Evapotranspiration is an important parameter for many projects related to climate characterization, hydrological modeling and water resources. This work was established as the first study in Rio Branco, eastern Acre, in order to derive empirical relations to estimate the reference evapotranspiration in the annual range from meteorological data readily available using the multiple linear regression analysis. Meteorological data of mean temperature (maximum and minimum), wind speed and insolation were obtainded from the National Institute of Meteorology for the period 1980-2014, which can be considered representative of the local climate. To estimate the reference evapotranspiration was used the Penman-Monteith-FAO, and multiple regression analysis was used as a selection process of significant variables for the model fit. Generated values by the proposed evapotranspiration models were compared to observed values for validation. Results indicated that the model with three variables (mean temperature, wind speed and insolation) satisfactorily estimated reference evapotranspiration for Rio Branco, AC, with great performance for annual data. Models with one variable (insolation) and two variables (mean temperature and insolation) showed less accuracy. However, they have advantage due to simplicity, since they can estimate the reference evapotranspiration from a few climatic parameters. From a practical point of view, these models can be regarded as a method to estimate the reference evapotranspiration when the input weather variables are insufficient to other methods.

As doenças respiratórias representam uma das maiores causas de morbimortalidade no Brasil e no mundo. Pesquisas cada vez sinalizam que a ocorrência e agravamento de enfermidades do trato respiratório possuem associação com condições atmosféricas. Perante esse cenário, o objetivo do presente estudo é avaliar e comparar o efeito da temperatura e umidade relativa do ar na ocorrência de doenças respiratórias nas seguintes cidades brasileiras: Fortaleza, Manaus, Natal e Palmas. Para isso, foram utilizados dados mensais de temperatura e umidade relativa do ar registrados por estações meteorológicas convencionais alocadas nas capitais acima mencionadas, disponibilizados pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP). Foram utilizados também dados de internações por doenças do aparelho respiratório, do Banco de Dados do Departamento de Informática do SUS (DATASUS) para o período de 2000 a 2018. A taxa de internações foi empregada para que a comparação entre as cidades pudesse ser feita, uma vez que as mesmas possuem contingentes populacionais distintos. Utilizou-se a modelagem via Equações de Estimação Generalizada para verificar associações significativas assim como o risco relativo (RR) entre as variáveis meteorológicas e as taxas de internações. As saídas gráficas e as análises estatísticas foram realizadas com auxílio do software estatístico livre R. Os resultados apontam associação significativa inversa em Fortaleza e Natal, e direta em Manaus e Palmas com a temperatura média do ar, e para a umidade relativa do ar somente as capitais do Norte mostraram associação. Fortaleza apresentou as maiores taxas de internações registras, e o maior RR (1,12) foi observado com a temperatura em Manaus. Espera-se que os resultados desse estudo sirvam de subsidio para o desenvolvimento de políticas públicas dado o risco que as doenças respiratórias representam a saúde pública.

O objetivo principal do trabalho é identificar possíveis tendências de elevação nas séries de temperatura média máxima de municípios localizados na Amazônia Central, especificamente no Oeste do Pará. Para tanto, foram utilizados dados da temperatura do ar de Belterra, Monte Alegre, Óbidos e Porto de Moz, disponibilizados pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP), do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) no período de 30 anos (1980 a 2013). A análise inicial consistiu em agrupar e ordenar os dados, cronologicamente, de forma sazonal e anual. A técnica de Análise de Variância (ANOVA) foi adotada a fim de verificar se há entre os municípios diferença significativa nas médias da temperatura. Para detectar as possíveis tendências, utilizou-se o teste não paramétrico de Mann-Kendall e sua magnitude por meio do estimador de declive de Sen. Os resultados constataram tendência de elevação nas séries de temperatura média máxima estatisticamente significativa na escala sazonal, com exceção da amostra da primavera nas séries de Monte Alegre e Óbidos, e no outono na série de Porto de Moz. Destacando que os maiores valores da tendência foram observados no inverno em todas as localidades em estudo. Pela ANOVA constatou-se por meio do p-valor para um nível de significância de 1% que as diferenças entre as médias anuais e sazonais são significativas entre as localidades. Espera-se assim contribuir no auxílio do desenvolvimento de várias atividades na região, como também dar subsídios aos gestores para planejamento de políticas ambientais.

This work analyses precipitation patterns in Brazilian cities with different climatic classifications, according to Köppen-Geiger, in order to estimate the probability of precipitation on any day of a particular month. It is focused on the frequency of precipitation and its probability. For this aim, the R software was used to perform stochastic simulations by the Metropolis-Hastings algorithm, assuming that the days of a particular month are distributed identically regarding the frequency of rainfall. It is also assumed that this frequency can be modelled by the Beta distribution, with adjusted parameters. The distribution proposed in this work is suitable for adequately estimating the frequency of precipitation when the average chosen rates are higher than 50%. However, this frequency could not be approximated by the proposed method, because the average chosen rates were <50%. The results can contribute to numerical prediction models for cities with a shortage of or missing rainfall data, providing information that contributes to urban planning in these cities.

O Conforto Térmico (CT) é definido como a condição psicologica que expressa satisfação com o ambiente, onde  não se sente sensação de calor ou de frio. Este trabalho teve como objetivo realizar uma análise subjetiva da sensação térmica dos visitantes do Parque Municipal de Santarém-PA, assim como verificar a precisão do modelo do voto médio predito nas estações seca e chuvosa. Foram aplicados 75 questionários semiestruturados em cada estação, que avaliava os parâmetros que constituem o CT humano de acordo com as normas internacionais. Esses questionários foram aplicados no Parque Municipal da cidade de Santarém-Pará. O teste de Mann-Whitney foi utilizado para comparar a percepção térmica dos visitantes do parque a fim de verificar se a sensação apresenta similaridade dentre os períodos, o modelo do Voto Médio Predito (em inglês, PMV) foi empregado para estimar a percepção térmica dos visitantes do parque. Foi possível observar que a sensação de desconforto é a de maior predominância nas duas estações. O teste de Mann-Whitney indica que, de forma geral, a sensação de conforto é a mesma durante as duas estações, e o PMV apresenta desempenho insatisfatório para todos os períodos avaliados. Espera-se que esses resultados possam colaborar no entendimento do CT de Santarém e ajudar no entendimento do microclima em cidades na região amazônica.