Moisés Damasceno Souza

A variabilidade climática impõe riscos severos aos sistemas de segunda safra no Cerrado. Este estudo avaliou a variabilidade temporal das secas e os riscos climáticos associados à produção de algodão em Campo Verde, Mato Grosso, no período de 1970 a 2024. Foram utilizados dados da reanálise ERA5-Land para o cálculo do Índice Padronizado de Precipitação (SPI) nas escalas de 1, 3 e 6 meses. As tendências foram avaliadas pelos testes de Mann-Kendall e de Sen, evidenciando elevada variabilidade interanual da precipitação, com média de 1684,0 mm, além de aumento na ocorrência de eventos de seca moderada a severa a partir de 2020. Observou-se tendência negativa significativa da disponibilidade hídrica entre maio e outubro, indicando maior persistência do período seco e irregularidade no estabelecimento das chuvas. O SPI-6 também revelou anomalias persistentes, com implicações potenciais para a recarga hídrica do solo. Para o algodão, esse cenário amplia os riscos durante o estabelecimento, a floração e o enchimento das maçãs, podendo comprometer produtividade e qualidade da fibra. Conclui-se que o SPI constitui uma ferramenta relevante para subsidiar o planejamento agrícola, o ZARC, o ajuste das épocas de semeadura e as práticas conservacionistas. Palavras-chave: variabilidade climática; índice padronizado de precipitação; déficit hídrico; cerrado brasileiro; sistemas agrícolas. Temporal variability of droughts (SPI) and climate risk for cotton in Campo Verde, Mato Grosso Climate variability imposes severe risks on second-crop systems in the Cerrado. This study evaluated the temporal variability of droughts and the climate risks associated with cotton production in Campo Verde, Mato Grosso, from 1970 to 2024. ERA5-Land reanalysis data were used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI) at 1-, 3-, and 6-month time scales. Trends were evaluated using the Mann-Kendall test and Sen's slope estimator, revealing high interannual precipitation variability, with a mean of 1,684.0 mm, as well as an increase in the occurrence of moderate to severe drought events from 2020 onward. A significant negative trend in water availability was observed between May and October, indicating greater persistence of the dry season and irregularity in the onset of rainfall. The SPI-6 also revealed persistent anomalies, with potential implications for soil water recharge. For cotton, this scenario amplifies the risks during crop establishment, flowering, and boll filling, potentially compromising yield and fiber quality. In conclusion, the SPI constitutes a relevant tool to support agricultural planning, Agricultural Climate Risk Zoning (ZARC), the adjustment of sowing dates, and conservation practices. Keywords: climate variability; standardized precipitation index; water deficit; Brazilian Cerrado; agricultural systems.

O manejo de pastagens e a pecuária de corte são estratégicos para a economia brasileira, contribuindo significativamente para a produção de carne bovina e geração de empregos. O Brasil destaca-se como o maior produtor mundial de carne bovina, com produção superior a 10 milhões de toneladas anuais. As pastagens exercem papel fundamental na conservação da biodiversidade e dos recursos naturais, sendo imprescindível a adoção de práticas sustentáveis para equilibrar produtividade e preservação ambiental. O nitrogênio (N) é nutriente essencial ao crescimento vegetal, promovendo incremento na produção de biomassa e melhoria da qualidade das forragens. Contudo, o uso intensivo de fertilizantes nitrogenados eleva custos e pode gerar impactos ambientais. Nesse contexto, o uso de Azospirillum brasilense surge como alternativa promissora, por sua capacidade de fixar N atmosférico e produzir fitormônios que estimulam o desenvolvimento radicular e vegetativo. O presente estudo objetivou avaliar massa fresca, massa seca e altura de plantas sob diferentes doses de adubação nitrogenada associadas ou não à inoculação com A. brasilense. O experimento foi conduzido em Diamantino–MT, utilizando doses de 0, 50, 100 e 150 kg ha⁻¹ de N, com e sem inoculação. Os resultados indicaram que a aplicação de 150 kg ha⁻¹ de N associada à inoculação promoveu aumento de 18% na produtividade em comparação ao tratamento sem a bactéria. Conclui-se que a associação entre adubação nitrogenada e Azospirillum é estratégia eficiente para incrementar a produtividade de pastagens cv. Mombaça.

The objective of this study was to assess the variability of annual and monthly precipitation under current and future climate conditions, and to characterize its effects on soybean grain yield in the municipality of Tangará da Serra, Mato Grosso state, Brazil, using future climate projections from General Circulation Models (GCMs) and the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), employing the CROPGRO-Soybean module. Model calibration was based on climate, soil, and management data, as well as genetic coefficients and field observations from the 2015/2016 growing season, considering cultivars with different maturity groups. Simulations were performed for six different sowing dates. Results indicated both positive and negative monthly fluctuations in precipitation under the current scenario. Among these, significant reductions were observed in September, October, and December, along with a general decreasing trend in annual precipitation for the region. Future scenarios (RCPs 4.5 and 8.5) showed both positive and negative variations, though not statistically significant. Earlyand intermediate-maturing cultivars exhibited lower yields and greater variability, whereas the late-maturing cultivar showed superior yield across all scenarios and sowing dates. Early sowings (September 20 to October 20) resulted in the lowest yields, while late sowings (November 1 and 10) were more favorable. Annual average precipitation was 1711 mm (current), 1494 mm (RCP 4.5), and 1515 mm (RCP 8.5). It is concluded that climate variability significantly affects soybean grain yield, with late-maturing cultivars and delayed sowings being recommended to enhance adaptation under future climate conditions.

The Brazilian Pantanal is home to a rich biodiversity, regulating the hydrological cycle and providing inputs for the local economy. Spatial and temporal variation in precipitation influences the ecological dynamics of the biome, and drought, aggravated by decreased rainfall, impacts water resources and biodiversity. In this context, the objective of this work is to analyze the spatial and temporal distribution of rainfall and drought in the Brazilian Pantanal, between 1994 and 2023. Precipitation variability and the incidence of hydrological droughts in the Pantanal were estimated using ERA5-Land (?) data from 1994 to 2023, with global coverage and 9 km resolution. These data are continuous and without gaps, providing a complete global series for analysis. The standardized precipitation index (SPI) was used to monitor droughts, with negative values indicating water insufficiency and positive values indicating water surplus. In this study, SPI-3 and SPI-12 were quantified, used to monitor droughts considering 3 and 12 accumulated months, providing an analysis without space-time gaps, with observations in short and long periods. Annual precipitation in the Pantanal varied between less than 1000 mm and more than 2500 mm, with higher accumulations before the year 2000 and a reduction afterwards, especially in the last five years (2019-2023). The period from 1994 to 2001 had uniform rainfall of 1500 to 2500 mm, while subsequent years, such as 2002 and 2004, presented greater variations. The SPI identified different periods of precipitation anomalies, for SPI-3, the years with the greatest droughts, in terms of severity, intensity and duration, were 2019, 2020, 2021 and 2023. SPI-12 revealed alternating periods of drought and humidity in the last 30 years, with an increase in the frequency of dry events in recent years, indicating a downward trend.

O Pantanal Brasileiro abriga rica biodiversidade, atuando na regulação do ciclo hidrológico e fornecendo insumos para a economia local. A variação espacial e temporal da precipitação influencia a dinâmica ecológica do bioma, e a seca, agravada pela diminuição das chuvas, impacta os recursos hídricos e a biodiversidade. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é analisar a distribuição espacial e temporal da precipitação pluviométrica e da seca no Pantanal Brasileiro, no período de 1994 a 2023. A variabilidade da precipitação e a incidência de secas hidrológicas no Pantanal foram estimadas usando dados do ERA5-Land de 1994 a 2023, com cobertura global e resolução de 9 km. Os dados são contínuos e livres de lacunas, fornecendo uma série completa global para análise. O índice padronizado de precipitação (SPI) foi empregado para monitorar secas, com valores negativos indicando insuficiência hídrica e positivos, excedente hídrico. Neste estudo foi quantificado o SPI-3 e SPI-12, utilizados para monitorar as secas considerando 3 meses e 12 meses acumulados, proporcionando uma análise sem lacunas espaço-temporais, com observações em curto e longo período. A precipitação anual no Pantanal variou entre menos de 1000 mm e mais de 2500 mm, com maiores acumulados antes dos anos 2000 e uma redução após, especialmente nos últimos cinco anos (2019-2023). O período de 1994 a 2001 teve chuvas uniformes de 1500 a 2500 mm, enquanto anos subsequentes, como 2002 e 2004, tiveram variações maiores. O SPI identificou diferentes períodos de anomalias de precipitação, para o SPI-3, os anos com maiores secas, em quesitos de severidade, intensidade e duração foram 2019, 2020, 2021 e 2023. O SPI-12 revelou períodos alternados de seca e umidade nos últimos 30 anos, com um aumento na frequência de eventos secos nos últimos anos, indicando uma tendência de redução.

Regionally, the municipality of Tangará da Serra, Mato Grosso state, Brazil, has significant agricultural potential due to its latitudinal and orographic conditions. The variability of meteorological elements, especially rainfall, has direct impacts on the socio-environmental, economic and agricultural spheres, so assessing the intensity and trends of this variability is essential to rationalize the use of water resources, quantify impacts and for decision-making and planning to minimize possible negative impacts. In this context, the objective was to analyze the variability of precipitation and apply the Standardized Precipitation Index (SPI) to quantify drought severity. Precipitation data made available by the National Institute of Meteorology and the National Water and Sanitation Agency (ANA) between 1970 and 2023 were used. These data were analyzed for monthly and annual distribution and subjected to analysis of the probabilistic Gamma distribution model and SPI index. In general, in 47.1% of the years (25 years), the annual average precipitation was higher than the historical average (1,774.4 mm). Between 2000 and 2023, only 15% of the years exceeded the historical average precipitation. Several years with prolonged dry periods indicated by the SPI were observed in the analyzed period, with evidence of accentuation from the last 20 years; to better analyze drought events and relate their influence on agriculture, time scales of 3 and 12 months were considered.

O uso das ferramentas da geotecnologia conciliadas a delimitações de bacias fomenta estudos das características fisiográficas da bacia hidrográfica, fundamental no planejamento e tomadas de decisões para conservação, uso e ocupação do solo. O estudo objetivou a delimitação da bacia hidrográfica Canela Fina para verificar se a mesma tem propensão a enchente. Com uso do software QGIS 3.18.1. Zürich as metodologias por meio do Modelo Digital de Elevação (MDE) obtido da Shutter Radar Terrain Mission (SRTM) com resolução de 30 m. A bacia apresentou área de 116,50 km2 e perímetro de 95,90 km. O fator de forma foi 0,31, índice de circularidade 0,15, coeficiente de compacidade 2,49, coeficiente de I-Pai-Wu 1,59 e densidade hidrográfica de 0,97 canais/km2. A altitude máxima da bacia foi 244 m, mínima 180,66, com uma declividade máxima de 47,68% e média de 7,08%, com razão de relevo de 3,22 m/km. A bacia foi classificada como 4º ordem, padrão de drenagem dendrítica, índice de sinuosidade foi de 1,23 e com densidade de drenagem de 1,41 km/km2. O uso e ocupação do solo entre os anos de 1985 à 2020, pastagem aumentou 35,60% a sua área e área urbanizada 12,64%, a formação florestal e campestres tiveram redução de 36,90% e 39,61%, respectivamente. Conclui-se que a bacia não possui susceptibilidade a enchentes.

The study of watersheds is essential to understand the hydrological processes that occur in these environments, as well as serve as a basis for a better management of water resources. This study aimed to carry out the physiographic characterization of the Treze de Maio river basin (BHTM) using the geoprocessing software QGIS 3.18.1 and SAGA, together with the Google Earth Engine (GEE) platform, through the Digital Terrain Model, from in order to promote information aimed at assisting in the management of water resources and in the management of agricultural activities in the region. In this study, physiographic variables were analyzed, 13 of which were secondary and 10 generated with the support of Geographic Information System and electronic spreadsheet. BHTM had a total area of ​​110.6 km², a perimeter of 105 km and a main axis length of 26.1 km, thus presenting a medium drainage network, with long channels and without many branches. Furthermore, it presented a 4th order fluvial hierarchy along with altitudes ranging from 185.4 m to 285 m. It was concluded that BHTM does not present characteristics of susceptibility to floods. As for the use and occupation of the soil, there was a constant reduction of forest formation in the years studied and, as a counterpoint, a significant increase in the areas occupied by pasture.

As perdas por interceptação das águas pluviais são frequentemente negligenciadas devido às dificuldades de medição e grande variabilidade espacial e temporal. As perdas podem ser significativas e, portanto, ter um impacto severo no balanço hídrico de uma bacia hidrográfica. O presente trabalho teve como objetivo obter a interceptação pluvial na bacia hidrográfica do Alto Juruá (BHAJ), por meio do modelo de Gash, com base em dados de sensoriamento remoto. A plataforma para o processamento dos dados foi o Google Earth Engine, no qual permitiu avaliar e comparar as variáveis de precipitação pluvial, índice de vegetação com diferença normalizada e índice de área foliar (IAF), em escala mensal e anual, no período de 2003 a 2016. Dessa forma, foi possível observar que a interceptação possui uma forte relação com IAF e a cobertura vegetal, registrando uma média anual de 11,2% de interceptação de chuva pela floresta dentro da BHAJ, apresentando suas maiores porcentagens nos períodos mais chuvosos.