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O Modelo Simples de Água no Solo (MSAS) foi desenvolvido no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE, com o intuito de determinar o campo de umidade do solo para todo o Brasil. O mesmo utiliza as informações disponíveis de precipitação e de evapotranspiração potencial (ETP), calculadas a partir de variáveis meteorológicas, e uma classificação e parametrização do solo desenvolvida com base em informações de perfis de solos sobre toda a América do Sul. Nesse contexto, o objetivo do trabalho é descrever a variabilidade climática e espacial da umidade do solo simulada sobre a América do Sul, e apresentar informações de umidade do solo factíveis de serem utilizadas em modelos atmosféricos como condições iniciais. Durante este período foram coletadas as informações do banco de dados meteorológicos do Instituto Nacional de Meteorologia – INMET. Os dados coletados, juntamente com a base de dados existentes no INPE, foram usados para obter os campos interpolados de precipitação e evapotranspiração. Estes dados foram submetidos a um controle de qualidade das variáveis de referência através da análise estatística dos campos interpolados, logo, foram utilizados como entradas nas integrações do modelo MSAS. Esta metodologia permitiu identificar regiões com desvios elevados provenientes das estações de observação que são fontes de erro. Os resultados das simulações com o modelo MSAS foram comparados com as observações de umidade do solo de sítios experimentais do projeto LBA (Large-Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in Amazônia). Verificaram-se diferenças entre os valores simulados e os observados em campo. Com o intuito de homogeneizar a metodologia de cálculo de ETP foram utilizados dados de insolação. Desta forma são eliminadas diferenças nas séries históricas provenientes do uso de diferentes tipos de informações meteorológicas. Em geral, as diferenças entre a umidade do solo observada nos sítios experimentais e a simulada pelo MSAS, estão associadas com erros nos campos de precipitação observada, utilizada para alimentar o modelo.

The study of lightning is a topic that has gained significant attention in the scientific community. By monitoring the periods of higher flash incidence, it is possible to issue alerts with information about the intensity, duration and severity of the storm, so that preventive measures can be taken in order to minimize the impacts of severe weather phenomena. In this context, the objective of this study was to identify extreme events of lightning that occurred in the state of São Paulo, in Southeastern Brazil, during 2011-2013 and analyze the correlation between intra-cloud and cloud-to-ground lightning in these events. Lightning data used in this study are from the Brazilian lightning detection Network – BrasilDAT. Extreme events were selected using the Method of Percentiles, applied to the data of intra-cloud and cloud-to-ground lightning in 13 (thirteen) cities spatially distributed within the state of São Paulo. We considered the extreme events as those days when the number of both types of discharges were higher than Percentile 98. As a result, we obtain 31 cases, with total lightning occurrence exceeding 10.000. For these events, we found a characteristic intra-cloud to cloud-to-ground ratio that can be used to identify these extreme events.

A agricultura é uma das atividades humanas mais sujeitas às influências e flutuações do clima. O conhecimento antecipado sobre os impactos das mudanças climáticas sobre a agricultura do Brasil permitirá a tomada de ações governamentais estratégicas para a adoção de modificações no manejo de culturas. O objetivo do presente estudo é analisar a sensibilidade da produtividade da soja no Estado do Mato Grosso em função de mudanças de temperatura e concentração de CO2, onde é utilizado o modelo de superfície INLAND (Integrated Model of Land Surface Processes). O INLAND é baseado no modelo IBIS (Integrated BIosphere Simulator) e está sendo desenvolvido numa parceria científica entre diversas Universidades e Centros de pesquisa no Brasil, sob a liderança do Centro de Ciência do Sistema Terrestre do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e da Universidade Federal de Viçosa. O modelo INLAND conta com uma componente de agro-ecossistemas que é desenhada para considerar os efeitos dos sistemas agrícolas sobre o clima – impactos do uso do solo, assim como auxiliar nas projeções dos impactos das mudanças climáticas na agricultura; manejo das culturas de trigo e milho; e, cana de açúcar e soja já parametrizadas para o Brasil. Neste estudo são apresentados os impactos na produtividade da soja no Estado do Mato Grosso a partir de aumento/diminuição de temperatura e/ou de concentração de CO2. Estudos deste tipo visam avaliar os impactos das mudanças climáticas na agricultura brasileira e podem auxiliar na melhoria da capacidade nacional de implementação de medidas de adaptação e mitigação para o setor agrícola do país.

The goal of this paper is to determine the soil loss for Mesoregion of Ribeirão Preto using the Universal Soil Loss Equation (USLE). The study area is located in the Northeastern region of the State of São Paulo and presents an area of about 2,758,817 hectares highly exploited. The method used climate, pedological, geomorphological data with high spatial resolution (30 meters) and land use cover map (1:50.000) for the calculation of the factors that are directly linked to the soil loss by water erosion. The results showed that intense erosive processes (beyond the limits of tolerance) characterize the study area where about 40% of the area has estimated the rate of loss of soil is more than 10 t/ha.year. In those areas where the soil loss process is intense, the predominant land uses are those associated with agricultural exploration as the cultivation of cane sugar.

O presente trabalho aborda as atividades realizadas dentro do período de renovação da bolsa de setembro/2014 a julho/2015. As classificações de uso e cobertura do solo realizadas em atividades anteriores foram correlacionadas entre si a fim de analisar a dinâmica e expansão da cultura de eucalipto ocorrida entre o período estudado. Essa análise permitiu aferir que durante todo período que vai de 1986 a 2010 expressivas áreas de pastagem e vegetação foram convertidas em cultivo de eucalipto. Atestando que mais da metade da área convertida em silvicultura provém de áreas de vegetação, contabilizando 56,81% do espaço transformado. O que mostra que a Mata Atlântica vem sendo convertida em silvicultura de maneira abrupta. Tal fato salienta a intensificação do desmatamento e conversão de uso, e consequente fragmentação da Mata Atlântica para atender as demandas crescentes das indústrias de papel e celulose, como já evidenciados em levantamentos econômicos da região. A partir desse levantamento pode-se analisar o número de estabelecimentos e a área de silvicultura que revelam que entre os anos de 1995 e 2006 houve um aumento do número de estabelecimentos e áreas de lavoura permanente de silvicultura e exploração florestal de 27 para 196, correspondendo a 169 propriedades a mais que no ano de 1995. Em contrapartida esses estabelecimentos tiveram a sua área em hectare reduzida de 2784 ha em média para 462 ha, o que pode ter possibilitado a produção de silvicultura em pequenas propriedades, indicando uma maior fragmentação da silvicultura e também da Mata Atlântica, este processo de fragmentação é capaz de comprometer toda a biodiversidade do local, ocasionando mudanças a médio e longo prazo. O algoritmo HAND que corrige o dado topográfico para altitude em relação à célula mais próxima da rede de drenagem, possibilitou a divisão do relevo em diferentes classes hidromorfológicas como baixio, topo de morro e vertente. Para a validação do algoritmo optou-se por gerar os topos de morro a partir de um modelo digital de elevação e correlacionar com o topo de morro gerado pelo algoritmo Hand. Para determinação de topos de morro foi utilizada uma metodologia proposta por Peluzio et. al, (2010) na qual se baseia em critérios propostos na Lei Federal 4.771/65. Essa metodologia é realizada a partir do refinamento do modelo digital de elevação, geração de cumes, determinação de morros e montanhas e reclassificação dos dados segundo os aspectos legais, resultando nas áreas de preservação permanente de topos de morro. Ao cruzar as informações do Hand e o mapeamento de APP obteve-se uma área em que Hand corresponde a 20% da área estabelecida como APP de topos de morro.

Many municipalities face difficulties in finding a suitable site for waste disposal, and mostly when this material in disposed in inappropriate places, bringing significant impacts to the environment. Thus, Modern Landfill is the best option to locate the waste without causing harm to the environment. Ilha Grande, an island located between Rio de Janeiro and Sao Paulo, visited by tourists from Brazil and other countries is an example to study. For example, waste generated on the island is maintained on island many hours waiting a boat to pick up the waste generated and after that, waste is taken to the mainland, inflating the cost of this service. The large amount of trash that accumulates on the island during high season is a great problem. In this study, we intend to evaluate potential areas for the installation of a Modern Landfill at Ilha Grande. For this study, we use Multi-criteria evaluation and GIS. To do this, different data are used: from geological and hydrological information, land use and land cover, soil types, urban areas and road information, conservation area and protected areas maps and slope generated by SRTM data are utilized. These data were classified according to parameters pre-established by municipal and federal laws. Then, different data were assigned weights depending on their importance and influence on the landfill. The analysis consisted of the intersection of advanced information obtained, generating a synthesis map of potential areas to locate Modern Landfill.

This paper presents a lightweight web service named Web Time Series Service (WTSS) for handling remote sensing imagery as time series. The proposed web service bridges the gap between remote sensing applications and their data access pattern requirements through a simple and effective representation for time series data. Our main goal is to bring to remote sensing research community an easy way for accessing and consuming satellite imagery data in the form of time series, saving researchers time when dealing with a huge volume of data. As we demonstrate, this web service can be easily integrated into free and open source technologies such as R and web application for data analysis and visualization. We also discuss some lessons learned with our first WTSS research prototype built on the top of the multidimensional array database system SciDB when handling data from MODIS sensor.