RESUMO:A qualidade da água pode ser definida por suas características físicas, químicas e biológicas. Tendo em vista essas características o presente trabalho teve como objetivo analisar o risco de salinidade, sodicidade e qualidade sanitária da água para fins de irrigação, em 8 diferentes pontos da microbacia do Baixo Acaraú. As coletas foram feitas nos meses de março (período chuvoso), junho (período intermediário) e setembro (período seco) de 2007. As análises físico-quimicas realizadas foram: condutividade elétrica, razão de adsorção de sódio (RAS), turbidez, ferro, oxigênio dissolvido, nitrato, nitrito, sódio, cálcio, magnésio e as microbiológicas foram de coliformes termotolerantes e coliformes totais. Conclui-se que a utilização da água da microbacia do Baixo Acaraú para fins de irrigação tanto no período chuvoso como seco não tem restrições no que diz respeito à salinidade e sodicidade, e que, dentre os parâmetros avaliados, o nitrito e ferro estão acima dos valores permitidos pela legislação, merecendo uma melhor atenção nos mesmos. Palavras-chave: salinidade, sodicidade, avaliação sanitária, bacias hidrográficas. QUALITY OF WATER USED FOR IRRIGATION IN EXTENSION OF THE WATERSHED OF THE BAIXO ACARAÚABSTRACT: Water quality can be defined by its physical, chemical and biological weapons. Bearing in mind these characteristics this study aimed to examine the risk of salinity, sodicity

The Caatinga is an exclusively Brazilian vegetation, predominantly in the Northeast, which covers 10% of the country, being an environment understudied, especially in view of remote sensing. Thus, the aim of this study is to analyze the spatial and temporal changes in vegetation of Caatinga, in the period from 2008 to 2011, through products and techniques of remote sensing data from the Landsat 5 TM, combined with weather data. The study was conducted in the area of the proposed National Park of Furna Feia located in the municipalities of Mossoró and Baraúna in the state of Rio Grande of Norte, situated in the semiarid region of northeastern Brazil. We used three images from Landsat 5 TM satellite orbit point 63 and 216 on the following dates: 13

Os índices de vegetação obtidos por modelos, aplicados em imagens orbitais, são comumente utilizados para o monitoramento da cobertura do solo, sendo importantes para registrar alterações na biomassa, identificação do ciclo fenológico, relação com o sequestro de carbono e indicadores de mudanças climáticas. Na região do bioma Caatinga, a compreensão em escalas local e diária dos fenômenos que ocorrem na cobertura do solo é muito importante devido à sua heterogeneidade, sazonalidades e às múltiplas ações humanas. Neste ambiente, cresce a importância da representação temporal e espacial. Os satélites da série Landsat apresentam características adequadas para representar as variações espaciais, mas têm uma baixa amostragem temporal. Nesse sentido, o presente estudo tem como objetivo melhorar a representação temporal dos dados capturados pelos satélites Landsat para uma região do bioma Caatinga. Funções de três parâmetros são avaliadas para representação temporal matemática do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), tendo a sua avaliação de desempenho realizada a partir dos parâmetros estatísticos qui-quadrado reduzido (χ²) e coeficiente de determinação (R2). A análise considera o estado de alteração da cobertura do solo pela ação antrópica e o regime pluviométrico anual. A função Cauchy apresentou melhor desempenho, ajustando-se bem a 83% dos anos e locais analisados, obtendo um R² médio de 0,82. Os parâmetros da função de melhor desempenho identificada neste estudo podem ser uma valiosa fonte de informações para estudos ambientais na Caatinga que precisem avaliar o comportamento temporal da vegetação.

It is essential to visualize water scarcity as a result of an inappropriate process of appropriation and the use of natural resources. This understanding has been gaining more and more prominence in studies in Brazil and also in the world. In this context, this research aims to map the risk of water shortages and sewage insufficiency in a Brazilian semi-arid city using GIS-MCDA. The secondary data used in this research were collected from IBGE, Compesa, and the City Hall of Caruaru and were processed using the QGIS 3.12 Bucareşti software. The Pernambuco Tridimensional database and the Analytical Hierarchy Process method were used in the process to generate the maps. After collecting and analyzing the data, it was seen that, according to the water shortage risk map, seven neighborhoods had a “Very high” risk, in which the criteria with the greatest weight were the distance from distribution reservoirs, the main supply network and altimetry. The map of the degree of sanitary sewage insufficiency showed that four neighborhoods have a “Very high” degree; these neighborhoods are far from the main sewage network and from sewage treatment stations and have the lowest rates of households served by the system. Such characteristics need to be highlighted in the planning and implementation of water and sewage services. Thus, it is concluded that the use of high-resolution spatial databases for the planning of urban services, as carried out in the present work, provides a greater level of confidence for solutions that can be implemented in the expansion of service networks to the population.

A gestão eficiente dos recursos hídricos no Nordeste brasileiro torna-se fundamental diante do regime hidrológico dos rios intermitentes, dos quais muitos são extremamente críticos. Todavia estes dependem de um regime pluviométrico irregular, tanto em escala de tempo mensal quanto anual. Objetivou-se determinar a variabilidade espaço-temporal da precipitação pluviométrica total anual, averiguando-se, também, as regiões com padrões de precipitação semelhantes por técnicas de análise multivariada (clusters e componentes principais) no Nordeste do Brasil. Foram analisados dados de precipitação pluviométrica total anual, entre os anos de 1995 e 2016, de 37 diferentes estações meteorológicas do INMET, estas situadas nos limites territoriais dos nove estados do Nordeste brasileiro. A análise de clusters verificou a formação de quatro grupos distintos, com padrões semelhantes de precipitação nas regiões dentro dos grupos, conforme também observado na análise de componentes principais. A padronização e/ou variabilidade espaço-temporal da precipitação pluviométrica dos municípios analisados mostrou-se está intimamente associada as condições das estações do ano e anomalias climatológicas, aos fatores de uso e ocupação do solo, condições de altitude e relevo, tais quais favorecem na formação e estabilidade de chuvas menores ou maiores no Nordeste brasileiro. A análise multivariada de cluster e componentes principal identificaram padrões e semelhanças pluviométricas de grupos, nos diferentes estados do Nordeste do Brasil entre os anos de 1995 e 2016. Exploratory Inference of Spatial-Temporal Data of Rainfall in the Brazilian Northeast ABSTRACTThe efficient management of water resources in the Northeast of Brazil is essential in view of the hydrological regime of intermittent rivers, of which many are extremely critical, as they depend on an irregular rainfall regime, both on a monthly and annual time scale. The objective of this study was to determine the spatial and temporal variability of the annual total rainfall, also investigating the regions with similar rainfall patterns by multivariate analysis techniques (clusters and principal components) in Brazilian Northeast. Data from total annual rainfall between the years 1995 and 2016, of 37 different INMET weather stations were analyzed, located within the territorial limit of the nine states of Brazilian Northeast. Cluster analysis verified the formation of four distinct groups, with similar precipitation patterns in the regions within the groups as also observed in the principal component analysis. The pattern and/or spatial-temporal variability of rainfall in the municipalities analyzed was shown to be intimately associated with the conditions of the year and climatic anomalies stations, and the factors of land use and occupation, altitude and relief conditions, such as favoring the formation and stability of minor or major rain in the Brazilian Northeast. Multivariate cluster and principal component analysis identified rainfall patterns and similarities of groups, in the different states of Northeastern Brazil between the years 1995 and 2016.Keywords: multivariate analysis, climate change, semiarid, regional climate patterns.