Objetivou-se, com o presente trabalho, avaliar o potencial das variáveis geomorfométricas extraídas de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) para identificação de tipos vegetacionais da Reserva Particular do Patrimônio Natural de Serra das Almas, CE. Em estudo conduzido na escala de 1:100.000, as variáveis geomorfométricas (elevação, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical e curvatura horizontal) foram confrontadas com o mapa de vegetação referência, através de análises de histogramas e análises discriminantes. As variáveis mais importantes na distinção entre os tipos vegetacionais, foram a elevação, a declividade e a curvatura vertical, embora se pudesse observar preferências de tipos mapeados em relação às demais variáveis. Apesar dos dados geomorfométricos mostrarem potencial indicativo das classes de vegetação pela interpretação dos padrões, as análises sob abordagem numérica resultaram em discriminação em um nível aquém do detalhamento temático do mapa referência. Concluiu-se que os dados geomorfométricos representaram significativos insumos para o mapeamento fitogeográfico, devendo ser explorados de forma integrada, em complementaridade às demais variáveis já utilizadas.

The objective of this work was to assess the potential of geomorphometric variables, derived from SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) data, to help in identifying vegetation types in the Serra das Almas National Park (CE). A 1:100.000 survey vegetation map was used as reference and the geomorphometric variables (elevation, slope, aspect and profile and plan curvatures) were compared to the mapped units. The variables elevation, slope and profile curvature were shown as the most important for their high discrimination power of the vegetation types. Although geomorphometric data had strong potential for characterizing vegetation through map comparisons, the achieved thematic detail levels were under those of the reference map when data was analyzed under a numerical approach. It was concluded that geomorphometric data were important input for vegetation mapping, and should be employed together with currently used data.

O modelo EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator) foi desenvolvido para simular o efeito de estratégias de manejos agrícolas em recursos hídricos e produtividade de solos. No presente estudo, o desempenho dos simuladores de dados meteorológicos foi avaliado para localidades do Estado de São Paulo (Campinas, Jaú, Manduri, Mococa, Pindorama e Ubatuba), incluindo: a Cadeia de Markov para probabilidades de seqüências de dias úmidos e secos; a equação de temperatura máxima ajustada para dias úmidos e a equação de radiação solar, também ajustada para dias úmidos. A partir dos testes e ajustes dos modelos com os dados históricos, verificou-se o melhor desempenho para o modelo de probabilidade de seqüências de dias secos, considerando-se o dia anterior úmido - P(W|D) em relação ao modelo de probabilidade de seqüências para dois dias úmidos consecutivos - P(W|W). Os modelos de temperatura máxima do ar e de radiação solar apresentaram bom desempenho nos testes. Para todos os modelos, os melhores resultados foram obtidos a partir dos ajustes para cada local, quando comparados às estimativas obtidas pelos valores originais propostos na concepção do EPIC. Ubatuba apresentou comportamento distinto.

EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator) model has been developed to simulate the effect of agricultural management strategies of water resources and soil productivity. In this study, the performance of meteorological data simulators were evaluated for six (Campinas, Jaú, Manduri, Mococa, Pindorama and Ubatuba) localities in the State of São Paulo, Brazil, which include the Markov chain probabilities for the sequences of wet and dry days; the maximum air temperature model adjusted for wet days; and the solar radiation model also adjusted for wet days. From tests and adjustments of the models using the historical data for each locality, the best performance for the model of probabilities for dry days sequence has been found, taking into account the last wet day - P(W|D) in relation to the model of probabilities of two consecutive wet days sequence - P(W|W). The maximum air temperature and solar radiation models have presented good performance in tests after the adjustment for each locality. For all models, the best results have been obtained from the local adjustments, when compared to the original model conceived for EPIC. Model results for Ubatuba data were distinct from the other sites.

Este trabalho objetiva desenvolver e avaliar um procedimento simples para mapear a curvatura vertical de vertentes, a partir de Modelos Digitais de Elevação (MDE) com recursos básicos de Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Este método se baseia em janelas móveis de 3x3 pixels e foi desenvolvido para fazer o cálculo geométrico da segunda derivada através do perfil de vertente. Os testes envolveram MDE de seis microbacias de diferentes tipos de relevo, krigados a partir de curvas de nível de diferentes especificações cartográficas. Para a programação de procedimentos universalmente adaptáveis, o cálculo de curvatura demandou a resolução espacial como uma das entradas, de modo a resultar em valores absolutos comparáveis, com diferença de declividade (em porcentagem) por distância horizontal (100 m) como unidade. A sobreposição dos resultados de derivação, calculada nas direções dos oito pixels vizinhos em cada posição da janela, foi coordenada em octantes, pela classe de orientação das vertentes. Guiada por interpretação visual, a colocação de limites de formas conhecidas de relevo subsidiou o estabelecimento de limiares arbitrários de curvatura para a classificação dos perfis de vertentes (côncavo, convexo e retilíneo).

This study aims at the development and evaluation of a simple approach to map profile curvature from Digital Elevation Models (DEM) with basic resources of Geographical Information Systems (GIS). This method is based on local 3x3 pixel windows and designed to perform geometrically the second order derivative through the downslope profile. Contour-based kriged DEM of six watersheds from different terrain types and with varied data specifications were used for the tests. To program universally flexible procedures, the curvature calculation required the DEM spatial resolution as one of the inputs, so as to calculate a comparable absolute value, with slope difference (in percentage ratio) per horizontal distance (100 m) as unit. The classification of slope direction in octants was used to control the overlapping derivation results calculated towards the eight neighbor pixels of each window position. The placement of boundaries with guidance of visual analysis of known slope forms assisted the establishment of arbitrary curvature thresholds for the slope profile classes (concave, convex and rectilinear).

Este trabalho busca estabelecer procedimentos ótimos para o mapeamento digital da declividade em microbacias com Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Através dos testes, avaliaram-se os métodos de geoprocessamento, de acordo com análises de regressão dos resultados digitais com um conjunto de dados cartográficos medidos manualmente. Análises estatísticas e geoestatísticas dos resultados de declividade indicaram alta variabilidade, o que compromete mapeamentos generalizados. Dados de campo, por sua vez, mostraram pouca concordância com os resultados cartográficos e de SIG. Concluiu-se que o cálculo da declividade requer alta resolução do Modelo Digital do Terreno (MDT) interpolado através de krigagem. A suavização do MDT diminuiu a exatidão do cálculo da declividade, enquanto a suavização da própria imagem de declividade aumentou a correlação. Fatores de ajuste foram determinados para as diferentes condições de resolução e suavização testadas. Os erros da estimativa pelo método desenvolvido foram avaliados mediante o mapeamento dos resíduos padronizados.

The objective of this study was to establish optimal procedures for the calculation of watershed slope using Geographical Information Systems (GIS). The tests evaluated the geoprocessing methods according to regression analyses with a cartoghaphically hand-measured data set. Statistical and geostatistical analyses showed the high variability of slope values, turning cartographic generalization techniques inadequate. Field measured slopes showed low agreement with cartographic and GIS estimated values. It was concluded that slope angle calculations require high resolution of the Digital Terrain Model (DTM), interpolated through kriging. Smoothing the DTM decreased the slope determination accuracy, while increased correlation when applied to the slope image itself. Adjustment factors were calculated for different conditions of resolution and smoothing tested. The estimate errors in the developed method were evaluated by mapping the standardized residues.