Resumo -Este trabalho teve por objetivo avaliar um sistema de previsão de safra de soja para o Brasil, baseado em modelos empíricos regionalizados para estimativa da produtividade, a partir de um banco de dados de área cultivada em escala municipal, e de um sistema de monitoramento agrometeorológico de abrangência nacional. Forecast system of soybean crop yield for BrazilAbstract -The aim of this work was to evaluate a system to forecast soybean crop yield for Brazil, based on regional empirical models to assess crop yield, with data from a national database of soybean cropped area in municipal scale, and from an agrometeorological monitoring system covering all Brazilian States. The models incorporated the conceptual bases proposed by Doorenbos & Kassam, with empirical adjustments for each region of Brazil, considering the diverse potential yield of most used varieties and the regional differences in the soybean production systems. Cultivated area database from each State was structured with data from IBGE and Conab. Soybean yield was estimated for harvests from 2000/2001 to 2005/2006 and compared to Conab surveys. Statistical analysis using Test t point out that there is no significant difference between estimates and official data. Good fittings were gotten for region grouped yield data (R 2 ≥0.87), with higher deviations for harvest assessment of Rio Grande do Sul, Santa Catarina, Mato Grosso do Sul, Maranhão, Piauí and Bahia. In national scale, the highest observed deviation was 5.81% for the 2000/2001 harvest, and the smaller one was 0.62% for the 2005/2006 yield.

RESUMO: O uso de recursos de sensoriamento remoto orbital constitui um grande avanço no levantamento de dados sobre a cafeicultura, sobretudo por seu caráter temporal e baixo custo. Sendo assim, o objetivo do trabalho foi avaliar a utilização da imagem do satélite QUICKBIRD na determinação de parâmetros biofísicos importantes para a cultura cafeeira. Foram utilizados 25 talhões com plantios de café localizados entre os municípios de Ribeirão Corrente, Franca e Cristais Paulista (SP). Os parâmetros biofísicos utilizados foram os espaçamentos entre linhas e plantas, altura, IAF, diâmetro da copa, porcentagem de cobertura vegetal, rugosidade, variedade e biomassa. Foram utilizados valores de refletância real das bandas espectrais do satélite QUICKBIRD e os índices de vegetação NDVI, GVI, SAVI e RVI. A partir desses dados, foram feitas análises de regressão linear e não linear para a geração dos modelos de estimativa. A utilização de modelos de regressão baseados em equações não lineares mostrou-se mais adequado para determinar os parâmetros IAF e a porcentagem de biomassa, importantes como indicativos da produtividade da cultura cafeeira. PALAVRAS-CHAVE:Quickbird, IAF, biomassa, altura, modelo. ESTIMATION OF BIOPHYSICAL PARAMETERS OF COFFEE FIELDS BASED ON HIGH-RESOLUTION SATELLITE IMAGESABSTRACT: Remote sensing data are each time more available and can be used to monitor the vegetal development of main agricultural crops, such as the Arabic coffee in Brazil, since that the relationship between spectral and agronomical data be well known. Therefore, this work had the main objective to assess the use of Quickbird satellite images to estimate biophysical parameters of coffee crop. Test area was composed by 25 coffee fields located between the cities of Ribeirão Corrente, Franca and Cristais Paulista (SP), Brazil, and the biophysical parameters used were row and between plants spacing, plant height, LAI, canopy diameter, percentage of vegetation cover, roughness and biomass. Spectral data were the reflectance of four bands of QUICKBIRD and values of four vegetations indexes (NDVI, GVI, SAVI and RVI) based on the same satellite. All these data were analyzed using linear and nonlinear regression methods to generate estimation models of biophysical parameters. The use of regression models based on nonlinear equations was more appropriate to estimate parameters such as the LAI and the percentage of biomass, important to indicate the productivity of coffee crop.

Resumo -A definição das melhores datas para plantio de milho, adotadas no Zoneamento de Riscos Climáticos do Estado de São Paulo, é baseada nas variações espaço-temporais do índice de satisfação das necessidades de água da planta (ISNA), sendo a média ponderada o método de interpolação utilizado na espacialização deste parâmetro. Este método não considera a propagação espacial do erro da estimativa, o que permite interpretações imprecisas sobre as melhores datas de plantio, principalmente nas situações de início e de final do ciclo. O objetivo deste trabalho foi comparar métodos de espacialização de valores numéricos dos índices agrometeorológicos e avaliar sua variação espacial. Foram utilizados os métodos da média ponderada, krigagem ordinária e krigagem por indicação. A krigagem por indicação foi o método mais apropriado para espacializar o índice ISNA e definir a melhor data de plantio do milho.Termos para indexação: balanço hídrico, zona agroclimática, geoestatística. Evaluation of geostatistics methods for interpolation of agrometeorological indices used to define climatic risksAbstracts -The definition of the best sowing dates for corn, adopted in the Zoning of Climatic Risks of the State of São Paulo, Brazil, was based on space-temporary variations of the water stress index (ISNA), using the pondered average as the interpolation method to spatialize this parameter. This method does not consider the spatial propagation of errors, leading to imprecise interpretations of the best sowing dates, mainly at the beginning and at the end of the cycle. The objective of this work was to compare methods of spatializing numeric values of agrometeorological indices and to evaluate their spatial space variation. The methods of the pondered means ordinary kriging and indication kriging were used. The indication kriging was the most suitable method for spatializing ISNA and to define the best sowing date for corn, in the State of São Paulo.

Os estudos associando as mudanças climáticas e a saúde foram definidos como um campo de pesquisa oficial e de atuação nos anos 90, e, desde então, eles vêm aumentando significativamente, assim como a consciência sobre a influência da variabilidade climática e dos eventos extremos no surgimento de doenças infecciosas. Nesse sentido, diversos trabalhos vêm pontuando como perturbações nas condições ecológicas e climáticas podem impactar de modo potencial a saúde humana, ressaltando, ainda, que questões de cunho social, como localização geográfica, demografia e características nutricionais da população, estão relacionadas a surtos de doenças em todo o mundo. Com isso, este estudo teve o objetivo de analisar as doenças infecciosas relatadas pela Organização Mundial da Saúde (OMS), como epidêmicas ou pandêmicas, demonstrando a relação dessas com as alterações climáticas e ambientais, destacando ainda a questão da vulnerabilidade socioambiental. O trabalho demonstra que há um padrão quanto ao surgimento de doenças infecciosas que indica o vínculo delas com a pressão das mudanças climáticas e ambientais sobre o meio, especialmente em regiões mais vulneráveis da Ásia e da África. Sugeriu-se, nesse contexto, medidas de adaptação ao clima para diminuir a pressão sobre os recursos naturais, atenuar os riscos ambientais e, consequentemente, os impactos econômicos, sociais e à saúde. Dessa forma, esse trabalho contribui ao campo de pesquisa de saúde e mudanças climáticas, ao pontuar os fatores ambientais, climáticos e, até mesmo, sociais, relacionados ao surgimento de algumas das doenças que foram, ou são, epidêmicas ou pandêmicas, e, a partir dos quais, é possível desenvolver medidas de mitigação e adaptação a serem implementadas em contexto local, especialmente em regiões mais vulneráveis social e ambientalmente.