ABSTRACT Models that simulate the process of stomatal conductance (gs) for a given set of environmental conditions are important, as this process is the main mechanism that controls the gas exchange of terrestrial plants absorbing atmospheric CO2 in tropical forests. Simulations were performed for the Tapajós National Forest, in the western Brazilian Amazon, observing the gs process under the current climate scenario (control) and under the scenarios RCP4.5 and RCP8.5 (2071 - 2100), using the ED2.2 ecosystem demography model. The results showed that the lower availability of soil water for the plants reduced photosynthesis due to the closing of the stomata. The model results for gross primary productivity (GPP) are similar to those observed in the field, varying about ≈24 MgC ha-1 year-1 for the rainy season and ≈23 MgC ha-1 year-1 for the dry season (average 2002 to 2010) in the control scenario. In the RCP4.5 scenario, simulated GPP was 30.7 and 30 MgC ha-1year-1 for the rainy and dry season, respectively (30.5 and 25 MgC ha-1year-1, respectively, for the RCP8.5 scenario). Our results also show that there may be a limitation on the increase in biomass carbon with the concentration of CO2, as GPP was lower in RCP8.5, despite this scenario having a higher value of atmospheric CO2 relative to RCP4.5.

RESUMO Modelos que simulam o processo de condutância estomática (gs) para um determinado conjunto de condições ambientais são importantes, pois esse processo é o principal mecanismo que controla as trocas gasosas das plantas terrestres ao absorver o CO2 atmosférico em florestas tropicais. Realizamos simulações para a Floresta Nacional do Tapajós, na Amazônia Ocidental brasileira, observando o processo da gs sob o cenário climático atual (controle) e sob os cenários RCP4.5 e RCP8.5 (2071 - 2100) usando o modelo demográfico de ecossistema ED2.2. Os resultados mostraram que a menor disponibilidade de água no solo para as plantas reduziu a fotossíntese devido ao fechamento dos estômatos. Os resultados do modelo para produtividade primária bruta (PPB) foram semelhantes aos observados em campo, variando cerca de ≈24 MgC ha-1 ano-1 para a estação chuvosa e ≈23 MgC ha-1 ano-1 para a estação seca (média 2002 a 2010) no cenário controle. No cenário RCP4.5, o resultado da PPB simulado foi de 30,7 e 30 MgC ha-1ano-1 para as estações chuvosa e seca, respectivamente (30,5 e 25 MgC ha-1 ano-1, respectivamente, para o cenário RCP8.5). Nossos resultados mostram que pode haver uma limitação no aumento do carbono da biomassa com a concentração de CO2, uma vez que a PPB foi menor no RCP8.5, apesar deste cenário ter um valor maior de CO2 atmosférico em relação ao RCP4.5.

RESUMO O feijão-caupi é uma leguminosa cultivada em diversificados sistemas de produção, sob diferentes condições de clima, solo, cultivares e nível tecnológico. Apesar da cultura ser resistente ao estresse hídrico, a falta de água durante sua fase reprodutiva, traz perdas expressivas em sua produtividade. O estudo teve como objetivo calibrar e validar o modelo AquaCrop na simulação da produtividade do feijão-caupi sob estresse hídrico em duas safras (chuvosa e seca) em sistema de plantio direto. Foram realizados ensaios em dois períodos de cultivo (chuvoso e seco) com cinco formas de estresse hídrico (sem estresse hídrico, suspensão de água de 5, 10 e 15 dias e plantio de sequeiro), em sistema de plantio direto. Independentemente do período de cultivo do feijão-caupi, o estresse hídrico proporcionou redução de produtividade grão e biomassa, sendo mais evidenciada na época seca. Os resultados da calibração indicaram que o modelo simulou bem o rendimento feijão-caupi para o período chuvoso e período seco, com valores de RSME de 16 e 9,1%, respectivamente. O modelo apresentou desempenho péssimo para simulação da produção de biomassa seca em ambos períodos de plantio, superestimando os valores obtidos em campo. O AquaCrop pode ser utilizado na simulação da produtividade da cultura do feijão-caupi sob condições de sequeiro e/ou irrigação com déficit, melhorando assim a gestão e eficiência do uso da água para agricultura.

ABSTRACT Cowpea is a legume crop cultivated in diversified production systems, under different conditions of climate, soil, cultivars and technological level. Although the crop is resistant to water stress, lack of moisture in the soil profile during its reproductive stage causes significant losses in its yield. The objective of this study was to calibrate and evaluate the AquaCrop model in the simulation of cowpea yield under water stress in two cropping seasons (rainy and dry) under no-tillage system condition. Experiments were carried out in two cropping seasons (rainy and dry) with five forms of water stress (without water stress, water suspension for 5, 10 and 15 days and rainfed cultivation), under no-tillage system. Regardless of the cowpea cropping season, water stress reduced grain yield and biomass yield, which was more pronounced in the dry season. The Aquacrop model simulated cowpea yield well for the rainy and dry seasons, with root mean square error of 16 and 9.1%, respectively. Aquacrop model showed poor performance for simulation of dry biomass production in both cropping seasons, overestimating the values obtained in the field.

RESUMO O desempenho do processo de lodo granular aeróbio (LGA) foi avaliado no tratamento de lixiviado real, considerando a capacidade do sistema de formar grânulos, as características da biomassa e outros aspectos de engenharia e microbiológicos. Dois reatores em bateladas sequenciais (RBS) foram operados com concentração de lixiviado de 25% (R1) e 50% (R2), com ciclos de 8 horas. O tempo necessário para a granulação foi superior a 80 dias em ambos os reatores, e a perda de sólidos foi significativa. A velocidade de sedimentação também ultrapassou os valores típicos para reatores LGA, com o índice volumétrico de lodo em 30 minutos (SVI30) superior a 70 mL/g. Embora os grânulos produzidos no R2 fossem mais compactos (200 μm), eles apresentaram maior resistência. Proteobacteria e Rhodobacteraceae foram o filo e a família mais abundantes em R2, enquanto o filo Planctomycetota e a família Pirellulaceae foram os mais abundantes em R1. A redução do tempo de sedimentação, o aumento da fase de alimentação e o incremento dos níveis de oxigênio dissolvido (OD) foram estratégias fundamentais para a melhoria do desempenho e da estabilidade dos reatores.

ABSTRACT The performance of aerobic granular sludge (AGS) process was evaluated for real leachate treatment, assessing the system capacity to form granules, biomass characteristics, and other engineering and microbiological aspects. Two sequencing batch reactors were operated with a leachate concentration of 25% (R1) and 50% (R2), with an 8-h cycle. The time required for granulation was greater than 80 days in both reactors, and solids loss was significant. The sedimentation rate was also outside the typical values for AGS reactors, with a sludge volumetric index in 30 min (SVI30) greater than 70 mL/g. Although the granules produced in R2 were more compact (200 μm), they were more resistant. Proteobacteria and Rhodobacteraceae were the phyla and the most abundant family in R2. The phylum Planctomycetota and the family Pirellulaceae were the most abundant in R1. Settling time reduction, feeding phase increase, and increased dissolved oxygen (DO) levels were fundamental strategies to improve reactors’ performance and stability.

Resumen Reportamos el primer registro de la serpiente Geophis lorancai para el estado mexicano de Oaxaca. La especie se conocía previamente solamente de las localidades tipo en la Sierra de Zongolica en Veracruz y la Sierra de Quimixtlán en Puebla, así como de algunas localidades adicionales descubiertas más recientemente en el centro de Veracruz. El hallazgo de G. lorancai en el estado de Oaxaca eleva la lista de la herpetofauna estatal a 481 especies al año 2022.

Abstract We report the first record of the snake Geophis lorancai for the Mexican state of Oaxaca. The species was previously known only from the type localities in the Sierra de Zongolica in Veracruz and the Sierra de Quimixtlán in Puebla, as well as from some additional recently-discovered localities in central Veracruz. The discovery of G. lorancai in Oaxaca brings the state herpetofaunal list up to 481 species as of 2022.

Resumo A vulnerabilidade dos recursos hídricos à curto e longo prazo está relacionada à diversos fatores como alterações no uso e cobertura da terra e mudanças climáticas. Dada a necessidade de mais informações para auxiliar na gestão da seca e no planejamento do uso da água no semiárido brasileiro, este trabalho segue duas linhas: (I) Analisar a variabilidade espaço-temporal das componentes hidroclimáticas da Bacia Hidrográfica do Submédio São Francisco; (II) Criar um índice de Vulnerabilidade Hídrica a partir da análise fatorial. Foram identificados dois fatores predominantes na bacia, solo e clima, os quais são constituídos por variáveis hidroclimaticas distribuídas espaço e temporalmente. Com o IVH, foi possível identificar as áreas que possuem o menor índice, ou seja, aquelas que são mais vulneráveis aos efeitos das mudanças climáticas, indicando que com a instabilidade no regime de chuvas deverá ocorrer menor recarga dos aquíferos, impedindo que, na época da estiagem, os reservatórios continuem a manter sua produção para o abastecimento, podendo ainda, apresentar riscos como aumento da temperatura e alterações no regime hídrico. climáticas brasileiro linhas I (I espaçotemporal temporal Francisco II (II fatorial bacia clima temporalmente IVH seja aquíferos estiagem abastecimento ainda hídrico

Abstract The vulnerability of water resources in the short and long term is related to several factors such as changes in land use and cover and climate change. Given the need for more information to assist in drought management and water use planning in the Brazilian semi-arid region, this work follows two lines: (I) To analyze the spatio-temporal variability of the hydroclimatic components of the Submédio São Francisco Watershed; (II) Create a Water Vulnerability Index from factor analysis. Two predominant factors were identified in the basin, soil and climate, which are constituted by hydroclimatic variables distributed in space and time. With the IVH, it was possible to identify the areas that have the lowest index, that is, those that are more vulnerable to the effects of climate change, indicating that with the instability in the rainfall regime, there should be less recharge of the aquifers, preventing that, at the time of the drought, the reservoirs continue to maintain their production for supply, and may also present risks such as increased temperature and changes in the water regime. change semiarid semi arid region lines I (I spatiotemporal spatio temporal Watershed II (II analysis basin IVH index regime aquifers supply

Abstract The conceptualization of employability represents a historical process that, depending on the context and needs, takes on different nuances; however, it does not involve its application to people with disabilities. This article intends to analyze the notions of employability and its related factors, as well as to present some alternatives for its application in this population, from the labor inclusion approach. For this, a narrative review of the scientific literature in Spanish and English published in the last 10 years was carried out using DeCS and MeSH descriptors, in the Pubmed, Medline, Scielo, Scopus and Google Scholar databases. The concept of employability lacks consensus, allows various interpretations and there are no descriptions applied to people with disabilities of working age in the literature reviewed. Thus, the idea of generating theoretical elements that contribute to this conceptual construction in favor of the uses that employment may have is the result.

Resumen La conceptualización de la empleabilidad representa un proceso histórico que dependiente del contexto y las necesidades toma diferentes matices, sin embargo, no involucra su aplicación en personas con discapacidad. Este articulo pretende analizar las nociones de empleabilidad y sus factores relacionados, así como presentar algunas alternativas para su aplicación en esta población, desde el enfoque de inclusión laboral. Para ello, se realizó una revisión narrativa de la literatura científica en español e inglés publicada en los últimos 10 años utilizando descriptores DeCS y MeSH, en las bases de datos Pubmed, Medline, Scielo, Scopus y Google Scholar. El concepto de empleabilidad carece de consenso, permite diversas interpretaciones y no existe en la bibliografía revisada descripciones aplicadas a las personas con discapacidad en edad de trabajar. Así, resulta la idea de generar elementos teóricos que aporten a esta construcción conceptual en favor de los usos que frente al empleo pueda tener.

RESUMO Este estudo objetivou determinar a evapotranspiração da cultura através do balanço de água no solo, o coeficiente de cultivo e a eficiência do uso da água da cebola (Allium cepa L.) em um sistema com quatro regimes de irrigação, cultivada no semiárido nordestino. Foram realizados dois experimentos de campo durante os períodos chuvoso e seco da região no ano de 2018, utilizando-se os tratamentos de 100% (T1), 75% (T2), 50% (T3) e 25% (T4) da evapotranspiração de referência para reposição hídrica diária e cinco repetições para cada tratamento. Verificou-se que a evapotranspiração da cultura varia de acordo com a disponibilidade hídrica no solo, entretanto, a maior eficiência do uso da água ocorreu para o tratamento T3. O tratamento T1 obteve a maior produtividade estimada em 43.86 tons ha-1 e T4 com 13.47 tons ha-1, a menor produtividade estimada entre os tratamentos. Essa diferença foi estatisticamente significativa (p ≤ 0,05) pelo teste F. Os valores do coeficiente de cultivo obtidos foram de 0,68; 0,89; 0,99 e 0,73 para as fases inicial, vegetativo, bulbificação e maturação, respectivamente.

ABSTRACT This study aimed to determine crop evapotranspiration through the soil water balance, the crop coefficient and water use efficiency of the onion (Allium cepa L.) in a system with four irrigation regimes, cultivated in the semiarid region of northeastern Brazil. Two field experiments were carried out during the rainy and dry periods of the region in 2018, using the treatments of 100% (T1), 75% (T2), 50% (T3) and 25% (T4) of the reference evapotranspiration for daily water replacement and five replicates for each treatment. It was verified that crop evapotranspiration varies according to the water availability in the soil; however, the highest water use efficiency occurred for the T3 treatment. The T1 treatment obtained the highest estimated yield, 43.86 tons ha-1, while T4 obtained 13.47 tons ha-1, the lowest estimated yield among the treatments, and this difference was statistically significant (p ≤ 0.05) by F test. The crop coefficients obtained were 0.68, 0.89, 0.99 and 0.73 for the initial, vegetative, bulbing and maturation stages, respectively.

ABSTRACT This study aimed to evaluate the spatial dependence between agrometeorological variables and upland cotton yield the microregion of Cariri Oriental, Paraíba state (Brazil), using weighted spatial modeling system. In this study, we used the historical agricultural production data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), observed rainfall data from the Executive Water Management Agency of Paraíba State (AESA), and air temperature averages estimated by the Estima_T software. Spatial regression models (classical - CR, autoregressive - SARM, and spatial error - SEM) were used to correlate the dependent variable (upland cotton yield) with covariates (agrometeorological variables). Fitted model parameters were estimated using the Maximum Likelihood method. Model performance was evaluated based on coefficient of determination (R2), maximum likelihood function logarithm (AIC), and spatial residue analysis. Moreover, an exploratory spatial analysis allowed us to verify spatial autocorrelation between upland cotton yield and agrometeorological elements, using statistical tools such as Moran’s index I.

RESUMO: O estudo tem por finalidade avaliar a variabilidade e caracterizar a dependência espacial entre alguns atributos dos solos na microrregião do Cariri Oriental da Paraíba, bem como estudar as correlações espaciais para identificar as interações entre tais atributos na produção do feijão-caupi. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2000-2017, da microrregião do Cariri Oriental da Paraíba. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança e a avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R2), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade do feijão e dos elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial, usando de técnicas como o índice I de Moran. O estudo mostrou que, de acordo com os indicadores de desempenho utilizados, o modelo de erro espacial ofereceu melhores resultados em relação aos modelos clássicos de regressão múltipla e aos modelos espaciais autorregressivos, indicando que a inclusão da dependência espacial nos modelos melhora a estimativa da produtividade do feijão-caupi em a microrregião do Cariri Oriental da Paraíba.

ABSTRACT: This study evaluated the variability and characterizedthe spatial dependence between some soil attributes in the Eastern Cariri microregion of Paraíba,and analyzed the spatial correlations in order to identify the interactions between such attributes in cowpea bean(Vigna unguiculata L. Walp)production. Harvest data of the agricultural years of 2000-2017 in the Eastern Cariri microregion of Paraíba were analyzed. Parameters of the fitted models wereestimated using the Maximum Likelihood method and the performance of the models was evaluated based on coefficients of determination(R2), maximum log-likelihood function, and Schwarz’s Bayesian information criterion (BIC). Correlation and spatial autocorrelation between the cowpea productivity and agrometeorological elements was detected through the spatial analysis, using techniques such as the Moran’s index I. The study showed that, according to the performance indicators used, the spatial error model offered better results in relation to the classical multiple regression models and the self-regressive spatial models, indicating that the inclusion of spatial dependence in the models improves the estimate of productivity of cowpea in the microregion of Cariri Oriental da Paraíba.

Resumo O cultivo de milho em regime de sequeiro no estado de Alagoas é determinado pela variabilidade climática, especialmente sob as recorrentes secas que influenciam a recarga dos recursos hídricos em toda a região Nordeste do Brasil. Uma das formas de minimizar o risco de perdas é estabelecer uma janela climática ótima para o plantio. Nessa pesquisa utilizou-se um modelo agrometeorológico de penalização por déficit hídrico para simular a produtividade em todos os municípios de Alagoas no período de 1980 a 2015. A alta correlação entre simulações e observações, e o erro médio absoluto baixo para estações de referência validaram o modelo. Há diferentes janelas favoráveis ao plantio, mais curta no sertão durante o mês de abril, entre o terceiro decêndio de março e o terceiro decêndio de maio no agreste, e entre o primeiro decêndio de março e o segundo decêndio de junho no leste alagoano. Em média, as perdas relativas de produtividade no sertão são de 45%, no agreste de 40% a 45%, e em torno de 20% no leste. Estes resultados podem auxiliar o Zoneamento Agrícola de Risco Climático de Culturas do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, a estabelecer um calendário mais criterioso para a semeadura do milho no estado de Alagoas.

The cultivation of corn under a rainfed regime along the state of Alagoas is deeply influenced by climate variability, especially when considering the recurring droughts affecting the entire Northeast region of Brazil. One way of minimizing the risk of losses is establishing a climate window that is optimal for the sowing time. This study resorted to an agrometeorological model of damages by water deficit to simulate the productivity in every municipality of Alagoas from 1980 to 2015. The high correlation between simulations and observations, and the low absolute mean error for reference stations validated the model. There are different windows favourable to planting, shorter in the hinterland during the month of April, between the third ten days of March and the third ten days of May in the wild, and between the first ten days of March and the second ten days of June in eastern Alagoas. On average, relative productivity losses are about 45% in “Sertão”, 40-45% in “Agreste”, and around 20% in the coast. Such results can aid the Brazilian Ministry of Agriculture, Livestock, and Supply, in the elaboration of its Agricultural Climate Risk Zoning of Crops, potentially resulting in a more considerate calendar for corn sowing in Alagoas.

Resumo Este trabalho teve como objetivo principal gerar cenários climáticos futuros, e avaliar os impactos na produtividade do algodão herbáceo através de um modelo agrometeorólogico, quando comparada com a produtividade atual observada. Um downscaling estatístico foi empregado para obter as series futuras das variáveis meteorológicas necessárias para o cálculo da produtividade, obtido com um modelo agrometeorólogico devidamente calibrada para a realidade do algodão na região semiárida do Nordeste brasileiro. As series temporais das variáveis meteorológicas tiveram suas falhas devidamente preenchidas e passaram por um rigoroso sistema de controle de qualidade. As projeções futuras calculadas para os cenários climáticos A1B e A2, dos modelos ECHAM5-OM e HadGEM2-ES foram unanimes em apontar redução significativa das chuvas e aumento das temperaturas. A evapotranspiração, consequentemente, também apresenta tendência de aumento para o horizonte futuro estudado, de 2020 a 2080. Como impacto para a cultura do algodão, prevê-se, para 23 municípios estudados do semiárido nordestino, redução significativa da produtividade, que pode ser reduzida a aproximadamente metade da produtividade atual observada.

Abstract This paper had as its primary objective the generation of future climatic scenarios and the evaluation of impacts over the productivity of upland cotton through an agrometeorological model, when compared to the current productivity observed. A statistical downscaling was used to obtain the future series of meteorological variables needed for the calculation of productivity, obtained with an agrometeorological model appropriately calibrated for the reality of cotton in the semi-arid region of Northeast Brazil. The time series of the meteorological variables had their flaws properly completed and went through a rigorous quality control system. The future projections calculated for the climatic scenarios A1B and A2, of the models ECHAM5-OM and HadGEM2-ES were unanimous in pointing out the significant reduction in rainfall and temperature rising. The evapotranspiration, consequently, also presents an upward trend for the future horizon studied, from 2020 to 2080. As impact for the cotton crop, is predicted, for the 23 studied municipalities of the northeast semi-arid, a significant reduction in productivity, which can be reduced to approximately half of the current observed productivity.

Resumo O impacto das mudanças climáticas nos padrões de precipitação e temperaturas máximas e mínimas da região Nordeste do Brasil é investigado com base na média dos resultados de quatro modelos climáticos globais, ECHAM5-OM da Alemanha, HADGEM2-ES do Reino Unido, BCM2 da Noruega e o CNRM-CM3 da França, para dois cenários de emissões de gases de efeito estufa, A1B e A2 que tiveram suas projeções futuras regionalizadas para o período 2021-2080 com o emprego da técnica de downscaling estatístico. A habilidade dos modelos em simular as condições do clima presente foi validada para o período de controle 1961-1990, apresentando resultados muito satisfatórios. Foi empregado o método dos análogos para realizar o downscaling estatístico e encontrar as relações preditor-preditando. Os resultados apontam para uma redução expressiva da precipitação nos respectivos períodos chuvosos das sub-regiões do Nordeste, e aumento das temperaturas máximas no primeiro semestre de forma mais significativa, com tendência a diminuição em extensas áreas do setor norte do Nordeste em meses do segundo semestre, principalmente para o cenário A2. Para as temperaturas mínimas os resultados apontam para tendência de aumento em todo o ano com destaque para os meses de inverno.

Abstract The impact of climate change on precipitation and maximum and minimum temperatures patterns in the Northeast region of Brazil is investigated based on the mean results of four global climate models, ECHAM5-OM from Germany, HADGEM2-ES from the UK, BCM2 from Norway and the CNRM-CM3 of France, for two scenarios of greenhouse gas emissions, A1B and A2, that had their future projections regionalized for the period 2021-2080 using the statistical downscaling model. The ability of the models to simulate present climate conditions was checked for the 1961-1990 control period, presenting very satisfactory results, and validated for the period 1991-2000. The analogues method was employed to perform statistical downscaling and to find predictor-prediting relationships. The results point to a significant reduction in rainfall in the respective rainy periods of the northeastern subregions, and the highest temperatures increase in the first semester, with a tendency to decrease in large areas of the northern Northeast sector in the second semester, mainly for scenario A2. For the minimum temperatures the results show a tendency of increase in all the year with highlight for the winter months.

Resumo Neste estudo, um modelo de downscaling estatístico (MDE) baseado na metodologia de análogos foi usado para projetar padrões futuros de precipitação e temperatura na cidade de Maceió, litoral leste do Nordeste (9,7° S; 35,7° W; 64,5m), e avaliar seus impactos na produtividade da cana de açúcar. Dados observados históricos foram usados para o downscaling da precipitação e temperatura usando diferentes modelos climáticos globais (CanESM2, CNRM-CM5, IPSL-CM5A-MR, GFDL-ESM2M, MIROC-ESM, MPI-ESM-MR, e NorESM1-M) em relação ao período de referencia (1961-1990), e, em seguida, para cenários futuros de 2021 a 2080. Os dados foram analisados em decêndios, mesmo passo de tempo do modelo agrometeorológico usado para a cultura. Ao contrário do que se esperava, a combinação de redução das chuvas e aumento da evapotranspiração nos cenários futuros não diminuiu a estimativa da produtividade, com previsão de aumento. A este fato pode-se atribuir que a redução das chuvas previstas, mais acentuadas no período chuvoso, não serão decisivas para a diminuição da produtividade, pois na maioria dos modelos climáticos há previsão de aumento das chuvas no período seco de setembro a dezembro, crítico para o crescimento inicial da cultura, que tem calendário de plantio a partir do primeiro decêndio de setembro.

Abstract In this study, a statistical downscaling model (SDSM) based on the analogous methodology was used to project future patterns of precipitation and temperature in the city of Maceió, east coast of northeastern Brazil (9.7° S; 35.7° W; 64.5m), and to evaluate its impacts on sugar cane yield. Historical observed data were used for downscaling precipitation and temperature using different global climate models (CanESM2, CNRM-CM5, IPSL-CM5A-MR, GFDL-ESM2M, MIROC-ESM, MPI-ESM-MR, and NorESM1-M) in relation to the reference period (1961-1990), and then for future scenarios from 2021 to 2080. The data were analysed in a ten days period, the same time step as the agrometeorological model used for culture. Contrary to what was expected, the combination of reduced rainfall and increased evapotranspiration in future scenarios did not decrease the estimate of yield, with an increase forecast. This effect can be attributed to the fact that the reduction in predicted rainfall, which was more pronounced in the rainy season, was not decisive for the decrease in yield, since in most MCGs there is a forecast of increased rainfall in the dry period from September to December, which is crucial for the initial growth of the crop, which has a planting schedule from the first ten-day period of September.

Resumo Identificar áreas com um potencial risco de degradação ambiental por processos antrópicos ou naturais é importante para a gestão sustentável dos recursos naturais, principalmente nas regiões semiáridas do nordeste brasileiro. O presente estudo teve como objetivo avaliar o índice de erosão (EI30) e avaliar seus extremos na Bacia Hidrográfica do Apodi/Mossoró (BHAM) localizada no estado do Rio Grande do Norte, através da teoria dos valores extremos e associar com o padrão de chuva da região. Foram utilizados dados de precipitação da Agência Nacional das águas (ANA) e do Projeto Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Foram utilizados os critérios de informação de Akaike (AIC) e o critério bayesiano de Schwarz (BIC) para seleção de modelos matemáticos que explicam os extremos de erosividade, aliados a avaliação da correlação entre EI30 e o coeficiente de chuva (Rc). A estação meteorológica Felipe Guerra na BHAM apresentou os melhores resultados para gerar o efeito hidrológico do EI30 com dados TRMM. Conclui-se que os dados TRMM podem ser de grande avalia para estimar o EI30 onde não há dados observacionais, além disso o EI30 acompanha a sazonalidade da precipitação e foi classificado como moderado, cujos maiores valores acontecem no período de fevereiro a maio.

Abstract Identifying areas with a potential risk of environmental degradation by anthropic or natural processes is important for sustainable management of natural resources, especially in the semiarid regions of northeastern Brazil. Rain erosivity is given by the Universal Soil Loss Equation (EUPS) which relates the erosive capacity of rainfall and its ability to disintegrate by the impact of the particle surface. The present study aimed to evaluate the erosion index (EI30) and to evaluate the EI30 extremes in the Apodi/Mossoró watershed through the theory of extreme values and to associate with the rainfall pattern of the region. For this, precipitation data from the Agência Nacional das águas (ANA) and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) project were used. Among several methodologies for the selection of mathematical models that explain the extremes of erosivity, this research used the Akaike Information Criteria (AIC) and the Schwarz Bayesian Criterion (BIC), together with the correlation assessment at EI30 and the coefficient of rain (Rc). Thus, Felipe Guerra station presented the best results to generate the hydrological effect of the EI30 in the basin with TRMM data. It can be concluded that TRMM data can be of great value for the estimation of the EI30 where observational data is not available. Moreover, the EI30 follows the precipitation seasonality and was classified as moderate whose highest values occur from February to May.

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).