Resumo A vulnerabilidade dos recursos hídricos à curto e longo prazo está relacionada à diversos fatores como alterações no uso e cobertura da terra e mudanças climáticas. Dada a necessidade de mais informações para auxiliar na gestão da seca e no planejamento do uso da água no semiárido brasileiro, este trabalho segue duas linhas: (I) Analisar a variabilidade espaço-temporal das componentes hidroclimáticas da Bacia Hidrográfica do Submédio São Francisco; (II) Criar um índice de Vulnerabilidade Hídrica a partir da análise fatorial. Foram identificados dois fatores predominantes na bacia, solo e clima, os quais são constituídos por variáveis hidroclimaticas distribuídas espaço e temporalmente. Com o IVH, foi possível identificar as áreas que possuem o menor índice, ou seja, aquelas que são mais vulneráveis aos efeitos das mudanças climáticas, indicando que com a instabilidade no regime de chuvas deverá ocorrer menor recarga dos aquíferos, impedindo que, na época da estiagem, os reservatórios continuem a manter sua produção para o abastecimento, podendo ainda, apresentar riscos como aumento da temperatura e alterações no regime hídrico. climáticas brasileiro linhas I (I espaçotemporal temporal Francisco II (II fatorial bacia clima temporalmente IVH seja aquíferos estiagem abastecimento ainda hídrico

Abstract The vulnerability of water resources in the short and long term is related to several factors such as changes in land use and cover and climate change. Given the need for more information to assist in drought management and water use planning in the Brazilian semi-arid region, this work follows two lines: (I) To analyze the spatio-temporal variability of the hydroclimatic components of the Submédio São Francisco Watershed; (II) Create a Water Vulnerability Index from factor analysis. Two predominant factors were identified in the basin, soil and climate, which are constituted by hydroclimatic variables distributed in space and time. With the IVH, it was possible to identify the areas that have the lowest index, that is, those that are more vulnerable to the effects of climate change, indicating that with the instability in the rainfall regime, there should be less recharge of the aquifers, preventing that, at the time of the drought, the reservoirs continue to maintain their production for supply, and may also present risks such as increased temperature and changes in the water regime. change semiarid semi arid region lines I (I spatiotemporal spatio temporal Watershed II (II analysis basin IVH index regime aquifers supply

RESUMO Objetivos: analisar a sazonalidade climática das doenças respiratórias em crianças de 0 a 9 anos e apresentar um modelo para previsão de internações hospitalares para os anos de 2021 a 2022. Métodos: propôs-se verificar, de maneira temporal, a correlação de internações para pneumonia, bronquite/bronquiolite e asma com variáveis meteorológicas, visando verificar a sazonalidade com o ajuste de modelos de séries temporais. Resultados: percebeu-se, para todas as enfermidades, o efeito sazonal no número de casos registrados, com o maior número de registros nos meses de outono e inverno. Conclusões: foi possível constatar uma tendência de diminuição no registro de casos de pneumonia; já para os casos de internações por bronquite e bronquiolite, observou-se uma leve tendência de aumento; e, em relação as taxas de ocorrência de asma, não houve variação.

ABSTRACT Objectives: to analyze the climate seasonality of respiratory diseases in children aged 0-9 years and present a model to predict hospital admissions for 2021 to 2022. Methods: verify, in a temporal manner, the correlation of admissions for pneumonia, bronchitis/bronchiolitis, and asthma with meteorological variables, aiming to demonstrate seasonality with the adjustment of temporal series models. Results: there was a seasonal effect in the number of registered cases for all diseases, with the highest incidence of registrations in the months of autumn and winter. Conclusions: it was possible to observe a tendency towards a decrease in the registration of pneumonia cases; In cases of admissions due to bronchitis and bronchiolitis, there was a slight tendency towards an increase; and, in occurrence rates of asthma, there was no variation in the number of cases.

RESUMEN Objetivos: analizar la estacionalidad climática de las enfermedades respiratorias en niños de 0 a 9 años y presentar un modelo para previsión de internaciones hospitalarias para los años de 2021 a 2022. Métodos: se propuso verificar, de manera temporal, la correlación de internaciones para neumonitis, bronquitis/bronquiolitis y asma con variables meteorológicas, visando verificar la estacionalidad con el ajuste de modelos de series temporales. Resultados: se percibió, para todas las enfermedades, el efecto estacional en el número de casos registrados, con el mayor número de registros en los meses de otoño e invierno. Conclusiones: fue posible constatar una tendencia de disminución en el registro de casos de neumonitis; ya para los casos de internaciones por bronquitis y bronquiolitis, se observó una leve tendencia de aumento; y, en relación las tasas de ocurrencia de asma, no hubo variación.

Resumo O cultivo de milho em regime de sequeiro no estado de Alagoas é determinado pela variabilidade climática, especialmente sob as recorrentes secas que influenciam a recarga dos recursos hídricos em toda a região Nordeste do Brasil. Uma das formas de minimizar o risco de perdas é estabelecer uma janela climática ótima para o plantio. Nessa pesquisa utilizou-se um modelo agrometeorológico de penalização por déficit hídrico para simular a produtividade em todos os municípios de Alagoas no período de 1980 a 2015. A alta correlação entre simulações e observações, e o erro médio absoluto baixo para estações de referência validaram o modelo. Há diferentes janelas favoráveis ao plantio, mais curta no sertão durante o mês de abril, entre o terceiro decêndio de março e o terceiro decêndio de maio no agreste, e entre o primeiro decêndio de março e o segundo decêndio de junho no leste alagoano. Em média, as perdas relativas de produtividade no sertão são de 45%, no agreste de 40% a 45%, e em torno de 20% no leste. Estes resultados podem auxiliar o Zoneamento Agrícola de Risco Climático de Culturas do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, a estabelecer um calendário mais criterioso para a semeadura do milho no estado de Alagoas.

The cultivation of corn under a rainfed regime along the state of Alagoas is deeply influenced by climate variability, especially when considering the recurring droughts affecting the entire Northeast region of Brazil. One way of minimizing the risk of losses is establishing a climate window that is optimal for the sowing time. This study resorted to an agrometeorological model of damages by water deficit to simulate the productivity in every municipality of Alagoas from 1980 to 2015. The high correlation between simulations and observations, and the low absolute mean error for reference stations validated the model. There are different windows favourable to planting, shorter in the hinterland during the month of April, between the third ten days of March and the third ten days of May in the wild, and between the first ten days of March and the second ten days of June in eastern Alagoas. On average, relative productivity losses are about 45% in “Sertão”, 40-45% in “Agreste”, and around 20% in the coast. Such results can aid the Brazilian Ministry of Agriculture, Livestock, and Supply, in the elaboration of its Agricultural Climate Risk Zoning of Crops, potentially resulting in a more considerate calendar for corn sowing in Alagoas.

Resumo Este trabalho teve como objetivo principal gerar cenários climáticos futuros, e avaliar os impactos na produtividade do algodão herbáceo através de um modelo agrometeorólogico, quando comparada com a produtividade atual observada. Um downscaling estatístico foi empregado para obter as series futuras das variáveis meteorológicas necessárias para o cálculo da produtividade, obtido com um modelo agrometeorólogico devidamente calibrada para a realidade do algodão na região semiárida do Nordeste brasileiro. As series temporais das variáveis meteorológicas tiveram suas falhas devidamente preenchidas e passaram por um rigoroso sistema de controle de qualidade. As projeções futuras calculadas para os cenários climáticos A1B e A2, dos modelos ECHAM5-OM e HadGEM2-ES foram unanimes em apontar redução significativa das chuvas e aumento das temperaturas. A evapotranspiração, consequentemente, também apresenta tendência de aumento para o horizonte futuro estudado, de 2020 a 2080. Como impacto para a cultura do algodão, prevê-se, para 23 municípios estudados do semiárido nordestino, redução significativa da produtividade, que pode ser reduzida a aproximadamente metade da produtividade atual observada.

Abstract This paper had as its primary objective the generation of future climatic scenarios and the evaluation of impacts over the productivity of upland cotton through an agrometeorological model, when compared to the current productivity observed. A statistical downscaling was used to obtain the future series of meteorological variables needed for the calculation of productivity, obtained with an agrometeorological model appropriately calibrated for the reality of cotton in the semi-arid region of Northeast Brazil. The time series of the meteorological variables had their flaws properly completed and went through a rigorous quality control system. The future projections calculated for the climatic scenarios A1B and A2, of the models ECHAM5-OM and HadGEM2-ES were unanimous in pointing out the significant reduction in rainfall and temperature rising. The evapotranspiration, consequently, also presents an upward trend for the future horizon studied, from 2020 to 2080. As impact for the cotton crop, is predicted, for the 23 studied municipalities of the northeast semi-arid, a significant reduction in productivity, which can be reduced to approximately half of the current observed productivity.

Resumo Este artigo avalia a aplicabilidade e efetividade da ferramenta estatística “Convergência e Divergência de Médias Móveis” (MACD) à previsibilidade das vazões médias anuais do Rio Paraná medidas na cidade de Corrientes-Argentina, com amplitude temporal de 100 anos. Esta técnica é amplamente utilizada no mercado financeiro para previsão de tendências e reversões em valores de commodities e ações, tendo sofrido ajustes para uso nesse estudo. às médias móveis exponenciais (EMA) do oscilador, atribuíram-se períodos correspondentes a ciclos astronômicos que produzem efeitos na variável climatológica em estudo: o Ciclo solar de Schwabe, de periodicidade de 11,2 anos, o Ciclo Nodal Lunar, de 18,6 anos, e o Ciclo Apsidal Lunar, de 8,85 anos. Há um crescente entendimento científico de que tais parâmetros cíclicos astronômicos exercem influência no clima terrestre, inclusive sobre oscilações oceano-atmosféricas de escala global, como a Oscilação Decadal do Pacífico (ODP) e a El Niño-Oscilação Sul (ENOS), que, por sua vez, sabidamente se relacionam à variável, a qual é resposta das condições de pluviometria que levam águas a dois dos rios mais importantes da bacia do Prata: o Paraná e o Uruguai. Propriedades específicas da MACD obtiveram desempenho considerável na predição de tendências de aumento/diminuição em diversos períodos nessa série centenária de vazões. Encoraja-se a aplicação da MACD a outras variáveis climáticas, como precipitação, PNM e TSM, de modo a efetivá-la como mais uma ferramenta a fornecer esteio às previsões climáticas.

Abstract This article assesses the applicability and effectiveness of the statistical tool “Convergence and Divergence of Moving Averages” (MACD) to the predictability of the average annual flow of the Paraná River measured in the city of Corrientes-Argentina, with a time span of 100 years. This technique is widely used in the financial market for forecasting trends and reversals in commodities and stock prices. Given the versatile nature of this technique, its parameters were easily adapted to be implemented in this study. The periods assigned to the exponential moving averages (EMA), an inherent parameter of the oscillator, allude to astronomical cycles that produce effects on the climatological variable in the addressed timescale, namely, the Schwabe Solar Cycle, with a periodicity of 11.2 years, the Lunar Nodal Cycle, of 18.6 years, and the Apsidal Lunar Cycle, of 8.85 years. There is a growing scientific understanding that such astronomical cyclical parameters do influence the terrestrial climate, especially via the modulation of ocean-atmospheric oscillations of global scale, such as the Pacific Decadal Oscillation (ODP) and El Niño-Oscilação Sul (ENOS), which are known to be related to the variable in study, which, in turn, is responsive to the rainfall conditions that supply water to two of the most important rivers in the La Plata basin: Paraná and Uruguay. Specific properties of MACD obtained considerable performance in predicting trends of increase/decrease in several periods of that centennial data series of river flow. The use of MACD for other climate variables, such as rainfall, Sea Level Pressure and Sea Surface Temperature, is highly encouraged, in order to consummate it as an additional tool to improve confidence in climate prediction.

Resumo Modelos empíricos chuva-vazão vêm sendo cada vez mais usados nas últimas décadas, devido a indisponibilidade de dados de entrada dos modelos conceituais, e à confiabilidade, rapidez, e menor complexidade destes modelos. Neste contexto, foi aplicada a técnica de Regressão por Componentes Principais (RCP) na simulação das vazões médias mensais de oito estações fluviométricas na Bacia Hidrográfica do Xingu (BHX), pertencente a grande bacia hidrográfica amazônica. Na BHX se encontra a usina hidroelétrica de Belo Monte, além de importantes áreas de preservação ambiental. Demonstra-se na pesquisa o grau de relação entre a precipitação e vazão, entrada e resposta do modelo chuva-vazão baseado em RCP, e os respectivos graus de defasagem com eficiência preditiva. A RCP apresentou bons resultados na simulação das vazões mensais em todas as estações selecionadas, caracterizando bem a dinâmica das séries temporais com resultados ótimos nos períodos de estiagem (maio a outubro) e tendência a leve subestimativa nos períodos chuvosos (novembro a abril). Tais resultados utilizando a precipitação observada na simulação das vazões da BHX permitem concluir que um bom sistema de previsão climática para a precipitação sazonal poderá inferir um grau preditivo importante para as vazões com até três meses de antecedência.

Abstract Empirical rainfall-streamflow models have been increasingly used in recent decades, due to the unavailability of input data from conceptual models, and the reliability, speed, and less complexity of these models. In this context, the Principal Component Regression technique (PCR) to simulate the monthly average streamflow of eight river stations in the Xingu River Basin (XRB) was applied, which belongs to the large Amazon basin. The XRB has the Belo Monte hydroelectric plant, as well as important areas of environmental preservation. The degree of relationship between rainfall and streamflow, input and response of the rainfall-streamflow model based on PCR is shows in the research and the respective degrees of lag with predictive efficiency. The PCR showed good results in the simulation of the monthly streamflow in all the selected stations, characterizing well the dynamics of the time series with excellent results in the dry periods (May to October) and a tendency to slightly underestimate in the rainy periods (November to April). These results, using the rainfall observed for streamflow simulation in the XRB, allow us to conclude that a good climate forecasting system for seasonal rainfall can infer an important predictive degree for streamflow up to three months in advance.

Resumo O impacto das mudanças climáticas nos padrões de precipitação e temperaturas máximas e mínimas da região Nordeste do Brasil é investigado com base na média dos resultados de quatro modelos climáticos globais, ECHAM5-OM da Alemanha, HADGEM2-ES do Reino Unido, BCM2 da Noruega e o CNRM-CM3 da França, para dois cenários de emissões de gases de efeito estufa, A1B e A2 que tiveram suas projeções futuras regionalizadas para o período 2021-2080 com o emprego da técnica de downscaling estatístico. A habilidade dos modelos em simular as condições do clima presente foi validada para o período de controle 1961-1990, apresentando resultados muito satisfatórios. Foi empregado o método dos análogos para realizar o downscaling estatístico e encontrar as relações preditor-preditando. Os resultados apontam para uma redução expressiva da precipitação nos respectivos períodos chuvosos das sub-regiões do Nordeste, e aumento das temperaturas máximas no primeiro semestre de forma mais significativa, com tendência a diminuição em extensas áreas do setor norte do Nordeste em meses do segundo semestre, principalmente para o cenário A2. Para as temperaturas mínimas os resultados apontam para tendência de aumento em todo o ano com destaque para os meses de inverno.

Abstract The impact of climate change on precipitation and maximum and minimum temperatures patterns in the Northeast region of Brazil is investigated based on the mean results of four global climate models, ECHAM5-OM from Germany, HADGEM2-ES from the UK, BCM2 from Norway and the CNRM-CM3 of France, for two scenarios of greenhouse gas emissions, A1B and A2, that had their future projections regionalized for the period 2021-2080 using the statistical downscaling model. The ability of the models to simulate present climate conditions was checked for the 1961-1990 control period, presenting very satisfactory results, and validated for the period 1991-2000. The analogues method was employed to perform statistical downscaling and to find predictor-prediting relationships. The results point to a significant reduction in rainfall in the respective rainy periods of the northeastern subregions, and the highest temperatures increase in the first semester, with a tendency to decrease in large areas of the northern Northeast sector in the second semester, mainly for scenario A2. For the minimum temperatures the results show a tendency of increase in all the year with highlight for the winter months.

Resumo Neste estudo, um modelo de downscaling estatístico (MDE) baseado na metodologia de análogos foi usado para projetar padrões futuros de precipitação e temperatura na cidade de Maceió, litoral leste do Nordeste (9,7° S; 35,7° W; 64,5m), e avaliar seus impactos na produtividade da cana de açúcar. Dados observados históricos foram usados para o downscaling da precipitação e temperatura usando diferentes modelos climáticos globais (CanESM2, CNRM-CM5, IPSL-CM5A-MR, GFDL-ESM2M, MIROC-ESM, MPI-ESM-MR, e NorESM1-M) em relação ao período de referencia (1961-1990), e, em seguida, para cenários futuros de 2021 a 2080. Os dados foram analisados em decêndios, mesmo passo de tempo do modelo agrometeorológico usado para a cultura. Ao contrário do que se esperava, a combinação de redução das chuvas e aumento da evapotranspiração nos cenários futuros não diminuiu a estimativa da produtividade, com previsão de aumento. A este fato pode-se atribuir que a redução das chuvas previstas, mais acentuadas no período chuvoso, não serão decisivas para a diminuição da produtividade, pois na maioria dos modelos climáticos há previsão de aumento das chuvas no período seco de setembro a dezembro, crítico para o crescimento inicial da cultura, que tem calendário de plantio a partir do primeiro decêndio de setembro.

Abstract In this study, a statistical downscaling model (SDSM) based on the analogous methodology was used to project future patterns of precipitation and temperature in the city of Maceió, east coast of northeastern Brazil (9.7° S; 35.7° W; 64.5m), and to evaluate its impacts on sugar cane yield. Historical observed data were used for downscaling precipitation and temperature using different global climate models (CanESM2, CNRM-CM5, IPSL-CM5A-MR, GFDL-ESM2M, MIROC-ESM, MPI-ESM-MR, and NorESM1-M) in relation to the reference period (1961-1990), and then for future scenarios from 2021 to 2080. The data were analysed in a ten days period, the same time step as the agrometeorological model used for culture. Contrary to what was expected, the combination of reduced rainfall and increased evapotranspiration in future scenarios did not decrease the estimate of yield, with an increase forecast. This effect can be attributed to the fact that the reduction in predicted rainfall, which was more pronounced in the rainy season, was not decisive for the decrease in yield, since in most MCGs there is a forecast of increased rainfall in the dry period from September to December, which is crucial for the initial growth of the crop, which has a planting schedule from the first ten-day period of September.

Resumo Identificar áreas com um potencial risco de degradação ambiental por processos antrópicos ou naturais é importante para a gestão sustentável dos recursos naturais, principalmente nas regiões semiáridas do nordeste brasileiro. O presente estudo teve como objetivo avaliar o índice de erosão (EI30) e avaliar seus extremos na Bacia Hidrográfica do Apodi/Mossoró (BHAM) localizada no estado do Rio Grande do Norte, através da teoria dos valores extremos e associar com o padrão de chuva da região. Foram utilizados dados de precipitação da Agência Nacional das águas (ANA) e do Projeto Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Foram utilizados os critérios de informação de Akaike (AIC) e o critério bayesiano de Schwarz (BIC) para seleção de modelos matemáticos que explicam os extremos de erosividade, aliados a avaliação da correlação entre EI30 e o coeficiente de chuva (Rc). A estação meteorológica Felipe Guerra na BHAM apresentou os melhores resultados para gerar o efeito hidrológico do EI30 com dados TRMM. Conclui-se que os dados TRMM podem ser de grande avalia para estimar o EI30 onde não há dados observacionais, além disso o EI30 acompanha a sazonalidade da precipitação e foi classificado como moderado, cujos maiores valores acontecem no período de fevereiro a maio.

Abstract Identifying areas with a potential risk of environmental degradation by anthropic or natural processes is important for sustainable management of natural resources, especially in the semiarid regions of northeastern Brazil. Rain erosivity is given by the Universal Soil Loss Equation (EUPS) which relates the erosive capacity of rainfall and its ability to disintegrate by the impact of the particle surface. The present study aimed to evaluate the erosion index (EI30) and to evaluate the EI30 extremes in the Apodi/Mossoró watershed through the theory of extreme values and to associate with the rainfall pattern of the region. For this, precipitation data from the Agência Nacional das águas (ANA) and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) project were used. Among several methodologies for the selection of mathematical models that explain the extremes of erosivity, this research used the Akaike Information Criteria (AIC) and the Schwarz Bayesian Criterion (BIC), together with the correlation assessment at EI30 and the coefficient of rain (Rc). Thus, Felipe Guerra station presented the best results to generate the hydrological effect of the EI30 in the basin with TRMM data. It can be concluded that TRMM data can be of great value for the estimation of the EI30 where observational data is not available. Moreover, the EI30 follows the precipitation seasonality and was classified as moderate whose highest values occur from February to May.

Resumo As cidades brasileiras vêm crescendo de forma desordenada e sofrendo conturbados processos antropogênicos, o que transforma de forma severa a atmosfera local, influenciando na qualidade de vida da sociedade. Esta pesquisa tem por finalidade a análise da variação de temperatura através do uso de sensoriamento remoto, buscando identificar ilhas de calor e frescor, sua origem e a variação espaço-temporal, tendo como área de estudo o município de São Paulo, uma grande cidade com densidade demográfica de 7.398,26 hab/km2 e mais de 12.000.000 de habitantes. Optou-se por utilizar de imagens do satélite Landsat 5 e da metodologia do algoritmo SEBAL para cálculo de temperatura da superfície. Os resultados encontrados evidenciam que a variação de temperatura da superfície vem sofrendo aumento com o passar dos anos, o município de São Paulo, a presença de grandes zonas industriais, o crescimento urbano desordenado, a presença de impermeabilização do solo através de revestimento asfáltico, são alguns dos fatores que contribuem para o surgimento de ilhas de calor. Também ficou evidenciada a presença de zonas de frescor, boa parte delas em áreas arborizadas, o que colabora para a redução da temperatura e melhoramento da condição de vida da população.

Abstract Brazilian cities have been growing in a disorderly manner and undergoing a disturbed anthropogenic process, which severely transforms the local atmosphere, influencing the quality of life of society. The purpose of this research is to analyze the temperature variation through the use of remote sensing, seeking to identify heat and freshness islands, their origins and the space-behavioral variation, having as study area the Municipality of São Paulo, a large city with population density of 7,398.26 inhabitants/km2 and more than 12,000,000 inhabitants. We opted to use Landsat 5 satellite images and SEBAL algorithm methodology for surface temperature calculation. The results show that the surface temperature variation has been increasing over the years, the city of São Paulo, the presence of large industrial zones, the disordered urban growth, the presence of soil sealing through asphalt coating, are some of the factors that contribute to the emergence of heat islands. It was also evidenced the presence of freshness zones, most of them in wooded areas, which contributes to reducing the temperature and improving the living conditions of the population.

Resumo A avaliação da vulnerabilidade da população é uma análise dos impactos esperados, modelagem de risco, exposição, sensibilidade e falta de capacidade de adaptação de uma região ou de um setor específico aos efeitos de eventos climáticos extremos. A vulnerabilidade engloba uma variedade de conceitos incluindo sensibilidade ou suscetibilidade a danos e falta de capacidade para lidar e adaptar. Uma forma de analisar estes aspectos tão diferenciados é através de um processo estocástico, como a probabilidade condicional. Neste artigo, apresenta-se um modelo conceitual para avaliar a vulnerabilidade da população ao clima, levando em conta uma das regiões susceptíveis brasileiras, a Nordeste. Os resultados mostram que o indicador proposto IVPopS apresenta a região central semiárida mais vulnerável, além de uma avaliação detalhada em cada componente do indicador. áreas produtivas como Petrolina-PE estão com índices elevados de risco (0,604), exposição (0.863), sensibilidade (0,910), enquanto a incapacidade de adaptação está com índices baixos (0,002).

Abstract The population's vulnerability assessment is an analysis of the expected impacts, risk modeling, exposure, sensitivity and lack of adaptability of a specific region or sector to the effects of extreme weather events. The vulnerability encompasses a variety of concepts including sensitivity or susceptibility to harm and a lack of ability to cope and adapt. One way to analyze these very different aspects is through a stochastic process, such as conditional probability. In this article, a conceptual model is presented to assess the population's vulnerability to the climate, taking into account one of the susceptible regions of Brazil, the Northeast. The results show that the proposed indicator IVPopS presents the most vulnerable central semi-arid region, in addition to a detailed assessment in each component of the indicator. Production areas such as Petrolina-PE have high levels of risk (0,604), exposure (0,863), sensitivity (0,910), while the inability to adapt is low (0.002).

Resumo Esta pesquisa teve como objetivo calibrar e validar um modelo agrometeorológico de penalização por déficit hídrico aplicado à cultura do algodão herbáceo em 23 municípios da região Nordeste. Os resultados mostraram diferentes cenários, com produtividades variando de extremamente baixas, com média anual inferior a 500 kg/ha, a extremamente altas, com média anual superior a 3500 kg/ha. O processo de calibração do modelo agrometeorológico levou em consideração o nível de produtividade máxima tecnológica, estimada a partir de um ajuste estatístico baseado na série de dados das produtividades reais observadas, permitindo simulações satisfatórias dos valores disponibilizados pelo IBGE. Nos municípios com produtividades muito baixas até 500 kg/ha, a produtividade média observada (PMO) e simulada (PSO) foi de 333 e 361 kg/ha com erro médio absoluto (EMA) de ±56 kg/ha, para municípios com produtividades baixas entre 500 e 1000 kg/ha, a PMO e PSO foi de 774 e 814 kg/ha com EMA de ±172 kg/ha, nos municípios com produtividades medianas entre 1000 e 2000 kg/ha foi de 1358 e 1400 kg/ha com EMA de ±198 kg/ha, e nos municípios com altas produtividades, acima de 2000 kg/ha, a PMO e PSO foi de 3233 e 3357 kg/ha com EMA de ±319 kg/ha, respectivamente.

Abstract This research aimed to calibrate and validate an agrometeorological model of penalization for water deficit applied to the herbaceous cotton culture in 23 municipalities in the Northeast region. The results showed different scenarios, with yield varying from extremely low, with an annual average of less than 500 kg/ha, to extremely high, with an annual average of more than 3500 kg/ha. The calibration process of the agrometeorological model took into account the level of maximum technological productivity, estimated from a statistical adjustment based on the data series of the actual observed yield, allowing satisfactory simulations of the values made available by IBGE. In municipalities with very low yield up to 500 kg/ha, the average observed (AOY) and simulated (ASY) yield was 333 and 361 kg/ha with mean absolute error (MAE) of ± 56 kg/ha, for municipalities with yield between 500 and 1000 kg/ha, the AOY and ASY was 774 and 814 kg/ha with MEA of ± 172 kg/ha, in the municipalities with median yield between 1000 and 2000 kg/ha, the AOY and ASY was 1358 and 1400 kg/ha with MAE of ± 198 kg/ha, and in municipalities with high yield, above 2000 kg/ha, the AOY and ASY was 3233 and 3357 kg/ha with MAE of ± 319 kg/ha, respectively.

Resumo Alterações no uso e ocupação do solo das cidades tem consequências diretas no campo térmico urbano, cujas características físicas e microclimáticas tornam-se atrativos à convivência humana. Esta pesquisa teve como objetivo analisar a variação de um índice biometeorológico e estudar quantitativamente o ciclo diurno do conforto térmico humano em Maceió-AL, por meio de dados horários disponibilizados pela estação meteorológica automática do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) entre os anos de 2004 a 2015. Em média, observa-se sensação de conforto das 00 às 09 horas UTC; das 11 às 20 UTC prevalece a sensação de desconforto térmico pelo calor. A partir das 21 UTC o desconforto devido ao calor vai apresentando uma diminuição e o conforto começa a aumentar, prevalecendo essa sensação, não sendo identificados casos de desconforto ou estresse devido ao frio. é comum, a depender da época do ano, ocorrência de horas de estresse pelo calor entre 10 a 19 UTC, com maior frequência das 15 às 17 UTC. Apesar de constatados desconforto e estresse por calor, predomina na maior parte das horas do dia condições de conforto, não sendo observados em todo o período de estudo nenhum caso de desconforto por frio.

Abstract Changes in land use and occupation in cities have direct consequences in the urban thermal field, whose physical and microclimate characteristics become attractive to human coexistence. This research aimed to analyze the variation of a biometeorological index and to quantitatively study the diurnal cycle of human thermal comfort in Maceió-AL, using hourly data provided by the automatic meteorological station of the National Institute of Meteorology (INMET) between the years 2004 to 2015. On average, there is a feeling of comfort from 00 to 09 UTC; from 11 to 20 UTC the sensation of thermal discomfort by heat prevails. After 21 UTC, the discomfort due to heat decreases and comfort begins to increase, with this feeling prevailing, with no cases of discomfort or stress due to the cold being identified. It is common, depending on the time of year, for hours of heat stress between 10 to 19 UTC, more frequently from 15 to 17 UTC. Despite discomfort and heat stress, comfort conditions prevail in most hours of the day, with no case of discomfort due to cold being observed throughout the study period.

Resumo O objetivo deste trabalho é avaliar as previsões climáticas regionais de precipitação sobre o Brasil durante a estação do inverno de 2018 através do modelo RegCM4.7 com diferentes inicializações, tanto espacial como em 5 áreas específicas. Para realizar alertas de possíveis anomalias abaixo/acima da normal climatológica, é necessário verificar a habilidade destes modelos em prever de forma antecipada a precipitação. O modelo RegCM4.7 foi conduzido com dados do modelo Global Climate Forecast System Version 2. As destrezas das previsões foram avaliadas de forma qualitativa e quantitativa, comparando resultados com os dados do Climate Prediction Center (CPC). Os resultados mostraram que o RegCM4.7 conseguiu prever de forma coerente a precipitação com alguns meses de antecedência para o trimestre junho, julho e agosto (JJA), com menores erros sobre as regiões Nordeste e Sudeste do Brasil, onde maiores erros foram identificados sobre os subdomínios AMZ e SUL. Observou-se que as correlações das previsões foram inferiores a 0,8 durante todos os experimentos e subdomínios, exceto para região do Nordeste que apresentou os maiores valores de correlação. De maneira geral, destaca-se que o modelo foi hábil em prever a distribuição espacial de precipitação com antecedência sobre todo domínio, porém com tendência de subestimar o observado.

Abstract The main objective of this study was to evaluate the regional climate forecasts of precipitation over Brazil during the winter season of 2018 through the RegCM4.7 model. It was used with different initializations, both spatial and in five specific areas. To emit alerts of possible below/above climate normal anomalies is necessary the verification these model abilities in predicting precipitation. The RegCM4.7 model was used with Global Climate Forecast System Version 2 global model data. The forecast quality was evaluated qualitatively and quantitatively, comparing its results with Climate Prediction Center (CPC) analysis data. The RegCM4.7 model was able to predict precipitation consistently a few months in advance for the june, july and august quarter (JJA), with minor mistakes over the northeastern and southeastern Brazil. However, the biggest errors were identified over the northern and southern regions. Prediction correlations were less than 0.8 during every experiments and subdomains, except for the Northeast region that presented the highest correlation values. In general, it stands out that RegCM4.7 was able to predict the spatial distribution of precipitation in advance over every domain, but with a tendency to underestimate what was observed.