Renata Ribeiro do Valle Gonçalves
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Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 75 Análise comparativa do clima atual e futuro para avaliar a expansão da cana-de-açúcar em São Paulo

Renata Ribeiro do Valle Gonçalves, Ana Maria Heuminski de Avila, Jurandir Zullo Junior, Luciana Alvim Santos Romani, Priscila Pereira Coltri

Ano de publicação: 2011

Resumo:
O Brasil, o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, é responsável por 35% da produção mundial. A produção de cana-de-açúcar se concentra nas regiões Centro-Sul e Nordeste e ocupa cerca de 8 milhões de hectares. A cana-de-açúcar, por apresentar um ciclo semi-perene, é influenciada pela variação das condições meteorológicas durante um ano inteiro. O objetivo do trabalho foi analisar os dados climáticos obtidos pelo modelo Eta (2011 a 2090) e os dados do clima atual (1991 a 2010) verificando suas implicações em relação a expansão da cana-de-açúcar no estado de São Paulo. Foram utilizados dados de precipitação e temperatura média, de 1991 a 2010, de estações meteorológicas de seis municípios de São Paulo. Para representar o cenário futuro (2011 a 2090), foram utilizados dados de precipitação e temperatura média obtidos pelo modelo Eta. A partir do balanço hídrico foi possível calcular a deficiência hídrica e o excedente hídrico para os municípios selecionados com armazenamento de água disponível no solo de 100mm. O balanço hídrico mostrou que haverá um aumento na deficiência hídrica. Com o aumento do período seco e do aumento da temperatura média poderá ocorrer uma queda na produtividade de sacarose da cana-de-açúcar.

Palavras chave:
water balance, Eta model, mean temperature

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http://www.cpa.unicamp.br/alcscens/docs/publicacoes/Analise%20comparativa%20do%20clima%20atual%20e%20futuro%20para%20avaliar%20a%20expansao%20da%20cana-de-acucar%20em%20Sao%20Paulo%20.pdf

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 14 Análise de risco das mudanças climáticas globais sobre a sigatoka-negra da bananeira no Brasil

Raquel Ghini, Emília Hamada, José Clério R. Pereira, Luadir Gasparotto, Renata Ribeiro do Valle Gonçalves

Ano de publicação: 2008

Resumo:
O conhecimento dos prováveis impactos das mudanças climáticas globais sobre a ocorrência de doenças de plantas é de grande importância para o setor agrícola, pois permite a elaboração de estratégias de controle. O presente trabalho teve por finalidade estudar os possíveis impactos das mudanças climáticas sobre a sigatoka-negra da bananeira, por meio da elaboração de mapas de distribuição da doença confeccionados a partir dos cenários disponibilizados pelo IPCC. Os mapas mostraram que haverá redução da área favorável à doença no país. Tal redução será gradativa para as décadas de 2020, 2050 e 2080 e de forma mais acentuada no cenário A2 que no B2. Apesar disso, extensas áreas ainda continuarão favoráveis à ocorrência da doença, especialmente no período de novembro a abril.

Palavras chave:
Mycosphaerella fijiensis, Musa spp., banana, plátano

Link:
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-41582007000300003&lng=pt&tlng=pt

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 40 Análise dos dados de projeção climática do modelo Eta e suas implicações para a cultura do Café arábica

Priscila Pereira Coltri, Ana Maria Heuminski de Avila, Jurandir Zullo Junior, Luciana Alvim Santos Romani, Renata Ribeiro do Valle Gonçalves

Ano de publicação: 2011

Resumo:
Extremos de temperatura durante a fase do florescimento do café arábica causam abortamento de flores e perda na produção. Estudos de projeção climática, normalmente baseados em modelos de baixa resolução, já demonstram perdas na produção de café como conseqüência das altas temperaturas. No entanto, esses estudos têm uma menor precisão nas respostas por causa da resolução dos modelos, e novos estudos baseados em modelos de melhor resolução se tornam necessários. Este trabalho apresenta uma análise das implicações dos extremos de temperatura e precipitação na aptidão climática em municípios tradicionalmente produtores de café em Minas Gerais e São Paulo, utilizando o modelo climático Eta (40km de resolução). Primeiramente, as respostas do modelo foram comparadas com os dados climáticos atuais (dados observados). As projeções do modelo Eta foram satisfatórias porque seguem o padrão do clima já existente. Os dados do modelo demonstram um deslocamento do maior déficit hídrico do ano para o mês de setembro. O modelo projeta cenários com aumento de temperaturas, principalmente nos meses de setembro e outubro, que é o florescimento do café, impactando a produção de café arábica.

Palavras chave:
Aptidão climática, Café arábica, Eta

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Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 34 Análise temporal de municípios produtores de cana-de-açúcar no estado de São Paulo por meio de agrupamento do NDVI (AVHRR/NOAA) e dados de produtividade e área

Renata Ribeiro do Valle Gonçalves, Agma Juci Machado Traina, Ana Maria Heuminski de Avila, Jurandir Zullo Junior, Luciana Alvim Santos Romani

Ano de publicação: 2011

Resumo:
O objetivo deste trabalho foi detectar municípios produtores de cana-de-açúcar no estado de São Paulo, similares, pelo método de agrupamento, analisando variáveis espectrais (NDVI), área plantada e produtividade no período de 2001 a 2009. O resultado dessa análise exploratória dos dados mostrou que a técnica é apropriada para a determinação de grupos de municípios com características semelhantes o que permite classificar as regiões automaticamente.

Palavras chave:
remote sensing, K-means biofuel

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Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 17 Analysis of NDVI time series using cross-correlation and forecasting methods for monitoring sugarcane fields in Brazil

Renata Ribeiro do Valle Gonçalves, Agma Juci Machado Traina, Cristina R. Nascimento, Jurandir Zullo Junior, Luciana Alvim Santos Romani

Ano de publicação: 2012

Resumo:
Brazil is the largest sugarcane producer in the world and has a privileged position to attend to national and international marketplaces. To maintain the high production of sugarcane, it is fundamental to improve the forecasting models of crop seasons through the use of alternative technologies, such as remote sensing. Thus, the main purpose of this article is to assess the results of two different statistical forecasting methods applied to an agroclimatic index (the water requirement satisfaction index; WRSI) and the sugarcane spectral response (normalized difference vegetation index; NDVI) registered on National Oceanic and Atmospheric Administration Advanced Very High Resolution Radiometer (NOAA-AVHRR) satellite images. We also evaluated the cross-correlation between these two indexes. According to the results obtained, there are meaningful correlations between NDVI and WRSI with time lags. Additionally, the adjusted model for NDVI presented more accurate results than the forecasting models for WRSI. Finally, the analyses indicate that NDVI is more predictable due to its seasonality and the WRSI values are more variable making it difficult to forecast.

Palavras chave:
Sugarcane

Link:
https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01431161.2011.638334

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 18 Coffee Crop's Biomass and Carbon Stock Estimation With Usage of High Resolution Satellites Images

Priscila Pereira Coltri, Hilton Silveira Pinto, Jurandir Zullo Junior, Luciana Alvim Santos Romani, Renata Ribeiro do Valle Gonçalves

Ano de publicação: 2013

Resumo:
Coffee is one of the most important crops in Brazil. Monitoring the crop is necessary to understand future production and a sound understanding of coffee's biophysical properties improves such monitoring. Biophysical properties such as dry biomass can be estimated using remote sensing, including the new generation of high-resolution images (GeoEye-1, for instance). In this study we aim to investigate the relationship between vegetation indices (VI) of high-resolution images (GeoEye-1) and coffee biophysical properties, including dry biomass and carbon. The study also aims at establishing an empirical relationship between remote sensing data (vegetation indices), simple field measurements and dry biomass, allowing calculation of coffee biomass and carbon without resorting to destructive methods. Individual GeoEye-1 satellite's bands (NIR, RED and GREEN) showed significant correlation with biomass, but the best correlation occurred with vegetation index. There is a strong correlation between NDVI, RVI, GNDVI and dry biomass, allowing the estimation of coffee crops' carbon stock. RVI had correlation with plant area index (PAI). The empirical correlation was established and the forecast equation of coffee biomass was created.

Palavras chave:
Correlation, Biomass, Vegetation mapping, Carbon, Indexes, Remote sensing, Agriculture

Link:
http://ieeexplore.ieee.org/document/6520004/

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 99
Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 6 Incubation period of Hemileia vastatrix in coffee plants in Brazil simulated under climate change

Renata Ribeiro do Valle Gonçalves

Ano de publicação: 2011

Resumo:
Risk analysis of climate change on plant diseases has great importance for agriculture since it allows the evaluation of management strategies to minimize future damages. This work aimed to simulate future scenarios of coffee rust (Hemileia vastatrix) epidemics by elaborating geographic distribution maps using a model that estimates the pathogen incubation period and the output from three General Circulation Models (CSIRO-Mk3.0, INM-CM3.0, and MIROC3.2.medres). The climatological normal from 1961-1990 was compared with that of the decades 2020s, 2050s and 2080s using scenarios A2 and B1 from the IPCC. Maps were prepared with a spatial resolution of 0.5 × 0.5 degrees of latitude and longitude for ten producing states in Brazil. The climate variables used were maximum and minimum monthly temperatures. The maps obtained in scenario A2 showed a tendency towards a reduction in the incubation period when future scenarios are compared with the climatological normal from 1961-1990. A reduction in the period was also observed in scenario B1, although smaller than that in scenario A2.

Palavras chave:
Coffea arabica, coffee rust, future scenarios, global warming

Link:
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-54052011000200001&lng=en&tlng=en

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 14 Relação entre a resposta espectral da cana-de-açúcar, registrada em série temporal de imagens do satélite AVHRR/NOAA, e condições agroclimáticas descritas pelo índice ISNA

Renata Ribeiro do Valle Gonçalves, Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2008

Resumo:
O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar e conta com uma posição privilegiada para atender as necessidades mundiais de açúcar e álcool combustível. O país possui várias regiões produtoras, com safras alternadas, que podem garantir a presença do seu produto no mercado mundial, sendo o Estado de São Paulo a maior delas. Para tanto, é necessário estimar a produção da cana-de-açúcar com a maior precisão e antecipação possíveis, sendo que o sensoriamento remoto pode ser de grande utilidade nesse caso, devido à maior disponibilidade atual de dados e ao conhecimento já existente na utilização deles na área ambiental. Sendo o clima um dos principais fatores determinantes da produção agrícola, o conhecimento da sua infl uência na resposta espectral da vegetação pode ser de grande utilidade no apoio ao desenvolvimento de sistemas operacionais de monitoramento e previsão de safras da cana-de-açúcar. Sendo assim, este trabalho teve o objetivo principal de avaliar o grau de correlação existente entre a resposta espectral de plantios de cana-de-açúcar, expressa através de uma série temporal de valores do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), determinada a partir de imagens do satélite AVHRR/NOAA, com dados agroclimáticos, em dez municípios localizados no Estado de São Paulo, no período de 2001 a 2007. Avaliou-se a série temporal de imagens como um todo, além de cada ano-safra, em particular, considerando a maior disponibilidade atual de dados de sensoriamento remoto orbital e a variabilidade climática existente ao longo dos seis anos-safra utilizados. Os perfi s temporais do índice NDVI foram obtidos através do processamento automático das imagens disponíveis que consistiu nas correções radiométrica e geométrica e no cálculo de imagens compostas, contendo os valores máximos mensais do NDVI. Dados agroclimáticos, ao longo do período de análise, foram descritos pelo índice ISNA (Índice de Satisfação das Necessidades de Água). Para determiná-lo, fez-se o balanço hídrico e calcularam-se as evapotranspirações real e máxima nas escalas decendial, quinzenal e mensal. As análises estatísticas realizadas apresentaram correlações signifi cativas entre os dados agroclimáticos (representado pelo ISNA) e a resposta espectral da cana-de-açúcar (representada pelos valores do NDVI), sendo que os melhores resultados foram obtidos na avaliação da série temporal como um todo. Esses resultados são de grande utilidade, por exemplo, na determinação de equações de estimativa do NDVI em relação ao ISNA, e vice-versa, a serem empregadas no apoio à estimativa da produção da cana-de-açúcar no país.

Palavras chave:
Sensoriamento remoto, Series temporais, Cana-de-açucar, Agricultura, Climatologia agricola, Processamento de imagens

Link:
http://www.sbagro.org.br/rbagro/ojs/index.php/rbagro/article/view/103

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto | 6 Risk analysis of climate change on coffee nematodes and leaf miner in Brazil

Raquel Ghini, Emília Hamada, Mário José Pedro Júnior, Renata Ribeiro do Valle Gonçalves

Ano de publicação: 2008

Resumo:
The objective of this work was to assess the potential impact of climate change on the spatial distribution of coffee nematodes (races of Meloidogyne incognita) and leaf miner (Leucoptera coffeella), using a Geographic Information System. Assessment of the impacts of climate change on pest infestations and disease epidemics in crops is needed as a basis for revising management practices to minimize crop losses as climatic conditions shift. Future scenarios focused on the decades of the 2020's, 2050's, and 2080's (scenarios A2 and B2) were obtained from five General Circulation Models available on Data Distribution Centre from Intergovernmental Panel on Climate Change. Geographic distribution maps were prepared using models to predict the number of generations of the nematodes and leaf miner. Maps obtained in scenario A2 allowed prediction of an increased infestation of the nematode and of the pest, due to greater number of generations per month, than occurred under the climatological normal from 1961–1990. The number of generations also increased in the B2 scenario, but was lower than in the A2 scenario for both organisms.

Palavras chave:
Coffea arabica, Leucoptera coffeella, Meloidogyne incognita, global warming, pest zoning.

Link:
http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2008000200005&lng=en&tlng=en

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