturas baixas relacionadas com a ocorrência de geada. A frequência de dias com TST inferiores a 3°C mostrou coerência tanto com os dados observados em estação meteorológica, quanto com o risco determinado pelo RGG. A coerência entre os resultados obtidos do modelo RGG e os dados reais observados em superfície e obtidos por satélite torna o modelo útil na descrição da probabilidade do risco de ocorrência de geada sobre o Rio Grande do Sul. / Frost is an adverse meteorological phenomenon that causes severe losses to the agricultural sector, especially in Southern Brazil. Low spatial distribution of the network of meteorological stations hinders monitoring and forecast phenomenon. The main purpose of this thesis was to develop a mathematical model to measure directly and easily the probability of the risk of frost based on readily available data such as altitude, latitude, continentality and air temperature. The model, called Frost General Risk (RGG), was designed from two basic risk, geographic risk and risk arising out of the local minimum temperature, both with the same contribution to the occurrence of frost. The geographical risk of frost (RGeo) was obtained from the sum of the risks attributed to geographical factors altitude, latitude and continental influence. Each of these factors contributes differently to the formation of frost and their contributions were estimated from a multiple linear regression model to estimate the minimum air temperature winter climatological in Rio Grande do Sul. In the frost risk associated with minimum temperature (RTmín) assigning risk was taken in a temperature range between 0 and 6° C. The final model obtained, valid only for the Rio Grande do Sul, has been tested with data collected from weather stations surface of the middle region of Sudeste Rio-grandense, located in Encruzilhada do Sul, Rio Grande and Santa Vitória do Palmar. Minimum temperature, the air in the months of june, july and august, collected between 1961 and 2015, have proved the usefulness of the model RGG to define the probability of the risk of frost, even in the face of uncertainty attributed to other factors not described in the model. In the test region was also evaluated the quality of satellite data of the land surface temperature (LST), the product obtained MDY11A1 the night passage of MODIS / AQUA sensor to detect low temperatures related to the occurrence of frost. The frequency of days with LST below 3° C showed much consistency with the observed data in weather station, and with the particular risk for the RGG. Consistency between the results obtained from the RGG model and the actual data observed in surface and from satellites makes the model useful in describing the probability of the risk of frost on the Rio Grande do Sul.

A geada é um fenômeno meteorológico adverso que causa perdas severas ao setor agrícola, em especial no Sul do Brasil. A baixa distribuição espacial da rede de estações meteorológicas dificulta o monitoramento e a previsão do fenômeno. O propósito principal desta tese foi o desenvolvimento de um modelo matemático para quantificar de forma direta e simples a probabilidade do risco de ocorrência de geada tendo como base em dados de fácil obtenção como altitude, latitude, continentalidade e temperatura do ar. O modelo criado, denominado Risco Geral de Geada (RGG), foi idealizado a partir de dois riscos básicos, o risco geográfico e o risco advindo da temperatura mínima do local, ambos com o mesma contribuição para a ocorrência de geada. O risco geográfico de geada (RGeo) foi obtido a partir do somatório dos riscos atribuídos aos fatores geográficos altitude, latitude e continentalidade. Cada um destes fatores contribui de forma diferente para a formação da geada e suas contribuições foram estimadas a partir de um modelo de regressão linear múltipla para a estimativa da temperatura mínima do ar climatológica de inverno no Rio Grande do Sul. No risco de geada associado à temperatura mínima (RTmín) foi feita a atribuição de riscos em um intervalo de temperatura entre 0 e 6°C. O modelo final obtido, válido apenas para o Rio Grande do Sul, foi testado com dados coletados em estações meteorológicas de superfície da mesorregião do Sudeste Rio-grandense, localizadas em Encruzilhada do Sul, Rio Grande e Santa Vitória do Palmar. Dados de temperatura mínima do ar nos meses de junho, julho e agosto, coletados entre os anos de 1961 e 2015, comprovaram a utilidade do modelo RGG para a definição da probabilidade do risco de ocorrência de geada, mesmo diante de incertezas atribuídas a outros fatores não descritos no modelo. Na região de teste também foi avaliada a qualidade de dados orbitais de temperatura da superfície terrestre (TST), obtidos do produto MDY11A1 da passagem noturna do sensor MODIS/AQUA, na detecção de temperaturas baixas relacionadas com a ocorrência de geada. A frequência de dias com TST inferiores a 3°C mostrou coerência tanto com os dados observados em estação meteorológica, quanto com o risco determinado pelo RGG. A coerência entre os resultados obtidos do modelo RGG e os dados reais observados em superfície e obtidos por satélite torna o modelo útil na descrição da probabilidade do risco de ocorrência de geada sobre o Rio Grande do Sul. / Frost is an adverse meteorological phenomenon that causes severe losses to the agricultural sector, especially in Southern Brazil. Low spatial distribution of the network of meteorological stations hinders monitoring and forecast phenomenon. The main purpose of this thesis was to develop a mathematical model to measure directly and easily the probability of the risk of frost based on readily available data such as altitude, latitude, continentality and air temperature. The model, called Frost General Risk (RGG), was designed from two basic risk, geographic risk and risk arising out of the local minimum temperature, both with the same contribution to the occurrence of frost. The geographical risk of frost (RGeo) was obtained from the sum of the risks attributed to geographical factors altitude, latitude and continental influence. Each of these factors contributes differently to the formation of frost and their contributions were estimated from a multiple linear regression model to estimate the minimum air temperature winter climatological in Rio Grande do Sul. In the frost risk associated with minimum temperature (RTmín) assigning risk was taken in a temperature range between 0 and 6° C. The final model obtained, valid only for the Rio Grande do Sul, has been tested with data collected from weather stations surface of the middle region of Sudeste Rio-grandense, located in Encruzilhada do Sul, Rio Grande and Santa Vitória do Palmar. Minimum temperature, the air in the months of june, july and august, collected between 1961 and 2015, have proved the usefulness of the model RGG to define the probability of the risk of frost, even in the face of uncertainty attributed to other factors not described in the model. In the test region was also evaluated the quality of satellite data of the land surface temperature (LST), the product obtained MDY11A1 the night passage of MODIS / AQUA sensor to detect low temperatures related to the occurrence of frost. The frequency of days with LST below 3° C showed much consistency with the observed data in weather station, and with the particular risk for the RGG. Consistency between the results obtained from the RGG model and the actual data observed in surface and from satellites makes the model useful in describing the probability of the risk of frost on the Rio Grande do Sul.

A geada é um fenômeno meteorológico adverso que causa perdas severas ao setor agrícola, em especial no Sul do Brasil. A baixa distribuição espacial da rede de estações meteorológicas dificulta o monitoramento e a previsão do fenômeno. O propósito principal desta tese foi o desenvolvimento de um modelo matemático para quantificar de forma direta e simples a probabilidade do risco de ocorrência de geada tendo como base em dados de fácil obtenção como altitude, latitude, continentalidade e temperatura do ar. O modelo criado, denominado Risco Geral de Geada (RGG), foi idealizado a partir de dois riscos básicos, o risco geográfico e o risco advindo da temperatura mínima do local, ambos com o mesma contribuição para a ocorrência de geada. O risco geográfico de geada (RGeo) foi obtido a partir do somatório dos riscos atribuídos aos fatores geográficos altitude, latitude e continentalidade. Cada um destes fatores contribui de forma diferente para a formação da geada e suas contribuições foram estimadas a partir de um modelo de regressão linear múltipla para a estimativa da temperatura mínima do ar climatológica de inverno no Rio Grande do Sul. No risco de geada associado à temperatura mínima (RTmín) foi feita a atribuição de riscos em um intervalo de temperatura entre 0 e 6°C. O modelo final obtido, válido apenas para o Rio Grande do Sul, foi testado com dados coletados em estações meteorológicas de superfície da mesorregião do Sudeste Rio-grandense, localizadas em Encruzilhada do Sul, Rio Grande e Santa Vitória do Palmar. Dados de temperatura mínima do ar nos meses de junho, julho e agosto, coletados entre os anos de 1961 e 2015, comprovaram a utilidade do modelo RGG para a definição da probabilidade do risco de ocorrência de geada, mesmo diante de incertezas atribuídas a outros fatores não descritos no modelo. Na região de teste também foi avaliada a qualidade de dados orbitais de temperatura da superfície terrestre (TST), obtidos do produto MDY11A1 da passagem noturna do sensor MODIS/AQUA, na detecção de temperaturas baixas relacionadas com a ocorrência de geada. A frequência de dias com TST inferiores a 3°C mostrou coerência tanto com os dados observados em estação meteorológica, quanto com o risco determinado pelo RGG. A coerência entre os resultados obtidos do modelo RGG e os dados reais observados em superfície e obtidos por satélite torna o modelo útil na descrição da probabilidade do risco de ocorrência de geada sobre o Rio Grande do Sul. / Frost is an adverse meteorological phenomenon that causes severe losses to the agricultural sector, especially in Southern Brazil. Low spatial distribution of the network of meteorological stations hinders monitoring and forecast phenomenon. The main purpose of this thesis was to develop a mathematical model to measure directly and easily the probability of the risk of frost based on readily available data such as altitude, latitude, continentality and air temperature. The model, called Frost General Risk (RGG), was designed from two basic risk, geographic risk and risk arising out of the local minimum temperature, both with the same contribution to the occurrence of frost. The geographical risk of frost (RGeo) was obtained from the sum of the risks attributed to geographical factors altitude, latitude and continental influence. Each of these factors contributes differently to the formation of frost and their contributions were estimated from a multiple linear regression model to estimate the minimum air temperature winter climatological in Rio Grande do Sul. In the frost risk associated with minimum temperature (RTmín) assigning risk was taken in a temperature range between 0 and 6° C. The final model obtained, valid only for the Rio Grande do Sul, has been tested with data collected from weather stations surface of the middle region of Sudeste Rio-grandense, located in Encruzilhada do Sul, Rio Grande and Santa Vitória do Palmar. Minimum temperature, the air in the months of june, july and august, collected between 1961 and 2015, have proved the usefulness of the model RGG to define the probability of the risk of frost, even in the face of uncertainty attributed to other factors not described in the model. In the test region was also evaluated the quality of satellite data of the land surface temperature (LST), the product obtained MDY11A1 the night passage of MODIS / AQUA sensor to detect low temperatures related to the occurrence of frost. The frequency of days with LST below 3° C showed much consistency with the observed data in weather station, and with the particular risk for the RGG. Consistency between the results obtained from the RGG model and the actual data observed in surface and from satellites makes the model useful in describing the probability of the risk of frost on the Rio Grande do Sul.

Orientador: Raimundo Leite Cruz / Banca: Antonio Evaldo Klar / Banca: Antônio de Pádua Sousa / Banca: Emerson Galvani / Banca: Hildeu Ferreira da Assunção / Resumo: Para a realização desse estudo utilizou-se uma base de dados de 10 anos obtidos junto ao Departamento de Engenharia Rural - Setor de Irrigação e Drenagem da Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista, Campus de Botucatu-SP, com as seguintes coordenadas geográficas: latitude de 22°51'S; longitude de 48°26'W e altitude 786m na cidade de Botucatu, Estado de São Paulo. O presente trabalho teve como objetivo a calibração e estimativa da irradiação solar global diária em Botucatu, SP, utilizando medidas de temperaturas do ar máxima e mínima por meio do programa RadEst3.0. Esse faz a utilização de quatro modelos para tal estimativa que são: Bristow-Campbell (BC); Campbell-Donatelli (CD); Donatelli-Belochi (DB) e Modular DCBB (DCBB). Pelos resultados podemos concluir que: as modificações aplicadas aos modelos de DB e DCBB, contabilizando o efeito sazonal da variação de temperatura, e utilizando uma função trigonométrica específica para regiões tropicais, contribuíram para o alcance dos melhores resultados. Deve-se, no entanto salientar que todos os modelos propostos são adequados para a estimativa da irradiação solar global, e seu uso depende do grau de precisão que se deseja atingir e da disponibilidade de medidas das temperaturas do ar máxima e mínima. Mas, para a obtenção de melhores resultados deve-se realizar a calibração dos modelos para a região em estudo. / Abstract: For the composition of this paper it was used 10 year database from Rural Engineering Department - Irrigation and Draining Sector of Paulista State University's Agronomical Science College, Botucatu-SP campus, with the following geographic coordenates: latitude 22°51'S; longitude 48º26'W and altitude 786m in Botucatu City, São Paulo State. This paper focused the daily global solar irradiation estimate in Botucatu, SP, using air temperature (maximum and minimum) by RadEst3.0 program. This program uses four models for to get these estimates: Bristow-Campbell (BC), Campbell-Donatelli (CD), Donatelli-Belochi (DB) and Modular DCBB (DCBB). By results, it was concluded that the changes applied to the DB and DCBB models, in adition to the effect of the temperature variation, and using a specific trigonometric function to tropical regions, contributed to reach better results. However, it ought to be emphasize that all proposed models are appropriated to the global solar irradiation estimate, and its use depends on the level of precision that has to be reached and the availability of the maximum and minimal air temperatures measures. But, to get best results, the models used to the analised region must be calibrated. / Doutor

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:32:44Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005-01Bitstream added on 2014-06-13T19:03:14Z : No. of bitstreams: 1 valiati_mi_dr_botfca.pdf: 716947 bytes, checksum: 1b4c4cec79cc1a6569a4c3fe1ac3f98b (MD5) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / Para a realização desse estudo utilizou-se uma base de dados de 10 anos obtidos junto ao Departamento de Engenharia Rural - Setor de Irrigação e Drenagem da Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista, Campus de Botucatu-SP, com as seguintes coordenadas geográficas: latitude de 22°51'S; longitude de 48°26'W e altitude 786m na cidade de Botucatu, Estado de São Paulo. O presente trabalho teve como objetivo a calibração e estimativa da irradiação solar global diária em Botucatu, SP, utilizando medidas de temperaturas do ar máxima e mínima por meio do programa RadEst3.0. Esse faz a utilização de quatro modelos para tal estimativa que são: Bristow-Campbell (BC); Campbell-Donatelli (CD); Donatelli-Belochi (DB) e Modular DCBB (DCBB). Pelos resultados podemos concluir que: as modificações aplicadas aos modelos de DB e DCBB, contabilizando o efeito sazonal da variação de temperatura, e utilizando uma função trigonométrica específica para regiões tropicais, contribuíram para o alcance dos melhores resultados. Deve-se, no entanto salientar que todos os modelos propostos são adequados para a estimativa da irradiação solar global, e seu uso depende do grau de precisão que se deseja atingir e da disponibilidade de medidas das temperaturas do ar máxima e mínima. Mas, para a obtenção de melhores resultados deve-se realizar a calibração dos modelos para a região em estudo. / For the composition of this paper it was used 10 year database from Rural Engineering Department - Irrigation and Draining Sector of Paulista State University`s Agronomical Science College, Botucatu-SP campus, with the following geographic coordenates: latitude 22°51'S; longitude 48º26'W and altitude 786m in Botucatu City, São Paulo State. This paper focused the daily global solar irradiation estimate in Botucatu, SP, using air temperature (maximum and minimum) by RadEst3.0 program. This program uses four models for to get these estimates: Bristow-Campbell (BC), Campbell-Donatelli (CD), Donatelli-Belochi (DB) and Modular DCBB (DCBB). By results, it was concluded that the changes applied to the DB and DCBB models, in adition to the effect of the temperature variation, and using a specific trigonometric function to tropical regions, contributed to reach better results. However, it ought to be emphasize that all proposed models are appropriated to the global solar irradiation estimate, and its use depends on the level of precision that has to be reached and the availability of the maximum and minimal air temperatures measures. But, to get best results, the models used to the analised region must be calibrated.