Análise das classes de relevo e uso das terras no município de Petrolândia-PE, utilizando técnicas de geoprocessamento.

Este trabalho mostra uma análise das classes de relevo e uso das terras no município de Petrolândia-PE. Para isto utilizou-se técnicas de Geoprocessamento e dados das imagens SRTM e TM/Landsat5. O uso destas imagens possibilitou o conhecimento prévio das classes de relevo, do uso das terras e da geração de mapas, auxiliando o uso, manejo e conservação das terras

Espacialização da umidade do solo por meio da temperatura da superfície e índice de vegetação.

O estudo da umidade do solo é fundamental não só para a determinação da resiliência de ecossistemas e sua recuperação, mas também na modelagem da relação água-vegetação-atmosfera. Na aquisição dessas informações o sensoriamento remoto perfaz uma ferramenta importante e de potencial adequado para monitoramento e mapeamento. Visando à espacialização de índices relacionados à umidade, vários métodos têm sido propostos, embora sua aplicação ainda seja limitada. Neste trabalho se aplicou o modelo de índice de umidade do solo (IUS) cujos objetivos foram: espacializar o IUS, estabelecer graus de desertificação, delimitar a área em processo de desertificação e verificar possíveis relações do IUS com parâmetros de água no solo. Na aplicação deste modelo se utilizaram, como dados de entrada, o NDVI (índice de vegetação da diferença normalizada) e a LST (temperatura da superfície) e se observou que o IUS representado pela média dos valores desses índices pode ser empregado na determinação do grau de degradação da superfície e para gerar classificação legendada, discriminando vários níveis de degradação ambiental. Constatou-se também que não houve relação direta do IUS com parâmetros físicos de retenção de umidade do solo. Desta forma, o sensoriamento remoto mostrou ser uma ferramenta significativa na avaliação de índices de umidade do solo em áreas degradadas tal como para delinear a dinâmica de borda em núcleo de desertificação

Quantitative-spatial assessment of soil contamination in S. Francisco de Assis due to mining activity of the Panasqueira mine (Portugal)

Through the years, mining and beneficiation processes produces large amounts of As-rich mine wastes laid up in huge tailings and open-air impoundments (Barroca Grande and Rio tailings) that are the main source of pollution in the surrounding area once they are exposed to the weathering conditions leading to the formation of AMD and consequently to the contamination of the surrounding environments, in particularly soils. In order to investigate the environmental contamination impact on S. Francisco de Assis (village located between the two major impoundments and tailings) agricultural soils, a geochemical survey was undertaken to assess toxic metals associations, related levels and their spatial distribution, and to identify the possible contamination sources. According to the calculated contamination factor, As and Zn have a very high contamination factor giving rise to 65.4 % of samples with a moderate to high pollution degree; 34.6 % have been classified as nil to very low pollution degree. The contamination factor spatial distribution put in evidence the fact that As, Cd, Cu, Pb, and Zn soils contents, downstream Barroca Grande tailing, are increased when compared with the local Bk soils. The mechanical dispersion, due to erosion, is the main contamination source. The chemical extraction demonstrates that the trace metals distribution and accumulation in S. Francisco de Assis soils is related to sulfides, but also to amorphous or poorly crystalline iron oxide phases. The partitioning study allowed understanding the local chemical elements mobility and precipitation processes, giving rise to the contamination dispersion model of the study area. The wind and hydrological factors are responsible for the chemical elements transport mechanisms, the water being the main transporter medium and soils as one of the possible retention media

Actas de las V Jornadas ScienCity 2022. Fomento de la Cultura Científica, Tecnológica y de Innovación en Ciudades Inteligentes

ScienCity es una actividad que viene siendo continuada desde 2018 con el objetivo de dar a conocer los conocimientos y tecnologías emergentes siendo investigados en las universidades, informar de experiencias, servicios e iniciativas puestas ya en marcha por instituciones y empresas, llegar hasta decisores políticos que podrían crear sinergias, incentivar la creación de ideas y posibilidades de desarrollo conjuntas, implicar y provocar la participación ciudadana, así como gestar una red internacional multidisciplinar de investigadores que garantice la continuación de futuras ediciones. En 2022 se recibieron un total de 48 trabajos repartidos en 25 ponencias y 24 pósteres pertenecientes a 98 autores de 14 instituciones distintas de España, Portugal, Polonia y Países Bajos.Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología-Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades; Consejería de la Presidencia, Administración Pública e Interior de la Junta de Andalucía; Estrategia de Política de Investigación y Transferencia de la Universidad de Huelva; Cátedra de Innovación Social de Aguas de Huelva; Cátedra de la Provincia; Grupo de investigación TEP-192 de Control y Robótica; Centro de Investigación en Tecnología, Energía y Sostenibilidad (CITES