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A ocorrência da mancha preta do amendoim está diretamente relacionada aos elementos climáticos. Desta maneira, mapas de distribuição geográfica e temporal baseados em dados do clima contribuem com informações sobre o comportamento de patossistemas frente às mudanças climáticas. O objetivo deste estudo foi avaliar a evolução da favorabilidade climática à ocorrência da mancha preta para as principais regiões produtoras de amendoim da Argentina e do Brasil em função das mudanças climáticas. Na elaboração dos mapas foram considerados os meses de janeiro a março e empregada a metodologia de análise integrada das projeções climáticas e do problema fitossanitário com suporte do geoprocessamento. Foram considerados o clima normal (1961-1990) e o clima futuro (201-2040, 2041-270 e 2071-2100). Considerando as particularidades da doença nas áreas produtoras de cada país, diferentes regras em critérios de lógica matemática de SIG foram aplicadas para a Argentina e o Brasil, pois elas incorporam efeitos diversos da interação das características próprias do patógeno virulento, hospedeiro suscetível e características ambientais. Os cenários climáticos futuros apontam para o aumento da favorabilidade para a ocorrência da mancha preta do amendoim para as principais regiões produtoras da Argentina e do Brasil. Clique aqui para acessar a publicação

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In this research, we combine data analyses with hotspots method to identify the spatio-temporal trend of São Paulo"s coffee cultivation area. Our hypothesis is that coffee cultivation area has been changing significantly in the study area since 1990. Therefore, the main goal of this research was to map the spatial pattern of coffee land use change. For coffee land use diagnostics, official data of cultivated area, hotspot analyses and growth rate were used. The results demonstrated that coffee cultivation area decreased and concentrated in smaller areas, which are traditionally recognized as "coffee quality regions". The producer size analyses evidenced that, not only the localization, but also the producer profile changes as well. Smallholders increased but medium and large producers decreased significantly in the studied period. The coffee abandonment analyses demonstrated that, over the study period, 51.46% of the coffee area cultivated in the study region was abandoned. Clique aqui para acessar a publicação

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O objetivo deste trabalho foi simular a distribuição geográfica do período de incubação da ferrugem do cafeeiro Coffea arabica, com uso de dados de dois modelos climáticos regionais, o Eta-HadGEM2-ES e o Eta-MIROC5. O cenário de alta emissão de gases de efeito estufa (RCP 8,5 W m-2) foi utilizado para os estados de Minas Gerais e São Paulo, para os cenários climáticos atual e futuro. O comportamento de seis diferentes equações de regressão do período de incubação (PI), disponíveis na literatura, também foi analisado em função dos dados dos modelos climáticos regionais. Os resultados indicam possibilidade de aumento de área afetada na região estudada, com PI inferior a 19 dias, de 0,5% para Eta-MIROC5 a 14,2% para Eta-HadGEM2-ES. A severidade da ferrugem do cafeeiro em cenários futuros deverá aumentar nos meses mais quentes e úmidos do ano, estendendo-se para os meses mais secos e frios. O potencial de infecção da ferrugem é estimado de forma diferente pelas equações estudadas. Em cenários de temperaturas mais elevadas, a equação de Kushalappa & Martins indica um potencial muito alto de severidade. Clique aqui para acessar a publicação

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Coffee is one of the most consumed beverages in the world, and its international market has been growing for many years. Unfortunately, the Brazilian coffee production is threatened by high temperatures projected by climate change models. We evaluated three schemes of low levels of shade, which avoid the loss of production, as a strategy to adapt coffee to possible climate change. Additionally, as field measurements are expensive and often difficult to implement, we used numerical simulation to complement the evaluation. The microclimate simulator software Envi-met is a computer program often used to simulate urban environments, and we tested it on agriculture design. We verified that the shaded schemes assessed in the field decreased the air temperature in 0.6 °C in the studied period and reduced other possible climate stressors such as wind speed, radiation and raised air humidity in the dry period. Envi-met described the studied meteorological variable cycle very well, showing that combining numerical modelling and field research may be an important tool for planning the adaptation of the coffee sector to possible climate change, allowing growers choose a proper technique for their regions and environmental conditions. Finally, we highlighted the importance of planning the shade scheme on coffee areas in an interdisciplinary approach, including local climate evaluation to achieve a balance between temperature attenuation and production. Clique aqui para acessar a publicação

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Brazil is the largest sugarcane producer in the world and has a privileged position to attend to national and international marketplaces. To maintain the high production of sugarcane, it is fundamental to improve the forecasting models of crop seasons through the use of alternative technologies, such as remote sensing. Thus, the main purpose of this article is to assess the results of two different statistical forecasting methods applied to an agroclimatic index (the water requirement satisfaction index; WRSI) and the sugarcane spectral response (normalized difference vegetation index; NDVI) registered on National Oceanic and Atmospheric Administration Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA-AVHRR) satellite images. We also evaluated the cross-correlation between these two indexes. According to the results obtained, there are meaningful correlations between NDVI and WRSI with time lags. Additionally, the adjusted model for NDVI presented more accurate results than the forecasting models for WRSI. Finally, the analyses indicate that NDVI is more predictable due to its seasonality and the WRSI values are more variable making it difficult to forecast. Clique aqui para acessar a publicação

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O Brasil, o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, é responsável por 35% da produção mundial. A produção de cana-de-açúcar se concentra nas regiões Centro-Sul e Nordeste e ocupa cerca de 8 milhões de hectares. A cana-de-açúcar, por apresentar um ciclo semi-perene, é influenciada pela variação das condições meteorológicas durante um ano inteiro. O objetivo do trabalho foi analisar os dados climáticos obtidos pelo modelo Eta (2011 a 2090) e os dados do clima atual (1991 a 2010) verificando suas implicações em relação a expansão da cana-de-açúcar no estado de São Paulo. Foram utilizados dados de precipitação e temperatura média, de 1991 a 2010, de estações meteorológicas de seis municípios de São Paulo. Para representar o cenário futuro (2011 a 2090), foram utilizados dados de precipitação e temperatura média obtidos pelo modelo Eta. A partir do balanço hídrico foi possível calcular a deficiência hídrica e o excedente hídrico para os municípios selecionados com armazenamento de água disponível no solo de 100mm. O balanço hídrico mostrou que haverá um aumento na deficiência hídrica. Com o aumento do período seco e do aumento da temperatura média poderá ocorrer uma queda na produtividade de sacarose da cana-de-açúcar. Clique aqui para acessar a publicação Clique aqui para acessar a publicação

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O objetivo deste trabalho foi detectar municípios produtores de cana-de-açúcar no estado de São Paulo, similares, pelo método de agrupamento, analisando variáveis espectrais (NDVI), área plantada e produtividade no período de 2001 a 2009. O resultado dessa análise exploratória dos dados mostrou que a técnica é apropriada para a determinação de grupos de municípios com características semelhantes o que permite classificar as regiões automaticamente. Clique aqui para acessar a publicação

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Risk analysis of climate change on plant diseases has great importance for agriculture since it allows the evaluation of management strategies to minimize future damages. This work aimed to simulate future scenarios of coffee rust (Hemileia vastatrix) epidemics by elaborating geographic distribution maps using a model that estimates the pathogen incubation period and the output from three General Circulation Models (CSIRO-Mk3.0, INM-CM3.0, and MIROC3.2.medres). The climatological normal from 1961-1990 was compared with that of the decades 2020s, 2050s and 2080s using scenarios A2 and B1 from the IPCC. Maps were prepared with a spatial resolution of 0.5 × 0.5 degrees of latitude and longitude for ten producing states in Brazil. The climate variables used were maximum and minimum monthly temperatures. The maps obtained in scenario A2 showed a tendency towards a reduction in the incubation period when future scenarios are compared with the climatological normal from 1961-1990. A reduction in the period was also observed in scenario B1, although smaller than that in scenario A2. Clique aqui para acessar a publicação

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O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar e conta com uma posição privilegiada para atender as necessidades mundiais de açúcar e álcool combustível. O país possui várias regiões produtoras, com safras alternadas, que podem garantir a presença do seu produto no mercado mundial, sendo o Estado de São Paulo a maior delas. Para tanto, é necessário estimar a produção da cana-de-açúcar com a maior precisão e antecipação possíveis, sendo que o sensoriamento remoto pode ser de grande utilidade nesse caso, devido à maior disponibilidade atual de dados e ao conhecimento já existente na utilização deles na área ambiental. Sendo o clima um dos principais fatores determinantes da produção agrícola, o conhecimento da sua infl uência na resposta espectral da vegetação pode ser de grande utilidade no apoio ao desenvolvimento de sistemas operacionais de monitoramento e previsão de safras da cana-de-açúcar. Sendo assim, este trabalho teve o objetivo principal de avaliar o grau de correlação existente entre a resposta espectral de plantios de cana-de-açúcar, expressa através de uma série temporal de valores do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), determinada a partir de imagens do satélite AVHRR/NOAA, com dados agroclimáticos, em dez municípios localizados no Estado de São Paulo, no período de 2001 a 2007. Avaliou-se a série temporal de imagens como um todo, além de cada ano-safra, em particular, considerando a maior disponibilidade atual de dados de sensoriamento remoto orbital e a variabilidade climática existente ao longo dos seis anos-safra utilizados. Os perfi s temporais do índice NDVI foram obtidos através do processamento automático das imagens disponíveis que consistiu nas correções radiométrica e geométrica e no cálculo de imagens compostas, contendo os valores máximos mensais do NDVI. Dados agroclimáticos, ao longo do período de análise, foram descritos pelo índice ISNA (Índice de Satisfação das Necessidades de Água). Para determiná-lo, fez-se o balanço hídrico e calcularam-se as evapotranspirações real e máxima nas escalas decendial, quinzenal e mensal. As análises estatísticas realizadas apresentaram correlações signifi cativas entre os dados agroclimáticos (representado pelo ISNA) e a resposta espectral da cana-de-açúcar (representada pelos valores do NDVI), sendo que os melhores resultados foram obtidos na avaliação da série temporal como um todo. Esses resultados são de grande utilidade, por exemplo, na determinação de equações de estimativa do NDVI em relação ao ISNA, e vice-versa, a serem empregadas no apoio à estimativa da produção da cana-de-açúcar no país. Clique aqui para acessar a publicação