Em função dos avanços dos sistemas de produção agropecuária e da crescente demanda por alimentos no mundo, ainda é proeminente, a necessidade de se investigar as relações existentes entre os atributos do solo e as diferentes condições ambientais em que estão inseridos. Existem diversos produtos científicos que apresentam as caracterizações dos solos brasileiros, contudo, dependendo da aplicação, as maiores limitações estão vinculadas à escalas espaciais e amostragens em regiões isoladas. Neste trabalho é apresentada a classificação dos solos de dezoito perfis, distribuídos em duas bacias hidrográficas (rios Caiabi e Renato) afluentes do rio Teles Pires, no norte de Mato Grosso. Foi realizado o trabalho de campo, com descrição geral e morfológica dos horizontes e coleta de amostras deformadas e indeformadas para análises físicas e químicas em laboratório. A classificação dos 18 perfis de solos em campo foi realizada até o quarto nível categórico. A compatibilidade dos solos classificados em campo com dados disponibilizados pelo IBGE foi de 95% na ordem, 38% na subordem, 95% nos grandes grupos e 88% nos subgrupos. A classe de solo predominante nas duas bacias hidrográficas é dos Latossolos, variando do vermelho a vermelho-amarelo, com matizes de 2,5 YR a 10,0 YR, todos distróficos. Foram observados horizontes plínticos, em posição diagnóstica na bacia do rio Renato e em posições não diagnósticas na bacia do rio Caiabi. Palavras-chave: recursos naturais; Latossolos; pedologia; fronteira agrícola; ecótono Cerrado-Amazônia. Soil classes in the Caiabi and Renato river basins, tributaries of the Teles Pires river, in the south of the Amazon Due to advances in agricultural production systems and the growing demand for food in the world, the need to investigate the relationships between soil attributes and the different environmental conditions in which they are inserted is still prominent. There are several scientific products that present the characterizations of Brazilian soils, however, depending on the application, the greatest limitations are linked to spatial scales and sampling in isolated regions. In this work, eighteen soil profiles were classified, distributed in two hydrographic basins (Renato and Caiabi rivers), of tributaries of the Teles Pires river, in the southern region of the Amazon. Field work was carried out with the general and morphological description of the horizons and the collection of deformed and undisturbed samples for further physical and chemical analysis in the laboratory. The classification of the 18 soil profiles in the field was compared up to the fourth categorical level with the IBGE data, 2021. The compatibility of the soils classified in the field with the IBGE data was 95% in the order, 38% in the suborder, 95% in the large groups and 88% in subgroups. The predominant soil class in the two hydrographic basins is Oxisol (Latosols), ranging from red to red-yellow, with hues from 2.5 YR to 10.0 YR, all dystrophic. Plinthic horizons were observed in diagnostic positions in the Renato river basin and in non-diagnostic positions in the Caiabi river basin. Palavras-chave: natural resource; Oxisol; pedology; agricultural frontier; Cerrado-Amazon ecotone.

The Amazon biome plays a crucial role in the hydrological cycle, supplying water vapor for the atmosphere and contributing to evapotranspiration (ET) that influences regional humidity across Brazil and South America. Remote sensing (RS) has emerged as a valuable tool for measuring and estimating ET, particularly in the data-scarce Amazon region. A scientometric analysis was conducted to identify the most used RS-based ET product or model in Brazil and its potential application in the Amazon. Scientometrics allows for the quantitative analysis of scientific output; this study identified the most widely used RS product in the Amazon biome. Articles published in Web of Science, Scielo, and Scopus databases up to 2022 were searched using the keywords “Evapotranspiration”, “Remote Sensing”, and “Brazil”. After initial screening, 140 relevant articles were subjected to scientometric analysis using the Bibliometrix library in RStudio 2023.06.1+524. These articles, published between 2001 and 2022, reveal a collaborative research landscape involving 600 authors and co-authors from 245 institutions, with most studies originating from Brazil’s Southeast and North (Amazon) regions. Notably, within the 12 studies focusing on ET by RS in the Amazon biome, applications were diverse, encompassing river basins, climate change, El Niño, and deforestation, with the MOD16 product being the most frequently employed.

O desmatamento é a retirada parcial ou total da cobertura vegetal natural e sua causa está associada a fatores físicos, sociais e econômicos. Este trabalho tem por objetivo determinar o risco de desmatamento para áreas de cobertura vegetal natural do bioma Cerrado, para 101 municípios distribuídos nos estados de Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais e Goiás, em 2019. Foi utilizada a metodologia ACEU, que considera o risco de desmatamento a partir dos fatores acessibilidade, cultivabilidade, recursos extraíveis e áreas protegidas. Essa metodologia classifica as áreas em cinco ordens de risco; muito baixo, baixo, médio, alto e muito alto, que correspondem a perda de 10, 30, 50, 70 e 90% de cobertura em 20 anos, respectivamente, sendo possível comparar o desmatamento estimado e o medido. Em 2019, os municípios de Mato Grosso tinham a maior cobertura vegetal natural, 8.443.799,21 ha, com 30,01% na classe de risco muito baixo de desmatamento, influenciado pela presença de áreas protegidas. Os municípios de Mato Grosso do Sul, tinham 3.376.271,62 ha (40,36% com risco médio de desmatamento). Nesses dois estados as diferenças entre o desmatamento estimado e medido (por imagens orbitais) foi superestimado, com 14.769,96 e 65.892,49 ha, respectivamente. Os municípios mineiros tinham 2.639.221,74 de cobertura vegetal com cerca de 27,01% com risco médio de desmatamento e os municípios de Goiás tinham a menor cobertura, com 2.410.893,09 ha, cerca de 28,19% com risco muito baixo de desmatamento, em ambos os casos o desmatamento estimado foi menor que o medido, foi subestimado, com diferença de 39.673,41 e 3.985,99 ha, respectivamente. Identificar o risco de desmatamento é pensar na possibilidade de planejar medidas que mitiguem a perda vegetal natural.

Solar radiation is an element and a meteorological factor that is present in several processes, such as evapotranspiration, photosynthesis, and energy generation, among others. However, in some regions, there is a limitation in surface data measurements. In this study, 87 empirical models were evaluated to estimate global radiation (Hg) in the Brazilian Amazon biome; these models were divided into five groups according to the input variables, such as insolation (group I), air temperature (group II), relative humidity (group III), astronomical variables (group IV), and hybrid models (group V). The estimates were evaluated by their significance (t-test) and then according to the statistical metrics of the models’ performance (R², MBE, RMSE, and d). The group V model $\left[\mathrm{H}\mathrm{g}/{\mathrm{H}}_0=\mathrm{a}+\mathrm{b}\mathrm{l}\mathrm{n}∆\mathrm{T}+\mathrm{c}{\left(\mathrm{S}/{\mathrm{S}}_0\right)}^{\mathrm{d}}\right]$ presented the best statistical performance in all the evaluated indicators, followed by the group I model $\left[\mathrm{H}\mathrm{g}/{\mathrm{H}}_0=\mathrm{a}+\mathrm{b}{\left(\mathrm{S}/{\mathrm{S}}_0\right)}^{\mathrm{c}}\right]$, and then the group II model $\left[\mathrm{H}\mathrm{g}/{\mathrm{H}}_0=\mathrm{a}+\mathrm{b}∆\mathrm{T}+\mathrm{c}{∆\mathrm{T}}^{0.25}+\mathrm{d}{∆\mathrm{T}}^{0.5}+\mathrm{e}\left(\mathrm{T}\mathrm{m}\mathrm{e}\mathrm{d}/{\mathrm{H}}_0\right)\right]$. The group III models presented a low statistical performance, and the group IV models were not significant (NS) in all the evaluated meteorological stations. In general, it was found that the simplified or hybrid models based on insolation and air temperature were efficient in estimating Hg in the Brazilian Amazon biome.

The objective of this work was to estimate the rainfall erosivity in 101 municipalities in the Brazilian Cerrado biome. First, a filling of missing data was carried out for 81 rain gauge stations, with a 20-year historical series, in the states of Mato Grosso (MT), Mato Grosso do Sul (MS), Minas Gerais (MG), and Goiás (GO). The corrected data were subjected to 16 regionally calibrated equations, which enabled the determination of the rainfall erosivity. The results indicated that municipalities in northeastern MS present the highest monthly erosivity indexes (El30m), reaching 2,796.5 MJ mm ha-1 h-1 year-1 in January, whereas the lowest index for this same month was 733.0 MJ mm ha-1 h-1 in the eastern MT. The rainfall annual erosivity, or R factor, varied between 3,713.1 and 12,345.6 MJ mm ha-1 h-1 year-1, with the lowest values for municipalities in eastern MT and the highest values for those in northeastern MS. Although the municipalities studied are within the same biome, the spatial distribution makes them present regional effects due to different climatic factors, resulting in different rainfall volumes and intensities, which is reflected in the results of the monthly erosivity index and R factor. Keywords: rainfall stations; R fator; fill missing data; precipitation. Erosividade da chuva em municípios do Cerrado brasileiro RESUMO: O objetivo deste trabalho é estimar a erosividade da chuva em 101 municípios localizados no bioma Cerrado. Para tanto, inicialmente foi realizado o preenchimento de falhas para 81 estações pluviométricas, com série histórica de 20 anos, localizadas nos estados de Mato Grosso, Mato Grosso do Sul, Minas Gerais e Goiás, posteriormente com os dados consistidos, foram aplicadas 16 equações calibradas regionalmente, permitindo determinada a erosividade da chuva. Os resultados apontaram que os municípios localizados na região Nordeste de MS, apresentam os maiores índices El30m, chegando a 2.796,5 MJ mm ha-1 h-1 ano-1 no mês de janeiro, enquanto para o mesmo mês, o menor índice foi de 733,0 MJ mm ha-1 h-1 no Leste de MT. A erosividade da chuva anual ou fator R variou entre 3.713,1 a 12.345,6 MJ mm ha-1 h-1 ano-1, com os menores valores para os municípios da região Leste de MT e o maiores para a região Nordeste de MS. Apesar dos municípios estudados estarem localizados dentro do mesmo bioma, a distribuição espacial lhes confere influências regionais de fatores climáticos diferentes, ocasionando volumes e intensidades pluviométricas distintas, o que reflete no resultado no índice de erosividade mensal e no fator R. Palavras-chave: estações pluviométricas; fator R; preenchimento de falhas; precipitação.