Claudionor Ribeiro da Silva

O crescimento populacional tem impulsionado a expansão territorial nas cidades. A expansão urbana pode ocasionar diversos problemas nos segmentos ambientais e socioeconômicos. Para as cidades médias, a exemplo Montes Claros/MG, isso já é um fato. Portanto, o entendimento de como a expansão ocorre espacialmente na cidade é crucial para o planejamento urbano, sobretudo quanto o ordenamento do uso do solo urbano. Por isso, elaborou-se um mapeamento simplificado de classes com potencial à expansão urbana para Montes Claros e aplicou-se modelos de regressão linear para entender quais variáveis explicaram a distribuição dessas classes. Dessa forma, foram obtidas três classes: área com potencial urbano, área com potencial de expansão, área não adequada para expansão. A área com potencial urbano foi explicada pelas variáveis moradores, água, renda, não ocupado, ocupado, vegetação e altitude, e obteve R² de 0.89 (p-value < 0.05). A classe área com potencial de expansão foi explicada pelas variáveis não ocupado, vegetação e altitude (R² = 0.93 e p-value < 0.05). A área não adequada foi explicada por altitude e relevo (R² = 0.84 e p-value < 0.05). Variáveis socioeconômicas e físicas explicaram a distribuição espacial das classes potenciais à expansão urbana em Montes Claros. Essa metodologia apresenta-se como suporte ferramenta crucial para o planejamento urbano da cidade de Montes Claros.

Climate change is expected to alter the environmental suitability of land use and land cover (LULC) classes globally. In this study, we investigated the potential impacts of climate change on the environmental suitability of the most representative LULC classes in the southern Brazilian semiarid region. We employed the Random Forest algorithm trained with climatic, soil, and topographic data to project future LULC suitability under the Representative Concentration Pathway RCP 2.6 (optimistic) and 8.5 (pessimistic) scenarios. The climate data included the mean annual air temperature and precipitation from the WorldClim2 platform for historical (1970–2000) and future (2061–2080) scenarios. Soil data were obtained from the SoilGrids 2.1 digital soil mapping platform, while topographic data were produced by NASA’s Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Our model achieved an overall accuracy of 60%. Under the worst-case scenario (RCP 8.5), croplands may lose approximately 8% of their suitable area, while pastures are expected to expand by up to 30%. Areas suitable for savannas are expected to increase under both RCP scenarios, potentially expanding into lands historically occupied by forests, grasslands, and eucalyptus plantations. These projected changes may lead to biodiversity loss and socioeconomic disruptions in the study area.

A Revista Brasileira de Geografia Física é um periódico bimestral de divulgação científica, iniciada em 2008 da Universidade Federal de Pernambuco. Artigos técnico-científicos, Revisões de literatura e Notas científicas a serem publicados na Revista devem ser originais, e de relevância para a Geografia Física e meio ambiente. A Comissão Editorial abre exceção apenas para trabalhos apresentados em Congressos sob a forma de resumos simples.

Objetivo: A proposta deste estudo é mensurar a urbanização e a consequente supressão de vegetação nativa às margens do reservatório artificial da Usina Hidrelétrica (UHE) de Miranda, no município de Uberlândia, Minas Gerais, Brasil, oriundas da disseminação de loteamentos clandestinos e irregulares. Método/Abordagem: Pesquisa de caráter quantitativa, com a aplicação de técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI), dos índices de áreas verdes (NDVI) e construídas (NDBI) às margens da UHE Miranda no município de Uberlândia. Resultados e Conclusão: Os resultados confirmaram a urbanização do parcelamento do solo (regular ou irregular) para fins habitacionais e registraram a evolução na perda de áreas com vigor vegetativo (natural, de agricultura ou pastagens). O NDVI confirmou a acurácia como metodologia para análises ambientais, enquanto NDBI demonstrou falhas para diferenciar as respostas espectrais da antropização. Implicações da pesquisa: A urbanização de áreas rurais por meio da regularização de ocupações consolidadas promove o espraiamento urbano, a especulação imobiliária e elevados custos para a gestão urbana. Originalidade/valor: Às margens de UHEs, a urbanização transforma paulatinamente o uso do solo em áreas rurais com o parcelamento do solo o que contribui para o aumento de impactos ambientais. A aplicação de técnicas de PDI e dos índices NDVI e NDBI confirmou a eficácia como ferramentas de baixo custo na gestão pública e monitoramento dos impactos ambientais.

O trabalho baseia-se na análise documental de informações provenientes de imóveis urbanos (espelho do imóvel), e de feições geométricas extraídas de uma ortofoto, para identificação de parâmetros úteis à fiscalização de irregularidades fundiárias. A área em estudo está localizada no município de Monte Carmelo/MG. Utilizando as informações contidas no espelho do imóvel foi possível verificar os parâmetros de demarcação urbanística (área construída e taxa de ocupação), de uso e ocupação do solo (área mínima dos lotes e testada dos lotes) e de equipamentos urbanos e comunitários (infraestrutura, educação, saúde, esporte e lazer), baseando-se nas Leis Federais nos 13.465/17 e 10.257/01 e nas municipais nos 1.388/17 e 46/17. Os dados geométricos das feições de interesse foram obtidos por meio de vetorização manual da ortofoto. Com o auxílio das informações cedidas pela prefeitura municipal foi possível apontar as irregularidades entre as variáveis medidas (ortofoto) e registradas (espelho do imóvel). Adicionalmente, foi implementado um banco de dados, utilizando softwares QGIS e PgAdimin4, com extensão PostGIS, para o armazenamento dos dados e dos mapas temáticos gerados. Como resultado final foi possível constatar que 54,7% da área de estudo apresenta algum tipo de irregularidade fundiária urbana, o que corresponde a 58 lotes irregulares.

Brazil has the most populous and biodiverse semi-arid region in the world (Brazilian Semi-arid - SAB). However, in recent decades, clusters of desertification have emerged, a problem that could intensify from climate change. The objective of this study was to elaborate on the spatial distribution of areas susceptible to climatic desertification in the SAB, considering future climate change scenarios. Understanding this dynamic is essential for SAB's agri-environmental management. Aridity indices and proposition of climate classes for current condition (1970-2000) and future scenarios (2061-2080) of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) were prepared, considering scenarios from Shared Socioeconomic Pathways: Optimistic (SSP 126) and pessimists (SSP 585). The results indicate that by the end of the century, the climate in the SAB should become significantly drier (Kruskal-Wallis = p-value < 0.05), with an intensification of the aridity index in SSP 585. In the scenarios, the expansion of more arid areas over humid climates could reach 56,500 km² (10%) in SSP 126 and 140,400 km² (24%) in SSP 585. Consequently, areas with high (622,400 km² to 706,300 km²) and very high (622,400 km² to 706,300 km²) are expected to expand. 4,400 to 21,700 km²) susceptibility to climate desertification in the SAB, respectively in scenarios SSPs 126 and 585. Confirming these projections would imply socioeconomic and ecological risks in the SAB.

Brazil has the world's most populous semi-arid region and climate change represents significant ecological and socioeconomic challenges for this area. To better understand the impact of these changes, it is crucial to analyze the dynamics of climate variables and evapotranspiration (ETo), a critical climate variable. This study aimed to model ETo rates considering climate change scenarios in the Brazilian Semi-arid region (BSR). The modeling was based on tests of five machine learning algorithms: Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN), Cubist, Earth, Linear Regression (LM), and Random Forest (RF). A dataset with 20 covariates was used to represent the current scenario. In the future prediction, covariates from two shared socio-economic pathways were used (SSPs 126 and 585). The best statistical performance was achieved by Cubist (R² = 0.98 and RMSE = 0.08 mm day-¹ in the holdout-test). The current daily average ETo is 4.77 mm day-¹, while in future scenarios, it can increase by 3.56% in SSP 126 and 15.51% in SSP 585. ETo rates are expected to expand territorially; ranges from > 0.60 mm day-¹ should increase 8% in SSP 126 and 40% in SSP 585. The applied model suggests that ETo may increase in future scenarios in the BSR, which could affect biodiversity levels and intensify social conflicts.Keywords: Machine Learning; Spatial Prediction; Cubist; Semi-arid Zone; Climate changes. Mapeamento dos Efeitos das Mudanças Climáticas na Evapotranspiração de Referência em Cenários Futuros no Semiárido Brasileiro - América do Sul RESUMOO Brasil possui a região semiárida mais populosa do mundo e as mudanças climáticas impõem desafios ecológicos e socioeconômicos significativos para esta área. Para entender melhor o impacto dessas mudanças, é crucial analisar a dinâmica das variáveis climáticas e a evapotranspiração (ETo), uma importante variável do clima. Este estudo teve como objetivo modelar taxas de ETo considerando cenários de mudanças climáticas no Semiárido Brasileiro (BSR). A modelagem foi baseada em testes de cinco algoritmos de aprendizado de máquina: Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN), Cubist, Earth, Linear Regression (LM) e Random Forest (RF). Um conjunto de dados com 20 covariáveis foi usado para representar o cenário atual. Na predição futura, foram usadas covariáveis de dados dos Caminhos Socioeconômicos Compartilhados (SSPs 126 e 585). Na modelagem, o melhor desempenho estatístico foi com modelo Cubist (R² = 0,98 e RMSE = 0,08 mm dia-¹ no holdout-test). A média diária atual de ETo é de 4,77 mm dia-¹, enquanto em cenários futuros a média pode aumentar 3,56% no SSP 126 e 15,51% no SSP 585. As taxas de ETo devem se expandir territorialmente; intervalos de > 0,60 mm dia-¹ devem expandir 8% no SSP 126 e 40% no SSP 585. O modelo aplicado sugere que a ETo pode aumentar em cenários futuros na BSR, o que pode afetar os níveis de biodiversidade e intensificar os conflitos sociais.Palavras-Chave: Aprendizado de máquina; Predição espacial; Cubist; Zona Semiárida; Mudanças climáticas.

Os supermercados estão dispostos nos centros urbanos em locais estratégicos que permitem maior acessibilidade ao estabelecimento, dessa forma, as cidades médias apresentam potencial e complexidade urbana necessários para se tornarem atrativas para as grandes redes de supermercados. Em Montes Claros, cidade média da região intermediária de Montes Claros, estão presentes seis grandes redes de supermercados. Assim, o objetivo desta pesquisa é identificar a localização dos supermercados e quais são as suas implicações na área urbana de Montes Claros/MG. Para isso, foram mapeados os pontos de supermercados e foi gerado o índice de densidade construtiva, que foram associados à base de dados de vias de circulação e população por região de planejamento. O mapeamento mostrou que os supermercados estão localizados nas áreas de maior densidade construtiva e dispostos nas principais vias de acesso. O trabalho de campo, realizado nos estabelecimentos, mostrou a influência dos supermercados em diferentes áreas urbanas de Montes Claros.