Drought is a natural disaster that affects a country’s economy and food security. The monitoring of droughts assists in planning assertive actions to mitigate the resulting environmental and economic impacts. This work aimed to evaluate the performance of the standardized precipitation index (SPI) using rainfall data estimated by orbital remote sensing in the monitoring of meteorological drought in the Cerrado–Amazon transition region, Brazil. Historical series from 34 rain gauge stations, in addition to indirect measurements of monthly precipitation obtained by remote sensing using the products CHIRPS-2.0, PERSIANN-CDR, PERSIANN-CCS, PERSIANN, GPM-3IMERGMv6, and GPM-3IMERGDLv6, were used in this study. Drought events detected by SPI were related to a reduction in soybean production. The SPI calculated from the historical rain series estimated by remote sensing allowed monitoring droughts, enabling a high detailing of the spatial variability of droughts in the region, mainly during the soybean development cycle. Indirect precipitation measures associated with SPI that have adequate performance for detecting droughts in the study region were PERSIANN-CCS (January), CHIRPS-2.0 (February and November), and GPM-3IMERGMv6 (March, September, and December). The SPI and the use of precipitation data estimated by remote sensing are effective for characterizing and monitoring meteorological drought in the study region.

O impacto gerado a partir das modificações do uso do solo reflete expressivamente nos componentes do ciclo hidrológico, impactando no uso dos recursos naturais. O objetivo desse trabalho foi avaliar a dinâmica da ocupação do solo nas bacias hidrográficas do rio Caiabi, Nandico e Celeste, situadas na região médio norte do Estado de Mato Grosso, entre os períodos de 1986 e 2015. Foram aplicadas técnicas de geoprocessamento como combinações coloridas falsa-cor e classificação supervisionada empregando o algoritmo de máxima verossimilhança (maxver). Foram definidas duas classes temáticas de ocupação do solo, sendo elas floresta e área antropizada. Os resultados são apresentados em mapas temáticos que mostram a distribuição espacial das mudanças ocorridas na cobertura do solo. Concluiu-se que 44% da área de floresta foi removida entre 1986 e 2015. A maior mudança na cobertura do solo ocorreu entre os anos de 1997 e 2006, resultando em uma redução de 1017,0 km2 de área de floresta.

In Brazil, irrigated agriculture is responsible for 46% of withdrawals of water bodies and 67% of use concerning the total water abstracted volume, representing the most significant consumptive use in the country. Understanding how different crops use water over time is essential for planning and managing water allocation, water rights, and farming production. In this work, we propose a methodology to estimate water used in agriculture irrigated by center pivots in the municipality of Itobi, São Paulo, in the Brazilian Savanna (known as Cerrado), which has strong potential for agricultural and livestock production. The methodology proposed for the water use estimate is based on mapping crops irrigated by center pivots for the 2015/2016 crop year and actual evapotranspiration (ETa). ETa is derived from the Operational Simplified Surface Energy Balance model (SSEBop) and parameterized for edaphoclimatic conditions in Brazil (SSEBop-Br). Three meteorological data sources (INMET, GLDAS, CFSv2) were tested for estimating ETa. The water use was estimated for each meteorological data source, relating the average irrigation balance and the total area for each crop identified in the map. We evaluated the models for each crop present in the center pivots through global accuracy and f1-score metrics, and f1-score was more significant than 0.9 for all crops. The potato was the crop that consumed the most water in irrigation, followed by soy crops, beans, carrots, and onions, considering the three meteorological data sources. The total water volume consumed by center pivots in the municipality of Itobi in the 2015/2016 agricultural year for each meteorological data source was 3.2 million m3 (INMET), 2.5 million m3; (GLDAS), and 1.8 million m3 (CFSv2).

Dentre todos os desastres naturais, a seca caracteriza-se como um dos mais complexo e pouco entendido. Seus efeitos impactam várias áreas da sociedade, como agropecuária, indústria, saúde, distribuição de água e geração de energia. Os índices de seca utilizados para monitorar, identificar e quantificar a anomalia de precipitação tem como principal limitação a falta de dados representativos da área de ocorrência. As medições de variáveis hidro meteorológicas por satélites oferecem uma boa alternativa na falta de dados de superfície. O objetivo do trabalho foi avaliar se o uso do produto 3B43 V7 da missão Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA) é eficaz na geração da precipitação mensal e de mapas de seca a partir do Índice de Precipitação Padronizado mensal na região médio norte de Mato Grosso. Os dados foram comparados a uma base dados de superfície no período de 1998 a 2017. A validação dos mapas de seca foi feita com base na seca que ocorreu durante a safra de 2015/16. Os resultados indicaram que o produto 3B43 V7superestima a precipitação, mas pode ser utilizado na ausência de dados de superfície, uma vez que o valor do coeficiente Nash-Sutcliffe (ENS) foi de 0,75 e do índice de concordância de Willmott (d) foi 0,93. O SPI estimado correspondeu ao observado, apresentando ENS e índice d iguais a 0,63 e 0,92, respectivamente. Os mapas de seca confirmaram a situação relatada nos boletins do Instituto Mato-grossense de Economia Agropecuária que indicaram diminuição da produtividade em decorrência da falta de chuva nos períodos críticos das culturas da soja e do milho.