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variáveis dos processos ecológicos que dependem da DPV incluem a evapotranspiração (ET), condutância estomática, dinâmicas da fotossíntese e relações de água na planta. Esta variável também desempenha um papel chave na condutância estomática (Gates, 19<strong>80</strong>; Jarvis e Morison, 1981; Friend, 1991; Almeida e Landsberg, 2003) e na resistência aerodinâmica (Hunt et al., 1991). 2.3.4 Precipitação Em regiões montanhosas, a precipitação (Pr) varia bastante em intensidade e duração. O modelo MT-CLIM calcula a Pr diária para o local de interesse baseada nas Prs de uma ou duas estações meteorológicas se os dados são disponíveis. A equação com base em dados de uma estação meteorológica é dada por: Pr L × A E1 L = Pr [mm] (2.11) AE1 E a equação utilizada para duas estações é expressa por (Hungerford et al. 1989): Pr L = ⎛ PrE1× AL PrE 2× A ⎜ + ⎝ AE1 AE 2 2 L ⎞ ⎟ ⎠ [mm] (2.12) em que Pr L e Pr En representam a precipitação diária do local de interesse e a da estação n, respectivamente; A L , a média climatológica da precipitação anual para o local de interesse obtida de estimativas de normais climatológicas (www.cptec.inpe.br/products, www.inmet.gov.br; ou www.worldclim.org ), e A En a média anual da precipitação para a estação n (dados da estação meteorológica para o ano de interesse). 2.3.5 Uso do modelo MT-CLIM O modelo MT-CLIM foi aplicado e avaliado em regiões de topografia acentuada onde não existem informações meteorológicas necessárias à modelagem de processos ecológicos. Em 1987, o modelo MT-CLIM foi testado pela primeira vez por seus precursores (Running et al., 1987). Na oportunidade, os autores, avaliando o modelo 46
MT-CLIM com medições meteorológicas em seis locais no oeste de Montana, encontraram um coeficiente de determinação R 2 de 0,85 para a Td e a Tmin em três locais pertencentes à floresta Experimental Lubrecht. Os coeficientes R 2 , para a umidade relativa, foram de 0,59, 0,43 e 0,60 para três locais de drenagem no oeste de Montana, Estados Unidos da América. As correlações de temperatura média do ar nos seis locais estiveram entre 0,88 e 0,92. Uma pequena tendência de superestimativas de temperaturas baixas e subestimativas de temperaturas altas foram evidentes nas análises estatísticas melhorando a importância da escolha do valor para a taxa de decréscimo de temperatura (Г). Running et al. (1987) observaram que taxas de altas de Г causaram erros nas temperaturas elevadas (>20°C) e inversamente, valores pequenos de Г provocaram erros para temperaturas menores do que 20°C. Entretanto, os erros padrões da estimativa da temperatura média do ar foram sempre menores que 0,5°C para os seis locais. A estimativa da umidade relativa do ar foi similar a da temperatura média do ar por causa da influência da temperatura na umidade. Superestimativas de valores baixos de umidade relativa foram resultantes de subestimativas da temperatura do ar em dias quentes quando a umidade é baixa. Em dias frios, superestimativas de temperaturas baixas causaram subestimativas de umidades altas. As correlações foram mais baixas do que da temperatura do ar, com valores de R 2 entre 0,63 e 0,72. As correlações baixas foram atribuídas aos erros aleatórios associados com os resultados de comparações de diferentes sensores de umidade, os quais são menos confiáveis do que os sensores de temperatura ou de radiação. Contudo, o erro padrão novamente não excedeu 15 % da umidade relativa. A diferença média entre os valores estimados e os observados de radiação solar foi menor do que 35 W/m 2 , e os erros padrões diários foram menores que 100 W/m 2 para os seis locais. O coeficiente de determinação variou entre 0,60 e 0,78. Apesar disso, a radiação foi superestimada em dias nublados e subestimada em dias de céu claro. A primeira tentativa de usar as saídas do modelo MT-CLIM para alimentar modelos ecológicos do tipo Biogeoquímicos, foi realizada por Running e Counghlan (1988). Estes autores utilizaram o modelo MT-CLIM combinada com o IAF, a capacidade de armazenamento de água no solo (CAS) e condições climáticas distintas da América do 47
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