RESUMO A dominância, tamanho e posição sociológica das espécies arbóreas são aspectos cruciais para os padrões naturais das florestas, fornecendo informações de grande relevância. Esses padrões podem ser influenciados por uma série de fatores. Assim, o objetivo deste estudo foi avaliar o uso de variáveis espectrais, hidrológicas e geográficas para estimar o estoque de carbono acima do solo (AGC) em quatro estratos de dossel definidos por percentis diamétricos em um remanescente de Mata Atlântica brasileira. Utilizamos técnicas de aprendizado de máquina (Random Forest - RF + Algoritmo Genético - GA) e Regressão Linear Múltipla (MLR) para modelar o AGC. Nossos resultados indicam uma alta variação nos valores de AGC nas parcelas, variando de 0,37 a 467,71 MgC.ha-1, com média de 77,4 MgC.ha-1. Os conjuntos formados por árvores nos percentis 30, 60 e 90 contribuíram, respectivamente, com 97,32%, 87,74% e 52,02% do AGC total. As variáveis espectrais e hidrológicas se associam à área basal para explicar o estoque de AGC. Nossas descobertas comprovam a eficácia de ambos os métodos na obtenção de estimativas precisas de carbono e na geração de um conjunto de dados otimizado. Árvores no percentil 30 representam uma parte menor do AGC total, e a remoção dessas árvores não interfere na relação entre AGC e variáveis espectrais. dominância florestas relevância fatores Assim (AGC brasileira Random GA MLR (MLR parcelas 037 0 37 0,3 46771 467 71 467,7 MgC.ha1, MgCha1 MgCha MgC.ha 1, MgC ha 1 MgC.ha-1 774 77 4 77, MgC.ha1. 1. 6 9 contribuíram respectivamente 9732 97 32 97,32% 8774 87 74 87,74 5202 52 02 52,02 total otimizado 3 03 0, 4677 46 7 467, ha1 MgC.ha1 MgC.ha- 973 97,32 877 8 87,7 520 5 52,0 97,3 87, 52, 97,

ABSTRACT The dominance, size, and sociological position of tree species are essential components of natural forest patterns, providing critical information for understandinh forest dynamics. These patterns can be influenced by a variety of factors. This study aimed to evaluate the effectiveness of using spectral, hydrological, and geographical variables to estimate aboveground carbon stock (AGC) across four canopy strata, defined by diametric percentiles, in a Brazilian Atlantic Forest remnant. Our methodology, which employed machine learning techniques (Random Forest - RF + Genetic Algorithm - GA) and Multiple Linear Regression (MLR) to model AGC, proved to be highly efficient, as evidenced by our results. We observed a wide range of AGC values, from 0.37 to 467.71 MgC.ha-1, with an average of 77.4 MgC.ha-1. Trees in the 30th, 60th, and 90th percentiles contributed, respectively, 97.32%, 87.74%, and 52.02% of the total AGC. Spectral and hydrological variables combined with basal area explain AGC stock. Our findings demonstrate the robustness of machine learning techniques and MLR methods in obtaining accurate carbon estimates and generating an optimized dataset. Trees within the 30th percentile represent a smaller portion of the total AGC, and their removal does not interfere with the relationship between AGC and spectral variables. dominance size dynamics factors (AGC strata remnant methodology Random GA (MLR efficient results values 037 0 37 0.3 46771 467 71 467.7 MgC.ha1, MgCha1 MgCha MgC.ha 1, MgC ha 1 MgC.ha-1 774 77 4 77. MgC.ha1. 1. th 60th contributed respectively 9732 97 32 97.32% 8774 87 74 87.74% 5202 52 02 52.02 dataset 03 3 0. 4677 46 7 467. ha1 MgC.ha1 MgC.ha- 973 9 97.32 877 8 87.74 520 5 52.0 97.3 87.7 52. 97. 87.

RESUMO Para mitigar os impactos da urbanização no ciclo hidrológico, as técnicas de baixo impacto de desenvolvimento (LID), especialmente os microrreservatórios, são utilizadas em todo o mundo. Apesar de seu uso frequente, o conhecimento público sobre essas técnicas e gestão de águas pluviais é insuficiente, principalmente na América Latina. A compreensão do público sobre a gestão de águas pluviais e das técnicas de LID leva a mais aceitação e engajamento. Nesse sentido, o objetivo deste artigo é apresentar os resultados de entrevistas sobre a percepção local dos moradores sobre a gestão de águas pluviais em Belo Horizonte/Brasil. Os resultados indicam que o sexo masculino e os entrevistados com mais de 40 anos possuem mais conhecimento sobre gestão de águas pluviais, assim como os entrevistados com nível socioeconômico mais elevado. Embora o uso de microrreservatório seja percebido positivamente, um maior conhecimento sobre águas pluviais urbanas não leva a uma maior disposição de coparticipar na gestão de águas pluviais. Os resultados fornecem uma visão geral da percepção dos habitantes sobre a gestão municipal de águas pluviais e têm grande potencial para ajudar os gestores da cidade.

ABSTRACT To mitigate urbanization impacts on the hydrological cycle, Low Impact Development techniques, especially On-site Stormwater Detention - OSD, are applied worldwide. Besides their frequent use, the public knowledge about these techniques and stormwater management is insufficient, particularly in Latin America. Public comprehension about stormwater management and LID techniques lead to more acceptance and engagement. In this sense, the aim of this article is to present the results of interviews about local’s perception on stormwater management in Belo Horizonte/Brazil. The results indicate that males and respondents older than 40 years old have more knowledge about stormwater management, as well as higher socioeconomic interviewees. Although the use of OSD is positively perceived, a greater knowledge on urban stormwater does not lead to a greater willingness to co-participate in the stormwater management. Our results provide an overview of city inhabitants’ perception of municipal stormwater management and have great potential to help managers.

Resumo Anaplasma marginale é uma bactéria Gram-negativa intracelular obrigatória de eritrócitos de ruminantes e responsável pela anaplasmose bovina. A diversidade genética de A. marginale tem sido caracterizada com base nas sequências das principais proteínas de superfície (MSPs), como a MSP1α. O objetivo deste estudo foi investigar a diversidade genética de A. marginale em bovinos no estado do Maranhão, Nordeste do Brasil. Dessa forma, 343 amostras de sangue foram submetidas ao ensaio iELISA, utilizando-se a proteína recombinante MSP5. Das 343 amostras de sangue, 235 (68,5%) foram escolhidas aleatoriamente e submetidas à extração de DNA, qPCR e PCR convencional para gene msp1α, para determinação das sequências de aminoácidos e classificação dos genótipos. Os resultados do iELISA mostraram 81,34% de soropositividade (279/343), enquanto qPCR revelou 224 amostras positivas (95,32%). Dentre estas na qPCR, 67,4% (151/224) mostraram-se positivas no PCR convencional. Das 50 sequências obtidas, 21 cepas não haviam sido relatadas anteriormente. Em relação aos genótipos, H (26/50) e E (18/50) foram os mais frequentes, enquanto os genótipos F e C foram identificados apenas duas vezes cada, e B e G uma vez cada. Em conclusão, alta prevalência e marcante diversidade genética de A. marginale foram observadas em rebanhos leiteiros no estado do Maranhão.

Abstract Anaplasma marginale is an obligate intracellular Gram-negative bacterium found in ruminants’ erythrocytes and is the etiological agent of bovine anaplasmosis. The bacterium’s genetic diversity has been characterized based on sequences of major surface proteins (MSPs), such as MSP1α. The aim of the present study was to investigate the genetic diversity of A. marginale in cattle in the state of Maranhão, northeastern Brazil. To this end, 343 blood samples were harvested and subjected to iELISA assays using the recombinant surface protein MSP5. Out of 343 blood samples, 235 (68.5%) were randomly chosen and submitted to DNA extraction, qPCR and conventional PCR targeting the msp1α gene to determine amino acid sequences and classify the genotypes. The iELISA results showed 81.34% seropositivity (279/343), whereas qPCR revealed 224 positive samples (95.32%). Among these qPCR-positive samples, 67.4% (151/224) were also positive in the cPCR. Among the 50 obtained sequences, 21 strains had not been previously reported. Regarding the genotypes, H (26/50) and E (18/50) were identified most often, while genotypes F and C were only identified twice each and B and G once each. In conclusion, high prevalence and genetic diversity for A. marginale were observed in dairy cattle herds in the state of Maranhão.