RESUMEN La ocurrencia de eventos secos en la región Sudeste de Brasil (SEB, por sus siglas en inglés) durante el verano (temporada de lluvias) se ha evidenciado en los últimos años, principalmente debido a eventos extremos previos en las temporadas 2013/14 y 2014/15. Los análisis de sequía se suelen realizar con datos mensuales. Aquí nuestra metodología aborda el tema con datos diarios para generar un análisis exhaustivo. Los eventos secos se evaluaron en diferentes subregiones de precipitación homogénea dentro del SEB, durante 37 temporadas diciembre-febrero (DJF, por sus siglas en inglés) y con dos escalas de tiempo diferentes de duración: sinóptica (5-9 días) e intraestacional (≥10 días). Se encontraron dos patrones dinámicos principales distintos para los eventos secos en las partes sur y centro-norte de SEB, respectivamente, pero no se identificaron diferencias importantes en las diferentes escalas de tiempo de ocurrencia. Los eventos del sur se caracterizaron por una cresta estacionaria que actuaba sobre todo el sur de América del Sur, lo que dificultó la aproximación de los sistemas transitorios al SEB del sur. Al mismo tiempo, este patrón mostró una configuración de Zona de Convergencia del Atlántico Sur (SACZ, por sus siglas en inglés) desplazada hacia el norte. En los eventos centro-norte, una alta presión centrada entre las regiones sur y sureste de Brasil se asoció con las condiciones de sequía. También se verificó un desplazamiento anómalo hacia el sur de los sistemas meteorológicos característico del verano sudamericano para estos eventos. Sobre el Atlántico Sur, se identificó una configuración de anomalía SST opuesta entre los eventos del sur y del centro-norte.

ABSTRACT The occurrence of dry events in the Southeast Region of Brazil (SEB) during summer (rainfall season) has been in evidence in the last years, mainly due to previous extreme events in the 2013/14 and 2014/15 seasons. Drought analyses are usually carried out with monthly data. Here our methodology addresses the issue with daily data to generate a thorough analysis. Dry events were evaluated in different homogeneous precipitation sub-regions within the SEB, over 37 December-February (DJF) seasons and with two different timescales of duration: synoptic (5-9 days) and intraseasonal (≥10 days). Two main distinct dynamic patterns were found for dry events in southern and central-northern parts of SEB, respectively, but no significant differences were identified in the different timescales of occurrence. Southern events were characterized by a stationary ridge acting over the whole of southern South America, making the approximation of the transient system to southern SEB difficult. At the same time, this pattern showed a northern-shifted South Atlantic Convergence Zone (SACZ) configuration. In the central-northern events, a high pressure centered between Brazil’s South and Southeast regions was associated with the dryness conditions. An anomalous southward shift of meteorological systems characteristic of the South American summer was also verified for these events. Over the South Atlantic, an opposite SST anomaly configuration was identified between southern and central-northern events.

ABSTRACT Gladiola ( Gladiolus × grandiflorus Hort.) is an important cut flower for small farmers in Brazil. While the El Niño Southern Oscillation, which causes interannual variability to air temperature in Southern Brazil, can shift the optimum planting window of gladiola, an increase in temperature due to climate change can accelerate gladiola flowering and cause injuries by heat. The objective of this study was to assess the potential climate change effects on gladiola optimum planting date for specific market dates and investigate injuries occurrence on spikes in the Rio Grande do Sul State, Brazil. Field experiments were conducted from 2016 to 2018 at four different locations across the Rio Grande do Sul State to evaluate the performance of the PhenoGlad model in simulating the developmental stages of gladiola. The PhenoGlad model was run on climate scenarios of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) named RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 scenarios. The climate change scenarios caused a delay in the optimum planting date to harvest gladiola for All Souls’ Day across the Rio Grande do Sul State. For harvesting spikes for Mother’s Day, negative anomalies (earliest planting date) occurred in the warmest regions, because the very high temperature extended the crop development. Injuries by heat on spikes reached positive anomalies in 70 % of the years in the warmest regions for scenario RCP8.5. To harvest spikes for Mother’s Day, heat injury did not exceed 20 % of the years. Mitigation strategies for farmers to deal with climate change and keep their gladiola production include adjusting the optimum planting date.

Resumo O objetivo desta pesquisa é destacar padrões climáticos que exerçam influência na variabilidade interanual da produtividade de arroz no Rio Grande do Sul (RS). Séries de produtividade de arroz de 47 municípios foram separadas em três grupos de acordo com sua produtividade (baixa, média e alta) baseado na análise de agrupamento. Correlações defasadas entre indicadores climáticos associados a padrões de teleconexão e a produtividade média de arroz de cada grupo evidenciaram a importância de cada índice para a variabilidade da produtividade da cultura no RS. Dentre os padrões de teleconexão, os que mais apresentaram correlações significativas e persistentes com a produtividade de arroz foram a Oscilação Quase Bianual (negativa), Oscilação Decadal do Pacífico (negativa), componente atmosférica (positiva) e oceânica (negativa) do fenômeno El Niño Oscilação Sul, além de anomalias de Temperatura da Superfície do Mar no Oceano Atlântico, entre 20° S-30° S e 20° O-40° O, (correlação negativa). A influência de alguns dos indicadores climáticos apresentados neste estudo ainda não havia sido discutida do ponto de vista agrícola e os resultados apresentados podem fornecer informações cruciais na tomada de decisões e na previsão de safra de arroz no Rio Grande do Sul.

Abstract The main of this work is to highlight climatic patterns that influence the interannual variability of rice yield in Rio Grande do Sul (RS). Series of rice yield data from 47 municipalities were separated into three groups according to their yield (low, medium and high) based on clustering analysis. Lag correlations between climatic indicators associated with teleconnections patterns and mean rice yield of each group evidenced the importance of each index for variability of the yield in RS. The most significant and persistent correlations with rice yield were the Quasi-Biennial Oscillation (negative), the Pacific Decadal Oscillation (negative) an atmospheric (positive) and oceanic (negative) components of the El Niño Southern Oscillation. In addition, Sea Surface Temperature anomalies in the Atlantic Ocean, between 20° S-30° S and 20° O-40° W (negative correlation) have a significant correlation with the rice yield. The influence of some of the climate indices had not yet been discussed from the agricultural point of view. These results can be a crucial information in decision-making and rice yield forecast in Rio Grande do Sul.

Resumo O objetivo deste trabalho foi identificar padrões de teleconexão que influenciem na variabilidade da produtividade de soja no Rio Grande do Sul de forma a encontrar potenciais variáveis preditoras da produtividade agrícola no Estado. Foram utilizados dados de produtividade de soja de 87 municípios fornecidos pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Estas séries foram reunidas em três grupos homogêneos de produtividade mediante análise de agrupamento. Correlações defasadas entre índices climáticos associados a padrões de teleconexão e a produtividade média da soja de cada um dos três grupos evidenciaram a importância de cada índice para a cultura no Rio Grande do Sul. Dentre os padrões de teleconexão, os que apresentaram correlações mais significativas, confiança superior a 90%, e persistentes com a produtividade de soja foram a Oscilação ártica (negativa entre outubro e dezembro), Oscilação do Atlântico Norte (negativa entre outubro e janeiro) e anomalias de Temperatura da Superfície do Mar no Oceano Atlântico, entre 20°S-30°S e 20°O-40°O, (positivas entre dezembro e março). Estes índices também apresentaram elevada correlação com a precipitação compreendida entre dezembro a março para cada grupo homogêneo evidenciando a importância do seu monitoramento para o planejamento da safra de soja no Rio Grande do Sul.

Abstract The main of this work was to identify teleconnection patterns that influence soybean yield variability in Rio Grande do Sul in order to find potential predictors of agricultural yield in the State. Soybean yield data from 87 municipalities provided by the Brazilian Institute of Geography and Statistics were used. These series were grouped into three homogeneous groups of yield by cluster analysis. Lag correlations between climatic indexes associated with teleconnection patterns and mean soybean yield of each of the three groups evidenced the importance of each index for the crop in Rio Grande do Sul. Among the teleconnection patterns, the ones that presented most significant correlations, confidence higher than 90%, and persistent with soybean yield were the Arctic Oscillation (negative between October and December), North Atlantic Oscillation (negative between October and January) and Sea Surface Temperature anomalies in the Atlantic Ocean, between 20°S-30°S and 20°O-40°W, (positive between December and March). These indices also showed a high correlation with the precipitation between December and March for each homogeneous group evidencing the importance of their monitoring for the planning of the soybean farming in Rio Grande do Sul.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi estimar a produtividade potencial e a produtividade com limitação de água em soja (Glycine max), no Rio Grande do Sul, em dois cenários climáticos futuros, SRES A1B e RCP4.5, por meio dos modelos agrícolas de simulação SoySim e Cropgro-Soybean. Consideraram-se, em ambos os modelos, três grupos de maturação (4.8, 5.5 e 6.0) e seis datas de semeadura (01/09, 01/10, 01/11, 01/12, 01/01 e 01/02), nos cenários SRES A1B-CMIP3 e RCP4.5-CMIP5. A variável analisada foi a produtividade de grãos de soja a 13% de umidade (Mg ha-1). A produtividade potencial de soja no Rio Grande do Sul deve aumentar até o final do século XXI, de acordo com ambos os cenários. A produtividade de soja com limite de água também aumenta até o final do século XXI, pelo cenário SRES A1B-CMIP3; porém, ela decrescerá nos períodos futuros, pelo cenário RCP4.5-CMIP5, em razão do estresse hídrico no solo.

Abstract: The objective of this work was to estimate the yield potential and the water-limited yield of soybean (Glycine max) in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, in two future climate scenarios, SRES A1B and RCP4.5, using the SoySim and Cropgro-Soybean simulation models. In both models, three maturity groups (4.8, 5.5, and 6.0) and six sowing dates (09/01, 10/01, 11/01, 12/01, 01/01, and 02/01) were considered in the SRES A1B-CMIP3 and RCP4.5-CMIP5 scenarios. The analyzed variable was grain yield at 13% moisture (Mg ha-1). Soybean yield potential in Rio Grande do Sul should increase up to the end of the 21st century, according to both scenarios. Water-limited yield of soybean also increases up to the end of the 21st century, by the SRES A1B-CMIP3 scenario; however, it will decrease in future periods, by the RCP4.5-CMIP5 scenario because of limited soil water.

Resumo A rede de estações meteorológicas no Brasil é muito recente, com poucas estações no país com mais de 100 anos de dados. Além disso, muitas das séries oriundas destas estações apresentam falhas, seja por falta de medição (no caso das estações convencionais), seja por falha nos equipamentos (no caso das estações automáticas). Encontram-se diferentes métodos na literatura para o preenchimento destas falhas. Neste trabalho são comparados seis métodos, os quais foram aplicados a séries de dados mensais conhecidas de temperatura média compensada e precipitação para estações meteorológicas localizadas no estado do Rio Grande do Sul, região sul do Brasil. Os resultados para temperatura média compensada indicaram os métodos de regressão linear múltipla e ponderação regional como os mais adequados para estimativas de dados faltantes enquanto que para precipitação não houve um método a se sobressair.

Abstract The network of weather stations in Brazil is very recent, with few stations in the country possessing data over more than 100 years. In addition, many of the series from these stations present missing data, either due to lack of measurement (in the case of conventional stations) or due to equipment failures (in the case of automatic stations). There are different methods in the literature for filling these gaps. In this work, six methods are compared and applied to series of known monthly data for mean compensated temperature and precipitation for weather stations located in the State of Rio Grande do Sul, in Southern Brazil. The results for mean compensated temperature suggest that multiple linear regression methods and regional weighing are best suited for estimating missing data, while for precipitation there was no superior method.

Resumo O objetivo deste estudo é caracterizar os principais padrões de variabilidade espaço-temporal de vazões e relacioná-los com padrões climáticos que podem afetar tal variável. Para tanto, foi aplicada a Análise de Componentes Principais sobre o conjunto de dados de vazão de rios brasileiros, onde cada Componente Principal encontrado se associa a um modo de variabilidade de vazão. A variabilidade temporal dos seis primeiros modos (que explicam mais de 80% da variabilidade total de vazão) foi comparada com a série temporal dos índices climáticos por correlação simples e comparando densidade de potência espectral de ambos. Os principais modos de vazão de rios brasileiros apresentam flutuações interanuais associadas ao fenômeno El Niño Oscilação Sul e correlações significativas com a temperatura da superfície do mar no Atlântico tropical, o que demonstra a importância das influências remotas associadas às anomalias de temperatura da superfície do mar no oceano tropical. Padrões climáticos associados às variabilidades decadal e multidecadal dos oceanos Pacífico e Atlântico, respectivamente, possuem relações persistentes com os seis primeiros modos de vazão.

Abstract This work characterizes the main spatiotemporal variability present in flow series and relates these variabilities with climate patterns that could affect this variable. The Principal Component Analysis was applied over Brazilian streamflow time series, when each principal component is associated with one variability mode. The temporal variability of first six modes (that explain more than 80% of total variability) was compared with climate indexes performing a simple correlation and analyzing the power spectral density of modes and indexes. The results show similarities between variabilities patterns and climate indexes, the correlations are significant and both have spectral peaks in same frequencies. The main variability modes of river flow showed interannual fluctuations associated with El Niño Southern Oscillation phenomenon and significate correlations with sea surface temperature in the Tropical Atlantic, demonstrating the importance of remote influences associated which sea surface temperature anomalies in the tropical ocean. Climate patterns associated with multidecadal and decadal variability of the Atlantic and Pacific Oceans, respectively, have persistent relationships with the rivers flow modes.

RESUMO: O objetivo deste trabalho foi simular a produtividade de duas cultivares de mandioca em dois cenários climáticos futuros do IPCC, o SRES-A1B (Cmip3) e o RCP4.5 (Cmip5), para o Rio Grande do Sul. Foi utilizado o modelo Simanihot, com o submodelo de balanço hídrico do solo diário sequencial de Thornthwaite e Mather, e os cenários SRES- A1B (Cmip3 - 3o Projeto de Intercomparação de modelos globais) e o RCP4.5 (Cmip5 - 5o Projeto de Intercomparação de modelos globais) do 4o e 5o relatório do IPCC, respectivamente, regionalizados por downscaling dinâmico com modelo RegCM3 e RegCM4 (Modelo Climático Regional), respectivamente. As cultivares utilizadas no estudo foram a 'Fepagro - RS13' (uso forrageira) e 'Estrangeira' (uso para mesa). Em ambas há aumento na produtividade de raízes em cenários climáticos futuros. A cultivar de mesa se beneficia mais na produtividade de raízes no cenário com maior concentração de CO2 (cenário Cmip3), enquanto a cultivar forrageira, se beneficia mais no cenário Cmip5. Nos três períodos futuros (2010-2039, 2040-2069 e 2070-2099), as mudanças na produtividade são sempre mais expressivas no último período (2070-2099) e nas primeiras datas de plantio (01/09 e 01/10). A região do Rio Grande do Sul com maiores mudanças na produtividade é a nordeste, a qual, no clima atual é a mais fria do Estado, com temperatura mínima do ar no inverno entre 6 e 8°C.

ABSTRACT: The objective of this study was to simulate the yield of two cassava cultivars in two IPCC future climate scenarios, the SRES-A1B (Cmip3) and the RCP4.5 (Cmip5), for the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The Simanihot model, with the Thornthwaite and Mather water balance sub-model, and the SRES-A1B (Cmip3 - Third Coupled Model Intercomparison Project) and RCP4.5 (Cmip5 - Fifth Coupled Model Intercomparison Project) scenarios of the Fourth and Fifth IPCC Assessment Report, respectively, was used. Cassava cultivars used in this study were 'Fepagro - RS13' (forrage) and 'Estrangeira' (human consumption). In both cultivars, there was an increase in tuberous roots yield in future climate scenarios. The cultivar for human consumption benefits more roots yield in the scenario with higher CO2 (Cmip3 scenario); whereas, the forage cultivar benefits more the Cmip5 scenario. Among the three future periods (2010-2039, 2040-2069 e 2070-2099), changes in tuberous roots yield are more evident in the end of the century period (2070-2099) and for early planting dates (01 September and 01 October). The northeastern region of the state has the greatest changes in tuberous roots yield in future climates, because this is the coldest region, with winter minimum temperature during between 6 and 8oC.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar um método de previsão de safra de arroz irrigado por inundação para o Rio Grande do Sul, por meio do modelo SimulArroz e do modelo climático regional RegCM4. Dados diários de temperatura mínima, temperatura máxima e radiação solar, simulados a partir de nove membros do modelo RegCM4, foram usados como dados de entrada no modelo SimulArroz para previsão de safra. Para testar o desempenho da previsão de safra, experimentos foram realizados durante o ano agrícola 2013/2014, nos municípios de Restinga Seca e Itaqui, RS, onde foi avaliada a variável produtividade de grãos. A produtividade de grãos observada variou de 6.898 a 10.272 kg ha-1, e a produtividade de grãos prevista variou de 2.853 a 9.636 kg ha-1. As previsões de produtividade de grãos de arroz, geradas pelos membros 31, 19, 13 e 01, apresentaram raiz do quadrado médio do erro de 1.218, 1.134, 1.354 e 1.374 kg ha-1, respectivamente. A previsão de safra de arroz irrigado por inundação para o Rio Grande do Sul pode ser realizada por meio do modelo SimulArroz, ao se utilizar, como dados meteorológicos de entrada, a previsão climática sazonal obtida com o modelo RegCM4.

Abstract: The objective of this work was to evaluate a method of yield forecast for flooded rice in the state of Rio Grande do Sul (RS), Brazil, using the SimulArroz rice model and the RegCM4 regional climate model. Daily data of minimum temperature, maximum temperature, and solar radiation, simulated from nine members of the RegCM4 model, were used as input data to the SimulArroz model for rice yield forecast. To test the yield forecast performance, field experiments were carried out during the 2013/2014 growing season, in the municipalities of Restinga Seca and Itaqui, RS, Brazil, where grain yield was evaluated. The observed rice grain yield ranged from 6,898 to 10,272 kg ha-1, while the predicted one ranged from 2,853 to 9,636 kg ha-1. The rice grain yield forecasts, generated by members 31, 19, 13, and 01, had a root mean square error of 1,218, 1,134, 1,354, and 1,374 kg ha-1, respectively. Flooded rice yield forecast for the state of Rio Grande do Sul can be made through the SimulArroz model, using, as input meteorological data, the seasonal climate forecast obtained with the RegCM4 model.

Em meio ao grande destaque que o clima e suas mudanças vêm apresentando nos últimos tempos, viu-se a importância de uma análise das tendências de precipitação para a compreensão dos possíveis impactos que as mudanças no clima possam ocasionar na sociedade em geral. Portanto, este trabalho apresenta uma análise da tendência de precipitação para o Rio Grande do Sul, para três conjuntos de dados, com uma comparação entre dados de precipitação observada e dados simulados pelo Modelo Regional RegCM3 e uma análise de tendência para um cenário de clima futuro. Esta análise foi realizada através de diferentes testes estatísticos, que calcularam as tendências de precipitação para os dados de precipitação observada e para os dados do Modelo RegCM3 para o mesmo período, 1982 a 2006, e para os dados do modelo para o clima futuro no período de 2070 a 2086. Avaliando a porcentagem de eventos secos e chuvosos obtidos dos dados observados (PREC_LA), nota-se que os modos na banda sinótica contribuem mais para os eventos secos do que para os eventos chuvosos. Já na banda intrassazonal, há mais contribuição para eventos chuvosos do que para eventos secos. Na banda interanual, os modos analisados contribuem igualmente para eventos secos e chuvosos. No entanto, quando observa-se os eventos nos dados simulados (PREC_RE), verifica-se que o modelo não conseguiu reproduzir os resultados observados.

Climate and its changes have been showing great prominence lately. In this way, it is important to analyze the precipitation trends for the understanding of the potential impacts that changes in climate may result in the society. This paper presents an analysis of the precipitation trend in Rio Grande do Sul, for three sets of data, with a comparison of the observed precipitation data and simulated data by RegCM3 Regional Model, as well as an analysis of the trend in a future climate scenario. This analysis was performed using different statistical tests, which calculated the of precipitation trends for the observed precipitation data, for the RegCM3 model data for the same period, 1982-2006, and for the 2070 to 2086 future climate modeled data. Evaluating the percentage of dry and wet events obtained from the observed data (PREC_LA), it was found that the modes in the synoptic band contribute greatly to dry events than to wet events. Yet in the intraseasonal band there is more contribution to the wet than to the dry events. The analyzed modes in the interannual band contribute equally to dry and wet events. However, when we observed the events in the simulated data (PREC_RE), the model failed to reproduce the observed results.

O objetivo deste trabalho foi estimar o rendimento de grãos de arroz irrigado nas regiões orizícolas do Estado do Rio Grande do Sul, em diferentes datas de semeadura, em cenário climático futuro - cenário A1B do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) - e determinar as possíveis alterações no atual calendário de semeadura do arroz irrigado nesse cenário. O modelo SimulArroz foi usado, tendo-se considerado três grupos de maturação (precoce, médio e tardio) e sete datas de semeadura (1/8, 1/9, 1/10, 1/11, 1/12, 1/1 e 1/2) para cada ano do cenário climático, nas seis regiões orizícolas do estado. Entre as regiões orizícolas, há variação do efeito da mudança no clima sobre o rendimento, em que a região da Fronteira Oeste é a menos favorecida e a Zona Sul, a mais favorecida no cenário futuro. As mudanças climáticas projetadas têm efeito positivo no rendimento de grãos de arroz irrigado no Estado do Rio Grande do Sul, principalmente no final do século 21, quando o período de semeadura poderá ser antecipado.

The objective of this work was to estimate the irrigated rice grain yield in the rice production regions of the state of Rio Grande do Sul, Brazil, in different sowing dates, in a future climatic scenario - the A1B scenario from the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) - and to determine possible changes in the current sowing calendar for irrigated rice in this scenario. The SimulArroz model was used, considering three maturity groups (early, middle, and late) and seven sowing dates (8/1, 9/1, 10/1, 11/1, 12/1, 1/1, and 1/2) for each year of the climatic scenario, in the six rice production regions of the state. Among the rice production regions, there is a variation in the effect of climate change on yield, in which the Fronteira Oeste region is less favored and the Zona Sul region more favored in the future scenario. The projected climate change has a positive effect on rice grain yield in the state of Rio Grande do Sul, Brazil, mainly at the end of the 21st century, when the sowing period may be anticipated.

Este trabalho apresenta o estudo de um modo de variabilidade que influencia a precipitação no Sul do Brasil e é chamado Modo Sul de precipitação. Será mostrado que a ocorrência de máximos (e mínimos) do Modo Sul de precipitação pode estar relacionada à ocorrência de eventos extremos no Rio Grande do Sul, como vendavais, enchentes, granizo e estiagens Utilizando a análise de componentes principais em dados de precipitação diária filtrados na banda 10-50 dias, são encontrados campos espaciais e temporais que representam a máxima variância de determinadas variabilidades, e neles são detectados Modos de Variabilidade de precipitação. Desta maneira, foi possível determinar este modo de variabilidade, que aparece bem configurado na região do Rio Grande do Sul. A série de componentes principais foi usada para a escolha desses eventos. O Modo Sul foi calculado para o período de 01/03/1982 à 31/05/2006. Foi possível identificar que os eventos extremos chuvosos ocorreram em maior número do que os eventos extremos secos. Na análise decadal verificou-se um aumento no número de eventos, quando comparada às décadas de 80, 90 e 2000. Vale ressaltar que o número de eventos da década de 2000 em relação à década de 80 (proporcionalmente) foi o mais expressivo.

This work presents a study of a rainfall variability mode that acts in southern Brazil and is called "Modo Sul" of precipitation. It was tried to show that the occurrences of maximum (and minimum) of the "Modo Sul" of precipitation are related to the occurrence of extreme events in Rio Grande do Sul, as windstorm, flood, hail and drought. Using principal component analysis of daily filtered precipitation data for the 10-50 day band we found spatial pattern and temporal series that represent the maximum variance of certain variabilities, which are the modes of precipitation variability. Thus, it was possible to determine the mode of variability that appears well established in Rio Grande do Sul. The principal component series was used to select the extreme events. The "Modo Sul" was calculated for the period from 01/03/1982 to 31/05/2006. It was possible to realize that the extreme rainy events were more frequent than extreme dry events. In a decadal analysis an increase in the number of events was found when comparing the 80s, 90s and 2000. It is noteworthy that the number of events of 2000s compared with the 80s was proportionally the most expressive.