SUMMARYThe Brazilian East coast was intensely affected by deforestation, which drastically cut back the original biome. The possible impacts of this process on water resources are still unknown. The purpose of this study was an evaluation of the impacts of deforestation on the main water balance components of the Galo creek watershed, in the State of Espírito Santo, on the East coast of Brazil. Considering the real conditions of the watershed, the SWAT model was calibrated with data from 1997 to 2000 and validated for the period between 2001 and 2003. The calibration and validation processes were evaluated by the Nash-Sutcliffe efficiency coefficient and by the statistical parameters (determination coefficient, slope coefficient and F test) of the regression model adjusted for estimated and measured flow data. After calibration and validation of the model, new simulations were carried out for three different land use scenarios: a scenario in compliance with the law (C1), assuming the preservation of PPAs (permanent preservation areas); an optimistic scenario (C2), which considers the watershed to be almost entirely covered by native vegetation; and a pessimistic scenario (C3), in which the watershed would be almost entirely covered by pasture. The scenarios C1, C2 and C3 represent a soil cover of native forest of 76, 97 and 0 %, respectively. The results were compared with the simulation, considering the real scenario (C0) with 54 % forest cover. The NashSutcliffe coefficients were 0.65 and 0.70 for calibration and validation, respectively, indicating satisfactory results in the flow simulation. A mean reduction of 10 % of the native forest cover would cause a mean annual increase A costa leste brasileira passou por vasto processo de desmatamento, reduzindo drasticamente seu bioma original. Os possíveis impactos desse processo sobre os recursos hídricos ainda são desconhecidos. Objetivou-se com este trabalho avaliar os impactos do desmatamento sobre os principais componentes do balanço hídrico da bacia hidrográfica do córrego do Galo, ES, localizada na costa leste do Brasil. Para as condições atuais da bacia, o modelo SWAT foi calibrado, no período entre 1997 e 2000, e validado, entre 2001 e 2003. Os processos de calibração e validação foram avaliados pelo coeficiente de Nash-Sutcliffe e pelos parâmetros estatísticos (coeficiente de determinação, coeficiente angular e teste F) da regressão ajustada entre a vazão medida e estimada. Depois do modelo calibrado e validado, novas simulações foram realizadas, considerando três cenários distintos de uso do solo: o legalmente ideal (C1), que leva em consideração a preservação em áreas de APPs; o otimista (C2), que considera a bacia em quase sua totalidade preservada por vegetação nativa; e o pessimista (C3), que considera a bacia coberta em quase sua totalidade por pastagem; o que corresponde a 76, 97 e 0 % de cobertura florestal nativa. Os resultados foram comparados com a simulação realizada com o cenário atual (C0), com 54 % da área coberta com floresta. Os valores d...

RESUMONo presente estudo, foi realizada uma análise temporal do uso e da cobertura da terra na região semiárida de Sergipe. Para tanto, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat-5 TM e Landsat-8 OLI, adquiridas nos anos de 1992, 2003 e 2013. Utilizou-se o algoritmo da máxima verossimilhança, que possibilitou a classificação de seis classes de uso e de cobertura da terra. Para validação dos dados, foi usada uma imagem Spot-5, de alta resolução espacial, como referência de dados para as classes de uso e de cobertura escolhidas. Os resultados indicam um aumento de mais de 26% do desmatamento da vegetação nativa na área de estudo. A vegetação da Caatinga foi a mais impactada, a maioria convertida em novas pastagens. Além disso, observou-se que o aumento do desmatamento na área de estudo ocasionou também uma redução da Caatinga preservada e da regeneração florestal.Palavras-chave: caatinga, desmatamento, geoprocessamento, sensoriamento remoto. ABSTRACTThis study performed a temporal analysis of the land use and coverage in the semiarid region of Sergipe. We used Landsat-5 TM and Landsat-8 OLI satellite images acquired in 1992, 2003 and 2013. The maximum likelihood algorithm was used to detect six classes of land use and land coverage. We used a high spatial resolution Spot-5 scene as reference data to validate the assigned land use and coverage classification. Our results indicate that deforestation of native vegetation increased approximately 26% in the study area. The Caatinga vegetation was the most impacted, mostly converted to pastureland. In addition, it was observed that the deforestation increase in the study area negatively affected the preserved Caatinga secondary regrowth.

RESUMOA análise geoestatística é uma poderosa ferramenta utilizada em estudos de dependência espacial. No que tange à dependência temporal, poucas são as análises realizadas com essa metodologia. Neste trabalho foi utilizada a técnica de geoestatística para ajustar um modelo de série temporal de precipitação, cujo poder é avaliado em predizer valores futuros. O estudo foi realizado na Bacia do Rio Itapemirim em uma série de precipitação mensal de 1940 a 2006. O modelo geoestatístico foi comparado com um modelo de séries temporais de Box e Jenkins. O modelo geoestatístico ajustado foi aquele com 96 vizinhos utilizados na previsão e erro relativo absoluto médio de 80,46. A metodologia de geoestatistica apresentou melhores resultados na estimação da precipitação mensal, em relação ao modelo SARIMA (2,1,1)(0,1,1) 12 . Palavras-chave: Bacia do Rio Itapemirim, Box & Jenkins, series temporaisGeostatistics in the temporal modeling study of precipitation ABSTRACT Geostatistics analysis is a powerful tool which has been used in studies of spatial dependence. With respect to the temporal dependence, few analysis are performed with this kind of methodology. In this study, the geostatistics technique was used to adjust a model to a series of temporal values of precipitation and its performance to predict data was also evaluated. The study was carried out at the Rio Itapemirim Basin in a series of monthly precipitation from 1940 to 2006. The adjusted model was compared to the Box and Jenkins model. The best geostatistics model adjusted was the one which used with 96 neighbors in the prediction and mean relative absolute error of 80.46. Geostatistics methodology showed better results for estimating the monthly precipitation in relation to the SARIMA model (2,1,1)(0,1,1) 12 .

RESUMOEste trabalho teve como objetivo ajustar modelos de regressão entre o índice de área foliar (IAF) de plantios de Eucalyptus grandis x urophylla e índices de vegetação (IVs) de imagens TM -Landsat 5. O estudo foi realizado em plantios com diferentes idades localizados na porção mineira da bacia hidrográfica do rio Doce, entre os anos (19%). We conclude that the leaf area index can be estimated by the regression models fit to the vegetation indices derived from the Landsat -5 TM images.

O objetivo deste trabalho foi ajustar modelos para estimar características dendrométricas da Caatinga brasileira a partir de dados do sensor TM do Landsat 5. Medidas de diâmetro e altura das árvores foram obtidas de 60 parcelas de inventário (400 m2), em dois municípios do Estado de Sergipe. A área basal e o volume de madeira foram estimados com uso de equação alométrica e de fator de forma (f = 0,9). As variáveis explicativas foram obtidas do sensor TM, após correção radiométrica e geométrica, tendo-se considerado, na análise, seis bandas espectrais, com resolução espacial de 30 m, além dos índices de razão simples (SR), de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e de vegetação ajustado ao solo (Savi). Na escolha das melhores variáveis explicativas, foram considerados coeficiente de determinação (R2), raiz do erro quadrático médio (RMSE) e critério bayesiano de informação (CBI). A área basal por hectare não apresentou correlação significativa com nenhuma das variáveis explicativas utilizadas. Os melhores modelos foram ajustados à altura média das árvores por parcela (R2 = 0,4; RMSE = 13%) e ao volume de madeira por hectare (R2 = 0,6; RMSE = 42%). As métricas derivadas do sensor TM do Landsat 5 têm grande potencial para explicar variações de altura média das árvores e do volume de madeira por hectare, em remanescentes de Caatinga situados no Nordeste brasileiro.