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The effects of climate change are present in all segments of society in general, and especially in the energy segment. Brazil plays a leading role in the use of renewable energy, with the majority of its matrix coming from renewable sources. In this sense, evaluating the impact of meteorological variables on the injected energy load is fundamental for the efficient use of energy. The present study aims to analyze the influences of meteorological variables on the energy load demand in Brasília – Federal District, Brazil. We analyzed observed data from the National Institute of Meteorology (INMET) weather station, reanalysis data from the National Center for Environmental Prediction (NCEP), reanalysis from the European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF), Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Application Aerosol Reanalysis (MERRA-2) and South American Mapping of Temperature (SAMeT). Pearson’s correlation coefficient was used to quantify the linear relationship between the observed data from the meteorological station (INMET) and the monthly load injected in Brasília in the period 2016-2022. Subsequently, statistical metrics, commonly used for model checking, were applied to regularly spaced global numerical model datasets with assimilation: CFSR (NCEP), ERA5 (ECMWF), MERRA2 (NASA), and SAMET (INPE). A high direct correlation of the injected monthly load with the monthly averages of maximum and average temperatures (0.65 and 0.51), respectively, and an inverse correlation with the observed average relative humidity (-0.50) was noted. Furthermore, the representativeness of temperatures from the data sets was investigated, aiming to expand the analysis to other regions that do not have meteorological station data. In validating the maximum and average temperature, it was possible to identify a high representative potential of the sets covered. Highlights include SAMET and ERA5, which presented the highest correlation coefficients (higher than 0.90) and standard deviation proportional to observational data.

Dissolved organic matter (DOM) is a component of the ocean biological pump, containing fractions of dissolved organic carbon (DOC), nitrogen (DON), and other biologically relevant elements. The role of DOM in marine systems is important for linking the carbon and nutrient cycles. Here we evaluate the seasonal DOC and DON distributions and the DOC/DON ratio in the upper 300 m of the Atlantic sector of the Southern Ocean between 2004 and 2022. We used the dataset collected aboard the RV Polarstern on cruises under umbrella of the Alfred Wegener Institute, Germany, during austral summer 2012, winter/early spring 2013 and spring 2022 as well as datasets from international repositories collected in the spring 2004 and summers 2005, 2010 and 2014. DOC and total dissolved nitrogen (TDN) were analyzed with a TOC-L® Series Shimadzu. DON was calculated by subtracting TDN and dissolved inorganic nitrogen concentrations. The austral spring presented the highest median concentrations of DOC and DON respectively, 49.8 µmol kg1 and 5.1 µmol kg1 and the lowest DOC/DON ratio (11.2). The DOC, DON and the DOC/DON ratio in spring were also statistically different from median results in winter (45.2 µmol kg1 , 3.4 µmol kg1 and 14.3) and summer (45.8 µmol kg1 , 3.6 µmol kg1 and 13.1). However, there were no differences between winter and summer conditions. The highest DOC and DON concentrations confirmed that spring is important for the DOM production and accumulation in the euphotic zone, due to the availability of light and nutrients for phytoplankton. We also corroborate studies in other sectors of the Southern Ocean showing that DOM deviates from the Redfield C/N ratio for plankton production (6.6). However, the release of nitrogen-rich organic matter by zooplankton may contribute to the DOC/DON ratio decrease in spring.

due to the spatiotemporal sampling limitations. To better understand the role of DOC in the Southern Ocean biogeochemical cycles, the Brazilian High Latitude Oceanography Group (GOAL) has carried out a continuous effort of DOC summertime observations, in the northern Antarctic Peninsula (NAP) since 2015. Here, we present an overview of recent advances in the study of DOC distributions along the NAP, between 2015 and 2019. We collected 894 DOC samples across 205 oceanographic stations. Samples were measured as non-purgeable organic carbon. DOC excess (ΔDOC) was calculated by subtracting surface and deep DOC concentrations. DOC concentrations in the NAP ranged from 33.0 to 162.0 µmol kg1 , with a median of 49.2 µmol kg1 . Surface DOC accumulation and vertical export occurred especially in the Gerlache Strait, the Bellingshausen Sea and, near the land portions of the Bransfield Strait, producing a maximum ΔDOC of 20 µmol kg1 , compared to the DOC available in NAP deep waters (~44 µmol kg1). Minimum DOC concentrations (< 45 µmol kg1) could be observed at the surface in the eastern basin of the Bransfield Strait, with concentrations increasing towards the Weddell Sea. The wide DOC spatial coverage and the continuity of annual summer sampling have made it possible to identify both significant differences in DOC distributions among the different NAP regions, interannual differences considering the data collected in the same regions. Furthermore, El Niño – Southern Oscillation and Southern Annular Mode impacted DOC distribution in Bransfield Strait between 2015 and 2016. Thus, DOC can be considered an important proxy to evaluate the coupling between physical, biogeochemical and climate processes over time.

O trabalho em questão tem como objetivo continuar o projeto de Apoio a Manutenção da Plataforma WEB em Desenvolvimento para Divulgação de Dados Ambientais. O projeto colabora para a comunicação de dados geoespaciais por meio da plataforma TerraME. Foi realizado um estudo sobre a plataforma com objetivo de entender melhor seu funcionamento e corrigir pequenos erros. Por fim, também foram feitas as aplicações de webmapping dos trabalhos de campo do projeto Nexus, envolvendo os biomas Cerrado e Caatinga. Estas aplicações apresentam os trajetos, dados coletados, fotos e vídeos das expedições. Todas as aplicações desenvolvidas estão disponíveis online. Foi feito a migração do site do Nexus para o novo servidor webcam acarretou em uma atualização dos códigos fontes do site para se adequar a nova versão do PHP e também se adequar às diretrizes de segurança impostas pela Coordenação de Infraestrutura de Dados e Supercomputação COIDS para que o site funcionasse em sua totalidade. Foram realizadas atualizações na base de dados do site Nexus para correção de erros que ocorreram após as atualizações do site.Foi realizada a primeira parte da atualização do site da aplicação TerraMe, responsável por hospedar a documentação da aplicação.

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 divergência entre estas duas classificações. 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 seguindo a classificação fitofisionômica 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. Com o software QGIS, as classificações foram interseccionadas para identificar divergências, portanto, a área de estudo nesta etapa corresponde à vegetação nativa do Inventário Florestal lida como uso antrópico pelo MapBiomas, o que corresponde a 634,27 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. 70,71% das divergências se referem à classe de Mosaico de Usos (onde não é possível diferenciar pastagem de agricultura) pelo MapBiomas, mas que é classificada como vegetação nativa pelo Inventário. Ademais, 19,99% das divergências se remetem a Pastagem do MapBiomas sendo classificado como vegetação nativa do Inventário. As outras classes são menos expressivas, mas apresentam divergências, inclusive Café com 0,97% da área divergente. O processo inverso também foi realizado, e 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, que mais comumente é classificada de forma divergente com Pastagem. Sendo assim, são identificadas divergências de classificação entre os dois métodos, em que a maior confusão se dá nas classes de Mosaico de Usos e 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.

O trabalho desenvolvido no projeto, teve o objetivo de auxiliar no gerenciamento da estrutura de dados de pesquisas ambientado globalmente dentro da Divisão de Impacto, Adaptação e Vulnerabilidade (DIIAV) da CGCT/INPE. Dentre alguns dos desafios científicos comumente encontrados atualmente, estão os relacionados à 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. Com o intuito de se obter uma maior eficiência nas implementações, foi utilizado para a coleta de dados coletados a ferramenta Google Analytics, na qual possibilitou realizar uma análise criteriosa das informações de acesso dos usuários, como: quais navegadores eram usados, dispositivos, os dias da semana nos quais os sites eram mais acessados, dentre outras informações. Em alguns momentos do projeto, houve a necessidade de treinamentos para o aprendizado na utilização de ferramentas específicas para o desenvolvimento do portal, abrangendo os já mencionados: WordPress, linguagem em PHP, Bootstrap, Java Script, dentre outros. A princípio, foram realizadas algumas melhorias relacionadas à configuração e manutenção e utilização de alguns de plug-ins, como exemplo o Smart Slider, a fim de aprimorar a visualização de slides dentro da página home do tema padrão da DIIAV. Foi realizada a manutenção e estruturação e modificações dos códigos para uma melhor organização e aparência dos ícones e imagens, visando um maior aproveitamento de editores de imagem e assim desenvolver novos ícones e banners para uma estrutura visual mais agradável e estruturada do portal. Com isso foi permitindo a atualização das ferramentas disponibilizadas pelo portal, integração de novas bases de dados, acompanhamento e apoio na geração de índices de atendimento aos usuários internos e externos da DIIAV. Foi realizado a migração dos sites da Divisão para um novo servidor web, foi necessário atualizar o código fonte de todos os sites e também o banco de dados para corrigir erros relacionados a nova versão do PHP e a adaptação de cada site para que passasse pelas diretrizes de segurança impostas pela Coordenação de Infraestrutura de Dados e Supercomputação COIDS.

A região Sudeste do país já vem sentindo os efeitos das mudanças climáticas, que são responsáveis por alterações na frequência e na intensidade de eventos climáticos extremos. Em função dos expressivos aspectos fisiográficos como proximidade com o oceano, relevo e vegetação, o Estado do Rio de Janeiro é impactado de maneira expressiva por tais eventos extremos. Dessa forma, essa pesquisa possui o objetivo inicial de atualizar e analisar a climatologia e a detecção de tendências em indicadores de extremos climáticos associados à precipitação no Estado do Rio de Janeiro. Os dados diários de precipitação para o período de 1980-2022 foram obtidos a partir do Sistema de Informações Hidrológicas (HidroWeb) da Agência Nacional Águas e Saneamento Básico (ANA) e do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Dos 10 (dez) indicadores de extremos de precipitação selecionados para avaliação, são levadas em consideração a frequência, a duração e a intensidade dessa variável. Para avaliar a significância e a magnitude das tendências ao longo do período verificado, utiliza-se o teste estatístico não-paramétrico de Mann-Kendall e a estimativa da Curvatura de Sen, respectivamente. As tendências de precipitação total anual mostram significativo aumento na Costa Verde e um discreto decréscimo em áreas do Médio Paraíba. Contudo, na região Serrana e na Costa Verde, observa-se crescimento na frequência de dias com precipitação superior a 30 milímetros, enquanto na região do Médio Paraíba essa frequência diminui. As regiões da Costa Verde, Metropolitana, Serrana e Norte Fluminense apresentam elevação significativa na intensidade das chuvas. Há também incremento na precipitação máxima anual em 24 horas nas regiões Serrana e Costa Verde. Além disso, ocorre aumento no período máximo de dias secos consecutivos nas regiões da Costa Verde, Médio Paraíba, Serrana e Baixadas Litorâneas, enquanto na região Centro-Sul Fluminense esses períodos de estiagem estão em declínio. Estas observações indicam uma divisão nas tendências de precipitação entre as regiões do Estado do Rio de Janeiro, destacando-se a região do Médio Paraíba (norte fluminense), onde se observa uma redução na duração, frequência e intensidade da precipitação extrema, em contraste com aumentos no restante do Estado (centro-sul), especialmente na Costa Verde. Os próximos passos desse trabalho envolvem as tendências observadas e as projeções futuras de extremos climáticos para o restante da região Sudeste do país.

Aerossóis podem ser definidos como quaisquer partículas sólidas ou liquidas que ficam em suspensão na atmosfera, sendo proveniente de diferentes fontes, naturais e antrópicas, influenciando significativamente no balanço de radiação do planeta. Na Amazônia, esse material particulado é emitido para a atmosfera através da queima de biomassa, ação que ocorre majoritariamente por conta da ação humana e vem aumentando gradativamente com fins de limpeza do solo para métodos agrícolas e grilagem. O estudo tem como objetivo avaliar diferentes bases de dados de espessura ótica de aerossóis (AOD) e expoente de Angström (EA) obtidos por satélite, reanálises atmosféricas e dados da rede AERONET para a região amazônica em uma localidade próxima a Santarém (PA). Para analisar os dados de profundidade óptica dos aerossóis (AOD) podem ser utilizadas bases de dados de diversas fontes, e neste estudo, foram utilizados dados do Serviço de Monitorização da Atmosfera Copernicus (CAMS), pelos dados da Análise Retrospectiva da Era Moderna, versão 2 (MERRA-2), e de uma estação de monitoramento terrestre com fotômetro solar da Rede Robótica de Aerossóis (AERONET). A princípio seria utilizado o fotômetro solar da rede AERONET instalado na Estação SONDA de Santarém, localizada na Fazenda Experimental da Universidade Federal do Oeste do Pará, entretanto, problemas técnicos com o equipamento e infraestrutura local impossibilitaram o seu uso para esta etapa inicial do trabalho. Com estas intercorrências, para o estudo preliminar para a comparação dos dados AOD da rede AERONET, do CAMS e do MERRA-2, foi utilizado o fotômetro solar da cidade de Belterra (PA) (2,63° S e 54,95° O), com dados disponíveis para o ano de 2004. Na análise comparativa entre as 3 bases de dados para o ano de 2004, os dados do MERRA-2 (0,58) e do CAMS (0,48) subestimaram o fotômetro da estação de Belterra, mostrando a melhor aproximação no mês de julho (0,06), transição chuvoso/seco, com maiores concentrações de AOD no período chuvoso (0,84) e um segundo pico no período seco (0,81). O período chuvoso da região está atrelado a entrada da ZCIT, o qual todos os equipamentos captam grande presença de aerossóis advindas de convecção e da advecção. Já no período menos chuvoso, apenas convecção domina, mas sem umidade suficiente para reduzir a quantidade de aerossóis.

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.