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This presents a novel hybrid 24-h forecasting model of convective weather events based on numerical simulation and machine learning algorithms. To characterize the convective events, 13-year from 2008 up to 2020 of precipitation data from the main airport stations in Rio de Janeiro, Brazil, and atmospheric discharges from the surrounding area of around 150 km are investigated. The Weather Research and Forecasting (WRF) model was used to numerically simulate atmospheric conditions for every day in February, as it is the month with the greatest daily rate of atmospheric discharge for the data period. The p-value hypothesis test (with α=0.05) was applied to each grid point of the numerically predicted variables (defined as an independent attribute) to find those most associated with convective events using the output of the 3-D WRF grid. This one identified 36 attributes (or predictors) that were used as input in the machine learning algorithms’ training-test process in this study. Several cross-validation training and testing experiments were carried out using the nine-selected categorical machine learning algorithms and the 36 defined predictors. After applying the boosting technique to the nine previously trained-tested algorithms, the results of the 24-h predictions of convective occurrences were deemed satisfactory. The RandomForest method produced the best results, with statistics values close to perfection, such as POD = 1.00, FAR = 0.02, and CSI = 0.98. The 24-h hindcast utilizing the nine algorithms for the 28 days of February 2019 was very encouraging because it was able to almost recreate the maturation phase of events and their eventual failures were noted during the formation and dissipation phases. The best and worst 24-h hindcast had POD = 0.97 and 0.88, FAR = 0.02 and 0.12, and CSI = 0.94 and 0.78, respectively.

Conservation status assessments are one of the key scientific measures to inform solutions aiming at minimizing the biodiversity crisis of the Anthropocene, being the IUCN’s Red List approach the most widely used and accepted tool for species-level assessment. However, Red Lists are time-consuming because they necessarily rely on expert evaluation. Thus, the development of automated tools, able to handle the huge increasingly amount of data in less time, are useful for guiding conservation actions. In this sense, the aim of this research is to evaluate an automated preliminary conservation status assessment for all known endemic flora from the megadiverse Brazil. Vascular taxa were derived from the Brazilian Flora 2020 project and occurrences were retrieved from GBIF and SpeciesLink. Data was filtered and then evaluated with the aid of ConR package and high resolution nationwide vegetation maps. The current approach estimates that 28.78 % (22.7243.75 %) of the endemic flora is threatened by extinction, with different patterns between the six Brazilian ecoregions: from 30.75 % (Amazonia’s lower) to 100 % (Pantanal’s best/upper). The high variation in the estimate is because more than a fifth of the vascular flora is poorly known (<3 records). Accuracy assessment reveals a good agreement between the reference from the Brazilian Flora 2020 project and a binary classification (threatened/not- or near-threatened), with an overall accuracy of 61.67 % (58.8464.47 %), but with limited capacity to distinguish between the IUCN’s threat levels (Critically Endangered, Endangered and Vulnerable to extinction). Bromeliaceae and Orchidaceae are the families with higher estimated number, proportion in relation to the whole family and uncertainty of estimated threatened species, reflecting that herb is the life form with far more threatened species, followed by shrubs. The presented approach can serve as rapid assessment tool for optimizing efforts and to identify potentially threatened species and hotspots of species that could be considered for timely and effective conservation actions. As a practical recommendation, botanists could prioritize the assessment of the species indicated here as threatened, as there is a high chance of confirming this status, and efforts can be properly addressed for their conservation. Moreover, the automated approach can be useful for monitoring the progress of conservation targets. Finally, further scientific research is urgent to fill the knowledge gap on the Brazilian flora aiming at its conservation.

Information about lightning activity and its parameters is necessary to design and evaluate the lightning protection of an electrical power system. This information can be obtained from ground-based lightning detection networks that provide information on cloud-to-ground lightning strikes with a location accuracy of few hundred meters. Recently, the first satellite-based lightning optical detectors are operating continuously from geostationary orbits. These imagers observe the luminosity escaping from clouds to detect and locate total lightning activity with a spatial accuracy of several kilometers. This allows delineating the initiation and propagation (sometimes over tens to hundreds of kilometers before striking the ground) not observable by the ground-based networks. In this paper, we explore the use of this new technology for lightning protection in power systems. We focus on tall objects such as wind turbines and overhead transmission lines. We show how the optical detections allow identifying lightning flashes that likely produce continuing currents. This provides additional information for the identification of dangerous events and also can be used to estimate the number of upward-flashes from tall objects triggered by a nearby flash. The analysis of a transmission line shows the concentration of faults in the areas of high total lightning flash density. We found regional variations of the optical energy of the flashes along the line.

Este trabalho comparou a performance do CHIRPS na estimativa da climatologia de precipitação do Nordeste brasileiro versus uma análise gradeada de alta resolução lançada recentemente por Xavier et al (2022), que usou todos os dados disponíveis de precipitação para o Brasil coletados por diferentes instituições. A climatologia é bem representada pelo CHIRPS, mas foram observadas correlações muito baixas em áreas específicas dessa região.

Atividades produtivas desenvolvidas ao ar livre estão sempre sujeitas a condições de tempo. Na Província Mineral de Carajás, na Amazônia brasileira, a exposição de equipamentos e trabalhadores à tempestades é algo frequente, visto que, a região apresenta condições dinâmicas e termodinâmicas propícias ao desenvolvimento de instabilidade. Diante disso, o presente trabalho realizou um levantamento dos dias de maior incidência de descarga atmosférica nesta região, compreendendo o período de 2012 a 2021. Os resultados deste trabalho servirão de base para estudos posteriores que irão avaliar a severidade de tempestades a partir de dados de radar meteorológico, para implementação de melhorias no sistema de previsão de curtíssimo prazo. A melhoria no sistema de previsão pode contribuir para aumentar o tempo de produção e segurança de pessoas na indústria mineral e para a população local.

Santa Catarina (SC) se destaca, por ser um dos estados do Brasil que mais sofre com desastres naturais onde a maioria dos sistemas meteorológicos atuantes influencia no regime de precipitação contribuindo para eventos extremos de chuva. Dentre estes, as Frentes Frias influenciam o estado durante o ano todo, causando eventos de alto impacto. Este trabalho objetivou categorizar o grau de impacto de eventos extremos de chuva no Estado de Santa Catarina através da técnica de percentis. Uma análise estatística com percentil 99, 95 e 90% se fez na série de dados observados de precipitação nas 22 estações meteorológicas automáticas e uma análise subjetiva dos valores de percentis relacionando-os com as datas dos eventos de chuvas intensas associadas às Frentes Frias (FF). Os limiares nos eventos de FF, no percentil 99, ficaram com precipitação igual ou acima de 60 mm. ABSTRACT: Santa Catarina (SC), is dettached from other states of Brazil for most suffering from natural disasters in the majority of meteorological systems, that have influenced on the disaster regime for natural extremes of rainfall. These are marked as Cold Fronts year-round, causing impacting events. This study aimed to categorize the degree of impact of extreme rainfall events in this State using the percentile technique. A statistical analysis with percentiles 99, 95 and 90% was made in series of meteorological stations indicators observed precipitation data in the 22stations and a subjective analysis of percentiles relating them with intense data associated with Cold Fronts (FF ). Thresholds in FF events, at the 99th percentile, determination equal to or greater than 60 mm.

O objetivo deste trabalho consiste em apresentar a metodologia para a delimitação do urbano e periurbano proposta por Matias e colaboradores (2021) para duas Regiões Metropolitanas (RM): do Vale do Paraíba e Litoral Norte (RMVPLN) e de Santarém (RMS) buscando evidenciar as limitações e especificidades dos territórios que compõem cada região. A partir das delimitações realizadas foram analisadas a distribuição espacial da população (GHS) e a presença de superfícies impermeáveis artificiais para cada região em busca da caracterização de suas áreas urbanas e periurbanas no período de 2010 a 2020. Como resultado foi verificado o aumento no número de áreas urbanas e periurbanas em ambas as RM embora a participação relativa dessas áreas no total de setores censitários tenha diminuído no período analisado. Em ambas as RMs foram observadas a superestimativa dos dados GHS em relação aos dados oficiais. Enquanto para as áreas urbanas das RM o GHS apresentou variação negativa entre 2010 e 2020 as áreas periurbanas apresentaram tendência oposta. As áreas impermeáveis artificiais também aumentaram no período de 2010 a 2018 porém são mais marcantes na RMVPLN onde em 2018 ocorriam em quase 70% das áreas urbanas. Na RMS o percentual era de 12%. De modo geral observou-se que a metodologia embora simplista e como uma primeira abordagem para se pensar os espaços periurbanos de RM distintas permitiu estabelecer comparações entre as RM. Além disso em que pese o avanço dos dados globais na representação da ocupação nos territórios a sua utilização requer uma avaliação da aderência às especificidades dos locais.

This study applied regionalization techniques on future climate change scenarios for the precipitation over the Xingu River Basin (XRB) considering the 20212080 horizon, in order to assess impacts on the monthly flow rates and possible consequences for electricity generation at the Belo Monte Hydroelectric Power Plant (BMHPP). This is the fourth largest hydroelectric power plant in the world, with a generating capacity of 11,233 MW, and is located in the Brazilian Amazon. Two representative concentration pathways (RCP 4.5 and RCP 8.5) and an ensemble comprising four general circulation models (CanESM2, CNRM-CM5, MPI-ESM-LR and NORESM1-M) were used. The projections based on both scenarios indicated a considerable decrease in precipitation during the rainy season and a slight increase during the dry season relative to the reference period (19812010). According to the results, a reduction in the flow rates in Altamira and in the overall potential for power generation in the BMHPP are also to be expected in both analyzed periods (20212050 and 20512180). The RCP 4.5 scenario resulted in milder decreases in those variables than the RCP 8.5. Conforming to our findings, a reduction of 21.3% in the annual power generation at the BMHPP is expected until 2080, with a corresponding use of 38.8% of the maximum potential of the facility. These results highlight the need for investments in other renewable energy sources (e.g., wind and solar) in order to compensate for the upcoming losses in the BMHPP production.

Brazil is one of the most vulnerable regions to extreme climate events, especially in recent decades, where these events posed a substantial threat to the socio-ecological system. This work underpins the provision of actionable information for society’s response to climate variability and change. It provides a comprehensive assessment of the skill of the state-of-art Coupled Model Intercomparison Project, Phase 6 (CMIP6) models in simulating regional climate variability over Brazil during the present-day period. Different statistical analyses were employed to identify systematic biases and to choose the best subset of models to reduce uncertainties. The results show that models perform better for winter than summer precipitation, consistent with previous results in the literature. In both seasons, the worst performances were found for Northeast Brazil. Results also show that the models present deficiencies in simulating temperature over Amazonian regions. A good overall performance for precipitation and temperature in the La Plata Basin was found, in agreement with previous studies. Finally, the models with the highest ability in simulating monthly rainfall, aggregating all five Brazilian regions, were HadGEM3-GC31-MM, ACCESS-ESM1-5, IPSL-CM6A-LR, IPSL-CM6A-LR-INCA, and INM-CM4-8, while for monthly temperatures, they were CMCC-ESM2, CMCC-CM2-SR5, MRI-ESM2-0, BCC-ESM1, and HadGEM3-GC31-MM. The application of these results spans both past and possible future climates, supporting climate impact studies and providing information to climate policy and adaptation activities.

Aprimorar o conhecimento da movimentação da água dentro do ciclo hidrológico pode auxiliar a humanidade a lidar de forma mais eficiente com esse recurso. Traçadores ambientais como os isótopos estáveis de oxigênio e hidrogênio (δ18O e δ2H), representam ferramentas poderosas, para compreender a movimentação da água no ambiente, podendo auxiliar na gestão e manutenção dos recursos hídricos. Isótopos estáveis têm sido amplamente utilizados para rastrear fontes de vapor de água que promovem a precipitação, entretanto, ainda há diversas lacunas no entendimento dos fatores que controlam sua variabilidade espacial e temporal em diversas partes do mundo. Na América do Sul, particularmente no Brasil, poucas pesquisas caracterizam essa variabilidade, principalmente em regiões de topografia heterogênea. No sudeste brasileiro, a bacia hidrográfica do rio Paraíba do Sul (BHPS) conta com duas das cadeias de montanhas mais elevadas da região, a Serra da Mantiqueira e a Serra do Mar, superiores a 1.000 metros de altitude, que podem potencializar às diferenças espaciais no sinal isotópico da precipitação, além das potenciais variações sazonais associadas às características meteorológicas e as fontes de vapor de água que ocorrem no local. Diante disso, esse trabalho buscou identificar como a razão isotópica da precipitação varia temporalmente e espacialmente ao longo de um transecto que cruza as regiões montanhosas da bacia hidrográfica do rio Paraíba do Sul. Para tanto, o presente trabalho envolveu a coleta e análise dos isótopos estáveis da água de chuva em quatro pontos com altitudes distintas da BHPS, no estado de São Paulo um ponto de coleta localizado no Distrito de São Francisco Xavier, na Serra da Mantiqueira, um ponto localizado em São José dos Campos, dois pontos localizados no Parque Estadual da Serra do Mar, sendo um no Núcleo Santa Virgínia (topo da Serra do Mar) e outro no Núcleo Picinguaba (próximo ao oceano). As amostras de água de chuva foram coletadas ao longo de 3 anos (2019 a 2021) e as respectivas assinaturas isotópicas foram analisadas à luz dos eventos precipitantes atuantes. Para identificar trajetórias de massas de ar que potencialmente contribuíram para os eventos de precipitação, foram utilizadas as trajetórias retrógradas no modelo HYSPLIT. Os resultados mostraram que o sinal isotópico da precipitação foi controlado pelas mudanças sazonais das diferentes fontes de umidade e heterogeneidade topográfica, associada à proximidade do oceano, que por muitas vezes pode ter mascarado alguns efeitos clássicos sobre o sinal isotópico. No período úmido, a composição isotópica da precipitação, referente ao δ18O e δ2H, registrou os valores mais deplecionados, devido o deslocamento do vapor de água da Amazônia, principalmente durante a atuação da ZCAS. No período seco, os valores de foram mais enriquecidos, associado a baixa umidade relativa do ar, principalmente durante a atuação da ASAS. O d-excess apresentou os menores valores no período úmido e maiores valores no período seco variando. Foi encontrado também um efeito de altitude, responsável por controlar espacialmente o sinal isotópico da precipitação, com valores isotopicamente mais (menos) deplecionados nas regiões mais altas (baixas) da bacia.

 Os fenômenos de interação da radiação solar com as nuvens podem acarretar a incidência de radiação solar acima das condições normais de céu claro. Em geral, o fenômeno da sobreirradiância ocorre em dias de céu parcialmente nublado, com duração muito curta temporalmente variando entre segundos a poucos minutos. Em geral, os sistemas de geração fotovoltaica são dimensionados para atuar com irradiação máxima correspondente a céu claro de forma que a sobreirradiância pode causar impactos importantes numa planta de geração fotovoltaica devido a danos tanto em células fotovoltaicas (superaquecimento) e inversores (sobretensão); e na qualidade da energia entregue à rede de distribuição em razão das variações bruscas da incidência de radiação solar. Esta pesquisa de iniciação científica tem como objetivo compreender as ocorrências dos eventos de sobreirradiância solar incidente na superfície. O estudo visa entender se há um padrão de ocorrência do fenômeno em regiões com a climatologia local distintas, abrangendo as estações em Brasília, Petrolina, Cachoeira Paulista e São Martinho da Serra. A base de dados utilizada está disponível no Sistema de Organização Nacional de Dados Ambientais, rede SONDA. As estações de coleta de dados estão distribuídas espacialmente no território brasileiro com o intuito de prover uma base de dados observados representativa dos diversos regimes climáticos presentes no território brasileiro, portanto compatível com os objetivos deste trabalho. Neste estudo, foram utilizados modelos de céu claro definidos através da revisão bibliográfica e os dados das estações radiométricas da rede SONDA (Sistema de Organização Nacional de Dados Ambientais). O estudo envolveu levantamento bibliográfico sobre o estado da arte na temática do projeto e a capacitação em uso da linguagem Python para a produção de scripts para análise estatística dos dados observados e comparação com valores estimados para a irradiação solar incidente na superfície em condições de céu claro.

O município de Cunha, situado no Estado de São Paulo, possui uma extensão territorial de 1.407,25 km², sendo uma importante área de conservação ambiental. O município tem sofrido alterações no seu uso e ocupação do solo, onde no período de janeiro de 2010 eventos extremos de precipitação resultaram em deslizamentos de terra que causaram a morte de 6 pessoas. Desta maneira, o presente estudo tem como objetivo identificar e analisar áreas suscetíveis e vulneráveis a deslizamentos de terra no município de Cunha, e, com o uso de projeções climáticas do modelo regional Eta-HadGEM-ES RCP 4.5, prever novos extremos climáticos e possíveis novas áreas vulneráveis no município, entre os períodos de 2022 a 2040. Através do banco de imagens de satélites disponibilizados pelo Google Earth, foram obtidos 800 pontos de cicatrizes ocorridos no dia 01/01/2010, dia do citado evento que culminaram nas fatalidades. Assim, por intermédio do software ArcGIS® 10.8 os mapas temáticos para as variáveis pedologia, litologia, uso e cobertura do solo, declividade, curvatura horizontal, curvatura vertical e distância da malha viária foram confeccionados. Através das cicatrizes levantadas do município foram calculados os pesos para cada classe das variáveis, com valores variando entre 0,00 e 1,00 e aplicou-se o método AHP (Analytic Hierarchy Process) para obtenção dos pesos de cada variável. Por intermédio da álgebra de mapas, aplicou-se uma modelagem matemática para obter a suscetibilidade. Do resultado, 592 cicatrizes resultaram em suscetibilidade considerada alta, 206 em média e 2 em baixa, sendo o Índice Médio Geral de Suscetibilidade obtido para as 800 cicatrizes no valor de 0,62, onde o índice para que ocorra tais movimentos de massa refere-se a 0,70. Levantados os índices de precipitação diária (PD), acumulada de 5 dias (PA5), máxima acumulada de 5 dias (MAXPA5) e coeficiente de precipitação crítica (CPC), calculou-se a vulnerabilidade a deslizamentos de terra, onde os valores deflagradores de deslizamentos de terra em Cunha para o dia do efeito foram de PD igual a 15,70 mm; PA5 de 79,30 mm; CPC de 15,00 mm e MAXPA5 de 135,82 mm. Para as classes consideradas mais críticas, foram registradas 213 cicatrizes na condição de vulnerabilidade muito alta, 330 em alta e 188 em média. Por fim, segundo as projeções climáticas Eta-HadGEM-ES RCP 4.5, para os eventos de precipitação, identificou-se que 70 outras datas com eventos extremos podem ocorrer, acarretando deslizamentos de terra no período de 2022 a 2040. Entende-se, portanto, que os resultados obtidos são de extrema importância para a comunidade e poder público locais, a fim de auxiliar na construção de ferramentas e políticas no planejamento urbano e combate as catástrofes oriundas dos desastres naturais.