RESUMEN

O objetivo deste trabalho foi determinar o tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média decendial de duração diária de brilho solar em 30 locais do Rio Grande do Sul. Com os dados de duração de brilho solar do período de 1960 a 2007, formaram-se 1.080 séries temporais (30 locais x 36 decêndios) de média decendial de duração diária de brilho solar. Testou-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados, de cada série temporal, por meio dos testes de sequência (run test) e de Lilliefors, respectivamente. Para cada decêndio e local, foi determinado o tamanho de amostra por meio de reamostragem bootstrap, com reposição de 3.000 amostras. Vinte e cinco anos de observações são suficientes para a estimação da média decendial de duração diária de brilho solar, com amplitude do intervalo de confiança de bootstrap de 95% igual a 2,00 horas dia-1.

The objective of this research was to determine the sample size (number of years) to estimate the ten-day average of daily sunshine duration in 30 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil. With sunshine data duration of the period from 1960 to 2007, 1,080 time series (30 locations x 36 ten-days) of ten-day of daily sunshine duration average were formed. The aleatory and normality, in each time series, was verified through the run test and Lilliefors test, respectively. For each ten-day and locality, it was determined the sample size using bootstrap resampling with replacement of 3,000 samples. Twenty-five years of data are enough to predict the ten-day average of daily sunshine duration, with amplitude of bootstrap confidence interval of 95%, equal to 2.00 hour day-1.

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O objetivo deste trabalho foi ajustar o modelo harmônico para a estimativa da temperatura do ar média mensal em 37 locais do Estado do Rio Grande do Sul, com os dados do período de 1931 a 2000. Em cada local, os dados de 1931 a 1990 (60 anos) foram utilizados para estimar os coeficientes do modelo harmônico, e os dados de 1991 a 2000 (10 anos), para a validação do modelo. Foram testadas a normalidade e homogeneidade de variâncias, estimadas tendências e incorporadas aos modelos harmônicos construídos com base nas ondas anual e semestral. Coeficientes linear, angular, de correlação linear de Pearson e de determinação, raiz do quadrado médio do erro e índices de WILLMOTT (1981) e de CAMARGO & SENTELHAS (1997) foram utilizados para validação dos modelos. O coeficiente de determinação (R²) do modelo harmônico foi elevado em todos os locais (R²≥0,9867), conferindo confiabilidade nas previsões futuras. O modelo harmônico gerado, para cada um dos 37 locais do Estado do Rio Grande do Sul, é adequado para estimar a temperatura do ar média mensal.

The objective of this research was to adjust the harmonic model for the estimation of average monthly air temperature, in 37 locations of Rio Grande do Sul State, Brazil, with data from the period 1931 to 2000. In each locality, data from 1931 to 1990 (60 years) was used to estimate the coefficients of the harmonic model and from 1991 to 2000 (10 years) to validate the model. It was tested the normality and homogeneity of variance among months, estimated trends and incorporated into the models harmonic based in waves annual and semiannual. The coefficients linear, angular, correlation and determination, the root mean square error and the index of WILLMOTT (1981) and CAMARGO & SENTELHAS (1997) were used to validate the models. The coefficient of determination (R²) of the harmonic model, was high in all sites (R²≥0.9867), giving reliability for future forecasts. The harmonic model generated for each of the 37 location in the the Rio Grande do Sul State, Brazil, is adequate to estimate the average monthly air temperature.

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Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária de 30 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de insolação do período de 1960 a 2007. Em cada uma das 360 séries temporais (12 meses x 30 locais), calcularam-se a média e a variância e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média mensal de insolação diária é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, até 44 anos de observações são necessários para estimar a média mensal de insolação diária, para um erro de estimação igual a ±0,5 horas dia-1, com grau de confiança de 95 por cento.

It was used data from 30 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1960 to 2007, with the objective to determine the sample size (number of years) to estimate the average daily month insolation . The average and variance was calculated for each of the 360 time series (12 months x 30 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly insolation daily in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly insolation daily is dependent on the month and locality. One concluded that 44 years of data are enough to predict the average monthly insolation daily, with an estimation error equal to ±0.5 hours days-1, with a degree confidence of 95 percent.

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Com o objetivo de determinar o tamanho de amostra para a estimação da média de precipitação pluvial mensal de 19 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de precipitação pluvial do período de 1953 a 2007. Em cada uma das 228 séries temporais (12 meses x 19 locais), calcularam-se medidas de tendência central, de variabilidade e de assimetria, e testaram-se a aleatoriedade e a normalidade dos dados. Em seguida, verificou-se a homogeneidade de variâncias entre os meses em cada local e entre os locais em cada mês. Depois, calculou-se o tamanho de amostra em cada mês e local. O tamanho de amostra (número de anos) para a estimação da média de precipitação pluvial mensal é dependente do mês e do local. Para os meses e locais estudados, 51 anos de observações são suficientes para estimar a média de precipitação pluvial mensal, para um erro de estimação igual a 25 por cento da média estimada, com grau de confiança de 95 por cento.

It was used data from 19 locations of the Rio Grande do Sul State, Brazil, collected from 1953 to 2007, with the objective to determine the sample size to estimate the average monthly rainfall. The central tendency, variability and asymmetry was calculated for each of the 228 time series (12 months x 19 locations) and the aleatory and normality data were tested. Then it was verified the homogeneity of variance among months in each locality and among places in each month and it was determined the sample size to estimate the average monthly rainfall in each month and locality. The sample size (number of years) to estimate the average monthly rainfall is dependent on the month and locality. One concluded that 51 years of data are enough to predict the average monthly rainfall, with an estimation error equal to 25 percent of estimated average, with a degree confidence of 95 percent.

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O planejamento de atividades agropecuárias exige que os riscos climáticos, em um determinado local e período do ano, sejam estimados com máxima precisão. Dessa forma, foram utilizados os dados de 15 locais do Estado do Rio Grande do Sul, com o objetivo de estudar a variabilidade temporal e espacial da precisão das estimativas das médias mensais de precipitação pluvial, insolação, radiação solar global e temperaturas mínima, média e máxima. Para isso, calculouseo erro de estimação (semiamplitude do intervalo de confiança) (EE), em percentagem da estimativa da média mensal de precipitação pluvial, insolação, radiação solar global e temperaturas mínima, média e máxima, para cada mês e local, que foi utilizado como medida de precisão. A partir do EE, para cada um dos elementos meteorológicos, agruparam-se os meses e os locais, por meio do método hierárquico de Ward, e calculou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as matrizes de distância euclidiana média padronizada e gráfica a fim de verificar a consistência dos agrupamentos. Conclui-se que a precisão das estimativas, média de meses e locais, entre os elementos meteorológicos, aumenta na seguinte ordem: precipitação pluvial (EE=21,66%), insolação (EE=6,74%), radiação solar global (EE=5,52%) e temperaturas mínima (EE=4,40%), média (EE=2,63%) e máxima (EE=2,27%). Há variabilidade da precisão das estimativas das médias mensais de precipitação pluvial, insolação, radiação solar global e temperaturas mínima, média e máxima, no Estado do Rio Grande do Sul, no tempo (meses) e no espaço (locais). Estimativas com base em 30 anos de observações têm precisão menor nos meses de abril, maio, junho, julho, agosto e setembro, em relação aos demais meses.

Planning agricultural activities requires that climatic risks in each location and time of year are estimated with maximum precision. In this estudy data from15 locations of Rio Grande do Sul, Brazil, were used with the objective ofstuding spatial and temporal variability of the precision estimates average of monthly rainfall, sunshine, solar radiation global and temperatures minimum, mean and maximum. It was estimated the estimation error (half-amplitude of the confidence interval) (EE) in percentage of estimate averagemonthly rainfall, sunshine, solar radiation global and temperatures minimum, mean and maximum for each month and location, which was used as a measure of precision. From the EE, for each meteorological elements, months and locations were clustered by hierarchical method of Ward. The Pearson’s linear correlation coefficient between the arrays of the standardized average euclidian distance and graphics was calculated in order to check the clusters consistency. It was concluded that the precision estimates, average of months and locations, between the meteorological elements, increases inthe following order: rainfall (EE=21.66%), sunshine (EE=6.74%), global solar radiation (EE=5.52%) andtemperatures minimum (EE=4.40%), mean (EE=2.63%) and maximum (EE=2.27%). Results showed that there is variability in precision estimate of monthly average rainfall, sunshine, global solar radiation and minimum, mean and maximum temperatures in Rio Grande do Sul, both in temporal and spatial scale. Estimates based on 30 years data are less precision in April, May, June, July, August and September in relation to the others.

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A partir dos dados referentes à temperatura máxima média decendial (Tx) e à temperatura média decendial (Tm) do ar de 41 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, de 1945 a 1974, este trabalho teve como objetivo verificar se a Tx e a Tm podem ser estimadas em função da altitude, latitude e longitude. Para cada um dos 36 decêndios do ano, realizou-se análise de correlação e estimaram-se os parâmetros do modelo das equações de regressão linear múltipla, considerando Tx e Tm como variável dependente e altitude, latitude e longitude como variáveis independentes. Na validação dos modelos de estimativa da Tx e Tm, usou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson, entre a Tx e a Tm estimada e a Tx e a Tm observada em dez municípios do Estado, com dados da série de observações meteorológicas de 1975 a 2004. A temperatura máxima média decendial e a temperatura média decendial podem ser estimadas por meio da altitude, latitude e longitude, em qualquer local e decêndio, no Estado do Rio Grande do Sul.

The objective of this research was to estimate ten-day maximum (Tx) and mean (Tm) air temperature using altitude and the geographic coordinates latitude and longitude for the Rio Grande do Sul State, Brazil. Normal ten-day maximum and mean air temperature of 41 counties in the State of Rio Grande do Sul, from 1945 to 1974 were used. Correlation analysis and parameters estimate of multiple linear regression equations were performed using Tx and Tm as dependent variable and altitude, latitude and longitude as independent variables, for the 36 ten-day periods of the year. Pearson's linear correlation coefficient between estimated and observed Tx and Tm, calculated for tem counties using data of were used as independent data sets. The ten-day maximum and mean air temperature may be estimated from the altitude and the geographic coordinates latitude and longitude in the State of Rio Grande do Sul.

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Com o objetivo de verificar a variabilidade temporal e espacial do tamanho de amostra da radiação solar global média decendial, de 22 locais do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se séries de dados de radiação solar global do período de 1956 a 2003. Determinou-se o tamanho de amostra da radiação solar global média decendial em cada decêndio e local e agruparam-se os decêndios e os locais pelo método hierárquico 'vizinho mais distante'. Há variabilidade do tamanho de amostra (número de anos) para a estimativa da radiação solar global média decendial no Estado do Rio Grande do Sul no tempo e no espaço. Maior tamanho é necessário nos decêndios dos meses de junho, julho, agosto e setembro em relação aos outros meses. Para os locais e decêndios estudados, 30 anos de observações são suficientes para estimar a média (µ) de radiação solar global média decendial, para um erro de estimação igual a 12.3 por cento, com coeficiente de confiança de 95 por cento.

With the aim of verifying the temporal and spatial variability of the sample size ten-day average of the global solar radiation of 22 locations of Rio Grande do Sul State, Brazil, the global solar radiation data were collected from 1956 to 2003. One determined the sample size in each ten-day and location by clustering it using the complete linkage method. Results show that there is variability in the sample size of the ten-day average global solar radiation in Rio Grande do Sul State both in temporal and spatial scale. Greater sample size is necessary in the ten-day of June, July, August and September in relation to the others. For the studied locations and ten-day, 30 years of data are enough to predict the global solar radiation average (µ), for an error estimation equal to 12.3 percent average interval, with a reliable degree of 95 percent.

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Com o objetivo de verificar a existência de variabilidade temporal e espacial do tamanho de amostra da temperatura mínima do ar média mensal de trinta e sete municípios do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de temperatura mínima do ar do período de 1931 a 2000. Determinou-se o tamanho de amostra da temperatura mínima do ar média mensal em cada mês e município. Realizou-se análise de agrupamento dos meses e dos municípios pelo método hierárquico "vizinho mais distante". Há variabilidade do tamanho de amostra (número de anos) para a estimativa da temperatura mínima do ar média mensal no Estado do Rio Grande do Sul no tempo e no espaço. Maior tamanho de amostra, no Estado do Rio Grande do Sul, é necessário nos meses de maio, junho e julho, com diminuição gradativa em direção a janeiro e dezembro. Há variabilidade do tamanho de amostra entre os municípios do Estado do Rio Grande do Sul.

Asunto(s)

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Com o objetivo de verificar a existência de variabilidade temporal e espacial da probabilidade de ocorrência de temperatura máxima média decendial prejudicial à cultura do feijoeiro (³28°C), em 23 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, utilizaram-se os dados de temperatura máxima do período de 1954 a 2004, obtidos na Fundação Estadual de Pesquisa Agropecuária. Determinou-se a probabilidade de a temperatura máxima média decendial ser igual ou superior a 28°C (PROB), em cada decêndio e município no período de outubro a março. Realizou-se análise de correlação entre as coordenadas geográficas e a PROB em cada decêndio do período de outubro a março e os municípios foram agrupados pelo método hierárquico ævizinho mais distanteÆ. Há variabilidade de ocorrência de temperatura máxima média decendial prejudicial a cultura do feijoeiro no Estado do Rio Grande do Sul no tempo e no espaço. Maior risco de a temperatura máxima média decendial prejudicar à cultura do feijoeiro no Rio Grande do Sul, ocorre no terceiro decêndio do mês de janeiro, com diminuição gradativa em direção ao primeiro decêndio de outubro e ao terceiro de março. Há associação da probabilidade de ocorrência de temperatura máxima média decendial prejudicial à cultura do feijoeiro no Estado do Rio Grande do Sul com as coordenadas geográficas, com maiores riscos em regiões de menor altitude e longitude.

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Estimou-se o consumo relativo de água (razão ETr/ETm) durante o período crítico da cultura do feijoeiro em três épocas de semeadura, para Cruz Alta, Júlio de Castilhos e Passo Fundo, no Rio Grande do Sul, considerando-se duas capacidades de armazenamento de água disponível (CAD) no solo: 50 e 70mm. A evapotranspiração máxima (ETm) foi estimada utilizando-se o coeficiente de cultura (Kc), sendo a evapotranspiração real (ETr), calculada através do balanço hídrico decendial, para o período de 1975/76 a 2000/2001. Considerando-se os valores médios dos períodos, o consumo relativo de água variou de 0,68 na época de semeadura de novembro, para Júlio de Castilhos, com CAD de 50mm, a 0,88 na semeadura de setembro em Passo Fundo, para a CAD de 70mm. Os valores médios obtidos, por local e época de semeadura, encontram-se dentro do valor considerado favorável para a cultura (índice ETr/ETm > 0,60). Os maiores valores do consumo relativo de água foram obtidos na semeadura de setembro, com índices intermediários para a época de outubro. Na semeadura de novembro, foram observados os menores valores, sendo esta, portanto, a época de maior risco. Em eventos de forte estiagem, o consumo relativo de água foi menor do que 0,20, evidenciando situações de alto risco à produção de grãos. Em 20,6 por cento dos casos analisados para a CAD de 50mm, e 18,8 por cento para a CAD de 70mm, o consumo relativo de água classifica-se como de médio ou alto risco para a cultura do feijoeiro (índice ETr/ETm £ 0,60 durante o período crítico). Das localidades estudadas, Cruz Alta foi a que apresentou o maior percentual de risco, enquanto Passo Fundo, apresentou o menor percentual. Para o conjunto dos locais analisados, pode-se esperar redução de rendimento de grãos de feijão por deficiência hídrica, em cerca de duas safras a cada dez, com intensidade variável, dependendo do local, do ano e da época de semeadura.

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Estimou-se o consumo relativo de água (razäo ETr/ETm) para o período crítico da cultura da soja em três épocas de semeadura, para dez localidades do Estado do Rio Grande do Sul. A evapotranspiraçäo máxima (ETm) foi estimada utilizando-se o coeficiente de cultura (Kc) e a evapotranspiraçäo real (ETr), calculada pelo balanço hídrico decendial, para o período de 1975/76 a 2000/2001. Considerando-se os valores médios dos períodos, o consumo relativo de água variou de 0,46 na época de semeadura de outubro, em Rio Grande, a 0,74 na semeadura de dezembro em Veranópolis. Säo Gabriel e Rio Grande foram os locais que apresentaram os menores valores de consumo relativo de água, portanto, com maior risco para a produçäo de gräos. Em anos de forte estiagem, o consumo relativo de água, em algumas situaçöes, foi menor do que 0,20, evidenciando o problema da deficiência hídrica no Estado. Em 46,3 por cento dos casos analisados, o consumo relativo de água classifica-se como de médio ou alto risco para a cultura da soja (índice ETr/ETm < 0,60 durante o período crítico). A localidade de Rio Grande apresentou 63,3 por cento dos casos com índice igual ou menor a 0,60, seguido-se Säo Gabriel com 61,1 por cento, Encruzilhada do Sul com 52,6 por cento e Júlio de Castilhos com 50,8 por cento dos casos. Os locais de menor risco foram Passo Fundo, Veranópolis e Santa Rosa com índices iguais ou menores do que 0,60 ocorrendo em 30,3 por cento, 37,5 por cento e 38 por cento dos casos, respectivamente. A época de semeadura de maior risco por deficiência hídrica para a soja foi a de outubro, enquanto a semeadura de dezembro foi a de menor risco. Para o conjunto dos locais analisados, pode-se esperar reduçäo de rendimento de gräos de soja por deficiência hídrica, em cerca de nove safras a cada vinte, com intensidade variável, dependendo do local, do ano e da época de semeadura