Submitted by Gabriela Lopes (gmachadolopesufpel@gmail.com) on 2017-03-07T18:19:40Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) UFPel_Dissertacao Final_Marcelo.pdf: 2317384 bytes, checksum: 47ab82c7b9ffa8ffbeb06aa86cb59b31 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2017-03-10T19:37:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 UFPel_Dissertacao Final_Marcelo.pdf: 2317384 bytes, checksum: 47ab82c7b9ffa8ffbeb06aa86cb59b31 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-10T19:37:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 UFPel_Dissertacao Final_Marcelo.pdf: 2317384 bytes, checksum: 47ab82c7b9ffa8ffbeb06aa86cb59b31 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2015-07-20 / Dada a importância da soja para a economia brasileira e do Rio Grande do Sul (RS) e a consequente necessidade de monitorar a safra agrícola, este trabalho tem por objetivo comparar os dados de variáveis meteorológicas geradas pelo modelo regional de previsão de tempo ETA e pelo sistema Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) em relação aos dados observados por estações meteorológicas convencionais no que tange a sua utilização em modelos agronômicos de monitoramento e estimativa da produtividade agrícola da soja no RS. Utilizaram-se dados observados compondo as variáveis precipitação pluvial, temperatura média do ar, radiação solar incidente, umidade relativa média do ar, e velocidade média do vento a 2 m, observados por estações meteorológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) os quais foram usados como referência para comparação com aqueles estimados pelo sistema TRMM (precipitação pluvial) e pelo modelo ETA (demais variáveis). Foram utilizadas três safras agrícolas (2006/07 a 2008/09) para comparação e geração de modelos de ajuste e as três safras subsequentes (2009/10 a 2011/12) para a validação. Para os dados de precipitação pluvial observaram-se altos coeficientes de correlação (r) entre os dados de precipitação pluvial do TRMM e do INMET para a maioria das safras, sendo que a precisão da estimativa foi pouco alterada por ocasião do ajuste dos dados pelo modelo matemático. Para as variáveis meteorológicas temperatura média do ar, radiação solar incidente e umidade relativa média do ar, observou-se, em geral, média correlação entre os dados estimados pelo modelo ETA e os observados pelo INMET. Além disso, a maioria dos dados melhorou substancialmente por ocasião da aplicação dos modelos matemáticos gerados. No que tange à variável média velocidade do vento a 2 m, as correlações entre os dados estimados pelo ETA e os observados pelas estações meteorológicas do INMET foram muito baixas. / Due to the importance of soybean crop for the Brazilian economy as well as for the Rio Grande do Sul State (RS) and the consequent need to monitor the crop yield conditions, this study aims to compare meteorological data generated by the regional weather forecast model ETA and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) system versus observed data by conventional weather stations regarding their use in agronomic models in order to monitor and estimate soybean crop yield in RS. It was used original or derived data from rainfall, average air temperature, downward short wave radiation, average relative air humidity, and 2-m average wind speed observed by weather stations from INMET as reference data to compared with those estimated by the TRMM system (rainfall) and the ETA model (for other variables). It was used three crop years (2006/07 to 2008/09) for comparison and generation of the adjustment models and the three subsequent crop years (2009/10 to 2010/11) for validation. Results showed high correlation (r) between rainfall data retrieved from TRMM and INMET for most crop years and the estimate accuracy was low altered after the adjustment by the mathematical model. In general, for average air temperature, downward short wave radiation, and average relative air humidity, results showed moderate correlation between ETA and INMET data. Moreover, the majority of the ETA data was improved when the mathematical models were applied. For 2-m average wind speed, results showed very low correlation between ETA and INMET data.