Resumo Este trabalho teve por objetivo a caracterização e análise dos fatores fisiográficos da bacia do rio Atibaia e sua influência nos processos de enchentes e inundações, além de avaliar a suscetibilidade a eventos de inundação para o município de Campinas, nos anos de 1985 e 2019. Em um primeiro momento, foram utilizadas técnicas de geoprocessamento e índices definidos na literatura a fim de proporcionar uma compreensão abrangente da bacia do rio Atibaia quanto a seus atributos geométricos, de relevo e drenagem e sua influência aos processos de inundação, com o intuito de fornecer suporte à tomada de decisão referente às ações preventivas e mitigadoras dos impactos socioeconômicos e ambientais na região. Em um segundo momento, as características pedogeomorfológicas e de uso e ocupação da terra do município de Campinas foram processadas por meio de técnicas de geoprocessamento e aplicadas ao Processo Analítico Hierárquico com a finalidade de gerar o mapeamento específico do município quanto a sua suscetibilidade a inundações. O mapeamento permitiu conhecer os locais críticos do município de Campinas, elegendo áreas prioritárias às ações e programas governamentais no tocante à gestão urbana e ambiental, podendo orientar ainda a geração de novos estudos na escala de detalhe, com vistas à prevenção e contingência de possíveis impactos decorrentes dos processos de inundação.

Abstract This study characterized and analyzed the physiographic factors of the Atibaia River Basin and their influence on flooding processes and evaluated the susceptibility to flooding in the municipality of Campinas during the years 1985 and 2019. At first, geoprocessing techniques and indices defined in the literature were used to provide a comprehensive understanding of the Atibaia River Basin regarding its geometric, relief, and drainage attributes and its influence on flooding processes, to provide decision-making support regarding preventive and mitigating actions for the socioeconomic and environmental impacts in the region. The pedogeomorphological characteristics and land use and occupation of Campinas were applied to the Analytic Hierarchy Process using geoprocessing techniques to generate the specific mapping of the municipality’s susceptibility to flooding. The mapping allowed us to identify the critical sites of the municipality of Campinas, choosing priority areas for government action and programs regarding urban and environmental management. It can also guide new studies on the detail scale aiming to prevent and mitigate flooding events.

Resumo Em todo o mundo, existem evidências acumuladas da intensificação de ondas de calor devido às mudanças climáticas. As diferenças regionais nos efeitos das ondas de calor requerem estudos locais para a implementação de estratégias públicas de mitigação e adaptação. Este trabalho analisa e caracteriza a ocorrência de ondas de calor para a cidade de Campinas, Brasil, por meio de um estudo observacional de 1956 a 2018. A definição de ondas de calor adotada requer que as temperaturas máximas e mínimas diárias estejam acima dos limites diários derivados da normal climática 1961-1990. As métricas anuais e sazonais de número, frequência e duração de ondas de calor mostraram tendências significativas e positivas, exceto no inverno. Verificou-se que os eventos mais longos, mais intensos e mais frequentes ocorreram nos últimos 20 anos e que uma mudança significativa de tendência ocorreu no início da década de 1980. Por fim, realizou-se um estudo exploratório da variabilidade intra-urbana, comparando-se as métricas de duas estações meteorológicas distantes 30 km entre si, em Campinas. Foram encontrados padrões de métricas semelhantes para as duas estações meteorológicas, com eventos de ondas de calor mais prolongados e frequentes para a estação localizada na região com maior taxa de ocupação do solo.

Abstract Worldwide there is accumulated evidence of heatwave intensification due to climate change. Regional differences in the effects of heatwaves require local studies to implement public mitigation and adaptation strategies. This work analyzes and characterizes heatwaves’ occurrence for the city of Campinas, Brazil, through an observational study from 1956 to 2018. The definition of heatwaves adopted requires that the maximum and minimum daily temperatures be above the daily limits derived from climate normal 1961-1990. The annual and seasonal metrics of the number, frequency, and heatwaves’ duration showed significant and positive trends, except in winter. We found that the longest, the more intense, and the most frequent events occurred in the last 20 years and that a significant change in trend occurred at the beginning of the 1980s. Lastly, we performed an exploratory study of intra-urban variability, comparing heatwave metrics between two different weather stations that are 30 km apart in the city of Campinas. We found similar metrics patterns for the two weather stations, with more prolonged and more frequent heatwave events for the region's station with a higher rate of urban land occupation.

Em 24 de março de 2020, foi decretado confinamento parcial no Estado de São Paulo, Brasil, como medida para desacelerar a disseminação da COVID-19. O decreto consistia na proibição de aglomerações e na recomendação para as pessoas permanecerem em casa, exceto em situações urgentes ou de extrema necessidade. Na esteira de estudos realizados em outros países, o artigo busca avaliar os impactos do confinamento na qualidade do ar em cinco cidades no Estado de São Paulo. Nosso estudo foi realizado com o material particulado e dióxido de nitrogênio enquanto indicadores da qualidade do ar e pela correlação das concentrações dos contaminantes com dados meteorológicos. Os resultados mostraram um aumento desses contaminantes em todas as cinco cidades dentro das primeiras semanas depois do confinamento, comparado às semanas que antecederam o decreto e com o mesmo período em anos anteriores. O resultado é inconsistente com os achados usualmente relatados em outros estudos. Portanto, foi definido um objetivo secundário a fim de investigar a possível causa (ou causas) da piora na qualidade do ar, o que revelou um aumento no número de incêndios. O tempo anormalmente seco favoreceu a queima de vegetação nas áreas agrícolas rurais e em pequenas áreas de vegetação próximas às cidades, além do limitado escoamento da poluição pela chuva, o que contribuiu à maior concentração de poluentes. Os achados sugerem hipóteses sobre os possíveis efeitos dessa situação de pior qualidade do ar sobre o agravamento de casos de COVID-19, porém são necessários mais estudos para uma avaliação completa.

On March 24, 2020, a partial lockdown was decreed in the state of São Paulo, Brazil, as a measure to hinder the spread of COVID-19, which consisted in prohibiting crowding and advising people to stay home, except for urgent or extremely necessary matters. Based on studies performed in other countries, this study aims to assess the impacts of the lockdown on the air quality of five cities in the state of São Paulo. Our study was conducted by using particulate matter and nitrogen dioxide as air quality indicators, and by correlating the contaminants concentrations with weather data. The results showed an increase in these contaminants in all cities within the first weeks after the lockdown compared with the weeks before the decree and with the same period in previous years. This result is inconsistent with the literature. Therefore, a secondary goal was set to investigate the possible cause (or causes) of such deterioration in air quality, which led to the increased number of wildfires. The anomalous dry weather favored the burning of vegetation in agricultural rural areas and in small, vegetated areas near the municipalities, and limited pollution scavenging by rainfall, both of which contributed to higher pollution concentration. We hypothesize the possible effects of worse air quality on the aggravation of COVID-19, but further research is necessary to obtain a complete assessment.

El 24 de marzo de 2020 se decretó un confinamiento parcial en el estado de São Paulo, Brasil, como medida para evitar la propagación de la COVID-19, que consistió en prohibir aglomeraciones de personas y avisar a la gente que permaneciera en casa, salvo para asuntos urgentes o extremadamente necesarios. Siguiendo algunos estudios realizados en otros países, el objetivo de este trabajo es evaluar los impactos del confinamiento en la calidad del aire de ciudades en el estado de São Paulo. Nuestro estudio fue realizado usando material particulado y dióxido de nitrógeno, como indicadores de la calidad del aire, y mediante la correlación de las concentraciones de contaminantes con los datos meteorológicos. Los resultados mostraron un incremento en estos contaminantes en todas las ciudades dentro de las primeras semanas tras el confinamiento, comparando las semanas antes del decreto y dentro del mismo periodo en los años previos. Este resultado es inconsistente con aquellos que han sido informados en otros estudios. Por ello, un objetivo secundario fue investigar la posible causa (o causas) de tal deterioro en la calidad del aire, que conduce a un incremento en el número de incendios. La climatología seca anómala favoreció la quema de vegetación en las áreas rurales agrícolas, y en áreas con poca vegetación cerca de las ciudades, y la eliminación limitada de la contaminación gracias a la lluvia, ambos contribuyeron a una mayor concentración de contaminación. Se especula que los posibles efectos de esta situación de una peor calidad del aire podrían afectar en el agravamiento de los casos de COVID-19, pero son quizás necesarias más investigaciones para conseguir una evaluación completa.

Em 24 de março de 2020, foi decretado confinamento parcial no Estado de São Paulo, Brasil, como medida para desacelerar a disseminação da COVID-19. O decreto consistia na proibição de aglomerações e na recomendação para as pessoas permanecerem em casa, exceto em situações urgentes ou de extrema necessidade. Na esteira de estudos realizados em outros países, o artigo busca avaliar os impactos do confinamento na qualidade do ar em cinco cidades no Estado de São Paulo. Nosso estudo foi realizado com o material particulado e dióxido de nitrogênio enquanto indicadores da qualidade do ar e pela correlação das concentrações dos contaminantes com dados meteorológicos. Os resultados mostraram um aumento desses contaminantes em todas as cinco cidades dentro das primeiras semanas depois do confinamento, comparado às semanas que antecederam o decreto e com o mesmo período em anos anteriores. O resultado é inconsistente com os achados usualmente relatados em outros estudos. Portanto, foi definido um objetivo secundário a fim de investigar a possível causa (ou causas) da piora na qualidade do ar, o que revelou um aumento no número de incêndios. O tempo anormalmente seco favoreceu a queima de vegetação nas áreas agrícolas rurais e em pequenas áreas de vegetação próximas às cidades, além do limitado escoamento da poluição pela chuva, o que contribuiu à maior concentração de poluentes. Os achados sugerem hipóteses sobre os possíveis efeitos dessa situação de pior qualidade do ar sobre o agravamento de casos de COVID-19, porém são necessários mais estudos para uma avaliação completa.

On March 24, 2020, a partial lockdown was decreed in the state of São Paulo, Brazil, as a measure to hinder the spread of COVID-19, which consisted in prohibiting crowding and advising people to stay home, except for urgent or extremely necessary matters. Based on studies performed in other countries, this study aims to assess the impacts of the lockdown on the air quality of five cities in the state of São Paulo. Our study was conducted by using particulate matter and nitrogen dioxide as air quality indicators, and by correlating the contaminants concentrations with weather data. The results showed an increase in these contaminants in all cities within the first weeks after the lockdown compared with the weeks before the decree and with the same period in previous years. This result is inconsistent with the literature. Therefore, a secondary goal was set to investigate the possible cause (or causes) of such deterioration in air quality, which led to the increased number of wildfires. The anomalous dry weather favored the burning of vegetation in agricultural rural areas and in small, vegetated areas near the municipalities, and limited pollution scavenging by rainfall, both of which contributed to higher pollution concentration. We hypothesize the possible effects of worse air quality on the aggravation of COVID-19, but further research is necessary to obtain a complete assessment.

El 24 de marzo de 2020 se decretó un confinamiento parcial en el estado de São Paulo, Brasil, como medida para evitar la propagación de la COVID-19, que consistió en prohibir aglomeraciones de personas y avisar a la gente que permaneciera en casa, salvo para asuntos urgentes o extremadamente necesarios. Siguiendo algunos estudios realizados en otros países, el objetivo de este trabajo es evaluar los impactos del confinamiento en la calidad del aire de ciudades en el estado de São Paulo. Nuestro estudio fue realizado usando material particulado y dióxido de nitrógeno, como indicadores de la calidad del aire, y mediante la correlación de las concentraciones de contaminantes con los datos meteorológicos. Los resultados mostraron un incremento en estos contaminantes en todas las ciudades dentro de las primeras semanas tras el confinamiento, comparando las semanas antes del decreto y dentro del mismo periodo en los años previos. Este resultado es inconsistente con aquellos que han sido informados en otros estudios. Por ello, un objetivo secundario fue investigar la posible causa (o causas) de tal deterioro en la calidad del aire, que conduce a un incremento en el número de incendios. La climatología seca anómala favoreció la quema de vegetación en las áreas rurales agrícolas, y en áreas con poca vegetación cerca de las ciudades, y la eliminación limitada de la contaminación gracias a la lluvia, ambos contribuyeron a una mayor concentración de contaminación. Se especula que los posibles efectos de esta situación de una peor calidad del aire podrían afectar en el agravamiento de los casos de COVID-19, pero son quizás necesarias más investigaciones para conseguir una evaluación completa.

ABSTRACT The intensification of drought incidence is one of the most important threats of the 21st century with significant effects on food security. Accordingly, there is a need to improve the understanding of the regional impacts of climate change on this hazard. This study assessed long-term trends in probability-based drought indices (Standardized Precipitation Index and Standardized Evapotranspiration Index) in the State of São Paulo, Brazil. Owing to the multi-scalar nature of both indices, the analyses were performed at 1 to 12-month time scales. The indices were calculated by means of a relativist approach that allowed us to compare drought conditions from different periods. The years 1961-1990 were used as the referential period. To the authors’ best knowledge, this is the first time that such relativist approach is used in historical trend analysis. The results suggest that the evapotranspiration rates have intensified the regional drought conditions. The time scale used to calculate the indices significantly affected the outcomes of drought trend assessments. The reason behind this feature is that the significant changes in the monthly regional patterns are limited to a specific period of the year. More specifically, virtually all significant changes have been observed during the first trimester of the rainy season (October, November and December). Considering that this period corresponds to critical plant growth stages (flowering/regrowth/sprouting) of several major crops (e.g. Sugarcane and Citrus), we may conclude that these significant changes have increased the risk of crop yield reductions due to agricultural drought.

O objetivo deste trabalho foi identificar zonas pluviometricamente homogêneas no Estado da Bahia e analisar as condições climáticas de cada zona entre 1981 e 2010. Foi aplicada a técnica de mineração de dados, Clusterização (agrupamento de dados), por meio do uso do algoritmo k-means, para transformação das séries históricas de precipitação em cinco zonas pluviometricamente homogêneas, em resposta à orografia, maritimidade e sistemas meteorológicos atuantes na região. Foram utilizados dados de médias mensais de precipitação de 92 estações meteorológicas. Os resultados apontam que as zonas mais secas estão situadas na parte central, de norte a sul do estado, principalmente ao norte com os menores volumes anuais, em torno de 480 mm. A zona localizada ao norte do estado é contrastante com a faixa litorânea, em que são observados os maiores volumes anuais de precipitação (1.380 mm aproximadamente). A alta variabilidade pluviométrica ocorre em quase todas as zonas, principalmente em duas do semiárido com coeficientes de variação (CV) iguais a 42 e 28%. Diferencia-se dessa característica a zona pertencente à faixa litorânea, que apresenta regularidade de chuvas durante todo o ano e CV de 15%. As estações chuvosas e secas estão bem definidas. Os valores de precipitação da estação chuvosa representam em torno de 81% dos totais anuais, com destaque para as zonas situadas no centro-oeste e oeste do estado, com 95 e 96% dos totais anuais.

The aim of this study was to identify rainfall homogeneous areas in the State of Bahia, Brazil and analyze the climatic conditions of each area for the period between 1981 and 2010. It was applied a data mining technique, clustering (grouping of data), by using the k-means algorithm for transforming time series of precipitation in five rainfall homogeneous areas, in response to topography, maritime dimension, and weather systems operating in the region of study. Data of average monthly rainfall of 92 meteorological stations were used. The results indicate that the driest areas are situated in the central part of the state, from north to south, mainly in the north with the lowest annual volumes, around 480 mm. The area located in the north of the state contrasts with that one located on the coast, where the largest volumes of annual rainfall of the study were observed (approximately 1.380 mm). The high rainfall variability occurs in almost all areas, especially in two of those of semiarid ones with Coefficients of Variation (CV) reaching 42 and 28%. This characteristic differs from the area belonging to the coastal area, which presents regular rainfall during all the year and a CV of 15%. The rainy and dry seasons are well defined. Precipitation values of the rainy season accounts for about 81% of the annual total, with emphasis on the zones located in the central-west and west of the state with 95 and 96% of the annual total.

As condições adversas do tempo, nos períodos críticos do desenvolvimento vegetativo da planta influenciam o rendimento da cultura, sendo um parâmetro fundamental para a previsão da safra. Um aumento na acurácea da previsão pode ser obtido ao se aplicar correções estatísticas para remover o erro sistemático do modelo. Neste trabalho foram realizadas correções estatísticas nas previsões de tempo por conjunto do modelo de circulação geral atmosférico (MGCA) CPTEC/COLA (Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos/Center for Ocean - Land - Atmosphere Studies), através da remoção do erro médio, para três localidades do Sul do Brasil. As previsões de precipitação obtidas pelo modelo sem correção foram comparadas com as previsões corrigidas e ambas com os dados observados nas respectivas estações meteorológicas. Os resultados mostraram que a correção estatística pode melhorar o desempenho do modelo em algumas situações, sendo que ambos os resultados do modelo corrigido e sem correção apresentam uma alta acerácea, indicando que o modelo de previsão de tempo por conjunto pode apresentar-se como uma ferramenta auxiliar para o monitoramento das safras agrícolas.

Adverse weather conditions in critical periods of vegetative plant growth affect crop productivity, being a fundamental parameter for yield forecast. An increase in weather forecasting accuracy may be obtained by applying statistical correction to remove model bias. This study used statistical correction of ensemble forecasting with the atmospheric general circulation model (Center for Weather Forecasting and Climate Studies/Center for Ocean - Land - Atmosphere Studies - CPTEC/COLA) by mean error removal for three cities in the South of Brazil. Comparisons were made between corrected and original precipitation forecasts, and between these and data observed at their respective meteorological stations. Results showed that the applied statistical correction method may improve forecasting performance in some situations and that the term of forecast present high accuracy, indicating the importance of ensemble forecasting as an auxiliary tool in agricultural crop monitoring.

As condições meteorológicas são determinantes para a produção agrícola; a precipitação, em particular, pode ser citada como a mais influente por sua relação direta com o balanço hídrico. Neste sentido, modelos agrometeorológicos, os quais se baseiam nas respostas das culturas às condições meteorológicas, vêm sendo cada vez mais utilizados para a estimativa de rendimentos agrícolas. Devido às dificuldades de obtenção de dados para abastecer tais modelos, métodos de estimativa de precipitação utilizando imagens dos canais espectrais dos satélites meteorológicos têm sido empregados para esta finalidade. O presente trabalho tem por objetivo utilizar o classificador de padrões "floresta de caminhos ótimos" para correlacionar informações disponíveis no canal espectral infravermelho do satélite meteorológico GOES-12 com a refletividade obtida pelo radar do IPMET/UNESP localizado no município de Bauru, visando o desenvolvimento de um modelo para a detecção de ocorrência de precipitação. Nos experimentos foram comparados quatro algoritmos de classificação: redes neurais artificiais (ANN), k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetores de suporte (SVM) e floresta de caminhos ótimos (OPF). Este último obteve melhor resultado, tanto em eficiência quanto em precisão.

Meteorological conditions are determinant for the agricultural production; in particular, rainfall may be cited as the most important because having direct relation with water balance. To estimate agricultural production, agrometeorological models based on the cultures behavior under meteorological conditions, have been used. Since it is difficult to obtain the required data to these models, rainfall estimation techniques using meteorological satellites images from spectral channels have been used. The objective of the present work is to apply the Optimum-Path Forest pattern classifier to the agrometeorological research field in order to correlate the available information from GOES-12 satellite infrared spectral channel images, to the reflectivity data obtained by the IPMET/UNESP radar located at Bauru, aiming to develop a model for precipitation occurrence identification. In the experiments we compared four classification algorithms: Artificial Neural Networks (ANN), k-Nearest Neighbors (k-NN), Support vector Machines (SVM) and optimum-Path Forest (OPF). this last one shows the best results in terms of accuracy rate and running time.