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Este projeto, iniciado em agosto de 2018 tem como objetivo o auxílio ao desenvolvimento científico e tecnológico dos sistemas de gerenciamento de dados e informações científicas produzidos e mantidos pelo CCST. Desde de 2008 o CCST tem disponibilizado à sociedade diversos resultados de várias pesquisas relacionando assuntos associados a mudanças climáticas globais e outros tópicos ligados ao meio ambiente e o desenvolvimento de programas de sustentabilidade. Entre os objetivos do centro, existe a necessidade de gerar conhecimentos interdisciplinares para o desenvolvimento nacional com igualdade e para redução dos impactos ambientais no Brasil e no mundo, fornecendo, também, informações técnico-científicas de qualidade para orientar políticas públicas de mitigação e adaptação às mudanças ambientais globais. Com isso, a credibilidade com relação aos produtos e serviços do CCST tem aumentado surgindo então, a necessidade de disponibilização das informações em bancos de dados de fácil acesso e a tradução dos produtos e serviços numa linguagem não científica para diversas áreas como: agricultura, indústria, transporte, geração e transmissão de energia, comércio, turismo, educação e muitos outros. Sendo assim, a procura dos meios de comunicação pelas informações deste centro, vem crescendo consideravelmente. Com este projeto foi possível a criação de sistemas integrados de informações para a propagação científica ao qual houve uma maior agilidade na estrutura organizacional, análise e leitura de trabalhos de pesquisa em mudanças climáticas globais adequados aos manuais disponíveis do Governo Federal e de banco de dados para pesquisa. Desta forma, para o desenvolvimento dos sistemas necessários ao CCST, foi imprescindível o estudo e/ou aprimoramento das tecnologias: PHP, MYSQL, WORDPRESS, HTML5, CSS3, JAVASCRIPT e BOOTSTRAP. Sendo assim, foi desenvolvido um tema padrão que serviu como base para o desenvolvimento de portais eletrônicos como Dados Clima, Inpe-EM, LuccMe e Inland, servindo também como suporte para trabalhos futuros. Portanto, a nova estrutura de comunicação e divulgação dos produtos gerados pelos pesquisadores do CCST, poderão ser condicionados e acessados de maneira mais fácil e com maior agilidade pelos usuários internos e público em geral.

O presente trabalho versa sobre o resultado do Projeto: Avaliação de desempenho regional da Rede Brasileira de Detecção de Descargas Atmosféricas (BrasilDAT) utilizando imagens de câmeras de alta velocidade. Essa pesquisa consistiu em analisar e tabelar descargas registradas por câmeras de alta velocidade ocorridas na região de Pirituba, bairro da cidade de São Paulo no período de 2011 à 2019. Após a análise dos vídeos, os resultados foram comparados com as informações fornecidas pela Rede Brasileira de Detecção de Descargas Atmosféricas (BrasilDAT) para verificar qual a porcentagem de descargas registradas pela rede. Caso a descarga não fosse detectada pela Rede BrasilDAT, recorríamos a análise da variação do Campo Elétrico da região observada, afim de encontrar possíveis defasagens no tempo. As análises contabilizaram, até o momento, 412 descargas, sendo 121 Nuvem-Solo (relâmpagos que vem das nuvens e tocam o solo), 233 Intra-Nuvem (relâmpagos que ocorrem no interior das nuvens e suas extremidades), 7 Solo-Nuvem (relâmpagos que vão do solo até alguma nuvem) e 51 descargas classificadas como Componente-M e LC. Os resultados preliminares mostraram que a rede BrasilDAT detectou 61 descargas Nuvem-Solo e 28 Intra-Nuvem, caracterizando uma eficiência de aproximadamente 50% de detecção das descargas Nuvem-Solo e cerca de 10% de relâmpagos Intra- Nuvem. Espera-se que até o final da análise em Julho de 2019 esses valores sofram variações.

Brazil’s new Forest Code grants amnesty of environmental debts for small landowners that illegally cleared their forests before 22 July 2008. Based on the Rural Environmental Registry (Portuguese acronym: CAR) from December 2016, this exemption applies to 19 million deforested hectares across country, mainly located in Atlantic Forest and Amazon biomes. We investigated the implications of this amnesty for the potential for forest restoration and associated changes to land use and emissions using the global economic partial equilibrium model GLOBIOM-Brazil. We modeled scenarios on the future enforcement of the Forest Code and its restoration requirements, with and without the small farms amnesty, and found that the area of forest restoration ranged from 12 to 31 million hectares. The different scenarios investigated included different governance in relation to the degree of control of illegal deforestation and compliance with forest restoration obligations. We estimated future negative emissions from each of these scenarios along with positive emissions from land use conversions. We assess the potential for emissions reduction of forest restoration within the land for which amnesty was granted, as well as the trade-offs with the production sector. Our results emphasize the need to design large-scale restoration policies or incentives for small landowners that could be key to enabling Brazil to fulfill its Nationally Determined Contributions of emissions reductions under the Paris Agreement

Amazon forests play a fundamental role in the global carbon balance as a carbon sink, but temperature elevations and frequents extreme events as droughts and floods could make the forests a source of CO2. Local atmospheric measurements of greenhouse gases are needed to better understand how forest will respond to climate change. The lower-troposphere greenhouse gas (GHG) monitoring program over Brazilian Amazon Basin, has been collecting biweekly GHGs vertical profiles in four sites since 2010. We aim to understand the relationships between local deforestation and CO2 aircraft measurements in the Brazilian Amazon. We calculated annual deforestation (using the Amazon Deforestation Calculation Program – PRODES), land use and cover change data (using the Brazilian Institute of Geography and Statistics – IBGE) and fire data (using the Fire Monitoring System) in each annual influence area at the four flight measurement sites of the Brazilian Amazon from 2010-2017 (and also in the mean influence area of all years by sites). We found that when we see total deforestation, it has a relationship with global CO2 emissions in the Brazilian Amazon biome. Fire has a strong relationship in the drought years, mostly in 2012. Looking at each site, we found specific correlations with deforestation, fire and land use. The biggest challenge was to compare spatial analyzes of land use change and fire with punctual data of airplane GHGs measurements. This study will contribute in our understanding of anthropogenic activities over the Amazon forest in a changing climate.

Cerrado conservation is essential to the maintenance a number of species and ecosystem services (ESS), as it holds 30% of national biodiversity. Considering REDD+ mechanisms facilitate forest conservation and prevent climate change, these mechanisms contribute to the maintenance of ESS. The Tocantins state is into nowadays area of expansion agriculture and livestock in Brazil, however, the total of production is not completely destinate to population consumption. The objective of this work was to relate areas with potential for REDD + and their use for the generation of calory for human consumption through agricultural production. Based on SICAR data of limits of properties and land use/cover of MapBiomas we performed spatial analyses to retrieve relationships between agricultural and forested areas. Agricultural Census data (IBGE) will allow the estimation of available calory from regional agricultural production. The analysis resulted in approximately 484,16 Mha of forested areas prone for REDD+ at the property level in Tocantins. Despite agricultural expansion in the Cerrado its based on high technological improvements, part of this production is not consumed directly by the population, where almost 20% of soybean production goes to national livestock feeding linked to increasing meat consumption by population. That is food habits of Brazilian population is also contributing to land pressure over forests, but not improving nutrients intake. So REDD+ mechanisms policies must be considered together with more sustainable food education habits.

Created by Greenhouse Gas Emissions Estimation System (SEEG) in 2015, MapBiomas (Brazilian Annual Land Use and Land Cover Mapping Project) is one of the most recent Brazilian initiatives to generate annual land cover/use maps. Its mapping methodology is fully automated and integrated with Google Earth Engine and allows the possibility of comparing historical data since 1985. This mapping methodology facilitates the application of the Brazilian Forest Code, in addition to monitoring protected areas and pointing out opportunities for forest restoration. This study aims at using MapBiomas as the initial land cover/use map of the GLOBIOM-Brazil model. GLOBIOM-Brazil is a global economic partial equilibrium model that simulates, in a spatially explicit way, the competition for land among the main sectors of the land-use economy subjected to technology, resource and policy restrictions. Brazils new Forest Code, including its debt offset mechanism (CRA), is explicitly included in our scenarios. Potential forest restoration areas are taken from the Rural Environmental Registry (CAR). Final identification of forest restoration areas also takes into account the opportunity costs, estimated by GLOBIOM-Brazil. Restoration costs take into account the previous use of the land, i.e., if it was cropland, pasture, abandoned land or degraded land. Our results emphasize the use of MapBiomas and GLOBIOM-Brazil as a support in the development of forest restoration policies.

A elevação do número da população mundial, nas últimas décadas, vem acarretando um aumento exorbitante na produção de resíduos sólidos urbanos (RSU). Em consequência, o processo de gerenciamento dos RSUs (serviços de coleta, transporte e destinação), que visa minimizar os impactos gerados no ambiente, tem gerado grandes custos aos cofres públicos. O objetivo desse trabalho é explorar o Network Analyst, uma das principais ferramentas dentro do Sistema de Informação Geográfico (SIG), usado para realizar a otimização de rotas e propor novas alternativas de percurso para os veículos coletores de RSU do município de Barra do Ribeiro, localizado no estado do Rio Grande do Sul. Os resultados esperados são tanto reduzir os impactos causados no ambiente quanto minimizar os custos do transporte dos RSU. O óleo diesel, usado nos caminhões de coleta, é o combustível que mais tem colaborado para as emissões de gases do efeito estufa no Brasil, principalmente o dióxido de carbono. Além de ter um grande potencial poluente, o diesel tem encarecido bastante nos últimos anos, elevando os custos das prefeituras. Barra do Ribeiro, por exemplo, não recebe um orçamento suficiente para atender a demanda de serviços de limpeza urbana. Nesse contexto, a utilização dos SIGs na resolução de problemas de transporte de veículos tem se tornado cada vez mais importante. A roteirização, por exemplo, é um processo de definição de roteiros e itinerários marcados pela agilidade, eficiência e otimização a serem cumpridos por veículos de uma frota, objetivando visitar um conjunto de pontos geograficamente dispersos. Neste trabalho, foi utilizado o software ArcGIS para realizar a roteirização. O estudo baseou-se em determinar rotas ótimas para o veículo coletor de RSU do município de Barra do Ribeiro, através da ferramenta Vehicle Routing Problem (VRP). O passo inicial foi encontrar e baixar o shapefile da malha viária de Barra do Ribeiro (o download foi feito no banco de dados do site Open Street Maps dados de 2010 a 2019) e, em seguida, foram corrigidos os erros topológicos através do processo de vetorização para, posteriormente, poder executar a ferramenta VRP. A partir da criação do arquivo Network dataset, foram distribuídos pontos de visita ao longo das ruas e definido o local de partida e chegada dos caminhões para então calcular a melhor rota para a realização da coleta. A análise foi feita a partir da comparação de dois cenários com número distinto de pontos distribuídos (50 pontos e 100 pontos respectivamente). Para o primeiro cenário, o caminho percorrido foi de 71,9 km durante o tempo de 1h39min, enquanto que no segundo cenário o trajeto foi de 83,7 km e teve uma duração de 1h51min. Em relação ao custo em cada uma das situações supostas, considerando que o valor do litro do diesel é R$3,60, que um caminhão usual coletor de RSU consome 1 litro de combustível a cada 2,5 km percorridos e que para o município de estudo a coleta é feita três dias por semana, o valor total mensal no cenário 1 foi de R$ 1.449,98 e no cenário 2 de R$ 1.687,42. A principal diferença entre os dois cenários foi a cobertura das ruas: enquanto na primeira análise muitas ruas sequer foram visitadas na segunda houve a visita em praticamente todas as ruas do município, ou seja, quanto maior o número de pontos distribuídos maior é a cobertura das ruas. Em contrapartida, os custos com o combustível não aumentam, consideravelmente, com o número de pontos distribuídos, logo podem-se distribuir quantos pontos se achar necessário até que se obtenha a passagem do caminhão em todas as ruas desejadas. Assim, este estudo se mostrou eficiente e pronto para ser apresentado à prefeitura de Barra do Ribeiro como sugestão de melhora e aperfeiçoamento no recolhimento de RSU do município e, consequentemente, poderá diminuir tantos os custos econômicos quanto os impactos ambientais se adotado.

The role of tropical regions in the global CH4 balance remained uncertain, due these regions have until recently been poorly observed with large-scale integrating in-situ observations. To contribute in understanding the CH4 balance in tropical regions, we have started a lower-troposphere greenhouse gas-monitoring program over Brazilian Amazon Basin consisting of regular vertical profile greenhouse gas observations at four sites. Samples are collected regularly each 2 weeks, using light aircraft. We will present an analysis of these data and what they tell us about the Amazon CH4 cycle and its contribution to global CH4 concentration. We estimate fluxes upwind of the sites from the profile data using a column budgeting approach (Miller et al., 2007). Over the full period (2010-2017) the Amazon Basin was a source of CH4, but with regional variations. There are comparably high and highly variable emissions from the eastern part of the basin exhibiting strong variability, with particularly high CH4 fluxes in two different periods of the year (beginning of the wet season and in the dry season). In contrast to this, a clear seasonality was observed at the other three sites, with the largest emissions occurring at the beginning of the wet season (January to March). Emissions from biomass burning contribute with a small part of the total flux at each site. We will finally discuss what is the influence from precipitation and temperature in the Amazon CH4 emissions.

O bioma Cerrado brasileiro detém as maiores taxas de desmatamento do Brasil. Disto suscita a necessidade de caracterizar as fronteiras entre as atividades humanas e os remanescentes deste bioma. Este trabalho caracteriza a paisagem e as condições socioeconômicas no cerrado Baiano onde atualmente ocorre a maior perda de Cerrado. Dados do Censo IBGE e TerraClass Cerrado foram utilizados em análise de cluster para detectar agrupamentos na paisagem, nos padrões socioeconômicos e nas duas abordagens consideradas conjuntamente. Três agrupamentos de paisagem predominaram, caracterizando diferentes estágios de fragmentação. Quatro grupos socioeconômicos foram preponderantes, de acordo com graus de desenvolvimento e distribuição de renda. Observadas conjuntamente, paisagem e socioeconomia, o número de agrupamentos diminuiu e expressou dependência das variáveis de paisagem. A caracterização dos padrões de fragmentação de paisagem e perfis socioeconômicos em região de fronteira do desmatamento são básicas para estratégias de monitoramento e ordenação do Cerrado.

Este trabalho tem como objetivo entender a importância das restrições legais para a restauração de paisagens florestais em 34 municípios do Vale do Paraíba Paulista que integram o bioma Mata Atlântica. Para as análises espaciais, foram usados dados da Fundação Brasileira de Desenvolvimento Sustentável, Instituto de Manejo e Certificação Florestal e Agrícola e do Sistema do Cadastro Ambiental Rural, além das informações constante na Lei 12.651/2012. Para compreender a região de estudo, em um primeiro momento foi realizada uma revisão bibliográfica, e posteriormente foi construído um banco de dados para manipulação dos déficits em áreas de preservação permanente, bem como tamanho das propriedades e limite administrativo dos 34 municípios pertencentes ao Vale do Paraíba Paulista. Devido ao grande volume de dados, foi necessário adotar a metodologia de trabalho na escala municipal. A primeira cidade escolhida foi Canas. A manipulação e análise de dados foram realizadas no software ARCMAP e a vetorização da malha hidrográfica do município no software QGIS Desktop. Os primeiros resultados indicavam um grande déficit de florestas, em sua grande maioria nas propriedades médias, seguido em menor quantidade por propriedades pequenas e grandes. Porém ao inferir uma segunda análise sobre os dados, foram identificadas áreas que não foram contempladas na vetorização. Sendo assim, foi necessária uma mudança na metodologia para que nenhum ponto importante fosse perdido. A solução encontrada foi a criação de uma grade celular com resolução de 1,5km com atributos de 0 e 1 (1 quadrante concluído e 0 quadrante não concluído) para auxiliar na vetorização da malha hidrográfica. Durante a análise, observou que a grade celular otimizou o tempo de manipulação dos dados. Como resultado foi gerado um produto evidenciando a redução e/ou deslocamento da malha hidrográfica e de suas nascentes. Estes resultados serão apresentados no relatório final deste projeto.

Active Light Detection And Ranging (LiDAR) and passive Hyperspectral Imaging (HSI) remote sensing provide complementary information that can be combined to improve the estimation of vegetation properties, such as aboveground biomass (AGB). Thus, the main objective of this study is to evaluate the combined use of LiDAR and HSI data for estimating AGB in the Brazilian Amazon, by using six regression methods, a high range of remote sensing metrics, and feature selection. To assess the prediction ability of the remote sensing data, single and combined LiDAR and HSI metrics were regressed against AGB from 147 sample plots across the Brazilian Amazon Biome. Overall, the results showed a similar model performance for both LiDAR and HSI single datasets, and for the regression methods used. However, the combination of LiDAR and HSI data improved the AGB estimation accuracy.