Geospatial indicators to evaluate the environmental impact of swine production on licensing at municipal level

O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar indicadores geoespaciais para analisar o impacto ambiental da atividade suinícola no licenciamento em âmbito municipal. O estudo foi conduzido no Município de Quinze de Novembro, RS. Foram avaliados indicadores ambientais em glebas agrícolas e bacias hidrográficas. Uma base de dados geoespacial foi criada, com uso de Sistemas de Informações Geográficas e de levantamento sistemático dos suinocultores e das glebas que recebem dejetos líquidos de suínos, o que incluiu propriedades suinícolas, uso atual das terras, tipos de solos, rede de drenagem e modelo digital do terreno. Os indicadores geoespaciais obtidos com as ferramentas de geoprocessamento foram: áreas da bacia com aplicação de dejetos suínos; áreas de preservação permanente existentes e a serem recuperadas; taxa de aplicação de dejetos; declividade; resistência à degradação; distância entre glebas com aplicação de dejetos e curso d’água; largura da faixa com potencial de amortecimento para dejetos entre glebas e curso d’água; distância entre instalação suinícola e curso d’água; conflito de instalações com área de preservação; e áreas que requerem recuperação ambiental. A interpretação desses indicadores possibilita avaliar os impactos ambientais potenciais da atividade suinícola nas propriedades rurais e nas bacias em que estão localizadas, o que permite identificar os locais de maior risco e subsidiar o licenciamento ambiental da atividade.The objective of this work was to propose and evaluate geospatial indicators to analyze the environmental impact of swine production on licensing at municipal level. The study was conducted in the municipality of Quinze de Novembro, in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. Environmental indicators in farmlands and watersheds were evaluated. A geospatial database was created using Geographic Information Systems and a systematic survey of swine farmers and farmlands receiving pig slurry, which included swine farms, current land use, soil types, drainage net, and digital elevation model. The geospatial indicators obtained with the geoprocessing tools were: watershed areas with application of swine slurry; areas of permanent preservation and for recovery; application rate of swine slurry; slope; resistance to degradation; distance between farmlands with swine slurry application and watercourse; width of potential buffer zone between farmlands and watercourse; distance between swine barns and watercourse; conflict between facilities and preservation areas; and areas that need environmental recovery. The interpretation of these indicators enables evaluating the potential environmental impacts of swine production in farmlands and watersheds where they are located, which allows to identify the locations with greater risks and to aid the environmental licensing of this activity

Indicadores geoespaciais para avaliação do impacto ambiental da suinocultura no licenciamento em âmbito municipal

The objective of this work was to propose and evaluate geospatial indicators to analyze the environmental impact of swine production on licensing at municipal level. The study was conducted in the municipality of Quinze de Novembro, in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. Environmental indicators in farmlands and watersheds were evaluated. A geospatial database was created using Geographic Information Systems and a systematic survey of swine farmers and farmlands receiving pig slurry, which included swine farms, current land use, soil types, drainage net, and digital elevation model. The geospatial indicators obtained with the geoprocessing tools were: watershed areas with application of swine slurry; areas of permanent preservation and for recovery; application rate of swine slurry; slope; resistance to degradation; distance between farmlands with swine slurry application and watercourse; width of potential buffer zone between farmlands and watercourse; distance between swine barns and watercourse; conflict between facilities and preservation areas; and areas that need environmental recovery. The interpretation of these indicators enables evaluating the potential environmental impacts of swine production in farmlands and watersheds where they are located, which allows to identify the locations with greater risks and to aid the environmental licensing of this activity.O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar indicadores geoespaciais para analisar o impacto ambiental da atividade suinícola no licenciamento em âmbito municipal. O estudo foi conduzido no Município de Quinze de Novembro, RS. Foram avaliados indicadores ambientais em glebas agrícolas e bacias hidrográficas. Uma base de dados geoespacial foi criada, com uso de Sistemas de Informações Geográficas e de levantamento sistemático dos suinocultores e das glebas que recebem dejetos líquidos de suínos, o que incluiu propriedades suinícolas, uso atual das terras, tipos de solos, rede de drenagem e modelo digital do terreno. Os indicadores geoespaciais obtidos com as ferramentas de geoprocessamento foram: áreas da bacia com aplicação de dejetos suínos; áreas de preservação permanente existentes e a serem recuperadas; taxa de aplicação de dejetos; declividade; resistência à degradação; distância entre glebas com aplicação de dejetos e curso d’água; largura da faixa com potencial de amortecimento para dejetos entre glebas e curso d’água; distância entre instalação suinícola e curso d’água; conflito de instalações com área de preservação; e áreas que requerem recuperação ambiental. A interpretação desses indicadores possibilita avaliar os impactos ambientais potenciais da atividade suinícola nas propriedades rurais e nas bacias em que estão localizadas, o que permite identificar os locais de maior risco e subsidiar o licenciamento ambiental da atividade

Cropping sequences and no-till quality indicators in the Middle Plateau of Rio Grande do Sul

O sistema plantio direto (SPD) reúne o maior complexo de tecnologias conservacionistas para solos tropicais e subtropicais, entretanto muitos produtores estão adotando parcialmente estes preceitos, potencializando a degradação do mesmo. O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade do SPD em uma localidade, localizada no Planalto Médio do Rio Grande do Sul, observando qual a situação atual do manejo do solo e das glebas agrícolas da região conduzidas sob SPD. Foi realizado o monitoramento do uso do solo da localidade de Linha Cristal, situada no município de Selbach, RS, bem como a avaliação de glebas agrícolas que representassem diferentes manejos ali observados, além de uma mata nativa servindo de referência. Para isso, nestas glebas foram determinados os aportes de fitomassa seca (FMS) e o índice de cobertura (IC) da superfície do solo, a densidade (Ds), densidade crítica (Dsc) e grau de compactação (GC) do solo, além dos teores de matéria orgânica do solo (MOS). A análise estatística consistiu em análises univariadas (média e desvio padrão), já os resultados entre os teores de MOS e a Ds, também foram submetidos à análise de regressão. A área cultivada apresentou baixa diversidade de culturas no período de verão, predominando a soja (88,6%). Maior parte do milho em 2016/2017, destinou-se a produção de silagem (59%). Os cultivos de inverno foram mais diversificados, predominando a cultura do trigo, cevada, aveia branca e aveia preta. As médias anuais de FMS adicionada ao solo (13.147 e 11.508 kg/hectare/ano) estiveram acima do mínimo para manter os níveis de MOS estipulado pela literatura (9.000 kg/hectare/ano). As glebas agrícolas apresentaram a camada de 7- 14 centímetros mais densa, onde apenas uma das glebas apresentou valor de Ds inferior a Dsc. Houve correlação linear inversa entre Ds e MOS, onde as áreas que continham maiores teores de MOS, apresentavam menores Ds.The no-tillage system (SPD) brings together the largest complex of conservation technologies for tropical and subtropical soils, however many producers are partially adopting these precepts, enhancing its degradation. The objective of this work was to evaluate the quality of SPD in a locality, located in the Middle Plateau of Rio Grande do Sul, observing the current situation of soil management and agricultural plots in the region conducted under SPD. Land use monitoring was carried out at Linha Cristal, located in the city of Selbach, RS, as well as the evaluation of agricultural plots that represented the different managements observed there, as well as a native forest as reference. For this, the dry phytomass (DP) and the soil surface coverage rate (CR), the density (Sd), critical density (Bd) and degree of compaction (DC) of the soil were determined, in addiction to soil organic matter (SOM). Statistical analysis consisted of univariate analyzes (mean and standard deviation), while the results between the SOM and Ds levels were also submitted to regression analysis. The cultivated area showed low crop diversity in summer crops, predominating soybean (88.6%). Most of the corn in 2016/17 was destined to silage production (59%). The winter harvests were more diversified, with predominance of wheat, barley, white oats and black oats. The annual average DP added to the soil (13,147 and 11,508 kg/hectare/year) were above the minimum to maintain the SOM levels stipulated by the literature (9,000 kg/hectare/year). Farmland presented the Passinato et al. Rev. Ciênc. Agrovet., Lages, SC, Brasil (ISSN 2238-1171) 355 densest 7-14 cm layer, where only one of the farmland presented Ds value lower than Dsc. There was an inverse linear correlation between Ds and MOS, where the areas containing the highest SOM contents had the lowest Ds

Sucessão de cultivos e indicadores da qualidade do plantio direto no Planalto Médio do Rio Grande do Sul

The no-tillage system (SPD) brings together the largest complex of conservation technologies for tropical and subtropical soils, however many producers are partially adopting these precepts, enhancing its degradation. The objective of this work was to evaluate the quality of SPD in a locality, located in the Middle Plateau of Rio Grande do Sul, observing the current situation of soil management and agricultural plots in the region conducted under SPD. Land use monitoring was carried out at Linha Cristal, located in the city of Selbach, RS, as well as the evaluation of agricultural plots that represented the different managements observed there, as well as a native forest as reference. For this, the dry phytomass (DP) and the soil surface coverage rate (CR), the density (Sd), critical density (Bd) and degree of compaction (DC) of the soil were determined, in addiction to soil organic matter (SOM). Statistical analysis consisted of univariate analyzes (mean and standard deviation), while the results between the SOM and Ds levels were also submitted to regression analysis. The cultivated area showed low crop diversity in summer crops, predominating soybean (88.6%). Most of the corn in 2016/17 was destined to silage production (59%). The winter harvests were more diversified, with predominance of wheat, barley, white oats and black oats. The annual average DP added to the soil (13,147 and 11,508 kg/hectare/year) were above the minimum to maintain the SOM levels stipulated by the literature (9,000 kg/hectare/year). Farmland presented the densest 7-14 cm layer, where only one of the farmland presented Ds value lower than Dsc. There was an inverse linear correlation between Ds and MOS, where the areas containing the highest SOM contents had the lowest Ds.O sistema plantio direto (SPD) reúne o maior complexo de tecnologias conservacionistas para solos tropicais e subtropicais, entretanto muitos produtores estão adotando parcialmente estes preceitos, potencializando a degradação do mesmo. O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade do SPD em uma localidade, localizada no Planalto Médio do Rio Grande do Sul, observando qual a situação atual do manejo do solo e das glebas agrícolas da região conduzidas sob SPD. Foi realizado o monitoramento do uso do solo da localidade de Linha Cristal, situada no município de Selbach, RS, bem como a avaliação de glebas agrícolas que representassem diferentes manejos ali observados, além de uma mata nativa servindo de referência. Para isso, nestas glebas foram determinados os aportes de fitomassa seca (FMS) e o índice de cobertura (IC) da superfície do solo, a densidade (Ds), densidade crítica (Dsc) e grau de compactação (GC) do solo, além dos teores de matéria orgânica do solo (MOS). A análise estatística consistiu em análises univariadas (média e desvio padrão), já os resultados entre os teores de MOS e a Ds, também foram submetidos à análise de regressão. A área cultivada apresentou baixa diversidade de culturas no período de verão, predominando a soja (88,6%). Maior parte do milho em 2016/2017, destinou-se a produção de silagem (59%). Os cultivos de inverno foram mais diversificados, predominando a cultura do trigo, cevada, aveia branca e aveia preta. As médias anuais de FMS adicionada ao solo (13.147 e 11.508 kg/hectare/ano) estiveram acima do mínimo para manter os níveis de MOS estipulado pela literatura (9.000 kg/hectare/ano). As glebas agrícolas apresentaram a camada de 7-14 centímetros mais densa, onde apenas uma das glebas apresentou valor de Ds inferior a Dsc. Houve correlação linear inversa entre Ds e MOS, onde as áreas que continham maiores teores de MOS, apresentavam menores Ds

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio