Una ciudad fotografiada: comparando imagen cotidiana e imagen turística en Fortaleza (Brasil) a partir de Instagram

El análisis de las representaciones, eso es, de la subjetividad con la que las personas muestran un espacio, aporta una información muy valiosa para conocer los distintos vínculos que los individuos establecen con su entorno. Ahora bien, cada grupo tiende a aportar una imagen distinta. El presente artículo se centra en analizar coincidencias y divergencias en las representaciones espaciales de las imágenes cotidianas y las de los turistas. Para ello se analizan las imágenes colgadas en Instagram por habitantes y turistas de la ciudad de Fortaleza (Brasil). Los resultados muestran, en líneas generales, divergencias entre los espacios y los usos representados por ambos colectivos lo que permite mostrar cómo una ciudad tiende a cristalizar en situaciones, producciones o figuras particulares referenciadas a las actividades cotidianas o turísticas que allí transcurre. Un aspecto que puede ayudar a gestionar una ciudad adaptada a habitantes y turistas

AQUI JAZ UM RIO: IMPACTOS DO ESQUECIMENTO DO RIACHO PAJEÚ NA PAISAGEM URBANA DE FORTALEZA

O objetivo desse artigo é discutir o esquecimento do riacho Pajeú e o seu impacto na paisagem urbana de Fortaleza. Através de uma análise diacrônica, recorrendo às notícias veiculadas pelos principais jornais da cidade, no período de 1980 a 2019, situamos no tempo e no espaço significativos impactos relacionados ao esquecimento do riacho, que se refletem no cotidiano da cidade ao longo destes 39 anos. Concluímos, então, que, embora faça parte da paisagem de Fortaleza desde a sua fundação, o riacho encontra-se, atualmente, escondido sob essa mesma paisagem que ajudou a conformar, sofrendo os efeitos do esquecimento e sendo lembrado sobretudo quando repercute no espaço urbano como eventos de inundação

Lixão do Jangurussu: uma abordagem socioambiental a partir dos conceitos de risco e vulnerabilidade

Surge hoje, em função da complexidade das questões ambientais contemporâneas, sobretudo, no espaço urbano, a necessidade de reavaliar os conceitos utilizados até então, no sentido de avançar nos estudos ambientais. As noções de risco e vulnerabilidade, uma vez que se expressam como uma questão social com diversas repercussões espaciais e que, em muitos casos, surgem da relação natureza-sociedade, apresentam-se bastante interessantes para a discussão geográfica, principalmente em seu ramo ambiental. Nessa perspectiva, o presente artigo tem o objetivo de discutir as contribuições dos conceitos de risco e vulnerabilidade na compreensão das condições socioambientais atuais do lixão do Jangurussu. Este lixão funcionou por vinte anos e, a partir dele, estabeleceu-se a ocupação de seu entorno. Essa ocupação, combinada aos impactos, perigos e potenciais danos que o antigo lixão pode causar à comunidade que ali se formou, engendra uma série de riscos que tornam ainda mais precárias as condições de vida naquele ambiente. Além disso, esta exposição a certos riscos juntamente com diversos fatores sociais, econômicos, culturais e políticos colaboram a uma situação de vulnerabilidade dos moradores da área em questão

Net Radiation in the Semiarid Region of the States of Paraíba and Rio Grande do Norte Using the MODIS Sensor

This study aimed to estimate the surface net radiation (Rn) for the States of Paraíba and Rio Grande do Norte and validate the results with data measured in validate the results with measurements in experimental recovering (CRec), degraded (CDeg), and preserved (CPres) areas of Caatinga. Seventeen images of the MODIS sensor on board the Terra satellite were selected for CRec and CDeg in the State of Paraíba and twenty-eight images for CPres in the state of Rio Grande do Norte, corresponding to the period of January to December 2014. The MODIS-Terra MOD09A1 and MOD11A2 products were used. Parametric (Shapiro-Wilk) and non-parametric (Kolmogorov-Smirnov and Wilcoxon-Mann-Whitney) tests were applied to understand the patterns. Statistical error indices were applied to verify the accuracy of the estimates in relation to the observed values. Only the measured albedo (α_meas) met the assumption of normality. According to mean absolute percentage error statistics, the model used to estimate the albedo was classified as inappropriate for CPres and CRec ( 25%), while it was satisfactory for CDeg (15-25%). Significant differences between observed and estimated values were absent only for the variable Rn in the three observation sites. The good performance of Rn estimates confirms the efficiency of the application of the method in semiarid regions

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

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 understanding 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,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 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 underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities 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 organism 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 neglected 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 lost

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 understanding 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,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 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 underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities 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 organism 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 neglected 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 lost

Obtenção de Parâmetros Ambientais na Região Semiárida da Paraíba por Dados MODIS

Resumo O comportamento espacial e temporal do saldo de radiação (Rn) à superfície terrestre tem sido tema de estudos sobre os ecossistemas de regiões semiáridas do globo e poucos estudos têm sido destinados à região semiárida do Brasil, especificamente no ecossistema de Caatinga. Logo, o objetivo deste estudo foi utilizar uma metodologia que não necessite diretamente de dados de superfície para estimar o Rn na região semiárida da Paraíba, a partir de dados orbitais do sensor MODIS, e validar com dados medidos em áreas experimentais de Caatinga em recuperação e degradada. Diante dos resultados encontrados, pode-se constatar a eficácia da metodologia proposta, sendo a mesma mais precisa em áreas com o solo mais descoberto. De acordo com a análise estatística, a metodologia apresentou uma melhor qualidade do ajuste para a área em recuperação, com a variação explicada de 78% e para a área degradada de 61%

Análise das Mudanças de Parâmetros Biofísicos Sobre o Nordeste Brasileiro de 2002 a 2011 com Dados Modis

Resumo Este estudo avaliou as mudanças ocorridas no NEB por meio da análise espaço-temporal do albedo, NDVI e Ts obtidas com base no sensor MODIS no período de 2002 a 2011. Os dados obtidos por sensoriamento remoto foram associados a dados de precipitação obtidos por técnicas de reanálise para avaliação das áreas de interesse e seus respectivos pontos de amostras selecionados. O albedo apresentou mais de 75% de seus dados na faixa de 0,10 a 0,20 e os valores de Ts foram superiores a 28 °C em 88% dos pontos. As análises do NDVI e da precipitação apontaram que 73% e 76% dos dados foram superiores a 0,50 e a 1900 mm/ano, respectivamente. Foram observados aumentos significativos de Ts em anos que mais de 75% dos dados de precipitação estiveram abaixo dos 1500 mm/ano e crescimento de NDVI associado a anos de aumento da precipitação. O teste de Mann-Kendall ao nível de 5% apontou a ocorrência de tendências significativas apenas para os alvos nas áreas de caatinga e cerrado. Os maiores valores de NDVI se situaram em áreas de clima tropical úmido e de clima equatorial, com valores acima de 0,70