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The objective was to verify possible modifications of the soil structure and the pattern of the spectral response of pasture vegetation cover to animal trampling. The study was carried out on a farm in the Agreste region of Pernambuco, Brazil in an area with continuous grazing by heifers. Soil samples were collected at 36 regular points, before and after the grazing period, where the physical properties of the soil were determined at a 0.00—0.10 m depth. Before and after grazing, images of the Sentinel-2A satellite were also obtained to observe the pasture vegetation response pattern over time through Vegetation Indexes. The soil attribute data were submitted to multivariate factorial analysis. The vegetation index maps were evaluated for spatial variability. The results showed that after the grazing, there was a significant change in soil attributes and pasture, which can indicate possible degradation processes.

The field of antimicrobials is considered to be facing a crisis. Increasing microbial resistance is creating a demand for new drugs, which however is not being matched by privately funded R&D. The reasons for this market failure are of a technical and economic nature. The present article analyzes what changes to IPbased incentives are conceivable in the European Union (EU) in order to address the antimicrobial crisis. Since the assessment of the suitability of the analyzed options depends on interdisciplinary research, this article also proposes a research agenda to be considered for the implementation of public policies in this field. The authors have jointly conceived the paper and share the views expressed therein. Nonetheless, while the conclusions are attributable to all authors (Sect. 6), Sect. 1 is specifically attributable to Batista and Romandini, Sect. 2 to Batista, Sect. 3 to Lamping, Sect. 4 to Romandini and Sect. 5 to Batista (5.1-5.2) and Byrski (5.3).

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O sensoriamento remoto pode ser utilizado no monitoramento ambiental de parâmetros biofísicos micrometeorológicos nas regiões semiáridas do Brasil. Objetivou-se monitorar o risco da degradação ambiental através da detecção de mudanças da superfície no semiárido por sensoriamento remoto. A pesquisa foi desenvolvida através do processamento digital de imagens de satélite para Serra Talhada, Pernambuco. Foram coletados dados de superfície para subsidiar o algoritmo do balanço de energia da superfície terrestre (SEBAL) na estimativa do albedo e temperatura da superfície e o índice de vegetação ajustado as condições do solo (SAVI). Além disso, se desenvolveu mapas temáticos do grau do risco de degradação. Os mapas da degradação foram submetidos a avaliação estatística de qualidade temática, por matriz de confusão. O SAVI apresentou-se sensível à chuva, tendo na estação chuvosa os maiores valores e na estação seca os menores, período que o albedo e a temperatura apresentaram valores elevados, indicando vulnerabilidade à degradação das áreas com pouca vegetação e solo exposto. Os mapas do risco de degradação destacaram características semelhantes aos padrões de respostas do SAVI, albedo e temperatura. O monitoramento espaço-temporal dos parâmetros biofísicos e do risco de degradação permitirá o planejamento e gestão dos recursos hídricos e naturais da região semiárida. Spatial-Temporal Monitoring Detection of Changes in Caatinga Vegetation by Remote Sensing in the Brazilian Semiarid A B S T R A C TRemote sensing can be used for environmental monitoring of micrometeorological biophysical parameters in the semiarid regions of Brazil. The present investigation aimed to monitor the risk of environmental degradation by detecting surface changes in the semiarid by means of remote sensing. The research was developed through digital processing of satellite images for Serra Talhada, Pernambuco, Brazil. Surface data were collected to support the Surface Energy Balance algorithm (SEBAL) to estimate the albedo and the surface temperatures as well as the soil condition adjusted to the vegetation index (SAVI). Furthermore, thematic maps were developed for the levels of risk of degradation and statistical evaluation was performed on the thematic quality by means of confounding matrix. The SAVI was sensitive to precipitation, displaying the highest values for the rainy season and the lowest for the dry season, for which the albedo and the surface temperature presented higher values, thus indicating vulnerability to degradation in areas of scarce vegetation and exposed soil. The risk of degradation maps highlighted characteristics similar to SAVI response patterns, albedo and surface temperature. The spatiotemporal monitoring of biophysical parameters and the risk of degradation will enable both the planning and the management of water and natural resources in the semiarid region.Keywords: Agrometeorology, Caatinga, Environmental Degradation, Deforestation; Environmental Impacts.

Estudos sobre a qualidade física do solo evoluíram expressivamente ao longo dos últimos anos, principalmente em áreas cultivadas sob pastagens. Os objetivos deste estudo foram identificar o grau de dependência espacial de atributos físicos e físico-hídricos de um Neossolo Regolítico distrófico em área de colheita mecanizada. O estudo foi conduzido na Fazenda Roçadinho localizada no município de Capoeiras região Agreste do Estado de Pernambuco. A área de estudo é formada por pastagem de capim Búffel (Cenchrus ciliares L.) a mais de 6 anos, colhido mecanizadamente. Foram coletadas amostras indeformadas para análise da umidade, densidade, densidade de partículas, porosidade total e resistência a penetração, em que se investigaram três camadas de solo (0,00-0,10, 0,10-0,20 e 0,20-0,30 m), além da condutividade hidráulica do solo, na camada superficial, que foi determinada pelo método de Beerkan. Utilizou-se 36 pontos de amostragem, em grid de 6 x 6 m. Os dados obtidos foram submetidos à análise geoestatística, para avaliação da dependência espacial das propriedades do solo. A distribuição normal foi verificada em todas as variáveis estudadas. O coeficiente de variação foi classificado como baixo para todas as variáveis avaliadas, mostrando uma distribuição com baixa heterogeneidade dos dados. Os atributos apresentaram forte dependência espacial.