Relação entre as anomalias de TSM e qualidade potencial da uva na região nordeste do Rio Grande do Sul

• Autor(a) principal: Gruppelli,Juliano Lisbôa
• Data de Publicação: 2008
• Outros Autores: Marques,Julio Renato, Diniz,Gilberto Barbosa
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista brasileira de fruticultura (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-29452008000100031
• topic: Variabilidade da precipitação; qualidade potencial da uva; anomalia de TSM

Uma das culturas de grande importância para a economia do Rio Grande do Sul é a videira. Embora as produções de vinho, suco de uva e demais derivados da uva e do vinho também ocorreram em outras regiões, a maior concentração encontra-se na região nordeste do Rio Grande do Sul. Um dos principais fatores que influenciam na qualidade potencial da uva é a precipitação. Para a videira, influem não somente a quantidade total de chuvas, mas também sua distribuição ao longo do ciclo vegetativo. Por esses motivos, é de fundamental importância o estudo da precipitação na região nordeste do Estado. Dentre as variáveis pesquisadas que relacionam a variabilidade da precipitação, destaca-se a Temperatura da Superfície do Mar (TSM). Os objetivos principais deste trabalho são: identificar os padrões de anomalias da TSM dos oceanos Atlântico e Pacífico e suas relações na precipitação, na região nordeste do Rio Grande do Sul, nos meses de outubro a março. Dessa forma, procurou-se investigar a possibilidade de uma previsibilidade da precipitação com alguns meses de antecedência e, conseqüentemente, uma possível previsão da qualidade potencial da uva para aquela região. Os resultados mostraram que o primeiro padrão principal de sete áreas oceânicas apresentou correlação altamente significativa com a precipitação acumulada de janeiro e fevereiro nesta região e, conseqüentemente, uma correlação com a qualidade potencial da uva. Também ficou evidente a alta previsibilidade do padrão predominante nos meses de janeiro e fevereiro, a partir de anomalias da TSM média de outubro-novembro.