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RESUMO O solo é um importante compartimento de C e exerce papel fundamental sobre a emissão de gases do efeito estufa e consequentes mudanças climáticas globais. Mudanças no uso e manejo do solo podem causar tanto efeito negativo como positivo no que se refere à emissão de gases de efeito estufa para a atmosfera. Entretanto, atualmente tem sido constatada a intensificação do aquecimento global, causado pelo aumento das emissões dos gases responsáveis pelo efeito estufa, oriundos principalmente da queima de combustíveis fósseis, do desmatamento e do uso inadequado do solo para agricultura. O uso e manejo inadequado do solo, além de contribuir para o efeito estufa, ainda traz problemas relacionados à sua sustentabilidade devido à degradação da matéria orgânica do solo, o que atinge negativamente os seus atributos físicos e químicos, bem como sua biodiversidade. Por outro lado, práticas adequadas de manejo, que visam à manutenção ou mesmo o acúmulo de C no sistema solo-planta, podem atenuar os efeitos do aquecimento global. Essas práticas de manejo podem ser: implementação de sistemas de plantio direto, recuperação de pastagens degradadas, implantação de sistemas integrados de cultivo, reflorestamento de áreas marginais, uso de espécies que tenham alta produção de biomassa, eliminação de queimadas, entre outras. O objetivo desta revisão foi avaliar algumas das principais fontes de gases do efeito estufa relacionadas à agricultura e mudança do uso da terra e, ainda, apresentar estratégias para mitigar tais emissões e aumentar o sequestro de C no sistema soloplanta, em três dos principais biomas do Brasil.Termos de indexação: uso da terra, emissão de gases do efeito estufa, estoque de carbono no solo, aquecimento global.(1) Recebido para publicação em maio de 2008 e aprovado em dezembro de 2009.

Resumo -Este trabalho objetivou estimar e mapear a erosividade média (EI 30 ) mensal e anual, analisar a distribuição espacial da precipitação, durante o período chuvoso, e identificar zonas similares quanto a EI 30 : erosividade média-alta, nas regiões central, nordeste e parte da Zona da Mata; alta, no Triângulo Mineiro (extremo da região), e parte do nordeste e sul do Estado; e muito alta, na maior parte do Triângulo Mineiro, Alto Paranaíba, noroeste e leste. A erosividade não apresentou relação com a latitude e longitude e foi influenciada por efeitos orográficos e características climáticas de cada região.Termos para indexação: erosão hídrica, mapeamento, geoestatística, EI 30 . Monthly and annual rainfall erosivity for Minas Gerais StateAbstract -This work aimed to map monthly and annual rainfall erosivity (EI 30 ) mean, to analyze rainfall erosivity distribution, during rainfall season, and to identify rainfall erosivity zones in Minas Gerais State, Brazil. Daily pluviometric data from 248 weather stations dispersed in the State were used to determine the Fournier´s rainfall coefficient (Rc). Based on the relation EI 30 x Rc obtained for some locations, EI 30 was calculated for each weather station. Geostatistical tools were applied to map EI 30 and pluviometric data. Minas Gerais comprises three zones with annual rainfall erosivity varying from 5,000 to 12,000 MJ mm ha : medium-high erosivity, for central, northeastern and part of Zona da Mata; high, for Triângulo Mineiro (extreme of the region), and part of northeast and south of State; and very high, for most part of Triângulo Mineiro, Alto Paranaíba, northwest and east of State. Rainfall erosion behavior has not presented relation with latitude and longitude, and was influenced by orographic effect and weather characteristics of each region.

RESUMOEm projetos de obras hidráulicas, é necessária a estimativa da chuva intensa adequada à realidade técnico-financeira dos projetos, para posterior cálculo de vazões máximas. O uso da equação de chuvas intensas é a forma mais usual para estimativa da chuva de projeto. No entanto, há dificuldade em obtê-la para locais desprovidos de dados pluviométricos, o que pode ser superado mediante técnicas computacionais para a espacialização dos seus parâmetros. Para isto, pode-se trabalhar com procedimentos estatísticos para interpolação dos parâmetros com base em estações meteorológicas vizinhas ao local. Objetivouse, neste trabalho, comparar os dois procedimentos estatísticos mais exatos, conforme já constatado em outras aplicações físicas, que são a krigagem (interpolador geoestatístico) e o inverso do quadrado da distância, para interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas. Utilizaram-se 140 estações meteorológicas do estado de São Paulo, as quais dispõem da respectiva equação de chuvas intensas estimada com base em dados pluviométricos, consideradas como ideais. Destas, 126 foram utilizadas para estudo da dependência espacial dos parâmetros e 14 para comparação de erros nas estimativas da chuva intensa. Constatou-se que ambos os métodos apresentaram boa precisão, mas a krigagem produziu menores erros médios para 11 estações, verificando-se melhorias consideráveis em especial para tempos de retorno e tempos de duração da precipitação usuais em projetos em pequenas bacias hidrográficas, podendo-se sugerir este método como o mais adequado.Termos de indexação: chuva intensa, espacialização, geoestatística, hidrologia.(1) Trabalho financiado pela FAPEMIG. Recebido para publicação em novembro de 2002 e aprovado em julho de 2003.

Maintaining water availability and electric energy production are the major concerns for the future in countries which are extremely dependent on their water resources like Brazil. The objective of this study was to assess the impacts of climate change on streamflow and therefore on hydropower potential of the Grande river basin headwater region, Southeast Brazil. For this purpose, the SWAT model was used to simulate the hydrological behaviour of the headwaters under the Representative Concentration Pathways 4.5 and 8.5 scenarios, obtained from the Regional Climate Models Eta-HadGEM-ES and Eta-MIROC5 between the years 2007 and 2099. Through power duration curves we estimated the hypothetical average annual energy production at three hydropower plants installed in cascade in the region, being, from upstream to downstream, Camargos, Itutinga and Funil. These plants account for a potential of 277 MW. SWAT was able to simulate the streamflow of the Grande river basin headwaters and, therefore, to reproduce the observed monthly streamflow from the baseline period reasonably well for all three hydropower plants. In general, the results indicated a significant streamflow reduction and therefore reductions in runoff during all the simulated periods and all radiative forcing analysed, when compared to the baseline period. Thus, these results led to reductions in hydropower potential and hence decreases of the annual energy production varying from 6.1 to 58.6% throughout the 21st Century.

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a b s t r a c t Study region: The study was conducted in the Rio Grande do Sul state -Brazil. Study focus: Studies about heavy rainfall events are crucial for proper flood management in river basins and for the design of hydraulic infrastructure. In Brazil, the lack of runoff monitoring is evident, therefore, designers commonly use rainfall intensity-duration-frequency (IDF) relationships to derive streamflow-related information. In order to aid the adjustment of IDF relationships, the probabilistic modeling of extreme rainfall is often employed. The objective of this study was to evaluate whether the GEV and Kappa multiparameter probability distributions have more satisfying performance than traditional two-parameter distributions such as Gumbel and Log-Normal in the modeling of extreme rainfall events in southern Brazil. Such distributions were adjusted by the L-moments method and the goodness-of-fit was verified by the Kolmogorov-Smirnov, Chi-Square, Filliben and Anderson-Darling tests. New hydrological insights for the region: The Anderson-Darling and Filliben tests were the most restrictive in this study. Based on the Anderson-Darling test, it was found that the Kappa distribution presented the best performance, followed by the GEV. This finding provides evidence that these multiparameter distributions result, for the region of study, in greater accuracy for the generation of intensity-duration-frequency curves and the prediction of peak streamflows and design hydrographs. As a result, this finding can support the design of hydraulic structures and flood management in river basins.