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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.

Due to the limited coverage of field Aboveground Biomass (AGB), remote sensing becomes an alternative for monitoring carbon stocks at the landscape scale. However, the most commonly used sensors have limited spectral resolution. Hyperspectral imaging (HSI) provides high-resolution information, although its high data dimensionality becomes a challenge for modeling. In this context, selection of suitable variables is a critical step for estimating AGB from HSI data. Support Vector Regression coupled with the Recursive Feature Elimination approach (SVR-RFE) can produce parsimonious models from a reduced subset of features. We applied the SVR-RFE in a 5-fold cross-validation strategy with 5 repetitions to determine which hyperspectral variables were most effective to estimate AGB. We used field AGB from 147 inventory plots across the Brazilian Amazon and 64 plot-level HSI metrics, including 14 reflectance bands, 30 vegetation indices, continuum-removal absorption features at five wavelengths (495, 670, 980, 1200, and 2100 nm), and endmember fractions (green vegetation, shade, and non-photosynthetic vegetation/soil) from Spectral Mixture Analysis. The SVR-RFE explained 67% of the AGB variation, by selecting eight HSI variables. The three most effective variables came from the shortwave infrared region (width and depth of the 2100-nm absorption band and the NDNI index), related to canopy moisture and lignin-cellulose-nitrogen absorption bands. Four metrics were retrieved from the water absorption band centered at 980 nm (depth, asymmetry, and the indices PWI and LWVI1). The width of the band placed at 495 nm was also selected. SVR-RFE proved to be an efficient technique for estimating AGB from HSI data.

Light Detection And Ranging (LiDAR) is an active remote sensor that has been successfully applied for characterizing canopy structure, especially to estimate aboveground biomass (AGB). Parametric models, mainly the linear regression with stepwise feature selection (LMstep), are the most common approaches used for estimating AGB. However, non-parametric machine learning techniques, such as Support Vector Regression (SVR), Stochastic Gradient Boosting (SGB), and Random Forest (RF), can better address complex relationships between biomass and remote sensing variables. Therefore, it is desirable to assess the performance of different regression strategies. This study aims to compare eight regression techniques for LiDAR-based AGB estimation: LMstep, Linear Models with Regularization (LMR), Partial Least Squares (PLS), K-Nearest Neighbor (KNN), SVR, RF, SGB, and Cubist. For this purpose, 34 LiDAR metrics were regressed against AGB from 147 inventory plots across the Brazilian Amazon Biome. Models performance were evaluated by the average Root Mean Squared Error (RMSE) and R2 from a 5-fold cross-validation strategy with 10 repetitions. The Kruskal-Wallis test was used to evaluate statistical differences among models. Results showed that LMstep presented the highest RMSE (68.85 Mg.ha-1) and lowest R2 (0.66), while SVR had the lowest RMSE (65.23 Mg.ha-1) and highest R2 (0.69). However, the differences in performance of the models were not statistically significant. Thus, we confirmed the results of previous studies that showed that simple approaches, such as linear regression models, performed just as well as advanced machine learning methods for estimating AGB based on LiDAR data.

Building bridges between environmental and political agendas is essential nowadays in face of the increasing human pressure on natural environments, including wetlands. Wetlands provide critical ecosystem services for humanity and can generate a considerable direct or indirect income to the local communities. To meet many of the sustainable development goals, we need to move our trajectory from the current environmental destructive development to a wiser wetland use. The current article contain a proposed agenda for the Pantanal aiming the improvement of public policy for conservation in the Pantanal, one of the largest, most diverse, and continuous inland wetland in the world. We suggest and discuss a list of 11 essential interfaces between science, policy, and development in region linked to the proposed agenda. We believe that a functional science network can booster the collaborative capability to generate creative ideas and solutions to address the big challenges faced by the Pantanal wetland.

The impacts of anthropogenic degradation are becoming increasingly more evident in the Amazon and are jeopardizing its environmental systems and water resources, particularly in low monitored watersheds. Thus, the use of hydrological models is necessary to gain an understanding of these impacts on Amazonian river systems. The aim of this study was to analyze the simulation of some hydrological processes in the Itacaiunas River watershed and its relation with human-induced impacts in the Southeast region of the Para state using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. SWAT modeling requires several databases, such as relief, land use and land occupation, soil type, and climatic and hydrological variables. These data are input parameters for the SWAT model. The results showed that the hydrological variables in the Amazon tend to follow the seasonal precipitation cycle, with the highest values occurring between January and June and lowest between July and November. It was evident that base and lateral flows are responsible for maintaining perennial river flow during the dry season. Regarding anthropogenic actions in the watershed, precipitation, evapotranspiration, and sediment transportation are clearly affected by environmental degradation, as well as by the replacement of forest by grassland and mining activities. The results may assist in public policy including mitigation and adaptation of environmental systems in the region. In addition, they can improve the management of natural resources in the Itacaiunas River watershed.

How can you move a team of scholars of the most varied academic backgrounds out of their multidisciplinary comfort zone and towards genuine interdisciplinarity (integration and collaboration) in the climate change research field? This was the challenge that a project faced concerning the climate change perceptions of smallholder farmers from four Brazilian biomes (Amazonia, Cerrado, Pantanal, and Semiarid region), coordinated by the Brazilian Research Network on Climate Change (Rede CLIMA). Interdisciplinary clashes among scientists went well beyond semantics and reached the core of concepts such as perception, resilience, vulnerability, adaptive capacity and even climate change. Challenges included thinking collectively about a problem with so much ambiguous and contradictory knowledge, conflicting interests, and diverging epistemologies. This case study – which focused on the internal debate about climatic change apparent “misperceptions” by family farmers – confirmed that there is no blueprint for interdisciplinary climate change research projects, as well as the clear need for project-specific and context-sensitive research strategies. Critical factors going into successful interdisciplinary and transdisciplinary integration included early involvement of different groups (such as researchers, decision-makers, and local actors and stakeholders) as essential for finding common objectives and priorities. The experience of Rede CLIMA confirmed that the barriers to successful climate change adaptation (such as the mutual incomprehension or distrust between scientists themselves, and between scientist and end-users) could be overcome by creating collaborative enterprises. The co-creation of science, which included switching roles between knowledge producers and end-users, facilitated horizontal work and the identification of climate-related risks among family farmers.

As produções geradas por Instituições de Pesquisas e Universidades são de extrema importância para o Brasil, e a sua difusão à população é de grande valia, tendo em vista que a sociedade é quem legitima e apoia o desenvolvimento da ciência e tecnologia (SILVA et al., 2017). Neste contexto, em 2017 o Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE criou, através do seu Centro de Ciência do Sistema Terrestre (CCST/INPE), o Projeto Educação – Extensão Educacional: Um Projeto de Difusão do Conhecimento Científico, com o objetivo de difundir à sociedade brasileira e ao sistema educacional do país, os temas ambientais inerentes aos trabalhos realizados pelo Instituto. Este projeto de Iniciação Científica tem como principal objetivo auxiliar na implementação do Projeto, através de diversas ações, tais como: levantamento de trabalhos/temas a serem difundidos; desenvolvimento de palestras direcionada aos Alunos (Discentes) e Professores (Docentes) dos ensinos fundamental e médio; desenvolvimento e manutenção de banco de dados específico com consultas em MySQL, com registro de todos os participantes, palestrantes, temas científicos difundidos, escola, data, e demais dados; e desenvolvimento e aplicação de formulários eletrônicos para avaliar a qualidade dos trabalhos/temas científicos ambientais proferidos, bem como sobre a didática utilizada na realização de cada palestra. No primeiro semestre de 2018, 12 (doze) temas científicos foram palestrados em Cruzeiro- SP, atendendo cerca de 460 alunos (total de 72 palestras) da ETEC Prof. José Sant’Ana de Castro. Uma breve pesquisa eletrônica via Google Forms foi realizada, com uma amostra efetiva de 214 (46,1%) respondentes, obtendo-se os seguintes resultados: 98,6% dos participantes responderam que as palestras foram capazes de agregar valor aos seus conhecimentos; 88,8% opinaram que o nível de conhecimento dos palestrantes sobre os assuntos era excelente e 11,2% responderam que era bom; 97,7% alegaram serem capazes de repassar os conhecimentos adquiridos para seus familiares e amigos e 98,6% dos participantes responderam que os conhecimentos adquiridos no Projeto foram capazes de aumentar sua consciência ambiental. No segundo semestre de 2018, dando-se continuidade ao Projeto, foram realizadas 03 palestras na Escola Estadual Oswaldo Cruz em Cruzeiro-SP. De março a maio de 2019 foram realizadas também 09 palestras na Escola de Engenharia de Lorena – EEL/USP no município de Lorena-SP. Novas palestras com temas científicos ambientais, como Mudanças ambientais globais e Uso de geotecnologias em estudos ambientais estão em fase de desenvolvimento e serão ministradas futuramente, com a continuidade do projeto.

O Nitrogênio (N) é um nutriente essencial para todos os processos biológicos, mas processos antropogênicos de produção de energia e alimentos podem resultar em excesso de N reativo, que pode causar vários problemas ambientais. Este projeto de Iniciação Científica foi iniciado em agosto de 2018 com o objetivo de auxiliar no desenvolvimento da adaptação de metodologia para a construção de uma versão brasileira do modelo que calcula a Pegada Ecológica de Nitrogênio (N-Footprint), desenvolvido por Leach et al. (2012). O modelo realiza os cálculos a partir de um Fator de Nitrogênio Virtual que utiliza variáveis relacionadas ao consumo geral de alimentos e energia pela população. O trabalho desenvolvido neste plano colabora com o desenvolvimento do projeto internacional INMS (International Nitrogen Management System) gerido pela UNEP (programa ambiental das Organizações das Nações Unidas) que tem como finalidade melhorar o controle global do nitrogênio unindo a comunidade científica e a sociedade civil. Para que o cálculo da pegada ecológica seja representativo dos padrões de consumo dos brasileiros, foram realizados numerosos levantamentos de dados a partir de revisões bibliográficas a fim de encontrar valores para a emissão e consumo de nitrogênio para todas as cinco grandes regiões do país. Estes dados são necessários para realizar um balanço considerando ganhos e perdas em cada uma das etapas da produção agrícola e consumo, considerando abastecimento, resíduos gerados (sólidos e esgoto), energia e transporte dos alimentos. Para a etapa do Saneamento foram coletadas informações relacionadas ao volume de efluentes domésticos e esgoto tratado, e calculada a concentração de N retirada dos corpos hídricos através de tratamentos terciários. Para a etapa de consumo doméstico e produção de alimentos foi necessário o levantamento de dados separados em duas categorias: produtos vegetais (cereais, leguminosas, hortaliças, tuberosas, soja e frutas) e produtos animais (carne bovina, carne suína, carne de cabrito, carne de carneiro, vísceras, aves e pescados, além de ovos e laticínio). Para determinar os principais produtos a serem quantificados no setor produtivo, selecionamos os produtos mais consumidos em cada grande região do país. Os dados de produção foram segmentados em: quantidade de nitrogênio pré-existente no solo agrícola, quantidade aplicada no uso de fertilizantes, resíduos reciclados nas fases da produção de cada cultura e processamento do alimento, além da parcela de nitrogênio que tem como destino o lixo. Os dados levantados foram tabulados e estão sendo armazenados em um banco de dados que alimentará o modelo da pegada ecológica de nitrogênio para o Brasil.

Este projeto de iniciação científica é uma extensão do estudo realizado por Marengo e Alves (2005) sobre a variabilidade climática na bacia do Paraíba do Sul. O presente estudo vai além, realizando análises de extremos climáticos e projeções futuras de precipitação e temperatura, baseadas no Modelo Climático Regional RegCM4 forçado com modelos globais do CMIP5 e RCP8.5. As análises são feitas a partir dos dados fluviométricos e pluviométricos da Agência Nacional de Águas (ANA) no período de 1930 a 2017, cujo objetivo foi analisar a variabilidade climática em diferentes escalas temporais (mensal, sazonal e anual) da precipitação e sua relação com as cotas/vazões do rio Paraíba do Sul. Os resultados obtidos revelam o padrão de um ciclo anual bem definido: verão chuvoso e inverno seco, impactando diretamente nos picos de vazões. Por meio do teste não paramétrico de Mann-Kendall foi possível identificar que as estações apresentam tendências positivas e negativas de precipitação, porém, as negativas demonstram ser mais significativas, sendo elas nos postos de Carmo, Resende e Caçapava na escala anual; no verão, nos postos de Carmo, Barra do Piraí, Resende, Cachoeira Paulista, Guaratinguetá, Caçapava e Guararema; e no inverno, nos postos de Carmo, Guaratinguetá e Caçapava. No período de 1930 a 2017 foi identificada uma grande variabilidade mensal de eventos extremos, sendo um total de 180 eventos de precipitação acima e 135 abaixo de dois desvios padrão. Em relação as projeções futuras, para a escala anual, os resultados para a precipitação revelam redução da precipitação em até 10% dos totais anuais até 2100 em relação ao período base; no verão, projeta-se uma redução até meados de 2040, todavia para o final do século os modelos projetam aumento de até 20%, revelando dessa forma as incertezas nas projeções. Em relação as projeções de temperatura, os resultados indicam um aumento gradativo ao longo do século XXI com aumento de até 4°C no final do século. Os resultados têm potencial de auxiliar os gestores no planejamento dos recursos hídricos da bacia considerando as observações recentes e os diferentes cenários de mudanças climáticas.

O Nitrogênio (N) é um nutriente essencial para a vida na Terra, porém processos antropogênicos de produção de energia e alimentos podem resultar em excesso de N reativo que podem causar impactos negativos no ambiente, na saúde humana, e para a economia. Este projeto de Iniciação Científica iniciou em agosto de 2018 com o objetivo de auxiliar no desenvolvimento da adaptação de metodologia para a construção de uma versão brasileira do modelo que calcula a Pegada Ecológica de Nitrogênio (NFootprint), desenvolvido por Leach et al. (2012) e faz parte do projeto INMS ( Sistema de Manejo Internacional do Nitrogênio, em português). O INMS envolve vários países, e tem como objetivo envolver a comunidade cientifica e os diversos setores da sociedade para sintetizarem juntos evidências que gerem o desenvolvimento de políticas internacionais visando melhorar a gestão global do nitrogênio (N). Durante os meses de trabalho deste estágio de iniciação científica, foram feitos extensos levantamentos bibliográficos a fim de se obter dados para estimar a emissão do N reativo (Nr) relacionado ao consumo doméstico nos setores de transporte e energia por habitante (per capta), segundo às emissões nestes setores no Brasil. Foram consultados relatórios disponibilizados por diversos órgãos de pesquisa, a fim de se obter o conjunto de dados necessário. Contudo, vários dados utilizados no modelo desenvolvido por Leach et al. (2012) não se encontram disponíveis para o Brasil. Desta forma, mais levantamentos bibliográficos foram necessários para a obtenção de outros dados secundários que auxiliassem na estimativa, e adaptações na metodologia foram necessárias. Os dados foram então organizados em planilhas virtuais. Para o cálculo do fator médio de emissão de Nr no uso de energia doméstica pela população brasileira, seguiu-se a linha metodológica bottom-up do N-Footprint (Leach et al., 2012). Os resultados dos cálculos para números de moradores por domicílio, consumo médio por domicílio e fator de emissão foram cruzados obtendo-se um valor de aproximadamente 2,52 kg NOx/ano per capta. Posteriormente, calculou-se o mesmo fator em relação ao transporte da população, segregado por dois tipos de veículos utilizados (motocicletas e carros). Foram utilizados dados de quantidade de veículos por habitante, distância média percorrida por pessoa anualmente e fator de emissão do veículo segundo seu motor. Obteve-se os valores aproximados de 0,32 kg NOx/ano da população brasileira para usuários de automóvel e 0,81 kg NOx/ano da população brasileira para usuários de motocicleta. Estão em andamento as coletas de informações necessárias para a complementação do cálculo da pegada ecológica no setor de transporte, relativas a usuários de transporte aéreo, transporte coletivo e transporte hidroviário.

O crescimento populacional acelerado e as mudanças no estilo de vida são os principais fatores que contribuíram para o rápido crescimento da geração de resíduos sólidos urbanos (RSU). Aterros sanitários são uma opção segura para a destinação final desses RSU, por serem áreas especialmente preparadas com o objetivo de minimizar impactos ambientais, além de evitar danos à saúde pública. A identificação apropriada da localização dos aterros sanitários pode evitar efeitos indesejáveis a longo prazo. Porém, encontrar novas áreas para a implantação de aterros sanitários está se tornando cada vez mais difícil devido à crescente conscientização ambiental, legislações rigorosas e oposição política e social. Sabe-se que adotar fatores ambientais restritivos é importante para evitar a contaminação dos recursos naturais, assim como adotar fatores socioeconômicos é necessário para reduzir os custos financeiros e a oposição pública. Na primeira parte deste estudo, identificou-se a necessidade de se analisar os critérios restritivos que interferem na localização e construção de áreas para aterros sanitários no Brasil e no mundo. Para isso, foi realizada uma revisão bibliográfica sistemática dessas restrições e suas classificações dentro das vertentes ambiental, social e econômica. Posteriormente, na segunda parte deste estudo, foram elaborados cenários de restrições para os estados de São Paulo e Rio Grande do Sul, considerando as legislações dos Estados Unidos (US), Europa (EU), Brasil (BR) e World Bank (WB). Observou-se, dentre as quatro legislações analisadas para o estado de São Paulo, que as leis do WB, US, EU e BR estão ordenadas da maior para a de menor restrições, e se adotadas restringem aproximadamente 90%, 77%, 76% e 50% do território paulista. Se considerarmos a legislação brasileira, que é a menos restritiva em comparação com as outras restrições, os critérios adotados mais severos são a distância de aeroportos, distância de centros urbanos e a distância de recursos hídricos que se somados restringem mais da metade de todo o estado de São Paulo. Este tipo de análise espacial permitiu comparar quais legislações internacionais ou nacionais são mais ou menos rigorosas para a implantação de aterros sanitários, bem como qual a porcentagem do território de cada um dos estados analisados onde a construção dos aterros é proibida. Estas informações serão de extrema importância para a próxima etapa do trabalho, que será mapear as áreas restritivas para localizações de aterros sanitário em uma escala mais abrangente, tendo como área de estudo todo o território brasileiro