Influence of climatic phenomena and deforestation on hydroenvironmental fragility, Gurupi River watershed, Northern Brazil

Dênis José Cardoso Gomes; Norma Ely Santos Beltrão; Aline Maria Meguins de Lima

doi:10.5327/Z2176-94781621

Autores

Dênis José Cardoso Gomes Universidade do Estado do Pará (UEPA) - Brasil https://orcid.org/0000-0001-6441-6783
Norma Ely Santos Beltrão Universidade do Estado do Pará (UEPA) - Brasil https://orcid.org/0000-0003-1991-2977
Aline Maria Meiguins de Lima Universidade Federal do Pará (UFPA) - Brasil https://orcid.org/0000-0002-0594-0187

DOI:

https://doi.org/10.5327/Z2176-94781621

Palavras-chave:

anos extremos; uso e cobertura do solo; geossistemas

Resumo

Nas últimas décadas as pressões climáticas e antrópicas vêm causando sérios problemas ambientais. A análise conjunta de variáveis geoambientais, por meio de técnicas de geoprocessamento, pode subsidiar a estimativa da contribuição de cada componente ambiental na fragilidade hidroambiental (FHA). O objetivo do trabalho foi analisar a contribuição dos fenômenos climáticos e do desmatamento na FHA da Bacia Hidrográfica do rio Gurupi (BHG). Utilizaram-se dados de precipitação do Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS); o uso e cobertura do solo foram obtidos do Projeto MapBiomas; a rede de drenagem foi adquirida na Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA); a declividade foi obtida do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE); os dados de solos foram obtidos da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA); foram consideradas as unidades geomorfológicas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e os dados de rochas do Serviço Geológico do Brasil (CPRM). Para o mapeamento da FHA, adotou-se a Analytic Hierarchy Process(AHP) com a finalidade de ponderação de importância para cada variável, em quatro cenários de anos extremos de precipitação (1989, 2012, 2015 e 2019). Observou-se que a precipitação espacial é consideravelmente diferente nos anos extremos. Os resultados mostram que o desmatamento aumentou ao longo dos anos; que as variáveis geoambientais estáticas (drenagem, declividade, solos, unidades geomorfológicas e rochas) possuem maiores domínios de feições que favorecem o aumento da FHA na BHG. A FHA da BHG apresentou diferenças significativas nos cenários analisados. A BHG necessita de políticas e programas de conservação ambiental.

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Referências

Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), 2015. Conjuntura dos recursos hídricos no Brasil: regiões hidrográficas brasileiras – edição especial. Brasília: ANA (November 01, 2022) at:. https://www.snirh.gov.br/portal/centrais-de-conteudos/conjuntura-dos-recursos hidricos/regioeshidrograficas2014.pdf/view

Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), 2022. Sistema Nacional de Informações sobre Recursos Hídricos (Accessed November 04, 2022) at:. https://www.snirh.gov.br/hidroweb/serieshistoricas

Aguirre-Ayerbe, I.; Merino, M.; Aye, S.L.; Dissanayake, R.; Shadiya, F.; Lopez, C.M., 2020. An evaluation of availability and adequacy of multi-hazard early warning systems in Asian countries: A baseline study. International Journal of Disaster Risk Reduction, v. 49, 1-11. https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2020.101749

Bacani, V.M.; Sakamoto, A.Y.; Luchiari, A.; Quénol, H., 2015. Sensoriamento remoto e SIG aplicados à avaliação da fragilidade ambiental de bacia hidrográfica, Mercator, v. 14, (2), 119-135. https://doi.org/10.4215/RM2015.1402.0008

Bowman, K.W.; Dale, S.A.; Dhanani, S.; Nehru, J.; Rabishaw, B.T., 2021. Environmental degradation of indigenous protected areas of the Amazon as a slow onset event. Current Opinion in Environmental Sustainability, v. 50, 260-271. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2021.04.012

Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS), 2022. Rainfall estimates from gauge and satallite observation. Climate Hazards Center, UC Santa Bárbara (Accessed October 09, 2022) at:. https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS-2.0/

Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (CPRM), 2022. Serviço Geológico Brasileiro. Dados, Informações e Produtos (Accessed October 12, 2022) at:.https://geosgb.cprm.gov.br/geosgb/downloads.html

Córdova, M.; Célleri, R.; Delden, A., 2022. Dynamics of precipitation anomalies in Tropical South America. Atmosphere, v. 13, (6), 1-13. https://doi.org/10.3390/atmos13060972

Costa, C.A.A.; Blanco, C.J.C., 2018. Influência da variabilidade climática sobre a erosividade em Belém (PA). Revista Brasileira de Meteorologia, v. 33, (3), 509-520. https://doi.org/10.1590/0102-7786333010

Dias, F.G.; Lima, A.M.M., 2020. Zoneamento hidroambiental da bacia hidrográfica do rio Acará, Amazônia Oriental. Caderno de Geografia, v. 30, (61), 431-450. https://doi.org/10.5752/P.2318-2962.2020v30n61p450

Empresa Brasileira de Pesquisas Agropecuárias (EMBRAPA), 2022. Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (SiBCS) (Accessed October 11, 2022) at:. http://geoinfo.cnps.embrapa.br/layers/?limit=100&offset=0

Faisal, B.M.R.; Hayakawa, Y.S., 2022. Geomorphological processes and their connectivity in hillslope, fluvial, and coastal areas in Bangladesh: A review. Progress in Earth and Planetary Science, v. 9, (41), 1-22. https://doi.org/10.1186/s40645-022-00500-8

França, L.C.J.; Lopes, L.F.; Morais, M.S.; Lisboa, G.S.; Rocha, S.J.S.S.; Morais Junior, V.T.M.; Santana, R.C.; Mucida, D.P., 2022. Environmental Fragility Zoning using GIS and AHP modeling: perspectives for the conservation of natural ecosystems in Brazil. Conservation, v. 2, (2), 349-366. https://doi.org/10.3390/conservation2020024

Fuchs, V.B., 2020. Chinese-drive frontier expansion in the Amazon: four axes of pressure caused by the growing demand for soy trade. Revista Ciências Sociais, v. 20, (1), 16-31. https://doi.org/10.15448/1984-7289.2020.1.34656

Funk, C.; Peterson, P.; Landsfeld, M.; Pedreros, D.; Verdin, J.; Shukla, S.; Husak, G.; Rowland, J.; Harrison, L.; Hoell, A.; Michaelsen, J., 2015. The climate hazards infrared precipitation with stations – a new environmental record for monitoring extremes. Scientific data, v. 2, (150066), 1-21. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66

Gomes, D.J.C.; Nascimento, M.M.M.; Pereira, F.M.; Dias, G.F.M.; Meireles, R.R.; Souza, L.G.N.; Picanço, A.R.S.; Ribeiro, H.M.C., 2022. Flow variability in the Araguaia river hydrographic basin influenced by precipitation in extreme years and deforestation. Brazilian Journal of Environmental Sciences (RBCIAMB), v. 57, (3), 451-466. https://doi.org/10.5327/Z2176-94781358

Huguenin, L.; Meirelles, R.M.S., 2022. Do período colonial à COP26: breve resgate histórico sobre as mudanças climáticas relacionadas ao uso da terra no Brasil. Revista Brasileira de Educação Ambiental, v. 17, (5), 132-149. https://doi.org/10.34024/revbea.2022.v15.13930

Instituto Brasileiro de Geografia Física (IBGE), 2022. Geociências – Informações Ambientais (Accessed October 10, 2022) at:. https://www.ibge.gov.br/geociencias/informacoes-ambientais/geomorfologia.html

Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), 2022. Normais Climatológicas (Accessed August 19, 2022) at:. https://clima.inmet.gov.br/NormaisClimatologicas/1961-1990/precipitacao_acumulada_mensal_anual.

Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), 2022 (Accessed August 10, 2022) at:. http://www.webmapit.com.br/inpe/topodata/

Jahfer, S.; Vinayachandran, P.N.; Nanjundiah, R.S., 2017. Long-term impacto of Amazon River runoff on northern hemispheric climate. Scientific Reports, v. 7, (10989), 1-9. https://doi.org/10.1038/s41598-017-10750-y

Jorge, R.L.O.; Lucena, D.B., 2018. Eventos extremos anuais de precipitação em Mauriti- CE. Ciência & Natura, v. 40, (65), 1-10. https://doi.org/10.5902/2179460X34045

Kelman, I., 2019. Pacific island regional preparedness for El Niño. Environmental, Development and Sustainability, v. 21, 405-428. https://doi.org/10.1007/s10668-017-0045-3

Kubota, N.A.; Prata, T.C.; Lima, I.F.; Lima, A.M.M., 2019. Hidrogeomorfologia e susceptibilidade a erosão da bacia do rio Gurupi (PA-MA). Revista Geográfica Acadêmica, v. 13, (2), p. 67-89. ISSN 1678-7226 Leite-Filho, A.T.; Soares-Filho, B.S.; Davis, J.L.; Abrahão, G.M., 2021. Deforestation reduces rainfall and agricultural revenues in the Brazilian Amazon. Nature Communications, v. 12, (2591), 1-7. https://doi.org/10.1038/s41467-021-22840-7

Li, Z.; Fang, H., 2016. Impacts of climate change on water erosion: a review. Earth-Science Reviews, v. 163, 94-117. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2016.10.004

Lira, K.C.S.; Francisco, H.R.; Feiden, A., 2022. Classification of environmental fragility in watershed using Fuzzy logic and AHP method. Sociedade & Natureza, v. 34, 1-17. https://doi.org/10.14393/SN-v34-2022-62872

Llopart, M.; Reboita, M.S.; Coppola, E.; Giorgi, F.; Rocha, R.P.; Souza, D.O., 2018. Land use change over the Amazon forest and its impact on the local climate. Water, v. 10, (2), 1-12. https://doi.org/10.3390/w10020149

Marengo, J.A.; Jimenez, J.C.; Espinoza, J.; Cunha, A.P.; Aragão, L.E.O., 2022. Increased climate pressure on the agriculture frontier in the Eastern Amazonia-Cerrado transition zone. Scientific Reports, v. 12, (457), 1-10. https://doi.org/10.1038/s41598-021-04241-4

Marin, F.R.; Zanon, A.J.; Monzon, J.P.; Andrade, J.F.; Silva, E.H.F.M.; Richter, G.L.; Antolin, L.A.S.; Ribeiro, B.S.M.R.; Ribas, G.G.; Battisti, R.; Heinemann, A.B.; Grassini, P., 2022. Protecting the Amazon forest and reducing global warming via agricultural intensification. Nature Sustainability, v. 5, 1018-1026. https://doi.org/10.1038/s41893-022-00968-8

Musso, A.; Tikhomirov, D.; Plotze, M.L.; Greinwald, K.; Hartmann, A.; Geitner, C.; Maier, F.; Petibon, F.; Egli, M., 2022. Soil formation and mass redistribution during the Holocene using meteoric 10Be, soil chemistry and mineralogy, Geosciences v. 12, (2), 1-42. https://doi.org/10.3390/geosciences12020099

Narendra, B.H.; Siregar, C.A.; Dharmawan, W.S.; Sukmana, A.; Pratiwi; Pramono, I.B.; Basuki, T.M.; Nugroho, H.Y.S.H.; Supangat, A.B.; Purwanto; Setiawan, O.; Nandini, R.; Ulya, N.A.; Arifanti, V. B.; Yuwati, T.W., 2021. A review on sustainability of watershed management in Indonesia. Sustainability, v. 13, (19), 1-29. https://doi.org/10.3390/su131911125

Nóbrega, R.S.; Santiago, G.A.C.F.; Soares, D.B., 2016. Tendências do controle climático oceânico sob a variabilidade temporal da precipitação no Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Climatologia, v. 18, 276-292. https://doi.org/10.5380/abclima.v18i0.43657

Paca, V.H.M.; Espinoza-Dávalos, G.E.; Moreira, D.M.; Comair, G., 2020. Variability of trends in precipitation across the Amazon River basin determined from the CHIRPS precipitation product and from station records. Water, v. 12, (5), 1-22. https://doi.org/10.3390/w12051244

Paim, M., 2021 Zero deforestation in the Amazon: the soy moratorium and global forest governance. Review of European, Comparative & International Environmental Law, v. 30, (2), 220-232. https://doi.org/10.1111/reel.12408

Pedreira JÚnior, A.L.; Querino, C.A.S.; Biudes, M.S.; Machado, N.G.; Santos, L.O.F.; Ivo, I.O., 2020. Influence of El Niño and La Niña phenomena on seasonality of the relative Frequency of rainfall in southern Amazonas mesoregion. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 25, (24), 1-8. https://doi.org/10.1590/2318-0331.252020190152

Pezzi, L.P.; Souza, R.B.; Quadro, M.F.L., 2016. Uma revisão dos processos de interação oceano-atmosfera em região de intenso gradiente termal do oceano Atlântico Sul baseada em dados observacionais. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 31, (4), 428-453. https://doi.org/10.1590/0102-778631231420150032

Pinillos, D.; Poccard-Chapuis, R.; Bianchi, F.J.J.A.; Corbeels, M.; Timler, C.J.; Tittonell, P.; Ballester, M.V.R.; Schulte, R.P., 2021. Landholderss’ perceptions on legal reserves and agricultural intensification: diversity and implications for forest conservation in the Eastern Brasilian Amazon. Forest Policy and Economics, v. 129, 1-14. https://doi.org/10.1016/j.forpol.2021.102504

Projeto MapBiomas, 2022. 2022 – Coleção 7 da série anual de mapas de cobertura e uso do solo do Brasil (Accessed October 08, 2022) at:. https://mapbiomas.org/

Rodrigues, R.S.S.; Silva, M.N.A.; Ferreira Filho, D.F.; Bezerra, P.E.S.; Figueiredo, N.M., 2020. Análise dos efeitos de um evento extremo de chuva sobre o escoamento superficial em uma pequena bacia hidrográfica rural amazônica. Revista Brasileira de Climatologia, v. 26, 368-392. https://doi.org/10.5380/abclima.v26i0.65246

Ross, J.L.S., 1994. Análise empírica da fragilidade dos ambientes naturais e antropizados. Revista do Departamento de Geografia, v. 8, 3-74. https://doi.org/10.7154/RDG.1994.0008.0006

Saaty, T.L., 1980. The analytic Hierarchy Process. McGraw-Hill, New York. Scientific Research an Academic Publisher (Accessed December 02, 2022) at:. https://www.scirp.org/(S(lz5mqp453edsnp55rrgjct55))/reference/ReferencesPapers.aspx?ReferenceID=1943982

Sarapatka, B.; Bednar, M., 2022. Rainfall erosivity impacts on sustainable management of agricultural land in changing climate conditions. Land, 11, (4), 1-11. https://doi.org/10.3390/land11040467.

Silva, L.F.; Battazza, A.; Souza, N.F.; Fagundes, N.; Souza, D.; Rocha, N.S., 2022. Impactos das ações antrópicas aos biomas do Brasil: artigo de revisão. Meio Ambiente (Brasil), v. 4, (1), 21-44. ISSN: 2675-3065

Silva, T.C.M.; Vieira, I.C.G.; Thalês, M.C., 2021. Spatial-temporal evolution of landscape degradation on the Guamá river basin, Brazil. Brazilian Journal of Environmental Sciences (RBCIAMB), v. 56, (3), 480-490. https://doi.org/10.5327/Z21769478942

Sinshaw, B G.; Belete, A.M.; Tefera, A.K.; Dessie, A.B.; Bizuneh, B.B.; Alem, H.T.; Atanaw, S.B.; Eshete, D.G.; Wubetu, T.G.; Atinkut, H.B.; Moges, M.A., 2021. Prioritization of potential soil erosion susceptibility region using fuzzy logic and analytical hierarchy process, Upper Blue Nile basin, Ethiopia. Water-Energy Nexus, v. 4, 10-24. https://doi.org/10.1016/j.wen.2021.01.001

Siqueira, R.G.; Lima, V.C.; Souza, J.J.L.L. 2017. Análise quantitativa da variabilidade espacial da densidade de drenagem com o estimador de densidade de Kernel em ambiente SIG. Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 28-31 de Maio de 2017, INPE, Santos-SP (Accessed November 11, 2022) at:. https://proceedings.science/sbsr/papers/analise-quantitativa-da-variabilidade-espacial-da-densidade-de-drenagem-com-o-estimador-de-densidade-de-kernel-em-ambien?lang=pt-br

Teshome, D.S.; Moisa, M.B.; Gemeda, D.O.; You, S., 2022. Effect of land use-land cover change on soil erosion and sediment yield in Muger sub-basin, Upper Blue Nile basin, Ethiopia. Land, v. 11, (12), 1-20. https://doi.org/10.3390/land11122173

Towner, J.; Cloke, H.L.; Lavado, W.; Santini, W.; Bazo, J.; Perez, E.C.; Stephens, E.M., 2020. Attribution of Amazon floods to modes of climate variability: a review. Meteorological Applications, v. 27, (5), 1-36. https://doi.org/10.1002/met.1949

Tricart, J., 1977. Ecodynamics (Accessed December 01, 2022) at:. http://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/monografias/GEBIS-RJ/ecodinamica.pdf

Volken, N.J.; Minoti, R.T.; Alves, C.M.A.; Vergara, F.E., 2022. Analyzing the impact of agricultural water-demand management on water availability in the Urubu river basin – Tocantins, Brazil. Ambiente & Água – An Interdisciplinary Journal of Applied Science, v. 17, (4), 1-23. https://doi.org/10.4136/ambi-agua.2847

Yasarer, L.M.W.; Taylor, J.M.; Rigby, J.R.; Locke, M.A., 2020. Trends in land use, irrigation, and streamflow alteration in the Mississippi river alluvial plain. Frontiers in Environmental Science, v. 8, (66), 1-13. https://doi.org/10.3389/fenvs.2020.00066