Leydson Galvíncio Dantas

Working under extreme heat conditions threatens health and well-being, which is aggravated by climate change. This study estimated the impact of an increase in global temperature on workability in the Brazilian population and its respective economic costs, under two climate change scenarios, projected over the 21st century. Using daytime Wet Bulb Globe Temperature (WBGT) projections from Coupled Model Intercomparison Project (CMIP6) climate models (SSP2-4.5 and SSP5-8.5 scenarios), we estimated productivity losses in the country’s principal labour activities: agriculture, civil construction, the manufacturing industry, services, and informal labour. The economic cost was obtained from daily wages, number of workers and productivity loss. Our results indicate that the North, Northeast and Central-West regions face significant increases in daytime WBGT, frequently surpassing 34 °C in the SSP5-8.5 scenario, which may exacerbate the effects of outdoor activities as they are currently carried out. In agriculture and civil construction, productivity could fall by 90%. Daily economic losses for regulated labour activities could reach USD 228 million under SSP2-4.5 and up to USD 353 million in SSP5-8.5. To reduce these impacts, global mitigation action to curb the increase of global temperature must be implemented, while national public policies that protect workers, such as creating cool spaces, providing regular breaks, adjusting working hours and encouraging hydration, must be adopted and reinforced.

Global warming is causing an intensification of extreme climate events with significant changes in frequency, duration, and intensity over many regions. Understanding the current and future influence of this warming in northeastern Brazil (NEB) is important due to the region’s greater vulnerability to natural disasters, as historical records show. In this paper, characteristics of climate change projections (precipitation and air temperature) over NEB are analyzed using 15 models of Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) under four Shared Socioeconomic Pathways (SSPs: SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0, and SSP5-8.5) scenarios. By using the Taylor diagram, we observed that the HadGEM3-GC31-MM model simulates the seasonal behavior of climate variables more efficiently. Projections for NEB indicate an irreversible increase in average air temperature of at least 1 °C throughout the 21st century, with a reduction of up to 30% in annual rainfall, as present in scenarios of regional rivalry (SSP3-7.0) and high emissions (SSP5-8.5). This means that a higher concentration of greenhouse gases (GHG) will increase air temperature, evaporation, and evapotranspiration, reducing rainfall and increasing drought events. The results obtained in this work are essential for the elaboration of effective strategies for adapting to and mitigating climate change for the NEB.

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.

Este trabalho teve como objetivo gerar as componentes para análise morfométrica da bacia hidrográfica do Rio Piranhas-Açu (BHRPA) no trecho do estado do Rio Grande do Norte, a partir de técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto da superfície. Foram utilizados dados SRTM para elaboração do modelo digital de elevação (MDE). Elementos como fluxo de acumulação, sentido do fluxo, comprimento de fluxo entre outros foram obtidos pelo processamento no ambiente do software QGIS 2.18. Os resultados demonstraram que a BHRPA possui uma área total de 17.432 km², perímetro de 817 km, a rede de drenagem é moderadamente ramificada apresentando um comprimento total de 1.450 km com um curso principal de 245 km. A bacia apresentou uma forma mais alongada, com densidade de drenagem inferior a 0,2 km/km2, assim como baixa densidade hidrográfica. A classe de declividade predominante é do tipo plano a suave ondulada representado cerca de 40% da área total da bacia. As classes de coberturas compostas por pastagem natural, caatinga arbustiva com áreas agrícolas que dominam a paisagem ocupando uma área de 9.540 e 5.650, respectivamente, o que representa mais de 80% da cobertura do solo da área de estudo. Diferentes formas de relevo foram identificadas na bacia hidrográfica com base no SRTM (DEM) de dados com 90 m de resolução espacial. Técnicas de geoprocessamento foram assim caracterizadas pela altíssima precisão do mapeamento e mensuração dos índices morfométricos e revelaram-se como uma ferramenta com grande potencial para gestão de bacias hidrográficas.

Knowing the dynamics of spatial–temporal precipitation distribution is of vital significance for the management of water resources, in highlight, in the northeast region of Brazil (NEB). Several models of large-scale precipitation variability are based on the normal distribution, not taking into consideration the excess of null observations that are prevalent in the daily or even monthly precipitation information of the region under study. This research proposes a novel way of modeling the trend component by using an inflated gamma distribution of zeros. The residuals of this regression are generally space–time dependent and have been modeled by a space–time covariance function. The findings show that the new techniques have provided reliable and precise precipitation estimates, exceeding the techniques used previously. The modeling provided estimates of precipitation in nonsampled locations and unobserved periods, thus serving as a tool to assist the government in improving water management, anticipating society’s needs and preventing water crises.

RESUMO Devido à rápida expansão urbana e potencial turístico da região, o objetivo deste estudo foi a obtenção da distribuição temporal dos índices de extremos climáticos dependentes de dados diários de temperatura e precipitação, definido pela OMM, para o período de 1975 a 2011, e utilizando os testes estatísticos não paramétricos obter a magnitude das tendências dos referidos índices para a cidade de Campina Grande - PB. Os resultados mostram que as temperaturas mínimas e máxima diárias têm aumentado gradativamente ao longo das últimas décadas, apresentando tendências sazonais crescentes ao longo dos anos e que as temperaturas mínimas tiveram maior aumento. O número de dias e noites quentes por ano tem aumentado, proporcionando assim uma redução significativa dos dias e noites frias. Foi observado que as temperaturas mínimas e máximas apresentam maiores tendências de aumento nas estações do outono e primavera, respectivamente. Baseado nos índices extremos de precipitação, mesmo sem significância estatística, foi observado que as chuvas intensas tendem a aumentar, ocorrendo em um período menor de tempo.