Relação do índice de seca de Palmer com a produtividade do café no estado do Espírito Santo e da soja nos estados de Mato Grosso, Paraná e Rio Grande do Sul

Made available in DSpace on 2018-08-01T22:33:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_9008_Vitor Heringer.pdf: 1038279 bytes, checksum: 64e5aa0ed12c68d26d3b0b8108d94b8d (MD5) Previous issue date: 2016-07-29A seca é um dos fenômenos climáticos que mais causam prejuízos na agricultura influenciando de forma negativa o desenvolvimento socioeconômico. Ela ocorre quando a precipitação apresenta valores abaixo da normal climatológica para determinada região. O diagnóstico da seca pode ser feito por meio de índices quantificadores de seca e análises estatísticas com base em um serie climatológica. Os índices de seca identificam os períodos de seca ou umidade em uma área pontual ou regional a partir de equações empíricas e permitem determinar a intensidade, duração e frequência que ocorrem. Eles relacionam vários anos de variáveis climatológicas como: precipitação, temperatura do ar, evapotranspiração, escoamento superficial e umidade do solo. O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação do Índice de Severidade de Seca de Palmer (PDSI) com a produtividade de café no Espírito Santo (ES) e da soja nos estados do Mato Grosso (MT), Paraná (PR) e Rio Grande do Sul (RS). Os cálculos foram realizados por meio do código adaptado de Jacobi et al. (2013), em que são necessários evapotranspiração, precipitação e capacidade de campo. Os dados de produtividade utilizados foram do IBGE, a série histórica de dados utilizada foi no período de 1990 a 2013. O PDSI foi calculado para o ES, RS, PR e MT. Após foi analisado a relação da produtividade com o índice de Palmer. No ES o PDSI foi avaliado com a produtividade de café, no PR, MT e RS o PDSI foi avaliado com a produtividade de soja. De acordo com a regressão linear simples conclui-se que o PDSI não foi significativo na correlação com a produtividade de café no ES, para a cultura da soja o PDSI foi significativo para o estado do RS e MT