climate-shift Uso del suelo y exposición climática, para el riesgo y las políticas públicas
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Camposcope Analiza una propiedad rural a la vez — su límite registrado (el CAR en Brasil, las parcelas de ParcelMap BC en Canadá) y la tierra a su alrededor: cobertura, pérdida forestal, biomasa e incendios. Naturametrics Historia del uso del suelo y métricas del paisaje alrededor de cualquier punto en el que haga clic (Brasil: MapBiomas desde 1985 y parcelas del inventario forestal; Canadá: inventario agrícola, edad y cambio del bosque; y el mundo). Yvynation Cambio de la cobertura del suelo dentro de las tierras indígenas y unidades de conservación de Brasil y las áreas protegidas de Canadá, o dentro de áreas que usted dibuja — con mapas, gráficos e informes.
climate-shift Usted está aquí Exposición climática de la tierra alrededor de cualquier punto en el que haga clic, en Brasil, Canadá y el resto del mundo: el uso actual del suelo leído junto con las proyecciones CMIP6 de calor, sequía y lluvia intensa — y fuego, terreno, lluvia y viento medidos.
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Cómo citar

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Cita sugerida

Biondo, L. M. (2026). climate-shift (muda-clima): exposición climática probable del uso del suelo en Brasil, Canadá, Estados Unidos y el mundo. University of British Columbia Okanagan. Disponible en: https://clima.umaterra.com.br

BibTeX

@software{mudaclima_2026,
  title        = {muda-clima: exposição climática provável do uso da terra no Brasil, no Canadá e nos Estados Unidos},
  note         = {English name: climate-shift},
  author       = {Biondo, Leandro Meneguelli},
  year         = {2026},
  organization = {University of British Columbia Okanagan},
  url          = {https://clima.umaterra.com.br}
}

Autores e instituciones

Leandro Meneguelli Biondo
University of British Columbia Okanagan (UBC Okanagan), Canadá

Fuentes de datos — cítelas también

Cada fuente tiene sus propios requisitos de atribución. Al publicar figuras o cifras obtenidas aquí, cite las que se hayan usado (la pestaña Método del informe las enumera).

  • NASA NEX-GDDP-CMIP6
    Thrasher, B. et al. (2022). NASA Global Daily Downscaled Projections, CMIP6. Scientific Data 9, 262. doi:10.1038/s41597-022-01393-4. Temperature and rainfall projections (0.25°). Licence CC0 (since Sep 2022); the upstream CMIP6 terms of use apply.
  • NASA NEX-GDDP-FWI
    Park, T. et al. NEX-GDDP-FWI: Downscaled 21st century global fire weather projections. Scientific Data (under review). Canadian Fire Weather Index from NEX-GDDP-CMIP6; provisional data.
  • Köppen-Geiger 1 km (Beck et al. 2023)
    Beck, H. E. et al. (2023). Scientific Data 10, 724. doi:10.1038/s41597-023-02549-6. Climate classes 1991–2020 and 2041–2070. Licence CC BY 4.0.
  • IPCC AR6 WGI — SPM, Tabela/Table SPM.1
    IPCC (2021). Summary for Policymakers. In: Climate Change 2021: The Physical Science Basis. Global warming by scenario and period (the "+2 °C world").
  • MapBiomas — Coleção 11
    Souza, C. M. et al. (2020). Remote Sensing 12(17), 2735. doi:10.3390/rs12172735. Land use and cover in Brazil. Licence CC BY-SA 4.0.
  • MapBiomas Fogo — Coleção 5
    Alencar, A. A. C. et al. (2022). Remote Sensing 14(11), 2510. doi:10.3390/rs14112510. Annual burned area in Brazil, 30 m.
  • MapBiomas Bolívia · Paraguai · Equador (Coleção 3) · Pampa (Coleção 5)
    MapBiomas Amazonía, Chaco and Pampa networks (2023). Land use and cover in Brazil's neighbouring countries, 30 m. Licence CC BY-SA. Pampa: Baeza, S. et al. (2022). Remote Sensing Applications: Society and Environment 28, 100834.
  • GLC-FCS30D (global land cover, 30 m)
    Zhang, X. et al. (2024). GLC_FCS30D. Earth System Science Data 16, 1353–1381. doi:10.5194/essd-16-1353-2024. Data: Zenodo, doi:10.5281/zenodo.8239305. Licence CC BY 4.0.
  • Annual NLCD · NLCD Alaska (USGS)
    U.S. Geological Survey (2024). Annual National Land Cover Database (NLCD) Collection 1, 1985–; NLCD 2016 (Alaska: 2001, 2011, 2016). US land use and cover, 30 m. Public domain.
  • MTBS — Monitoring Trends in Burn Severity
    USDA Forest Service / USGS. Annual burn severity, 30 m, United States (1984–). Public domain.
  • USGS 3DEP
    U.S. Geological Survey, 3D Elevation Program, 1/3 arc-second (~10 m). Slope in the United States.
  • CHIRPS v2
    Funk, C. et al. (2015). Scientific Data 2, 150066. doi:10.1038/sdata.2015.66. Observed rainfall (Brazil).
  • TerraClimate
    Abatzoglou, J. T. et al. (2018). Scientific Data 5, 170191. doi:10.1038/sdata.2017.191. Observed water deficit and rainfall.
  • ERA5 / ERA5-Land
    Hersbach, H. et al. (2020). QJRMS 146, 1999–2049. doi:10.1002/qj.3803; Muñoz-Sabater, J. et al. (2021). ESSD 13, 4349–4383. doi:10.5194/essd-13-4349-2021. Wind gusts and rainfall (Canada).
  • INMET
    Brazilian National Institute of Meteorology — automatic stations, hourly gusts.
  • SRTM · Copernicus DEM GLO-30 (2024)
    Farr, T. G. et al. (2007). Reviews of Geophysics 45, RG2004. doi:10.1029/2005RG000183; Copernicus DEM, doi:10.5270/ESA-c5d3d65. Slope.
  • MERIT Hydro
    Yamazaki, D. et al. (2019). Water Resources Research 55, 5053–5073. doi:10.1029/2019WR024873. Height above drainage (low ground).
  • JRC Global Surface Water
    Pekel, J.-F. et al. (2016). Nature 540, 418–422. doi:10.1038/nature20584. Seasonal water.
  • MODIS MCD64A1 · MOD11A2 (v061)
    Giglio, L. et al. doi:10.5067/MODIS/MCD64A1.061 (burned area, Canada); Wan, Z. et al. doi:10.5067/MODIS/MOD11A2.061 (land-surface temperature).
  • NOAA PSL — ONI
    Oceanic Niño Index (El Niño / La Niña phase).

Ejemplo de uso en el texto

«La exposición climática probable del área de estudio se leyó con climate-shift (Biondo, 2026), combinando el uso del suelo de MapBiomas Colección 11 (Souza et al., 2020) con las proyecciones NEX-GDDP-CMIP6 (Thrasher et al., 2022).»

Declaración de uso de IA

Cómo se construyó esta aplicación y con qué ayuda.

El código de climate-shift se escribió con la asistencia de los modelos de IA de Anthropic — Claude Opus y Claude Sonnet — bajo la supervisión y revisión del autor en cada paso. La elección de los datos, los umbrales y la redacción de cada conclusión que la página saca son del autor, y están documentadas en la pestaña Método y en el código.

Ningún modelo de IA se ejecuta cuando usted usa la página: el relato se arma con reglas fijas a partir de los números mostrados, de modo que el mismo punto siempre da el mismo texto. Las convenciones de la interfaz vienen de las plataformas hermanas de UmaTerra, construidas con el mismo proceso.

Compruébelo usted mismo

  • UmaTerra — La página de inicio de todas las plataformas: para qué sirve cada una, a quién ayuda y cómo apoyar el proyecto. Gratuitas y de código abierto.
  • Camposcope — Analiza una propiedad rural a la vez — su límite registrado (el CAR en Brasil, las parcelas de ParcelMap BC en Canadá) y la tierra a su alrededor: cobertura, pérdida forestal, biomasa e incendios.
  • Naturametrics — Historia del uso del suelo y métricas del paisaje alrededor de cualquier punto en el que haga clic (Brasil: MapBiomas desde 1985 y parcelas del inventario forestal; Canadá: inventario agrícola, edad y cambio del bosque; y el mundo).
  • Yvynation — Cambio de la cobertura del suelo dentro de las tierras indígenas y unidades de conservación de Brasil y las áreas protegidas de Canadá, o dentro de áreas que usted dibuja — con mapas, gráficos e informes.
Consola Inicio Acerca de Fuentes Documentación API
Elija una región y luego haga clic en cualquier punto del mapa.
Leyenda
  • Círculo de análisis
  • Celda del modelo climático (0.5°)

Cómo usar climate-shift

climate-shift responde una pregunta: ¿qué tierra alrededor de este punto está expuesta al cambio climático en el que los modelos coinciden?

¿Prefiere verlo funcionando? Abra el recorrido paso a paso sobre un punto real →

  1. Elija un lugar. Busque un código postal, una dirección, una ciudad o una coordenada (-12.54, -55.71 o 52.1, -106.6; también sirven las comas del portugués y los enlaces de Google Maps), o use los botones de región (Brasil, Canadá, Estados Unidos, Mundo), o recorra el mapa. Un clic fuera de esos tres países se lee con los datos mundiales: la página pasa sola a Mundo. Un lugar encontrado por la búsqueda solo encuadra el mapa — no se analiza nada hasta que haga clic.
  2. Fije el círculo y el escenario. El radio (1–20 km) es el área cuyo uso del suelo se cuenta. El escenario elige la trayectoria de emisiones de la proyección climática.
  3. Haga clic. Se dibuja el círculo y también el cuadro punteado de la celda del modelo climático que aporta los números. El uso del suelo se lee de MapBiomas en Brasil y de GLC-FCS30D en el resto (último año); el clima, de tres modelos CMIP6 (NASA NEX-GDDP), 1985–2014 frente a 2041–2070.
  4. Lea las pestañas. Relato une ambos y nombra el área probablemente expuesta por amenaza; Uso del suelo, Clima y Método muestran los números detrás.

Qué no es. No es un pronóstico para una parcela, ni una evaluación de propiedad, ni un dictamen de cumplimiento. La señal climática es un valor para un cuadro de ~27 km; dentro de él, solo cambia el uso del suelo. Para la historia propia de una propiedad vaya a Camposcope; para la historia del uso del suelo desde 1985 alrededor de un punto, a Naturametrics.

Cada resultado se puede compartir: la barra de direcciones conserva el punto, el radio y el escenario.