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dc.contributor.authorBooth, Micael Cortopassi
dc.date.accessioned2023-12-22T01:49:51Z-
dc.date.available2023-12-22T01:49:51Z-
dc.date.issued2017-02-22
dc.identifier.citationBOOTH, Micael Cortopassi. Cenários de áreas degradadas em recuperação na FLONA do Jamari/RO. 2017. 81 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Ambientais e Florestais, Conservação da Natureza) - Instituto de Florestas, Departamento de Ciências Ambientais, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2017.por
dc.identifier.urihttps://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/11298-
dc.description.abstractA utilização de geotecnologias auxilia no acompanhamento e quantificação do desenvolvimento e modificação da paisagem. A região Amazônica tem alta diversidade e riqueza vegetal e é nesse bioma que está a área de estudo, na Florestal Nacional do Jamari, uma Unidade de Conservação de uso múltiplo. Nessa FLONA há oito minas sob um PRAD pois houve desde a década de 1960 a exploração e lavra de cassiterita para obtenção de estanho. A abertura de cavas para a exploração é feita a céu aberto, realizada de forma quase toda mecânica, ficando o ambiente ao final muito degradado e sua restauração demanda recursos e tempo. De modo geral, a recuperação da paisagem de uma área de lavra é feita com o uso de plantio de espécies heterogenias do mesmo bioma, visando recobrir o solo e induzir a regeneração natural. Nas áreas de minas o tipo de substrato influencia no desenvolvimento e fixação das espécies vegetais na área. Os objetivos foram mapear a cobertura do solo, a criação de cenários futuros de revegetação usando um programa de predição. Nestas minas foram mapeados os tipos de substratos que são classificadas em piso de lavra (PL), rejeito seco (RS), rejeito úmido (RU), rejeito capeado e washing plant (WP). Utilizando quatro imagens de alta resolução espacial dos anos 2009, 2011, 2013 e 2015, foram classificados as tipologias solo exposto, campo sujo, capoeira, vegetação rala, intermediária, densa. As áreas ocupadas por cada tipologia, para cada um dos anos estudados nas minas foram comparados visando quantificar as áreas convertidas de solo exposto em áreas vegetadas e a dinâmica da cobertura vegetal presente. Cenários futuros para os anos de 2020 a 2065 foram modelados utilizando o Dinâmica-EGO, programa utilizado para simulação e predição de ambientes naturais em especial desmatamento. A validação dos mapas gerados foi feita utilizando similaridade fuzzy. Os resultados obtidos para os cenários futuros foram em similares ao observado e a dinâmica das cinco tipologias utilizadas evoluíram de forma condizente com o observado, tendo algumas minas melhor desenvolvimento em um menor tempo de acordo com o tipo de substrato e idade dos plantios.por
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectforest modelingeng
dc.subjectfutures sceneseng
dc.subjectminingeng
dc.subjectPRADpor
dc.subjectmodelagem vegetalpor
dc.subjectDinâmica-EGOpor
dc.subjectcenários futurospor
dc.subjectmineraçãopor
dc.titleCenários de áreas degradadas em recuperação na FLONA do Jamari/ROpor
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.abstractOtherThe use of geotechnologies assists in the monitoring and quantification of the development and modification of the landscape. The Amazon region has high diversity and plant richness and it is in this biome that is the study area, in the National Forest of Jamari, is a Conservation Unit of Multiple Use. In this FLONA there are eight mines under a PRAD because there has been since the 1960s the exploration and mining of cassiterite to obtain tin. The opening of cavas for the exploration is done in the open, performed almost mechanically, leaving the environment at the end very degraded and its restoration demands resources and time. In general, the recovery of the landscape of an area of cultivation is done with the use of planting heterogenous species of the same biome, aiming to cover the soil and induce natural regeneration. In the areas of mines the type of substrate influences in the development and fixation of the vegetal species in the area. The objectives were to map the soil cover, the creation of future scenarios of revegetation using a prediction program. In these mines the types of substrates that were classified in tillage (PL), dry tail (RS), wet tail (RU), washed tail and washing plant (WP) were mapped. Using four high spatial resolution images of the years 2009, 2011, 2013 and 2015, the typologies were classified as soil exposed, field dirty, capoeira, vegetation thin, intermediate, dense. The areas occupied by each typology for each of the years studied in the mines were compared in order to quantify the converted areas of exposed soil in vegetated areas and the dynamics of the present vegetation cover. Future scenarios for the years 2020 to 2065 were modeled using the Dinamica-EGO, a program used for simulation and prediction of natural environments in particular deforestation. The validation of the generated maps was done using fuzzy similarity. The results obtained for the future scenarios were similar to those observed and the dynamics of the five typologies used evolved in a manner consistent with that observed, with some mines having a better development in a shorter time according to the type of substrate and age of the plantations.eng
dc.contributor.advisor1Francelino, Márcio Rocha
dc.contributor.advisor1IDCPF: 825.207.127-91por
dc.contributor.advisor-co1Mendonça, Bruno Araujo Furtado de
dc.contributor.referee1Francelino, Márcio Rocha
dc.contributor.referee2Silva, Eduardo Vinicius da
dc.contributor.referee3Debiasi, Paula
dc.contributor.referee4Carvalho Junior, Waldir
dc.creator.IDCPF: 104.531.497-82por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1300712125683009por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentInstituto de Florestaspor
dc.publisher.initialsUFRRJpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestaispor
dc.relation.referencesALMEIDA, R. O. P. O.; SANCHEZ, L. E. Revegetação de áreas de mineração: critérios de monitoramento e avaliação do desempenho. Revista Árvore, v. 29, n.1, pag. 47-54, 2005 ANDRADE, R. G.; LEIVAS, J.; GARCON, E.; SILVA, G.D.; LOEBMANN, D.D.S.; VICENTE,L.; VICTORIA, D. Monitoramento de processos de degradação de pastagens a partir de dados Spot Vegetation. Campinas, EMBRAPA – Monitoramento por Satélite. Boletim de pesquisa e desenvolvimento, dez. 2011 ARAUJO, I. C. L.; DZIEDZIC, M.; MARANHO, L. T. Management of the environmental restoration of degraded. Braz. Arch. Biol. Technol. v.57 n.2: pp. 284-294, Mar/Apr 2014. BAASCH, A.; TISCHEW, S.; BRUELHEIDE, H. Twelve years of succession on sandy substrates in a post-mining landsacape: a Markov chain analysis. Ecological Applications, v.20, n. 4, p. 1136-1147, 2010 BARNI, P. E. Reconstrução e asfaltamento da Rodovia BR–319: Efeito “dominó” pode elevar as taxas de desmatamento no Sul do Estado de Roraima. Dissertação (Mestrado em Ciências de Florestas Tropicais.) – INPA, Universidade Federal da Amazônia, 136f, Manaus, 2009. BENEDETTI, A. C. P. Tese – Modelagem dinamica para simulações de mudança na cobertura florestal das serras do sudoeste e campanha meridional do rio Grande do Sul. UFSM. Santa Maria, 2010 BRANCALION, P. H. S.; RODRIGUES, R. R.; GANDOLFI, S. Restauração florestal. São Paulo: Oficina de Textos, 2015. 432 p. BRASIL. Projeto RADAMBRASIL. Folha SC 20 Porto Velho, Rio de Janeiro, 1978. (Levantamento de Recursos Naturais, 16). Rio de Janeiro, 1978. BRASIL. LEI No 9.985. Sistema Nacional de Unidades de Conservação da Natureza – SNUC. Brasília, 2000, BRASIL. A importância econômica da mineração no Brasil. Departamento Nacional de Produção Mineral, Brasília, 2010. BOHAN-CARTER, G. F. Geographic information systems for geoscientists: modeling with GIS. Ed. Pergamon, New York, 1994 BRITO, Y. D.; LOPES, A. G.; CRUZ, W. T. Monitoramento e analise de uso e ocupação na microrregião de Vilhena-RO. XIV ENEEAmb, II Fórum Latino e I SBEA – Centro Oeste, 2016 CAMACHO-SANABRIA, J. M.; JUAN-PEREZ, J.I. ; PINEDA-JAIMES, N. B. Modeling of land use/cover changes: prospective scenarios in the Estado de Mexico. Case study – Amanalco Bezerra. Revista Chapingo Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, v.21, n.2, 2015. CANDIDO, A. K. A. A.; PARANHOS-FILHO, A. C. Imagens de alta resolução e espacial de veículos aéreos não tripulados (VANT) no planejamento do uso e ocupação do solo. Anuário do Instituo de Geociências – UFRJ, vol. 38 (1), pag. 147-156, 2015 CARREIRAS, J. M. B.; JONES, J.; LUCAS, R. M.; GABRIEL, C. Land use and land cover change dynamics across the Brazilian Amazon: insights from extensive time-series analysis of remote sensing data. PLOS ONE, v. 9, n. 8, e104144, pag. 1-25, 2014 CHAZDON. R. L. Tropical forest recovery: legacies of human impact and natural disturbances. Perspectives in Plant Ecology, Evolution and Systematics, v.6, p.51–71, 2003. CHAZDON, R. L.; LETCHER S. G.; VAN BREUGEL M.; MARTINEZ-RAMOS M.; BONGERS F.; FINEGAN B. Rates of change in tree communities of secondary neotropical forests following major disturbances. Philosophical Transactions of the Royal Society 326:273–289, 2007. CHAZDON. R. L. Regeneração de florestas tropicais. Bol. Mus. Para. Emílio Goeldi. Cienc. Nat., Belém, v. 7, n. 3, p. 195-218, 2012. COHEN, J. A. Coeficient of agreement for nominal scales. Educational and Measurment. Vol XX, n. 1, p. 37-46, 1960, ESPINDOLA, M. B. et al. Recuperação ambiental e contaminação biológica: aspectos ecológicos e legais. Biotemas. V. 18, n.1, p.27-38, 2005 FENG, Y.; LU, D.; MORAN, E. F.; DUTRA, L. V.; CALVI, M. C.; OLIVEIRA, M. A. F. Examining spacial and dynamic change of urban land covers in the brazilian amazon using multitemporal multisensor high spatial resolution satellite imagery. Remote Sensing, v.6, 381, pag. 1-19, 2017 FLORENZANO, T. G. Iniciação em Sensoriamento Remoto. São Paulo: Oficina de Textos, 3ªed. p. 128, 2013 FONTES, M. P. F. Estudo pedológico reduz impacto da mineração. Revista da Cetesb de Tecnologia AMBIENTE, São Paulo, p. 58-61, 1991. INPE. Tutorial SPRING. INPE, São José dos Campos, 2002. IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Manual técnico de Uso da Terra. Manuais técnicos em geociências, p. 171, 2013. GONÇALVES, R. M.; CENTENO, T. M.; CANDEIAS, A. L. Autômatos celulares aplicados na modelagem de tendência em imagens multi-temporais. Revista Bras. de Cartografia, n.63/02, p. 233-241, 2011. HAAPANEN, R.; TOKOLA, T. Creating a digital treeless peatland map using image satellite interpretation. Scandinavian Journal of Forest Research, v. 22, p. 48-59, 2007. HAGEN, A. Fuzzy set approach to assessing similarity of categorical maps. Internacional Journal of Geography Information Science. V.17 n. 3, p.235-249, 2003 JENSEN, J. R.; Sensoriamento Remoto do Ambiente: Uma Perspectiva em Recursos Terrestres. 2°Ed. São José dos Campos, SP, Brasil: Parêntese, 2009. 598p. KAGEYAMA, P. Y.; GANDARA, F. B.; OLIVEIRA, R. E. Biodiversidade e restauração da floresta tropical. Restauração ecológica de ecossistemas naturais. Botucatu-SP. FEPAF, 0, 27-48, 2003 KAWASHIMA, R. S.; GIANNOTTI, M. A.; QUINTANILHA, J. A. Modelagem dinâmica especial como ferramenta para simulação de cenários da paisagem na região portuária da baixada santista. Boletim de Ciências Geodésicas, secção de artigos, v.22, n.4, p. 703-718, 2016 KIRBY, K.R; LAURANCE F.W.; ALBERNAZ, A. K.; SCHROTH, G.; FEARNSIDE, P.M; BERGEN, S.;VENTICINQUE, E. M.; da COSTA, C. The future of deforestation in the Brazilian Amazon. Futures, 38: 432–453, 2006. LEITE, E. F.; ROSA, R. Análise do uso, ocupação e cobertura da terra da bacia hidrográfica do Rio Formiga, Tocantins. Revista Eletrônica de Geografia. v.4, n.12, p. 90-106, 2012. LILLESAND, THOMAS M; KIEFER, RALPH W; CHIPMAN, JONATHAN W. Remote sensing and image interpretation. 6th ed. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, v.12, p. 441-587, 2008. LONGO, R.M.; RIBEIRO, A. I.; MELO, W. J. Caracterização física e química de áreas mineradas pela extração de cassiterita. Bragantia, Campinas, v.64, n.1, p.101-107, 2005. LONGO, R.M.; RIBEIRO, A. I.; MELO, W. J. Uso da adubação verde na recuperação de solos degradados por mineração na floresta amazônica. Bragantia, Campinas, v. 70, n. 1, p.139-146, 2011. LOPES, H. et al. Parâmetros biofísicos na detecção de mudanças na cobertura e uso do solo em bacias hidrográficas. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.14, n.11, pag. 1210-1219, 2010 MACEDO, R. C.; ALMEIDA, C. M.; RUDORFF, B. F. T. Modelagem dinâmica espacial das alteraões de cobertura e uso da terra relacionadas à expansão canavieira. Boletim de Ciências Geodésicas, secção de artigos, v. 19, n.2, p. 313-337, 2013 MAEDA, E. E. et al. Dynamic Modelling of forest conversion: Simulation of past and future scenarios of rural activities in the friges of Xingu nacional park, brazilian Amazon. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. V. 13, p. 435-446, 2011 MARGULIS, S. Causas do desmatamento da Amazônia brasileira. Banco Mundial, Brasília, Estação Gráfica, 2003. MARTINS, T. I .S.; RODRIGUES, S. C. Ocupação e uso da terra na bacia do médio-baixo curso do rio Araguari/MG. Bol. geogr., Maringá, v. 30, n. 1, p. 55-68, 2012. MASCARENHAS, L. M. A.; FERREIRA, M. E.; FERREIRA, L. G. Sensoriamento remoto como instrumento de controle e proteção ambiental: analise da cobertura vegetal remanescente na bacia do rio Araguaia. Sociedade & Natureza vol. 21(1), pag. 5-18, 2009. MASSOCA, P. E. S. et al. Dinâmica espaço-temporal da vegetação secundária no município de Apuí (AM). Anais 16º Simpósio de Brasileiro de Sensoriamento Remoto. p. 7639-7646, 2013. MLADENOFF, D. J. Landis and forest landscape models. Ecological Modelling. V. 180, Jan. p. 7-19, 2004 MOREIRA, M. A. Fundamentos de Sensoriamento Remoto. São José dos campos-SP: INPE, 2001. MYADA, M. M. et al. Atributos químicos e bioquímico em solos degradados por mineração em ecossistema amazônico. Revista Brasileira de Ciência do Solo, Viçosa, v. 39, p. 714-724, 2015. NASCIMENTO, N.; GERHAR, P.; WATRIN, O. S. Analise comparativa de cenários futuros de uso da terra no nordeste paraense. Anais 16º Simpósio de Brasileiro de Sensoriamento Remoto. p. 6837-6844, 2013. NEPSTAD, D., UHL, C., SERRÃO, E. A. Recuperation of a degraded Amazonian landscape: forest recovery and agricultural restoration. Ambio, V. 20, p. 248-255, 1991. NOVO, E. M. L. de M. Sensoriamento remoto: princípios e aplicações. São Paulo: Blucher, 4ªed. p. 387, 2010, NUMATA, I.; COCHRANE, M. A.; ROBERTS, D. A.; SOARES, J. V. Determining dynamics os spacial and temporal structures of forest edges in south western Amazonia. Foreste Wcology and Management, v. 258, pag. 2547-2555, 2009 NUNES, A. B.; LEITE, E. F. Geoprocessamento aplicado à determinação do uso e cobertura da terra na bacia hidrográfica do Rio Areias. In. Anais de Geotecnologias no Pantanal, Embrapa Informatica Agropecuaria/INPE, pag. 122-128, 2014 PERRY, G. L. W.; ENRIGHT, N. J. Spatial modelling of vegetation change in dynamic landscapes: a review os methods and applications. Progress in Physical Geography. V. 30, p. 47-72, 2006. OPENSHAW, S. GeoComputation. ed. Geocomputation. New York: Taylor & Francis, Cap. 1, p. 1-31, 2000, OZDOGAN, M. A Practical and Automated Approach to Large Area Forest Disturbance Mapping with Remote Sensing. Plos One, v.9, n. 4, p. 2014 (acessado em 06/09/2015 em: http://journals.plos.org/plosone/article?id=10,1371/journal.pone.0078438) PIONTEKOWSKI, J. V. et al. Modelagem do desmatamento para o Estado do Acre utilizando o programa DINÂMICA-EGO. Anais 4º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, p. 1066-1075, 2012 PIONTEKOWSKI, J. V. Modelagem da dinâmica do uso e cobertura da terra do estado de Rondônia até 2050. Dissertação de Mestrado. UNB, 90p. 2014 POZONI, F.J.; SHIMABUKURO, Y.E.; KUPLICH, T.M.. Sensoriamento remoto da vegetação. 2ªed, Ed. Oficina de Textos, 2012. ROSSETTI, L. A. F. G.; ALMEIDA, C. M.; PINTO, S. A. F. Análise de mudanças do uso do solo urbano e rural com aplicação de modelagem dinâmica espacial. Anais 5º Simpósio de Brasileiro de Sensoriamento Remoto. p. 6316-6323, 2012 REIS, A.; ZAMBONIN, R. M.; NAKAZONO, E. M. Recuperação de áreas florestais degradadas utilizando a sucessão e as interações planta-animal. Série Cadernos da Biosfera, Conselho Nacional da Reserva da Biosfera da Mata Atlântica, v.14, São Paulo, 1999 RIBEIRO, A. I. Tese - Mecanização no preparo de solo em áreas degradadas por mineração na floresta nacional do Jamari (Rondônia - BR). FEABRI. Campinas, 2005 RODRIGUES, H. O.; SOARES-FILHO, B. S.; COSTA, W.L. S. Dinâmica ego, uma plataforma para modelagem de sistemas ambientais. Anais 13º Simpósio de Brasileiro de Sensoriamento Remoto. p. 3089-3096, 2007 RODRIGUES, M. T. et al. Sensoriamento remoto e geoprocessamento aplicado ao uso da terra para avaliação entre classificadores a partir do índice kappa. Revista Cientifica Eletrônica de Engenharia Florestal. v. 23, n.1, 2014 ROSA, I. M. D. et al. Modelling land cover change in the Brazilian Amazon: temporal changes in drivers and calibration issues. Reg. Environ Change, v. 15, pag. 123-137, 2015 SALOMÃO, R. P.; ROSA, N. A.; MORAES, K. A. C. Dinâmica da regeneração natural de árvores em áreas mineradas na Amazônia. Bol. Mus. Para. Emílio Goeldi. Ciências Naturais, Belém, v. 2, n. 2, p.85-139, mai-ago. 2007 SCHRODER, T.; PEREIRA, R. S.; ZIMMERMANN, A. P. L.; REDIN, C. G.; FLECK, M. D.; MACHADO, L. M. M.; ROCHA, N. S. Dinâmica do uso e cobertura do solo no vale do Rio Pardo, Rio Grande do Sul. Reget – Revista Eletronica em gestão, Educação e Tecnologia Ambiental, v.20, n. 1, p.372-380, 2016 SOARES-FILHO, B. S.; CERQUEIRA, G.C.; PENNACHIN, C. L. DINAMICA – a stochastic cellular automata model designed to simulate the landscape dynamics in an Amazonian colonization frontier. Ecol Model v. 154, p. 217-235, 2002. SOARES-FILHO, B.; DIETZSCH, L., Reduction of Carbon Emissions associated with desforestation in Brazil: The Role of the Amazon Region Protected Areas Program (ARPA). Brasilia: World Wide Foundation, 2008. 32p. SOARES-FILHO, B. S.; RODRIGUES, H. O.; COSTA, W. L. S. Modelagem de Dinâmica Ambiental com Dinamica. Guia prático do Dinamica Ego, Centro de Sensoriamento Remoto/UFMG. 2015. SOARES-FILHO, B. S. et al. Modeling conservation in the Amazon basin. Nature, v. 440, p. 520-523, 2006. SONTER, L. J.; BARRET, D. J.; SOARES-FILHO, B. S. Offsetting the impacts of mining to achieve no net. Conservation Biology, Volume 00, N. 0, p.1-9 , 2014 SOUZA, R. A.; MARCO-JUNIOR, P. The use of species distribution models to predict the spacial distribution deforestation in the western Brazilian Amazon. Ecological Modelling, V. 291, p. 250-259, 2014 SUGANUMA, M. S.; DURIGAN, G. Indicators of restoration success in riparian tropical forests using multiple reference ecosystems. Restoration Ecology – V. 23, Issue 3, pages 238–251, 2015 VASCONCELOS, S. S et al. Forest fires in southwestern brazilian Amazonia: estimates of are and potencial carbono emissions. For Ecolology and Managent v. 291, p. 199-208, 2013 VITEL, C. S. M. N.; FEARNSIDE, P. M.; GRAÇA, P; M; L. Analise da inibição do desmatamento pelas áreas protegidas na parte sudoeste do arco de desmatamento. Anais 14º Simpósio de Brasileiro de Sensoriamento Remoto. p. 6377-6384, 2009 TEXEIRA, A. M. G. et al. Modeling landsacap dynamics in an Atlantic Rainforest region: Implications for conservation. Forest Ecology and Management. V. 257, p. 1219-1230, 2009 XIMENES, A. C. et al. Modelagem dinâmica do desmatamento na Amazônia. Boletim de Ciências Geodésicas, seção de artigos, v.14, n.3, p. 370-391, 2008 WOLFRAM, S. Statistical mechanics of cellular automata. Review of Modern Physics, v. 55, p. 601-643, 1983.por
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