Os dados climáticos utilizados foram obtidos junto a EMPRESA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA DO RIO GRANDE DO NORTE-EMPARN. Os dados são referentes aos valores anuais de chuvas (mm) e mensais de temperaturas máximas, médias e mínimas (^oC). Para a série da precipitação foi considerado o período de 1982 a 2020. Para o preenchimento das falhas utilizou-se o método de ponderação regional proposto por Tucci (2002) visto que não foi possível obter os dados de precipitação referente ao ano de 2008. Em relação aos dados de temperatura do ar, a EMPARN só tem registro até o ano de 2002, o que fez com que a análise das temperaturas se limitasse até esse ano. Assim, foram utilizados dados mensais e anuais de temperaturas para o período de 1985 a 2002, perfazendo um total de 18 anos. De posse dos dados climáticos, foram realizadas análises estatísticas descritivas, através de medidas de tendência central e de dispersão, e análise tendência (Galvani, 2005). Para análise de tendência, utilizou-se o modelo estimado da regressão linear e calculou-se o Coeficiente de determinação (R²), tanto para dados de precipitação quanto para os dados de temperatura (máxima, média e mínima).

Quatro perfis foram descritos e classificados de acordo com o Sistema Brasileiro de Classificação de Solos (Santos et al., 2018). Amostras dos horizontes do solo foram secas ao ar, destorroadas e tamisadas em peneira de 2 mm. O pH do solo em água foi determinado em uma solução 1:2,5 (solo : água deionizada), acidez potencial (H + Al) e cátion trocáveis (Al³⁺, Ca²⁺, Mg²⁺, K⁺, Na⁺) conforme métodos consolidados para solos tropicais (Donagema et al, 2011). A partir desses resultados foram calculadas a soma de bases (SB = Ca²⁺ + Mg²⁺ + Na⁺ + K⁺), a capacidade de troca catiônica efetiva (t = SB + Al³⁺), a capacidade de troca catiônica total (T = t + (H + Al)) e a saturação por bases (V% = SB/ T). O teor de areia, silte e argila foram determinados após agitação lenta com 0,1 M NaOH pelo método da peneira-pipeta. O teor de C orgânico do solo foi determinado por digestão ácida de acordo com o método Walkey-Black. O teor de N total foi determinado pelo método Kjeldahl.

Amostras indeformadas de solo foram coletadas da superfície do solo até um metro de profundidade, ou até a rocha fresca, de forma a representar os horizontes. Tais amostras foram utilizadas para determinação da densidade do solo e densidade de partículas pelo método do anel volumétrico e balão (Donagema et al., 2011). A curva de retenção de água do solo foi mensurada nos potenciais -6 , -8, -10, -30, -60, -100, -300 e -1500 KPa através da mesa de tensão e aparelho de Richards (Donagema et al., 2011). Porosidade total, capacidade de campo e ponto de marcha permanente foram calculados a partir dos dados obtidos.

Para identificar a Lagoa perene e mapear as nascentes de água, foram utilizadas imagens de Drone e do Google Earth em 2019. Foram também utilizados dados da cobertura e uso da terra correspondente a série histórica referente aos anos de 1985 a 2020 do município de Lagoa Nova-RN, disponibilizados no site no Mapbiomas Projeto de Mapeamento Anual do Uso e Cobertura da Terra no Brasil (MapBiomas, 2021).

O Projeto MapBiomas é uma iniciativa multi-institucional para gerar mapas anuais de uso e cobertura da terra a partir de processos de classificação automática aplicada a imagens de satélite*. O projeto fez um mapeamento pioneiro, utilizando imagens de satélite, com 36 anos de série histórica com dados desde 1985 a até 2020. O processamento dessas imagens foi feito utilizando linguagem de programação, com algoritmos de inteligência artificial, para tornar o mapeamento mais automático possível. Além dos algoritmos foram utilizadas imagens para exemplificar as especificidades e as dinâmica de cada bioma ou de cada região. Para compor toda essa série temporal para todo o território nacional foram utilizadas mais de 150 mil imagens e mais de 100 terabytes de dados.

Os dados utilizados foram divididos por classes, sendo elas: florestas, formação natural não florestal, agropecuário, área não vegetada e água. Estas por sua vez nos dados originais encontram-se subdivididas em outras classes. A classe florestas, por exemplo, para o município de Lagoa Nova, está subdividida em formação florestal e savânica; a classe formação natural não florestal esta subdividida em formações campestres e afloramentos rochosos; a série agropecuária em: agricultura, pastagem e mosaico de agricultura e pastagem; já a classe área não vegetada esta subdividida em área urbanizada e outra área não vegetada; por último a classe água está subdividida em rio, lago e oceano. Optamos, porém, por utilizar apenas os dados das classes principais afim de sintetiza-los, apenas para a classe florestal utilizamos os dados da subdivisão. A partir desses dados foi gerado um gráfico de linhas para observarmos a evolução da formação vegetal em Lagoa Nova e o uso e ocupação do solo de 1985 a 2020.

A altitude é um fator crucial quando se trata de clima. Estas características levam-nos a crer que a Serra de Santana e as demais zonas montanhosas da sua vizinhança podem apresentar características climáticas distintas da depressão envolvente, atuando como “oásis” no meio do árido sertão (Ab’sáber, 2003; Medeiros, 2016). Considerando a precipitação orográfica como uma característica geográfica do clima, que é determinada a partir das condições do relevo, incluindo altitude, e orientação das encostas, isso faz com que o ar úmido suba e depois se condense, formando nuvens e chuva que beneficiam as serras com maior umidade, incluindo fenômenos como o orvalho e o nevoeiro orográfico (Estrela, Valiente, Corell e Millán, 2008; Łupikasza e Szypuła, 2019).

No período avaliado (1982-2020) observou-se uma média de precipitação pluvial anual P = 525,6 mm, com desvio-padrão de 241,03 mm, que representa uma variabilidade de 43,3%, sendo os valores mínimo e máximo de chuva encontrados de 116,3 mm no ano de 2012 e de 1158,3 mm em 2008 (Tabela 1). Observou-se também que nos anos de 2008 e 2009 ocorreram chuvas acima da média histórica e que em 2012 as chuvas foram abaixo da média histórica no município de Lagoa Nova, como pode ser visto na Figura 2.

Tabela 1:

Estatística Descritiva	Precipitação (mm)
Média	525,7
V. Máx	1158,3
V. Mín	116,3
Amplitude	1042,0
D. Pad	246,3
CV	47%

Nota: V. Máx = valores máximos; V.mín = valores mínimos; D. Pad = desvio padrão e CV = Coeficiente de Variação

Na série estudada, observa-se que os valores de precipitação mínimos e máximos encontrados foram decorrentes de anomalias climáticas. No ano de 2012, ano de menor valor de precipitação da série histórica, observamos a ocorrência da La Niña com intensidade moderada (Rodrigues, Souza e Pereira, 2017), o que não explica o valor acumulado de chuva naquele ano. Porém no ano de 1998 foi observada a ocorrência do El Niño de intensidade muito forte, e isso pode explicar o baixo volume pluviométrico observado. Já no ano de 2008, onde o volume pluviométrico foi acima da média histórica, foi observada a ocorrência da La Niña de intensidade forte (2007 e 2008 ago-jun), ver figura 2.

Figura 2: Fonte: Dados da pesquisa

Para contornar os problemas ocasionados pelos anos consecutivos de baixo volume de chuvas é essencial a racionalização do uso dos recursos hídricos, pensando em práticas que possibilitem a redução do consumo a reutilização e a reciclagem (Lucena et al., 2018). Além disso, é necessário investir em sistemas de captação e armazenamento de águas de chuvas e de precipitação oculta, além de práticas para aumentar a cobertura vegetal e técnicas que permitam a infiltração de água no solo. Tais ações podem contornar a situação de vulnerabilidade socioambiental que se dá a partir a inconstância das chuvas que por sua vez possuem correlação com teleconexões, a exemplo do El Niño Oscilação Sul.

A série temporal de dados anuais de temperatura compreende os anos de 1985 a 2002, totalizando 18 anos de dados. Na Tabela 2 e Figura 3, pode-se verificar os dados climáticos registrados na estação meteorológica da EMPARN Lagoa Nova RN na série temporal observada.

Tabela 2:

	T. Méd	T. Máx	T. Mín
T. Méd	21,7	26,7	18,1
T. Máx	24,1	29,8	20,9
T. Mín	19,2	23,2	15,5
Amplit	5,0	6,7	5,4
Desv.Pad	1,2	1,8	1,3
CV	6%	7%	7%

Nota: T. Méd = temperatura média; T. Máx = temperatura máxima; T. Mín = temperatura mínima; Amplit = amplitude; D. Pad = desvio padrão; CV = coeficiente de variação

Figura 3: Fonte: dados da pesquisa

As temperaturas registradas comprovam a amenidade climática da serra se comparada a região da depressão sertaneja do entorno. As temperaturas mínimas apresentam valores médios entre 15 e 20 ^oC, valores esses que são considerados baixos para a região e raramente encontrados na depressão sertaneja. Verificou-se também que para a série analisada não há detecção de tendência nas temperaturas médias, máximas e mínimas. O fato da interrupção da coleta de dados de temperatura ter-se dado em 2002, prejudicou uma melhor análise dos valores de temperatura para a análise de tendência e sua possível correlação com outras variáveis.

Ademais, algumas medidas podem ser adotadas para amenizar os efeitos do aumento da temperatura que vêm ocorrendo a nível global, como por exemplo a ampliação da cobertura vegetal, principalmente nos centros urbanos para atenuar o efeito das ilhas de calor e melhorar o conforto térmico (Junior e Lima, 2007). A construção de parques, praças e canteiros, implementação de espelhos d’agua e telhados verdes são medidas que além de agregarem valor estético, diminuem a poluição, favorecem a biodiversidade e amenizam o microclima do ambiente (Silva, 2015).

Fragmentos de floresta semidecidual e floresta úmida abrigados em planaltos rompem a continuidade da Caatinga. Platôs isolados entre 650 e 700 m de altitude cobrem menos de 10% do estado do Rio Grande do Norte (Farr et al., 2007). Tais planaltos apresentam topos planos com encostas íngremes e cornijas de dezenas de metros que indicam o recuo paralelo de suas encostas (Arai, 2000). Tradicionalmente, áreas elevadas no Nordeste do Brasil estão associadas a movimentos tectônicos positivos durante o Cenozóico (Lima e Nolasco, 2015; Maia e Nascimento, 2018). Apesar da história tectônica recente e atormentada do Nordeste do Brasil, não há evidências de curvatura e ruptura de montanhas (Angelim et al., 2006; Corrêa et al., 2010). Além disso, a coincidência altimétrica do planalto sugere que os planaltos são remanescentes de uma antiga superfície achatada (Ab’sáber, 2003), equivalente à superfície sul-americana no Sudeste do Brasil.

Os solos encontrados na Serra de Santana são classificados como Latossolos Amarelos Distróficos psamíticos, Neossolos Quartzarênicos Órticos latossólicos e Plintossolos Pétricos Litoplínticos típicos (Tabela 3).

Tabela 3:

Horizonte	Profundidade	H2O pH	KCl pH	PM	K+	Na+
	cm			---mg dm-3 ---
SP1 PLINTOSSOLO PÉTRICO Litoplíntico típico
Af	0-15	5.07	4.15	6.1	60	12.7
ABf	15-25	4.66	3.74	2.6	29	4.7
BAf	25-55	4.52	3.72	2.3	31	14.7
Bf	55-65	4.46	3.70	2.0	21	22.7
F	65-220+
SP2 LATOSSOLO AMARELO Distrófico psamítico
Ap	0-10	5.93	5.02	2.9	129	0.58
AB	10-30	5.19	4.25	1.5	77	<0.1
Ab	30-45	5.16	3.89	2.1	69	0.58
Bw1	45-70	4.94	3.91	1.4	61	<0.1
Bw2	70-150	4.62	3.91	1.0	45	<0.1
Bw3	150-220+	4.40	3.95	0.8	29	<0.1
SP5 Hyperdystric Regosols (Anoarenic, Ochric)/ NEOSSOLO QUARTZARÊNICO Órtico latossólico
A	0-5	5.10	4.21	3.8	27	<0.1
C1	5-20	4.55	3.94	1.0	3	<0.1
C2	20-40	4.50	3.95	1.5	<0.1	<0.1
C3	40-150	4.69	3.97	1.2	<0.1	<0.1

Fonte: dados da pesquisa

3.1: SP1

Horizonte	Profundidade	Ca2+	Á	Al3+	H+Al	SB	ECEC	CEC	V	M	C	N	Porosidade total	Água disponível
	Cm	--------cmolc dm-3 ----------				--------% --------
Af	0-15	2.16	0.71	0.18	4.1	3.08	3.26	7.18	43	6	1.68	0.11	0.45	0.21
ABf	15-25	0.61	0.29	0.83	3.8	0.99	1.82	4.79	21	46	1.22	0.09	0.43	0.23
BAf	25-55	0.49	0.25	0.92	4.2	0.88	1.80	5.08	17	51	1.15	0.08	0.40	0.21
Bf	55-65	0.23	0.12	1.57	4.6	0.50	2.07	5.10	24	76	1.15	0.08	0.38	0.19
F	65-220+

Fonte: dados da pesquisa

Tabela 3.2:

Horizonte	Profundidade	Ca2+	Á	Al3+	H+Al	SB	ECEC	CEC	V	M	C	N	Porosidade total	Água disponível
	cm	-------cmolc dm-3--------				------%------
Ap	0-10	2.00	0.46	<0.1	2.3	2.79	2.79	5.09	55	<1	1.24	0.07	0.63	0.42
AB	out/30	1.12	0.30	0.28	3.3	1.62	1.90	4.92	33	15	0.62	0.05	0.68	0.50
Ab	30-45	1.22	0.26	0.19	2.5	1.66	1.85	4.16	40	10	0.54	0.04	0.59	0.39
Bw1	45-70	0.77	0.16	0.28	2.5	1.09	1.37	3.59	30	20	0.31	0.03	0.59	0.38
Bw2	70-150	0.74	0.16	0.57	2.7	1.02	1.59	3.72	27	36	0.23	0.03	0.47	0.22
Bw3	150-220+	0.49	0.13	0.85	3.1	0.69	1.54	3.79	18	55	0.08	0.02

Fonte: dados da pesquisa

Tabela 3.3:

Horizonte	Profundidade	Ca2+	Á	Al3+	H+Al	SB	ECEC	CEC	V	M	C	N	Porosidade total	Água disponível
	Cm	-----------cmolc dm-3 -------------			--------% ----------
A	0-5	0.50	0.17	0.20	1.5	0.74	0.94	2.24	33.0	21.3	0.23	0.03	0.65	0.32
C1	43952	0.17	0.04	0.39	1.5	0.22	0.61	1.72	12.8	63.9	0.15	0.03	0.67	0.31
C2	20-40	0.14	0.03	0.49	1.6	0.17	0.66	1.77	9.6	74.2	0.15	0.04	0.62	0.32
C3	40-150	0.18	0.03	0.99	2.8	0.21	1.20	3.01	7.0	82.5	0.15	0.03	0.55	0.33

Fonte: dados da pesquisa

Esses solos encontrados na Serra de Santana são mais profundos, melhor desenvolvidos, mais lixiviados, mais porosos e possuem até quatro vezes mais água disponível do que os solos típicos das depressões e vales do semiárido brasileiro que predominam no entorno as serra (Araújo, Rivero, Burgos e Marques, 2017). Devido a essas características, na área de estudo é muito comum a prática da fruticultura e também da produção de hortaliças, beneficiadas pelas propriedades físico-químicas presente nos solos.

O processo de ocupação da Serra de Santana pelos brancos tem-se início em meados do século XVII, porém essa região já era habitada pelos indígenas, que utilizavam a chapada como residência temporária, muito provavelmente nos períodos mais chuvosos, visto que nessa região não existiam fontes de água permanente na qual eles pudessem se abastecer. Em vários pontos da chapada foram encontrados vestígios desses povos, cabanas construídas próximo a lagoa, utensílios domésticos feitos de barro, etc. (Coutinho, 2006).

A ausência de fontes de água permanentes foi também um dos motivos que dificultou o processo de ocupação da serra pelos brancos, que só vem a ser efetivado, com os primeiros habitantes permanentes, após a década de 60 com o fim da guerra do Paraguai. Antes da efetivação das primeiras residências na chapada, esse local era utilizado para o cultivo de mandioca, que abasteciam as fazendas da região. As primeiras casas construídas eram destinadas a produção de farinhas e em sua maioria localizadas no entorno da lagoa e próximas ao desfiladeiro, acompanhando a orla da serra, na parte leste e sul, onde ficavam as nascentes do rio Areia, São Bento, Totoró e Potengi (Coutinho, 2006). A lagoa natural que dá nome ao município (Figura 4), foi uma das únicas fontes de água perene na região da serra nos períodos de estiagem durante o processo de ocupação em meados do século XVII, visto que a maioria dos cursos de água eram de caráter intermitente. Ao lado da Lagoa natural existe uma ETE (Estação de Tratamento de Esgotos), como pode ser visto na figura 4.

Figura 4: Fonte: Dados da pesquisa

Atualmente as fontes de água subterrânea reforçam o abastecimento do município. No levantamento presente no diagnóstico do Projeto cadastro de fontes de abastecimento por água subterrânea de 2005, foi registrado a existência de 47 pontos de água no município, sendo 03 poços escavados e 44 poços tubulares, sendo 11 desses pontos de água localizados em terrenos públicos e 36 em terrenos particulares. Dos poços públicos, 3 encontram-se inativos (não instalados ou paralisados), dos particulares 12 encontram-se inativos (Serviço Geológico do Brasil, 2005).

Nas proximidades do platô da Serra de Santana as principais bacias hidrográficas encontradas são as do Rio Potengi e do Rio Piancó-Piranhas-Açu. É também na serra que se encontra a nascente do rio Potengi, importante rio do estado do Rio Grande do Norte. A Serra de Santana funciona como um divisor de águas das bacias hidrográficas do rio Potengi e Piranhas/Açu (Figura 5). Para os rios a partir da borda sul da serra o padrão identificado foi o dendrítico, como pode ser observado através da disposição dos rios que compõem a bacia hidrografia do Piancó-Piranhas-Açú. Já nos drenos situados a partir da borda norte foi identificado o padrão retilíneo a retangular (Barros, 1998).

Figura 5: Fonte: Dados da pesquisa

Tendo em vista a importância hídrica da Serra de Santana, medidas que visem a autodepuração da água da lagoa perene, através de métodos físico, químicos e biológicos (Pilon-Smits, 2005; Companhia Ambiental do estado de São Paulo CETESB, 2013) devem ser levadas a cabo pelos gestores locais, uma vez que um corpo hídrico perene é de fundamental importância em regiões semiáridas acometidas por estiagens e secas. Da mesma forma, a conservação da flora nas escarpas e matas ciliares, devem ser tomadas como prioridade para a proteção das nascentes de água e dos demais corpos hídricos existentes.

O Projeto de Mapeamento Anual do Uso e Cobertura da Terra no Brasil - MapBiomas traz dados referentes a cobertura e uso do solo do município de Lagoa Nova (Figura 6). Através dos dados obtidos foi possível observar a supressão da vegetação nativa do município e o crescimento das áreas destinadas as atividades agropecuárias. Isso corrobora com os dados nacionais do projeto do Mapbiomas, que indicam que nas últimas três décadas a vegetação nativa no Brasil, tem perdido espaço para a agropecuária. De 1985 a 2019 o país perdeu 87,2 milhões de hectares de áreas de vegetação nativa, isso equivale a 10,25% do território nacional.

Figura 6: Fonte: Dados da pesquisa

O município de Lagoa Nova no período de 1985 a 2020 perdeu 2.407,78 hectares de áreas de vegetação nativa. Em 1985 o município possuía 7803,08 hectares e em 2020 esse valor cai para 5.395,30 hectares. Ao passo que houve um crescimento de 2.758,87 hectares de áreas ocupadas pela agropecuária (figuras6,8 e 9). Em 1985 o município possuía 8931,78 hectares de áreas destinadas a agropecuária, em 2020 esse valor subiu para 11690,65, um aumento de 15% (Figura8 e 9). Se observarmos as figuras 06 e 07 é possível perceber que os períodos de maiores perdas de vegetação coincidem com os períodos de maiores crescimentos das áreas destinadas a agropecuária.

Figura 7: Fonte: Dados da pesquisa

A classe florestas identificada é composta por duas subclasses, como foi abordado anteriormente, formação florestal e formação savânica (Figura 7). Essa subdivisão diz respeito as formações vegetais encontradas na região. Analisando os dados dessas duas subclasses observamos que há uma maior supressão na vegetação do tipo savânica e uma tendência a estabilização da vegetação do tipo florestal, em alguns anos é inclusive possível observar o aumento desse tipo de formação vegetal na região, por exemplo nos anos de 1991 a 1993 e 2014 e 2015. Já a formação savânica observamos um constante decrescimento no total de áreas ocupadas, principalmente entre os anos de 1986 a 1993 e 2002 a 2005. Nos anos seguintes tivemos uma oscilação entre, anos consecutivos de supressão da vegetação, seguidos por alguns períodos de uma pequena regeneração. Produzir alimentos e energias renováveis sem gerar grandes impactos ao meio ambiente além de proporcionar qualidade de vida para as populações e redução da pobreza é um dos grandes desafios da atualidade. A resposta pra isso pode ser encontrada na própria natureza. Através, por exemplo, da utilização das soluções baseadas na natureza - SBN, que podem ser utilizadas na adaptação e mitigação dos efeitos das mudanças climáticas, na redução de risco de desastres, degradação dos ecossistemas e perda da biodiversidade garantir a segurança hídrica e segurança alimentar, saúde humana e o desenvolvimento social e econômico (International Union For Conservation Of Nature And Natural Resources IUCN, 2020).

Figura 8: Fonte: Dados da pesquisa

Figura 9: Fonte: Dados da pesquisa

Algumas ações podem ser adotadas na região, como por exemplo: o manejo a proteção e a restauração das áreas de florestas, a fim de mitigar os efeitos das atividades agropecuárias, a construção de zonas úmidas e da arborização nas áreas urbanas para reduzir os efeitos do aumento da temperatura; o gerenciamento das bacias hidrográficas na serra e seu entorno imediato e a recuperação das nascentes e corpos de água.