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Artigo de Pesquisa | Acesso aberto A New Time Series Mining Approach Applied to Multitemporal Remote Sensing Imagery

Luciana Alvim Santos Romani, Ana Maria Heuminski de Avila, Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2013

Resumo:
In this paper, we present a novel unsupervised algorithm, called CLimate and rEmote sensing Association patteRns Miner, for mining association patterns on heterogeneous time series from climate and remote sensing data integrated in a remote sensing information system developed to improve the monitoring of sugar cane fields. The system, called RemoteAgri, consists of a large database of climate data and low-resolution remote sensing images, an image preprocessing module, a time series extraction module, and time series mining methods. The preprocessing module was projected to perform accurate geometric correction, what is a requirement particularly for land and agriculture applications of satellite images. The time series extraction is accomplished through a graphical interface that allows easy interaction and high flexibility to users. The time series mining method transforms series to symbolic representation in order to identify patterns in a multitemporal satellite images and associate them with patterns in other series within a temporal sliding window. The validation process was achieved with agroclimatic data and NOAA-AVHRR images of sugar cane fields. Results show a correlation between agroclimatic time series and vegetation index images. Rules generated by our new algorithm show the association patterns in different periods of time in each time series, pointing to a time delay between the occurrences of patterns in the series analyzed, corroborating what specialists usually forecast without having the burden of dealing with many data charts

Palavras chave:
Time series analysis, Data mining, Remote sensing, Meteorology, Indexes, Satellites, Agriculture

Link:
http://ieeexplore.ieee.org/document/6215038/

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto A Reconstrução dos eventos e documentos da institucionalização ambiental em Moçambique

Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2019

Resumo:

o presente artigo apresenta a reconstrução histórica dos eventos e documentos que caracterizaram a institucionalização do ambiente em Moçambique, entre 1980 e 2014. Inicialmente, apresenta a metodologia que orientou o artigo e debates teóricos, estabelecendo diálogo entre a História Ambiental da América Latina, abordagens pós-coloniais e Sociologia do Conhecimento. Na sequência, apresenta os eventos que delimitaram a dimensão local dos riscos ambientais, e documentos que marcaram a visão global destes.

Palavras chave:
História Ambiental. Pós-Colonialidade. Risco Ambiental.

Link:
https://periodicos.unb.br/index.php/emtempos/article/view/27089

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto A Time Series Mining Approach for Agricultural Area Detection

Jurandir Zullo Junior, Luciana Alvim Santos Romani

Ano de publicação: 2019

Resumo:
Acquiring meaningful data to be employed in building training sets for
classification models is a costly task, both in terms of difficult to
find suitable samples as well as their quantity. In this sense, Active
Learning (AL) improves the training set building by providing an
efficient way to select only essential data to be attached to the
training set, consequently reducing its size and even enhancing model's
accuracy, when compared to random sample selection. In this paper, we
proposed a framework for time series classification in order to monitor
sugarcane area in São Paulo, Brazil. The AL approach consisted of
selecting seasonal time series information from less than 1 percent of
each class' pixels to build the training set and evaluate this selection
by an expert user supported by distance measurements, repeating this
process until both distance measurement thresholds were satisfied. In
most years, the classification results presented about 90 percent of
correlation with official estimates based on both traditional and
satellite image analysis methods. This framework can then help Land Use
Change (LUC) monitoring as it produced similar results compared to other
methods that demands more human and financial resources to be adopted.

Palavras chave:
Environment, pixel classification, remote sensing, time series analysis 

Link:
https://ieeexplore.ieee.org/document/8701458

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto 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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analise-comparativa-do-clima-atual-e-futuro-para-avaliar-a-expansao-da-cana-de-acucar-em-sao-paulo-02061715.pdf

Link:
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 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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analise-dos-dados-de-projecao-climatica-do-modelo-eta-e-suas-implicacoes-para-a-cultura-do-cafe-arabica-02061715.pdf
Artigo de Pesquisa | Acesso aberto 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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analise-temporal-de-municipios-produtores-cana-de-acucar-no-estado-de-sao-paulo-02061715.pdf
Artigo de Pesquisa | Acesso aberto 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 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/

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Collaborative Innovation in Agrometeorology: Coordination Strategies to Develop a Monitoring IT System for Brazil

Martha Delphino Bambini, Andre Tosi Furtado, Jurandir Zullo Junior, Priscila Pereira Coltri

Ano de publicação: 2014

Resumo:
This case-study article presents the results from a morphology analysis of a knowledge and information network, focusing on the coordination mechanisms employed to generate a convergent arrangement. Agritempo was the first information system to offer (in 2003) free access to a broad range of agrometeorological data comprising all the Brazilian territory, representing an important technological innovation to the agricultural sector. To study this phenomenon an analytical framework of the Techno-Economic Network (TEN) and concepts from the Innovation Sociology field was employed. Results indicate that the durability of this arrangement - from 2003 to 2014 - can be explained by the effectiveness of the coordination strategies established in the network such as: trust based relationships; institutional and individual leadership actions; contracting; software applications and shared common working procedures.

Palavras chave:
techno-economics networks; innovation; agrometeorology; information and communication technology.

Link:
https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-27242014000100010&lng=en&nrm=iso&tlng=en

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Comparação do risco climático da soja, cana-de-açúcar e café arábica, para o estado de São Paulo, calculado com dados terrestres e orbitais de precipitação pluvial.

Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2018

Resumo:
O objetivo deste trabalho é avaliar a utilidade dos dados de precipitação do produto orbital TRMM3B42, do satélite TRMM, na elaboração do zoneamento agrícola da soja, cana-de-açúcar e café arábica, para o estado de São Paulo. O período de análise foi 1998-2012. Dados de precipitação pluviométrica de 195 estações de superfície do Departamento de Águas e Energia Elétrica do estado de São Paulo (DAEE-SP) foram considerados como referência para o trabalho. A série de dados pluviométricos remotos foi gerada substituindo-se os dados de cada um dos 195 postos do DAEESP pelos dados da estação virtual mais próxima. As temperaturas médias mensal e anual, a evapotranspiração potencial decendial média e a probabilidade de geadas foram estimadas com base em modelos de regressão, utilizando as coordenadas geográficas (latitude, longitude e altitude) dos 195 postos pluviométricos do DAEESP. A deficiência hídrica anual e o índice de satisfação das necessidades de água (ISNA) foram calculados com base em modelos de simulação do balanço hídrico. Concluiu-se que os dados do produto orbital TRMM3B42 têm potencial para melhorar a quantidade e a distribuição espacial dos dados pluviométricos necessários para definição do zoneamento agrícola de culturas perenes e semiperenes, como a canade-açúcar e o café arábica. No caso de culturas anuais, como a soja, são necessárias adaptações no método de zoneamento devido ao impacto provocado pela tendência de superestimativa da precipitação pelo sensoriamento remoto.

Palavras chave:

zoneamento agrícola, sensoriamento remoto, geoprocessamento.

Link:
https://www.embrapa.br/busca-de-publicacoes/-/publicacao/1103170/comparacao-do-risco-climatico-da-soja-cana-de-acucar-e-cafe-arabica-para-o-estado-de-sao-paulo-calculado-com-dados-terrestres-e-orbitai

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Empirical and learning machine approaches to estimating reference evapotranspiration based on temperature data

Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2019

Resumo:
The precise estimation of reference evapotranspiration (ET0)
is crucial for the planning and management of water resources and
agricultural production. In this study, the applicability of the
Hargreaves Samani (HS), artificial neural network (ANN), multiple linear
regression (MLR) and extreme learning machine (ELM) models were
evaluated to estimate ET0 based on temperature data from the
Verde Grande River basin, southeastern Brazil. These models were
evaluated in two scenarios: local and pooled. In the local scenario,
training, calibration and validation of the models were performed
separately at each station. In the pooled scenario, meteorological data
from all stations were grouped for training and calibration and then
separately tested at each station. The ET0 values estimated
by the Penman-Monteith model (FAO-56 PM) were considered the target
data. All the developed models were evaluated by cluster analysis and
the following performance indices: relative root mean square error
(RRMSE), Pearson correlation coefficient (r) and Nash-Sutcliffe
coefficient (NS). In both scenarios evaluated, local and pooled, the
results revealed the superiority of the artificial intelligence methods
(ANN and ELM) and the MLR model compared to the original and adjusted HS
models. In the local scenario, the ANN (with r of 0.751, NS of 0.687
and RRMSE of 0.112), ELM (with r of 0.747, NS of 0.672 and RRMSE of
0.116) and MLR (with r of 0.743, NS of 0.665 and RRMSE of 0.068) models
presented the best performance, in addition to being grouped in the same
cluster. Similar to the observations from the local scenario, the ANN
(with r of 0.718, NS of 0.555 and RRMSE of 0.165), ELM (with r of 0.724,
NS of 0.601 and RRMSE of 0.151) and MLR (with r of 0.731, NS of 0.550
and RRMSE of 0.091) models presented the best performance in the pooled
scenario and were grouped in the same cluster. The locally trained
models presented higher precision than the models generated with pooled
data; however, the models generated in the pooled scenario could be used
to estimate ET0 in cases of unavailability of local
meteorological data. Although the MLR, ANN and ELM models, based on
temperature data, are appropriate alternatives to accurately estimate ET0
in the Verde Grande River basin, southeastern Brazil, the MLR model
presents the advantage of the use of explicit algebraic equations,
facilitating its application.

Palavras chave:

Soft computing, Artificial neural networks, Multiple linear regression, Extreme learning machines, Artificial intelligence, Meteorological data

Link:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169919306787?via%3Dihub#bi005

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Empirical models to predict LAI and aboveground biomass of Coffea arabica under full sun and shaded plantation: a case study of South of Minas Gerais, Brazil

Priscila Pereira Coltri, Hilton Silveira Pinto, Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2015

Resumo:
Leaf area index (LAI) and above ground biomass (AGB) are two parameters that are difficult to measure but very useful. In this paper we investigated the relationship between coffee biophysical properties and LAI and AGB in two coffee production systems: full sun (FS) and shaded with macadamia nuts (SH). The paper proposes an empirical relationship for calculating coffee AGB and coffee LAI which avoids destructive methods, using simple field measurements and agrometeorological data. Here, we reported that LAI is related to canopy structure but subject to strong seasonal variations, which can be identified using water requirements satisfaction index (WRSI). Coffee LAI answers to the decreased WRSI with 1 month lag (WRSI-1) and LAI values decreases more for FS systems than for SH systems during dry periods. The best empirical model to predict LAI for FS coffee production system was based on canopy height (ch) and WRSI-1 value. For SH systems, the best model used ch, WRSI-1 and the height of the first pair of branches. Coffee AGB values were measured using destructive analyses and an empirical equation was developed. Both coffee production systems stocked carbon, whereas the SH system stocked an increased carbon amount provided by the macadamia trees that contributed with 15 % of the total carbon above ground. Both systems can be considered mitigation techniques since they are able to remove atmospheric carbon and stock it in the biomass, which has been largely proposed as a compensation mechanism for greenhouse gas emissions.

Palavras chave:
Carbon stock; Coffee shaded system; Empirical equations; Seasonal LAI variation 

Link:
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10457-015-9799-5

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Geographical distribution of the incubation period of coffee leaf rust in climate change scenarios

Jurandir Zullo Junior, Priscila Pereira Coltri, Renata Ribeiro do Valle Gonçalves

Ano de publicação: 2019

Resumo:
O objetivo deste trabalho foi simular a distribuição geográfica do período de incubação da ferrugem do cafeeiro Coffea arabica, com uso de dados de dois modelos climáticos regionais, o Eta-HadGEM2-ES e o Eta-MIROC5. O cenário de alta emissão de gases de efeito estufa (RCP 8,5 W m-2) foi utilizado para os estados de Minas Gerais e São Paulo, para os cenários climáticos atual e futuro. O comportamento de seis diferentes equações de regressão do período de incubação (PI), disponíveis na literatura, também foi analisado em função dos dados dos modelos climáticos regionais. Os resultados indicam possibilidade de aumento de área afetada na região estudada, com PI inferior a 19 dias, de 0,5% para Eta-MIROC5 a 14,2% para Eta-HadGEM2-ES. A severidade da ferrugem do cafeeiro em cenários futuros deverá aumentar nos meses mais quentes e úmidos do ano, estendendo-se para os meses mais secos e frios. O potencial de infecção da ferrugem é estimado de forma diferente pelas equações estudadas. Em cenários de temperaturas mais elevadas, a equação de Kushalappa & Martins indica um potencial muito alto de severidade.

Palavras chave:
Coffea arabica, Hemileia vastatrix, Arabica coffee, plant disease severity, regional climate modelling, spatial analyses.

Link:
https://www.scielo.br/j/pab/a/NVvRWdRH7Kh5Z33g7YgKqsB/?lang=en

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Governança multinível: o papel da sociedade civil na transição para um transporte de baixo carbono em sistemas sociotécnicos

Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2021

Resumo:

O modelo de mobilidade focado no automóvel de uso individual triunfou por muitas gerações a partir de fatores econômicos, culturais e políticos que fortaleceram a indústria automobilística. No entanto, esse  movimento se move em direção oposta com as atuais  demandas  sociais  por modais de transporte mais sustentáveis. Este artigo propõe uma análise crítica, a partir de uma perspectiva de transições sociotécnicas, da criação do Projeto de Lei (PL) 300/2017, de autoria do deputado Milton Leite (DEM), que tramita na Câmara Municipal de São Paulo. Denominado o “PL da poluição”, adia em mais dez anos a obrigação de as empresas de ônibus alterarem ou renovarem  seus veículos para uso de combustíveis limpos,contrariando artigos 50 51 da Política Municipal de Mudanças Climáticas, lei 14.933, de junho de 2009. Se virar lei, posterga a  retirada  dos  poluentes  de  ônibus  a  diesel  para  2027,  contrariando  as  metas  de  redução  de emissão  de  gases  do efeito estufa(GEE). O objetivo deste trabalho é avaliar de que maneira as reivindicações  da  sociedade  civil influenciaram  a  revisão  deste  projeto  de  lei.  A  fim  de responder essa  questão, foramlevantadasascontrovérsiasemtornodaformulaçãodessaleiapartirdoreferencialdosestudosde  governança  da  Ciência  e  da Tecnologia  (C&T),  que possibilita a compreensão das contendas sociotécnicas na governança dos riscos ambientais. Os resultados  revelam  como  a  polêmica em  torno  deste  tema  gerou  o  reexame  de  aspectos econômicos, tecnológicos e ambientais acerca do transporte público e os desafios na tomada de decisão política que permeiam o risco das mudanças climáticas nos centros urbanos. A Partir da identificação das principais disputas acerca deste caso, os resultados demonstram a necessidade de mais  participação  da  sociedade  civil, a  partir  da  coprodução  (JASANOFF,2006)na governança risco climático,uma representatividade de diferentes atores sociais no processo de tomada de decisão em políticas públicas.

Palavras chave:
risco ambiental, transporte, sistemas sociotecnicos, governança multinível

Link:
https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/26924/21294

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Impacto da correção atmosférica de imagens AVHRR/NOAA-17 no cálculo do índice de vegetação NDVI

Cristina Rodrigues Nascimento, Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2010

Resumo:
Para obter a refletância real da superfície, nas bandas 1 e 2 do sensor AVHRR, foi realizada a correção atmosférica, baseada na entrada dos parâmetros atmosféricos fornecidos pelo sensor MODIS/Terra. A utilização de dados do MODIS está diretamente relacionada à obtenção das informações, necessárias para a correção atmosférica, considerando-se a variabilidade dos parâmetros no tempo e no espaço. Utilizando-se o aplicativo SCORADIS, baseado no modelo de transferência radiativa 5S, foi proposta uma adaptação que possibilitasse a entrada das imagens correspondentes aos planos atmosféricos, através da utilização de metodologias distintas de correção atmosférica. As análises indicaram que as correções apresentaram resultados coerentes com eliminação dos efeitos de espalhamento e de absorção atmosférica. Foi avaliada a magnitude desses efeitos sobre o índice de vegetação NDVI, muito utilizado em estudos agrometeorológicos. A diferença percentual entre as imagens com e sem correção chegou a ser de aproximadamente 60 a 80% para as datas analisadas, ressaltando a importância da correção atmosférica dessas imagens.

Palavras chave:
efeitos atmosféricos, SCORADIS, MODIS

Link:
http://www.agraria.pro.br/ojs-2.4.6/index.php?journal=agraria&page=article&op=view&path%5B%5D=agraria_v5i2a530

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Low levels of shade and climate change adaptation of Arabica coffee in southeastern Brazil

Hilton Silveira Pinto, Jurandir Zullo Junior, Priscila Pereira Coltri, Renata Ribeiro do Valle Gonçalves

Ano de publicação: 2019

Resumo:
Coffee is one of the most consumed beverages in the world, and its international market has been growing for many years. Unfortunately, the Brazilian coffee production is threatened by high temperatures projected by climate change models. We evaluated three schemes of low levels of shade, which avoid the loss of production, as a strategy to adapt coffee to possible climate change. Additionally, as field measurements are expensive and often difficult to implement, we used numerical simulation to complement the evaluation. The microclimate simulator software Envi-met is a computer program often used to simulate urban environments, and we tested it on agriculture design. We verified that the shaded schemes assessed in the field decreased the air temperature in 0.6 °C in the studied period and reduced other possible climate stressors such as wind speed, radiation and raised air humidity in the dry period. Envi-met described the studied meteorological variable cycle very well, showing that combining numerical modelling and field research may be an important tool for planning the adaptation of the coffee sector to possible climate change, allowing growers choose a proper technique for their regions and environmental conditions. Finally, we highlighted the importance of planning the shade scheme on coffee areas in an interdisciplinary approach, including local climate evaluation to achieve a balance between temperature attenuation and production.

Palavras chave:

Agriculture, 

Environmental science.

Link:
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2405844018347698?via%3Dihub

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Potential for growing Arabica coffee in the extreme south of Brazil in a warmer world

Jurandir Zullo Junior, Ana Maria Heuminski de Avila, Eduardo Delgado Assad, Hilton Silveira Pinto

Ano de publicação: 2011

Resumo:
Agriculture appears to be one of the human activities most vulnerable to climatic changes due to its large dependence on environmental conditions. However, the diversity of Brazilian environmental conditions could be of great advantage to adapting this sector to new climatic conditions, which should be assessed as in this study on shifting Arabica coffee cultivation to the extreme south of the country. The methodology applied is the same the one used to define climatic risks in current productive regions of Brazil and their vulnerability to climatic change predicted by IPCC reports. The basic climatic parameters applied were frost probability and annual average temperature, since annual water deficit did not prove to be a restricting factor for Arabica coffee cultivation in the study area. The climatic conditions suitable for coffee production are: annual average temperature between 18°C and 22°C, annual water deficit less than 100 mm and frost probability (risk of lowest annual temperature less than 1°C) less than 25%. An area is said to have “low climatic risks” for coffee production when these three climatic conditions are met. Current climatic conditions were used and simulations of four temperature increases between 1°C and 4°C were also performed. The results indicated a substantial increase in the size of low climatic risks areas for the production of Arabica coffee in the extreme south of Brazil, mainly for mean temperature increases of 3°C in the study area in relation to present conditions. Increases of 2°C and 4°C were also favorable, but not as good as those obtained for 3°C. It should be underscored that areas with low climatic risks will be able to be found mainly in the extreme south of the study region, the border with Uruguay and North of Argentina.

Palavras chave:
Global Warming; Climatic Risk; Coffee Production; Current Climatic Condition; Arabica Coffee 

Link:
https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10584-011-0058-0

Artigo de Pesquisa | Acesso aberto 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

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Sugar-energy sector vulnerability under CMIP5 projections in the Brazilian central-southern macro-region

Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2018

Resumo:
The Brazilian sugar-energy sector (SES) is facing an increasing challenge due to the worldwide expansion of biofuel consumption as a strategy to reduce greenhouse gas emissions, making yield improvement and land and water availability key factors in addressing this situation. Consequently, our main aim here is to identify SES vulnerability under climate change conditions, based on the methodology used by the Agricultural Zoning of Climatic Risks (ZARC) program. We assessed changes of the sugarcane ZARC in light of the current and near-future climatic conditions given by eight general circulation models (GCM) of the 5th IPCC report and under the representative concentration pathway (RCP) 8.5. We identified a conversion of the current climatic risk levels in the Brazilian central-southern macro-region for sugarcane in future climate change scenarios, but the spatial distribution of these changes is heterogeneous. The current expansion areas located mainly in southern Goiás and northwest of São Paulo are marked by an increase in areas of low water availability in the future, while the traditional production areas, east of São Paulo, do not present this same vulnerability. Sugarcane cultivation in the south of Goiás is already occurring based on a complementary irrigation (of about 50 mm per month from April to September) to reach a yield similar to traditional areas located in São Paulo state. The development of drought-resistant cultivars based on genetic engineering and the efficiency of the irrigation systems used on a large spatial scale and also in the long term are two key points of concern in the Brazilian context of greenhouse gas emission mitigation. The challenges for the traditional production regions are related to the production system’s ability to regulate the capacity and idleness of sugarcane mills aiming to avoid current and future competition by same raw material.

Palavras chave:
Sugar-energy, Brazilian central-southern macro-region, Climatic Change

Link:
https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-018-2249-4

Notice: Undefined variable: COAUTOR in /var/www/html/cepagri/app/view/sobre-publicacoes.php on line 102 Artigo de Pesquisa | Acesso aberto Synchronizing socio-climatic impacts in spatio-temporal analyses of drought vulnerability: challenges and perspectives for data production

Jurandir Zullo Junior

Ano de publicação: 2021

Resumo:

Sincronizando impactos sócio climáticos em análises espaço-temporais de vulnerabilidade à seca: desafios e perspectivas para a produção de dados. Os registros de ocorrência de eventos climáticos e meteorológicos extremos vêm aumentando nos últimos anos. As mudanças do clima têm contribuído para esse aumento e os modelos projetam uma muito provável intensificação da frequência e magnitude desses eventos. O Brasil abriga uma das regiões semiáridas mais populosas do planeta, que historicamente convive com períodos de seca. À reboque disso, são notáveis os esforços de pesquisa focados  na  análise  de  riscos  de  seca  e  ameaças  de  escassez  hídrica,  bem  como,  na  evidenciação  de  fatores  de vulnerabilidade  frente  a  eventos  adversos  relacionados  com  as  mudanças  climáticas.    Entretanto,  a  coleta  de dados  sociais,  econômicos  e  demográficos  fica  à  mercê  de  levantamentos  censitários  que,  por  vezes,  não  são capazes de expressar a heterogeneidade espaço-temporal e multinível da vulnerabilidade, bem como, a velocidade com que acontecem transições sociais, políticas e culturais influenciadas por eventos extremos cada vez mais frequentes e intensos. Esse artigo busca discutir os desafios para a produção de dados, sobretudo aqueles envoltos à dimensão humana dos riscos e vulnerabilidades à seca, e trazer perspectivas de técnicas emergentes para produção e coleta de dados que busquem eficiência prática, econômica e científica.

Palavras chave:
Metodologia, Ferramentas digitais, Ciência cidadã, Pesquisa participante.

Link:
https://periodicos.fclar.unesp.br/redd/article/view/15794/12744

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