Estimativas horárias de temperatura do ar
Thays Camassola
Centro Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina (CEFET/SC)
E-mail: [email protected]
Lívia Humaire
Centro Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina (CEFET/SC)
E-mail: lí[email protected]
Isabel Stumpf Mitchel
Centro Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina (CEFET/SC)
E-mail: belfisica @gmail.com
Márcia Fuentes
Centro Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina (CEFET/SC)
E-mail: [email protected], [email protected]
Hamilton Vieira
Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina S.A. / Centro de Informações de Recursos
Ambientais e de Hidrometeorologia de Santa Catarina
E-mail: [email protected]
Resumo: O presente estudo consiste na utilização de um método estatístico de
regressão para estimativa horária da temperatura do ar a partir de dados sinóticos de
estações meteorológicas convencionais.
Palavras Chave: temperaturas horárias do ar, estimativa, regressão polinomial.
Abstract: The present study it consists of the use of a statistical method of
regression for horária estimate of the temperature of air from sinóticos data of
conventional meteorological stations.
Key words: hourly temperatures of air, estimate, polynomial regression.
Na cidade de São Joaquim, O
1. Introdução
cultivo dá-se a partir de 1999, quando a
Estudos arqueológicos revelaram
fósseis de folhas de videiras anteriores
à última era glacial. Originária da Ásia,
da
árida
região
(Agropecuária
do
Cáucaso
Catarinense.,v.16,
n.2,
jul. 2003)
introduzida em 1532 trazida por Martim
de
Souza
da
Capitania
Hereditária de São Vicente (SP), sendo
que no final do século XIX a imigração
italiana começou uma produção maior
Grande do Sul. Atualmente Rio Grande
do Sul, Paraná, Santa Catarina, São
Paulo, Pernambuco e Bahia são os
produtores
desta
cultura.
(Jornal Sur, História da uva, 2007).
Através criação do Projeto de
Fruticultura de Clima Temperado –
Profit, em 1970, o plantio de cultivares
de videira de origem européia (Vitis
vinifera) recebeu um incentivo técnico e
financeiro por parte do poder público
estadual de Santa Catarina visando a
melhoria da qualidade enológica dos
vinhos
o
primeiro
empreendimento vitivinícola, objetivando
exploração comercial de vinhos finos
com a adaptação de cultivares vitis
viníferas na Região. Hoje a variedade
é a Cabernet Sauvignon, porém, Merlot,
Pinot Noir, Cabernet Franc, Sangiovese,
Sauvignon Blanc, Chardonnay, Tinta
Roriz, Touringa Nacional, Trincadeira e
Malbec são variedades já introduzidas
desde 2006.
das videiras em São Paulo e Rio
principais
instalou
predominante na região de São Joaquim
No Brasil, porém, a videira foi
Afonso
Epagri
produzidos
no
Estado.
(Agropecuária Catarinense.,vol.12, nº.1,
p. 17-19, mar. 1999).
Em Urussanga, o cultivo da uva
iniciou-se com a vinda dos imigrantes, a
maioria, vindos da Itália a partir de 1870.
As espécies européias (Vitis vinifera)
não conseguiram se adaptar muito bem
à região, devido ao clima ser muito
diferente
ao
da
Europa
e,
principalmente, ao excesso de umidade,
o
que
possibilita
o
aumento
da
proliferação de doenças e pragas, cujas
espécies viníferas são muito sensíveis.
Foi introduzida na região, então, as
videiras de origem americana (Vitis
labrusca) e as uvas híbridas (Vitis
vinifera
x
apresentarem
rústicas,
Vitis
labrusca),
características
assim,
possuindo
por
mais
maior
resistência aos problemas fitossanitários
da região. (artigo: Mariot, p.4. 2003 )
da vitis, determinou-se um dos produtos
Essa crescente produção, tanto
quantitativa
quanto
qualitativa,
Através do conhecimento do ciclo
finais da página elaborada.
de
videiras na região sul brasileira requer o
Crescimento: é condicionado pelos
aprimoramento de técnicas específicas
fatores do meio como temperatura,
que auxiliem o produtor na escolha da
luminosidade, umidade, disponibilidade
melhor época/ condições para o cultivo
de nutrientes e outros (Giovannini,
vinífero.
1999). Nessa fase, a partir do início até
Desta forma, o objetivo deste
o fim do período de atividade vegetativa,
projeto foi gerar um produto que,
as
primeiro fosse possível descobrir a
crescentes, variam de 10ºC a 23°C. Em
função que melhor se aproximasse da
temperaturas inferiores a 10°C não há
variação de temperatura horária do ar
crescimento, temperaturas superiores a
para as cidades de São Joaquim e
39°C ou mais prejudicam a planta,
Urussanga localizadas no Estado de
sendo 45°C a temperatura crítica e 50°C
Santa Catarina. Assim foi possível
letal. (Giovannini, 1999).
estimar
para
as
temperaturas
Dormência
estações
médias
(novembro
diárias
a
abril):
meteorológicas convencionais, o que
ocorre desde a queda das folhas até
está ocorrendo nos horários diários que
pouco antes do início da brotação,onde
não se tem leitura, já que estas
a poda precoce, que é feita em regiões
possuem
leitura
mais quentes de SC. Nesse período são
sinóticos(12UTC, 18UTC e 00UTC),
necessárias no mínimo 100h frios.
permitindo assim avaliar quantas horas
(Epagri. Sistemas de Produção, nº33,
a planta (videira) terá para um ótimo
p.41. 2005. 67p.).
horários
de
Brotação (abril e maio): é a fase
desenvolvimento para uma determinada
em
data.
que
a
planta,
após
ter
sido
satisfeitas as necessidades em frio
Ciclo de vida da Vitis vinifera:
(para o período de dormência) e ter
atingido a temperatura de base (em
média 10ºC), havendo seu início com a
separação das escamas que cobrem as
Os
gemas. (Giovannini, p.69, 1999).
realização
Temperaturas, no entanto, muito
dados
utilizados
deste
para
projeto
a
de
pesquisa foram fornecidos pela
altas (acima de 40ºC) ou muito baixas
Epagri/Ciram.
(inferiores
utilizados referem-se ao ano de
a
15ºC)
prejudicam
o
florescimento da planta.
Estes
dados
2006, com informações sobre as
temperaturas horárias e sinóticas
Maturação
e
Amadurecimento
de São Joaquim e Urussanga,
(agosto/ outubro): resultado de um
totalizando
17.522
(estações
conjunto de transformações químicas e
meteorológicas
físicas onde ocorre uma interação entre
2.190 (estações meteorológicas
a planta, o solo e o clima. (Rosier, p.20,
convencionais).
automáticas)
e
1988).
O amadurecimento dos frutos da
videira
necessita
principalmente
entre
de
as
calor,
fases
de
floração e maturação da uva, sendo que
nesse
período
do objetivo principal.
A primeira etapa consistiu na
temperaturas próximas aos 30ºC para
parte estatística do trabalho, onde
que a acidez dos frutos não seja muito
através de um banco de dados
elevada e atinjam um grau de açúcar
fornecidos
ideal
(Empresa de Pesquisa Agropecuária
a
produção
(Giovannini, p.69, 1999).
ela
utilizou-se três etapas até realização
exige
para
final
No presente projeto de pesquisa,
do
vinho.
pela
Epagri/Ciram
e Extensão Rural de Santa Catarina/
Centro de Informações de Recursos
Ambientais e de Hidrometeorologia),
METODOLOGIA E DADOS
referentes
Joaquim
às
e
cidades
Urussanga,
de
São
foram
elaborados gráficos de temperaturas
Dados Meteorológicos
horárias dessas duas cidades, a fim
de se obter uma equação média que
mostre a maior correlação do ano
estudado(2006). Com a equação já
A terceira etapa consistiu na
encontraram-se
junção das duas etapas anteriores
valores para os horários que não são
para a elaboração de uma página na
feitas
Internet. Através do programa Java
determinada,
leituras
nas
estações
Script
meteorológicas convencionais.
(linguagem
computacional
desta
para o desenvolvimento de páginas
metodologia estatística elaborou-se
para a Internet, possibilitando a
um
inserção de cálculos matemáticos)
Através
da
artigo
aplicação
sobre
os
resultados
obtidos(anexo1).
formulou-se
A segunda etapa do trabalho -
um
computacional
script
capaz
de
/sistema
ler
o
programação computacional - onde
resultado
utilizou-se
conhecimentos
gerada pelo Oracle SQl*Plus. Após a
adquiridos no decorrer do 3º módulo,
leitura desses 3 valores, o script
nas aulas de CAC (Construção de
aplica a fórmula encontrada através
Aplicativos
e
da primeira etapa do trabalho, e
juntamente com os colaboradores da
apresenta dezesseis temperaturas
Epagri/Ciram,
Nathan
para os dezesseis horários, que vai
Antunes e Patrick Padilha, elaborou-
da máxima às 15h do dia anterior até
se uma consulta capaz de gerar três
às 06h do dia posterior, como mostra
valores
a tabela 1 abaixo.
os
Computacionais)
de
Eduardo
temperatura
do
ar,
obtido
pela
consulta
baseados em uma média de cinco
dias
(pêntadas)
programa
Oracle
utilizando
SQl*Plus
o
(um
sistema de gerenciamento de banco
15h 16h 17h 18h 19h 20h 21h 22h
1
2
3
4
5
6
7
8
23h 00h 01h 02h 03h 04h 05h 06h
9 10 11 12 13 14 15 16
de dados, que serve para armazenar
informações). Segue no anexo 2 e
no anexo 3 as etapas desta consulta,
a tabela com os relacionamentos e
as
linhas
respectivamente.
de
comando,
Tabela 1: Definição numérica correspondente a
cada horário, da máxima do dia anterior para a
mínima do dia seguinte.
Conclusão:
Através da primeira etapa
aplicado pra qualquer localidade,
deste trabalho (tratamento estatístico
com no mínimo três registros de
dos dados), foi possível determinar
temperaturas do ar dos horários
a regressão polinomial como melhor
sinóticos.
representante da variação diária da
É evidente que o mesmo, não
temperatura do ar. Isto porque ela
deve ser utilizado em dias aleatórios,
apresentou as maiores correlações
pois os mesmos podem estar sobre
comparando-se com as outras
efeito de sistemas meteorológicos de
regressões testadas (linear e
tempo
logarítmica).
temperatura muito distintas daquelas
Pelo fato de ter-se testado
que
causem
variações
de
encontradas no presente estudo. No
esta regressão para dois locais com
entanto,
inumeras diferenças entre si
perfeitamente aplicável em períodos
(altitude, influência da
estendidos como pêntadas ou períodos
maritimidade/continentalidade, relevo
ainda maiores.
etc) e esta ter apresentado melhor
aderência para ambas cidades,
conclui-se que este método pode ser
essa
metodologia
é
Anexo 1
Estimativa de temperaturas horárias do ar em São Joaquim
Thays Camassola1, Isabel Stumpf Mitchel2, Lívia Humaire3, Márcia Fuentes
4
e Hamilton Vieira 5
[email protected], [email protected], [email protected],
[email protected], vieira@epagri5 epagri.rct-sc.br
Centro Federal de Educação Tecnológica de Santa Catarina (CEFET/SC)
Av. Mauro Ramos, 950, Florianópolis CEP: 88020-300
Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina S.A. /
Centro de Informações de Recursos Ambientais e de Hidrometeorologia de Santa
Catarina
Rod. Admar Gonzaga, 1347, Florianópolis CEP: 88034-901
Palavras Chave: temperaturas horárias do ar, estimativa, regressão polinomial.
Resumo: O presente estudo consiste na utilização de um método estatístico de
regressão para estimativa horária da temperatura do ar a partir de dados sinóticos de
estações meteorológicas convencionais.
INTRODUÇÃO
A maior parte das estações meteorológicos no Brasil ainda são convencionais,
nessas estações as leituras dos parâmetros meteorológicos são realizados nos horários
sinóticos das 00, 06 e 12 UTC. As leituras de temperatura são as das máximas e
mínimas diárias e temperaturas registradas nos horários dessas observações, quais
sejam as 9, 15 e 21 horas local. O conhecimento do comportamento das temperaturas
no decorrer de um dia ou período é objeto de muitas áreas da ciência. No caso da
agricultura o interesse está associado às necessidades térmicas de cada espécie
vegetal, neste sentido, muitos estudos como os de Pedro et al (1993), Sans e
Guimarães (2006) e Gadioli et al (2007) tratam do assunto.
A motivação para esse estudo foi o cultivo de viníferas e suas necessidades
térmicas. No cultivo de uvas viníferas é conhecido a temperatura mínima do ar
necessária para a planta sair do estágio de dormência, em média 10°C, conhecida
como temperatura basal. Além dessa, são conhecidos os limites de temperatura que
auxiliam no monitoramento da planta para o seu melhor desenvolvimento. A partir da
temperatura base é possível quantificar os graus-dia, ou seja, calcular o número horas
em que a temperatura do ar esteve acima da temperatura base (Giovannini, 1999).
O objetivo do presente estudo foi o de aperfeiçoar a metodologia proposta por
Vieira e Lopes (2007). A metodologia proposta por esses autores é de um Método
Geométrico Analítico que estima os valores horários de temperatura do ar a partir da
temperatura máxima e mínima. Nosso estudo verifica através de regressões das séries
temporais de temperatura qual aquela que melhor responde pela estimativa de
temperatura horária, quando os dados disponíveis são apenas aqueles em horários
sinóticos, não só os de temperaturas máximas e mínimas, mas também de temperatura
das 00 UTC.
MATERIAIS E MÉTODOS
Os dados utilizados para a elaboração desse estudo foram cedidos pela EPAGRI/
CIRAM e referem-se aos dados das estações meteorológicas convencional (dados
sinóticos) e automática (dados horários) de superfície no período que compreende o
ano de 2006. A localização dessas estações e o total de dados utilizados nesse
trabalho são apresentados na Tabela 1.
EstaçõesEpagri/Ciram
Automática
Convencional
altitude
1294 m
1376m
latitude
28° 15' 13"
28° 16’ 31’’
longitude
49° 57' 01"
49° 56’ 03’’
total de dados
8.760
1.095
Tabela 1: Características das estações meteorológicas de são Joaquim
Para o estudo das regressões das séries temporais de temperatura, a partir dos
dados da estação meteorológica automática, selecionaram-se os horários diários desde
as 15 h do dia anterior até as 06 h do dia em questão, para representar a variação da
temperatura máxima de um dia até a mínima do outro. Como esta estação
meteorológica registra os dados de hora em hora, diariamente, padronizou-se para o
horário da temperatura mínima do ar o horário da 06 h da manhã. Entretanto, a
temperatura máxima foi considerada como sendo aquela registrada as 15 h.
Para a estação meteorológica convencional utilizaram-se regressões temporais a
partir dados de temperaturas máximas, mínimas e da temperatura das 21 h que são
obtidos através das observações sinóticas das 12, 18 e 00 UTC. As regressões
aplicadas às séries de dados apresentados foram a Regressão Linear (Equação 1),
Regressão Logarítima (Equação 2) e Regressão Polinomial (Equação 3).
y  mx  b
(Eq. 1)
onde: y é a variável dependente, x é a variável independente, m é o coeficiente
angular da reta e b a intersecção.
y  c ln x  b
(Eq.2)
onde: y é a variável dependente, x é a variável independente, c e b são
constantes.
y  b  c1 x  c 2 x 2
(Eq. 3)
onde: y é a variável dependente, x é a variável independente, c 1, c 2 e b são
constantes.
Todos os cálculos foram realizados para as médias mensais de temperaturas
horárias, dessa forma as influências temporais e espaciais dos sistemas meteorológicos
foram suavizadas ou filtradas. Assim identificou-se o comportamento médio do declínio
de temperatura sem considerar flutuações inferiores há um mês. Para cada uma das
regressões foram calculados os R
2
, coeficiente de determinação, dado pela Equação
4, esse valor foi comparado para determinar qual das regressões estudadas melhor se
ajustam ao declínio de temperatura entre a máxima e mínima na cidade de São
Joaquim.
R2 1
SSE
SST
onde
SSE   ( y i  y ) 2
SST  ( y i ) 
2
( y i ) 2
n
(Eq. 4)
onde: Y é valor das temperaturas, n o número de dados utilizados
Uma vez conhecida a melhor regressão aplicou-se a mesma aos dados de
temperatura máxima, mínima e das 21h da estação meteorológica convencional, o que
permitiu a comparação entre essas estimativas e aquelas aplicadas à série de dados da
estação automática.
RESULTADOS
Através dos coeficientes de determinação (R²), verificou-se uma melhor
aderência da equação polinomial aplicada aos dados de temperatura do ar, para ambas
as estações meteorológicas. Tendo em vista o mês de janeiro, este apresentou R² igual
a 0,86 para a equação linear, R² igual a 0,97 para a equação logarítmica e R² igual a
0,98 (Figura 1) para a equação polinomial. O mesmo foi realizado para o restante dos
meses do ano e a regressão que apresentou os melhores resultados também foi a
polinomial.
20,0
18,0
16,0
14,0
12,0
1
3
5
7
Tempo (horas)
9
11
13
Temperatura do ar (ºC)
Temperatura do ar (ºC)
22,0
15
Estação automática
Estação convencional
Figura 1: Temperatura Média do ar e Regressão Polinomial – Jan/ 2006
A Figura 1 mostra as regressões polinomiais aplicadas à série de dados horários
médios do mês de janeiro de 2006, obtidos através da estação automática de São
Joaquim (linha preta tracejada), bem como a regressão polinomial aplicada aos dados
médios das temperaturas máxima (linha preta contínua), das 21 h e mínima, para o
mesmo período. Os valores associados à primeira regressão são apresentados no eixo
da direita, enquanto os da segunda no eixo da esquerda. Esta figura mostra claramente
que a estimativa de temperatura horária pode ser feita através de uma regressão
polinomial aplicada apenas as três leituras sinóticas, pois a aderência verificada entre
as séries é notável. Através dessa figura, observa-se que a maior diferença entre uma
curva e outra se refere à temperatura mínima, ou extremo da regressão, esse resultado
já era esperado, pois no caso da regressão aplicada à série de dados obtidos da
estação automática a referida temperatura é a registrada as 6 h da manhã, o que pode
em alguns casos não refletir a temperatura mínima do dia. No restante do dia percebe-
se que a taxa de variação horária da temperatura é realmente muito similar nas duas
regressões. A diferença média entre as duas séries está em torno de 2C, isso ocorre
em função dessas estações, a automática e convencional não estarem no mesmo sítio
meteorológico, o que pode ajudar a explicar a diferença mais acentuada entre as
mínimas registradas em um local e outro.
Nesse estudo também se realizou a regressão polinomial para períodos
pentadais, exatamente da mesma forma descrita anteriormente, os resultados nesse
caso foram muito similares aos apresentados aqui, os valores do R² superaram para o
mês de janeiro, por exemplo, variou entre 0,91 e 0,98 o que é um resultado desejável
em estudos como esse. Por outro lado, quando se aplicou a mesma metodologia em
dias aleatórios esse resultado não apresentou a mesma destreza em representar a
variação diária da temperatura. Isso ocorre pelo fato de um dia qualquer apresentar um
padrão de variação típico de atuação de sistemas meteorológicos e não o padrão médio
detectado nos dados mensais ou pentadais.
COMENTÁRIOS FINAIS
Os resultados obtidos nesse estudo mostram o método polinomial como uma
excelente alternativa na estimativa horária de temperatura através de dados de
estações sinóticas, onde a disponibilidade de dados está limitada aos horários das
observações, bem como nas somas térmicas de temperaturas que são adequadas ou
não às videiras. É evidente que o mesmo, não deve ser utilizado em dias aleatórios,
pois os mesmos podem estar sobre efeito de sistemas meteorológicos de tempo que
causem variações de temperatura muito distintas daquelas encontradas no presente
estudo. No entanto, essa metodologia é perfeitamente aplicável em períodos
estendidos como pêntadas ou períodos ainda maiores.
REFERÊNCIAS
GADIOLI, J. L. et al. Temperatura do ar, rendimento de grãos de milho e caracterização
fenológica associada à soma calórica. Scientia Agrícola, v. 57, n. 3, p. 377 – 383,
2000
GIOVANNI, Eduardo. Produção de Uvas – para vinho, suco e mesa. Porto Alegre: Ed.
Renascença, 1999. 364p.
PEDRO JÚNIOR, M.J., SENTELHAS, P.C., POMMER, C.V., et al. Determinação da
temperatura-base, graus-dia e índice biometeorológico para a videira Niágara Rosada.
Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria, v. 2, p. 51-56, 1994.
SANS, L.M.A., SANTOS, N.C Resposta de cultivares de milho a variações climáticas.
In: CONGRESSO NACIONAL DE MILHO E SORGO, 19., 1992, Porto Alegre.
Resumos... Porto Alegre, 1992.
VIEIRA, H., LOPES, F. Normas técnicas utilizadas pela EPAGRI/ CIRAM.
Anexo 2
Tabela de Relacionamentos
Tabelas de relacionamentos do programa Oracle SQl*Plus, utilizadas para efetuar a
consulta realizada através deste programa.
Anexo 3
Segue abaixo as linhas de comando do programa Oracle SQl*Plus:
1 SELECT AGRUPADO
2 SELECT ESTACAO, AVG(MAXIMA), AVG(BSECO), AVG(MINIMA)
3 FROM (
4 SELECT D1.CD_ESTAC_AGROMET AS ESTACAO, MAX(D1.VL_DADO_2) AS
5 MAXIMA, MAX(D2.VL_DADO_4) AS BSECO, MIN(D1.VL_DADO_1) AS MINIMA
6 FROM DADO_ESTAC_AGROMET D1,
7
DADO_ESTAC_AGROMET D2
8 WHERE D1.CD_ESTAC_AGROMET = &ESTACAO
9
AND D1.CD_ESTAC_AGROMET = D2.CD_ESTAC_AGROMET
10
AND D1.CD_VAR_LEITURA = 3
11
AND D1.CD_VAR_LEITURA = D2.CD_VAR_LEITURA
12
AND D1.DT_HORA_LEITURA >= &DATA_INICIAL
13
AND D1.DT_HORA_LEITURA <= &DATA_FINAL
14
AND TRUNC(D1.DT_HORA_LEITURA) = TRUNC(D2.DT_HORA_LEITURA)
15
AND TO_CHAR(D2.DT_HORA_LEITURA,'HH24:MI') = '21:00'
16 GROUP BY D1.CD_ESTAC_AGROMET, TRUNC(D1.DT_HORA_LEITURA))
17 GROUP BY ESTACAO;
Explicação das linhas de comando:
 linha 1: título do script;
 linha 2: seleciona as estações e faz a média utilizando os valores da máxima da
temperatura máxima, mínima da temperatura mínima e a máxima da temperatura do
bulbo seco;
Observação: se utilizou a máxima da temperatura do bulbo seco devido ao
comando
“GROUP BY”, uma função de agrupamento, por isso, esse comando
necessita que se especifique qual temperatura deve ser utilizada;
 linha 3: o comando “FROM” especifica qual a origem dos dados utilizados para a
consulta;
 linha 4 e 5: o segundo “SELECT” do “script” seleciona as estações e as variáveis a
serem usadas na consulta;
 linha 6 e 7: o segundo “FROM” seleciona os dados de duas tabelas:
“DADO_ESTAC_AGROMET D1” e “DADO_ESTAC_AGROMET D2”
 linha 8: comando “WHERE”:
 determina que “D1.CD_ESTAC_AGROMET” é igual a “&ESTACAO” (linha
8);
 que as duas tabelas selecionadas pelo comando “FROM” são iguais (linha
9);
 especifica o código do banco de dados do CIRAM, SAM (Sistema
Agrometeorológico), das variáveis utilizadas (linha 10);
 especifica que a tabela “D1.CD_VAR_LEITURA” é igual a tabela
D2.CD_VAR_LEITURA (linha 11);
 especifica o comando para a data inicial para a consulta (linha 12);
 especifica o comando para a data final para a consulta (linha 12);
 o comando “TRUNC” é para definir os horários para a consulta, onde o
horário da tabela “D1.DT_HORA_LEITURA” é igual ao horário da tabela
“D2.DT_HORA_LEITURA” (linha 14);
 determina que o horário da temperatura do bulbo seco é as 21h, pois é
uma
condição do programa (linha 15);
 comando: “GROUP BY” é uma função de agrupamento.
Observação:
O conteúdo das tabelas citadas nos comandos estão especificadas no Anexo 3.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Agropecuária Catarinense, vol.16, n.2, p.17-19, jul. 2003
Agropecuária Catarinense, vol.16, nº.2, p.?,jul. 2003
Normas técnicas para o cultivo da videira em Santa Catarina. Florianópolis, Epagri
2005. p 67. (Epagri. Sistemas de Produção, 33).
GIOVANNI, Eduardo. Produção de Uvas – para vinho, suco e mesa. Porto Alegre: Ed.
Renascença, 1999. 364p.
Jornal Sur
Disponível
em: http://www.jornalsur.com/agronegocio.cfm?id=2890&idestaque=5323.
Acesso em: 01/09/2007.
A UVA GOETHE SÍMBOLO DA VITIVINICULTURA DA REGIÃO DE URUSSANGA,
SANTA CATARINA. Mariot, Edson João. Camboriú, Novembro de 2003.
ROSIER, Jean Pierre. Manual de elaboração de vinho para pequenas cantinas.
Florianópolis: EMPASC, 1988. p.62.