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The solar radiation is the primary energy resource for several human activities. Nowadays, the environmental issues and climate concerning are boosting the substitution of fossil fuel resources by renewable energy resources, including the adoption of solar energy for power generation. Although the solar power stands for 0.2% of the Brazilian electricity mix, the solar energy resource in the Northeastern Brazilian region (NEB) is higher than in countries where the solar energy market is already consolidated. Nowadays, it is crucial to deepen the comprehension of solar resource time and spatial variability in NEB to support and promote the solar energy market and save water to other purposes than power generation. The paper presents the data generated by Lima et al. (2019). The database, based on meteorological observations at 129 automated weather stations, provides reliable information on the spatial and seasonal variability of the incoming solar irradiation in NEB.

O Brasil, por ser um país localizado na região intertropical, possui grande disponibilidade de energia solar durante todo ano.A disponibilidade de dados sobre o recurso solar na superfície e as incertezas associadas são fatores essenciais para incentivar novos investimentos em sistemas de geração de energia solar. Dessa forma, o presente estudo, buscou identificar pontos fortes e fracos nas diversas bases de dados disponíveis para o território brasileiro. O estudo compara valores de irradiância Global, Direta e Difusa em Brasília(DF), Petrolina(BA) e São Martinho da Serra (RS) fornecidas em 3 bases de dados solares distintas.Aplicou-se metodologias estatísticas consolidadas na literatura para avaliar a confiabilidade das bases de dados comparando-as com dados observados em estações automáticas da rede SONDA.Os resultados mostraram diferenças significativas entre as bases de dados de irradiância nos locais de estudo.

A etapa de sintonização dos parâmetros de um determinado classificador pode ser crucial para obter bons resultados com o uso de imagens de Radares de Abertura Sintética. Esta etapa geralmente se dá pela avaliação dos resultados de classificação, o que pode ser custoso. Este trabalho avaliou o impacto de variar os parâmetros de 3 classificadores supervisionados para a classificação de uma imagem do sensor ALOS/PALSAR, considerando variação de amostras de treinamento e teste. Esses resultados foram comparados com os obtidos pelo classificador de Máxima Verossimilhança (ML), que não possui parâmetros a serem ajustados. Os resultados mostraram que para um mesmo classificador há diferenças estatisticamente significativas em utilizar diferentes parâmetros. O ML apresentou valores globais de exatidão estatisticamente inferiores que as melhores configurações de Máquina de Vetores Suporte, K-Vizinhos mais Próximos e J48. No entanto, a diferença entre os valores é pequena e não justifica o uso dos outros classificadores avaliados.

Spectral Indices (SI) are widely used for remote sensing application because they enhance targeted features in optical images through the algebraic combination of spectral bands. There is a large variety of SI, in which the performance varies depending on the user’s application. Considering the different emphases that spectral indices may offer, here we present a test-case based on the combination of 10 SI in a three channels remote sensing image (Red; Green; Blue – RGB) aiming to highlight burned areas from other targets such as vegetation and water. This process generated 120 possible combinations without repetition. With spatial resolution of 30m, the proposed method was able to achieve an accuracy between 0,21 and 0.86, according to Cohen’s Kappa coefficient. The two groups of indices MIRBI, NBR2, EVI, MNDWI and CSI; and BAI, NBR and NDVI were the most inaccurate and accurate indices, respectively, identified for the study site.

Forest fires are a key challenge for reducing the carbon emissions and ecosystem services preservation in the Brazilian Amazon. The analysis of the spatial location and land-use associated with each fire ignition is important to guide policies aiming the mitigation of forest fires. In this study, we assessed the spatial relationship between the ignition location and the land use and land cover (LULC) in the Brazilian Amazon during 2010. Our results show that the largest land use contribution of fires and forest fires in 2010 was Pasture. Moreover, in the shortest distances (<2km) the contribution of Deforestation, Secondary Vegetation and Agriculture is representative.

Forest fires are a key challenge for reducing the carbon emissions and ecosystem services preservation in the Brazilian Amazon. The analysis of the spatial location and land-use associated with each fire ignition is important to guide policies aiming the mitigation of forest fires. In this study, we assessed the spatial relationship between the ignition location and the land use and land cover (LULC) in the Brazilian Amazon during 2010. Our results show that the largest land use contribution of fires and forest fires in 2010 was Pasture. Moreover, in the shortest distances (<2km) the contribution of Deforestation, Secondary Vegetation and Agriculture is representative.

Os biomas Cerrado e Caatinga apresentam grande vulnerabilidade no que se diz respeito à conservação e à degradação. A degradação destes biomas tem sido cada vez mais presente, trazendo riscos e prováveis indícios de desertificação e até mesmo extinção de ecossistemas e da biodiversidade existente. Desta forma, o presente trabalho teve como finalidade identificar proxies de degradação destes biomas. Para tanto, foram selecionados pontos específicos dos dois biomas que apresentaram classes de vegetação natural e pastagem que permaneceram ao longo de 18 anos. Nestes pontos foram obtidas as respostas da vegetação em razão da precipitação e temperatura de superfície ao longo deste período. Foram observados dados orbitais (EVI, LST e TMPA) e de estações meteorológicas para então gerar gráficos de correlação e dispersão entre as variáveis em estudo. Verificou-se pontos com desiquilíbrio entre os índices vegetativos / precipitação, precipitação / temperatura e entre índices vegetativos / temperatura, indicando proxies de degradação.

A leptospirose é uma das doenças zoonóticas mais incidentes no Brasil com cerca de 13 mil casos notificados por ano. Muitos aspectos socioambientais podem ser correlacionados com os casos de leptospirose e apenas uma variável não é capaz de explicar a incidência desta patologia, portanto vários fatores devem ser levados em consideração. Esse estudo realizou uma análise espacial das variáveis socioambientais, utilizando sistemas de informações geográficas e análise multi-critério de decisão para analisar a suscetibilidade de leptospirose a nível municipal para o estado do Rio Grande do Sul, Brasil. Os resultados demonstraram que os municípios com maior suscetibilidade se encontram no litoral, nas regiões oeste e central do estado, além da região metropolitana da capital, Porto Alegre. Essa informação é importante para que tomadores de decisão da área da saúde incentivem campanhas preventivas e educacionais dando prioridade para estes municípios.

No Brasil as mudanças de uso da terra são grandes ameaças aos serviços ecossistêmicos, em especial relacionados à disponibilidade hídrica. No Cerrado Tocantinense a relevância da manutenção dos recursos hídricos e sua vegetação associada, são determinantes na resiliência dos sistemas socioambientais às mudanças climáticas. Este trabalho tem como objetivo identificar áreas potenciais para pagamento por serviços ambientais, no contexto das políticas nacionais de REDD+, em dois níveis de análise. No nível local combinamos dados declaratórios do SICAR de limites de propriedades com dado de uso/cobertura da terra (Mapbiomas). No nível regional combinamos dados espaciais de estoque de carbono oficias do Brasil com limites de Ottobacias nível 3. A combinação de resultados de ambos os níveis de análise fornece a qualificação e quantificação de áreas potenciais, permitindo evidenciar áreas já consideradas relevantes, bem como revelar áreas chaves de conservação da vegetação nativa.

O uso de dados de sensoriamento remoto permite fazer análises de mudanças em grandes áreas, a um custo menor do que o uso extensivo de trabalho de campo. Dentre os métodos usados para esse fim, destaca-se a análise das diferenças que ocorrem entre classificações baseadas em regiões (RBC) entre datas de interesse. O objetivo desse trabalho é verificar se o uso da informação de textura, dentro das regiões detectadas, melhora a acurácia das classificações, e, por conseguinte, a detecção de mudanças da superfície terrestre. A área de teste é localizada nas cercanias da Floresta Nacional do Tapajós, no estado do Pará. Com o uso de uma metodologia abrangente e otimizante foi possível concluir que o uso de dados de textura tradicionais não melhorou o resultado final e que a pesquisa em detecção computacional de mudanças deve ser ampliada para obter mais resultados satisfatórios.

The regrowth of vegetation in previously deforested areas in the Brazilian Amazon plays an important role in the global carbon cycle, functioning as a dynamic carbon sink. Here, we used multi-temporal post-deforestation land cover trajectories and RADAR-derived above ground biomass (AGB) maps to quantify the patterns of biomass accumulation at different stages of vegetation regeneration in the Brazilian Amazon for the years 2008 and 2010. Our results showed that the combination of trajectories based on TerraClass product with AGB maps was consistent for tracking AGB changes across the Brazilian Amazon, showing the potential biomass increase across the regeneration process. Although the dynamics of the regeneration process can be interpreted in relation to Shrubby pasture, Regeneration with pasture and Secondary vegetation classes, the amount of accumulated biomass by them will depend on the previous class and the regeneration time.

Here we investigate the ocean-atmosphere coupling and the contribution of the Sea Surface Temperature (SST) variations in: 1) Brazil-Malvinas Confluence (BMC) region, 2) Southwest Atlantic Ocean and 3) Southern Brazil. Numerical simulations of the ECHAM5/MPI-OM coupled ocean-atmosphere model were used to analyze the changes in the seasonal trajectory of the extratropical cyclones, in terms of intensification of physical mechanisms and implications for future scenarios. The numerical experiment for the future scenario considered an atmospheric CO2 concentration of approximately 770 ppm, which represents an increment of more than 350 ppm over the current values recorded by the Mauna Loa reference station. For this scenario, the results indicated a Storm Tracks (ST) displacement of 5˚ latitude toward south and changes of the meridional transport of sensible heat, close to 50˚S. The increase in SST induces ST intensification and consequently an increase in the occurrence of extratropical cyclones. Overall, in the BMC region, we found a change in the pattern of cyclogenetic activity occurrence, with less frequent, but more intense events. On the Southern Brazilian region, the results of this study indicate increases in rainfall during summer months, whereas, a decrease in frequency and an increase in intensity were found for wintertime. We suggest that these changes could impact the climate dynamic of the Brazilian South coast, with a magnitude yet unknown.