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@Article{ArsegoFeStCaZaCe:2020:ÍnClAs,
               author = "Arsego, Diogo Alessandro and Ferraz, Simone Erotildes Teleginski 
                         and Streck, Nereu Augusto and Cardoso, Andr{\'e}a de Oliveira and 
                         Zanon J{\'u}nior, Alencar and Cera, Jossana Ceolin",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and 
                         {Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)} and {Universidade 
                         Federal de Santa Maria (UFSM)} and {Universidade Federal do ABC 
                         (UFABC)} and {Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)} and 
                         {Instituto Rio Grandense do Arroz}",
                title = "{\'{\I}}ndices clim{\'a}ticos associados a variabilidade 
                         interanual da produtividade de arroz no Rio Grande do Sul",
              journal = "Revista Brasileira de Meteorologia",
                 year = "2020",
               volume = "35",
               number = "2",
                pages = "209--218",
             keywords = "Oryza sativa, teleconnectionpattern, interanual variability, Oryza 
                         sativa, padr{\~o}es de teleconex{\~a}o, variabilidade 
                         interanual.",
             abstract = "O objetivo desta pesquisa {\'e} destacar padr{\~o}es 
                         clim{\'a}ticos que exer{\c{c}}am influ{\^e}ncia na 
                         variabilidade interanual da produtividade de arroz no Rio Grande 
                         do Sul (RS). S{\'e}ries de produtividade de arroz de 47 
                         munic{\'{\i}}pios foram separadas em tr{\^e}s grupos de acordo 
                         com sua produtividade (baixa, m{\'e}dia e alta) baseado na 
                         an{\'a}lise de agrupamento. Correla{\c{c}}{\~o}es defasadas 
                         entre indicadores clim{\'a}ticos associados a padr{\~o}es de 
                         teleconex{\~a}o e a produtividade m{\'e}dia de arroz de cada 
                         grupo evidenciaram a import{\^a}ncia de cada {\'{\i}}ndice para 
                         a variabilidade da produtividade da cultura no RS. Dentre os 
                         padr{\~o}es de teleconex{\~a}o, os que mais apresentaram 
                         correla{\c{c}}{\~o}es significativas e persistentes com a 
                         produtividade de arroz foram a Oscila{\c{c}}{\~a}o Quase Bianual 
                         (negativa), Oscila{\c{c}}{\~a}o Decadal do Pac{\'{\i}}fico 
                         (negativa), componente atmosf{\'e}rica (positiva) e oce{\^a}nica 
                         (negativa) do fen{\^o}meno El Niño Oscila{\c{c}}{\~a}o Sul, 
                         al{\'e}m de anomalias de Temperatura da Superf{\'{\i}}cie do 
                         Mar no Oceano Atl{\^a}ntico, entre 20° S-30° S e 20° O-40° O, 
                         (correla{\c{c}}{\~a}o negativa). A influ{\^e}ncia de alguns dos 
                         indicadores clim{\'a}ticos apresentados neste estudo ainda 
                         n{\~a}o havia sido discutida do ponto de vista agr{\'{\i}}cola 
                         e os resultados apresentados podem fornecer 
                         informa{\c{c}}{\~o}es cruciais na tomada de decis{\~o}es e na 
                         previs{\~a}o 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.",
                  doi = "10.1590/0102-778635103",
                  url = "http://dx.doi.org/10.1590/0102-778635103",
                 issn = "0102-7786",
             language = "pt",
           targetfile = "arsego_indices.pdf",
        urlaccessdate = "11 abr. 2021"
}


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