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 Devido à importância do conhecimento das variações da vazão de rios para o planejamento dos usos múltiplos da água, este estudo 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 defasados no tempo na Usina Hidrelétrica de Itaipu. Estes modelos foram testados com diferentes grupos de preditores, tais como: índices climáticos; precipitação em regiões pluviométricas homogêneas; vazão em pontos a montante e em 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 locais na faixa sul da bacia; 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 e nas defasagens mais longas, considerando os índices climáticos. Portanto, os resultados deste estudo demonstram a importância de serem consideradas as influências remotas do clima nas estimativas de vazão, principalmente para previsões de longo prazo.

Abstract This study aims to explore the remote climate influences, through patterns of climate variability, and regional, through precipitation and streamflow in contribution of basins, given the meaning of river flow variations knowledge to the planning of water multiple uses. Therefore, empirical models of monthly streamflow in the lower of basin the Parana River at the site Itaipu Dam were developed. These models were tested with different groups of predictors: only the lagged climate indices; only precipitation in homogeneous rainfall regions; only streamflow at upstream points and even the streamflow of Itaipu; and the set of predictors. Through stepwise method the most significant predictors were chosen, being highlighted the best predictors: the indices of the El Niño Southern Oscillation and temperature anomalies of the sea surface in the tropical South Atlantic; rainfall in southern basin sites; and proper lagged streamflow in Itaipu. The models were validated, indicating generally higher performance in shorter lags, when considered predictors of streamflow and precipitation, in the longer lags, it was found that the best performance is for the model considering only the climate indices. Therefore, the results of this study demonstrate the importance of considering the remote climate influences on streamflow estimates, especially for longer-term forecasts.