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The Caatinga is a Brazilian biome that is losing vegetation cover in the last decades and has lost in total half of its cover. One of the ways to protect its biodiversity is through the creation of a Conservation Unit (Unidade de Conservação, UC) by the National System of Conservation Units (Sistema Nacional de Unidades de Conservação, SNUC). The Private Reserve of Natural Heritage (Reserva Particular do Patrimônio Natural, RPPN) is a type of UC that comes from the private sector and therefore represents an alternative to the type of conservation by public instruments. Nevertheless, there are many factors that influence its creation and maintenance. This work aims to map these units in the Caatinga ecoregions through Geographic Information Systems (GIS) and, jointly, to investigate the main motivations and difficulties of the owners for the establishment and manage the RPPNs. We applied questionnaires by e-mail and made phone calls. It was noted that within Caatinga the highest concentration of RPPNs is in the state of Ceara and that the motivations and difficulties of the owners are related according to the Social Capital (SC) in which they are inserted. It is evident that the social interactions existing in a region or in a group of people are essential for the expansion of environmental conservation policies. The creation of RPPNs represents the results of these private initiatives that contribute significantly to the New Social Movements (NSMs), increasing and diversifying the number of actors involved and decentralizing the focus of debates on environmental conservation. Nevertheless, it is necessary that all the agents involved and responsible for them perform their function, which does not happen among the units located in the Caatinga.

The Three Horizons for the Sustainable Development Goals (SDGs) is a novel participatory approach to co-create future sustainable scenarios for supporting the implementation of the United Nations 2030 Agenda. Whereas the approach has been applied to inform the design of global-scale sustainability scenarios based on regional perspectives, it has not been implemented to explore how local and regional scenarios can be connected across sites and scales to inform governance processes in the implementation of the SDGs. This study applies an adapted version of the Three Horizons for the SDGs approach in four sites at regional and local scales in Spanish drylands to explore its potential to support policy coherence at multiple governance scales for advancing SDG implementation through dialogue between actors from multiple sectors. We conducted four two-day in-person workshops with diverse actors (n = 59) to explore their perceptions about the desired futures, current concerns, and strategies to achieve sustainable futures in the region. Results reveal 27 similar and nine dissimilar themes related to desired futures and current concerns, respectively. These findings provide common ground and highlight different contextual realities between sites that may serve as a basis for harmonizing policy priorities for advancing regional and local SDG implementation. The study also identifies 19 themes encompassing multiple strategies with the potential to establish associations across sites and scales to coordinate actions in alignment with the 2030 Agenda. We argue that the adapted version of the Three Horizons for the SDGs approach can serve as a tool to support coherent multi-scale governance needed to achieve global sustainability goals. We discuss lessons learned and limitations encountered from using the approach that provides guidance for future experiences.

Land Use and Land Cover Change (LULCC) is a key driver of changes in land-atmosphere interactions, playing an essential role in climate and weather patterns in South America (SA). This study used a modelling approach to assess the land-atmosphere changes introduced by LULCC over the Brazilian territory. Numerical experiments of early (2006), neutral (2004) and late (2008) rainy season onset years were performed in the Integrated BIosphere Simulator (IBIS) to assess the land-surface parameters, and in Brazilian Atmospheric Model (BAM) to assess the atmospheric variables. The models were run with a natural (NAT) vegetation map and an updated (UP) vegetation map, which incorporated realistic Brazil deforestation up to the early 2000s. The differences between the two maps were particularly larger over 25 degrees-15 degrees S and 50 degrees-40 degrees W, where the Atlantic Forest and Cerrado biomes were replaced by pasture. IBIS experiments showed that over the area of larger LULCC there was an increase in albedo of up to 8% while reductions in net radiation, surface heat fluxes, surface temperature and surface roughness were noticed. Land-atmosphere feedbacks assessed with BAM experiments showed that LULCC contributed to a drier and colder (stable) atmosphere over central-east SA that opposes the necessary conditions for the rainy season onset. The changes included increases in surface pressure and low-level wind associated with reductions in 2 m temperature and surface roughness. These changes contributed to decrease the cloud formation and less precipitation in all three rainy season onset years, but particularly in the late rainy season onset year during September-October-November (SON). The atmospheric changes induced by LULCC show a pattern of dry atmosphere (reduced precipitation), similar to those of late onset years, and indicate that LULCC enhances the late rainy season onset condition over central-east SA. Additionally, this study highlights the importance of considering up-to-date vegetation maps because these changes significantly affect both surface and atmospheric variables.

Runoff projections are subject to uncertainties related to model structure and parameters. This study aims to analyze uncertainties in longterm runoff estimations from an empirical (Budyko framework) and a conceptual hydrological model (MHD-INPE). Results indicate that both MHD-INPE and Budyko estimations tend to overestimate long-term runoff during years of recurring droughts. Pareto front solutions in MHDINPE exhibited small uncertainties in long-term runoff estimations regarding parameter calibration (bias between 5 and 7%); differences were observed in low (bellow 5% variation) and high (bellow 10% variation) daily runoff. Related to model structure uncertainties, both models follow similar patterns and performance for a qualitative analysis. Budykos future projections tend to exceed MHD-INPEs during high precipitation estimates, where at 2000 mm yearly precipitation the estimated runoff from Budyko tends to be 100 mm greater than the hydrological model. Under arid conditions Budyko tends to estimate smaller runoff than MHD-INPE due to variations in soil moisture and water storage not properly represented in Budykos parameter. Although uncertainties were identified related to model complexity and calibrated parameters, higher uncertainties were identified as related to the climate models. Therefore, the Budyko method is a viable alternative for first-order analysis of long-term impacts.

O Vale do Paraíba Paulista (VPP), inserido no Bioma Mata Atlântica, é uma área de ocupação antiga que passa por um processo de transição florestal, sendo alvo de programas de restauração florestal. Para o VPP existem diferentes classificações de uso e cobertura, como por exemplo, pelo Inventário Florestal e MapBiomas, que podem apresentar divergências. Neste estudo, são usados os dados do Inventário Florestal e do MapBiomas, a fim de investigar a divergência entre as classes destes dois estudos. O Inventário Florestal tem mapeamentos da cobertura vegetal nativa do Estado de São Paulo para 1990, 2000, 2010 e de 2020 com legenda do IBGE, disponíveis no Datageo. Já o MapBiomas possui um projeto de mapeamento anual do uso e cobertura da terra no Brasil com dados a partir de 1985 disponíveis para download em site próprio. Com o software QGIS, as classificações são interseccionadas para identificar divergências, portanto, a área de estudo nesta etapa corresponde a vegetação nativa do Inventário Florestal lida como uso antrópico pelo MapBiomas, o que corresponde a 634,26 km². Após o cálculo das áreas, a tabela de intersecção foi exportada para cálculo de porcentagem. As classes do Inventário Florestal foram resumidas a vegetação nativa, sendo que 70,71% da classe de Mosaico de Usos (onde não é possível diferenciar pastagem de agricultura) pelo MapBiomas é classificada como vegetação nativa do Inventário, e 19,99% da Pastagem do MapBiomas é classificado como vegetação nativa do Inventário. As outras classes são menos expressivas, mas apresentam divergências, inclusive Café com 0,97%. O processo inverso também foi realizado, estima-se que todas as classes do Inventário possuem Mosaico de Usos com maior porcentagem entre as classes de uso antrópico do MapBiomas, salvo Refúgio Ecológico com Pastagem. Sugere-se para próximas etapas deste estudo, a análise das assinaturas espectrais por imagens de satélite de 2020, bem como uma comparação com outras classificações existentes para melhores resultados.

A degradação da terra é largamente conhecida pelos impactos negativos ao meio ambiente, e se refere à perda da produtividade e complexidade biológica e econômica da terra, e quando presente em regiões subúmidas e secas, como na Caatinga, é denominada Desertificação. A ONU estabeleceu a meta 15.3 do Objetivo de Desenvolvimento Sustentável 15, que espera que até 2030 a humanidade tenha combatido a desertificação, restaurado a terra e o solo, com um mundo neutro em termos de degradação do solo. Este trabalho tem como objetivo geral analisar espacialmente a degradação da terra nos biomas Cerrado e Caatinga, em conformidade com a meta 15.3 do ODS 15. No período de 2023 a 2024 foram realizados uma série de testes para aprimorar o indicador de degradação com foco na Caatinga, além de colaboração na geração de cenários de degradação para o projeto Nexus (INPE). Os indicadores e testes foram conduzidos utilizando o plugin Trends.Earth no QGIS 3.16, baseado na metodologia da UNCCD. O indicador foi gerado a partir de três subindicadores: produtividade da vegetação, carbono orgânico do solo (SOC) e uso e cobertura da terra. Para a Caatinga, os dados do subindicador de uso e cobertura foram obtidos do MapBiomas, utilizando uma transição de usos com viés ecológico e uma com viés produtivo-econômico. O subindicador SOC foi parametrizado com dados de cobertura da terra em um tempo final e com um dado de SOC inicial, também com dados do MapBiomas. Para a produtividade, foram utilizados dados de vegetação e evapotranspiração do sensor MODIS e precipitação do CHIRPS a depender da trajetória da produtividade escolhida. Foram realizados testes com quatro tipos de trajetórias: Water Use Efficiency, Radiation Use Efficiency, RESTREND (Residual Trend) e NDVI. O indicador final foi gerado aplicando a regra One Out All Out considerando os três subdindicadores citados, na qual um pixel é classificado como degradado se qualquer um dos três subindicadores indicar degradação. Se todos os subindicadores indicarem melhoria ou estabilidade, o pixel final será classificado como melhoria ou estável, respectivamente. Ao comparar diferentes indicadores de degradação, conforme as diferentes trajetórias de produtividade, com outros indicadores de degradação na literatura, constatou-se que o indicador final de degradação utilizando o RESTREND apresentou os resultados mais promissores. Em relação aos indicadores de degradação utilizando as duas matrizes de uso e cobertura (ecológica e produtivo-econômica), houve pouca diferença entre os resultados finais, pois constatou-se que o subindicador que mais influencia no indicador final de degradação é o de produtividade. Também foram exportadas as classes de cada subindicador para futuramente ser possível realizar combinações externas ao plugin do QGIS. Adicionalmente, o bolsista colaborou junto com membros do projeto Nexus e do laboratório Ladis na geração dos subindicadores de uso e cobertura e SOC para todo o Brasil na resolução de 10 km, para gerar cenários de degradação para o projeto Nexus. Espera-se que no próximo ano seja possível avançar na adaptação dos subindicadores fora do plugin Trends.Earth ou mesmo adaptá-lo para minimizar as limitações na geração do indicador e contribuir nos cenários do projeto Nexus junto com o Ladis.

Conhecer o estado atual da atmosfera em diferentes níveis de altitude é fundamental para a melhoria da precisão e confiabilidade das previsões meteorológicas e ajudam a compreender eficazmente os padrões climáticos e fenômenos meteorológicos em todo o mundo (DIRKSEN, et al., 2014). Além de fornecem uma configuração tridimensional da atmosfera, os dados são importantes principalmente para a previsão do tempo operacional (INGLEBY; EDWARDS, 2015).

The mechanisms of NPF involve the interaction of various precursor gases and specific thermodynamic conditions (Olenius et al., 2018). However, the uncertainties associated with these processes, particularly regarding chemical diversity and its transformations, emission sources, and impacts on clouds, lead to significant uncertainty in climate change predictions (Boucheret al., 2013; Tellus B et al., 2021).

In Brazil, some studies have been conducted to evaluate the quality performance of ECMWF reanalysis using statistical methods in areas with sparse observed data coverage, aiming to understand the performance of fields estimated by numerical models in simulating dynamic processes over the surface [1-2]. However, no validation has been accompanied by altitude correction for ECMWF’s fifth-generation reanalysis data until the present study.