Resumo -A alta variabilidade interanual da produtividade de milho, no Rio Grande do Sul, é determinada, principalmente, pela variabilidade da precipitação pluvial, e esta, em grande parte está associada ao fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS). A disponibilidade, hoje, de previsões sazonais do ENOS faz vislumbrar a possibilidade de uso dessas informações para minimizar prejuízos e maximizar a produtividade. Há necessidade, porém, de se avaliar a vulnerabilidade da produtividade do milho a esse fenômeno. O objetivo deste trabalho foi quantificar a associação entre a produtividade de milho e a variabilidade da precipitação pluvial, causada pelo ENOS. Para a análise, foram tomadas séries históricas de produtividade, de precipitação pluvial mensal, de ocorrência das fases do ENOS (El Niño e La Niña), de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) no Pacífico equatorial, e do Índice de Oscilação Sul (IOS). Há forte tendência do El Niño em favorecer a cultura do milho, o que dá oportunidade à alta produtividade, ao passo que em anos de ocorrência de La Niña há alta freqüência de baixa produtividade. A precipitação pluvial mais associada à produtividade do milho é a integrada de outubro a março. Essas informações são úteis para decisões quanto a alternativas de manejo da cultura, frente a uma previsão de El Niño ou La Niña.Termos para indexação: Zea mays, La Niña, precipitação pluvial. Association between El Niño Southern Oscillation and corn yield in Rio Grande do Sul StateAbstract -The high interannual variability of corn yield in Rio Grande do Sul State is determined mostly by the variability of rainfall, which is mainly associated to El Niño Southern Oscillation (ENSO). Current availability of seasonal ENSO forecasts shows the possibility of using this information to minimize losses and maximize yield. However, it is necessary to assess the vulnerability of corn yield to this phenomenon. The objective of this work was to quantify the association between corn yield and rainfall variability due to ENSO. In order to perform the analysis, historical series of yields, monthly rainfalls, ENSO (El Niño and La Niña) phases, Sea Surface Temperature (SST) in equatorial Pacific, and the Southern Oscillation Index (SOI) were used. Results show that there is a strong trend for El Niño to favor corn crops, providing opportunities for high yields, while in years when La Niña occurs there is a high frequency of low yields. The rainfall most associated with corn yields is the integrated one from October to March. This information is useful for decision making as to crop management alternatives when there is a forecast of El Niño or La Niña.

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Soybean yield is modelled from data gathered from crops in Rio Grande do Sul State, Brazil. The model comprises an agrometeorological term, obtained by adjusting the multiplicative model of Jensen, modified by Berlato, and a spectral term, obtained from National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) satellite images of the maximum Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The weather data used to calculate the relative evapotranspiration (ET r /ET 0 ) cover the period from 1975 to 2000, and the NDVI/NOAA images were obtained from 1982 to 2000. Application of the agrometeorological-spectral model produced better yield estimates (of about 5%) than Jensen's model, allowing the further generation of yield maps for the most significant soybean production regions within the Rio Grande do Sul State.

Com este trabalho objetivou-se identificar a dinâmica fenológica das principais tipologias vegetais do Rio Grande do Sul, para o período de 2000 a 2010, utilizando-se dados de Enhanced Vegetation Index, através da transformada de ondaleta. A identificação da fenologia em ciclos ou padrões sazonais em séries temporais de índices de vegetação, obtidos por sensores orbitais, permite a observação de anomalias e os efeitos de mudanças climáticas ou ambientais. Um perfil temporal do Enhanced Vegetation Index foi construído para o Rio Grande do Sul e retiradas amostras para quatro tipologias vegetais: campo nativo, floresta ombrófila mista, cultivo de soja e de arroz. Essas amostras foram submetidas à transformada de ondaleta, que permitiu a decomposição da série e apresentação dos dados em relação ao tempo e frequência com que os eventos fenológicos ocorreram. Os dados apresentaram regularidade na dinâmica das tipologias vegetais testadas, com ciclos anuais de maior vigor e crescimento vegetal nas estações de primavera e verão e menor no outono e inverno.

Resumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência da aplicação do modelo SEBAL em estimar os fluxos de energia em superfície e a evapotranspiração diária, numa extensa área de cultivo de arroz irrigado, no município de Paraíso do Sul, RS, tendo como parâmetros dados do sensor ASTER. As variáveis estudadas constituem importantes parâmetros do tempo e do clima em estudos agrometeorológicos e de racionalização no uso da água. As metodologias convencionais de estimativa desses parâmetros são pontuais e geralmente apresentam incertezas, que aumentam quando o interesse é o comportamento espacial desses parâmetros. Aplicou-se o algoritmo "Surface Energy Balance Algorithm for Land" (SEBAL), em uma imagem do sensor "Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer" (ASTER). As estimativas obtidas foram comparadas com medições em campo, realizadas por uma estação micrometeorológica localizada no interior da área de estudo. As estimativas mais precisas foram as de fluxo de calor sensível e de evapotranspiração diária, e a estimativa que apresentou maior erro foi a do fluxo de calor no solo. A metodologia empregada foi capaz de reproduzir os fluxos de energia em superfície de maneira satisfatória para estudos agrometeorológicos e de rendimento de culturas.Termos para indexação: arroz, calor latente, calor sensível, sensoriamento remoto, uso da água, resolução espacial. Evaluation of heat fluxes and evapotranspiration using SEBAL model with data from ASTER sensorAbstract -The objective of this study was to evaluate the efficiency of SEBAL model in estimating soil surface energy fluxes and daily evapotranspiration for a large area of irrigated rice farms, near the municipality of Paraíso do Sul, RS, Brazil, using data from ASTER sensor. The evaluated variables are important weather and climatic parameters for agrometeorological studies and rationalization of water use. The conventional methodologies for estimating these parameters generally present uncertainties, which increase when concern is in the spatial behavior of such parameters. The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) was applied in an Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) scene and the estimates were compared to micrometeorological data retrieved from a station located in the studied area. The most accurate modeled parameter estimatives were sensitive heat and evapotranspiration, and the one which presented the highest error was soil heat flux. The adopted methodology was able to reproduce surface energy fluxes for agrometeorological and crop yield studies.Index terms: rice, latent heat, sensitive heat, remote sensing, water use, spatial resolution. IntroduçãoA evapotranspiração é um dos mais importantes fatores mediadores do clima e do tempo, tanto em escala global quanto local, consistindo da ligação entre energia, clima e hidrologia. Estima-se que, por meio da evapotranspiração global, aproximadamente 62% do volume precipitado sobre os continentes retorne à atmosfera (Dingman, 2002), fato que lh...