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RESUMOA água é um recurso que limita muito a produtividade do milho na região norte do Espírito Santo. O objetivo do trabalho foi estimar a precipitação efetiva, evapotranspiração da cultura, lâmina de irrigação e quebra de produtividade da água no cultivo do milho na região de São Mateus -ES, para diferentes épocas de semeadura. Para identificar o requerimento de água para o milho, foi utilizado o programa CROPWAT 8.0, que calcula o balanço hídrico da cultura a partir de dados climáticos, de solo e da espécie cultivada. Os resultados mostraram que o CROPWAT recomendou o uso de irrigação nas nove datas de semeadura investigadas. No entanto, a antecipação da data de semeadura para 01/09, 15/09 e 1/10, possibilitará menores lâminas de irrigação suplementar e menor quebra de produtividade de água no cultivo do milho na região. PALAVRAS-CHAVE: Clima, solo, evapotranspiração, quebra de produtividade ESTIMATED NEEDS WATER MAIZE IN THE EDAFOCLIMATIC CONDITIONS OF SÃO MATEUS -ESABSTRACT Water is a resource that greatly limits the productivity of maize in the northern region of the Espírito Santo. The objective was to estimate the effective precipitation, evapotranspiration, water depth and water productivity drop in corn cultivation in the region of São Mateus -ES to different sowing times. For identify the water requirement for corn was used CROPWAT 8.0 software, which calculates the water balance of culture from climatic, soil and cultivated species. The results showed that the CROPWAT recommended the use of irrigation while the nine investigated sowing dates. However, early sowing date for 01/09, 15/09 and 1/10 enable smaller blades of supplemental irrigation and break water productivity in maize cultivation in the region.

RESUMOO índice I de Moran é a ferramenta usual para se medir a intensidade da autocorrelação espacial em dados de marcadores genéticos. A estatística I é assintoticamente normalmente distribuída, podendo ser avaliada como desvios da normal padrão mediante o suposto-N (aproximação normal). Porém, para pequenos números de populações (m<8), deve-se aplicar o teste de aleatorização de Mantel (suposto-R), desenvolvido por Mantel (1967). Assim, por meio do presente estudo, buscou-se avaliar o desempenho de ambos os testes no que tange às taxas de erro tipo I e o poder dos mesmos. Estes foram avaliados via simulação de Monte Carlo, em que analisaram-se, sob a H 0 , as situações {p=0,1, p=0,25 e p=0,5} de freqüências alélicas médias, para as quais consideraram-se os números {m = 5, 10, 25 e 50} de populações, sendo que variou-se, para cada população, o número de indivíduos em {n=1, 2, 5 e 10}. Em relação à hipótese alternativa (com padrão espacial), além das mesmas situações simuladas em H 0 , avaliou-se o comportamento destes critérios de testes segundo a variação da amplitude na freqüência alélica média local em {A=0,1; 0,2; 0,5; 0,8 e 1,0}. Desta forma, pôde-se analisar a performance dos testes em questão quanto ao grau de variabilidade das freqüências alélicas médias geradas sobre uma superfície linear, em função do espaço geográfico, por meio de diferentes inclinações da mesma. O teste da aproximação normal foi considerado melhor com {m 10} populações, quando combinado com as ponderações inverso da distância e inverso da distância ao quadrado, em ambos os níveis de significância, 1% e 5%. Porém, o mesmo não deve ser aplicado associado com a ponderação vizinho mais próximo. Com {m 25} , deve-se aplicar o teste de Mantel em qualquer das situações simuladas.Termos para indexação: Autocorrelação espacial, simulação Monte Carlo, I de Moran, freqüências alélicas, teste de Mantel. ABSTRACTMoran s I index is the usual tool to measure the intensity of the spatial autocorrelation in genetic markers data. I statistics is asymptotically normally distributed and it may be evaluated as standard normal deviations (assumption-N, normality). However, for small numbers of populations (m<8), the Mantel´s randomness test (assumption-R) developed by Mantel (1967) should be applied. Thus, this study was done to evaluate the performance of both tests accordding to type I error rate sand their power. They were evaluated via Monte Carlo simulation, in which, the situations of average allelic frequencies, {p=0,1, p=0,25 and p=0,5} were analyzed under H 0 . Number for populations varying from {m= 5, 10, 25 and 50}were taken into account and for each population, the number of individuals in {n=1, 2, 5, 10 and 30} was varied as well. As regards to the alternative hypothesis (with spatial pattern), in addition to these same situations simulated in H 0 , the behavior of these criteria of tests was evaluated according to the variation of the amplitude in the average local allelic frequency in {A=0,1; 0,2; 0,5; 0,8 e 1,0}. Therefore, the performan...

Processos estocásticos de natureza espaço-temporais consistem de fenômenos que são caracterizados por meio da variabilidade espacial e temporal. Atualmente, é uma das áreas de maior crescimento com diversas aplicações em ciências ambientais, geográficas, biológicas, epidemiológicas, entre outras. Certamente, os métodos da estatística convencional não são adequados para modelar estruturas autocorrelacionadas no espaço e no tempo. De fato, ainda há grandes desafios no tange à implementação computacional da metodologia geoestatística para análise de processos espaços-temporais, com destaque para o pacote spacetime do programa R, utilizado neste estudo. Assim, este trabalho tem como objetivo aplicar a metodologia geoestatística espaço-temporal de funções de covariância a fim de inferir acerca da temperatura máxima do ar do Estado de Minas Gerais de 1996 a 2016, visando contribuir com desafios, tais como aquecimento global, urbanização descontrolada, escassez de recursos naturais, epidemias e catástrofes naturais. Utilizando os dados de 61 estações meteorológicas foi realizada a análise geoestatística espaço-temporal, no qual o modelo de covariância somamétrico foi o mais adequado, considerando-se o critério do Erro Quadrático Médio. Dessa forma, foi possível elaborar mapas de predições das temperturas máximas do ar no estado de Minas Gerais por meio da krigagem ordinária, assumindo-se estacionariedade de primeira ordem do processo estocástico avaliado. Pode-se observar que os modelos da geoestatística espaço-temporal mostraram ser eficientes nos estudos espaço-temporais das temperaturas máximas do ar. Palavras-chave: Modelagem de Dados Espaço-Temporal, Covariância, variograma, Krigagem Ordinária.