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Tipo do documento: Dissertação
Title: Modelagem espacialmente explícita de cobertura e uso da terra no Estado do Rio De Janeiro, Brasil
Other Titles: Spatially explicit modeling of land use and land cover in the State of Rio de Janeiro, Brazil.
Authors: Silva, Carla de Oliveira
Orientador(a): Delgado, Rafael Coll
Primeiro membro da banca: Delgado, Rafael Coll
Segundo membro da banca: Menezes, Sady Júnior Martins da Costa de
Terceiro membro da banca: Rodrigues, Rafael de Ávila
Keywords: Rio de Janeiro;dinâmica ambiental;planejamento estratégico;LuccME;cenários futuros;Environmental dynamics;Strategic planning;Future scenarios
Área(s) do CNPq: Ciências Ambientais
Idioma: por
Issue Date: 10-Apr-2019
Publisher: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Florestas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais
Citation: SILVA, Carla de Oliveira. Modelagem espacialmente explícita de cobertura e uso da terra no Estado do Rio De Janeiro, Brasil. 2019. 35 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Ambientais e Florestais) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2019.
Abstract: A identificação dos tipos de cobertura e uso da terra pode ser um dos primeiros requisitos para se monitorar e avaliar o fluxo da dinâmica ambiental, devido o acelerado processo das mudanças do espaço terrestre, ocasionando impactos ambientais e socioeconômicos. O objetivo deste trabalho foi parametrizar um modelo de mudança de cobertura e uso da terra, que compreende o Estado do Rio de Janeiro, para isso foi preciso calibrar e validar as simulações, no período compreendido entre 2010 e 2016, respectivamente. Sendo adotado o modelo o LuccME, que identificou o processo das mudanças de uso e cobertura da terra, e possibilitou projetar cenários futuros para 2020 e 2030, sendo eles otimistas e pessimistas. O estudo indicou a tendência nos cenários pessimistas de crescimento nas áreas que anteriormente tinha floresta em pastagens e crescimento urbano, com baixo índice de área de vegetação nativa, o que é um alerta para a administração do setor público e privado sobre o planejamento territorial, para que no futuro a população não sofra com a escassez dos recursos naturais. Já nos cenários otimistas as mudanças da vegetação se demostram com mais intensidade, pois nas áreas que estavam sofrendo o processo de restauração e reflorestamento se recuperam ao ponto de mudarem da classe pastagem para floresta. Ambos os cenários, a agricultura se manteve nas áreas mais produtivas e produtoras, não tendo um aumento ou perda de área significativamente. Sendo assim, o emprego deste modelo permite que o estado tenha estimativas ambientais mais consistentes, podendo ser utilizado em diferentes áreas de conhecimento.
Abstract: The identification of the types of land use and land cover can be one of the first requirements to monitor and evaluate the flow of environmental dynamics, due to the accelerated process of changes in terrestrial space, causing environmental and socioeconomic impacts. The region chosen for this study is an area of high biodiversity and has within its geographical limit the second largest city in the Southeast region of Brazil. The objective of this work was to parameterize a model of LULC, which comprises the State of Rio de Janeiro inserted in the Atlantic Forest Biome. For that, it was necessary to calibrate and validate the simulations, in the period between 2010 and 2016, respectively. The LuccME (Land Use and Cover Change Modeling Environmental) model was adopted, which identified the process of LULC changes, and made it possible to project future scenarios for 2020 and 2030, being optimistic and pessimistic. The study indicated the trend in pessimistic growth scenarios in areas that previously had forest in pastures and urban growth, with a low rate of native vegetation area. This is a warning for public and private sector management about territorial planning, for that in the future the population will suffer from the scarcity of natural resources. In the optimistic scenarios, the changes in vegetation are shows more intensely, since in the areas that were undergoing the process of restoration and reforestation, they recover to the point of changing from pasture to forest. In both scenarios, agriculture remained in the most productive and productive areas, with no significant increases or loss of area. Therefore, the use of this model allows the evaluate to have more consistent of environmental estimates, which can be used in different areas of knowledge.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/11189
Appears in Collections:Mestrado em Ciências Ambientais e Florestais

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