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A climatologia das cintilações ionosféricas e a deriva zonal das irregularidades que causam as cintilações/flutuações na amplitude dos sinais do GPS foram estudadas a partir dos dados coletados por receptores instalados numa estação localizada sob a região da anomalia na ionização equatorial (AIE). A análise estatística de longo prazo foi realizada sob aproximadamente 17 anos (setembro/1997 novembro/2014) de dados de cintilação em amplitude coletados nas estações de Cachoeira Paulista (CP) e São José dos Campos (SJC). Os dados foram agrupados para os dias geomagneticamente calmos e os dias geomagneticamente perturbados, e a distribuição sazonal, horária, com o ciclo de atividade solar e a variação secular na latitude magnética foram investigadas em detalhes. A dinâmica das irregularidades que causam as cintilações foi analisada sobre CP a partir da estimativa das suas velocidades de deriva zonal em diferentes períodos sazonais ao longo dos anos de 1999- 2007. A correlação entre a variação da magnitude das velocidades de deriva com o fluxo solar no EUV e o índice F10.7 também foram estudados. Em termos de modelagem foi empregado o modelo de desvanecimento alpha-mu para caracterizar-se estatisticamente as cintilações em amplitude. Independentemente do nível de atividade do ciclo solar, os resultados do modelo mostraram uma excelente concordância com a distribuição obtida a partir dos dados experimentais para valores de índice de cintilação S4 < 0,8.

Os módulos fotovoltaicos são avaliados de acordo com as condições padrões de teste (cuja irradiância deve ser de 1000 W/m2 , a temperatura do módulo de 25°C e o espectro da radiação deve ser o descrito pelas normas IEC, ASTM ou ABNT). Porém tais condições raramente ocorrem em campo ao mesmo tempo, de modo que os parâmetros de engenharia obtidos em laboratório dificilmente acontecerão durante o funcionamento dos módulos fotovoltaicos. Levando em consideração que os efeitos causados pelas variações espectrais ainda não são muito bem compreendidas e com o intuito de compreender melhor a influência que tais variações ocasionadas pelos diferentes tipos de cobertura de céu podem causar nos módulos fotovoltaicos de silício amorfo (a-Si) e monocristalino (m-Si), foi realizado um estudo em campo descrito neste trabalho. Para tanto, dois sistemas de coletas de dados foram instalados no campus do INPE em Cachoeira Paulista SP: um para coleta dos espectros da radiação solar e outro para monitoramento dos módulos fotovoltaicos. Dos dados gerados por estes sistemas, somente os coletados às 12:00 horas entre os meses de agosto de 2015 e janeiro de 2016 foram utilizados neste trabalho, tendo sido eles classificados em dados de céu limpo, parcialmente nublado ou nublado de acordo com o índice de limpidez calculado com dados fornecidos pela rede SONDA. De acordo com os resultados das análises dos dados, dias nublados apresentam espectros com maiores valores de energia média dos fótons e melhor aproveitamento pelos módulos de a-Si e m-Si quando comparados com o espectros descritos nas normas. Também foi possível observar que o módulo de m-Si sofreu menor influência das variações espectrais do que o módulo de a-Si devido ao efeito chamado de efeito de compensação.

Food not only provides dietary energy; it is also the source of many different nutrients that play important roles in human growth and development, as well as disease prevention and longevity.The Sustainable Development Goal to End hunger, achieve food security and improved nutrition and promote sustainable agriculture (SDG2) recognizes the inter linkages among supporting sustainable agriculture, empowering small farmers, promoting gender equality, ending rural poverty, ensuring healthy lifestyles, tackling climate change, and other issues addressed within the set of 17 Sustainable Development Goals in the Post-2015 Development Agenda. Some methodologies are being developed to help governments on planning and actions to achieve this objective. One of them is the Global Food Security Index (GFSI) developed by the Intelligence Unit from The Economist. The GFSI is an index which considers the core issues of affordability, availability, and quality across a set of 113 countries. The index is a dynamic quantitative and qualitative benchmarking model, constructed from 28 unique indicators, that measures these drivers of food security across both developing and developed countries. This index examines food security comprehensively across three internationally established dimensions, looking beyond hunger to the underlying factors affecting food insecurity. In 2017, index includes an adjustment factor on natural resources and resilience, assessesing a country’s exposure to the impacts of a changing climate; its susceptibility to natural resource risks; and how the country is adapting to these risks. Our main goal was to compare the methodology used in the development of the Global Food Security Index with the methodology of the Baromether of Sustainability. The Barometer of Sustainability is a methodological tool to measure development and wellbeing of a society. Human and ecosystem indicators are aggregated in thematic and dimensional indices. Subsequently performance scales are generated for each indicator, allowing the identification of vulnerabilities.Using the same indicators used in the GFSI, adjusted into a performance scale based on specialized scientific literature and data in Brazil we then compare our results with the GFSI. The differences found between the indices created by the two methodologies addressed in this study indicate that the inclusion of more in-depth knowledge of the local dynamics can generate significative differences between indexes. This might impact differently the formulation of public policies geared to the adaptation of each country to the changes in progress. In this sense, a more inclusive discussion with actors and stakeholders is necessary so that locally adapted performance scales be created for the formulation of indices more faithful to a possible adaptation of food systems in each country or region.

Despite the production of enough food to feed all the people in the planet, every day 815 million people go hungry accordingly to The U.N. Food and Agriculture Organizations (FAO) 2017 report on the State of Food Security and Nutrition (SOFI). Feed the world with nutritious food with the lower impact on environments and ecosystems functions is the most important challenge of nowadays and linked with almost all the the 2030 Agenda for Sustainable Development. The World Health Organization recommends a daily consumption of 400 g of fruits and vegetables, an amount consumed in 2009 by only 18.9% of the Brazilian population. In 2014 Brazil´s Government launched a new Dietary Guidelines for the Brazilian Population which encourage the consumption of raw vegetable, however little is known and mapped about fresh vegetable accessibility regarding the regional links between demand and production. Key issues in this sector must be tackled by government and civil society, not only to foster consumers appetite for healthier food, but more importantly, to diminish the gaps between local demand and production, fostering adaptations towards a sustainable food system. In this sense, this study aimed to developed vegetable demand scenarios in Brazil for 2008 and 2030, based on demand density maps built at the district level (> 300,000 units) using production census surveys, household acquisition data, and population growth estimates. We calculate and spatialize the demand for vegetables in each census tract creating detailed scenarios that could allow further investigation on the connections between demand, regional/local production, and their drivers. These maps are useful in the space-time understanding of the demand for food distribution from horticulture, and relevant both when considering the continental dimensions of Brazil and its immense spatial heterogeneity in relation to human and environmental dimensions, and the consequent need for public policies adapted to the different regions respecting their potential, customs and different vulnerabilities. The results revealed an imbalance in vegetable consumption between the southern and central northern regions of Brazil that follows food insecurity regional indicators. Even in more urbanized regions and metropolitan areas, where the best balance between vegetable production and acquisition is found, simulated demand is far from WHO recommendations. The National Plan for Food and Nutrition Security aimed to promote food and nutritional security with integrated actions to strengthen food production, including stimuli for small crop farming, alternative food supply channels, and the promotion of healthy/adequate food consumption. Nevertheless, food and nutritional security depends on a variety of public and private institutions, largely profit-prioritizing transnational corporations such as retail food chains and agrochemical industries, which promotes unequal access to fresh food. The failure to meet the National Plan reflects an institutional inability to apply efficient governance to the economic, ecological, and social dimensions of the problem at different spatial scales. The search for alternatives that consider all these dimensions across spatial scales has motivated this work, as understanding national demands for more nutritious and culturally accepted food is a first step to adapt food systems in the face of socioenvironmental changes. This work was the foundation to the Delivering Food Security on Limited Land (DEVIL) project in Brazil supported by Belmont Forum consortium.

O presente trabalho, iniciado em Agosto de 2017, têm como caráter analisar e mapear efeitos sistêmicos relacionados a processos de degradação em áreas de pastagem e vegetação natural nos biomas Cerrado e Caatinga. Para tanto têm sido produzido gráficos e correlações entre três variáveis (vegetação, precipitação e temperatura de superfície) de forma a analisar o comportamento da sazonalidade e resposta entre cada uma destas, assim obtendo um produto de investigação que possa ser associado a degradação vegetacional. A degradação de um ecossistema pode ser entendida como um processo abrupto de alteração de seu estágio de equilíbrio e resiliência originais, cujo novo estágio está associado a uma alta entropia. A emergência de sistemas biestáveis, com inerente histerese, tem sido entendida como possível estágio de desertificação (DODORICO et al., 2013). A análise de correlações das variações de vegetação, precipitação e temperatura de superfície (sazonalidades), a partir de dados de sensoriamento remoto, pode inferir estágios de degradação, servindo de arcabouço para estudos mais aprofundados e in situ. Os produtos que foram utilizados para esta análise são imageamento orbital e de observação in situ. Os produtos orbitais compreenderam os dados Modis -Espectrorradiômetro de Imagem de Resolução Moderada (MOD11 LST_Day Temperatura da Superfície Terrestre) com resolução espacial de 250 m e composição de 8 dias, (MOD 13- EVI Índice de Vegetação Melhorado) com resolução espacial de 250 metros e composição de 16 dias, e dados de precipitação (TMPA -Missões de Medição de Precipitação) com resolução espacial de 25 quilômetros e composição diária. O produto de observação in situ correspondeu ás estações meteorológicas do banco de dados do INMET Instituto Nacional de Meteorologia em que foram extraídos dados de precipitação diária. Para tal análise foram escolhidos pontos próximos a tais estações meteorológicas com permanência de pastagem e vegetação natural do ano 2000 a 2017 a partir do produto de mapeamento Mapbiomas (pontos de interesse). Também foram considerados os limites dos biomas do Cerrado e Caatinga, além de quatro tiles dos dados MODIS, ao todo foram 33 pontos de interesse correspondentes a pastagem e 9 de vegetação natural. A partir desses pontos foram extraídos dados de EVI, LST e Precipitação, pelos quais forma possível realizar análises de correlação, razão entre EVI e TMPA, EVI e LST, e EVI e TMPA e LST, com isso foram obtidos gráficos correspondentes as tais razões deslumbrando a resposta da vegetação em estágios pertencentes a altas e baixas temperaturas e de altos, baixos e moderados volumes de precipitações.

The amount of aboveground biomass (AGB) held in vital components of vegetation play a significant role in the carbon cycle of tropical forests. Reducing uncertainty of terrestrial carbon cycle depend strongly on the accurate estimate of AGB. Lidar remote sensing provides the most precise methodology to quantify AGB at large scales, but the effects of the spatial resolution of airborne lidar data on AGB estimation is unknown. Here we examine the impact of the minimum spatial resolution threshold of lidar data to reduce the uncertainty of AGB estimations in tropical forest. For that we used a sizeable airborne lidar data from Tapajos National Forest (TNF) and ten permanent field plots. We compared two approaches: (1) we used general lidar allometric equation of AGB estimation developed for the Amazon, testing the best spatial resolution of lidar measurements at 25, 50 and 100 meters and compared with our ground data of forest inventory from TNF; (2) we developed and tested a new local lidar allometric equation to quantify AGB in TNF. Although the use of lidar cloud cover at 50 m provides unbiased estimates of AGB, our results demonstrated that local forest structure plays a significant role in this general allometric equations. Our results underscored three conclusions. First, the effects of the spatial resolution of airborne lidar data on AGB estimation were significant. We found that a minimum size-area of 50 meters of lidar is necessary to produce an unbiased estimate of AGB in a local tropical forest of Central Amazon. Second, our adjusted allometric equation for TNF, which was based in mean canopy height model, reduced the uncertainty of AGB from RMSE%: 36.8% to RMSE%: 26.2% (local model). Finally, this study highlights the need of lidar allometric equations based on local forest structure to reduce the uncertainty of AGB estimations.