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O modelo de transferência radiativa BRASIL-SR é o principal recurso utilizado pelo Centro de Ciência do Sistema Terrestre (CCST) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) na quantificação do recurso energético solar. Dentre os dados de entrada do modelo está a visibilidade horizontal climatológica, utilizada na parametrização dos aerossóis atmosféricos, mas que devido aos frequentes eventos de queimadas no território brasileiro, em especial nas regiões Norte e Centro-Oeste na estação seca (Agosto Novembro), precisam ser constantemente atualizados para uma melhor representação destas condições. A climatologia de visibilidade horizontal é inadequada para capturar estes eventos, sendo baseada em valores latitudinais, com observações grosseiras e espaçadas. Para melhorar esta caracterização, dados de visibilidade horizontal do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) foram utilizados na geração de uma nova base de valores mensais. Para inserir também os aerossóis de queimadas, os resultantes da poluição das megacidades e os oriundos de processos de transporte atmosférico, estimativas de visibilidade horizontal foram geradas a partir de dados de espessura óptica dos aerossóis em 550 nm de reanálises do Projeto MACC do ECMWF e de dados de análise do modelo CATT-BRAMS. Estas estimativas foram utilizadas para ajustar a representação dos aerossóis nas regiões onde a visibilidade horizontal do INMET falha. Uma metodologia para geração destes novos valores de visibilidade foi criada e seus resultados comparados com as estimativas anteriores, indicando que as estimativas de irradiação solar realizadas pelo modelo foram melhoradas em comparação com as integrações pretéritas, em especial nas regiões com maior carga de aerossóis.

The loss of biodiversity is one of the most worrying environmental problems of our time. Climate change, hunting and introduction of exotic species are important causes, but habitat loss is the main factor. However, finding the causes of deforestation and the means that determine it is still a difficult challenge. In this sense, the use of models based on cellular automata (CA) is a promising solution to better understand the processes that dictate changes in forest cover. In this paper a model of finite AC to model the dynamics of loss, expansion and growth of Araucaria Forest in Lages, SC, for the next 100 years was performed. CA based models have proven useful for describing the behavior of the dynamics of forest cover over time, as well as to simulate different scenarios.

The aim of this study is to assess the main features of the vegetation seasonality of the Amazon and Cerrado biomes in a gradient of four climatological classes, which were derived from CRU monthly precipitation dataset (1961-1990), being two classes (C5 and C4) of higher precipitation located in the Amazon biome and the other two (C3 and C2) of lower precipitation in the Cerrado biome.These all classes were cut for three longitudinal transects placed latitudinal and parallel between them in order to analyse the following vegetation seasonal parameters: start, end, length and amplitud of the vegetation growth cycle, as well as the integral of this cycle; derived from EVI time series data (2000 to 2012). Our results showed that in regions with higher rainfall, the vegetation seasonality is less pronounced than in region with lower rainfall. The transect analysis showed that the vegetation growth cycle parameters of T1 and T2 were similar between them and both (T1 and T2) were different of T3. The beginning and end of the vegetation growth cycle of C5 and C4 (Amazon) classes were not associated with the beginning and end of the rainy season, while the classes C3 and C2 (Cerrado) showed relationship between vegetation and rainfall. Vegetation growth cycle of classes C5 and C4 showed higher length, less amplitud and higher integral when compared to C3 and C2 classes that showed less length, higher amplitud and less integral. This means that the Cerrado vegetation has less productivity and higher seasonality than the Amazon Vegetation. This study showed that the vegetation growth cycle parameters were able to identify the main features of vegetation in each climatological region.

O objetivo deste projeto é implementar uma ferramenta computacional para a visualização interativa de dados espaciais. Esta ferramenta possui mecanismos para controle e seleção de um conjunto de dados espaço-temporais, como por exemplo resultados de pesquisas produzidas pelo Centro de Ciência do Sistema Terrestre (CCST). O ambiente computacional adotado utiliza a linguagem de programação Java, o sensor de gestos Microsoft Kinect, a biblioteca para a interação por gestos SimpleOpenNI e o globo virtual NASA World Wind 2. O Kinect possui uma câmera de alta resolução e um conjunto de sensores capazes de detectar até vinte articulações do corpo humano com uma taxa de captura de dados de trinta quadros por segundo. A biblioteca SimpleOpenNI simplifica e acelera o desenvolvimento de aplicações com o Kinect. Por exemplo, ela permite acesso a profundidade da imagem captada para rastrear o usuário através da construção de uma cena tridimensional. O World Wind é uma API que fornece um globo virtual para a visualização de mapas e informações geográficas. A arquitetura desenvolvida usa o padrão model-view-controller (MVC) para desacoplar a identificação dos gestos da visualização, possibilitando alterações em quaisquer camadas independentemente. Através da análise de movimento criou-se um componente com capacidade de reconhecimento de gestos 3D, o qual considera o número de imagens capturadas pela câmera e a movimentação dos membros superiores do usuário. A ferramenta implementada possui vários gestos que ativam determinados comandos de visualização. Por exemplo, gesto de deslocar a mão direita esta associado ao comando de mover o mapa; o gesto de aproximar e afastar as mãos esta associado a o diminuir e aumentar o zoom, respectivamente; o gesto segurar o mapa com uma mão e deslizar na horizontal com a outra esta associado a alterar os dados a serem visualizados; o gesto de segurar o mapa com uma mão e deslizar na vertical com a outra esta associado a visualizar um mesmo dado em diferentes tempos; o gesto de empurrar efetuado com a mão direita esta associado à seleção de dados. A ferramenta desenvolvida é um software livre e esta disponível no github. Como trabalhos futuros, será desenvolvida uma ferramenta para criação e gerenciamento de um banco de dados espaciais para serem usados pela ferramenta de visualização usando a biblioteca TerraLib, desenvolvida pelo INPE.

Este trabalho foi desenvolvido na bacia hidrográfica do ribeirão Guaratinguetá, no município homônimo, como ferramental às ações do projeto Produtor de Água, implementado desde 2011, no âmbito do programa de Pagamento por Serviço Ambiental (PSA). Os procedimentos metodológicos foram executados em ambiente SIG (Sistema de Informação Geográfica) que ao integrar dissertações/tese e trabalhos técnicos, geraram produtos sistêmicos sobre os principais atributos do meio físico e da paisagem. Os mapas que foram integrados relacionam a capacidade de infiltração, o potencial erosivo do solo e a suscetibilidade a escorregamentos de encosta da bacia estudada. A partir desta integração foi gerado o Mapa de Vulnerabilidade Ambiental da Bacia, que apresenta o diagnóstico desta região quanto aos locais onde os serviços ecossistêmicos prestados pela floresta são os responsáveis pela manutenção da saúde hídrica da bacia. Com os resultados obtidos, foi possível estruturar informações/dados que subsidiaram atividades/ações do PSA, bem como, propor diferentes estratégias de atuação na otimização dos recursos financeiros envolvidos no programa. Para concluir este trabalho foi necessário utilizar o banco de dados disponível no Laboratório de Análises GeoEspaciais (LAGE), da Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá (UNESP) e estudos realizados em parceria.

Precipitation is one of the most important climatic variables in the Caatinga biome that influences the spatial and temporal distribution pattern of its vegetation types. These types in turn influence the regional climate from the feedback mechanism of energy flows, water and momentum. This climate-vegetation interaction in the Caatinga is differentiated depending on the type of climate pattern in the region. This study aims to find out how the annual precipitation pattern influence the vegetation seasonality by the identification of the main phenological features of the vegetation annual growth cycles and the annual rainfall features in a gradient of five climatic regions in the Caatinga biome. We use time series (2001-2008) of vegetation indices such as NDVI and LSWI, and precipitation that was derived of TRMM satellite data and surface station data. The results indicate that precipitation variability in the rainy season influences directly the variability of vegetation growing cycles. That influence is not linear, but adjusted to a logarithmic function being precipitation better fit with LSWI (r2 = 0.67) than NDVI (r2 = 0.54). The influence of precipitation on Caatinga vegetation, using phenological metrics such as start, end, peak and length of the vegetation growing cycles, showed greater lag in climatic regions with higher precipitation while in regions with lower precipitation this lag was slight.