Search

The Xingu River Basin (XRB), located in the Brazilian Amazon, is of great importance both in national and international contexts, especially regarding hydroelectric generation in the Belo Monte Hydroelectric Complex and forest conservation policies, given that the XRB is home to important conservation areas, such as the Xingu Indigenous Park. This paper analyzes climate extreme indices in the XRB, a region that lacks this sort of information. Trends in 22 climate extreme indices were evaluated, 11 of them for air temperature and 11 for rainfall, based on spatially gridded and high resolution daily data, for the period from 1980 to 2016. The temperature indices showed significant upward trends in daily temperatures (both maximum and minimum), an indication that, in recent decades, the days and nights have become warmer in the XRB. For rainfall, the indices indicated a downward trend in the central and southern regions of the XRB (Middle and Upper Xingu), and increasing rainfall in the northern region of the basin (Lower Xingu), however, with lower statistical significance when compared to air temperature indices. Commonly, the areas that presented statistically significant trends in the assessed climate extreme indices correspond to areas where there have been alterations in land cover due to increasing use in recent decades (areas of forest that were modified for pasture and agriculture) and in areas still preserved. This paper is an important tool to support decision making in management and strategic planning of water resources (for power generation and multiple uses) and for the elaboration of forest conservation policies (for combatting and controlling deforestation) in the XRB, in times when the region is under constant pressure from agribusiness for the expansion of agriculture and livestock.

A soja é um importante produto econômico, pois a partir dela é possível produzir matéria-prima para alimentos, combustíveis e indústria. A caracterização da variabilidade climática fornece informações valiosas para o manejo dessa cultura, visto que a produtividade é resultado da interação entre vários fatores meteorológicos e o genótipo da cultivar. Assim, o objetivo geral deste estudo foi analisar a influência de mecanismos na interface oceano-atmosfera (El NiñoOscilação Sul e gradiente térmico inter-hemisférico do Atlântico Tropical) na variabilidade espaço-temporal da produtividade da soja no MATOPIBA. Foram utilizados: i) dados meteorológicos diários de 1980-2013 (Xavier et al., 2016); ii) propriedades (química, física e hídrica) da classe de solo predominante na área de interesse, disponíveis na plataforma World Inventory of Soil Emission Potentials (WISE) do International Soil Reference and Information Centre (ISRIC); iii) coeficientes genéticos de cultivar de soja com Grupo de Maturidade Relativa (GMR) adaptada às condições da região, disponível na literatura. Para as análises climáticas utilizou-se os métodos: i) análise de cluster; ii) teste de Mann-Kendall; iii) análise de índices de extremos do Climdex. O Índice de Satisfação da Necessidade de Água (WRSI, do inglês Water Requirement Satisfaction Index) para definição do risco agroclimático e a produtividade foram estimados por meio do modelo CROPGRO-Soybean do sistema DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer). Na simulação consideraram-se 9 datas de plantio entre outubro a dezembro durante 33 anos agrícolas (1980-2013) para três cenários meteorológicos (climatologia, favorável-wet e desfavorável-dry). A análise de cluster indicou quatro sub-regiões de precipitação homogênea no MATOPIBA. As análises dos índices de extremos mostraram alterações significativas, sendo a maioria das mudanças nos indicadores de temperatura. Áreas próximas (CI e CII) apresentaram tendências opostas significativas para os índices de precipitação. Os diferentes cenários meteorológicos podem alterar os padrões espaço-temporais da precipitação e do risco agroclimático. No cenário favorável-wet houve uma maior probabilidade de aumento na produtividade e uma maior janela favorável para a semeadura da soja, enquanto que o oposto é verdadeiro. Porém, considerando o cenário desfavorável-dry, em algumas áreas a redução das perdas na produtividade dependerá da escolha da data de plantio. Este estudo orientará a tomada de decisões pelo setor produtivo, tendo em vista os efeitos climáticos na produtividade da soja no MATOPIBA, permitindo o controle na expansão de áreas, em benefício da preservação dos serviços ecossistêmicos de regulação climática. Soybean is an important economic product, since it is possible to produce raw materials for food, fuels and industry from it. The characterization of climatic variability provides valuable information for the management of this crop, inasmuch as yield is the result of the interaction of several meteorological factors and the genotype of the cultivar. Thus, the overall goal of this study was to analyze the influence of mechanisms in ocean-atmosphere interface (El NiñoSouth Oscillation and inter-hemispheric thermal gradient in the Tropical Atlantic) on the spatiotemporal variability of soybean productivity in MATOPIBA. Were used: i) daily meteorological data from 1980-2013 (Xavier et al., 2016); ii) (chemical, physical and hydric) properties of the predominant soil class in the area of interest, available on the World Inventory of Soil Emission Potentials (WISE) platform of the International Soil Reference and Information Center (ISRIC); and iii) genetic coefficients of soybean cultivar with Relative Maturity Group adapted to the conditions of the region, available in literature were used. For climate analysis, the following methods were used: i) cluster analysis; ii) Mann-Kendall test; iii) Climdex extreme indices analysis. Water Requirement Satisfaction Index (WRSI) to define agroclimatic risk and productivity was estimated using the DSSAT system (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) CROPGRO-Soybean model. In the simulation, planting 9 dates between October and December during 33 agricultural years (1980-2013) were considered for three meteorological scenarios (climatology, favorable-wet and unfavorabledry). Cluster analysis indicated four sub-regions of homogeneous precipitation in MATOPIBA. Extreme indices analysis showed significant changes. Most changes were in temperature indicators. Nearby areas (CI and CII) showed significant opposite trends for precipitation indices. Different meteorological scenarios can alter precipitation spatio-temporal and agroclimatic risk. In the favorable-wet scenario, there was greater probability of an increase in yield and a greater favorable window for sowing soybean, while the opposite is true. However, considering the unfavorable-dry scenario, in some areas the reduction in yield losses will depend on the chosen planting date. This study will guide decision making by the productive sector considering climatic effects on soybean yield in MATOPIBA, thus allowing control in area expansion in benefit of climate regulating ecosystem services preservation.

No Brasil, para as regiões da Amazônia (AMZ) e Nordeste do Brasil (NEB) os eventos climáticos extremos, como chuvas torrenciais (inundações e cheias) e secas severas, se alternam numa distribuição espacial e temporal. As enchentes ou inundações e secas afetam a qualidade e acesso a água que por sua vez podem agravar a saúde da população através de doenças, além dos aspectos sociais e econômicos. Dessa forma, o objetivo do estudo é analisar as tendências de indicadores de extremos climáticos relacionados a temperatura do ar e precipitação na AMZ e NEB. Os resultados revelaram possíveis mudanças climáticas local para determinados locais da AMZ e NEB, sendo as maiores mudanças para os índices de temperatura. Observou-se que 48 mesorregiões indicam aumento para os índices TXx (valor mensal máximo de temperatura máxima diária), seguido do índice TX90p (dias quentes), com 47 mesorregiões, TNx (valor mensal máximo de temperatura mínima diária) e redução para TX10p (dias frios) com 42 mesorregiões. Em relação aos índices de precipitação para AMZ e do NEB, observou-se que houve mudanças em 20 ou mais mesorregiões, principalmente para os índices R20mm (dias com precipitação ≥ 20 mm), CDD (dias consecutivos secos), R95p (dias úmidos) e PRECPTOT (precipitação total anual em dias úmidos) com tendência positiva e RX5day (máxima de precipitação em 5 dias consecutivos) com tendência negativa. A região do NEB apresenta as maiores reduções para os índices de precipitação e o maior aumento para a temperatura e, dias e noites quentes. Ainda de acordo com os resultados, dos 21 índices selecionados de acordo com as características da AMZ e NEB, foi possível observar que a mesorregião com os maiores indícios de mudanças climáticas trata-se do Sertão Sergipano com ocorrência 20 índices significativos, seguido do Sul de Roraima com 16 índices. No entanto, há um somatório de fatores como o desmatamento, mau uso do solo, dentre outros, que devem ser considerados que podem estar trazendo implicações no clima local destas regiões em estudo.

Increases in the intensity and frequency of extreme events in Western North America (WNA) can cause significant socioeconomic problems and threaten existing infrastructure. In this study we analyze the impacts of climate change on hydroclimatic extremes and assess the role of internal variability over WNA, which collectively drain an area of about 1 million km2. We used gridded observations and downscaled precipitation, maximum and minimum temperature from seven General Circulation Models (GCMs) that participated in the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) and a large ensemble of CanESM2 model simulations (CanESM2-LE; 50 members) for this analysis. Spatial and temporal changes of eight climate extreme indices are assessed over the historical (1981-2010) and future (2060-2089) time periods. In addition, changes in extreme events with high return periods are analyzed based on the extreme value theory. To better understand the effects of internal climate variability on the hydroclimatology of WNA we assess the relations between 14 Low Frequency Variability Modes (LFVMs), with three different time lags, and the regional temperature and precipitation. The correlation between each LFVM and the principle component of temperature and precipitation over the spatial domain is computed using Maximum Covariance Analysis (MCA). Robustness of the results is further evaluated using composite analysis. Results show that the intensity and frequency of extreme precipitation and temperature are projected to increase over WNA. The uncertainties due to internal variability (represented by CanESM2-LE) are significant and comparable to those arising from GCM structures. El Nino Southern Oscillation, Trans-Polar Index (TPI), Southern Annular Mode (SAM), Eastern Pacific (EP) and West Pacific (WP) are found to be dominant LFVMs that can significantly influence WNA’s hydroclimatic variables.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) Na região Amazônica e no Nordeste do Brasil os eventos climáticos extremos, como chuvas torrenciais e secas severas, são potencializados diante de um quadro de situação de pobreza, trazendo como consequência intensificação da incidência das doenças endêmicas, problemas no abastecimento de água, perdas agrícolas, muitas vezes ocasionando uma maior vulnerabilidade. Dessa forma, o estudo tem como objetivo principal construir e analisar um indicador de vulnerabilidade epidemiológica associado a índices de extremos climáticos para a região da Amazônia e Nordeste Brasileiro. Analisaram-se as mesorregiões da área de estudo segundo as características do risco à tendência climática. Para tanto, utilizaram-se diferentes conjuntos de dados sendo: meteorológicos dos dados de Xavier et al. (2015) a partir de um projeto da Universidade do Texas e da Federal do Espírito Santo correspondente ao período de 1980 a 2013; de saúde provenientes do Ministério da Saúde disponibilizados na página de internet do Sistema de Informação sobre Mortalidade (SIM), Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) do DATASUS e demográficos junto ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e Programa das Nações Unidas para Desenvolvimento (PNUD). Os dados meteorológicos foram aplicados ao software RClimdex, do qual foram selecionados 21 índices, sendo 10 referentes à precipitação e 11 à temperatura de acordo com as condições meteorológicas e climáticas de cada região de estudo. Para criação do indicador epidemiológico de vulnerabilidade a extremos climáticos utilizou a distribuição normal acumulada para atribuição de notas que variam de 0 a 1 para o cálculo das componentes da vulnerabilidade: risco, susceptibilidade e capacidade adaptativa. Para a análise, compreensão e identificação das áreas de vulnerabilidade, utilizou-se análise a técnica dos quartis. Os resultados mostraram que os índices TXx, TNx, TX10p, TX90p, SDII, R20mm, CDD, R95p e PRECPTOT apresentaram as maiores tendências de mudanças climáticas para Amazônia e Nordeste brasileiro, com destaque para mesorregião Sertão Sergipano. As mesorregiões de estudo apresentaram vulnerabilidade alta epidemiológica associadas aos extremos climáticos foram as mesorregiões Centro Maranhense, Norte Piauiense, Sudoeste Paraense e Sul de Roraima, as quais revelaram essa vulnerabilidade muito alta, explicada pelos altos valores da incapacidade adaptativa e elevada susceptibilidade. Essas mesorregiões também apresentaram altas taxas de morbidade por doenças infecciosas e parasitárias, e do aparelho respiratória. Este estudo possibilitou identificar as mesorregiões da Amazônia e Nordeste do Brasil mais vulneráveis quanto ao aspecto epidemiológico na ocorrência de eventos extremos. In the Amazonian region and the Brazilian Northeast, extreme climatic events such as torrential rains and severe droughts are exacerbated against a situation of poverty resulting in an increase the incidence of endemic diseases, water supply problems, and agricultural losses, often leading to greater vulnerability. Thus, the main objective of this study is to construct and analyze an epidemiological vulnerability index associated with extreme climatic indexes for the Brazilian Amazon and the Northeast region and thein mesoregions; area according to the risk characteristics to the climatic trend. For that, different datasets used: meteorological data from Xavier et al. (2015) from a project of the University of Texas and Federal University of Espírito Santo corresponding to the period from 1980 to 2013; health data provided by the Ministry of Health on websites of the System of Information on Mortality (SIM), SUS Hospital Information System (SIH / SUS) of DATASUS and demographic data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) and the Development Program of the United Nations (UNDP). The meteorological data were applied to the software RClimdex, which 21 indices were selected, 10 being related to precipitation and 11 to the temperature according to the meteorological and climatic conditions of each region of this study. For the creation of the epidemiological indicator of vulnerability to climatic extreme, the cumulative normal distribution was used to assign scores varying from 0 to 1 for the calculation of vulnerability components: risk, susceptibility and adaptive capacity. For the analysis, understanding and identification of the susceptible areas to morbimortalities, the quartiles were used. The results showed that the indexes TXx, TNx, TX10p, TX90p, SDII, R20mm, CDD, R95p and PRECPTOT presented the highest trends of climatic changes for Amazonia and Brazilian Northeast, with emphasis on the Sergipe backwoods mesoregion. Although, it has observed high epidemiological vulnerability associated with climatic extreme for the whole region of study, with emphasis on mesoregions climáticos foram as mesorregiões Centro Maranhense, Norte Piauiense, Sudoeste Paraense and Sul de Roraima which revealed very high vulnerability, explained by the high values of adaptive incapacity and high susceptibility. These mesoregions also had high rates of morbidity due to infectious and parasitic diseases, and the respiratory system. This study made it possible to identify the mesoregions of Amazonia and Brazilian Northeast more vulnerable to the epidemiological aspect in the occurrence of extreme events.