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@Article{MouraVitoAdam:2018:AnCoPr,
               author = "Moura, Maur{\'{\i}}cio do Nascimento and Vitorino, Maria Isabel 
                         and Adami, Marcos",
          affiliation = "{Universidade Federal do Par{\'a} (UFPA)} and {Universidade 
                         Federal do Par{\'a} (UFPA)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)}",
                title = "An{\'a}lise de componentes principais da precipita{\c{c}}{\~a}o 
                         pluvial associada {\`a} produtividade de soja na amaz{\^o}nia 
                         legal",
              journal = "Revista Brasileira de Climatologia",
                 year = "2018",
               volume = "22",
               number = "14",
                pages = "574--588",
                month = "jan./jun.",
             keywords = "Amaz{\^o}nia, soja, clima, oceano, Amazon, soybean, climate, 
                         ocean.",
             abstract = "Este estudo tem como objetivo analisar o quanto as chuvas na 
                         regi{\~a}o amaz{\^o}nica s{\~a}o moduladas por 
                         oscila{\c{c}}{\~o}es de acoplamento oceano-atmosfera de grande 
                         escala e entender quais as principais interfer{\^e}ncias deste 
                         processo na produtividade de soja desta regi{\~a}o. Estudou-se 
                         nesta pesquisa a caracteriza{\c{c}}{\~a}o dos modos principais 
                         da precipita{\c{c}}{\~a}o pluvial anual influenciada pelos 
                         oceanos adjacentes {\`a} Amaz{\^o}nia Legal, representados por 
                         {\'{\i}}ndices clim{\'a}ticos (IOS, ODP, OAN) e associados 
                         {\`a} produtividade da soja. Foram utilizados dados de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o do GPCP em pontos de grade a uma 
                         s{\'e}rie de 32 anos (1979-2010), e aplicada a An{\'a}lise de 
                         Componentes Principais (ACP) para a escala anual e dados de 
                         produ{\c{c}}{\~a}o de soja (1990-2010). Os resultados mostram 
                         que os tr{\^e}s primeiros modos da ACP (62%) apresentam um 
                         padr{\~a}o meridional (1 e 2 modos) e zonal (3 modo) de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o, com maior signific{\^a}ncia 
                         estat{\'{\i}}stica sobre o estado do Mato Grosso, maior produtor 
                         de soja do Brasil. Estas {\'a}reas est{\~a}o associadas {\`a} 
                         atua{\c{c}}{\~a}o de sistemas meteorol{\'o}gicos de escala 
                         sin{\'o}tica, como ZCIT, ZCAS e SF, modulados pelas 
                         condi{\c{c}}{\~o}es do Pac{\'{\i}}fico e do Atl{\^a}ntico. No 
                         caso da produtividade de soja, as condi{\c{c}}{\~o}es 
                         oceano-atmosfera no Pac{\'{\i}}fico equatorial, contribuem para 
                         as chuvas da regi{\~a}o amaz{\^o}nica. Assim, a variabilidade 
                         interanual da precipita{\c{c}}{\~a}o, associada {\`a} fase 
                         negativa do ENOS e da ODP, exerce influ{\^e}ncia na produtividade 
                         de soja na Amaz{\^o}nia Legal, devido ao aumento das chuvas. O 
                         {\'{\i}}ndice OAN mostra-se desfavor{\'a}vel {\`a} 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o na {\'u}ltima d{\'e}cada, por{\'e}m o 
                         Atl{\^a}ntico exerce maior influ{\^e}ncia, principalmente, na 
                         parte norte e nordeste da regi{\~a}o. Diante do exposto, estudos 
                         dessa natureza podem corroborar com o planejamento a longo prazo 
                         do desenvolvimento agr{\'{\i}}cola da regi{\~a}o. ABSTRACT: 
                         This study aims to analyze the amount of precipitation in the 
                         Amazon region modulated by large-scale ocean-wide coupling 
                         oscillations and to understand the main interferences of this 
                         process in the soybean yield of this region. This study was 
                         carried out to characterize the main annual precipitation modes 
                         influenced by the oceans adjacent to the Legal Amazon, represented 
                         by climatic indexes (IOS, ODP and NAO) and associated with soybean 
                         yield. We used GPCP precipitation data at grid points for a 32- 
                         year series (1979-2010) and applied Principal Component Analysis 
                         (PCA) for annual scale and soybean production data (1990-2010). 
                         The results show that the first three modes of PCA (62%) present a 
                         precipitation pattern of the south (1st and 2nd mode) and zonal 
                         (3rd mode), with greater statistical significance in the state of 
                         Mato Grosso, the Brazil. These areas are associated with the 
                         performance of synoptic scale meteorological systems such as ITCZ, 
                         SACZ and FS, modulated by Pacific and Atlantic conditions. In the 
                         case of soybean yield, the conditions of the oceanic atmosphere in 
                         the equatorial Pacific contribute to the rains of the Amazon 
                         region. Thus, the interannual rainfall variability, associated to 
                         the negative phase of the ENSO and ODP, exerts influence on 
                         soybean productivity in the Legal Amazon, due to the increase in 
                         precipitation. The NAO index is mainly in the north and northeast 
                         of the region. In view of the above, studies of this nature may 
                         corroborate the long-term planning of the region's agricultural 
                         development.",
                 issn = "2237-8642",
                label = "lattes: 7484071887086439 3 MouraVitoAdam:2018:ANCOPR",
             language = "pt",
           targetfile = "moura_analisde.pdf",
        urlaccessdate = "04 dez. 2020"
}


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