Modeling runoff response to land-use changes using the SWAT model in the Mundaú watershed, Brazil

Land-use change has a significant influence on runoff process of any watershed, and the deepening of this theme is essential to assist decision making, within the scope of water resources management. The study was conducted for Mundaú River Basin (MRB) using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. The study aims to assess the issue of land-use change and its effect on evapotranspiration, surface runoff, and sediment yield. Input data like land use, topography, weather, and soil data features are required to undertake watershed simulation. Two scenarios of land use were analyzed over 30 years, which were: a regeneration scenario (referring to use in the year 1987) and another scene of degradation (relating to use in the year 2017). Land use maps for 1987 and 2017 were acquired from satellite images. Overall, during the last three decades, 76.4% of forest was lost in the MRB. The grazing land increased in 2017 at a few more than double the area that existed in 1987. Changes in land use, over the years, resulted in an increase of about 37% in the water yield of MRB. Changes have led to increased processes such as surface runoff and sediment yield and in the decrease of evapotranspiration. The spatial and temporal distribution of land use controls the water balance and sediment production in the MRB

Aplicação da estatística multivariada na identificação das características biométricas de produção e qualidade de frutos do melão

The objective of this study was to reduce and identify, among the physical and chemical variables of melon fruit, those that should be taken into account in the characterization that confer production and quality on melon fruits, Yellow King hybrid, using the factorial analysis (AF) and main components (ACP). The experiment was conducted in the experimental area of the UAG/UFRPE in the municipality of Garanhuns/PE. The experimental design was a randomized block design with the treatments grouped in the factorial scheme (3x3) with the cultivation in strips, with three replications. The treatments were composed by the combination of three doses of phosphorus and potassium fertilization Fertilizer applications were performed via irrigation water, through the drip irrigation system. After the harvest, the following production and fruit quality variables were evaluated: longitudinal diameter (DL), total length (CT), fruit weight (PF), pulp thickness (EP), fruit internal cavity diameter (DCV), Total soluble solids (SST), titratable total acidity (ATT), hydrogenation potential (pH), seed weight (PS), bark weight (PC), pulp yield (RP). According to the results, the techniques of FA and ACP applied to the 11 physical and chemical variables of melon fruits, led to the reduction to 2 main components (CP) that explain or encompass identically and reliably these  11  analyzed variables. CP1 was interpreted as being "fruit flavor" and CP2 is responsible for the contribution of the "physical characterization of the fruits" of the melon.Objetivou-se através deste estudo, reduzir e identificar, dentre as variáveis físicas e químicas de frutos do meloeiro, aquelas que devem ser levados em consideração na caracterização que conferem produção e qualidade aos frutos de melão, híbrido yellow king, pelo emprego da análise fatorial (AF) e de componentes principais (ACP). O experimento foi conduzido na área experimental da UAG/UFRPE no município de Garanhuns\PE. O delineamento utilizado foi o de blocos ao acaso com os tratamentos agrupados no esquema fatorial (3 x 3) com o cultivo em faixas, com três repetições. Os tratamentos foram constituídos pela combinação de três doses da adubação de fósforo e de potássio As aplicações de fertilizantes foram realizadas via água de irrigação, por meio do sistema de irrigação por gotejamento. Após a colheita avaliaram-se as seguintes variáveis físico-químicas de frutos: diâmetro longitudinal (DL), comprimento total (CT), peso do fruto (PF), espessura da polpa (EP), diâmetro de cavidade interna do fruto (DCV), sólidos solúveis total (SST), acidez total titulável (ATT), potencial hidrogeniônico (pH), peso das sementes (PS), peso da casca (PC), rendimento de polpa (RP). De acordo com os resultados, concluir-se as técnicas da AF e ACP aplicadas as 11 variáveis físicas e químicas de frutos do melão, propiciou a redução para 2 componentes principais (CP) que explicam e englobam de forma confiável estas 11 variáveis analisadas. Sendo a CP1 foi interpretado como sendo “sabor dos frutos” e a CP2 é responsável pela contribuição da caracterização “físicas dos frutos” do meloeiro.Se objetivó a través de este estudio, reducir e identificar, entre las variables físicas y químicas de frutos del mello, aquellas que deben ser tenidas en consideración en la caracterización que confieren producción y calidad a los frutos de melón, híbrido Yellow King, por el empleo del análisis factorial (AF) y de componentes principales (ACP). El experimento fue conducido en el área experimental de la UAG / UFRPE en el municipio de Garanhuns/PE. El delineamiento utilizado fue el de bloques al azar con los tratamientos agrupados en el esquema factorial (3x3) con el cultivo en bandas, con tres repeticiones. Los tratamientos fueron constituidos por la combinación de tres dosis de fertilización con fósforo e potasio. Las aplicaciones de fertilizantes fueron realizadas a través del sistema de riego por goteo. Después de la cosecha se evaluaron las siguientes variables físico-químicas de frutos: diámetro longitudinal (DL), longitud total (CT), peso del fruto (PF), espesor de la pulpa (EP), diámetro de la cavidad interna del fruto (ECV), sólidos solubles totales (SST), acidez total titulable (ATT), potencial hidrogenico (pH), peso de las semillas (PS), peso de la cáscara (PC), rendimiento de pulpa (RP). De acuerdo con los resultados, se concluió que las técnicas de la AF y ACP aplicadas a las 11 variables físicas y químicas de frutos del melón, propició la reducción a 2 componentes principales (CP) que explican y engloban de forma confiable estas 11 variables analizadas. La CP1 fue interpretada como "sabor de los frutos" y la CP2 es responsable de la contribución de la caracterización "física de los frutos" del melón

Modelagem hidrológica sob mudanças na cobertura vegetal de uma bacia hidrográfica no Nordeste do Brasil

Modificações na cobertura vegetal do solo em bacias hidrográficas podem ocasionar alterações nas componentes hidrológicas. O objetivo do trabalho foi avaliar os processos hidrológicos sob diferentes condições de cobertura vegetal na Bacia Hidrográfica do Rio Mundaú (BHRM), Nordeste do Brasil, utilizando o modelo SWAT. Para a simulação hidrológica, foram considerados dois cenários (C1 – uso atual) e C2 (substituição de áreas agrícolas por Caatinga). Foram utilizados dados de entrada como mapa de uso e ocupação do solo, mapa digital de elevação e mapa dos tipos de solo, além de uma série de 17 anos de dados, em passo de tempo diário. A precipitação anual média da BHRM foi 1.109,7 mm, a evapotranspiração potencial anual foi 1.247,7 mm e a ascensão do aquífero raso foi de 24,94 mm por ano, em parte da bacia. O escoamento superficial anual para o cenário C1 foi igual 262,62 mm e para o cenário C2 igual a 257,49 mm. Os valores de percolação e recarga anuais foram de 302,78 e 15,14 mm para o cenário C1 e de 306,73 e 15,34 mm para o cenário C2. A evapotranspiração real anual para o cenário C1 resultou em 548,2 mm e para o cenário C2 em 549,3 mm. A mudança de uso do solo exerceu influência no regime hidrológico da Bacia do Rio Mundaú. A implantação de vegetação Caatinga em áreas agrícolas proporcionou redução no escoamento superficial. Por outro lado, processos como evapotranspiração, percolação para o aquífero raso e recarga para o aquífero profundo aumentaram

Modelagem hidrológica sob escassez de dados na Bacia do Alto Mundaú, Nordeste do Brasil

Estudos voltados ao entendimento dos processos hidrológicos são de suma importância para auxiliar a gestão e a tomada de decisões relacionadas aos recursos hídricos. Modelos hidrológicos são considerados ferramentas poderosas no entendimento desses processos. Entretanto, tais modelos requerem uma série de dados que não estão facilmente acessíveis. Objetivou-se com este trabalho, aplicar e testar o modelo SWAT, seguindo uma sequência de procedimentos recomendada em uma sub-bacia do rio Mundaú, Nordeste do Brasil. Foram utilizados dados de entrada como mapa de uso e ocupação do solo, mapa digital de elevação e mapa dos tipos de solo, além de um período de 2000 a 2016, em passo de tempo diário. A acurácia do modelo foi medida com base no coeficiente de Nash-Sutcliffe (CNS), pelo percentual de tendência (PBIAS) e pelo coeficiente de determinação (R²). Os valores de CNS, PBIAS e R² obtidos foram de 0,53; -7,1 e 0,56 respectivamente, para o período de calibração. Foi possível realizar a modelagem hidrológica com o modelo SWAT na sub-bacia do rio Mundaú, obtendo-se desempenho satisfatório, segundo o CNS e muito bom considerando o PBIAS na calibração. Com o modelo calibrado, estudos futuros podem ser realizados com o SWAT, a fim de validá-lo e prever possíveis impactos de mudanças climáticas e de uso do solo na bacia estudada. Estudos como este têm mostrado que cada vez mais, os dados experimentais são imprescindíveis para a adequada representação e entendimento dos processos por meio da modelagem hidrológica.

A meta-analysis of biochar application to manage plant diseases caused by bacterial pathogens

The current agricultural scenario faces diverse challenges, among which phytosanitary issues are crucial. Plant diseases are mostly treated with chemicals, which cause environmental pollution and pathogen resistance. In light of the UN Sustainable Development Goals (SDGs), the biochar alternative use to chemical inputs fits into at least six of the proposed goals (2, 3, 7, 13, 15, and 17), highlighting the 12th, which explains responsible consumption and production. Biochar is valuable for inducing systemic resistance in plants because it is a practical and frequently used resource for improving physical, chemical, and biological soil attributes. This review assessed the beneficial and potential effects of applying biochar to agricultural soils on bacterial pathogen management. Such application is a recent strategy; therefore, this research evaluated 20 studies that used biochar to manage plant diseases caused by pathogens inhabiting the soil in different systems. The effectiveness of biochar application in controlling plant diseases has been attributed to its alkaline pH, which contributes to the growth of beneficial microorganisms and increases nutrient availability, and its porous structure, which provides habitat and protection for soil microbiome development. Therefore, the combined effect of improvements on soil attributes through biochar application aids pathogen control. Biochar application helps manage plant diseases through different mechanisms, inducing plant resistance, increasing activities and abundance of beneficial microorganisms, and changing soil quality for nutrient availability and abiotic conditions

Comportamento hidrodinâmico de solos em cultivos de vazante no semiárido de Pernambuco

O comportamento hidrodinâmico de solos em cultivo de vazante foi analisado por meio das curvas de retenção ?(h), da condutividade hidráulica K(h), da sorvidade S e do raio característico de poros ?m, determinados em dois Neossolos Flúvicos das vazantes dos açudes Cajueiro e Flocos, em Tuparetama, PE. O solo de Cajueiro apresenta uma pequena transição de textura e de densidade do solo, já o de Flocos apresenta uma evidente transição dessas propriedades em profundidade. As curvas de ?(h) foram obtidas pelo ajuste da equação de van Genuchten aos valores de campo (por meio de medidas de tensiômetros e de sonda de nêutrons) e de laboratório (por meio da “câmara de pressão de Richards”). Para determinação de K e S, foram realizados ensaios com o infiltrômetro a disco (0,08 m diâmetro da base), com quatro tensões de fornecimentos, nas profundidades de 0, 0,20, 0,40, 0,60 e 0,80 m. As curvas de ?(h) mostraram boa concordância na faixa de potencial de -30 a -10 kPa, indicando coerência dos dados experimentais. A heterogeneidade hidrodinâmica do solo de Flocos é explicada pela textura e densidade do solo e em Cajueiro é induzida pela distribuição dos tamanhos dos poros. O diâmetro do infiltrômetro, combinado às tensões aplicadas, permitiu caracterizar a matriz porosa da camada argilosa do solo de Flocos

Artificial neural network model of soil heat flux over multiple land covers in South America

Soil heat flux (G) is an important component for the closure of the surface energy balance (SEB) and the estimation of evapotranspiration (ET) by remote sensing algorithms. Over the last decades, efforts have been focused on parameterizing empirical models for G prediction, based on biophysical parameters estimated by remote sensing. However, due to the existing models’ empirical nature and the restricted conditions in which they were developed, using these models in large-scale applications may lead to significant errors. Thus, the objective of this study was to assess the ability of the artificial neural network (ANN) to predict mid-morning G using extensive remote sensing and meteorological reanalysis data over a broad range of climates and land covers in South America. Surface temperature (Ts), albedo (α), and enhanced vegetation index (EVI), obtained from a moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS), and net radiation (Rn) from the global land data assimilation system 2.1 (GLDAS 2.1) product, were used as inputs. The ANN’s predictions were validated against measurements obtained by 23 flux towers over multiple land cover types in South America, and their performance was compared to that of existing and commonly used models. The Jackson et al. (1987) and Bastiaanssen (1995) G prediction models were calibrated using the flux tower data for quadratic errors minimization. The ANN outperformed existing models, with mean absolute error (MAE) reductions of 43% and 36%, respectively. Additionally, the inclusion of land cover information as an input in the ANN reduced MAE by 22%. This study indicates that the ANN’s structure is more suited for large-scale G prediction than existing models, which can potentially refine SEB fluxes and ET estimates in South America

Artificial neural network model of soil heat flux over multiple land covers in South America

Soil heat flux (G) is an important component for the closure of the surface energy balance (SEB) and the estimation of evapotranspiration (ET) by remote sensing algorithms. Over the last decades, efforts have been focused on parameterizing empirical models for G prediction, based on biophysical parameters estimated by remote sensing. However, due to the existing models’ empirical nature and the restricted conditions in which they were developed, using these models in large-scale applications may lead to significant errors. Thus, the objective of this study was to assess the ability of the artificial neural network (ANN) to predict mid-morning G using extensive remote sensing and meteorological reanalysis data over a broad range of climates and land covers in South America. Surface temperature (Ts), albedo (α), and enhanced vegetation index (EVI), obtained from a moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS), and net radiation (Rn) from the global land data assimilation system 2.1 (GLDAS 2.1) product, were used as inputs. The ANN’s predictions were validated against measurements obtained by 23 flux towers over multiple land cover types in South America, and their performance was compared to that of existing and commonly used models. The Jackson et al. (1987) and Bastiaanssen (1995) G prediction models were calibrated using the flux tower data for quadratic errors minimization. The ANN outperformed existing models, with mean absolute error (MAE) reductions of 43% and 36%, respectively. Additionally, the inclusion of land cover information as an input in the ANN reduced MAE by 22%. This study indicates that the ANN’s structure is more suited for large-scale G prediction than existing models, which can potentially refine SEB fluxes and ET estimates in South America