Temporal record and spatial distribution of fire foci in State of Minas Gerais, Brazil.

The objectives of this study are: (i) to evaluate the space-temporal variability of fire foci by environmental satellites, CHIRPS and remote sensing products based on applied statistics, and (ii) to identify the relational pattern between the distribution of fire foci and the environmental, meteorological, and socioeconomic variables in the mesoregions of Minas Gerais (MG) - Brazil. This study used a time series of fire foci from 1998 to 2015 via BDQueimadas. The temporal record of fire foci was evaluated by Mann-Kendall (MK), Pettitt (P), Shapiro-Wilk (SW), and Bartlett (B) tests. The spatial distribution by burned area (MCD64A1-MODIS) and the Kernel density - (radius 20 km) were estimated. The environmental variables analyzed were: rainfall (mm) and maximum temperature (°C), besides proxies to vegetation canopy: NDVI, SAVI, and EVI. PCA was applied to explain the interaction between fire foci and demographic, environmental, and geographical variables for MG. The MK test indicated a significant increasing trend in fire foci in MG. The SW and B tests were significant for non-normality and homogeneity of data. The P test pointed to abrupt changes in the 2001 and 2002 cycles (El Niño and La Niña moderated), which contributes to the annual increase and in winter and spring, which is identified by the Kernel density maps. Burned areas highlighted the northern and northwestern regions of MG, Triângulo Mineiro, Jequitinhonha, and South/Southwest MG, in the 3rd quarter (increased 17%) and the 4th quarter (increased 88%). The PCA resulted in three PCs that explained 71.49% of the total variation. The SAVI was the variable that stood out, with 11.12% of the total variation, followed by Belo Horizonte, the most representative in MG. We emphasize that the applied conceptual theoretical model defined here can act in the environmental management of fire risk. However, public policies should follow the technical-scientific guidelines in the mitigation of the resulting socioeconomic - environmental damages.

Spatial-temporal of fire foci in the state of Rio de Janeiro, Brazil / Espaço-temporal de focos de fogo no estado do Rio de Janeiro, Brasil

This study evaluated the space-time variability of fire foci via environmental satellites for the State of Rio de Janeiro (SRJ) based on statistical procedures. The fire foci in the period of 2000 to 2015 were obtained from the BDQueimadas fire database. Descriptive, exploratory, and multivariate statistical analyses were performed in the software environment R i386 version 3.2.5. The north region had 6760 foci (21.11%), the south-central region had 3020 foci (9.43%), the Middle Paraíba had 6,352 foci (19.84%), the Metropolitan areas had 6671 foci (20.83%), and the Green Coast region had 292 foci (0.91%). The cluster analysis identified three homogeneous groups of fire foci (G1, G2, and G3) but did not include the municipality of Campos dos Goytacazes (NA). The G1 group (6.21 ± 0.01 foci, 57.61%) included areas throughout the state and covered the coastal region and lowlands towards the north. The G2 group (6.21 ± 0.01 foci, 34.81%) included the northern, south-central, and coastal shallows regions. The G3 group (6.21 ± 0.01 foci, 9.78%) included the mountain ranges of the state. Environmental characteristics and socioeconomic are crucial in the dynamics of fire foci in Rio de Janeiro.

Este estudo avaliou a variabilidade espaço-temporal de focos de calor via satélites ambientais para o Estado do Rio de Janeiro (SRJ) com base em procedimentos estatísticos. Os focos de calor no período de 2000 a 2015 foram obtidos a partir do banco de dados de focos do BDQueimadas. Análises estatísticas descritivas, exploratórias e multivariadas foram realizadas no ambiente de software R i386 versão 3.2.5. A região Norte tinha 6760 focos (21,11%), a região Centro-Sul tinha 3020 focos (9,43%), o Médio Paraíba tinha 6,352 focos (19,84%), as áreas metropolitanas tinham 6671 focos (20,83%) e a Costa Verde região teve 292 focos (0,91%). A análise de agrupamento identificou três grupos homogêneos de focos de calor (G1, G2 e G3), mas não incluiu o município de Campos dos Goytacazes (NA). Em que se observa no grupo G1 uma forte presença de outliers com valores atípicos, em todos os anos da série temporal, sendo destaque para os anos de 2014 e 2015 que apresentam os maiores números de outliers seguidos dos valores das médias (20.46 e 18.85 focos) acima das medianas (14.00 e 12.50 focos). Comportamentos semelhantes foram observados nos grupos G2 e G3, sendo o grupo G2 com média (81.43 mm e 66.00 focos) e medianas (49.07 e 35.50 focos) com um DP de 27.89 focos de fogo. O grupo G3 com média (314.13 e 361.33 mm) e mediana (204.50 e 76.00 focos) e o maior DP (196,75 focos) em comparação aos demais grupos. Características ambientais e socioeconômicas são cruciais na dinâmica dos focos de calor no Rio de Janeiro.

Non-parametric tests applied to reported cases of dengue in the southeast region of Brazil / Testes não-paramétricos aplicados a casos de dengues reportados na região sudeste do Brasil

Dengue is one of the biggest problems of global public health in developing and underdeveloped countries. Nowadays, researchers in climate changes are concerned about the impact of these changes on human health, particularly with increased this epidemic. Dengue is among the largest public health problems in Brazil and is higher in the months with high temperatures, which is the Aedes aegypti's reproductive period climax. Reported dengue cases via DATASUS from 1994 to 2014 were analyzed. Mann-Kendall (MK), Run and Pettit nonparametric tests; were applied to time series. The run test indicated that the time series is homogenous and persistence free. There is a non-significant trend of increase of a number of reported dengue cases only in Rio de Janeiro. Based on the test, three positive trends were identified in the time series of São Paulo, Minas Gerais and the Espírito Santo States of dengue cases reported in Southeast of Brazil. Pettitt test was able to identify the years classified as El Niño events and that had a significant impact on the increase of dengue cases in the southeastern region of Brazil.

A dengue é um dos maiores problemas de saúde pública global em países em desenvolvimento e subdesenvolvidos. Hoje em dia, os pesquisadores em mudanças climáticas estão preocupados com o impacto dessas mudanças na saúde humana, particularmente com o aumento dessa epidemia. A dengue está entre os maiores problemas de saúde pública no Brasil e é maior nos meses com altas temperaturas, que é o clímax do período reprodutivo do Aedes Aegypti. Foram analisados relatórios de casos de dengue via DATASUS de 1994 a 2014. Testes não paramétricos de Mann-Kendall (MK), Run e Pettit; foram aplicadas em séries temporais. O teste Run indicou que a série temporal é homogênea e sem persistência. Existe uma tendência não significativa de aumento do número de casos de dengue relatados apenas no Rio de Janeiro. Com base no teste, três tendências positivas foram identificadas na série temporal de casos de dengue de São Paulo, Minas Gerais e Espírito Santo relatados no Sudeste do Brasil. O teste de Pettitt foi capaz de identificar os anos classificados como eventos de El Niño e que tiveram um impacto significativo no aumento de casos de dengue na região sudeste do Brasil.

Carbon monoxide trend in the city of Rio de Janeiro via mann-kendall and cusum tests / Tendências de monóxido de carbono na cidade do Rio de Janeiro via testes de mann-kendall e socom

Hourly mean concentrations of carbon monoxide trend (CO) in the city of Rio de Janeiro (CRJ) was evaluated based on statistical tests. Air quality stations used were: Central, Copacabana, São Cristóvão and Tijuca from 2010 to 2014. The results of the CO trend based on the Mann-Kendall (MK) test showed an inverse correlation with time, with significant decrease in all seasons. Significant increase trend (Z > 0) and p-value < 0.05 were recorded in Centro and Tijuca in 2010 and 2012 with magnitude between 0.0224 and 0.0067 ppm/year. Insignificant increase occurred only in São Cristóvão (2011) for positive values (Z > 0) and p-value > 0.05. CUSUM test showed that Q magnitude did not exceed the critical value at 1% and 5% probability levels. Cumulative Sum Test (CUSUM) showed homogeneous and significant CO concentrations. Significant abrupt changes occurred in the months of May, June, July, August and September and insignificant in January, February, June, August and November at 1% and 5% probability. CO concentrations occurred in the predominant directions North-Northwest (NNW), South-Southwest (SSW) and South-west (SW). Both sectors are influenced by the main synoptic systems (Frontal System and South Atlantic Subtropical High) that act on CRJ. MK and CUSUM tests proved to be efficient in evaluating trends and abrupt changes in CO concentrations and air quality stations in the CRJ.

Foi avaliada a tendência das concentrações médias horárias de monóxido de carbono (CO), com base em testes estatísticos na cidade do Rio de Janeiro (CRJ). As estações de qualidade do ar utilizadas foram: Centro, Copacabana, São Cristóvão e Tijuca entre os anos de 2010 a 2014. Os resultados da tendência de CO com base no teste de Mann-Kendall (MK) mostrou uma correlação inversa com o tempo, com diminuição significativa em todas as estações. Tendência de aumento significativo (Z > 0) e p-valor < 0,05 foram registradas no Centro e Tijuca nos anos de 2010 e 2012 com magnitude entre 0,0224 a 0,0067 ppm/ano. Aumento insignificante ocorreu apenas em São Cristóvão (2011) para valores positivos (Z > 0) e p-valor > 0,05. O teste de SOCUM mostrou que a magnitude de Q não excedeu o valor crítico aos níveis de 1% e 5% de probabilidade. O teste das Somas Cumulativas (SOCUM) mostrou que as concentrações de CO foram homogêneas e significativas. Mudanças bruscas significativas ocorreram nos meses de maio, junho, julho, agosto e setembro e insignificante em janeiro, fevereiro, junho, agosto e novembro a 1% e 5% de probabilidade. As concentrações de CO ocorreram nas direções predominantes Norte-Noroeste (NNW), Sul-Sudoeste (SSW) e Sudoeste (SW). Ambos os setores são influenciados pelos principais sistemas sinóticos (Sistema Frontal e Alta Subtropical do Atlântico Sul) que atuam na CRJ. Os testes MK e SOCUM se mostraram eficientes na avaliação das tendências e mudanças bruscas nas concentrações de CO e nas estações de qualidade do ar existentes na CRJ.

Probable monthly rainfall associated with distinct biomes of Mato Grosso do Sul state / Precipitação mensal provável associada aos diferentes biomas do estado de Mato Grosso do Sul

The aim of this study was to determine the probable monthly rainfall for the state of Mato Grosso do Sul, considering the level of 75% probability, and study the spatial distribution associated with its different biomes. The rainfall data of 32 stations (sites) in the state of Mato Grosso do Sul were collected in the period 1954-2013. In each of the 384 series, the average monthly rainfall was calculated, for at least 30 years of observation. The Kolmogorov-Smirnov adhesion test was applied to the rainfall time series to check the fit of the data to a normal distribution. The likely fallout was estimated at 75% probability, using the normal probability distribution and, subsequently, it was adopted the method of Ordinary Kriging interpolation mathematics to spatial data. Based on the likely monthly precipitation estimated, the State of Mato Grosso do Sul possess three distinct periods, with the precipitation associated with different biomes: the rainy season (between the months November to March, where increased precipitation occurred in the Savanna biome), dry season (between the months from June to August, when the highest rainfall occurred in the Atlantic Forest) and transition period (April and May and September and October).

O objetivo estudo foi determinar a precipitação mensal provável para o Estado de Mato Grosso do Sul, considerando o nível de 75% probabilidade e estudar sua distribuição espacial associada aos seus diferentes biomas. Os dados de precipitação pluvial de 32 estações (locais) do Estado do Mato Grosso do Sul foram coletados do período de 1954 a 2013. Em cada uma das 384 séries temporais de precipitação pluvial mensal calculou-se a média, com no mínimo 30 anos de observação. Foi aplicado o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov nas 364 séries temporais de precipitação pluvial mensal para verificar o ajuste dos dados a distribuição normal. A precipitação provável foi estimada a 75% de probabilidade, utilizando-se a distribuição de probabilidade normal e, posteriormente, foi adotado o método de interpolação matemática da Krigagem Ordinária para espacialização dos dados. Com base na precipitação mensal provável, estimada pela distribuição normal a 75% de probabilidade, o Estado do Mato Grosso do Sul possuí três períodos distintos, estando à precipitação associada aos diferentes biomas: período chuvoso (entre os meses de novembro a março, onde as maiores precipitações ocorrem no bioma Cerrado), período seco (entre os meses de junho a agosto, onde as maiores precipitações ocorrem no bioma Mata Atlântica) e período de transição (meses de abril e maio e setembro e outubro).

Cluster analysis identified rainfall homogeneous regions in Tocantins state, Brazil / Análises de agrupamento identificaram regiões pluviometricamente homogêneas no estado de Tocantis, Brasil

Identifying homogeneous regions regarding the monthly rainfall is relevant in agricultural planning, especially in relation to the installation of crops. Thus, the aim of this study was to apply the cluster analysis using Ward's algorithm to identify homogeneous regions in Tocantins State. Rainfall database of 34 stations (sites) of Tocantins, from 1976 to 2012, it were obtained of the Database of the Agência Nacional de Águas, Instituto Nacional de Meteorologia and Serviço Meteorológico do Brasil. Thus, were formed 408 time series (12 months × 34 sites) wherein AA technique was applied in conjunction with Ward's algorithm. Three homogeneous regions in relation to monthly rainfall were identified. Group 1, located in the extreme north of the state, has intermediate average values (135.58 mm) to the other groups. Group 2 showed the greatest variance (13,543.68 mm²) and higher average (162.19 mm) for the studied period. On the other hand, group 3 has the lowest average rainfall (117.93 mm) among the homogeneous groups. Separating the groups followed a north-south alignment which suggests that latitude is the physiographic factor that most influences the occurrence of monthly rainfall in the State of Tocantins.

A identificação de regiões homogêneas quanto a chuva mensal é relevante no planejamento agrícola, sobretudo no que diz respeito à instalação de culturas. Assim, o objetivo deste estudo foi aplicar a análise de agrupamento (AA) em conjunto com o algoritmo de Ward para identificar regiões homogêneas no Estado do Tocantins. Dados de precipitação mensal de 34 estações (locais) do Tocantins, de 1976 a 2012, foram obtidos do banco de dados da Agência Nacional de Águas, Instituto Nacional de Meteorologia e Serviço Meteorológico do Brasil. Assim, foram formadas 408 séries temporais (12 meses x 34 locais) em que foi aplicada a técnica AA em conjunto com o algoritmo de Ward. Foram identificadas três regiões homogenias quanto a precipitação mensal. O grupo 1, localizado no extremo-norte do estado, possui valores médios intermediários (135.58 mm) aos outros grupos. O grupo 2 apresentou a maior variância (13,543.68 mm²) e maior média (162.19 mm) para o período de estudo. Por outro lado, o grupo 3 possui a menor média pluviométrica (117,93 mm) dentre os grupos homogêneos. A separação dos grupos seguiu um alinhamento Norte-Sul, o que sugere que a latitute é o fator fisiográfico que mais influência na ocorrência da precipitação mensal no Estado do Tocantins.

Validation of the net radiation through sebal algorithm in different classes of land use and occupation in Rio de Janeiro / Validação do saldo de radiação pelo algoritmo sebal em diferentes classes de uso e ocupação no Rio de Janeiro

The aim of this study was (a) to assess and evaluate the net radiation (Rn) by SEBAL algorithm and (b) to assess the net radiation (Rn) by the landscape's spatial temporal dynamic using ISODATA algorithm, in entire city of Rio de Janeiro. Has been calculated the Rn by using the TM sensor images and orbital platform Landsat 5 and by Penman-Monteith method (FAO 56) with the conventional meteorological station data (EMC). The Rn values obtained with the SEBAL algorithm to the EMC cut area were slightly smaller than those obtained by the Penman-Monteith method (FAO 56), with VM = -36 (Wm-2) and EPE = 84.44 Wm-2. The Rn obtained by SEBAL has a high correlation with the values obtained in the surface. The Rn values obtained with the algorithm for the land use and occupation classes in the city of Rio de Janeiro were similar to those reported by other authors for the same classes.

Os objetivos do estudo foram (i) estimar e validar o saldo de radiação (Rn), por meio do algoritmo SEBAL e (ii) avaliar o Rn, através da dinâmica espaço-temporal da paisagem, baseado no algoritmo ISODATA, em todo o município do Rio de Janeiro (MRJ), Rio de Janeiro. Foi calculado o Rn baseado em imagens do sensor TM e plataforma orbital Landsat 5 e, através do método Penman-Monteith (FAO 56) com dados de entrada obtidos da Estação Meteorológica Convencional (EMC). Os valores de Rn obtidos com Algoritmo SEBAL para o recorte da área da EMC foram ligeiramente inferiores aos obtidos pelo método Penman-Monteith (FAO 56), apresentando VM = -36 (W.m-2) e EPE = 84,44 W.m-2. O Rn obtido pelo SEBAL, apresentou alta correlação com os valores obtidos em superfície. Os valores de Rn obtidos com o algoritmo para as classes de uso e ocupação do solo do município do Rio de Janeiro foram semelhantes aos encontrados por outros autores para as mesmas classes.

EVI2 index trend applied to the vegetation of the state of Rio de Janeiro based on non-parametric tests and Markov chain / Tendência do EVI2 aplicado na vegetação do estado do Rio de Janeiro Baseado em testes não-paramétricos e cadeia de Markov

The study aimed to assess the growth and decrease in vegetation trend by Enhanced Vegetation Index (EVI2) through the application of statistical tests and Markov's chain in the state of Rio de Janeiro (SRJ). Monthly data from EVI2 were calculated for the vegetations of the State of Rio de Janeiro (SRJ) from 2001 to 2012. Mann-Kendall (MK), Pettitt (P) and Estimator of Curvature Slope Sen (Se) tests assessed EVI2 trend, while the future scenarios were evaluated by Markov chain. Overall, there is an insignificant trend in vegetation growth in 75%, followed by a significant trend of decreasing in 25% of the regions. Pettitt's test showed that there is not significant (NS) abrupt changes, both growth and decreasing vegetation, and significant (S) abrupt changes of decreasing vegetation in the others Government regions. Spatial analysis from EVI2 in the regions Médio Paraíba amd Serrana showed the occurrence of NS abrupt change in the vegetation in November 2007 and 2003. Norte Fluminense and Metropolitana showed a NS vegetation increase in October 2003 and 2005. Noroeste Fluminense and Centro Sul Fluminense revealed an NS and S abrupt change of decreasing vegetation in April 2006. In Costa Verde and Baixadas Litorâneas NS and S abrupt changes in decreasing vegetation were observed in May 2004. Future scenarios showed changes in vegetation trend in SRJ with indication of decreasing. Predictions of changes in future scenarios ranging from 1 to 2 years in constant intervals (3 to 10 years) were observed in all future scenarios analyzed in the SRJ.

O estudo teve como objetivo avaliar o crescimento e a diminuição da tendência de vegetação por Indice de Vegetação Aprimorado 2 (EVI 2) e com a aplicação de testes estatísticos e cadeia de Markov no estado do Rio de Janeiro (ERJ). Dados mensais do índice Enhanced Vegetation Index (EVI2) foram calculados para vegetação do Estado do Rio de Janeiro (ERJ) entre 2001 a 2012. A tendência do EVI2 foi avaliada pelos testes Mann-Kendall (MK), Pettitt (P) e Estimador da Inclinação da Curvatura Sen (Se), enquanto os cenários futuros pela Cadeia de Markov. De um modo geral, há uma tendência insignificante de crescimento da vegetação em 75%, seguido de uma tendência significativa de diminuição em 25% das regiões de Governo. O teste de Pettitt mostrou a existência de mudanças bruscas não significativas (NS), ambos de crescimento e diminuição da vegetação em seis regiões de Governo e significativas (S) de diminuição da vegetação nas demais. Análise espacial do EVI2 nas regiões do Médio Paraíba e Serrana mostrou a ocorrência NS de mudança brusca da vegetação em novembro de 2007 e 2003. As regiões Norte Fluminense e Metropolitana mostraram um crescimento NS na vegetação em outubro de 2003 e 2005. As regiões Noroeste Fluminense e Centro Sul Fluminense revelaram uma mudança brusca de diminuição da vegetação NS e S em de abril de 2006. As regiões Costa Verde e das Baixadas Litorâneas observaram-se mudanças bruscas S e NS de diminuição da vegetação em maio de 2004. Os cenários futuros constataram mudanças na tendência da vegetação no ERJ com indicação de diminuição. Os prognósticos de mudanças dos cenários futuros com variação de 1 a 2 anos em intervalos constante (3 a 10 anos) foram observados, em todos os cenários futuros analisados no ERJ.

Models to estimate incident solar radiation on Seropédica, Rio de Janeiro / Modelos de estimativa da radiação solar incidente em Seropédica, Rio de Janeiro

Incident solar radiation (Rs) is usually used as an input variable in growth simulation models and yield of agricultural crops, in the design of alternative energy systems, buildings desing, weather, irrigation projects and food preservation, among others. However, in Brazil, there are few studies that evaluated the performance of different models in estimating Rs . Therefore, the aim of the study is to evaluate the Hargreaves-Samani, Thornton-Running and Weiss models to estimate Rs in the municipality of Seropédica, Rio de Janeiro. We used hourly measurements of solar radiation (Rs , KJ m-2) and maximum (tx,°C) and minimum (tn,°C) air temperature obtained from Ecologia Agrícola station (EA), between January/2008 to December/2013. Normality (Shapiro-Wilks and Jarque-Bera) and homogeneity of variance (Bartlett) tests were applied to the data set. The performance of the models was evaluated based on different statistical parameters (r2 RMSE, d, ρs and Student's t-test). The results indicated the rejection of the variance normality hypothesis of the standardized residuals by Shapiro-Wilks and Jarque-Bera tests. Bartlett's test indicated the presence of heterogeneity of model estimates. Hargreaves-Samani and Thornton-Running models obtained high values forr2 and low values for d. Hargreaves-Samani (coastal) model excelled in relation to other, being more suitable for estimating the Rs in the municipality of Seropédica, Rio de Janeiro.

A radiação solar incidente (Rs) é normalmente utilizada como variável de entrada em modelos de simulação de crescimento e produtividade de culturas agrícolas, no delineamento de sistemas alternativos de geração de energia, desing de edifícios, na climatologia, em projetos de irrigação e conservação de alimentos, entre outros. Entretanto, no Brasil, há excassez de pesquisas que avaliaram o desempenho de diferentes modelos na estimativa de Rs. Portanto, o objetivo do trabalho é avaliar os modelos Hargreaves-Samani, Thornton-Running e Weiss para estimativa da Rs no município de Seropédica, Rio de Janeiro. Utilizaram-se medidas horárias da radiação solar incidente (Rs , KJ m-2) e da temperatura do ar máxima (tx,°C) e mínima (tn,°C) obtidas na estação Ecologia Agrícola (EA), entre janeiro/2008 a dezembro/2013. Testes de normalidade (Shapiro-Wilks e Jarque-Bera) e homogeneidade de variância (Bartlett) foram aplicados à série de dados. O desempenho dos modelos foi avaliado com base em diferentes parâmetros estatísticos (r2 RMSE, d, ρs e teste-t de Student). Os resultados indicaram a rejeição da hipótese de normalidade de variância dos resíduos padronizados pelos testes de Shapiro-Wilks e Jarque-Bera. O teste de Bartlett indicou a presença de heterogeneidade das estimativas dos modelos. Os modelos Hargreaves-Samani e Thornton-Running tiveram altos valores de r2 e baixos valores de d. O modelo de Hargreaves-Samani (costeiro) se sobressaiu em relação aos demais, sendo mais adequado para estimar a Rs no município de Seropédica, Rio de Janeiro.

Space-time variability of vegetation by orbital platforms in the western Amazon / Variabilidade espaço-temporal da vegetação através de plataformas orbitais na Amazônia ocidental

Percentage maps (%) of forest cover derived from the annual product MOD44B were compared with the annual deforestation data from PRODES. PRODES data were used to calibrate the MOD44B (sub-pixel-level representation of surface vegetation cover estimates globally) annual images with the aim of evaluating the annual characterization of the deforestation dynamics and forest regeneration in the municipality of Bujari - Acre, Brazil, from 2000 to 2010. The percentage rates from MODIS were divided into forest cover categories (forested and deforested areas) by means of the Mann-Kendall (MK) non-parametric test used in each category. The results were satisfactory when compared with PRODES. The analysis of MOD44B product in the municipality, during the years 2001, 2004 and 2009, shows that there was an increase of the pixel frequency in the "Extremely High" category, which indicates regeneration of the area in the municipality of Bujari. Validations in situ should be done primarily to the regenerate areas.

Mapas percentuais (%) de cobertura florestal provenientes do produto anual MOD44B foram comparados com dados anuais de desflorestamento anual PRODES. Os dados do PRODES foram utilizados para calibrar as imagens anuais MOD44B (representação sub-pixel-nível de estimativas de cobertura de vegetação de superfície a nível mundial) com o objetivo de avaliar a caracterização anual da dinâmica de desmatamento e regeneração de florestas no município de Bujari ­ Acre, Brasil entre 2000 a 2010. Os índices percentuais do MODIS foram divididos em categorias de cobertura florestal (áreas desflorestadas e florestadas) por meio do teste não-paramétrico Mann-Kendall (MK) em cada categoria. Os resultados foram satisfatórios quando comparados com PRODES. Observa-se um aumento da frequência de pixels da categoria Extremamente Alta nos de 2001, 2004 e 2009 na análise total do produto MOD44B no município, o que indica a regeneração da área do município de Bujari. Devem ser realizadas validações in situ principalmente para áreas regeneradas.