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

Abstract

A 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.

Drought is one of the climate phenomena that cause most damage in agriculture influencing negatively the socio-economic development. It occurs when precipitation has values below the climatological normal for a given region. The diagnosis of dry can be done by means of quantifiers index dried and statistical analysis based on a climatological series. Drought indices identify dry or humid periods in a point or regional area from empirical equations and determining the intensity, duration and frequency that occur. They relate to several years of climatological variables such as precipitation, air temperature, evapotranspiration, runoff and soil moisture. The objective of this study was to evaluate the relationship of the Palmer Drought Severity Index (PDSI) with coffee productivity in Espírito Santo (ES) and soybeans in Mato Grosso (MT), Paraná (PR) and Rio Grande do Sul (RS). The calculations were performed using MATLAB software, using an adapted code Jacobi et al. (2013), which are needed evapotranspiration, precipitation and field capacity. The productivity data used were the IBGE, the time series data used was from 1990 to 2013. The PDSI was calculated for the ES, RS, PR and MT. After the relationship was analyzed productivity with the Palmer index. ES in the PDSI was evaluated with the coffee productivity, PR, MT and RS the PDSI was evaluated with soybean productivity. According to the linear regression it is concluded that the PDSI was not significant in correlation with coffee productivity in ES, for the soybean crop the PDSI was significant for the state of Rio Grande do Sul and Mato Grosso.