Cálculo da curva número para bacia hidrográfica urbana utilizando diferentes abordagens de classificação para imagem orbital RapidEye: estudo de caso para o arroio Pepino (Pelotas, RS)

O valor da curva-número (CN) é um parâmetro empírico usado na determinação do escoamento superficial direto a partir dos excessos de precipitações, sendo dependente das mudanças de uso e cobertura da superfície. Imagens de alta resolução espacial são importantes para identificar tais mudanças em bacias hidrográficas urbanas. O objetivo deste trabalho foi comparar os efeitos de diferentes mapas de uso e cobertura, produzidos a partir de classificações não-supervisionada (K-médias) e supervisionadas (MaxVer, SAM e SVM) em uma imagem orbital de alta resolução espacial, no cálculo do valor CN da bacia hidrográfica urbana do Arroio Pepino (Pelotas, RS). A hipótese é de que diferentes algoritmos de classificação produzem diferentes mapas de superfície que por sua vez afetam o valor CN final. As classificações foram realizadas em uma imagem RapidEye e 10 classes foram identificadas: água, asfalto, estrada de terra, vegetação (3 tipos) e coberturas (4 tipos). O valor CN de cada classe foi obtido pela comparação com valores tabulados, e o valor CN total foi calculado pela média ponderada considerando a área proporcional de cada classe. O SVM foi o algoritmo de melhor desempenho (acurácia global de 70,36% e índice kappa de 0,66). Os valores finais de CN apresentaram distintas intensidades: CNtotal = 88,96 para SAM, CNtotal = 89,66 para K-médias, CNtotal = 89,94 para SVM e CNtotal = 90,71 para MaxVer. A proximidade entre estes valores foi influenciada pela baixa capacidade de drenagem da bacia estudada mesmo em áreas vegetadas. Diferenças nas proporções das classes afetam o valor do CN final da bacia, e sua qualidade é altamente dependente da acurácia da imagem classificada. O valor da curva-número (CN) é um parâmetro empírico usado na determinação do escoamento superficial direto a partir dos excessos de precipitações, sendo dependente das mudanças de uso e cobertura da superfície. Imagens de alta resolução espacial são importantes para identificar tais mudanças em bacias hidrográficas urbanas. O objetivo deste trabalho foi comparar os efeitos de diferentes mapas de uso e cobertura, produzidos a partir de classificações não-supervisionada (K-médias) e supervisionadas (MaxVer, SAM e SVM) em uma imagem orbital de alta resolução espacial, no cálculo do valor CN da bacia hidrográfica urbana do Arroio Pepino (Pelotas, RS). A hipótese é de que diferentes algoritmos de classificação produzem diferentes mapas de superfície que por sua vez afetam o valor CN final. As classificações foram realizadas em uma imagem RapidEye e 10 classes foram identificadas: água, asfalto, estrada de terra, vegetação (3 tipos) e coberturas (4 tipos). O valor CN de cada classe foi obtido pela comparação com valores tabulados, e o valor CN total foi calculado pela média ponderada considerando a área proporcional de cada classe. O SVM foi o algoritmo de melhor desempenho (acurácia global de 70,36% e índice kappa de 0,66). Os valores finais de CN apresentaram distintas intensidades: CNtotal = 88,96 para SAM, CNtotal = 89,66 para K-médias, CNtotal = 89,94 para SVM e CNtotal = 90,71 para MaxVer. A proximidade entre estes valores foi influenciada pela baixa capacidade de drenagem da bacia estudada mesmo em áreas vegetadas. Diferenças nas proporções das classes afetam o valor do CN final da bacia, e sua qualidade é altamente dependente da acurácia da imagem classificada

The use of satellite remote sensing for exploring river meander migration

Meandering rivers are complex systems that support high rates of biodiversity and the livelihoods of millions of inhabitants through their ecological services. Meandering rivers are often located in remote locations and cover long distances. As a result, observational satellites are crucial for investigating and monitoring meandering river dynamics. Satellite remote sensing technology is responsible for many advances in our knowledge about the variables that affect these rivers and their interaction with their surrounding floodplains. Furthermore, new sensors and the advent of cloud computing are allowing researchers to revisit theories that have hitherto lacked observational evidence to support them. In this paper, we review articles that have applied remote sensing techniques to analyse river meander migration processes. Our findings show that the majority of articles analysed the meandering rivers of the Ganges/Brahmaputra (29.0% of all articles) and the Amazon Basin (26.1%). We propose that these two locations are popular for different reasons: to improve management in highly populated floodplains of Ganges/Brahmaputra, and to investigate the meandering mechanisms without major anthropogenic interference in the Amazon Basin. Furthermore, most of the articles used Landsat for river monitoring (80.7%) and tracked the river changes throughout time using satellite time series (82.0%). However, the incorporation of Synthetic Aperture Radar satellites in papers was minimal, and only a small fraction (13%) of studies utilized cloud computing platforms for processing satellite images. Finally, we discuss new possibilities in terms of sensors and processing that might in the future advance our knowledge of river geomorphology

Riscos de inundação em bacias regularizadas: Estudo de caso da cheia do rio Mondego, Portugal

Hydrological studies of flooding in watersheds with a high hazard of inundation are important for mitigation and prevention methodologies. The Mondego river flooding, which occurred in Portugal in 2001, with 460.1 mm total month precipitation around the city of Coimbra, generated great economic and social losses. This study proposed to calculate the flood Return Period (RP) that occurred in 2001 using a methodology developed for the analysis of flood risk in regularized basins. The information used in this analysis was data of precipitation and reservoir average level. The results showed that the 2001 Mondego River flood has an RP of 439.4 years. The combination of precipitation and reservoir data proved to be important to understand the dynamics of floods in a regularized basin. In this sense, the proposed methodology can be applied to any basin that is heavily influenced by upstream reservoirs.Estudos hidrológicos de cheias em bacias hidrográficas com históricos alarmantes de inundações são de valiosa importância para aplicar metodologias de prevenção e mitigação. Para a cheia de 2001 no rio Mondego, em Portugal, estimou-se 460,1 mm mensal próximo à cidade de Coimbra, gerando grandes prejuízos econômicos e sociais. Esse estudo propôs calcular o Tempo de Retorno (TR) da cheia ocorrida em 2001, utilizando uma metodologia desenvolvida para a análise de risco à inundação em bacias regularizadas. As informações utilizadas nessa análise foram dados de precipitação e nível médio dos reservatórios. Os resultados indicaram que a cheia no rio Mondego, ocorrida em 2001, possui TR de 439,4 anos. A combinação de dados de chuva e de reservatório se mostrou importante para compreender a dinâmica de inundações em uma bacia regularizada. Nesse sentido, a metodologia utilizada neste trabalho pode ser aplicável a qualquer bacia que sofra grande influência de barramentos a montante e com vazões bem regularizadas

Socioeconomic cost of dredge boat gold mining in the Tapajós basin, eastern Amazon

With the rapid expansion of artisanal small-scale gold mining (ASGM) in the Brazilian Amazon, an increasing number of studies have attempted to estimate the impacts and socio-environmental costs of ASGM using economic valuation methods. However, most studies focused on alluvial gold mining and few examined dredge boat mining, leading to an under-estimation of the overall impact of ASGM in some regions. The objective of the present study was to develop a methodology for assessing the socio-environmental costs of dredge boat mining in the Tapajós watershed. We developed a method linking the type of gold mining, type of pump, motor power required, time spent in exploration, and mercury use with the average socioeconomic cost. We identified 13 boats in the Tapajós basin in 2020 using satellite images. The total socioeconomic cost of dredge boat mining was US $6.4 million in 2020 (i.e., US$142,556 per kilogram of gold or US $588,887 per ferry). The estimated dredging impact cost may reach US$14.7 million for an optimistic scenario, which would reach US $443.9 million when considering accumulated impact over 30 years. These findings can contribute to a more accurate economic valuation of illegal dredge boat mining, providing valuable information for estimating compensation fines and planning law enforcement investments to prevent illegal ASGM.</p

AlgaeMAp: Algae Bloom Monitoring Application for Inland Waters in Latin America

Due to increasing algae bloom occurrence and water degradation on a global scale, there is a demand for water quality monitoring systems based on remote sensing imagery. This paper describes the scientific, theoretical, and methodological background for creating a cloud-computing interface on Google Earth Engine (GEE) which allows end-users to access algae bloom related products with high spatial (30 m) and temporal (~5 day) resolution. The proposed methodology uses Sentinel-2 images corrected for atmospheric and sun-glint effects to generate an image collection of the Normalized Difference Chlorophyll-a Index (NDCI) for the entire time-series. NDCI is used to estimate both Chl-a concentration, based on a non-linear fitting model, and Trophic State Index (TSI), based on a tree-decision model classification into five classes. Once the Chl-a and TSI algorithms had been calibrated and validated they were implemented in GEE as an Earth Engine App, entitled Algae Bloom Monitoring Application (AlgaeMAp). AlgaeMAp is the first online platform built within the GEE platform that offers high spatial resolution of water quality parameters. The App benefits from the huge processing capability of GEE that allows any user with internet access to easily extract detailed spatial (30 m) and long temporal Chl-a and TSI information (from August 2015 and with images every 5 days) throughout the most important reservoirs in the State of São Paulo/Brazil. The application will be adapted to extend to other relevant areas in Latin America

Measurement of the W±ZW^{\pm}Z boson pair-production cross section in pppp collisions at s=13\sqrt{s}=13 TeV with the ATLAS Detector

The production of $W^{\pm}Z$ events in proton--proton collisions at a centre-of-mass energy of 13 TeV is measured with the ATLAS detector at the LHC. The collected data correspond to an integrated luminosity of 3.2 fb$^{-1}$. The $W^{\pm}Z$ candidates are reconstructed using leptonic decays of the gauge bosons into electrons or muons. The measured inclusive cross section in the detector fiducial region for leptonic decay modes is $\sigma_{W^\pm Z \rightarrow \ell^{'} \nu \ell \ell}^{\textrm{fid.}} = 63.2 \pm 3.2$ (stat.) $\pm 2.6$ (sys.) $\pm 1.5$ (lumi.) fb. In comparison, the next-to-leading-order Standard Model prediction is $53.4^{+3.6}_{-2.8}$ fb. The extrapolation of the measurement from the fiducial to the total phase space yields $\sigma_{W^{\pm}Z}^{\textrm{tot.}} = 50.6 \pm 2.6$ (stat.) $\pm 2.0$ (sys.) $\pm 0.9$ (th.) $\pm 1.2$ (lumi.) pb, in agreement with a recent next-to-next-to-leading-order calculation of $48.2^{+1.1}_{-1.0}$ pb. The cross section as a function of jet multiplicity is also measured, together with the charge-dependent $W^+Z$ and $W^-Z$ cross sections and their ratio