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Lightning ignition is the major cause of natural wildfires in several regions worldwide. Determining if wildfires in remote uncontrolled areas result from natural lightning as opposed to anthropic action is a relevant and yet-unsolved challenge for large regions of the planet, with scientific and management implications ranging from environmental conservation to mitigation of climate-related emissions of gases and aerosols. Brazil is the country with one of the highest occurrences of lightning (50 to 100 million/year) and which is also subject to numerous and vast wildfires (up to ∼600 × 103 km2/year) affecting all its biomes. To quantify natural fires we combined cloud-to-ground (CG) lightning and CG dry-lightning (CGDL) detected by a ground network, with fire pixels mapped by satellite remote sensing (AQUA, S-NPP and NOAA-20) over ∼1,8 × 106 km2 in Central Brazil, between 2015 to 2019. Lightning ignition candidates were selected based on the distance between fires and lightning in time and space. The selected cases were investigated according to annual and monthly distributions in space and time, to local weather at the time of occurrence and, electrical characteristics related to ignition. Space-time distributions of CG lightning, CGDL and of active fires were also analyzed. Results showed that the CGDLs pattern is not different from that of the overall CG lightning, with both presenting similar kernel density, polarity and peak current. The lightning candidates indicated predominance of negative polarity and peak current frequency below 20 kA. In this range, average values for weather conditions for CG lightning matched to fires (CGDL matched to fires) had: precipitation 6 mm (< 1 mm), relative humidity 57 % (48 %), and temperature ∼30°C and wind speed of ∼ 2 m.s−1 for both. The results showed that satellite detection of active fires is a useful tool to identify lightning-induced wildfires.

Amazonian Indigenous Lands (ILs) are human-environment systems facing a multitude of environmental threats. Yet, the resulting vulnerability of these systems are to date unknown. We adopt the theoretical vulnerability framework of the IPCC to assess the environmental vulnerability of Brazilian Amazon ILs for two periods (20012010 and 20112019) and overall (20012019). Vulnerability is deemed a function of exposure (EX), sensitivity (SE) and adaptive capacity (AC) of a system to threats. Sensitivity (threats within IL) and exposure (threats in IL’s buffer zones) indicators are changes in forest cover, economic activities, and road access, quantified using data of deforestation, forest degradation, land-use, fire, roads and mining. Adaptive capacity indicators represent Indigenous self-organization, education and access to knowledge, land ownership, external incomes, and institutional arrangement. We find a concentration of ILs with high vulnerability in the Arc of Deforestation and South, and advancing in Pará and Roraima states. A strong relationship (Spearman r = 0.79) between EX and SE indicates the strong pressure exerted by external processes. An increase in EX (73.9% of the ILs) and in SE (64.8% of the ILs) in 20112019 compared to 20012010 signals a worrying rise in vulnerability recently. We advise the adoption of policies by the State, such as combating illegal activities, and strengthening National Policy for Environmental and Territorial Management of ILs. Herein, our vulnerability quantification can prioritize help to certain ILs, and the understanding of the contribution of the underlying dimensions can direct these policies, possibly according to the vulnerability profile of each IL.

This paper describes a methodology used to evaluate pyranometers and reference cell performance in relation to solar overirradiance (OIR) events. By definition, these events are characterized when global horizontal irradiance (GHI) exceeds the extraterrestrial horizontal irradiance (ETH) due to cloud enhancement (CE) effects (e.g. scattering, reflection, cloud lense augmentation). Evaluation metrics are proposed to assess relevant features of the events such as uncertainty, event identification, and response time. The metrics were validated with high standard radiometers deployed at the Solar Energy Research Laboratory Fotovoltaica/UFSC in Florianópolis, Brazil. The results were checked against solar radiometers’ specifications, and sensors were analyzed according to their performances. An ISO outdoor calibration, as well as a system uncertainty analysis and data response time evaluation, were performed, to assure results reliability. In addition, two extreme overirradiance (EOIR) events were evaluated separately, and seasonal occurrence of the energy fraction of overirradiance events was assessed and discussed.

The Last Glacial Maximum (LGM, 26.519 ka) was marked by atmospheric cooling, in contrast to the current warming climate, which will probably continue in the coming decades, according to climate models projections. The LGM to pre-industrial transition provides an opportunity to test the vegetation response to a very large temperature change that can then be applied to project pre-industrial to end-of-century changes. In order to explore the changes in Brazilian biomes due to temperature change, we projected potential vegetation for both past and future scenarios. We compared biome projections with a compilation of 149 published LGM reconstructions of climate and vegetation within Brazil and adjacent areas. In addition, we evaluated the particular effects that changes in precipitation, temperature and CO2 had on vegetation by performing sensitivity experiments. Our results suggest that biomes in the western and central portions of the Amazon forest remained largely unchanged during the LGM mainly due to negative temperature anomalies, while a decrease in past precipitation was responsible for the shift from tropical evergreen forest to tropical seasonal forest in the eastern portion of the Amazon. These results are consistent with proxy reconstructions. LGM model projections and proxy reconstructions suggest expansion of grassland in the southern Brazilian highlands. Under future warming scenarios, biome changes are mostly forced by decreasing precipitation and increasing temperatures, which counteract potential biomass gain from the positive CO2 fertilization effect. Under future warming, our simulations show an expansion of Savanna/Cerrado and a reduction of tropical seasonal forest and Caatinga, with potential large impacts over biodiversity and regional climate.

Cocoa is a plant with origins in northwestern South America with high relevance in the global economy. Evidence indicates that cocoa is sensitive to a dry climate, under which crop production is reduced. Projections for future climate change scenarios suggest a warmer and drier climate in the Amazon basin. In this paper, we quantify the potential effects in cocoa production due to its edaphoclimatic suitability changes to the Brazilian Amazon biome and account for regional differences in planning occupation territories. We modeled the suitability of cocoas geographical distribution using an ensemble of 10 correlative models that were run in the biomod2 library and projected to two future climate scenarios (RCPs 4.5 and 8.5) by 2050. Combining information on climate and soil suitability and installed infrastructure in the macro-regions of the Brazilian Amazon. We defined a zoning system to indicate how cocoa production may respond to climate change according to the current and future suitability model. Our results suggest that a reduction in precipitation and an increase in temperature may promote a reduction in the suitability of cocoa production in the Brazilian Amazon biome. In addition of the areas suitable for cocoa plantation, we found a 37.05% and 73.15% decrease in the areas suitable for intensification and expansion zones under RCP 4.5 and 8.5, respectively, compared with the current scenario. We conclude that there may be a need to expand land to cocoa production in the future, or else it will be necessary to plant a cocoa variety resistant to new climatic conditions. Besides, we recommend procedures to combat illegal deforestation to prevent the most critical climate change scenarios from occurring. © 2022 Igawa et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.

Aquaculture is currently one of the fastest growing food production systems globally, and shrimp is considered one of the most highly valued products. Our study area is the lower Jaguaribe River sub-basin (LJRSB), located in the northeastern part of Ceará in Brazil. The aquaculture activity in this area began in the early 1990s and is currently one of the largest shrimp producers in Brazil. This study generated a spatial-temporal analysis of vegetation index and land use and land cover (LULC) using remote sensing images from Landsat satellites processed using geographic information systems (GIS). The findings showed an increase in the water bodies class where shrimp farms are found. In addition, to help us discuss the results, data from the Global Surface Water Explorer was also used to understand this change throughout intra and interannual water variability. Besides shrimp farms intensification, agricultural areas in the LJRSB also increased, mainly in the irrigated perimeter lands (IPLs), causing a loss in the Caatinga native vegetation. In summary, over recent years, significant changes have been noticeable in the LJRSB coastal region, caused by an increase in shrimp farms mainly located on the Jaguaribe River margins, destroying the native riparian forest.

White light during mycelial growth influences high conidial stress tolerance of the insect-pathogenic fungus Metarhizium robertsii, but little is known if low- or high-white light irradiances induce different stress tolerances. The fungus was grown either in the dark using two culture media: on minimal medium (Czapek medium without sucrose = MM) or on potato dextrose agar (PDA) or PDA medium under five different continuous white light irradiances. The stress tolerances of conidia produced on all treatments were evaluated by conidial germination on PDA supplemented with KCl for osmotic stress or on PDA supplemented with menadione for oxidative stress. Conidia produced on MM in the dark were more tolerant to osmotic and oxidative stress than conidia produced on PDA in the dark or under the light. For osmotic stress, growth under the lower to higher irradiances produced conidia with similar tolerances but more tolerant than conidia produced in the dark. For oxidative stress, conidia produced under the white light irradiances were generally more tolerant to menadione than conidia produced in the dark. Moreover, conidia produced in the dark germinated at the same speed when incubated in the dark or under lower irradiance treatment. However, at higher irradiance, conidial germination was delayed compared to germination in the dark, which germinated faster. Therefore, growth under light from low to high irradiances induces similar conidial higher stress tolerances; however, higher white light irradiances cause a delay in germination speed.

Este trabalho tem como objetivo a continuidade ao projeto de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação em andamento desde agosto de 2020, visando 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. Com o intuito de se obter uma maior eficiência nas implementações, utilizou-se dados coletados por meio do Google Analytics, que desta forma possibilitou analisar e converter estas informações em melhorias para a plataforma e alcançar o aprimoramento ao acesso às publicações realizadas pelos pesquisadores da DIIAV assim como o público em geral. Nesta nova etapa do projeto, houve a necessidade de treinamentos 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, foi realizado algumas melhorias relacionadas a configuração e manutenção de plug-ins, como exemplo o Smart Slider, afim de aprimorar a visualização de slides dentro da página home do tema padrão da DIIAV. Já em relação a estruturação e endentação do código, foram efetuadas algumas modificações 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. Dentro deste contexto e, seguindo o cronograma do projeto, além de um maior aprofundamento nos estudos do Google Analytics, permitindo assim 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

No Brasil, o conhecimento e os desenvolvimentos científicos e tecnológicos produzidos em Universidades e Instituições de Pesquisa são fundamentais para a sociedade, que necessita da difusão do conhecimento científico para que se tenha consciência de sua importância e para que sejam incentivadas novas produções científicas e tecnológicas. Nesse contexto, em 2017, deu-se início ao Projeto Educação Extensão Educacional: Um Projeto de Difusão do Conhecimento Científico, a partir do Centro de Ciência do Sistema Terrestre, hoje chamado Divisão de Impactos, Adaptação e Vulnerabilidades (DIIAV), do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O Projeto surgiu com o objetivo de promover à sociedade brasileira através de seu sistema educacional palestras sobre temas ambientais inerentes aos trabalhos do INPE. Para dar prosseguimento ao trabalho desenvolvido pelo Projeto, esta Iniciação Científica teve como objetivo principal contribuir por meio da apresentação e desenvolvimento de palestras sobre temas científico ambientais, através de pesquisas acadêmicas em bancos de dados científicos sobre os temas a serem difundidos e também da preparação de palestras didáticas. Assim, entre 2020 e 2021 foram desenvolvidas duas palestras: Biorremediação de solos contaminados e Biorremediação de águas contaminadas, as quais têm contribuído para o avanço científico e tecnológico sustentável, uma vez que tratam do uso de microrganismos para a remediação de locais contaminados, a qual não gera novos prejuízos para o meio ambiente e para a saúde humana quando aplicada adequadamente. Ademais, foram apresentadas duas palestras na 17ª Semana Nacional de Ciência e Tecnologia, que ocorreu online em outubro de 2020. As palestras, A Incidência Parasitária Anual (IPA) de malária da Amazônia Legal Brasileira, de 2003 a 2017, com foco no Estado do Acre e Suscetibilidade e vulnerabilidade a escorregamentos de terra Estudo de caso: Bacia do Rio Bengalas, 2011, foram ministradas em formato de live no canal do YouTube do INPE, onde continuaram disponíveis para o público. Até julho de 2021, as palestras somavam 221 visualizações. Junto a todo o Projeto, desde seu início em 2017, foi promovido um total de 291 palestras didáticas e dois cursos relacionados a temas científico ambientais: Biomas do Brasil; Desastres Naturais e Escorregamentos de Terra; Desmatamento; Difusão do Conhecimento Científico; Eucalipto; Fitorremediação; Geografia da Malária no Brasil; Geotecnologias; Hidrologia e Mudanças do Uso e Cobertura da Terra; Meteorologia Básica; Mudanças Ambientais Globais; Oceanografia; Padrões de Urbanização e Gestão das Cidades; Pegada Ecológica; Qualidade do Ar; Queimadas; Recuperação de Nascentes; e Reflorestamento. Com essas ações, foram alcançadas 11.620 pessoas pelo Projeto em sua totalidade, incluindo Alunos (Discentes) e Professores (Docentes) dos ensinos de níveis fundamental, médio e superior, de escolas públicas e de Universidades.

O presente Projeto de Iniciação Científica, iniciado em agosto de 2019, tem como objetivo principal dar continuidade a identificação e análise de áreas suscetíveis e vulneráveis a deslizamentos de terra no município de Cunha, além do uso de projeções climáticas do modelo regional Eta-HadGEM-ES RCP 4.5. Com estas novas previsões de extremos climáticos, possíveis áreas vulneráveis a estes desastres no município entre os períodos de 2022 a 2040 poderão ser levantadas. Após a investigação de eventos de deslizamentos de terra no município, verificou-se o registro de sucessivos desastres naturais no período de janeiro de 2010 a setembro de 2011. Com base em dados georreferenciados de ravinas e cicatrizes de deslizamentos de terra, fornecidos pela CPRM, foram coletados apenas os pontos de cicatrizes, e levantados outros pontos, através do banco de imagens de satélites disponibilizados no Google Earth, estando todos os pontos dentro deste período de ocorrência. No total foram obtidos 319 pontos de cicatrizes. Deste montante, 160 foram utilizados para o cálculo da suscetibilidade a deslizamentos de terra. Assim, os mapas temáticos para as variáveis ambientais pedologia, litologia, uso e cobertura do solo, declividade, curvatura horizontal e curvatura vertical foram reajustados. O mapa de uso e cobertura do solo foi realizado através de uma classificação supervisionada, com uso de imagens do satélite LANDSAT-5, e utilizado o algoritmo de otimização Support Vector Machine, no ambiente do software R. Através dos 160 pontos de cicatrizes distribuídos no município, foram calculados os pesos para cada classe das variáveis ambientais, com valores variando entre 0,00 e 1,00. Em seguida, através do software ArcGIS® 10.8, e por intermédio da álgebra de mapas, aplicou-se uma modelagem matemática para obter a suscetibilidade. Como resultado, em uma área total de aproximadamente 1400,00 km² do município de Cunha, 1044,61 km² se encontraram na faixa de suscetibilidade média, representando em torno de 75% do município, enquanto 303,91 km² (21,74%), em classe de suscetibilidade alta. O valor máximo obtido de suscetibilidade foi de 0,69, enquanto o Índice Médio Geral de Suscetibilidade para as 160 cicatrizes foi de 0,57, sendo o maior valor obtido de 0,68. Tal valor está coerente conforme previsto na modelagem, onde para valores maiores ou iguais a 0,70 poderão ocorrer eventos de deslizamentos. Desta forma, é essencial a investigação de precipitação na área de estudo para o cálculo da vulnerabilidade, visto que o município possui forte tendência à ocorrência destes desastres.