Através da utilização de séries multitemporais de dados EVI (Enhanced Vegetation Index) e de variáveis climáticas, foram
ajustados 990 modelos, divididos entre ambiente de floresta natural e cultivo agrÃcola. A área de estudo localiza-se no municÃpio de
Sooretama, ao norte do estado do EspÃrito Santo, entre os paralelos 18º 53 53"S e 19º 30 00"S e os meridianos 39º 50 00"W e
40º 15 50"W. Pressupôs-se que os dados EVI variaram exclusivamente em função da pluviosidade (PP), temperatura(T), umidade
relativa (UR) e fotoperÃodo (FP), então essas quatro variáveis foram agrupadas de todas as formas possÃveis, totalizando 15
combinações. Na investigação das correlações entre EVI e variáveis climáticas, foram considerados 33 nÃveis diários de defasagem
temporal que a vegetação necessita para superar os estresses decorrentes do clima (por exemplo, estresse hÃdrico). Os modelos foram
ajustados através do método dos mÃnimos quadrados ordinários e avaliados através dos coeficientes de determinação (R²). Concluiuse
que, nas áreas de cultivo agrÃcola, há maior correlação entre EVI e variáveis climáticas quando considera-se poucos dias de
defasagem, enquanto que na floresta natural ocorre o contrário. Modelos que possuem somente 2 das 4 variáveis apresentaram
capacidade preditiva semelhantes àqueles que utilizaram todas. Os modelos com maior capacidade preditiva para a floresta natural
incluÃram o FP, enquanto que, para a área de cultivo agrÃcola, foram os que incluÃram a T. As 3 variáveis independentes no cultivo
agrÃcola que, em conjunto, mais se correlacionaram com o EVI foram: T, UR e PP.
Through the utilization of multitemporal series of EVI (Enhanced Vegetation Index) data and climatic variables, 990
models have been adjusted, divided between natural forest environments and cropping areas. The study area locates in the city of
Sooretama, to the north of the State of Espirito Santo, between the parallels 18º 53 53"S and 19º 30' 00"S and the meridians 39º 50
00"W and 40º 15 50"W. It s been assumed that the EVI data vary exclusively in function of the pluviosity (PP), temperature (T),
relative humidity (UR) and photoperiod (FP). So, these four variables were grouped in all possible ways, totalizing fifteen combinations.
In the investigation of the correlations between EVI and climatic variables, were also considered the lag that the vegetation needs to
overwhelm the stress (e.g. hydrical stress). The models have been adjusted through the ordinary least-squares method and evaluated
by the determination coefficients (R2) values. It was concluded that while in the natural forest the EVI has a higher correlation with
climatic variables applying more days of lag, in cropping areas the inverse was observed. Models contents two variables showed to
have a predictive capacity close to the ones with four variables. The models with bigger predictive capacity for the natural forest had
included the FP, whereas for the cropping area they had been the ones that had included the T. The 3 independent variables in the
cropping areas more correlated with the EVI were T, UR and PP.