Em 2007 o Painel Intergovernamental Sobre Mudanças Climáticas relataram mudanças climáticas nas últimas décadas, principalmente aumento de temperatura. Tal fato tem preocupado cientistas sobre o futuro. Assim, estudos tem sido realizados para avaliar possíveis impactos na agropecuária. As pastagens no Brasil podem ser particularmente afetadas, devido a grande extensão de terras ocupadas, muitas delas em áreas marginais. No estado de São Paulo, estas mudanças poderão ser importantes para a Braquiaria brizantha cv. Marandu, gênero presente em cerca de 7,19 milhões de hectares. Assim, objetivou-se avaliar impactos das mudanças climáticas na produção desta forrageira em São Paulo. As projeções foram realizadas com base nos modelos climáticos regionalizados PRECIS e ETA-CPTEC, considerando os cenários de emissões do IPCC A2 (alta) e B2 (baixa). Os dados do período de 1963 a 2009 de 23 estações meteorológicas foram considerados como o clima atual (CA). Os períodos simulados foram de 2013 a 2040 e de 2043 a 2070. Para associar clima com crescimento de capim-marandu, foi utilizado o modelo empírico de Cruz e colaboradores: TAF=15.34*GDcorrigido (p=0.056, r²=0.95), onde TAF é a taxa diária de acúmulo de forragem; GDcorrigido é o grau-dia, calculado com 17,2°C de temperatura-base e corrigido por um fator de penalização hídrico (obtido pela relação armazenamento de água atual/máximo do solo, considerando três capacidades: 40, 60 e 100 mm). Interpolação espacial foi realizada usando os métodos do vizinho natural e krigagem, com auxílio do software ArcGis 10.1. Análises regionais foram realizadas com base no censo LUPA. Em geral, as projeções mostraram aumento futuro na produção potencial. Considerando o CA, o acúmulo anual de forragem médio (AAF) foi 18,4; 19,6 e 21,0 Mg MS/ha/ano em solos com capacidade de 40, 60 e 100 mm, respectivamente. Nesta mesma ordem, foram simuladas AAF de 26,3; 27,9 e 29,8 para o PRECIS (aumento médio de 42%) e 25,0; 26,6 e 28,7 Mg MS/ha/ano para o ETA-CPTEC (aumento médio de 36%), em cenário A2 para 2043-2070. Outras projeções indicam aumentos intermediários. Apesar do aumento anual, a variação irá aumentar entre estações e entre anos. O aumento absoluto será maior na estação chuvosa, tornando a estacionalidade de produção mais marcante. Tal resultado é mais evidente nas simulações com o modelo ETA-CPTEC e para solos com menor capacidade (40 mm). Nestes solos, a TAF mínima e máxima (kg MS/ha/dia) foram, respectivamente, 15,4 (inverno) e 94,6 (verão) para o CA; 22,9 (inverno) e 125,1 (verão) para o PRECIS e 18,2 (inverno) e 125,9 (verão) para o ETA-CPTEC, em cenário A2 para 2043-2070. Os resultados variaram muito entre regiões, especialmente para cenários do ETA-CPTEC (extremos variaram de <+10% até >+60%). Regiões mais quentes (oeste do estado, em geral) tem maior potencial de produção, porém terão menor incremento relativo no futuro. Os resultados são devidos ao aumento de temperatura em geral e redução da disponibilidade hídrica, principalmente na primavera, devido a maior evapotranspiração e não necessariamente à redução da precipitação. Estratégias para mitigação e adaptação foram sugeridas, principalmente relacionadas ao manejo da pastagem e dos animais para redução dos efeitos da menor disponibilidade hídrica, redução das emissões de gases de efeito estufa e uso da forragem excedente de verão. / In 2007 the Intergovernmental Panel on Climate Change presented data showing climate changes in last decades, mainly temperature increase. This change has worried scientists about the future. Therefore, studies have been made to evaluate possible impacts of future climate changes on agricultural production. The pastures in Brazil can be especially affected, because they occupy large areas, many of them on marginal land. In São Paulo state these changes can be important for palisadegrass (Brachiaria brizantha cv. Marandu), present in 7.19 million ha. Therefore, this research evaluated the impacts of climate change on palisadegrass yield in São Paulo state. Projections were created based on downscaled outputs of two general circulation models (PRECIS and ETA-CPTEC) considering the IPCC SRES scenarios A2 (high) and B2 (low). The data obtained from 23 weather stations from 1963 to 2009 was considered as current climate (base line) and future scenarios were determined from 2013 to 2040 and from 2043 to 2070. To associate the climate with palisadegrass growth, the following empirical model was used: DMAR=15.34*DDadjusted (p=0.056, r²=0.95), extracted from research conducted in São Carlos-SP-Brazil, where DMAR is dry matter accumulation rate; DDadjusted is degree days, calculated with 17.2°C of base temperature and adjusted by one drought attenuation factor (obtained by the ratio actual/maximum soil water storage, considering three soils capacities: 40, 60 and 100 mm). Spatial interpolation was carried out using natural neighbor and kriging methods, with ArcGis 10.1 software tools. Regional analyses were realized based on the LUPA/SP census. In general, the projections showed increase on future yield potential. On soils with 40, 60 and 100 mm of storage capacity, the average annual accumulation (AAA) was, respectively, 18.4, 19.6 and 21.0 using base line data, 26.3, 27.9 and 29.8 using PRECIS output (increase about 42%) and 25.0, 26.6 and 28.7 Mg DM/ha/ano using ETA-CPTEC output (increase about 36%), considering A2 scenario in period of 2043 to 2070. The other projections show intermediate increases. Despite annual yield increase, the variation between seasons (seasonality) and years will increase. The increase in DMAR will be higher in rainy than dry season, especially in soils with low water storage capacity (40 mm) (mainly evidenced by ETA-CPTEC scenarios). For these soils, minimum and maximum DMAR (kg DM/ha/day) was respectively 15.4 (winter) and 94.6 (summer) considering base line, 22.9 (winter) and 125.1 (summer) considering PRECIS model and 18.2 (winter) and 125.9 (summer) considering ETA model, both in A2 for 2043 to 2070 scenario. The results varied a lot between regions, especially in ETA-CPTEC scenarios (extremes ranged from <+10% to >+60%). Warmer regions (west region, in general) showed higher production potential, but they will have lower relative increase in the future. These results are due to increase in temperature in all long year and decrease in water availability in winter and spring, due to higher evapotranspiration and not necessarily decrease in rain. Strategies for mitigation and adaptation were suggested, including mainly pasture and animal management to reduce effects of lower water availability, reduce greenhouse gases emissions and use of summer forage surplus.

Orientadora: Profa. Dra. Andrea de Oliveira Cardoso / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental, 2016. / Devido à importância do conhecimento das variações da vazão de rios para o planejamento dos usos múltiplos da água, este mestrado objetiva explorar as influências remotas do clima, via padrões de variabilidades climáticas, e regionais, via precipitação e vazão em bacias de contribuição. Para tanto, foram desenvolvidos modelos empíricos de previsão de vazões mensais na parte baixa da Bacia Hidrográfica do Rio Paraná (BHRP), mais especificamente onde está localizada a Usina Hidrelétrica (UHE) de Itaipu. Visando garantir séries históricas longas e completas, necessárias para construção de modelos empíricos, os dados de precipitação foram tratados de forma a identificar dados duvidosos e preencher dados faltantes. Além disso, os dados de precipitação foram interpolados, pelo método de Krigagem ordinária, e posteriormente, regionalizados, através de Análise de Cluster, visando diminuir o número de séries inseridas no modelo, mantendo regiões com padrões distintos. O modelo empírico utilizado foi o de Regressão Linear Múltipla, sendo aplicado para estimativas de vazão em Itaipu com defasagens variando de 1 a 4 meses, considerando todos os meses consecutivos (modelo geral). Também foram desenvolvidos modelos mensais, para cada mês do ano, separadamente, com defasagens variando de 1 a 12 meses. Para o desenvolvimento dos modelos, considerou-se o período de 1980 a 2000 para calibração e o período de 2001 a 2010, para validação. Estes modelos foram testados com diferentes grupos de preditores, tais como: índices climáticos; precipitação em regiões pluviométricas homogêneas; vazão em pontos a montante e na UHE Itaipu; e o conjunto de todos os preditores anteriores. Por meio do método stepwise foram selecionados os preditores mais significativos, sendo destacados os seguintes preditores: índices do El Niño Oscilação Sul e de anomalias de temperatura da superfície do mar no Atlântico Tropical Sul; precipitação em regiões ao sul da BHRP; e a própria vazão em Itaipu defasada. Os modelos foram validados, indicando de um modo geral maior desempenho nas defasagens mais curtas, quando considerados os preditores de vazão e precipitação, sendo que para os meses de janeiro, julho e agosto, a precipitação tem maior contribuição. Nas defasagens mais longas, verificou-se que o melhor desempenho, ocorre para o modelo considerando somente os índices climáticos, mas na maioria dos casos os extremos não são bem capturados, exceto nos meses de abril, junho e julho. Portanto, os resultados deste estudo demonstram a importância de serem consideradas as influências remotas do clima nas estimativas de vazão, principalmente para previsões de mais longo prazo. / Given the importance of knowledge of river flow variations to the planning of multiple uses of water, this objective masters explore the remote climate influences, though patterns of climate variability, and regional, though precipitation and flow in contribution of basins. Therefore, were developed empirical models of monthly streamflow in the lower of basin the Parana River (BHRP) at the site Itaipu Dam. In order to ensure long and complete historical series, necessary for building empirical models, the rainfall data were analyzed in order to identify unreliable data and fill out incomplete sets. Furthermore, the precipitation data were interpolated by the method kriging ordinary and subsequently regionalized through the cluster analysis, in order to reduce the number of inserted in series model, keeping regions with different patterns. The empirical model used was of multiple linear regression to estimate streamflow in Itaipu with period lagged by 1 to 4 months considering all consecutive months (general model). Also monthly models were developed for each month of the year, separately, with period lagged by 1 to 12 months. For the development of the models, it was considered the period from 1980-2000 for calibration and the period from 2001-2010, for validation. These models were tested with different groups of predictors as: I) only the lagged climate indices; II) only precipitation in homogeneous rainfall regions; III) only flow at upstream points and even the streamflow of Itaipu; IV) and the set of predictors cited I, II and III. Through stepwise method the most significant predictors were selected, being highlighted the best predictors: the contents of the El Niño Southern Oscillation and temperature anomalies of the sea surface in the tropical South Atlantic; rainfall in areas south of BHRP; and proper streamflow lagged in Itaipu. The models were validated, indicating generally higher performance in shorter lags, when considered predictors of flow and precipitation, except for the months of january, july and august, where precipitation has greater contribution. In the longer lags, it was found that the best performance is for the model considering only the climate indices, but in most extreme cases is not captured, except in april, june and july. Therefore, the results of this study demonstrate the importance of considering the remote climate influences on flow estimates, especially longer-term forecasts.

Em 2007 o Painel Intergovernamental Sobre Mudanças Climáticas relataram mudanças climáticas nas últimas décadas, principalmente aumento de temperatura. Tal fato tem preocupado cientistas sobre o futuro. Assim, estudos tem sido realizados para avaliar possíveis impactos na agropecuária. As pastagens no Brasil podem ser particularmente afetadas, devido a grande extensão de terras ocupadas, muitas delas em áreas marginais. No estado de São Paulo, estas mudanças poderão ser importantes para a Braquiaria brizantha cv. Marandu, gênero presente em cerca de 7,19 milhões de hectares. Assim, objetivou-se avaliar impactos das mudanças climáticas na produção desta forrageira em São Paulo. As projeções foram realizadas com base nos modelos climáticos regionalizados PRECIS e ETA-CPTEC, considerando os cenários de emissões do IPCC A2 (alta) e B2 (baixa). Os dados do período de 1963 a 2009 de 23 estações meteorológicas foram considerados como o clima atual (CA). Os períodos simulados foram de 2013 a 2040 e de 2043 a 2070. Para associar clima com crescimento de capim-marandu, foi utilizado o modelo empírico de Cruz e colaboradores: TAF=15.34*GDcorrigido (p=0.056, r²=0.95), onde TAF é a taxa diária de acúmulo de forragem; GDcorrigido é o grau-dia, calculado com 17,2°C de temperatura-base e corrigido por um fator de penalização hídrico (obtido pela relação armazenamento de água atual/máximo do solo, considerando três capacidades: 40, 60 e 100 mm). Interpolação espacial foi realizada usando os métodos do vizinho natural e krigagem, com auxílio do software ArcGis 10.1. Análises regionais foram realizadas com base no censo LUPA. Em geral, as projeções mostraram aumento futuro na produção potencial. Considerando o CA, o acúmulo anual de forragem médio (AAF) foi 18,4; 19,6 e 21,0 Mg MS/ha/ano em solos com capacidade de 40, 60 e 100 mm, respectivamente. Nesta mesma ordem, foram simuladas AAF de 26,3; 27,9 e 29,8 para o PRECIS (aumento médio de 42%) e 25,0; 26,6 e 28,7 Mg MS/ha/ano para o ETA-CPTEC (aumento médio de 36%), em cenário A2 para 2043-2070. Outras projeções indicam aumentos intermediários. Apesar do aumento anual, a variação irá aumentar entre estações e entre anos. O aumento absoluto será maior na estação chuvosa, tornando a estacionalidade de produção mais marcante. Tal resultado é mais evidente nas simulações com o modelo ETA-CPTEC e para solos com menor capacidade (40 mm). Nestes solos, a TAF mínima e máxima (kg MS/ha/dia) foram, respectivamente, 15,4 (inverno) e 94,6 (verão) para o CA; 22,9 (inverno) e 125,1 (verão) para o PRECIS e 18,2 (inverno) e 125,9 (verão) para o ETA-CPTEC, em cenário A2 para 2043-2070. Os resultados variaram muito entre regiões, especialmente para cenários do ETA-CPTEC (extremos variaram de <+10% até >+60%). Regiões mais quentes (oeste do estado, em geral) tem maior potencial de produção, porém terão menor incremento relativo no futuro. Os resultados são devidos ao aumento de temperatura em geral e redução da disponibilidade hídrica, principalmente na primavera, devido a maior evapotranspiração e não necessariamente à redução da precipitação. Estratégias para mitigação e adaptação foram sugeridas, principalmente relacionadas ao manejo da pastagem e dos animais para redução dos efeitos da menor disponibilidade hídrica, redução das emissões de gases de efeito estufa e uso da forragem excedente de verão. / In 2007 the Intergovernmental Panel on Climate Change presented data showing climate changes in last decades, mainly temperature increase. This change has worried scientists about the future. Therefore, studies have been made to evaluate possible impacts of future climate changes on agricultural production. The pastures in Brazil can be especially affected, because they occupy large areas, many of them on marginal land. In São Paulo state these changes can be important for palisadegrass (Brachiaria brizantha cv. Marandu), present in 7.19 million ha. Therefore, this research evaluated the impacts of climate change on palisadegrass yield in São Paulo state. Projections were created based on downscaled outputs of two general circulation models (PRECIS and ETA-CPTEC) considering the IPCC SRES scenarios A2 (high) and B2 (low). The data obtained from 23 weather stations from 1963 to 2009 was considered as current climate (base line) and future scenarios were determined from 2013 to 2040 and from 2043 to 2070. To associate the climate with palisadegrass growth, the following empirical model was used: DMAR=15.34*DDadjusted (p=0.056, r²=0.95), extracted from research conducted in São Carlos-SP-Brazil, where DMAR is dry matter accumulation rate; DDadjusted is degree days, calculated with 17.2°C of base temperature and adjusted by one drought attenuation factor (obtained by the ratio actual/maximum soil water storage, considering three soils capacities: 40, 60 and 100 mm). Spatial interpolation was carried out using natural neighbor and kriging methods, with ArcGis 10.1 software tools. Regional analyses were realized based on the LUPA/SP census. In general, the projections showed increase on future yield potential. On soils with 40, 60 and 100 mm of storage capacity, the average annual accumulation (AAA) was, respectively, 18.4, 19.6 and 21.0 using base line data, 26.3, 27.9 and 29.8 using PRECIS output (increase about 42%) and 25.0, 26.6 and 28.7 Mg DM/ha/ano using ETA-CPTEC output (increase about 36%), considering A2 scenario in period of 2043 to 2070. The other projections show intermediate increases. Despite annual yield increase, the variation between seasons (seasonality) and years will increase. The increase in DMAR will be higher in rainy than dry season, especially in soils with low water storage capacity (40 mm) (mainly evidenced by ETA-CPTEC scenarios). For these soils, minimum and maximum DMAR (kg DM/ha/day) was respectively 15.4 (winter) and 94.6 (summer) considering base line, 22.9 (winter) and 125.1 (summer) considering PRECIS model and 18.2 (winter) and 125.9 (summer) considering ETA model, both in A2 for 2043 to 2070 scenario. The results varied a lot between regions, especially in ETA-CPTEC scenarios (extremes ranged from <+10% to >+60%). Warmer regions (west region, in general) showed higher production potential, but they will have lower relative increase in the future. These results are due to increase in temperature in all long year and decrease in water availability in winter and spring, due to higher evapotranspiration and not necessarily decrease in rain. Strategies for mitigation and adaptation were suggested, including mainly pasture and animal management to reduce effects of lower water availability, reduce greenhouse gases emissions and use of summer forage surplus.

The study of solar radiation is a key process for the exploitation of solar energy systems. In most cases, however, the availability of information is insufficient and not up-to-date. In addition, the interpolation of ground-level measurement stations data does not allow the observation of microclimatic aspects of solar radiation (Zelenka at al., 1999). Therefore, a statistical model and NOAA-AVHRR satellite images were selected for the determination of solar radiation maps for the entire Iberian Peninsula. The statistical methodology based on Diabate et al. (1989) and Flores (2002) assures the accuracy of the process and the NOAA-AVHRR images provide a fine high resolution of 1 km2, which is needed because of the complexity of the area of study. The period of study covers five years (1998-2002), which assures the study of the year-on-year variation of solar radiation. The statistical model was calibrated with data from 21 ground-level measurement stations all around the Iberian Peninsula. These data were filtered with the aim of eliminating all erroneous registers, which a crucial subject in the method. The satellite images were geometrically calibrated and corrected. Furthermore, a methodology for the detection of clouds was applied in order to obtain the surface albedo (Laine et al., 1999). The evaluation of results, with 7 independient ground-level measurement stations, leads to a MBE of &#8722;3.8% and a RMSE of 24.4% for the daily data and a MBE of &#8722;1.1% and a RMSE of 15.9% for the hourly data. Maps of hourly and daily solar radiation for the years of study and the average tendency were determined. The Iberian Peninsula receives a mínimum of 4.2 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1 and a maximum of 26 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1 of dailly solar radiation, whith a mean of 15.1 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1. The year-to-year variability of solar radiation ranges between 14.9 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1 for year 2002 to 17.3 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1 for year 2000. The results clearly show the usefulness of this work when obtaining solar radiation maps with a high temporal (hourly and daily maps) and spatial resolution (1 km2). / El estudio de la radiación solar es un proceso clave para el aprovechamiento de la energía solar. En la mayoría de los casos, sin embargo, la disponibilidad de información es insuficiente y desactualizada. Adicionalmente, la interpolación de superficie obtenida a partir de estaciones de medición en superficie no permite la observación de los aspectos microclimáticos de la radiación solar (Zelenka et al., 1999). Por esto, se ha elegido un modelo estadístico e imágenes del satélite NOAA-AVHRR para la determinación de mapas de radiación solar para toda la Península Ibérica. El método estadístico basado en Diabaté et al. (1989) y Flores (2002) asegura la exactitud del proceso y las imágenes NOAA-AVHRR una alta resolución espacial del orden de 1 km2, lo cual es necesario dada la complejidad del área de estudio. El período de estudio es de 5 años (1998-2002), lo que permite estudiar la variación interanual de la radiación solar. El modelo estadístico fue calibrado con 21 estaciones de medición en superficie distribuidas en toda la superficie de España. Los datos de las estaciones de medición son acuciosamente filtrados con el propósito de eliminar todos los registros erróneos, aspecto crucial del método. Las imágenes son calibradas y corregidas geométricamente, además se les realiza un proceso de detección de nubes con el fin de obtener el albedo superficial (Laine et al., 1999). La evaluación de los resultados, con datos de 7 estaciones de medición en superficie independientes, permite obtener un MBE de &#8722;3.8% y un RMSE de 24.2% para los dato diarios y un MBE de &#8722;1.1% y un RMSE de 15.9% para los datos horarios. Se obtienen mapas de radiación solar horarios puntuales y diarios para todos los años del período de estudio, además se determina la tendencia media de los mismos. Los resultados muestran que la Península Ibérica recibe un mínimo de 4.2 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1 y un máximo de 26 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1, con una radiación solar media de 15.1 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1. La variabilidad interanual de la radiación solar queda expresada con valores que van desde 14.9 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1 para el año 2002 hasta 17.3 MJ&#61472;m&#8722;2 d&#8722;1 para el año 2000. Los resultados demuestran claramente la utilidad del trabajo en la obtención de mapas de radiación solar horarios y diarios con una alta resolución espacial (1 km2).