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Tipo do documento: Dissertação
Title: Entendendo os mecanismos da floresta amazônica para manutenção da sua produtividade diante de mudanças antrópicas e climáticas
Other Titles: Understanding the mechanisms of the Amazon forest to maintain its productivity in the face of anthropic and climate changes
Authors: Vilanova, Regiane Souza
Orientador(a): Delgado, Rafael Coll
Primeiro coorientador: Teodoro, Paulo Eduardo
Primeiro membro da banca: Delgado, Rafael Coll
Segundo membro da banca: Silva Junior, Carlos Antonio da
Terceiro membro da banca: Pereira, Marcos Gervasio
Quarto membro da banca: Wanderley, Henderson Silva
Keywords: Modelagem futura;saúde da vegetação;degradação ambiental;Future modeling;vegetation health;environmental degradation
Área(s) do CNPq: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
Idioma: por
Issue Date: 18-Aug-2021
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: VILANOVA, Regiane Souza. Entendendo os mecanismos da floresta amazônica para manutenção da sua produtividade diante de mudanças antrópicas e climáticas. 2021. 81 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Ambientais e Florestais) - Instituto de Floresta, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica.
Abstract: As florestas tropicais amazônicas estão entre as áreas mais importantes e de maior biodiversidade da terra. Elas contribuem para as funções do ecossistema, incluindo a regulação do fluxo da água e a manutenção de um dos mais importantes sumidouros de carbono do planeta, e fornecem recursos para atividades econômicas importantes, como madeira e produtos não madeireiros, peixes e outros alimentos. No entanto, o desmatamento tropical-equatorial causado pela expansão das atividades agrícolas e exploração madeireira insustentável tem causado perdas e degradação dessa floresta. A falta de fiscalização e políticas voltadas para a preservação só fortalece esse cenário devastador. Nas últimas décadas, pesquisas têm sido realizadas para quantificar essas perdas e entender melhor os diversos agentes atuantes sobre as florestas Amazônicas. Estudo sobre a evapotranspiração, eventos climáticos extremos, incêndios, carbono e absorção de luz pela planta tem ajudado no entendimento desses fatores, bem como na elaboração de estratégias de mitigação dos impactos. Este estudo investiga os diversos mecanismos utilizados pelas florestas para manter-se em pé e produtiva, diante das intervenções humanas e alterações climáticas severas, combinando, analisando e fazendo projeções futuras de diferentes tipos de agentes atuantes na região Amazônica. A tese foi dividida em três capítulos, onde o primeiro avaliou o estado de saúde da vegetação para o estado do Amazonas, também se verificou correlações positivas e negativas desse índice com outras variáveis como, temperatura do ar, chuvas, umidade do solo, focos de incêndio e temperatura da superfície terrestre. Ainda neste capítulo, foi aplicado o Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) na série do Vegetation Health Index (VHI) para simulação futura da saúde da vegetação, o que nos permitiu verificar como será o comportamento da floresta no futuro, ano de 2030. No segundo capítulo, foram utilizados dados de sensoriamento remoto, as seis tipologias florestais encontradas para o estado e elementos meteorológicos de quatorze estações meteorológicas convencionais distribuídas em todo o estado do Amazonas, para investigar os processos de degradação da vegetação em ano de eventos do fenômeno El Niño Oscilação-Sul. O terceiro capítulo, foi focado na melhoria dos dados proveniente de torre de fluxo, que são usados para fazer inferências sobre a vegetação. Aplicou-se a metodologia ARIMA no preenchimento das falhas de dados de produtividade primária bruta proveniente de uma torre de fluxo (K34) no estado do amazonas.
Abstract: Amazon rainforests are among the most important and most biodiverse areas on earth. They contribute to ecosystem functions, including regulating water flow and maintaining one of the planet's most important carbon sinks, and provide resources for important economic activities such as timber and non-timber products, fish and other foods. However, tropical deforestation caused by the expansion of agricultural activities and unsustainable logging has caused losses and degradation of this forest However, tropical-equatorial deforestation caused by the expansion of agricultural activities and unsustainable logging has caused losses and degradation of this forest. The lack of inspection and conservation-oriented policies only strengthens this devastating scenario. A study on evapotranspiration, extreme weather events, fires, carbon, and light absorption by the plant has helped in understanding these factors, as well as in the development of impact mitigation strategies. This study investigates the various mechanisms used by forests to remain standing and productive, in the face of human interventions and severe climate change, combining, analyzing and making future projections of different types of agents operating in the Amazon region. The thesis was divided into three chapters, where the first one assessed the health status of the vegetation for the state of Amazonas, there were also positive and negative correlations of this index with other variables such as air temperature, rainfall, soil moisture, foci of fire and surface temperature. Also in this chapter, the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) was applied in the Vegetation Health Index (VHI) series for future simulation of vegetation health, which allowed us to verify how the forest will behave in the future, year 2030 In the second chapter, remote sensing data were used, the six forest typologies found for the state and meteorological elements of fourteen conventional weather stations distributed throughout the state of Amazonas, to investigate the processes of vegetation degradation in the year of events of the El Niño Oscilação-Sul phenomenon. The third chapter was focused on improving the data coming from the flow tower, which are used to make inferences about the vegetation. The ARIMA methodology was applied in filling the failures of raw primary productivity data from a flow tower (K34) in the state of Amazonas.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/11299
Appears in Collections:Mestrado em Ciências Ambientais e Florestais

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