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Resumo Nos últimos anos tem-se verificado um contínuo avanço da fronteira agrícola da palma de óleo na região amazônica, o que provoca alterações na cobertura do solo nessa região. Diante da necessidade de se compreender a influência deste cultivo no albedo de superfície, o presente estudo visa comparar as flutuações do albedo de superfície em área de cultura de palma de óleo com os de pastagem, floresta e de vegetação secundária. Para fazer esta comparação foi utilizado dados orbitais, com base no produto MCD43A3 do satélite Terra/MODIS para os anos de 2015 e 2016. As amostras selecionadas para área de estudo mostrou que a palma de óleo obteve pouca variação, estimando valores médios α = 0.14, sendo estatisticamente distinto dos outros usos e coberturas, com o albedo: Pastagem > Palma de óleo > Vegetação Secundária > Floresta. Demonstrando que possíveis conversões de uma cobertura para outra podem influenciar no balanço de radiação na superfície, ou seja, caso o cultivo da palma de óleo continue avançando sobre as áreas de pastagem, isto diminuiria o albedo de superfície e consequentemente teria mudanças no microclima, todavia, se a expansão ocorrer sobre áreas de Vegetação Secundária ou Floresta ocorrerá uma inversão, e poderá contribuir para alterações climáticas.

Abstract In recent years there has been a continuous advance of the agricultural frontier of oil palm in the Amazon region, which causes changes in soil cover in this region. Given the need to understand the influence of this crop on surface albedo, the present study aims to compare the fluctuations of surface albedo in oil palm culture area with those of pasture, forest and secondary vegetation. To make this comparison, orbital data based on Terra / MODIS satellite product MCD43A3 for the years 2015 and 2016 were used. The samples selected for the study area showed that the oil palm showed little variation, estimating values medium α = 0.14, being statistically distinct from other uses and coverings, with the albedo: Pasture > Palm Oil > Secondary Vegetation > Forest. Demonstrating that possible conversions from one cover to another can influence the surface radiation balance, ie if oil palm cultivation continues to advance over pasture areas, this would decrease surface albedo and consequently have microclimate changes, however. If expansion occurs over areas of Secondary Vegetation or Forest an inversion will occur and may contribute to climate change.
Resumo O objetivo deste trabalho é avaliar as previsões climáticas regionais de precipitação sobre o Brasil durante a estação do inverno de 2018 através do modelo RegCM4.7 com diferentes inicializações, tanto espacial como em 5 áreas específicas. Para realizar alertas de possíveis anomalias abaixo/acima da normal climatológica, é necessário verificar a habilidade destes modelos em prever de forma antecipada a precipitação. O modelo RegCM4.7 foi conduzido com dados do modelo Global Climate Forecast System Version 2. As destrezas das previsões foram avaliadas de forma qualitativa e quantitativa, comparando resultados com os dados do Climate Prediction Center (CPC). Os resultados mostraram que o RegCM4.7 conseguiu prever de forma coerente a precipitação com alguns meses de antecedência para o trimestre junho, julho e agosto (JJA), com menores erros sobre as regiões Nordeste e Sudeste do Brasil, onde maiores erros foram identificados sobre os subdomínios AMZ e SUL. Observou-se que as correlações das previsões foram inferiores a 0,8 durante todos os experimentos e subdomínios, exceto para região do Nordeste que apresentou os maiores valores de correlação. De maneira geral, destaca-se que o modelo foi hábil em prever a distribuição espacial de precipitação com antecedência sobre todo domínio, porém com tendência de subestimar o observado.

Abstract The main objective of this study was to evaluate the regional climate forecasts of precipitation over Brazil during the winter season of 2018 through the RegCM4.7 model. It was used with different initializations, both spatial and in five specific areas. To emit alerts of possible below/above climate normal anomalies is necessary the verification these model abilities in predicting precipitation. The RegCM4.7 model was used with Global Climate Forecast System Version 2 global model data. The forecast quality was evaluated qualitatively and quantitatively, comparing its results with Climate Prediction Center (CPC) analysis data. The RegCM4.7 model was able to predict precipitation consistently a few months in advance for the june, july and august quarter (JJA), with minor mistakes over the northeastern and southeastern Brazil. However, the biggest errors were identified over the northern and southern regions. Prediction correlations were less than 0.8 during every experiments and subdomains, except for the Northeast region that presented the highest correlation values. In general, it stands out that RegCM4.7 was able to predict the spatial distribution of precipitation in advance over every domain, but with a tendency to underestimate what was observed.
Resumo Este estudo tem como principal objetivo avaliar a influência dos Distúrbios Tropicais (DT) do Hemisfério Norte (HN), associados com Ciclones Tropicais (CT), nos fenômenos de atmosfera estável no Nordeste do Brasil (NEB), de 2013 a 2015, a fim de melhorar o método de previsão do tempo nessa área. Informações sobre CT encontram-se no National Hurricane Center. Os fenômenos adversos no NEB foram investigados usando dados METAR e mapas SYNOP. A análise dos sistemas sinóticos baseou-se nas imagens dos satélites no canal infravemelho e nos mapas de diferentes variáveis. Os dados de reanálise foram do European Center for Medium-Range Weather Forecasts. Foram observados 9 DT durante a passagem dos CT. No mesmo período, nevoeiros e nevoas úmidas com precipitação foram registrados no NEB. Estes fenômenos foram associados aos cavados nos alísios resultado da passagem dos DT. Sobre NEB em altos níveis foi observada convergência entre as correntes do DT no HN e do cavado do ciclone extratropical no HS. Esse processo criou movimentos descendentes sobre NEB, os quais contribuíram no acúmulo de umidade em baixos níveis e formação dos fenômenos adversos. Os resultados confirmam o efeito dos DT no tempo do NEB e sua importância na previsão do tempo nesta região.

Abstract The main aim of this study is to analyze an impact of Tropical Disturbs (TD) in the Northern Hemisphere (NH), associated with Tropical Cyclones (TC), on adverse phenomena in Northeast Brazil (NEB) in 2013 - 2015, in order to improve the weather forecasting method in this area. Information about TC was obtained from the National Hurricane Center. Adverse phenomena were studied using METAR and SYNOP data. The synoptic analysis was based on the satellite images and maps of different variables. Reanalysis data from the European Center for Medium-Range Weather Forecasts were used. Nine TD were observed during the passage of TC. In the same period, fogs and mist with drizzle were recorded in the NEB. These phenomena were associated with the trough in the NEB created under the influence of TD in HN. The current from TD in NH converges with current from extratropical cyclone trough of the Southern Hemisphere at the high levels over the NEB. This convergence created sinking, contributed to the accumulation of moisture at the low levels and the formation of adverse phenomena. The results confirm the effect of TD in NH on the weather at the NEB and important for weather forecast in this region.
Resumo A avaliação da vulnerabilidade da população é uma análise dos impactos esperados, modelagem de risco, exposição, sensibilidade e falta de capacidade de adaptação de uma região ou de um setor específico aos efeitos de eventos climáticos extremos. A vulnerabilidade engloba uma variedade de conceitos incluindo sensibilidade ou suscetibilidade a danos e falta de capacidade para lidar e adaptar. Uma forma de analisar estes aspectos tão diferenciados é através de um processo estocástico, como a probabilidade condicional. Neste artigo, apresenta-se um modelo conceitual para avaliar a vulnerabilidade da população ao clima, levando em conta uma das regiões susceptíveis brasileiras, a Nordeste. Os resultados mostram que o indicador proposto IVPopS apresenta a região central semiárida mais vulnerável, além de uma avaliação detalhada em cada componente do indicador. áreas produtivas como Petrolina-PE estão com índices elevados de risco (0,604), exposição (0.863), sensibilidade (0,910), enquanto a incapacidade de adaptação está com índices baixos (0,002).

Abstract The population's vulnerability assessment is an analysis of the expected impacts, risk modeling, exposure, sensitivity and lack of adaptability of a specific region or sector to the effects of extreme weather events. The vulnerability encompasses a variety of concepts including sensitivity or susceptibility to harm and a lack of ability to cope and adapt. One way to analyze these very different aspects is through a stochastic process, such as conditional probability. In this article, a conceptual model is presented to assess the population's vulnerability to the climate, taking into account one of the susceptible regions of Brazil, the Northeast. The results show that the proposed indicator IVPopS presents the most vulnerable central semi-arid region, in addition to a detailed assessment in each component of the indicator. Production areas such as Petrolina-PE have high levels of risk (0,604), exposure (0,863), sensitivity (0,910), while the inability to adapt is low (0.002).
Resumo As evidências de que ocorrerão mudanças climáticas globais em função do aumento da concentração de gases de efeito estufa têm se apresentado cada vez mais consistentemente e aceitas pela comunidade científica internacional. O objetivo deste trabalho foi avaliar estimativas de alterações climáticas na microrregião de Guarapuava no estado do Paraná, analisando os impactos sobre a cultura do trigo, utilizando modelagem para cenários futuros e comparando com um cenário base do passado. Foram ajustados modelos de adequação matemática utilizando Análise de Múltiplos Critérios (MCA) e Processo de Hierarquia Analítica (AHP), com a finalidade de avaliar os possíveis impactos das mudanças climáticas na cultura de trigo, utilizando os cenários climáticos RCP4.5 e RCP8.5 (IPCC) para o cálculo do índice de aptidão agrícola da cultura na microrregião de Guarapuava-PR. Os resultados indicam que o fator de maior impacto para a redução do índice de aptidão agrícola do trigo nos próximos 30 anos, é a projeção de aumento da temperatura média mensal em aproximadamente 1,5 a 2 °C durante o ciclo de desenvolvimento da cultura no campo.

Abstract Evidence that global climate change will occur as a result of increased concentrations of greenhouse gases has been increasingly consistent and accepted by the international scientific community. This study aimed to evaluate climate change estimates in the Guarapuava microregion in the state of Paraná, analyzing the impacts on the wheat crop, using modeling for future scenarios and comparing with a base scenario of the past. Mathematical adequacy models were adjusted using Multiple Criteria Analysis (MCA) and Analytical Hierarchy Process (AHP), with the purpose of evaluating the possible impacts of climate changes on wheat crop, using the climatic scenarios RCP4.5 and RCP8.5 (IPCC) for the calculation of the Land suitability potential in the Guarapuava-PR microregion. The results indicate that the factor of greatest impact for the reduction of the agricultural aptitude index of the wheat in the next 30 years is the projection of increase of the average monthly temperature by approximately 1.5 to 2 °C during the development cycle of the crop in the field.
Resumo O objetivo geral desse estudo foi analisar as características físicas dos Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM) na região Nordeste do Brasil entre os anos de 2008 e 2017. Para criar uma previsão do tempo a curto prazo, é necessário entender e detalhar esses sistemas, pois os CCM costumam causar fenômenos adversos, levando a perdas socioeconômicas para toda a sociedade. A identificação e escolha dos casos, assim como todos os cálculos de suas características físicas, foram realizadas com o auxílio de um algoritmo de análise e detecção automática de CCM, tomando como base as normas propostas por Maddox. Imagens do satélite METEOSAT no canal infravermelho realçado foram utilizadas como fonte de processamento do algoritmo. Foram identificados 65 sistemas, que ocorreram especialmente nas estações de outono e verão. Os CCM começaram a se desenvolver entre o final da noite e início da madrugada (entre 00 e 03 UTC). Houve um intervalo de aproximadamente quatro horas entre a gênese e o desenvolvimento máximo, quando atingem sua área de extensão máxima. A área de cobertura média destes CCM foi de aproximadamente 120.000 km2, havendo registro de um caso com área total em torno de 427.926 km2.

Abstract The main purpose of this study was to analyze the Mesoscale Convective Complexes (MCC) physical characteristics over the Northeastern Brazil between 2008 to 2017. To create a short-term weather forecast, understanding and detailing of these systems is necessary. This is of great importance for the population, since MCC often cause adverse phenomena leading to socio-economic losses for the whole society. The MCC identification and all calculations of their physical characteristics were performed with the aid of an MCC automatic analysis and detection algorithm, based on the standards proposed by Maddox. METEOSAT satellites Infrared enhanced images were used for the processing algorithm. Sixty-five MCCs occurred mainly in the autumn and summer seasons were identified. MCC development started between late evening and early morning (between 00-03 UTC). An interval of approximately four hours was observed between genesis and maximum development, when MCC reach maximum extension area. The average coverage area of these MCCs was 120,000 km2, the largest of the reported cases had a total area of about 427,926 km2.
Resumo Nesse estudo avaliou-se o desempenho do Brazilian Global Atmospheric Model (BAM) na representação dos componentes do balanço de água na bacia Amazônica para o clima presente (1979-2015). Os resultados mostram que o modelo BAM reproduz a variação espaço-temporal dos componentes do balanço de água na bacia Amazônica, apesar da deficiência em posicionar corretamente os máximos de precipitação e convergência de umidade sobre a região. O BAM subestimou a precipitação (8,8%) e o escoamento superficial (36,8%), e superestimou a evapotranspiração (5,3%). O comportamento de sumidouro de umidade foi bem representado pelo BAM, pois a precipitação é sempre maior que a evapotranspiração (P > E) na bacia Amazônica. O não fechamento do balanço de água (52,6%) na bacia mostra a limitação das parametrizações físicas do BAM na representação da convecção (precipitação) e convergência de umidade, comprovando a necessidade de melhores ajustes e calibração. De maneira geral, apesar de subestimar a precipitação, o BAM simulou adequadamente a precipitação anual e sazonal. A evapotranspiração foi superestimada, principalmente na estação chuvosa, porém foi subestimada na estação seca. Os resultados mostraram que o BAM necessita de ajustes e calibração na representação de processos de superfície, uma vez que, apresentou dificuldade na simulação da variação sazonal da evapotranspiração. Os erros sistemáticos encontrados nos componentes do balanço de água são de grande importância para determinação do grau de confiança para simulações do clima presente e projeções futuras.

Abstract This study evaluated the performance of the Brazilian Global Atmospheric Model (BAM) in the representation of water balance components in the Amazon basin for the present climate (1979-2015). The BAM model reproduces the space-temporal variation of the water balance components in the Amazon basin, despite the deficiency in correctly positioning the maximum precipitation and moisture convergence over the region. BAM underestimated precipitation (8,8%) and runoff (36,8%), and overestimated evapotranspiration (5,3%). Moisture sink behavior was well represented by BAM, since precipitation is always greater than evapotranspiration (P > E) in the Amazon basin. The non-closure of the water budget (52,6%) in the basin shows the limitation of BAM physical parameters in the representation of convection (precipitation) and moisture convergence, proving the need for better adjustments. Overall, despite underestimating rainfall, BAM adequately simulated annual and seasonal rainfall. The evapotranspiration was overestimated, especially in the rainy season, but was underestimated in the dry season. The results showed that BAM needs adjustments and calibration in the representation of surface processes, since it presented difficulty in simulating the seasonal variation of evapotranspiration. Systematic errors found in water balance components are of great importance in determining the degree of confidence for present climate simulations and future projections.
Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação de uso do solo da Bacia Hidrográfica do Rio Japaratuba - SE, a partir de uma imagem de sensoriamento remoto. Uma classificação pelo método Máxima Verossimilhança foi realizada para ser comparada com as classificações geradas por RNA, uma vez que o primeiro método já é consolidado na literatura. Para avaliar a eficiência das classificações foram analisados o índice Kappa, Exatidão Global e Raiz do Erro Médio Quadrático (REMQ). A classificação por Máxima Verossimilhança obteve índice Kappa de 0,95 e Exatidão Global de 96,43%. A RNA cuja arquitetura se mostrou mais eficiente obteve índice Kappa de 0,93, Exatidão Global de 94,14% e REMQ oscilando entre 0,35 e 0,45 durante suas 10000 iterações, sendo o valor estipulado como ótimo igual a 0,10. As RNA se mostraram eficientes na classificação de uso de solo a partir de imagens de sensoriamento remoto, tendo em vista que os resultados dos parâmetros de acurácia apresentaram valores que indicam uma concordância quase perfeita na classificação realizada por seis das oito arquiteturas de RNA testadas. Dessa forma os produtos gerados podem ser utilizados como ferramenta técnico-gerencial para a gestão ambiental da área de estudo.

Abstract The objective of this work was to evaluate the efficiency of the use of Artificial Neural Networks (ANN) for the classification of land use of the Japaratuba River Basin - SE, from a remote sensing image. A classification by the Maximum Likelihood method was performed to be compared with the classifications generated by ANN, since the first method is already consolidated in the literature. To assess the classifications efficiency, the Kappa Index, Global Accuracy and Root Mean Square Error (RMSE) were analyzed. The Maximum Likelihood classification obtained Kappa Index of 0.95 and Global Accuracy of 96.43%. The ANN architecture more efficient obtained a Kappa Index of 0.93, Global Accuracy of 94.14% and RMSE oscillating between 0.35 and 0.45 during its 10,000 iterations, while the value stipulated as excellent was 0.10. The ANN proved to be efficient in the classification of land use from remote sensing images, since the results of the accuracy parameters showed values that indicate an almost perfect agreement in the classification performed by six of the eight ANN's architectures tested. Thus the generated products can be used as a technical-managerial tool for the environmental management of the study area.
Resumo Modelos empíricos chuva-vazão vêm sendo cada vez mais usados nas últimas décadas, devido a indisponibilidade de dados de entrada dos modelos conceituais, e à confiabilidade, rapidez, e menor complexidade destes modelos. Neste contexto, foi aplicada a técnica de Regressão por Componentes Principais (RCP) na simulação das vazões médias mensais de oito estações fluviométricas na Bacia Hidrográfica do Xingu (BHX), pertencente a grande bacia hidrográfica amazônica. Na BHX se encontra a usina hidroelétrica de Belo Monte, além de importantes áreas de preservação ambiental. Demonstra-se na pesquisa o grau de relação entre a precipitação e vazão, entrada e resposta do modelo chuva-vazão baseado em RCP, e os respectivos graus de defasagem com eficiência preditiva. A RCP apresentou bons resultados na simulação das vazões mensais em todas as estações selecionadas, caracterizando bem a dinâmica das séries temporais com resultados ótimos nos períodos de estiagem (maio a outubro) e tendência a leve subestimativa nos períodos chuvosos (novembro a abril). Tais resultados utilizando a precipitação observada na simulação das vazões da BHX permitem concluir que um bom sistema de previsão climática para a precipitação sazonal poderá inferir um grau preditivo importante para as vazões com até três meses de antecedência.

Abstract Empirical rainfall-streamflow models have been increasingly used in recent decades, due to the unavailability of input data from conceptual models, and the reliability, speed, and less complexity of these models. In this context, the Principal Component Regression technique (PCR) to simulate the monthly average streamflow of eight river stations in the Xingu River Basin (XRB) was applied, which belongs to the large Amazon basin. The XRB has the Belo Monte hydroelectric plant, as well as important areas of environmental preservation. The degree of relationship between rainfall and streamflow, input and response of the rainfall-streamflow model based on PCR is shows in the research and the respective degrees of lag with predictive efficiency. The PCR showed good results in the simulation of the monthly streamflow in all the selected stations, characterizing well the dynamics of the time series with excellent results in the dry periods (May to October) and a tendency to slightly underestimate in the rainy periods (November to April). These results, using the rainfall observed for streamflow simulation in the XRB, allow us to conclude that a good climate forecasting system for seasonal rainfall can infer an important predictive degree for streamflow up to three months in advance.