Knowledge about soil moisture dynamics and their relation with rainfall, evapotranspiration, and soil physical properties is fundamental for understanding the hydrological processes in a region. Given the difficulties of measurement and the scarcity of surface soil moisture data in some places such as Northeast Brazil, modelling has become a robust tool to overcome such limitations. This study investigated the dynamics of soil water content in two plots in the Gameleira Experimental River Basin, Northeast Brazil. For this, Time Domain Reflectometry (TDR) probes and Hydrus-1D for modelling one-dimensional flow were used in two stages: with hydraulic parameters estimated with the Beerkan Estimation of Soil Transfer Parameters (BEST) method and optimized by inverse modelling. The results showed that the soil water content in the plots is strongly influenced by rainfall, with the greatest variability in the dry–wet–dry transition periods. The modelling results were considered satisfactory with the data estimated by the BEST method (Root Mean Square Errors, RMSE = 0.023 and 0.022 and coefficients of determination, R² = 0.72 and 0.81) and after the optimization (RMSE = 0.012 and 0.020 and R² = 0.83 and 0.72). The performance analysis of the simulations provided strong indications of the efficiency of parameters estimated by BEST to predict the soil moisture variability in the studied river basin without the need for calibration or complex numerical approaches.

O SUPer (Sistema de Unidades de Resposta Hidrológica do Estado de Pernambuco, Brasil) foi desenvolvido através de uma grande parceria entre universidades e órgãos públicos para apoiar decisões econômicas e políticas, baseadas em simulações em tempo real, e de curto, médio e longo prazos, com a Ferramenta de Avaliação de Solo e Água (SWAT). Para que o sistema SUPer funcione efetivamente, ele precisa de uma grande quantidade de bacias calibradas, de forma a abranger o comportamento hidrológico de todo o estado de Pernambuco, incluindo características físicas, hidrológicas, de relevo e uso da água. Nesta pesquisa, construímos e calibramos um modelo hidrológico integrado do Estado de Pernambuco utilizando o programa Soil and Water Assessment Tool (SWAT), a fim de subsidiar o sistema SUPer e torná-lo uma ferramenta ativa para a Agência Pernambucana de Águas e Clima (APAC), contribuindo para o processo de planejamento e gestão dos recursos hídricos do estado. Para isso, selecionamos oito bacias do Estado de Pernambuco: Goiana, Sirinhaém, Capibaribe, Una, Mundaú, Pajeú e Brígida. Diferentes componentes dos recursos hídricos foram simulados e as características dos reservatórios foram consideradas a nível da Unidade de Resposta Hidrológica (HRU). Os recursos hídricos foram quantificados a nível de sub-bacia com intervalos de tempo mensais. Além disso, o SWAT-CUP foi usado com uma abordagem semiautomática (SUFI2) para análise de sensibilidade e para os procedimentos de calibração e validação. Em uma análise geral, foram observados ajustes e desempenho estatístico satisfatórios entre os valores medidos e simulados de vazão durante os processos de calibração e validação na maioria das bacias analisadas, onde a bacia do Rio Brígida apresentou o pior desempenho e a bacia do Rio Goiana apresentou o melhor desempenho entre as oito bacias analisadas.

Historically, severe drought events, coupled with land use and land cover changes, have significantly influenced streamflow behaviour This study enhances the understanding of these hydrological processes by assessing streamflow responses to future climate and land use and land cover change in a transitional Brazilian basin between semiarid and humid tropical forest biomes. Projections from 10 global climate models available through the Climate Change Dataset for Brazil (CLIMBra) were utilised incorporating bias correction via the Quantile Mapping method. Future land use and land cover changes were simulated using the land change modeller (LCM), while hydrological projections were generated through the soil and water assessment tool (SWAT), which was calibrated and validated with satisfactory performance, achieving coefficients of determination ( R ² ) and Nash‐Sutcliffe (NSE) efficiencies in the ranges of 0.62–0.79 and 0.61–0.76 for calibration and 0.48–0.90 and 0.41–0.84 for validation, respectively. The results indicate a substantial expansion of agricultural and pasture areas, with a 280% increase over recent decades. Climate projections under the SSP2–4.5 and SSP5–8.5 scenarios show a progressive temperature rise and declining rainfall trends, with the SSP5–8.5 scenario exhibiting a steeper increase in temperature. Paradoxically, hydrological modelling suggests an intensification of streamflow extremes, with peak discharges ranging from 200 to 300 m ³ /s, particularly, in regions prone to extreme precipitation events. Notably, under SSP5–8.5, a more pronounced rise in flood peaks is observed, indicating elevated flood risks, even in moderate emissions scenarios. These findings underscore the necessity for adaptive water resource management strategies to mitigate future hydrological vulnerabilities in the basin.

O monitoramento preciso de corpos d’água é fundamental para a gestão de recursos hídricos e o desenvolvimento sustentável da aquicultura, especialmente em regiões semiáridas. Este estudo avaliou o desempenho de diferentes índices espectrais de água (NDWI, MNDWI, NWI, AWEIsh, AWEInsh e SWI) aplicados a imagens Landsat 8 OLI para a identificação automática de viveiros voltados à carcinicultura no município de Aracati, Ceará. A classificação binária dos índices espectrais, calculados a partir das bandas processadas no QGIS, foi realizada por meio do método de Otsu, aplicado de maneira independente às duas áreas de interesse: a cena completa e o recorte restrito aos viveiros aquícolas. O desempenho foi analisado tanto para uma cena maior, que inclui diferentes usos do solo, quanto para um recorte restrito à área dos viveiros. Os resultados evidenciaram que a utilização de áreas homogêneas favorece a segmentação espectral entre água e áreas secas, otimizando a aplicação de limiares automáticos. Entre os índices testados, o NWI apresentou o melhor desempenho na separação dos alvos, seguido por MNDWI e NDWI, enquanto índices subtrativos como AWEIsh, AWEInsh e SWI apresentaram limitações devido à sensibilidade a sombras e superfícies úmidas não aquáticas. A análise dos histogramas e estatísticas descritivas confirmou que ambientes mais homogêneos e índices com distribuição bimodal clara maximizam a eficácia do método de Otsu. O estudo destaca ainda a importância de abordagens adaptativas em áreas espectralmente complexas e recomenda o uso de séries temporais, imagens de maior resolução e técnicas de inteligência artificial em futuras pesquisas para aprimorar a acurácia do mapeamento aquícola e de recursos hídricos.