Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-06-01T11:03:19Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2295571 bytes, checksum: 52b6c6ceefc97d942f545ad3fe0061d4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-01T11:03:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2295571 bytes, checksum: 52b6c6ceefc97d942f545ad3fe0061d4 (MD5) Previous issue date: 2016-07-15 / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Em condições térmicas desfavoráveis, as aves necessitam ajustar seus padrões comportamentais e fisiológicos, a fim de realizar o balanço de calor. Elementos climáticos como: temperatura e umidade relativa do ar, vento e radiação solar são fatores preponderantes por afetarem diretamente a capacidade produtiva, reprodutiva e de sobrevivência das codornas. Neste sentido, objetivou-se, a partir desta pesquisa, avaliar a performance de um sistema projetado para o controle dos níveis de velocidade do ar, destinado à utilização em experimentos com aves em câmaras climáticas; e avaliar a influência de duas condições de estresse por calor (seco e úmido), combinadas com dois níveis de velocidade do ar (baixa velocidade – 0 m.s -1 e alta velocidade – 2,3 m.s -1 ), nos aspectos comportamentais de codornas japonesas (Coturnix coturnix japonica) em pré-pico de postura. O presente trabalho foi desenvolvido em câmaras climáticas localizadas no Núcleo de Pesquisa em Ambiência e Engenharia de Sistemas Agroindustriais (AMBIAGRO), pertencente ao setor de Construções Rurais e Ambiência do Departamento de Engenharia Agrícola da Universidade Federal de Viçosa. Os resultados obtidos foram reportados em dois capítulos, sendo o primeiro intitulado: “Sistema para o ajuste da velocidade do ar em estudos com aves, em ambiente controlado” e o segundo: “Influência de duas condições de calor e umidade associadas a dois níveis de velocidade do ar sobre o comportamento, desempenho produtivo e variáveis fisiológicas de codornas japonesas”. Em relação à avaliação do protótipo de controle da velocidade do ar, os resultados foram apresentados com base no mapeamento da distribuição espacial do fluxo do ar em toda a gaiola e na região próxima ao comedouro, demonstrando características de intensidade de fluxo semelhantes para as gaiolas submetidas ao mesmo nível de velocidade. Não houve diferença significativa (P>0,05) na diferença média pareada dos dados aferidos para a porção frontal dos pares de gaiolas com níveis de velocidade similares. Verificou-se correlação significativa (P<0,001) entre os dados de velocidade do ar mensurados nas gaiolas submetidas à mesma velocidade do ar. A partir dos resultados da análise da influência da interação “ambiente térmico versus velocidade do ar” sobre o comportamento, desempenho produtivo e temperatura média superficial das codornas, conclui-se que os padrões comportamentais das aves no que diz respeito ao ato de COMER e FICAR PARADO apresentaram diferenças estatísticas significativas na interação entre os dois fatores (P<0,05). Já para a categoria BEBER, houve diferenças significativas em ambos os fatores, avaliados isoladamente (P<0,05), contudo a interação dos mesmos não foi significativa. O padrão comportamental FICAR ATIVO apresentou diferença estatística somente no fator ambiente térmico (P<0,05), e para o padrão comportamental que representa expressões de conforto, ABRIR ASAS/ ARREPIAR, notou-se que não houve diferença significativa entre os tratamentos (P>0,05). Em relação às variáveis de desempenho produtivo das codornas, não houve influência significativa de fatores principais ou sua interação (P>0,05) sobre o consumo de ração, massa de ovos e conversão alimentar. Por outro lado, os diferentes ambientes térmicos afetaram significativamente o consumo de água (P=0,003). Houve aumento significativo de 29% e 48% no consumo de água das aves expostas ao calor seco e calor úmido, respectivamente, quando comparadas ao ambiente termoneutro. Contudo o fator “velocidade do ar” e a interação entre ambos (ambiente térmico x velocidade do ar) não afetaram este parâmetro (P>0,05). Observou-se ainda que tanto o ambiente térmico quanto a velocidade do ar influenciaram significativamente (P<0,05) na variação da temperatura superficial média (TSM) das codornas, com aumento de aproximadamente 13,5°C na TSM para ambas as condições de estresse por calor, quando comparadas à condição de termoneutralidade; e pela redução de 1,5°C na TSM de aves submetidas a altas velocidades em relação àquelas expostas a baixos valores deste fator. / Under unfavorable thermal conditions, poultry need to adjust their behavioral and physiological patterns in order to maintain a heat balance. Environmental influences such as temperature, relative humidity, wind and radiation are important factors that directly affect the productive capacity, reproduction and survival of quails. This study aimed to evaluate the performance of a system designed for air velocity control, intended for use in experiments with birds in climate chambers; and to evaluate the influence of two conditions of heat stress (dry and wet), combined with two air velocity levels (low speeds - 0 m.s -1 , and high speeds – 2.3 m.s -1 ) on the behavioral aspects of Japanese quail (Coturnix coturnix japonica) in pre-peak of posture. This study was conducted in climatic chambers located in Center for Research in Environment and Agroindustrial Systems Engineering (AMBIAGRO) belonging to the sector of Rural Buildings and Environment of Department of Agricultural Engineering of Federal University of Viçosa. The results were reported in two sections, the first entitled "Variable Velocity System for Evaluating Effects of Air Velocity on Japanese Quail" and second "Influence of two heat and humidity conditions combined with two air velocity levels on behavior, productive performance and physiological variables of Japanese quails. " Regarding the evaluation of the air velocity control prototype, results were presented by mapping the spatial distribution of air flow across the cage and in the region closest to the feeder, showing characteristics similar for flow to the cages subjected to same level of speed. There was no significant difference (P>0.05) in mean paired difference between the measured data for the front portion of the pairs of cages with similar air velocity set points. A significant correlation was found (P<0.001) between measured air velocity data in cages subjected to the same treatment. From the results of the influence of the interaction "thermal environment x air speed" on behavior, production performance and average surface temperature of the quails, it can be concluded that the categories EATING and STOPPED/RESTING show statistically significant differences in the interaction between two factors (P<0.05). As for DRINKING category, there were significant differences in the behavior of birds for the two main factors (thermal environment and air velocity) (P<0.05), but their interaction was not significant. The category ACTIVE was statistically significant for thermal environment (P<0.05) but for OPEN WINGS/BRISTLE there was no significant difference between treatments (P>0.05). Regarding the quails' performance variables, there was no significant influence of main factors and their interaction (P>0.05) on feed intake, egg mass and feed conversion. On the other hand, different thermal environments significantly affected the water intake (P=0.003). There was a significant increase of 29% and 48% in water consumption of poultry exposed to dry heat and moist heat, respectively, when compared to the thermoneutral environment. However, the factor air speed and the interaction between them (thermal environment x speed air) did not affect this parameter (P>0.05). It was also observed that both the thermal environment as the airspeed influenced significantly (P<0.05) in the average surface temperature variation of the quails, an increase of approximately 13.5°C at average surface temperature for both conditions of heat stress when compared to the thermoneutral condition; and a reduction of 1.5°C in the TSM birds subjected to high speeds compared to those exposed to low values of this factor.

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.

A relação entre o microclima e a vegetação tem sido explorada sob os mais variados pontos de vista. Raros são os trabalhos deste tipo, que consideram mais de um tipo de floresta, e em situação natural. Este trabalho avalia de forma detalhada a temperatura do ar, e sua relação com a estrutura da vegetação da maior Unidade de Conservação particular do País, a RPPN SESC Pantanal. Esta Unidade de Conservação se localiza em uma área continental tropical de grande importância para a conservação biológica, o Pantanal de Mato Grosso no centro-oeste do Brasil. Foi mensurada a estrutura de cinco formações florestais (Cambarazal, Mata com Acuri, Mata Densa, Tabocal e Mata Seca) e uma savânica (Campo com Murundus). Com uso de sensores de temperatura acoplados a data loggers e instalados dentro das formações, realizou-se comparações com um campo aberto, que funcionou como controle durante toda a amostragem. Para testar a influência da estrutura da vegetação no microclima, foram realizadas cinco regressões lineares múltiplas, onde a variável dependente era a diferença da temperatura registrada em campo aberto (delta) e de 36 unidades amostrais (6 por formação). Como variáveis preditivas foram empregados dados estruturais levantados nas mesmas. Foram observadas diferenças estruturais significativas entre as seis formações. Através dos dados de vegetação e de temperatura foi possível separar as formações vegetais em três grupos distintos; o das formações semi-abertas (Campo com Murundus, Tabocal e Mata Seca), abertas (campo aberto usado como controle dos dados meteorológicos) e das formações fechadas com coberturas de dosséis densos (Cambarazal, Mata com Acuri e Mata Densa). Foram encontradas diferenças térmicas superiores a 10ºC para todas as formações em relação ao campo aberto (exceto Campo com Murundu). As maiores diferenças foram registradas nos períodos de aquecimento e resfriamento dos dias. A explicação para isto está na grande velocidade de incremento e perda de calor do campo frente às demais formações que apresentaram maior estabilidade térmica. As regressões múltiplas revelaram um poder de explicação entre 43,3 e % e 63,8% e revelaram que o índice de área foliar (LAI) como a variável preditiva mais importantes para variações térmicas. / The relation between microclimate and vegetation has been explored under the most varied points of view. However, studies that consider more than one type of forest are rare, mainly in natural situation. This study evaluates in detail the air temperature and its relation to the vegetation structure of the largest Private Reserve of the Natural Wealth owned by de Social Service of Commerce, the RPPN SESC Pantanal. It is located in a tropical continental area of great importance for biological conservation, the Pantanal of Mato Grosso in mid-west of Brazil. The structure of five types of forest formations (Cambarazal, Mata com Acuri, Mata Densa, Tabocal e Mata Seca) and one savanna (Campo com Murundus) was measured. Temperature sensors coupled to data loggers were installed inside each of the vegetal formations as well as one station at open field to be used as control. To test influence of vegetation structure on microclimate, five multiple linear regressions were performed. The response variable was the temperature difference between recorded in open field and each of the 36 sampling units (6 by formation). Predictive variables were structural data verified at the same places. The difference in vegetation structure between the six types of vegetation was significant. The analysis of vegetation and temperature data allowed to distinguish the vegetal formations in three distinct groups: partialy open (Campo com Murundus, Tabocal e Mata Seca); open areas (open field); closed formations (Cambarazal, Mata com Acuri e Mata Densa). Thermal differences greater than 10°C were found for all vegetal formations when compared to open field (except for Campo com Murundu). The largest differences were recorded during the daily periods of warming (morning) and cooling (afternoon). The reason is the high speed of increment and loss of heat in open field relative to the other formations that showed higher thermal stability. The multiple regressions revealed a power of explanation between 43,3% and 63,8% and revealed the leaf area index (LAI) as the most important predictive variable to the thermal variations.

A relação entre o microclima e a vegetação tem sido explorada sob os mais variados pontos de vista. Raros são os trabalhos deste tipo, que consideram mais de um tipo de floresta, e em situação natural. Este trabalho avalia de forma detalhada a temperatura do ar, e sua relação com a estrutura da vegetação da maior Unidade de Conservação particular do País, a RPPN SESC Pantanal. Esta Unidade de Conservação se localiza em uma área continental tropical de grande importância para a conservação biológica, o Pantanal de Mato Grosso no centro-oeste do Brasil. Foi mensurada a estrutura de cinco formações florestais (Cambarazal, Mata com Acuri, Mata Densa, Tabocal e Mata Seca) e uma savânica (Campo com Murundus). Com uso de sensores de temperatura acoplados a data loggers e instalados dentro das formações, realizou-se comparações com um campo aberto, que funcionou como controle durante toda a amostragem. Para testar a influência da estrutura da vegetação no microclima, foram realizadas cinco regressões lineares múltiplas, onde a variável dependente era a diferença da temperatura registrada em campo aberto (delta) e de 36 unidades amostrais (6 por formação). Como variáveis preditivas foram empregados dados estruturais levantados nas mesmas. Foram observadas diferenças estruturais significativas entre as seis formações. Através dos dados de vegetação e de temperatura foi possível separar as formações vegetais em três grupos distintos; o das formações semi-abertas (Campo com Murundus, Tabocal e Mata Seca), abertas (campo aberto usado como controle dos dados meteorológicos) e das formações fechadas com coberturas de dosséis densos (Cambarazal, Mata com Acuri e Mata Densa). Foram encontradas diferenças térmicas superiores a 10ºC para todas as formações em relação ao campo aberto (exceto Campo com Murundu). As maiores diferenças foram registradas nos períodos de aquecimento e resfriamento dos dias. A explicação para isto está na grande velocidade de incremento e perda de calor do campo frente às demais formações que apresentaram maior estabilidade térmica. As regressões múltiplas revelaram um poder de explicação entre 43,3 e % e 63,8% e revelaram que o índice de área foliar (LAI) como a variável preditiva mais importantes para variações térmicas. / The relation between microclimate and vegetation has been explored under the most varied points of view. However, studies that consider more than one type of forest are rare, mainly in natural situation. This study evaluates in detail the air temperature and its relation to the vegetation structure of the largest Private Reserve of the Natural Wealth owned by de Social Service of Commerce, the RPPN SESC Pantanal. It is located in a tropical continental area of great importance for biological conservation, the Pantanal of Mato Grosso in mid-west of Brazil. The structure of five types of forest formations (Cambarazal, Mata com Acuri, Mata Densa, Tabocal e Mata Seca) and one savanna (Campo com Murundus) was measured. Temperature sensors coupled to data loggers were installed inside each of the vegetal formations as well as one station at open field to be used as control. To test influence of vegetation structure on microclimate, five multiple linear regressions were performed. The response variable was the temperature difference between recorded in open field and each of the 36 sampling units (6 by formation). Predictive variables were structural data verified at the same places. The difference in vegetation structure between the six types of vegetation was significant. The analysis of vegetation and temperature data allowed to distinguish the vegetal formations in three distinct groups: partialy open (Campo com Murundus, Tabocal e Mata Seca); open areas (open field); closed formations (Cambarazal, Mata com Acuri e Mata Densa). Thermal differences greater than 10°C were found for all vegetal formations when compared to open field (except for Campo com Murundu). The largest differences were recorded during the daily periods of warming (morning) and cooling (afternoon). The reason is the high speed of increment and loss of heat in open field relative to the other formations that showed higher thermal stability. The multiple regressions revealed a power of explanation between 43,3% and 63,8% and revealed the leaf area index (LAI) as the most important predictive variable to the thermal variations.

A relação entre o microclima e a vegetação tem sido explorada sob os mais variados pontos de vista. Raros são os trabalhos deste tipo, que consideram mais de um tipo de floresta, e em situação natural. Este trabalho avalia de forma detalhada a temperatura do ar, e sua relação com a estrutura da vegetação da maior Unidade de Conservação particular do País, a RPPN SESC Pantanal. Esta Unidade de Conservação se localiza em uma área continental tropical de grande importância para a conservação biológica, o Pantanal de Mato Grosso no centro-oeste do Brasil. Foi mensurada a estrutura de cinco formações florestais (Cambarazal, Mata com Acuri, Mata Densa, Tabocal e Mata Seca) e uma savânica (Campo com Murundus). Com uso de sensores de temperatura acoplados a data loggers e instalados dentro das formações, realizou-se comparações com um campo aberto, que funcionou como controle durante toda a amostragem. Para testar a influência da estrutura da vegetação no microclima, foram realizadas cinco regressões lineares múltiplas, onde a variável dependente era a diferença da temperatura registrada em campo aberto (delta) e de 36 unidades amostrais (6 por formação). Como variáveis preditivas foram empregados dados estruturais levantados nas mesmas. Foram observadas diferenças estruturais significativas entre as seis formações. Através dos dados de vegetação e de temperatura foi possível separar as formações vegetais em três grupos distintos; o das formações semi-abertas (Campo com Murundus, Tabocal e Mata Seca), abertas (campo aberto usado como controle dos dados meteorológicos) e das formações fechadas com coberturas de dosséis densos (Cambarazal, Mata com Acuri e Mata Densa). Foram encontradas diferenças térmicas superiores a 10ºC para todas as formações em relação ao campo aberto (exceto Campo com Murundu). As maiores diferenças foram registradas nos períodos de aquecimento e resfriamento dos dias. A explicação para isto está na grande velocidade de incremento e perda de calor do campo frente às demais formações que apresentaram maior estabilidade térmica. As regressões múltiplas revelaram um poder de explicação entre 43,3 e % e 63,8% e revelaram que o índice de área foliar (LAI) como a variável preditiva mais importantes para variações térmicas. / The relation between microclimate and vegetation has been explored under the most varied points of view. However, studies that consider more than one type of forest are rare, mainly in natural situation. This study evaluates in detail the air temperature and its relation to the vegetation structure of the largest Private Reserve of the Natural Wealth owned by de Social Service of Commerce, the RPPN SESC Pantanal. It is located in a tropical continental area of great importance for biological conservation, the Pantanal of Mato Grosso in mid-west of Brazil. The structure of five types of forest formations (Cambarazal, Mata com Acuri, Mata Densa, Tabocal e Mata Seca) and one savanna (Campo com Murundus) was measured. Temperature sensors coupled to data loggers were installed inside each of the vegetal formations as well as one station at open field to be used as control. To test influence of vegetation structure on microclimate, five multiple linear regressions were performed. The response variable was the temperature difference between recorded in open field and each of the 36 sampling units (6 by formation). Predictive variables were structural data verified at the same places. The difference in vegetation structure between the six types of vegetation was significant. The analysis of vegetation and temperature data allowed to distinguish the vegetal formations in three distinct groups: partialy open (Campo com Murundus, Tabocal e Mata Seca); open areas (open field); closed formations (Cambarazal, Mata com Acuri e Mata Densa). Thermal differences greater than 10°C were found for all vegetal formations when compared to open field (except for Campo com Murundu). The largest differences were recorded during the daily periods of warming (morning) and cooling (afternoon). The reason is the high speed of increment and loss of heat in open field relative to the other formations that showed higher thermal stability. The multiple regressions revealed a power of explanation between 43,3% and 63,8% and revealed the leaf area index (LAI) as the most important predictive variable to the thermal variations.