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Soil nitrogen dynamics in terrestrial ecosystems can be evaluated by analyzing the natural abundances of N isotope ratio mass spectrometry (δ15N) because δ15N integrates decades of organic matter transformations in the soil. On a large scale, the δ15N of soil organic matter across climate gradients may provide critical insights into understanding regional patterns of N cycling. However, the mechanisms that control N cycling in some tropical regions still present critical gaps, particularly in dry ecosystems. We evaluated the variation of soil δ15N in Alisols along the climatic gradient of three physiographic regions in Northeast Brazil: Zona da Mata (humid, rainfall well distributed throughout the year), Agreste (subhumid, rainfall concentrated in 57 months), and Sertão (semiarid, rainfall in highly intense events, concentrated over 35 months). Soil samples were collected at the 020 cm depth layer and analyzed for physical and chemical characteristics, including soil δ15N, by mass spectrometry. A linear model with physical biological, chemical, and climatic variables was generated to explain the spatial distribution of the soil δ15N. The map modeled values δ15N for Pernambuco State was produced using all observed values and the best-performing explicit spatial predictive variables in the model selection pH, clay content, mean temperature, mean precipitation, and potential of evapotranspiration. Soil δ15N was positively related to clay content and negatively associated with the pH, temperature, rain, and evapotranspiration, expressing differences in nitrogen dynamics along the climatic gradient. In the Sertão, the low and erratic rainfall combined with a neutral pH and high temperature provide adequate conditions for nitrogen transformations and cause high soil δ15N.

The Brazilian Equatorial Shelf (BES) is a very dynamic region due to the influence of various forcings: trade winds, macrotides, the Amazon River, and the North Brazil Current (NBC). To investigate each forcing’s role in BES circulation, a control simulation and three sensitivity simulations (without rivers, without tides, and without winds) were performed using the Regional Ocean Modeling System (ROMS) with a horizontal resolution of 1/24° and realistic forcings. The results showed that the NBC advected low-salinity waters from the Amazon River northwestward to Caribbean Sea and occasionally eastward through the NBC retroflection. The NBC exhibited the strongest flow when all forcings were included in the simulation. On the other hand, southeasterly winds inhibited the NBC retroflection system and, thus reducing its contribution to North Equatorial Counter Current (NECC) and Equatorial Undercurrent (EUC). The simulation without tides showed a plume more advected by the NBC and constricted to the first 10 m of the water column, while in the simulation without wind the plume was less advected northwestward by the weakened NBC and spread more toward the shelf break. The correlation analysis highlighted the complexity of the system, the complementarity of the forcings and their time-variable interdependence. The three sensitivity simulations and correlation analysis demonstrated the wind to be the main mechanism of the circulation in the BES. The sensitivity simulations also gave insight of how circulation would respond in a future scenario if climate changes persist. Previous studies suggest that the reduced Amazon runoff may indirectly weaken Atlantic ITCZ and thus trade winds causing a weakened circulation in tropical Atlantic. Our results show that this weakened circulation would advect even less fresh water northward, worsening the disturbances in North Atlantic due to the reduced freshwater supply.

Over the last decades, the Amazon rainforest has been hit by multiple severe drought events. Here, we assess the severity and spatial extent of the extreme drought years 2005, 2010 and 2015/16 in the Amazon region and their impacts on the regional carbon cycle. As an indicator of drought stress in the Amazon rainforest, we use the widely applied maximum cumulative water deficit (MCWD). Evaluating nine state-of-the-art precipitation datasets for the Amazon region, we find that the spatial extent of the drought in 2005 ranges from 2.2 to 3.0 (mean = 2.7) ×106 km2 (37 % 51 % of the Amazon basin, mean = 45 %), where MCWD indicates at least moderate drought conditions (relative MCWD anomaly < −0.5). In 2010, the affected area was about 16 % larger, ranging from 3.0 up to 4.4 (mean = 3.6) ×106 km2 (51 %74 %, mean = 61 %). In 2016, the mean area affected by drought stress was between 2005 and 2010 (mean = 3.2 × 106 km2 ; 55 % of the Amazon basin), but the general disagreement between datasets was larger, ranging from 2.4 up to 4.1 × 106 km2 (40 %69 %). In addition, we compare differences and similarities among datasets using the self-calibrating Palmer Drought Severity Index (scPDSI) and a dry-season rainfall anomaly index (RAI). We find that scPDSI shows a stronger and RAI a much weaker drought impact in terms of extent and severity for the year 2016 compared to MCWD. We further investigate the impact of varying evapotranspiration on the drought indicators using two state-of-the-art evapotranspiration datasets. Generally, the variability in drought stress is most dependent on the drought indicator (60 %), followed by the choice of the precipitation dataset (20 %) and the evapotranspiration dataset (20 %). Using a fixed, constant evapotranspiration rate instead of variable evapotranspiration can lead to an overestimation of drought stress in the parts of Amazon basin that have a more pronounced dry season (for example in 2010). We highlight that even for well-known drought events the spatial extent and intensity can strongly depend upon the drought indicator and the data sources it is calculated with. Using only one data source and drought indicator has the potential danger of under- or overestimating drought stress in regions with high measurement uncertainty, such as the Amazon basin.

Este trabalho tem como objetivo o prosseguimento dos objetivos traçados desde março de 2022 para gerenciamento dos dados dos projetos da Divisão de Impacto, Adaptação e Vulnerabilidade (DIIAV) do INPE, bem como o auxilio da estruturação de estratégias relacionadas ao portal. Com a constante atualização dos dados do portal, publicação de desenvolvimentos tecnológicos e científicos, bem como a manipulação dos itens supracitados, surge a necessidade do aprimoramento do sistema de leitura, análise e organização, garantindo maior dinamicidade e facilidade relacionadas ao Portal aumentando a experiência do usuário durante cada sessão, consonante à divulgação dos trabalhos executados na Divisão (DIIAV). Inicialmente os dados a respeito dos acessos, visualizações e publicações foram coletados por meio da ferramenta Google Analytics, capaz de fornecê-los de forma concisa e visual para identificação e compreensão de melhorias a serem aplicadas. Para a procedência das ações e entrega das demandas foram necessários treinamentos em linguagens como PHP, HTML, CSS e com o conhecimento necessário para execução das majorações, as linguagens foram utilizadas a fim do aumento de experiência do usuário em cada sessão do Portal. A partir disso, passaram a ser realizadas inclusões dos desenvolvimentos científicos feitos na Divisão, redirecionando e organizando-os para facilidade das análises e acesso, além da melhoria do SmartSlider (presente da capa da página inicial) que, por sua vez, possui conexão com as atualizações mais recentes para o usuário final. Consonante as execuções relacionadas ao desenvolvimento científico e tecnológico no gerenciamento da base de dados, também foram realizadas divulgações de obras publicadas, eventos (como a Oficina Futuros sustentáveis e como alcança-los para Campina Grande e municípios vizinhos) e teses. Por fim, serão os próximos passos a atualização da versão da linguagem PHP de programação utilizada nos domínios do Portal com objetivo de estruturar novos elementos nos sites presentes nele, assim como tornar mais ágeis as mudanças necessárias.

 Os eventos extremos relacionados às mudanças climáticas vêm aumentando no Brasil e no mundo, gerando impactos sociais, ambientais e econômicos que afetam de forma desigual diferentes comunidades. Assim, trabalhar a resiliência e a capacidade de resposta de cada localidade, é uma forma de auxiliar os gestores locais na equalização dessas diferenças e injustiças socioambientais. Este projeto, tem como objetivos realizar análises comparativas teóricas e aplicadas de indicadores de vulnerabilidade e de resiliência comunitária no contexto urbano e de impactos de mudanças climáticas, tendo como área de estudo municípios da Região Metropolitana do Vale do Paraíba e Litoral Norte (RMVPLN). Além da revisão crítica da literatura sobre vulnerabilidade, resiliência e adaptação no contexto dos impactos socioambientais das mudanças climáticas. Para isso, as etapas metodológicas consideradas foram: Fichamentos para os conceitos de indicadores, vulnerabilidade, adaptação e resiliência; Levantamento de indicadores de vulnerabilidade climática em artigos científicos e plataformas de referência, como AdaptaBrasil; Análise comparativa entre os indicadores de diferentes bases e os conceitos de vulnerabilidade identificados na literatura; Aplicação dos indicadores na RMVPLN com o embasamento teórico. Foi constatado que os indicadores do AdaptaBrasil estão alinhados aos indicadores abordados na literatura especializada, tendo em vista que o referencial conceitual são os mesmos (dimensões de risco do IPCC, Gallopin, Adger). Além de, ser notado a diferença entre os indicadores de vulnerabilidade do AdaptaBrasil e os indicadores de resiliência comunitária considerando a mesma região de estudo, já que se tratam de dimensões distintas. Com isso, foi possível observar o comportamento dos indicadores em termos de respostas esperadas de cada grupo de indicadores, no contexto dos impactos das mudanças climáticas ao ambiente urbano, considerando diferentes perspectivas e aplicabilidades.

A mudança do clima é um fenômeno atribuído diretamente à atividade humana devido a emissões de gases de efeito estufa. Dessa maneira, a mudança do clima tem e terá impactos diretos e indiretos sobre os componentes do sistema climático, entre eles o ciclo hidrológico através do aumento na frequência e intensidade dos eventos extremos, tais como chuvas intensas ou secas, impactando os sistemas naturais, grupos e sistemas humanos, assim como sobre a atividade econômica, a exemplo dos setores energético, agrícola e hídricos que têm uma dependência direta das variáveis do ciclo hidrológico. A região sudeste do Brasil produz 60% das riquezas nacionais e boa parte da eletricidade do país, além de abrigar 80 milhões de pessoas. Eventos climáticos extremos têm castigado essa região nas últimas décadas, a exemplo da crise hídrica 2014/15 e chuvas intensas, em particular, nos verões, provocando uma crescente quantidade de desastres naturais. Dado a importância dessa temática, o presente estudo tem como objetivo analisar a variabilidade espacial e temporal da precipitação sobre a região sudeste do Brasil através do método da distribuição generalizada de valores extremos (GEV, sigla em inglês). Para tal, analisou-se a variabilidade sazonal, tendências de longo prazo e mudança nos padrões dos extremos de precipitação no período de 1981-2020, a partir de dados obtidos junto ao CPC (Climate Predict Center). O estudo faz uma abordagem dos eventos climáticos extremos na região relacionados a fortes chuvas e busca responder às seguintes perguntas: Como vem se comportando o padrão espaço-temporal de precipitação na região nos últimos anos? O número de eventos climáticos extremos têm aumentado ou diminuído? Os resultados dessa pesquisa revelaram que a frequência e intensidade dos eventos extremos de chuva vem sofrendo alteração, em particular diminuição em grande parte das estações, principalmente no verão.

Os dados eco-hidrológicos são coletados periodicamente, acumulando-se e exigindo muitas horas de trabalho no tratamento manual dos dados coletados. Assim, o principal objetivo do projeto é tornar mais eficiente o tratamento e exibição dos conteúdos coletados. Para isso, primeiramente foi feito um levantamento de todos os dados, como eles são coletados e armazenados, deixando explícito a maneira exata que ocorre a captação, o que cada dado significa no documento gerado (.xlsx), também sobre o que se espera de cada campo e o que seria considerado dado inválido e por fim quais são as saídas esperadas. No segundo passo, com a padronização já em mente, é realizado uma transformação dos dados e a importação, em que as informações são colocadas dentro do banco de dados em um formato de tabelas, contendo diferentes chaves de acesso definidas no passo anterior. A seguir, ainda no banco de dados, é realizado um tratamento sobre dados inválidos que com as orientações do levantamento, tomam as medidas necessárias, seja o arredondamento de valores ou exclusão. É bom ressaltar que a quantidade e o tipo de dado inválido são informações que posteriormente serão uteis em relatórios de eficiência e manutenção. Por fim, é exibido ao usuário ou cliente final aquilo que foi requisitado, no caso, os dados tratados em forma de gráficos e tabelas. Como resultado, podem ser citados a economia de tempo ao não se precisar tratar os dados manualmente, a segurança dos dados, já que o sistema evita qualquer perda ou irregularidade em meio aos processos, e por fim, a fácil acessibilidade para consulta em pesquisas posteriores.

A Educação Ambiental busca a construção de competências e valores para a conservação ambiental, fator primordial para a qualidade de vida saudável e sustentável. Essa ocorre por meio da discussão do cenário socioambiental atual, para motivar novas posturas dos envolvidos diante das relações entre o ser humano e o meio. Portanto, neste trabalho, estima-se como objetivo de pesquisa apresentar um banco de dados sobre a Educação Ambiental (EA) e sua relação com a Ciência do Sistema Terrestre (Earth System Science), a Ciência da Sustentabilidade (Sustainability Science), e com a Emergência Climática. O procedimento adotado para conduzir esse estudo foi a realização de um Scoping Review (Revisão de Escopo) da literatura, a partir da adaptação do protocolo Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses extension for Scoping Reviews – PRISMA. Onde foram coletados artigos científicos/livros na base de dados SciELO, CAFe, SCOPUS e Google Academic, esses foram compilados, classificados de acordo com as diferentes descrições e os dados obtidos sintetizados. Como resultado, a revisão apresenta um levantamento dos principais autores e tipos de publicações (livros e periódicos). Dentro do estudo como atividade complementar será definido as categorias analíticas para as abordagens dos materiais dentro do banco de dados, e as categorias de cada pesquisa com uma representação por meio de uma Análise Bibliométrica. Os resultados obtidos até o presente momento, mostram as limitações no campo de pesquisa do tema necessitando-se ser mais explorada e aplicada nos diversos contextos para que se possa alcançar uma conscientização ambiental, e também nota-se que o trabalho apresentou aspectos que se encaixam em mais de uma categoria ou subcategoria. Acredita-se que os resultados apresentados possam contribuir para a identificação de lacunas da Educação Ambiental dentro dos temas e suas relações e motivar novas pesquisas e projetos sobre a temática.

O trabalho desenvolvido neste projeto, teve como objetivo dar continuidade ao projeto de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação de bolsistas anteriores, com a finalidade de apoiar a Divisão de Impacto, Adaptação e Vulnerabilidade (DIIAV), auxiliando no gerenciamento da estrutura de dados do projeto de pesquisas ambientado globalmente. Dentre alguns dos desafios científicos comumente encontrados atualmente, são os relacionados a diversidade e quantidade de informações espaciais e temporais geradas dentro da divisão. O gerenciamento, manipulação e análise destes dados, necessitam de um contínuo desenvolvimento e aprimoramento do sistema ao qual é realizado a organização e leitura destas informações, obtendo assim uma estruturação mais eficiente e dinâmica. Inicialmente o trabalho tratou de identificar possíveis melhorias no portal da divisão com a utilização de programação em PHP, Bootstrap e WordPress.

O aterro sanitário tem sido uma alternativa frequentemente praticada para destinação de resíduos municipais, constituindo uma maneira conveniente de lidar com a questão em desenvolvimento. Entretanto, a seleção de áreas para aterros sanitários é uma decisão complexa, pois envolve questões sociais, econômicas e ambientais. O presente estudo teve como objetivo a análise multicritério, com uso de processo analítico hierárquico em ambiente de modelagem computacional de um SIG, para classificar áreas do estado de São Paulo, quanto ao seu grau de adequação enquanto alternativa locacional para aterro sanitário. Para tanto, foram considerados 15 critérios, selecionados com base em uma revisão sistemática e meta-análise, sendo os quais: declividade do solo, distância das águas superficiais, distância das áreas protegidas, distância das fontes subterrâneas, distância das falhas, distância das estradas, distância das linhas de energia, distância das indústrias, distância dos aeroportos, distância de áreas residenciais urbanas, distância de áreas agrícolas, distância do patrimônio cultural, distância de gasodutos e oleodutos, além do uso do solo. A partir desses critérios, foram elaborados três cenários (ambiental, social e econômico), posteriormente, analisados de forma integrada, considerando as seguintes alternativas: (i) cenários com pesos iguais; (ii) cenário ambiental com 60% de importância, social e o econômico com 20%; (iii) cenário social com 60% de importância, ambiental e o econômico com 20%; e (iv) cenário econômico com 60% de importância, ambiental e o social com 20%. Então, os aterros do estado de São Paulo foram espacializados a fim de verificar quantos se encontram em áreas adequadas. Espera-se que a classificação realizada neste estudo possa apoiar as autoridades competentes na gestão de resíduos municipais, particularmente, na seleção de alternativas locacionais adequadas para implantação de aterros sanitários.

É de suma importância ter disponível séries temporais de irradiância solar de um determinado local na superfície da Terra para aplicação em áreas científicas e tecnológicas. Em um caso mais específico, como a geração de eletricidade pela energia solar são necessários dados detalhados de irradiância solar para modelar o desempenho de uma planta fotovoltaica. Frequentemente, estas séries temporais são obtidas pelas medições realizadas no solo ou são derivadas de imagens de satélites. No entanto, as observações em solo podem apresentar descontinuidades, que duram de minutos a dias, no registro dos dados causadas pela manutenção preventiva e corretiva deficientes e falta de energia nos equipamentos. Esta falta de dados é prejudicial para o estudo de viabilidade de uma planta fotovoltaica, pois isso acarreta no crescimento das incertezas sobre o potencial técnico disponível no local. Portanto, é necessário a utilização de séries temporais geradas sinteticamente ou matematicamente para preencher as lacunas de dados das medições. Com isso, o presente projeto de pesquisa tem como objetivo desenvolver metodologias de aprendizado de máquina para obter estimativas de irradiação solar de São Martinho da Serra e Petrolina por meio da geração de séries temporais. A metodologia de aprendizado de máquina com a utilização de redes neurais artificiais vai ser aplicada para a geração de séries temporais, utilizando a linguagem de programação Python. Por fim, a série artificial possibilitou investigar o desempenho no preenchimento de lacunas de dados em séries temporais. ABSTRACT: It is imperative to have available time series of solar irradiance data from a given location on the Earth’s surface for application in scientific and technological areas. In a more specific case, such as solar power generation, detailed solar irradiance data are needed to model the performance of a photovoltaic plant. Often, these time series are obtained from ground measurements or derived from satellite imagery. However, time series of ground observations can present discontinuities, which last from minutes to days, caused by poor preventive and corrective maintenance or power outages. The data gaps hinder the feasibility study of a photovoltaic plant, as it leads to growing uncertainties about the technical potential available at the site. Several studies discuss computational methods to fill data gaps based on the time series attributes. The current study aims to develop a machine learning methodology to fill solar irradiation data gaps for ground data acquired at São Martinho da Serra and Petrolina. INPE will provide access to the data acquired in both SONDA Network sites.

A gestão das águas no Brasil é regulamentada pela Lei Federal nº 9.433/1997, de 8 de janeiro de 1997, institui a Política Nacional de Recursos Hídricos e cria o Sistema Nacional de Gerenciamento de Recursos Hídricos. Os Planos de Recursos Hídricos fundamentam e orientam a implementação da Política Nacional de Recursos Hídricos e seu gerenciamento. Face ao atual contexto de incertezas climáticas, instrumentos de gestão com características de adaptação são indispensáveis. Na região sudeste brasileira, onde se encontram duas regiões metropolitanas de grande relevância do ponto de vista social, econômico e político do país, a Bacia Hidrográfica do Rio Paraíba do Sul está inserida. Sujeita a condições hidrometeorológicas adversas, com vazões e precipitações abaixo da média, sua vulnerabilidade é revelada. Com o intuito de identificar propriedades do gerenciamento adaptativo, são analisadas as peças de planejamento de recursos hídricos da bacia, apresentadas nos documentos oficiais do Comitê de Integração da Bacia Hidrográfica do Rio Paraíba do Sul. Foram selecionados indicadores e os principais temas que remetem ao gerenciamento adaptativo, observados no PIRH-PS e documentos complementares, indicando a presença ou ausência de elementos e ações adaptativas previstas no Plano para os próximos 15 anos de vigência. A partir dos temas estudados (choques, cenários e respostas), as categorias associadas são caráter sócioambiental, econômico, político-institucional, mudanças climáticas e múltiplas trajetórias. Apresentados em maior quantidade os indicadores relacionados a cenários e respostas de aspecto sócio-ambiental., é constatado que os cenários não consideram mudanças climáticas ou a avaliação de múltiplas trajetórias, não são citados choques políticoinstitucionais ou ações de mitigação à choques econômicos.