O estudo avaliou o impacto ambiental da COVID-19 nas doenças negligenciadas existentes no Estado de Alagoas. Os dados das doenças negligenciadas (dengue, tuberculose, leishmaniose e hanseníase) e de COVID-19 foram obtidos do sistema DATASUS entre 03/2020 a 01/2023. Ambos os conjuntos de dados de saúde juntamente com dados censitários (IBGE - 2010) e climáticos (TerraClimate) foram submetidos às técnicas estatísticas descritiva e multivariada (análise de agrupamento - AA). No estudo os mapas foram confeccionados no Quantum GIS (QGIS) versão 3.16. Os resultados da técnica de AA aplicada aos municípios das mesorregiões do Estado mostrou que o Leste formou dois grupos homogêneos (G1 e G2). As mesorregiões Agreste e Sertão formaram três grupos homogêneos (G1, G2 e G3) de casos de COVID-19. A doença mais impactada no cenário antes e durante a COVID-19 em Alagoas foi a dengue. No Leste, a dengue impactou Maceió, Penedo e Maragogi. No Agreste, apenas Arapiraca. A tuberculose, no leste impactou Maceió, seguido de Arapiraca no Agreste e no Sertão, apenas Santana do Ipanema e Delmiro Gouveia. A Leishmaniose apenas impactou Maceió. A Hanseníase impactou Maceió e União dos Palmares (Leste), seguido de Arapiraca no Agreste e no Sertão, Delmiro Gouveia e Santana do Ipanema. A correlação de Pearson (r) mostrou que entre o Total de COVID-19 e as variáveis sociodemográficas foram positivas e com alta correlação (r > 0.90), a exceção foi índice de Gini (r = 0.61). As correlações entre o Total de COVID-19 por mesorregião e as variáveis sociodemográficas foram positivas, exceto o índice de Gini (r = 0.47). A correlação entre os casos de COVID-19 na 1ª onda e a precipitação (r = -0.7) umidade (r = - 0.63) e temperatura (r = -0.57) foram negativas, exceto a pressão atmosférica (r = 0.64). A correlação entre os casos de COVID-19 na 2ª onda, novamente pressão atmosférica foi positiva (r = 0.84). Os resultados obtidos do MRLM mostraram que Maceió, obteve correlação significativa entre os casos e a velocidade do vento (1 a onda) e a pressão de vapor d’água (2ª onda), seguido de Mata Grande entre a precipitação e os casos, apenas na 1ª onda e Palestina, com correlação significativa entre a precipitação, pressão de vapor e casos na 2ª onda. As exceções foram Penedo, Arapiraca e Palmeira dos Índios, sem correlação. Em suma, a COVID-19 impactou em Alagoas e ações são necessárias pós-pandemia para resguardar a população, principalmente a mais vulnerável socialmente.

A crescente demanda por previsões climáticas sazonais precisas nos ramos de energia,
agricultura, transporte, lazer, entre outros, podem salvar vidas, apoiar gerenciamento de
emergências e melhorar o planejamento de respostas aos efeitos advindos do clima,
evitando perdas econômicas de alto impacto na sociedade. Diante disso, o presente
estudo tem como principal objetivo calibrar previsões brutas de saídas diretas de
modelos do projeto internacional North-Amerian MultiModel Ensemble (NMME) para
o Nordeste do Brasil (NEB), reduzindo os vieses sistemáticos e aumentando a
assertividade para fins de prognósticos operacionais de precipitação mensal/trimestral.
A justificativa para este estudo se dá diante do questionamento da capacidade preditiva
da previsão do clima pelos modelos em áreas específicas, como é o caso do NEB, pois
apresenta padrões de resposta climática associados a modos de variabilidade como o
ENOS (El Niño Oscilação Sul). Será utilizado dados de precipitação das estações do
Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e centros estaduais de Meteorologia do
Nordeste. Também foram usados dados de análises gradeadas disponibilizadas por
XAVIER, CHIRPS e ERA5Land. Para correção dos erros sistemáticos no modelo
NMME, será usada o método de Análise de correlações canônicas (ACC) que consiste
em associar índices a cada um dos 2 conjuntos de dados de forma a maximizar a
correlação entre os dois índices, retendo ao máximo a informação contida nas variáveis
originais. Devido aos aspectos da não linearidade do clima a representação por modelos
estatísticos simples, ou seja, baseados em relações lineares, com os que utilizam
regressões lineares múltiplas, chama-se análise de correlações canônicas e por isso seu
uso neste trabalho a combinação do conhecimento estatístico com a modelagem
dinâmica, resultando no termo chamado: modelos acoplados híbridos.

Alguns fenômenos meteorológicos na América do Sul se desenvolvem rapidamente e assumem grandes dimensões. Esses fenômenos causam desastres para a aviação, como incidentes e acidentes. Complexos convectivos de mesoescala (CCM) forçaram um avião comercial a fazer um pouso de emergência no Aeroporto Internacional de Ezeiza, em Buenos Aires (Argentina), em outubro de 2018. O avião decolou de São Paulo (Brasil) para Santiago (Chile) e alternou para Ezeiza após encontrar aglomerações imprevistas de CCM ao longo da rota de voo; sua estrutura foi seriamente danificada, o que afetou a segurança do vôo. Uma análise sinótica e termodinâmica da atmosfera, antes do evento, foi feita com base em dados do satélite infravermelho GOES16, dados de radiossondagem, mapas de diversas variáveis como linhas de corrente, advecção de temperatura, mapas sinóticos de superfície e espessura da camada, provenientes de dados de reanálise do CPTEC/INPE e NCEP. Os principais processos observados que influenciaram a formação e desenvolvimento dos conglomerados de CCM foram os seguintes: (1) a ciclogênese de um ciclone baroclínico na frente fria; (2) o acoplamento de correntes de jato subtropicais e polares; (3) a advecção de ar quente e úmido ao longo de uma corrente de jato de baixo nível. Foram elaboradas recomendações para meteorologistas em previsão do tempo e para aviadores em segurança de vôo.

A presente pesquisa refere-se à investigação da influência das mudanças climáticas no litoral de Maceió e em como elas podem estar associadas a vulnerabilidade da área estudada. Com o passar dos anos várias dessas mudanças vem sendo acompanhadas, e descobrir quais variáveis mais tendem a desencadear impactos negativos se torna essencial atualmente. Foram utilizados dados das variáveis climáticas de: Precipitação total mensal, Temperatura média compensada mensal, Velocidade média do vento, e Nível médio de marés. O teste de Mann-Kendall será utilizado para analisar e identificar tendências, este que por sua vez é indicado pela Organização Mundial de Meteorologia (OMM) para estudos que trabalham com tendências com séries temporais. O teste de significância T-Student será aplicado para indicar se os valores das tendências obtidas pelo teste de Mann-Kendall possuem significância estatística. As séries temporais das variáveis meteorológicas de Maceió serão submetidas à Análise de Ondaletas (AO) com o objetivo de identificar as escalas temporais presentes nas séries e isso levará à identificação dos sistemas ou fenômenos que ocorrem ou influenciam as variáveis locais. Desse modo, fica mais claro quais fenômenos climáticos atuam sobre as variáveis e assim, induz interferência climática sobre o local. Para a determinação da dinâmica posicional da linha de costa do litoral do município de Maceió foi adotado a ferramenta gratuita de código aberto, denominada de Coastal Analyst System from Space Imagery Engine - CASSIE. Posteriormente à essa etapa os dados quantitativos referentes a ocorrência de processos erosivos foram refinados para uma melhor organização dos resultados em tabelas. A elaboração dos layouts foi realizada no software livre Qgis versão 3.22 Białowieża para focalizar a área de estudo. Os resultados apontaram processos erosivos encontrados, no litoral de Maceió, com áreas acrescidas, criticamente erodidas, bem como estáveis. Em diversos setores do litoral, realizou-se uma comparação visual de imagem de satélite do ano de 2002 e outra de 2021, e apontou-se o setor 3, região da praia Pajuçara com o trecho mais erodido, o qual foi identificado pelo método LRR com -59,6100 m/ano, e o mesmo trecho mostrou nos gráficos das tendências que a variabilidade climática no litoral exerceu influência sobre variáveis meteorológicas locais e consequentemente, sobre suas praias. Com o emprego das imagens da visita in loco notou-se que nesse setor, as tendências já calculadas de precipitação de 0,5546 mm, Temperatura 0,9891 °C, Vento -0,0123 m/s, e Níveis de Marés 1,2677 cm, indicaram o potencial que essas variáveis exerceram para modificar as praias do litoral de Maceió, em alguns casos evidenciaram situação de vulnerabilidade e ricos associados à zona costeira. Ao elencar os impactos encontrados mediante à ocupação das praias, foram sugeridas medidas mitigadoras a fim de amenizar e/ou reduzir os riscos causados pelas erosões e acréscimos das praias. A pesquisa teve intuito de estimular a importância socioambiental das zonas costeiras e sua preservação mediante uso antrópico e frente à variabilidade climática, e/ou mudanças climáticas, e desenvolvendo auxilio científico para a tomada de decisão do poder público em razão dos impactos ambientais no litoral de Maceió.

Este trabalho teve como objetivo analisar os eventos de vazão extrema no rio Mundaú e identificar os sistemas de escala sinótica que influenciaram diretamente nestes casos, entre os anos de 1990 a 2019. Para esta análise foram utilizados primeiramente os dados de vazão diária provenientes da Agência Nacional de Águas (ANA) para quatro estações fluviométricas localizadas nas cidades de Murici; Rio Largo; Santana do Mundaú e União dos Palmares, e com estes dados foi aplicado a técnica dos percentis, e então considerou-se um evento de vazão extrema o valor igual ou superior ao percentil 95. Com estes valores foram identificados 19 casos onde a vazão foi considerada extrema em pelo menos uma estação fluviométrica. Logo após foram identificados os sistemas que atuaram na região da Bacia Hidrográfica do Rio Mundaú (BHRM), através dos dados do modelo ECMWF em 10 níveis da atmosfera e imagens de satélite. O ano de 2000 foi o com o maior número de ocorrências de vazão extrema (03), o que representa 16% do total. Dividindo as três décadas, de 1990 a 1999 concentrou 31,5% dos eventos, de 2000 a 2009, 52,5%, e de 2010 a 2019 16%. Os eventos vazão extrema no Rio Mundaú tiveram uma distribuição concentrada entre os meses de outono e inverno, sendo os meses de junho (9) e agosto (4) os que apresentaram o maior número de casos dentro da série. Já os sistemas foram identificados 15 casos com Perturbação Ondulatória nos Alísios (POA); 2 com Vórtice Ciclônico em Altos Níveis (VCAN) e 2 com Ondas de Leste (OL).

A poluição atmosférica é um dos principais problemas ambientais atualmente nas grandes e médias cidades. Os aerossóis atmosféricos são um dos principais responsáveis pela poluição atmosférica por todo mundo. E tem extrema relevância pois afetam fortemente o balanço de radiativo ao interagir com a radiação solar, o clima, a química da atmosfera, a visibilidade, além de serem altamente prejudiciais à saúde humana expostas às altas concentrações de partículas, desde a escala local até a escala regional e global. As partículas de aerossóis possuem características ópticas no qual é possível quantificar os seus efeitos causados na atmosfera, bem como saber qual é o seu tipo, sendo altamente importante essas características ópticas. Uma das formas de se estudar estas características e/ou propriedades dos aerossóis é através da análise da EOA (espessura óptica dos aerossóis) que quantifica a atenuação da radiação em um meio contendo material opticamente ativo. Sendo assim o presente estudo pretende avaliar o comportamento da EOA sobre a Região Nordeste do Brasil, analisando o seu comportamento médio para o período dos anos de 2005 a 2019. Os dados foram coletados pelo sensor OMI (Ozone monitoring Instrument) da NASA (National Aeronautics and Space Administration) a bordo do satélite Aura com resolução espacial de 1° x 1° e resolução temporal diária. A partir destes dados utilizados foram realizadas as médias e percentis (P99) para saber dentro da área de estudo quais foram os locais que apresentaram os máximos valores de EOA e em quais períodos específicos. Após as análises os resultados mostraram que a variável de aerossóis do sensor possui um comportamento sazonal onde observamos altos valores nos 3 primeiros meses (janeiro, fevereiro e março), os valores vão diminuindo nos próximos 3 meses (abril, maio e junho) e voltam a aumentar nos meses de julho, agosto e tem seus maiores valores a partir do mês de setembro com seu pico máximo ficando entre o mês de setembro e outubro em quase todos os anos analisados.

O estado de Alagoas tem sua base econômica voltada para a agricultura, sendo que o conhecimento dos períodos de chuva e seca é fundamental para o sucesso dos empreendimentos agrícolas. O objetivo foi definir os períodos chuvosos e secos no estado de Alagoas por meio de análise multivariada aplicada ao Standardized Precipitation Index (SPI). Utilizaram-se dados pluviométricos mensais de 54 estações no período (1960-2016), esses dados apresentavam falhas e foram preenchidos via método de imputação múltipla, preenchidos e validados, onde Sertão (r=0,65; R2=0,42; EPE=54,85 mm; RQEM=54,84 mm), Agreste (r= 0,69; R2=0,47; EPE=70,97 mm; RQEM=70,97 mm) e Leste (r= 0,61; R2=0,37; EPE=154,87 mm; RQEM=109,48 mm). A análise de agrupamento (AA) foi aplicada às séries temporais (definição de regiões homogêneas) e SPI-12 (anual) - (determinação dos períodos de seca e chuva). A chuva anual acumulada apresentou dois períodos distintos: 1960 a 1990 (P1) e 1990 a 2016 (P2), segundo o teste de Pettitt. Ambos os períodos se alternam de acordo com as fases de La Niña e Neutro (anos chuvosos) e El Niño (anos secos). Na precipitação mensal, apenas a parte leste de Alagoas aumentou os meses chuvosos na série histórica. Dos métodos de conexão testados, a conexão média, também conhecida como coeficiente de correlação cofenética (CCC = 0,8760) representou grupos homogêneos de precipitação, caracterizando duas regiões, uma no litoral (G1) e outra mais ao interior (G2), e dois grupos não homogêneos (NA) no estado. O SPI anual ajudou a identificar os períodos secos e úmidos, independentemente da categorização do El Niño-Oscilação Sul (ENOS). As categorias do SPI-12 apresentam alta variabilidade anual e decadal nos grupos, exceto como extremamente seca e úmida. Há maior variabilidade nos períodos de seca e chuva próximo ao litoral do que no interior do Estado.

Devido ao comportamento pluviométrico na cidade de Maceió, o objetivo geral deste trabalho é analisar a variabilidade espacial e temporal da precipitação em Maceió, identificando áreas homogêneas, e consequentemente, identificar qual a causa climática para ocorrência de sua variabilidade e de seus extremos. Foram utilizados dados mensais de precipitação de Maceió para 13 estações meteorológicas automáticas, com períodos de 2015 a 2020, obtidos juntos à Defesa Civil Municipal, não havendo falhas no período de estudo. Através da espacialização, observou-se que os valores do Índice Padronizado de Precipitação (SPI) médios anuais foram classificados como normais. Porém, a parte alta da capital, ao norte, e o Litoral Norte de Maceió têm menores valores que aproximam-se mais de eventos classificados como secos, ao contrário da parte baixa e Litoral Sul, que apresentam SPI mais próximo à eventos chuvosos. Para a média do SPI, foram identificadas duas regiões (R1 e R2) separadas em grupos pela análise de agrupamentos, as quais apresentaram maior distância euclidiana e menor semelhança. O gráfico do BoxPlot apresenta valores semelhantes tanto no limite superior quanto na mediana para ambas regiões (R1 e R2), na qual o SPI do valor superior para as duas regiões tem valor máximo de aproximadamente 2,99, já o limite inferior tem SPI próximo a 1,1 para a R1 e 1 para a R2. Na tendência de Mann-Kendall foram identificadas tendências de diminuição de precipitação na região 1, e um leve aumento na tendência de precipitação na região 2, ambas regiões apresentaram significância estatística através do teste de T-Student. Utilizando a análise de ondaleta foram identificadas para a região 1 as escalas: sazonal, semestral, interanual, ENOS, ENOS estendido, Manchas Solares e Dipolo do Atlântico, no qual O ENOS e ENOS estendido apresentaram escala dominante, já para a região 2, foram identificadas as escalas: sazonal, semestral, interanual, ENOS, Manchas Solares e Dipolo do Atlântico, tendo como escala dominante o ENOS. Com a utilização da ondaleta cross, os gestores locais podem prever secas após a ocorrência do máximo de IOS e que os eventos extremos de Maceió apresentam relação significativa com ENOS. Conclui-se que, através das análises estatísticas utilizadas, foi possível identificar a variabilidade temporal e espacial da precipitação na capital Alagoana.

O número de ocorrências de eventos extremos de precipitação vem aumentando ao longo dos últimos anos, dando-se, em alguns casos, com maior intensidade e duração, favorecendo assim desastres naturais como as secas severas. Portanto, a ampliação de conhecimentos acerca da quantidade/periodicidade da chuva que cai em uma região é fundamental para o planejamento estratégico dos recursos hídricos locais e regionais. Nesse contexto, esta pesquisa tem como objetivo analisar o nível dos principais reservatórios das quatro sub-bacias que compõem a Bacia Hidrográfica do Rio São Francisco, identificando os eventos pluviométricos, particularmente os de seca, e suas possíveis causas climáticas. O estudo foi realizado com dados de precipitação e cota de quatro estações pluviométricas e quatro fluviométricas, respectivamente, representativas para cada variável, obtidos através da Agência Nacional das Águas (ANA) para o período de 1968 a 2020. Os eventos extremos de seca foram classificados e caracterizados pelo índice de precipitação padronizada (SPI), além de identificar anos de maiores déficits de precipitação. O teste de Mann-Kendall foi utilizado com o objetivo de detectar tendências climáticas nas séries pluviométricas das quatro sub-regiões da BHSF e foram analisadas estatisticamente pelo teste de T-Student. Das quatro sub-regiões, três delas mostram tendência de diminuição na precipitação e na cota, enquanto apenas uma apresenta tendência de aumento, salientando as possíveis alterações nos níveis dos reservatórios das sub-regiões. A análise de Ondaletas foi empregada com a intenção de verificar ciclos de extremos pluviométricos e de suas causas através das escalas temporais observadas nas séries de precipitação das sub-regiões da BHSF. Os resultados mostram que todas as sub-regiões apresentam maiores ocorrências de secas que chuvas, no entanto, eventos de seca extrema mostram-se pouco frequentes, já os de seca leve foram mais recorrentes. Os anos caracterizados como quase normais, ou seja, com valores próximos a precipitação média para a região, foram os de maior número nas quatro sub-regiões, no entanto, em todas elas, os episódios de seca leve tiveram percentuais expressivos. Para identificar as possíveis causas climáticas, utilizou-se a Análise de Ondaleta. Verificou-se que as escalas sazonal e interanual dominaram, associadas ao sinal persistente de El Niño Oscilação Sul (7 anos). Com as informações da influência dos ciclos temporais sobre a precipitação das sub-regiões da BHSF, é possível visualizar o impacto dos fenômenos climáticos sobre a reserva hídrica da Bacia. Na análise de agrupamento foram identificadas regiões com comportamento semelhante. Em relação às médias anuais, formaram-se dois grandes grupos climáticos que se assemelham indiretamente entre si. 

Analisar os processos de formação de nevoeiros em Manaus-AM, e criar um modelo
operacional de previsão são os principais objetivos deste trabalho. A frequência de
ocorrência de nevoeiro em Manaus e a escassez de trabalhos sobre o fenômeno na
região norte do Brasil motivaram a busca sobre as causas e influencias locais no seu
processo de formação. Dos 10 anos de dados, foram selecionados 30 eventos mais
intensos para as estações seca e chuvosa. A análise foi composta por: (1) Análise das
variáveis de superfície (Temperatura do ar à 2m (T), Temperatura do Ponto de Orvalho
(Td), Umidade Relativa (UR), direção e velocidade do vento e precipitação; (2) Análise
termodinâmica (Perfil verticais de temperatura e umidade construídos por dados de
reanálise) e (3) Análise Sinótica (Campos de linhas de corrente, divergência e ômega
construídos por dados de reanálise). O modelo PAFOG também foi utilizado a fim de
analisar a previsibilidade do modelo e o desempenho do modelo para a região Norte. No
aeroporto de Eduardo Gomes, os dados observados na análise de superfície não
apresentaram diferenças significativas entre as estações seca e chuvosa. Em ambas
estações a temperatura média foi de 23°C; T-TD entre 0 e 2°C; direção do vento entre
220 e 50° e velocidade do vento entre 00 e 03KT. Houve precipitação antecedendo o
evento na maioria dos casos. Em Ponta Pelada, as variáveis de superfície analisadas
individualmente, condizem com um cenário menos propício às formações, porém as
condições médias mostraram alta umidade relativa (entre 94 e 100$\%$) e T-TD entre 1
e 2°C. A direção do vento foi a variável que mais destoou entre os aeroportos. Embora a
velocidade tenha sido fraca (<3 nós) para todos os casos analisados, a direção
predominante em Eduardo Gomes, em todas as estações, foi de norte-noroeste, enquanto
que em Ponta Pelada não foi possível determinar a predominância, devido as variações
observadas. Os perfis termodinâmicos mostraram que os nevoeiros em Manaus se
formam sob condições de: 1- atmosfera condicionalmente instável; 2-fraca ou nenhuma
inversão; 3-camada úmida até 900hPa. Os sistemas sinóticos atuantes que influenciaram
as formações de nevoeiro durante a estação chuvosa foram VCAN, Alta da Bolívia e
cavado na região nordeste. Durante a estação seca, houve influência de Anticiclones e
cristas no Norte, Nordeste e Centro Oeste, além dos sistemas do hemisfério norte. A
previsibilidade do modelo PAFOG foi considerada satisfatória para todos os casos
analisados e a previsão foi classificada como boa/excelente. Os resultados permitiram a
construção de um modelo operacional com as condições favoráveis para a formação do
nevoeiro em Manaus no aspecto observacional, sinótico e termodinâmico. Este modelo
é importante para auxiliar a previsão e mitigar o impacto do nevoeiro no setor
operacional, podendo ser utilizado como ponto de partida para aperfeiçoamento e
criação de novos métodos de previsão para a região norte.

A avaliação do potencial de degradação ambiental do solo
constitui um estudo de fundamental importância no auxílio
à conservação dos solos e do meio-ambiente, bem como
auxilia na elaboração de planos de manejo de áreas
degradadas e de Unidades de Conservação, assim como no
planejamento territorial em áreas urbanas e rurais. A
condução de estudos de campo para a aferição do
potencial a degradação do solo são caros e demandam
muito tempo, o que faz com que estimativas realizadas
através de modelos matemáticos sejam adotadas por
muitos pesquisadores e especialistas no assunto. O
presente trabalho tem por objetivo geral estimar a evolução
temporal entre os anos de 2000 e 2019 do potencial de
degradação ambiental do solo no estado de Sergipe, pela
lógica fuzzy em um ambiente de Sistema de Informações
Geográficas. O modelo proposto explora relações de
causa-efeito do princípio fundamental das relações
específicas entre as variáveis que influenciam a elevação
do potencial de degradação ambiental do solo a partir de
equações de pertinência e do Operador Fuzzy Gamma para
tratar dados referentes a: geologia, geomorfologia,
declividade, hipsometria, pedologia, precipitação,
erodibilidade, índice de vegetação e uso e ocupação do
solo. Observou-se que os fatores que contribuem para o
aumento do potencial de degradação foram, geologia,
geomorfologia, pedologia e precipitação. Em relação a 

mudança de potencial de degradação ambiental do solo, foi
possível observar que entre os anos de 2000 e 2019, 17,66%
da área mudou para uma classe maior de potencial, 13,87%
para uma classe menor e 68,48% não teve mudança de
classe. No entanto grande parte da área onde não houve
mudança obteve um potencial muito alto nos dois anos
avaliados. O produto final do modelo indica as regiões que
reúnem mais ou menos fatores de promoção de processos
que contribuem para o aumento do potencial de
degradação ambiental do solo e, portanto, referentes aos
dados de entrada utilizados sendo, portanto, valiosa
ferramenta para tomada de decisão na elaboração de
planos e programas de prevenção e controle.

A escassez de dados pluviográficos no estado de Alagoas, similar em muitas regiões do país, faz com que se utilizem as equações de regressão obtidas em outras regiões do Brasil para calcular o fator R da Equação Universal de Perda de Solo (USLE). Até o presente momento, Alagoas não possui um estudo sobre a erosividade da chuva. Portanto, o estudo tem por objetivos: i) definir uma equação para estimar a erosividade das chuvas baseado no índice EI30 e o coeficiente de chuva ( R c ) e ii) caracterizar a erosividade no estado de Alagoas em dados pluviométricos históricos. Dados pluviométricos de 54 estações no período de 56 anos (1960 – 2016) foram usados na estimativa, sendo preenchidas as falhas via método de imputação (pacote mtdsi) no ambiente R. A equação utilizada, apresentou consistência e correlação significativa entre os dados observados e os estimados, com base nos coeficientes R2 (86%) e r (93%) e o menor RMSE (775,2 MJ.mm.ha-1 .h-1 ), que por sua vez indicaram a Krigagem Ordinária (KO) como melhor interpolador espacial. Com base na análise de agrupamento (AA) foram identificados três grupos homogêneos (G1, G2 e G3) de erosividade no Estado, sendo o método Complete definido como o melhor a partir do Coeficiente de Correlação Cofenética (CCC) > 0,7. O grupo G1 é o menor grupo formado, localizado no Leste Alagoano. Os grupos G2 e G3 são os maiores em extensão e se localizam nas mesorregiões climáticas do Agreste e Sertão. A isoerosividade mensal mostrou que os maiores índices de EI30 ocorreram entre abril e julho, com variações entre 325,4 e 2.215,9 MJ.mm.ha-1 .h-1 . Na erosividade anual, as localidades com maior erosividade foram no Leste Alagoano, próximas ao litoral. Destaque para as estações Satuba (11.469,8 MJ.mm.ha-1 .h-1 .ano-1 ), Maceió (9.945,4 MJ.mm.ha-1 .h-1 .ano-1 ), São Luiz do Quitunde (9.806,2 MJ.mm.ha-1 .h-1 .ano-1 ) e Flexeiras (9.723,6 MJ.mm.ha-1 .h-1 .ano-1 ), sendo categorizadas entre moderada e forte. Portanto, a equação de erosividade pode ser utilizada para estimativa do fator R da USLE no estado de Alagoas. Em relação à utilização dos produtos de precipitação CHIRPS e CHELSA para a estimativa de erosividade, ambos mostraram ser uma alternativa com base nos dados estatísticos encontrados. No que tange as tendências de chuva e erosividade, a primeira mostrou uma tendência de crescimento na região central do Estado principalmente na mesorregião Sertão Alagoano, enquanto que a tendência de erosividade apresentou um crescimento maior próximo ao litoral na mesorregião Leste Alagoano. Os resultados obtidos neste estudo dão suporte para um planejamento de práticas conservacionistas, principalmente em áreas de vulnerabilidade em Alagoas.

A maioria dos problemas relacionados a degradação ambiental da região do
semiárido, são provenientes das características próprias da região e a forma errada
que é feita o uso do solo, desrespeitando seus limites favoráveis de produção de
biomassa, e assim tornando o mesmo vulnerável. Sendo assim, devido a importância
em realizar uma verificação do bioma do semiárido alagoano nos municípios Ouro
Branco e Senador Rui Palmeira, para ter uma noção da magnitude da degradação da
Caatinga em virtude do próprio ambiente e em conjunto com as ações antrópicas.
Neste trabalho, foram utilizadas técnicas de sensoriamento remoto para a
identificação, avaliação e classificação das áreas degradadas suscetíveis a
desertificação. O presente trabalho tem por objetivo geral, identificar áreas suscetíveis
a desertificação dos municípios Ouro Branco - AL e Senador Rui Palmeira - AL, no
período de 2007 a 2019 pela disponibilidade dos dados do principal satélite usado no
neste trabalho, a fim de avaliar e classificar os níveis de degradação por meio de
sensoriamento remoto. Na metodologia foram utilizados os produtos de FVC-MSG,
precipitação-CHIRPS, umidade do solo-SMOS uso e cobertura do solo CCI-LC. Os
produtos de precipitação, FVC e umidade do solo, foram as médias interanuais,
geradas através de médias mensais e o produto de uso e cobertura do solo do, foi o
dado do ano referência 2018. Cada produto foi utilizado em uma ou mais etapas, para
fazer a identificação, avalição e classificação das áreas degradadas suscetíveis a
desertificação dos municípios analisados. Os resultados obtidos no decorrer do
estudo, mostram que os as regiões que se encontram com áreas degradadas,
apresentam valores de FVC entre 0,0 e 0,4 e valores médios anuais de precipitação
entre 30 mm e 40 mm. Também foi possível perceber que a resposta do produto de
umidade do solo, pode ter comportamentos diferentes, de acordo com o regime de
precipitação ou as próprias características do solo. O produto do uso e cobertura do
solo, possibilitou ver que os solos da região estudada, sofreram alterações nos seus
tipos de solo, onde as principais modificação foram: de vegetação natural para solo
cultivado ou solo agrícola. Contudo concluo que a metodologia adotada no trabalho
foi válida, pois através do método utilizado, foi possível identificar, avaliar e classificar
as áreas, com os diferentes níveis de degradação.

O feijão é uma leguminosa exigente em condições climáticas, os índices pluviométricos
e as temperaturas, em geral, são as principais variáveis meteorológicas que afetam o seu
desenvolvimento e produtividade. Na Região Nordeste do Brasil (NEB), a cultura do
feijão é uma das mais praticadas e importantes, seja sob o ponto de vista social ou
econômico, e baseia-se na agricultura familiar, que conta com poucos recursos
tecnológicos.  O NEB insere-se, maior parte do seu território, no clima semiárido,
característico de estiagens e secas prolongadas, fatores que influenciam diretamente a
produtividade de safras agrícolas e que segundo o Painel Intergovernamental sobre
Mudanças Climáticas (IPCC) tende para um aumento nas temperaturas. Sob essa
perspectiva, a presente pesquisa teve como objetivo analisar o impacto das mudanças
climáticas na produtividade do feijão, baseado no cenário de mudanças climáticas
RCP4.5, por meio de um modelo agrometeorológico de penalização por déficit hídrico.
Foram identificados três grupos homogêneos de produtividade no NEB, a partir de
dados do IBGE entre 1974 a 2018 de 1817 municípios. Destes municípios, foi possível
calibrar e validar o modelo agrometeorológico em 73, por apresentarem dados
meteorológicos e de produtividade confiáveis, classificados em três grupos (baixa,
média e alta produtividade). Esses padrões de produtividade refletem importantes
parâmetros, como o rendimento máximo tecnológico e o fator de sensibilidade ao déficit
hídrico. Para geração de cenários futuros regionalizados e avaliação dos impactos das
mudanças climáticas na produtividade do feijão foi empregada a técnica
de downscaling estatístico, para o cenário RCP4.5. Foram utilizados seis modelos
climáticos globais que compuseram o quinto relatório do IPCC: o canadense
CANESM2, os franceses CNRM-CM5 e IPSL-CM5A-MR, o americano GFDL-
ESM2M, o alemão MPI-ESMMR, e o modelo norueguês NORESM1-MS. Por meio dos
modelos, observaram-se as áreas do NEB que terão impacto na produtividade, com base
no período climatológico de simulações, para os anos de 2011-2040, 2041-2070 e 2071-
2100. As simulações indicam que a maior parte dos municípios produtores do NEB
terão sua produtividade reduzida, como consequência direta da tendência de redução
significativa da precipitação acumulada, e de aumento das temperaturas que por
conseguinte aumentarão a evapotranspiração potencial.

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A poluição atmosférica é um tema bastante discutido, pois ela é responsável por vários processos químicos ocorre à absorção de diferentes substâncias, seja no estado sólido, líquido ou gasoso, provenientes de fontes naturais ou antropogênicas. Os composto químicos podem se dispersar, reagir entre si ou com outras substâncias presentes nos ar. Dentre as maiores questões ambientais no Brasil, destaca-se as poluição do ar em áreas urbanas, onde a queima de combustíveis por veículos automotores é o principal componente da poluição e devido ao crescimento populacional e da frota. A poluição tem influência direta com a qualidade do ar, que pode ser comprometida caso as substâncias emitidas devem estar dentro dos padrões estabelecidos pelo CONAMA, que tem como referência os valores guia recomendados pela Organização Mundial da Saúde. O aumento da quantidade de poluentes, bem como a sua dispersão no meio está diretamente associado as variáveis meteorológicas são responsáveis por esta dispersão ou concentração de substâncias. Diante disso, o presente estudo tem como principal objetivo identificar os principais poluentes e avaliar a qualidade do ar das capitais do Nordeste do Brasil, para o ano de 2015. Para a verificação da influência das variáveis meteorológicas na concentração de poluentes, foi utilizada a modelagem computacional (Modelo WRF/CHEM) para simular o estado da atmosfera, pois permite quantificar as espécies químicas presentes no ar, bem como observar seu processo de dispersão e concentração.

 O Estado de Alagoas tem uma participação na produção agrícola brasileira nas culturas de cana de açúcar, coco, mandioca e milho, entretanto, alguns municípios são bastante afetados por variações climáticas, logo, a produção local pode sofrer quedas significativas em anos de secas ou de extremas precipitações. Desse modo, objetivou-se analisar os efeitos da variabilidade climática sobre as principais culturas agrícolas do estado de Alagoas, identificando as causas climáticas dos principais eventos pluviométricos e seus impactos sobre as produções de cana de açúcar, coco, mandioca e milho. Foram utilizados dados de precipitação do período de 1987 a 2017,  na análise de Ondeletas. Foram também utilizados dados de precipitação com os dados de produtividade dos anos de 1987 a 2017, para as correlações e foram gerados também mapas de distribuição espacial dos dados de produção dos principais cultivos em anos de eventos extremos climáticos. Desse modo uns dos principais resultados que podem ser citados: foram através das análises de Ondeletas, para a Região Metropolitana na qual as escalas dominantes foram ENOS estendido e o Dipolo do Atlântico, nas demais macrorregiões a escala dominante foi a Oscilação Decadal do Pacifico para as Regiões Agreste, Baixo São Francisco, Médio Sertão e Planalto de Borborema e ENOS estendido para as Regiões Alto Sertão, Norte e Tabuleiro do Sul e ENOS para a Região Serrana dos Quilombos. Outros resultados obtidos que merecem destaque foram obtidos pelos gráficos de produções, na qual a cana de açúcar mostrou que a maior produção na Região Metropolitana foi no município de Rio Largo durante La Niña Moderada, nas demais macrorregiões a maior produção foi na Região Agreste durante La Niña Fraca, a maior produção de coco na Região Metropolitana foi em Rio Largo durante El Niño Fraco, nas outras macrorregiões a maior produção foi na Região Serrana dos Quilombos durante El Niño Fraco, para a cultura da mandioca na Região Metropolitana, Marechal Deodoro foi a que apresentou maior produção de mandioca durante El Niño Forte, nas demais macrorregiões a maior produção foi na Região Médio Sertão durante La Niña Fraca, na Região Metropolitana a maior produção de milho foi em Rio Largo nos anos de La Niña Moderada, já as maiores produções de milho foram observadas em diversas Regiões nas diversas categorias de ENOS. Diante disto essa pesquisa não só tem cunho cientifico pelo fato de ser um trabalho inédito como contribuiu para o aumento na produtividade da agricultura do Brasil, principalmente no estado de Alagoas, ofertando assim o entendimento da relação entre os eventos extremos e as principais produções agrícolas de Alagoas, permitindo assim a diminuição das percas agrícolas e favorecendo o aumento na produtividade das grandes culturas de Alagoas.

A poluição atmosférica é uma problemática encarada diariamente em regiões onde há uma intensificação das emissões de poluentes e diretamente está relacionada com a redução da qualidade de vida humana, pelo aumento de casos de doenças respiratórias. Dentre as fontes dos principais gases emitidos, as de origem antropogênica são os que mais impactam em áreas metropolitanas através das atividades industriais e tráfego de veículos onde se destacam os dióxidos de enxofre (SO₂) e nitrogênio (NO₂), metano (CH₄) e monóxido de carbono (CO). As regiões metropolitanas do presente estudo possuem características distintas (topografia, vegetação e clima) e os problemas da poluição são atribuídos às concentrações antropogênicas próximo a Camada Limite Planetária bem como em algumas regiões esta inserida em localidades próximo a cadeias montanhosas (RMLP e RMS). O objetivo principal do presente trabalho é realizar análise das concentrações mensais da coluna total de poluentes sob cinco regiões metropolitanas sul-americanas através de sensores acoplados a satélites. A metodologia consiste na utilização dos métodos de análise interquantilica, que investigará as tendências mensais em três quantis, e Mann Kendall, para as tendências anuais e mensais, ao longo de 2005 a 2019. Os dados utilizados deste estudo foram obtidos diretamente dos sensores AIRS e OMI com diferentes resoluções espacial e temporal (CH₄ e CO – 1°x1° e 12h, NO₂ – 0,25°x0,25° e diária, SO2 – 0,125°x0,125° e diária). Os resultados mostraram que para a análise interquantilica houve uma maior quantidade de tendências (negativas e positivas) sob valores máximos (Q90) e mínimos (Q10) nas concentrações mensais de CH₄, CO e SO₂, por fim no NO₂foi detectada sazonalidade de crescimento (março a junho) e diminuição (julho a fevereiro) nas RMBA, RMS e RMSP. Para o teste de Mann Kendall, os resultados indicaram que ocorreram redução das concentrações dos quatro poluentes nas cinco regiões metropolitanas (anuais e mensais) e o aumento de tendências de crescimento, em 90% dos dados, algumas regiões podem ser atribuídas podem ser influenciadas por uma presença de tendências negativas sob os valores extremos.

Dos fenômenos naturais adversos, a seca é o que mais afeta a sociedade por atuar sobre grandes extensões territoriais e perdurar por longos períodos de tempo. A seca é um fenômeno caracterizado por um déficit hídrico suficientemente longo para impactar sobre fatores edáficos, meteorológicos, hídricos e sociais. A previsão da seca tem contribuído no mundo todo para ações de mitigação dos impactos do fenômeno e aumento da resiliência.

O Brasil possuí o maior território semiárido habitado do mundo: o Nordeste. A cada seca que ocorre no Nordeste Brasileiro (NEB), se registra racionamento hídrico, perda de safras, morte de animais e fome de parte da população. Os impactos da seca provocam grande êxodo rural para as cidades litorâneas do NEB e até mesmo para grandes centros urbanos do país. Estudos diversos foram conduzidos para entender a dinâmica da seca no NEB. É conhecido que a ocorrência do fenômeno é em parte modelada pela Oscilação Sul-El Niño (OSEN) e parte pela Temperatura da Superfície do Mar do Atlântico Tropical (TSM). Tais fenômenos oceânicos de variabilidade lenta permite antecipar com certa qualidade os acumulados de chuva e a temperatura média dos meses seguintes.

Este trabalho analisou a previsibilidade da seca meteorológica no Nordeste Brasileiro a fim de sedimentar uma metodologia que contribua com o enfretamento da seca utilizando métodos robustos e produtos operacionais do North American Multi Model Ensamble que consistem em modelos de circulação geral de última geração unidos para fazer a melhor previsão. De forma geral a previsibilidade da seca do NEB é bastante considerável. O setor norte do NEB mostrou os melhores resultados entre os períodos analisados. Neste setor a previsibilidade da seca se estende para além do seu período chuvoso. Seguido do setor norte vem os setores leste e sul com considerável previsibilidade nos seus respectivos períodos chuvosos. A região central por sua vez, representada por parte do semiárido nordestino, mostrou os priores resultados, onde a previsibilidade da seca neste setor é particularmente difícil. Sendo assim a seca meteorológica no NEB tem boa previsibilidade e o modelo pode ser usado de forma operacional para auxiliar ações de enfretamento da seca.