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 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 O monitoramento dos parâmetros biofísicos de uma determinada região é de suma importância para sua população, tendo em vista os impactos causados por fenômenos climáticos de grande escala e a sazonalidade dos sistemas meteorológicos que afetam a região. Portanto, o objetivo do estudo é analisar a sazonalidade dos parâmetros biofísicos índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN) e temperatura da superfície terrestre (TST) assim como, sua interação com a chuva no Estado de Alagoas para os anos de 2001 e 2016 sobe influência de La Niña. Foram utilizados produtos de IVDN e TST do sensor MODIS, satélite TERRA, processados através do software Qgis 2.18.3. Inicialmente, foram realizados cálculos com os fatores de ajuste nas imagens de IVDN e TST, e posteriormente foram elaborados os mapas temáticos. Os resultados obtidos mostram um aumento no último trimestre do ano de 2016 nas classes de vegetação rala e solo exposto e uma diminuição da vegetação densa em relação ao ano de 2001, nas demais classes houve uma variabilidade sazonal da cobertura vegetal. Os mapas de TST apresentam correlação forte com o IVDN, mostrando uma relação inversamente proporcional entre os parâmetros. Na precipitação verificou-se a sua influência direta na resposta do IVDN e TST, devido ao tipo de vegetação encontrado na região.

Abstract The monitoring of the biophysical parameters of a given region is of paramount importance for its population, in view of the impacts caused by large-scale climatic factors and the seasonality of the meteorological systems that affect the region. Therefore, the objective of the study is analyzing the seasonality of the biophysical parameters Index of Vegetation by Normalized Difference (IVDN) and Land surface temperature (LST) as well, TST interaction with rainfall in the State of Alagoas for the years 2001 and 2016 rises under the influence of La Niña. IVDN and TST product TST from the MODIS sensor, TERRA satellite, were processed using the Qgis 2.18.3 software. Initially, calculations were performed with the adjustment factors in the IVDN and TST images, and later the thematic maps were prepared for the analyzes. The result TST obtained show an increase in the last quarter of 2016 in the classes of thin vegetation and exposed soil and a decrease in dense vegetation compared to 2001, in the other classes there is a seasonal variability of the vegetation cover. TST maps have direct influence with IVDN, showing an inversely proportional relationship between the parameters. In precipitation, TST direct influence on the response of IVDN and TST was verified, due to the type of vegetation found in the region.

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 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 foi avaliar a eficiência do uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação de uso do solo da Bacia Hidrográfica do Rio Japaratuba - SE, a partir de uma imagem de sensoriamento remoto. Uma classificação pelo método Máxima Verossimilhança foi realizada para ser comparada com as classificações geradas por RNA, uma vez que o primeiro método já é consolidado na literatura. Para avaliar a eficiência das classificações foram analisados o índice Kappa, Exatidão Global e Raiz do Erro Médio Quadrático (REMQ). A classificação por Máxima Verossimilhança obteve índice Kappa de 0,95 e Exatidão Global de 96,43%. A RNA cuja arquitetura se mostrou mais eficiente obteve índice Kappa de 0,93, Exatidão Global de 94,14% e REMQ oscilando entre 0,35 e 0,45 durante suas 10000 iterações, sendo o valor estipulado como ótimo igual a 0,10. As RNA se mostraram eficientes na classificação de uso de solo a partir de imagens de sensoriamento remoto, tendo em vista que os resultados dos parâmetros de acurácia apresentaram valores que indicam uma concordância quase perfeita na classificação realizada por seis das oito arquiteturas de RNA testadas. Dessa forma os produtos gerados podem ser utilizados como ferramenta técnico-gerencial para a gestão ambiental da área de estudo.

Abstract The objective of this work was to evaluate the efficiency of the use of Artificial Neural Networks (ANN) for the classification of land use of the Japaratuba River Basin - SE, from a remote sensing image. A classification by the Maximum Likelihood method was performed to be compared with the classifications generated by ANN, since the first method is already consolidated in the literature. To assess the classifications efficiency, the Kappa Index, Global Accuracy and Root Mean Square Error (RMSE) were analyzed. The Maximum Likelihood classification obtained Kappa Index of 0.95 and Global Accuracy of 96.43%. The ANN architecture more efficient obtained a Kappa Index of 0.93, Global Accuracy of 94.14% and RMSE oscillating between 0.35 and 0.45 during its 10,000 iterations, while the value stipulated as excellent was 0.10. The ANN proved to be efficient in the classification of land use from remote sensing images, since the results of the accuracy parameters showed values that indicate an almost perfect agreement in the classification performed by six of the eight ANN's architectures tested. Thus the generated products can be used as a technical-managerial tool for the environmental management of the study area.

Resumo A Evapotranspiração (ET) é a segunda variável mais importante do ciclo hidrológico e influencia inúmeros processos da atmosfera. Desta forma, é interessante estudar as mudanças desta variável sob o contexto das mudanças climáticas antropogênicas e da constante ocorrência de secas no Nordeste Brasileiro (NEB). Foram analisadas as tendências da ET no NEB entre 1980 e 2016 a partir de dados em grade com alta resolução de 0.25° x 0.25º, constituindo 2071 pontos no NEB. Uma análise de agrupamentos mostrou que é plausível dividir a região em quatro grupos homogêneos. O grupo 1 é referente a área do semiárido na porção central do NEB. O grupo 2 é a faixa que circunda o semiárido. O grupo 3 localiza-se ao norte do Maranhão e o 4 na costa e noroeste do NEB. Analisando-se a tendência média da ET, observa-se que os grupos 2, 3 e 4 apresentaram tendências significativas de aumento da ET de 2,7 mm/ano, 3,51 mm/ano e 2,57 mm/ano, respectivamente. Em análise ponto por ponto, a porção central do NEB e semiárido apresentaram tendências positivas de ET anual (~0.8 mm/ano), enquanto o litoral noroeste e uma parte da região central da Bahia apresentaram tendências negativas (~1 mm/ano). Tais resultados devem estar associados as recentes tendências de temperatura e chuvas observadas no NEB, com impactos importantes nos núcleos de desertificação observados em muitas áreas da região, servindo de alerta a gestores ambientais e de recursos hídricos.

Abstract Evapotranspiration (ET) is the second most important variable in the hydrological cycle and influences several atmospheric processes. Therefore, the scientific interest in studying changes in that variable under the context of climate change and the usual occurrence of droughts in the Northeast of Brazil (NEB) is particularly valid. ET trends in the NEB were analysed from high resolution grid data (0.25°x0.25°) for the period between 1980 and 2016, comprising 2071 points in the NEB. A cluster analysis has shown that the region is climatically divisible into four homogenous groups. Group 1 represents the semiarid area in the central portion of the NEB. Group 2 is formed by the non-contiguous lands that surround the semiarid region. Group 3 is located in the north of Maranhão, whereas Group 4 is composed of patches spreading mostly over the eastern coast and the northwest of the NEB. By analysing the mean ET trend, it is possible to observe that groups 2, 3 and 4 show significant upward trends of 2.7 mm/year, 3.51 mm/year and 2.57 mm/year, respectively. According to a step-by-step analysis, the central (semiarid) area of the NEB presented a positive ET trend (~0.8 mm/year), whilst the northwestern coast and part of central Bahia showed negative trends (~ -1 mm/year). Such results may be linked to recent temperature and rainfall trends observed in the NEB, with important impacts for the desertification nuclei observed in many parts of the region, which represent a warning for environmental and water resources managers.

Este estudo teve como objetivo principal aplicar a teoria da máquina térmica em um evento de Vórtice Ciclônico de Altos Níveis (VCAN), ocorrido sobre o Nordeste do Brasil com o intuito de analisar um dos mecanismos de manutenção desse tipo de sistema. A teoria da máquina térmica, baseada na segunda lei da termodinâmica, foi utilizada para calcular a diferença de pressão existente entre dois pontos localizados no centro e na periferia do VCAN. O modelo Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) conseguiu representar bem o evento ocorrido no período de 10 a 21 de janeiro de 2011, mostrando uma maior intensidade deste evento no período de 16 a 19 de janeiro de 2011. A teoria da máquina térmica apresentou-se como uma ferramenta capaz de ser utilizada no estudo dos VCANs, mostrando boa concordância com as simulações realizadas com o modelo.

This study aimed to apply the heat engine theory to an event of Upper-Tropospheric Cyclonic Vortex (UTCV) occurred in Northeast Brazil in order to examine one of the mechanisms that maintains this type of system. The theory is based on the second law of thermodynamics and it was used to calculate the pressure difference between two points located at the center and periphery of UTCV. The Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) model represented well the event occurred in the period of 10 to 21 January 2011, showing a higher intensity in this event from 16 to 19 January 2011. The heat engine theory showed as an useful tool to be used in the study of UTCVs, showing good agreement with the simulations performed with the model.