ABSTRACT Agricultural production in the semi-arid region is critically important for ensuring food security and agricultural development in world. However, due to the environmental impact generated by agricultural activity, and the challenge of producing food for a growing demand, agriculture is dependent on a constant flow of non-renewable environmental and economic resources. The aim of this study was to quantify the sustainability of different agricultural production systems papaya (Carica papaya L.) and sorghum (Sorghum bicolor [L.] Moench) in the semi-arid region using emergy analysis. The research was carried out in the Curupati Irrigated Perimeter, located in the municipality of Jaguaribara, Ceará (CE), Brazil, corresponding to the cultivation of the irrigated papaya and in the Lagoa Grande settlement, in the Chapada do Apodi, municipality of Tabuleiro do Norte, CE, referring to sorghum cultivation in the rainfed. The rainfed production system had an emergy value of 1.06E+16 seJ ha-1 yr-1, and was lower than in the irrigated system 1.69E+17 seJ ha-1 yr-1. The following values were obtained for the emergy indicators in the irrigated system: emergy yield ratio (EYR) = 1.51; renewability (R%) = 74.29%; environmental load ratio (ELR) = 0.35, and emergy sustainability index (ESI) = 4.37. Where as in the rainfed system, the EYR = 1.13; R% = 83.81%; ELR = 0.20 and ESI = 5.86. The system of production under the rainfed regime therefore displayed better economic, social and environmental performance in relation to the irrigated production system. Both of the studied production systems contributed to the economic growth of the semi-arid region, with low environmental loads.

Objetivou-se estudar, com esta pesquisa, a variabilidade espaço temporal da qualidade das águas do açude Orós, Ceará, além das variáveis determinantes desta qualidade razão pela qual foram empregadas a análise de componentes principais (ACP) e a análise de agrupamento hierárquico (AAH). As amostras de água foram coletadas em sete pontos (georreferenciados), no período de abril de 2008 a março de 2011, totalizando 4032 amostras. Nas águas foram analisados os seguintes atributos: temperatura, pH, CE, Ca2+, Mg2+, Na+, K+, Cl-, HCO3-, SO4-, turbidez, cor, transparência de sechi, ST, STV, STF, SST, SSV, SSF, SDT, OD, DBO5, fósforo total, ortofosfato solúvel, EC, CTT, amônia total, NKT, nitrato, RAS e clorofila-a. A ACP promoveu redução das 32 variáveis iniciais para 14 variáveis explicando 84,39% da variância total. Os principais fatores responsáveis pela qualidade das águas do Orós foram: processo natural de intemperismo dos componentes geológicos do solo; carreamentos dos sólidos suspensos através do escoamento superficial das águas oriundas de áreas agrícolas e ações humanas ocorridas nas partes altas da bacia do Alto Jaguaribe. A similaridade das águas do Orós permite uma redução nos pontos de amostragem, o que pode resultar em menor custo sem comprometer o monitoramento da qualidade das águas. A similaridade das águas foi influenciada pelas atividades antrópicas exercidas nas proximidades do reservatório e ao longo da bacia.

The aim of this study was to identify spatial and temporal variations in water quality of Orós reservoir, Ceará, Brazil, as well as the sources of contamination. To get this information the Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis (CA) was used. Water samples were collected at seven (geo-referenced) points, from April 2008 to March 2011, totalling 4,032 samples. The following attributes of the waters were analysed: temperature, pH, CE, Ca2+, Mg2+, Na+, K+, Cl-, HCO3-, SO4--, turbidity, colour, Sechi transparency, TS, TVS, TFS, TSS, VSS, FSS, TDS, DO, BO5D, total phosphorus, soluble orthophosphate, EC, TTC, total ammonia, TKN, nitrate, SAR and chlorophyll-a. The PCA promoted the reduction from the 32 initial variables to 14, accounting for 84.39% of the total variance. The major factors responsible for water quality composition are: the natural weathering of geological soil components; the entrainment of suspended solids through surface runoff from agricultural areas; and anthropogenic action in the Upper Jaguaribe basin in Ceará. The similarity of the water of the Orós reservoir allows a reduction in the number of sampling points, which may result in significant cost savings without sacrificing the water quality monitoring. The similarity of the waters was influenced by anthropic activities being carried out near the reservoir and all along the watershed.

RESUMO Este estudo objetiva estimar as variáveis limnológicas a partir de dados de sensoriamento remoto. Os dados foram coletados em 20 pontos no reservatório Orós, Ceará, em março de 2011 e agosto de 2012. Foram analisados os atributos: transparência de Secchi, turbidez, sedimentos inorgânicos em suspensão (SIS), condutividade elétrica da água (CE) e dados radiométricos. Posteriormente, foram realizadas análises de correlação entre o fator de reflectância bidirecional - FR e os dados de SIS, CE, turbidez e transparência e gerados os modelos de regressão simples. Para o atributo SIS o modelo ajustado foi o potencial (SIS = 860,1679*FRλ7201/0,6427), com um coeficiente de determinação (R2) de 0,90. Para a variável turbidez, o modelo de regressão ajustado foi Turb = ((FRλ720 – 0,0217)/0,0017) e com R2 de 0,90. O modelo de regressão ajustado para a transparência foi Transp = ((-FRλ653 + 0,171)/0,1375) e com R2 de 0,92. O modelo de regressão ajustado para a condutividade elétrica foi CE = ((-FRλ632 + 0,5352)/1,6278) e com R2 igual a 0,93. Para todos os modelos os valores de p (p-value) foram menores que 0,001. Os modelos desenvolvidos indicam que as variáveis limnológicas podem ser quantificadas remotamente.

ABSTRACT This study aimed to estimate limnological parameters using remote sensing data. Data were sampled in 20 sites in the Orós reservoir in Ceará State, Brazil in March/2011 and August/2012. Secchi transparency, turbidity, suspended inorganic sediments (SIS), transparency, electrical conductivity of water (CE), and radiometric data were analysed. After sampling the data were submitted to correlation and regression analysis between the bidirectional reflectance factor (FR) and SIS, CE, turbidity and transparency data. For estimating SIS the adjusted model was the potential model (SIS = 860.1679*FRλ7201/0.6427) with a coefficient of determination (R2) of 0.90. For turbidity the best model was represented by euqation Turb = (FRλ720 – 0.0217)/0.0017 providing a R2 of 0.90 and the best model for transparency was Transp = (-FRλ653 + 0.171)/0.1375 with an R2 of 0.92. For the electrical conductivity of water the CE = (-FRλ632 + 0.5352)/1.6278 was the best with a R2 of 0.93. For all these models, p-value was smaller than 0.001. These models seems to be reliable and indicate that these limnological variables can be estimated using in situ remote sensing data.

O Brasil possui diversidade edafoclimática e realidades socioeconômicas e políticas distintas. Isto contribui para diferenciar as regiões político administrativas do país. Objetivou-se espacializar os fatores físicos, climáticos e socioeconômicos que melhor discriminam a produção de caprinos leiteiros no Brasil. Foram analisados índice de produção de leite por cabra; índice de produção de caprinos; índice de produção de leite, amplitude da temperatura; temperatura média; precipitação; índice normalizado de diferença vegetativa; umidade relativa do ar; altitude; estabelecimentos agropecuários; estabelecimentos com pastagem nativa; estabelecimentos com pastagens de boa qualidade; estabelecimentos com recursos hídricos; estabelecimentos que recebem orientação técnica; estabelecimentos de agricultura familiar; estabelecimentos de agricultura não familiar e índice de desenvolvimento humano. Foram realizadas análises multivariadas para espacializar as variáveis climáticas, físicas e socioeconômicas e, assim, discriminar os Estados e Regiões brasileiras. As maiores produções de caprinos e de leite foram observadas na região Nordeste. A região Sudeste apresentou segunda maior produção de leite, seguido pelo Sul, Centro-Oeste e Norte. As médias para produtividade mostraram que as regiões Centro-Oeste e Sudeste apresentaram animais mais especializados a produção de leite. As análises multivariadas evidenciaram distinções entre clusters das regiões político-administrativas do Brasil. As variáveis climáticas foram as mais importantes para discriminar entre as regiões brasileiras. A heterogeneidade dos componentes climáticos, físicos e socioeconômicos evidenciou peculiaridades em cada região. Portanto, é preciso implementar programas de melhoramento genético animal que atendam as necessidades de cada região.

Brazil has high climate, soil and environmental diversity, as well as distinct socioeconomic and political realities, what results in differences among the political administrative regions of the country. The objective of this study was to determine spatial distribution of the physical, climatic and socioeconomic aspects that best characterize the production of dairy goats in Brazil. Production indices of milk per goat, goat production, milk production, as well as temperature range, mean temperature, precipitation, normalized difference vegetation index, relative humidity, altitude, agricultural farms; farms with native pasture, farms with good quality pasture, farms with water resources, farms that receive technical guidance, family farming properties, non-familiar farms and the human development index were evaluated. The multivariate analyses were carried out to spatialize climatic, physical and socioeconomic variables and so differenciate the Brazilian States and Regions. The highest yields of milk and goat production were observed in the Northeast. The Southeast Region had the second highest production of milk, followed by the South, Midwest and North. Multivariate analysis revealed distinctions between clusters of political-administrative regions of Brazil. The climatic variables were most important to discriminate between regions of Brazil. Therefore, it is necessary to implement animal breeding programs to meet the needs of each region.