RESUMO

Brazil requires a fully representative weather network station; it is common to use data observed in locations distant from the region of interest. However, few studies have evaluated the efficiency and precision associated with the use of climate data, either estimated or interpolated, from stations far from the agricultural area of interest. Hence, this study aimed to demonstrate the impacts of spatial variability of the main meteorological elements on the regional estimate of soybean productivity. Regression analysis was used to compare data recorded at three weather stations located throughout Londrina, PR, Brazil. The water balance of the soybean crop was calculated at 10-day periods and grain productivity losses estimated using the Agro-Ecological Zones (AEZ) methodology. Temperatures at the three locations were similar, while the relative air humidity, and particularly, the rainfall data, were less correlated. A high degree of caution is recommended in the use and choice of a single weather station to represent a municipality or region, particularly in countries, such as Brazil, with multiple regions of agricultural and environmental importance. Models and crop season estimates that do not consider such a recommendation are vulnerable to errors in their forecasts. The volumetric and temporal variability in the spatial rainfall distribution resulted in soybean yield discrepancies, estimated at themunicipal level. The consistency of the data series, the location of weather stations and their distance tothe location of interest determine the ability of crop models to accurately estimate soybean production based on meteorological data, particularly the rainfall data. This study contributes to future regional research using climate data, and highlights the importance of a weather station network throughout Brazil, demonstrating the urgent need to increase the number of weather stations, particularly for recording rainfall data.

O Brasil ainda não possui uma rede de estações meteorológicas suficientemente representativas, sendo comum a utilização de dados observados em locais distantes da região de interesse. Contudo, são escassos estudos que avaliem a eficácia e precisão da utilização de dados climáticos estimados ou interpolados a partir de estações distantes da área agrícola de interesse. Assim, este estudo teve como objetivo demonstrar os impactos da variabilidade espacial dos principais elementos meteorológicos sobre a estimativa regional da produtividade de grãos de soja. Utilizaram-se dados observados em três estações meteorológicas em diferentes locais de Londrina, comparados por meio de análise de regressão. Calculou-se o balanço hídrico decendial para soja e estimaram-se as perdas de produtividade de grãos pelo método Zona Agroecológica. As temperaturas nos diferentes locais apresentaram semelhanças, enquanto a umidade relativa do ar e, principalmente, precipitação pluvial foram mais discrepantes. Recomenda-se muita cautela no uso e na escolha de uma única estação meteorológica para representar um município ou região, como acontece em várias regiões de importância agrícola e ambiental no Brasil. Modelos e resultados de estimativas de safras que não consideram tal recomendação estão vulneráveis a erros em suas previsões. A variabilidade volumétrica e temporal na distribuição espacial das precipitações pluviais provocaram diferentes estimativas de produtividade de soja em escala municipal.A consistência da série de dados, a localização das estações meteorológicas e a distância destas aoponto de interesse são fatores determinantes da precisão em modelos para estimativas da produtividadede grãos de soja com base em dados meteorológicos, com destaque para a precipitação pluvial. Esteestudo contribui para futuras pesquisas regionais que utilizem dados climáticos, além de evidenciar a importância da rede de estações meteorológicas em todo Brasil, demonstrando a necessidade...

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Brazil requires a fully representative weather network station; it is common to use data observed in locations distant from the region of interest. However, few studies have evaluated the efficiency and precision associated with the use of climate data, either estimated or interpolated, from stations far from the agricultural area of interest. Hence, this study aimed to demonstrate the impacts of spatial variability of the main meteorological elements on the regional estimate of soybean productivity. Regression analysis was used to compare data recorded at three weather stations located throughout Londrina, PR, Brazil. The water balance of the soybean crop was calculated at 10-day periods and grain productivity losses estimated using the Agro-Ecological Zones (AEZ) methodology. Temperatures at the three locations were similar, while the relative air humidity, and particularly, the rainfall data, were less correlated. A high degree of caution is recommended in the use and choice of a single weather station to represent a municipality or region, particularly in countries, such as Brazil, with multiple regions of agricultural and environmental importance. Models and crop season estimates that do not consider such a recommendation are vulnerable to errors in their forecasts. The volumetric and temporal variability in the spatial rainfall distribution resulted in soybean yield discrepancies, estimated at themunicipal level. The consistency of the data series, the location of weather stations and their distance tothe location of interest determine the ability of crop models to accurately estimate soybean production based on meteorological data, particularly the rainfall data. This study contributes to future regional research using climate data, and highlights the importance of a weather station network throughout Brazil, demonstrating the urgent need to increase the number of weather stations, particularly for recording rainfall data.(AU)

O Brasil ainda não possui uma rede de estações meteorológicas suficientemente representativas, sendo comum a utilização de dados observados em locais distantes da região de interesse. Contudo, são escassos estudos que avaliem a eficácia e precisão da utilização de dados climáticos estimados ou interpolados a partir de estações distantes da área agrícola de interesse. Assim, este estudo teve como objetivo demonstrar os impactos da variabilidade espacial dos principais elementos meteorológicos sobre a estimativa regional da produtividade de grãos de soja. Utilizaram-se dados observados em três estações meteorológicas em diferentes locais de Londrina, comparados por meio de análise de regressão. Calculou-se o balanço hídrico decendial para soja e estimaram-se as perdas de produtividade de grãos pelo método Zona Agroecológica. As temperaturas nos diferentes locais apresentaram semelhanças, enquanto a umidade relativa do ar e, principalmente, precipitação pluvial foram mais discrepantes. Recomenda-se muita cautela no uso e na escolha de uma única estação meteorológica para representar um município ou região, como acontece em várias regiões de importância agrícola e ambiental no Brasil. Modelos e resultados de estimativas de safras que não consideram tal recomendação estão vulneráveis a erros em suas previsões. A variabilidade volumétrica e temporal na distribuição espacial das precipitações pluviais provocaram diferentes estimativas de produtividade de soja em escala municipal.A consistência da série de dados, a localização das estações meteorológicas e a distância destas aoponto de interesse são fatores determinantes da precisão em modelos para estimativas da produtividadede grãos de soja com base em dados meteorológicos, com destaque para a precipitação pluvial. Esteestudo contribui para futuras pesquisas regionais que utilizem dados climáticos, além de evidenciar a importância da rede de estações meteorológicas em todo Brasil, demonstrando a necessidade...(AU)

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RESUMO Diversos estudos têm demonstrado que o aumento da temperatura média do planeta causa uma intensificação do ciclo hidrológico, o que poderá ocasionar mudanças nos regimes das chuvas, como o aumento da ocorrência de eventos hidrológicos extremos, alterando fortemente a disponibilidade hídrica de uma região e a qualidade de vida da população. A análise da tendência de séries históricas de precipitação pluviométrica é uma das maneiras de se inferir a ocorrência de mudança climática local. Nesse contexto, este trabalho objetiva a estimativa da tendência dos índices de detecção de mudanças climáticas elaborados pela Organização Meteorológica Mundial (OMM), referentes à precipitação pluvial diária, utilizando o software RClimDex, e a avaliação dessas tendências nas bacias hidrográficas do estado de Pernambuco. Para isso, foram utilizados 75 postos pluviométricos distribuídos de forma uniforme pelo estado com séries históricas variando de 1962 a 2011, com cerca de 50 anos de dados. Foram observadas tendências em vários índices de detecção de mudanças climáticas nas bacias dos rios Goiana, Capibaribe, Ipojuca, Sirinhaém, Una, Mundaú, Ipanema, Moxotó, Terra Nova, Brígida, Garças e Pontal. Concluiu-se que existem evidências de mudanças no clima de algumas bacias hidrográficas principais, diagnosticando indícios de aceleração no processo de aridez das bacias dos rios Ipanema, Brígida e Garças, e tendência de aumento dos eventos extremos máximos de precipitação para as bacias dos rios Mundaú, Sirinhaém e Garças.

ABSTRACT Several studies have shown that the increasing of planet’s average temperature causes an intensification of the hydrological cycle, which may lead to changes in rainfall regimes, such as increasing of the occurrence of extreme hydrological events, modifying the water availability of a region and the quality of life of its population. The trend analysis of time series of rainfall is one of the ways to determine the occurrence of local climate changes. In this context, this work aims to estimate the trend in rates of climate change detection, referring to daily rainfall, defined by World Meteorological Organization (WMO), using the software RClimDex, and to evaluate the implications of these trends in river basins of the state of Pernambuco. For this, 75 rain gauge stations uniformly distributed along the state, varying from 1962 to 2011, with about 50 years of data, were used. Several trends in detection rates of climate change in the basins of Goiana, Capibaribe, Ipojuca, Sirinhaém, Una, Mundaú, Ipanema, Moxotó, Terra Nova, Brígida, Garças e Pontal were observed. It was concluded that there is evidence of climate variability for some of its major river basins: it was verified evidence of acceleration in the process of dryness of the river basins of Ipanema, Brígida and Garças, and it was observed a higher tendency of occurrence of extreme rainfall events for the basins of Mundaú, Sirinhaém and Garças.

RESUMO

O objetivo deste trabalho foi associar a variabilidade interanual da evaporação do tanque Classe A e da umidade relativa do ar com o fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS) em Santa Maria, RS. Foram utilizados os dados diários de evaporação do tanque Classe A (ECA, mm dia-1) e umidade relativa média diária do ar (UR, por cento) medidos em Santa Maria, RS. A ECA foi medida de 1973 a 2006 e a UR de 1969 a 2006. Os anos foram classificados em El Niño (EN), La Niña (LN) e Neutros (N), considerando o período de 01/07 de um ano até 30/06 do ano seguinte. Os resultados mostraram que a ECA é menor nos anos de EN e maior nos anos de LN. Já a UR foi maior em anos de EN e menor em anos de LN. O efeito do fenômeno ENOS sobre a ECA é maior nos meses de novembro, dezembro, janeiro e maio, enquanto que sobre a UR os meses de maior influência do ENOS são outubro, novembro, dezembro e maio.(AU)

The objective of this study was to associate the interannual variability of Pan evaporation and air relative humidity with the El Niño Southern Oscilation (ENSO) phenomenon in Santa Maria, RS, Brazil. Daily data records of Pan evaporation (PAN, mm day-1) and mean daily relative humidity (RH, percent) measured in Santa Maria, RS, were used. PAN was measured from 1973 to 2006 and RH was measured from 1969 to 2006. Years were grouped into El Niño (EN) years, La Niña (LN) years, and Neutral (N) years, from July 1st of the year to June 30th of the following year. Results showed that PAN is lower in EN years and greater in LN years. On the other hand, RH was greater in EN years and lower in LN years. The effect of ENSO on PAN is greater in November, December, January, and May, whereas RH is affected by ENSO in October, November, December and May.(AU)

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O objetivo deste trabalho foi associar a variabilidade interanual da evaporação do tanque Classe A e da umidade relativa do ar com o fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS) em Santa Maria, RS. Foram utilizados os dados diários de evaporação do tanque Classe A (ECA, mm dia-1) e umidade relativa média diária do ar (UR, por cento) medidos em Santa Maria, RS. A ECA foi medida de 1973 a 2006 e a UR de 1969 a 2006. Os anos foram classificados em El Niño (EN), La Niña (LN) e Neutros (N), considerando o período de 01/07 de um ano até 30/06 do ano seguinte. Os resultados mostraram que a ECA é menor nos anos de EN e maior nos anos de LN. Já a UR foi maior em anos de EN e menor em anos de LN. O efeito do fenômeno ENOS sobre a ECA é maior nos meses de novembro, dezembro, janeiro e maio, enquanto que sobre a UR os meses de maior influência do ENOS são outubro, novembro, dezembro e maio.

The objective of this study was to associate the interannual variability of Pan evaporation and air relative humidity with the El Niño Southern Oscilation (ENSO) phenomenon in Santa Maria, RS, Brazil. Daily data records of Pan evaporation (PAN, mm day-1) and mean daily relative humidity (RH, percent) measured in Santa Maria, RS, were used. PAN was measured from 1973 to 2006 and RH was measured from 1969 to 2006. Years were grouped into El Niño (EN) years, La Niña (LN) years, and Neutral (N) years, from July 1st of the year to June 30th of the following year. Results showed that PAN is lower in EN years and greater in LN years. On the other hand, RH was greater in EN years and lower in LN years. The effect of ENSO on PAN is greater in November, December, January, and May, whereas RH is affected by ENSO in October, November, December and May.

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Malaria has still been one of the most important endemic diseases in the Amazonian region. This study presents the impact of human settlements on the structure of Anopheles population. Diversity, abundance, richness and distribution of the genus Anopheles were observed in two areas with different levels of human settlement in the Cantá city, Roraima State, Northern Brazil. The influence of the dry and rainy seasons on mosquito populations was also observed. Mosquito captures were performed between 6:00 and 10:00 pm during the dry (February and November) and rainy (May and August) seasons at four different sites of each area. Among the 11 species of Anopheles identified through the adults' characteristics, An. albitarsis s.l. (45.5 percent) and An. darlingi (19.2 percent) were the most abundant in the more intensively anthropized area while An. triannulatus (19.2 percent) was more common in the less modified area. Other species found were An. nuneztovari (10.9 percent), An. oswaldoi (2.0 percent), An. evansae (1.7 percent), An. brasiliensis (0.6 percent), An. intermedius (0.3 percent), An. mediopunctatus (0.5 percent), An. periassui (0.08 percent) and An. argyritarsis (0.04 percent). The highest mosquitoes' population density was observed in May and the lowest one was observed in February and November. These results demonstrate the existence of a high diversity of anophelines in the study areas, showing that anthropic changes in the environment and climate variability affect both the population density and relative abundance of these vectors.

Malária continua sendo uma das mais importantes doenças endêmicas da região Amazônica. Esse estudo mostra o impacto da colonização humana sobre a estrutura populacional de Anopheles. Diversidade, abundância, riqueza e distribuição do gênero Anopheles foi observado em duas áreas com diferentes graus de antropização no município do Cantá, Estado de Roraima, Norte do Brasil. A influência das estações seca e chuvosa sobre a população dos mosquitos também foram investigadas. A captura dos mosquitos foi realizada entre 6:00 e 10:00 pm na estação seca (Fevereiro e Novembro) e estação chuvosa (Maio e Agosto) em quatro locais diferentes. Entre as 11 espécies de Anopheles identificadas através das características dos adultos, An. albitarsis s.l. (45.5 por cento) e An. darlingi (19.2 por cento) foram as mais abundantes nas áreas mais intensamente antropizadas, enquanto An. triannulatus (19.2 por cento) foi a espécie mais comum na área menos modificada. As outras espécies encontradas foram An. nuneztovari (10.9 por cento), An. oswaldoi (2.0 por cento), An. evansae (1.7 por cento), An. brasiliensis (0.6 por cento), An. intermedius (0.3 por cento), An. mediopunctatus (0.5 por cento), An. periassui (0.08 por cento) e An. argyritarsis (0.04 por cento). A mais alta densidade populacional de mosquitos foi observada em Maio e as mais baixas em Fevereiro e Novembro. Esses resultados demonstram a existência de uma alta diversidade de anofelinos na área estudada e que mudanças antrópicas no ambiente e variabilidade climática afetam a densidade populacional desses vetores.

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RESUMO

Malaria has still been one of the most important endemic diseases in the Amazonian region. This study presents the impact of human settlements on the structure of Anopheles population. Diversity, abundance, richness and distribution of the genus Anopheles were observed in two areas with different levels of human settlement in the Cantá city, Roraima State, Northern Brazil. The influence of the dry and rainy seasons on mosquito populations was also observed. Mosquito captures were performed between 6:00 and 10:00 pm during the dry (February and November) and rainy (May and August) seasons at four different sites of each area. Among the 11 species of Anopheles identified through the adults' characteristics, An. albitarsis s.l. (45.5%) and An. darlingi (19.2%) were the most abundant in the more intensively anthropized area while An. triannulatus (19.2%) was more common in the less modified area. Other species found were An. nuneztovari (10.9%), An. oswaldoi (2.0%), An. evansae (1.7%), An. brasiliensis (0.6%), An. intermedius (0.3%), An. mediopunctatus (0.5%), An. periassui (0.08%) and An. argyritarsis (0.04%). The highest mosquitoes' population density was observed in May and the lowest one was observed in February and November. These results demonstrate the existence of a high diversity of anophelines in the study areas, showing that anthropic changes in the environment and climate variability affect both the population density and relative abundance of these vectors.

Malária continua sendo uma das mais importantes doenças endêmicas da região Amazônica. Esse estudo mostra o impacto da colonização humana sobre a estrutura populacional de Anopheles. Diversidade, abundância, riqueza e distribuição do gênero Anopheles foi observado em duas áreas com diferentes graus de antropização no município do Cantá, Estado de Roraima, Norte do Brasil. A influência das estações seca e chuvosa sobre a população dos mosquitos também foram investigadas. A captura dos mosquitos foi realizada entre 6:00 e 10:00 pm na estação seca (Fevereiro e Novembro) e estação chuvosa (Maio e Agosto) em quatro locais diferentes. Entre as 11 espécies de Anopheles identificadas através das características dos adultos, An. albitarsis s.l. (45.5%) e An. darlingi (19.2%) foram as mais abundantes nas áreas mais intensamente antropizadas, enquanto An. triannulatus (19.2%) foi a espécie mais comum na área menos modificada. As outras espécies encontradas foram An. nuneztovari (10.9%), An. oswaldoi (2.0%), An. evansae (1.7%), An. brasiliensis (0.6%), An. intermedius (0.3%), An. mediopunctatus (0.5%), An. periassui (0.08%) e An. argyritarsis (0.04%). A mais alta densidade populacional de mosquitos foi observada em Maio e as mais baixas em Fevereiro e Novembro. Esses resultados demonstram a existência de uma alta diversidade de anofelinos na área estudada e que mudanças antrópicas no ambiente e variabilidade climática afetam a densidade populacional desses vetores.

RESUMO

The availability of chilling hours below 7°C (HF 7) and 13°C (HF 13) accumulated every 15 days up to certain date for different levels of probability (1, 10, 20, 50, 80, 90 and 99%) in 9 different locations in the central region of Rio Grande do Sul, was determined. Daily chilling hours were measured with thermographes or estimated by minimum and maximum daily temperatures and temperature at 9 pm adapting an analytical method or by multiple regression analysis. A combination of two distributions was used in order to determine the probability of occurring chilling hours. The first was a discrete distribution employed to verify whether there were chilling hours within the interval of 15 days and the other was a continuous distribution to verify the number of chilling hours when occurring. The availability of accumulated chilling hours expected for a given probability was calculated based on the density of gamma distribution. Normal distribution was used only in few cases in which the "g" parameter of the gamma function was greater than 27. It was observed that at least in one of every two years there are above 75 accumulated HF 7 up to June 30 in all locations. The availability of accumulated chilling hours from April, 1st up to September, 15th in 50% of all years varied from 200 HF 7 and 1250 HF 13 in Cachoeira do Sul to 490 HF 7 and 1850 HF 13 in Sobradinho. It was also observed that the variability of chilling hours occurrence among years is large on all locations and the relative difference among the availability of the different locations is proportionally greater at HF 7 than at HF 13. Availability of accumulated chilling hours during April is very low for HF 7, but it is considerable at HF 13. The number of chilling hours decreases drastically from the first 15 days to the last 15 days of September in all locations.

Determinaram-se as disponibilidades de horas de frio abaixo de 7°C (HF 7) e de 13°C (HF 13) acumuladas até determinada quinzena para níveis de probabilidade de 1, 10, 20, 50, 80, 90 e 99% de 9 locais da região de Santa Maria, RS. As horas de frio diárias foram obtidas dos termogramas ou estimadas por modelos analíticos ou modelos de regressão a partir dos valores das temperaturas mínima, máxima e das 21 horas do ar. Na determinação das probabilidades de ocorrência de horas de frio, foi utilizada uma combinação de duas distribuições, sendo uma discreta para verificar se ocorreram ou não horas de frio na quinzena, e a outra contínua para verificar a quantidade de horas de frio quando estas ocorreram. A disponibilidade de horas de frio acumuladas esperada para determinada probabilidade foi obtida com a função densidade de distribuição gama, que melhor se ajustou à distribuição das probabilidades empíricas. A distribuição normal foi usada apenas nos casos em que o parâmetro "g" da função gama foi maior do que 27,0. Verificou-se que, em pelo menos 5 a ano é grande em todos os locais e a diferença relativa entre as disponibilidades dos diferentes locais é proporcionalmente maior para HF 7 do que para HF 13. A disponibilidade de HF 7 acumuladas no mês de abril é muito baixa, porém não deve ser desconsiderada para HF 13, e diminui abruptamente da 1ª para a 2ª quinzena do mês de setembro em todos os locais.

RESUMO

The availability of chilling hours below 7°C (HF 7) and 13°C (HF 13) accumulated every 15 days up to certain date for different levels of probability (1, 10, 20, 50, 80, 90 and 99%) in 9 different locations in the central region of Rio Grande do Sul, was determined. Daily chilling hours were measured with thermographes or estimated by minimum and maximum daily temperatures and temperature at 9 pm adapting an analytical method or by multiple regression analysis. A combination of two distributions was used in order to determine the probability of occurring chilling hours. The first was a discrete distribution employed to verify whether there were chilling hours within the interval of 15 days and the other was a continuous distribution to verify the number of chilling hours when occurring. The availability of accumulated chilling hours expected for a given probability was calculated based on the density of gamma distribution. Normal distribution was used only in few cases in which the "g" parameter of the gamma function was greater than 27. It was observed that at least in one of every two years there are above 75 accumulated HF 7 up to June 30 in all locations. The availability of accumulated chilling hours from April, 1st up to September, 15th in 50% of all years varied from 200 HF 7 and 1250 HF 13 in Cachoeira do Sul to 490 HF 7 and 1850 HF 13 in Sobradinho. It was also observed that the variability of chilling hours occurrence among years is large on all locations and the relative difference among the availability of the different locations is proportionally greater at HF 7 than at HF 13. Availability of accumulated chilling hours during April is very low for HF 7, but it is considerable at HF 13. The number of chilling hours decreases drastically from the first 15 days to the last 15 days of September in all locations.

Determinaram-se as disponibilidades de horas de frio abaixo de 7°C (HF 7) e de 13°C (HF 13) acumuladas até determinada quinzena para níveis de probabilidade de 1, 10, 20, 50, 80, 90 e 99% de 9 locais da região de Santa Maria, RS. As horas de frio diárias foram obtidas dos termogramas ou estimadas por modelos analíticos ou modelos de regressão a partir dos valores das temperaturas mínima, máxima e das 21 horas do ar. Na determinação das probabilidades de ocorrência de horas de frio, foi utilizada uma combinação de duas distribuições, sendo uma discreta para verificar se ocorreram ou não horas de frio na quinzena, e a outra contínua para verificar a quantidade de horas de frio quando estas ocorreram. A disponibilidade de horas de frio acumuladas esperada para determinada probabilidade foi obtida com a função densidade de distribuição gama, que melhor se ajustou à distribuição das probabilidades empíricas. A distribuição normal foi usada apenas nos casos em que o parâmetro "g" da função gama foi maior do que 27,0. Verificou-se que, em pelo menos 5 a ano é grande em todos os locais e a diferença relativa entre as disponibilidades dos diferentes locais é proporcionalmente maior para HF 7 do que para HF 13. A disponibilidade de HF 7 acumuladas no mês de abril é muito baixa, porém não deve ser desconsiderada para HF 13, e diminui abruptamente da 1ª para a 2ª quinzena do mês de setembro em todos os locais.

RESUMO

The El Niño/Southern Oscillation phenomenon strongly influences rainfall distribution around the world. Using phases of the Southern Oscillation Index (SOI) allows a probabilistic forecast of future rainfall that can be useful to managers of agricultural systems. Using wheat as an example, we show in this study how the SOI phase system, when combined with a cropping systems simulation capability, can be used operationally to Improve tactical crop management and hence increase farm profits and/or decrease production risks. We show the validity of the approach for two contrasting locations, namely Dalby in Northern Australian and Piracicaba in Brazil At Dalby, highest median yields were achieved following a rapidly rising SOI phase in April/May and lowest median yields following a consistently negative phase. Conversely, highest median yields at Piracicaba followed a near zero April/May phase and lowest median yields when the phase was consistently positive. We show how tactical management options can range from crop or cultivar choice to nitrogen management and marketing of the future wheat crop.

O fenômeno El Niño/Oscilação Sul influencia marcadamente a distribuição de chuvas no mundo. O uso de fases de índice de Oscilação Sul (IOS) permite uma previsão probabilística da precipitação pluvial futura, que pode ser útil para o manejo de sistemas agrícolas. Usando-se trigo como exemplo, foi demonstrado nesse estudo, como o sistema de fases IOS, quando combinado com modelos de simulação de sistemas de cultivo, pode ser usado para melhorar o manejo tático de culturas e assim aumentar os lucros e/ou diminuir os riscos da produção agrícola. A validade desse método é mostrada para dois locais diferentes, Dalby, na Austrália e Piracicaba, no Brasil. Em Dalby, os maiores rendimentos médios foram obtidos após um aumento rápido na fase IOS em abril/maio e os menores rendimentos médios após uma fase negativa consistente. Em Piracicaba, os maiores rendimentos médios foram alcançados após uma fase próxima a zero em abril/maio e os menores rendimentos médios, quando a fase foi consistentemente positiva. É mostrado como as opções de manejo tático podem variar da escolha de cultivares ao manejo de nitrogênio e de mercado da cultura de trigo.

RESUMO

The El Niño/Southern Oscillation phenomenon strongly influences rainfall distribution around the world. Using phases of the Southern Oscillation Index (SOI) allows a probabilistic forecast of future rainfall that can be useful to managers of agricultural systems. Using wheat as an example, we show in this study how the SOI phase system, when combined with a cropping systems simulation capability, can be used operationally to Improve tactical crop management and hence increase farm profits and/or decrease production risks. We show the validity of the approach for two contrasting locations, namely Dalby in Northern Australian and Piracicaba in Brazil At Dalby, highest median yields were achieved following a rapidly rising SOI phase in April/May and lowest median yields following a consistently negative phase. Conversely, highest median yields at Piracicaba followed a near zero April/May phase and lowest median yields when the phase was consistently positive. We show how tactical management options can range from crop or cultivar choice to nitrogen management and marketing of the future wheat crop.

O fenômeno El Niño/Oscilação Sul influencia marcadamente a distribuição de chuvas no mundo. O uso de fases de índice de Oscilação Sul (IOS) permite uma previsão probabilística da precipitação pluvial futura, que pode ser útil para o manejo de sistemas agrícolas. Usando-se trigo como exemplo, foi demonstrado nesse estudo, como o sistema de fases IOS, quando combinado com modelos de simulação de sistemas de cultivo, pode ser usado para melhorar o manejo tático de culturas e assim aumentar os lucros e/ou diminuir os riscos da produção agrícola. A validade desse método é mostrada para dois locais diferentes, Dalby, na Austrália e Piracicaba, no Brasil. Em Dalby, os maiores rendimentos médios foram obtidos após um aumento rápido na fase IOS em abril/maio e os menores rendimentos médios após uma fase negativa consistente. Em Piracicaba, os maiores rendimentos médios foram alcançados após uma fase próxima a zero em abril/maio e os menores rendimentos médios, quando a fase foi consistentemente positiva. É mostrado como as opções de manejo tático podem variar da escolha de cultivares ao manejo de nitrogênio e de mercado da cultura de trigo.