R ESU M O A temperatura do ar é um elemento climático de interesse para diversos estudos relacionados à produção agrícola. A partir de dados de temperatura do ar de Botucatu, SP, e Petrolina, PE (diferentes classificações climáticas), medidos entre janeiro de 2004 e dezembro de 2005, foram selecionados dados pontuais com intervalos de seis horas entre cada observação para cada dia. Desta forma, foram analisados três conjuntos de dados, variando a hora do primeiro registro, utilizando a técnica de geoestatística com o intuito de verificar e quantificar o grau de dependência temporal entre as observações. Comprovada a dependência temporal, o método da krigagem ordinária foi utilizado a fim de modelar a variação da temperatura do ar com o intervalo de uma hora. A análise geoestatística demonstrou a dependência temporal com ajuste ao modelo esférico, em ambas as localidades, (alcance de 11,6 h para Botucatu e 12,7 h para Petrolina). Para ambas as localidades o horário de medida da temperatura do ar, foi fator importante na exatidão de estiamtiva da variação da temperatura. Os registros às 2, 8, 14 e 20 h e às 4, 10, 16 e 22 h, geraram modelos com melhor desempenho, os modelos baseados nos registros às 9, 15 e 21 h, mostraram desempenho inferior. Palavras-chave: geoestatística, dependência temporal, elemento climáticoModeling the hourly variation of air temperature at Petrolina and Botucatu, Brazil A B ST R A C T The air temperature is a climatic element of interest for several agricultural related studies. Hence, daily air temperature from two locations in Brazil (Botucatu and Petrolina, with different climate classification), hourly recorded from January 2004 to December 2005, were analysed to verify if 24 h long air temperature variation can be predicted with 6 h interval records. Three data set were selected, with different first time record of air temperature, and analyses performed using geoestatistics to confirm the temporal dependency of records. Then, ordinary krigging was used to model air temperature variation within 1 h interval, and spherical model presented the best approach, with range of 11.6 h for Botucatu and 12.7 for Petrolina. For both locations, the time of air temperature recording was the most importnat factor on accuracy of estimation of air temperature variation. Records at 2, 8, 14 and 20 h and at 4, 10, 16 and 22 h presented the best approaches, but for records at 9, 15 and 21 h, the approach was worst.

The aim of this study was to characterize the inorganic chemical composition of fine inhalable atmospheric particulate matter (PM 2.5 ) in medium-sized cities in Brazil. These cities account for a significant proportion of the population and are growing at rates above the national average, thereby demonstrating the importance of carefully analysing the possible impact of such growth on air quality over the coming decades. In 2013 and 2014, this study collected PM 2.5 samples from sites in the cities of Londrina and Maringa in two seasons: winter and summer. The mean concentration of PM 2.5 ranged from 4.4 µg m -3 and 3.7 µg m -3 during the summer to 10.3 µg m -3 and 8.0 µg m -3 in winter in Londrina and Maringa, respectively. The analysis of the major water-soluble ions, nitrate, sulphate and chloride, showed that they accounted for between 16.5% and 35.1% from the mass of PM 2.5 , with sulphate providing the greatest contribution in all the campaigns. The nitrate/sulphate ratios ranged from 0.2 and 0.6, which are similar to the figures cited in the literature for other regions of the world. Although the PM 2.5 concentrations are much lower than those observed in Asia and in Sao Paulo the participation of ions (%) is very close to that observed in Asian cities and significantly higher than the values recorded in other areas of Brazil, possibly as a result of the increased influence of burning of biomass and waste. The metals Zn, Pb, Cu and Mn found in the samples from all campaigns indicate that, in general, mobile sources are the main contributor to PM 2.5 . The winter campaigns showed the highest concentrations of black carbon equivalent (BCe). Absolute principal component analysis and enrichment factor analysis indicate the contribution of vehicular emission sources and biomass and waste burning to the inorganic chemical composition of PM 2.5 .

A simulação sequencial gera um conjunto de imagens equiprováveis com a mesma variabilidade espacial dos valores experimentais. O objetivo deste estudo foi analisar a dependência espacial dos atributos diagnósticos do solo e aplicar a simulação sequencial para caracterizar a distribuição de probabilidade local dos atributos e verificar as zonas de incerteza. A área de estudo, com 1.200,32 ha, compreende a fazenda experimental Edgardia da Faculdade de Ciências Agronômicas da Universidade Estadual Paulista, Botucatu, SP. Os atributos do solo foram obtidos a partir de uma grade de amostragem de 90 pontos. A partir do modelo de dependência espacial foi realizada a simulação sequencial direta e a simulação sequencial indicativa. Os atributos do solo apresentaram dependência espacial com diferentes direções para menor e maior alcance. A simulação sequencial direta e a simulação sequencial indicativa possibilitaram a avaliação da incerteza da distribuição espacial das variáveis categóricas e contínuas do solo a qual pode ser utilizada para definir, com mais confiança, as classes de solo e para integrar estudos de planejamento amostral em locais em que a variabilidade é mais acentuada.

R ESU M OO modelo numérico do terreno é importante para a determinação da declividade e da capacidade de uso das terras, motivo pelo qual foi desenvolvida uma proposta de metodologia de aquisição de dados de elevação que contemple um algoritmo eficiente para a geração de uma carta de declividades; para isto, buscou-se a obtenção e a avaliação de um modelo numérico do terreno sem a prática da vetorização das curvas de nível em cartas planialtimétricas. A área de obtenção dos dados de altitude (m) foi no município de São Manuel, SP, onde os dados foram coletados através de dois métodos: vetorização das curvas altimétricas e o método por coleta de pontos de altitude sobre as curvas em nível com os pontos de máxima elevação. Os dados de altimetria (m) foram analisados pela técnica geoestatística. Apesar da grande diferença no número de pontos coletados pelos dois métodos, os variogramas foram ajustados ao modelo exponencial e representaram alcance de aproximadamente 1.500 m, o que não justifica a grande dificuldade da vetorização das cartas planialtimétricas, uma vez que os dados pontuais coletados na área foram bem distribuídos e representaram adequadamente a superfície do terreno. Palavras-chaves: interpolação, krigagem, declividade Digital terrain model obtained by different methods in planialtimetric chartsA B ST R A C T The digital elevation model is important to determine the slope and land use capability, therefore, a proposal of methodology for acquisition of elevation data contemplating an efficient algorithm to generate a slope map was developed. Thus, it was aimed to obtain and evaluate a digital elevation model without the vetorization of the contours on planialtimetric charts. The area for acquisition of elevation data was São Manuel, SP. The data were collected by two methods: level contour vetorization and the gathering of elevation points on the level contour with maximum elevation points. The elevation data were analyzed by geostatistical techniques. Inspite of wide difference in the number of collected points between two methods, the variograms were adjusted to the exponential model and showed a range of approximately 1500 m, which does not justify the wide difficulty in vetorization of the planialtimetric charts, once the data points collected in the area were appropriately distributed, they represented rightly the terrain surface.