Land-use/cover change (LUCC) and climate change are major controlling factors for water resources in the Distrito Federal in Western Central Brazil. Dynamic LUCC in the region has severe impacts on water resources, while climate changes during the last three decades is thought to have only moderate effects. LUCC affects water quantity mostly during base flow conditions. River basins with substantial expansion of agriculture since the end 1970s show a dramatic decrease of base flow discharge by 40-70%, presumably due to irrigation. In contrast, the effects of urbanization on runoff are less distinct, since factors controlling runoff generation might be more variable. For water quality, we found urban areas to have a strong influence on the parameters CSB, NH 4 ? , and suspended solids. In addition, we assume emerging pollutants, e.g. organic (micro)pollutants, might play a major role in the future. The project IWAS-Á GUA DF focuses on creating the scientific base to face these problems in frame of an IWRM concept for the region. Results of our study will be a contribution to an IRWM concept for the Distrito Federal and will help to maintain high standards in water supply for the region.

RESUMOEste artigo discute um modelo de previsão combinada para a realização de prognósticos climáticos na escala sazonal. Nele, previsões pontuais de modelos estocásticos são agregadas para obter as melhores projeções no tempo. Utilizam-se modelos estocásticos autoregressivos integrados a médias móveis, de suavização exponencial e previsões por análise de correlações canônicas. O controle de qualidade das previsões é feito através da análise dos resíduos e da avaliação do percentual de redução da variância não-explicada da modelagem combinada em relação às previsões dos modelos individuais. Exemplos da aplicação desses conceitos em modelos desenvolvidos no Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) mostram bons resultados e ilustram que as previsões do modelo combinado, superam na maior parte dos casos a de cada modelo componente, quando comparadas aos dados observados. Palavras-chave: Previsões sazonais, Modelos estocásticos; Correlações canônicas, Modelo agregado. ABSTRACT A COMBINED STOCHASTIC MODEL FOR SEASONAL PREDICTION OF PRECIPITATION IN BRAZIL.This article discusses a combined model to perform climate forecast in a seasonal scale. In it, forecasts of specific stochastic models are aggregated to obtain the best forecasts in time. Stochastic models are used in the auto regressive integrated moving average, exponential smoothing and the analysis of forecasts by canonical correlation. The quality control of the forecast is based on the residual analysis and the evaluation of the percentage of reduction of the unexplained variance of the combined model with respect to the individual ones. Examples of application of those concepts to models developed at the Brazilian National Institute of Meteorology (INMET) show good results and illustrate that the forecast of the combined model exceeds in most cases each component model, when compared to observed data.

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Desde a sua criação, em 1909, no âmbito do Ministério da Agricultura, o INMET tem consciência de seu papel de provedor público de informações relacionadas a tempo, clima e áreas afins que possam ajudar o sector agrícola a fazer face aos riscos resultantes de condições atmosféricas adversas. As contribuições do Instituto desde a coleta e divulgação de dados – inicialmente obtidos apenas por meio de estações meteorológicas, mas atualmente também a partir de satélites – até produtos cada vez mais sofisticados. Estes abrangem previsões do tempo e alertas meteorológicos convencionais; mapas e dados de monitoramento do clima e climatologia; previsões numéricas de tempo detalhadas e cada vez mais precisas; modelos de previsão climática estocásticos e estatísticos, e previsões sazonais. O Instituto também dedica esforços significativos para o desenvolvimento de produtos de aplicação, especialmente para usuários do setor agrícola, de agricultores individuais e cooperativas a formuladores de políticas governamentais. O Sisdagro, um sistema de apoio à decisão para a agricultura, e o LATIS, um laboratório para a aplicação de informações de imagens de satélite e informações climáticas no monitoramento de safras, em cooperação com a CONAB, são exemplos notáveis. O INMET pretende reforçar os laços com outras instituições especializadas, nacionais e internacionais, para ampliar a gama de produtos de aplicação e serviços voltados para o setor agrícola e para melhorar seus canais de comunicação com os usuários finais, objetivando tornar mais úteis os produtos e serviços que oferece.