Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9411
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Tostes, Juliana de Oliveira | |
dc.date.accessioned | 2023-12-21T18:38:32Z | - |
dc.date.available | 2023-12-21T18:38:32Z | - |
dc.date.issued | 2016-02-29 | |
dc.identifier.citation | Tostes, Juliana de Oliveira. Sinergismo entre eventos climáticos extremos, desmatamento e aumento da suscetibilidade a incêndios florestais no Estado do Acre. 2016. [138 f.]. Tese (Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais) - Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica-RJ. | por |
dc.identifier.uri | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9411 | - |
dc.description.abstract | A presente pesquisa analisa as variáveis temporais e espaciais que podem afetar a distribuição e frequência dos focos de calor no estado do Acre. Diante da escassez de dados regularmente espacializados e com longa série temporal para a área de estudo, inicialmente foi realizada uma validação entre os dados de temperatura do ar e precipitação em grade do Global Precipitation Climatology Centre (GPCC), Universidade de Delaware (UDEL) e Global Historical Climatology Network (GHCN) com dados de cinco Estações Meteorológicas Convencionais (EMC) para o Acre e região, através de uma análise da precisão e exatidão dos dados. Em relação à precipitação, verificou-se que tanto o GPCC quanto da UDEL representaram significativamente as variabilidades médias ao longo da série. Em relação aos padrões da temperatura do ar, embora a precisão do GHCN e da UDEL tenha sido baixa, a exatidão foi satisfatória segundo os métodos estatísticos. Partindo do pressuposto que os eventos climáticos extremos aumentam a suscetibilidade a incêndios florestais, em seguida foi realizada uma análise da influência dos modos de variabilidade climática na geração de cenários categorizados de anos secos ou úmidos, baseado no Índice de Precipitação Padronizado (SPI) e na Análise Harmônica e Espectral (AHE). Verificou-se que a AHE não foi capaz de identificar a intensidade dos eventos, mas mostrou-se satisfatória na identificação dos ciclos de sinal da anomalia, ou seja, se anomalia do SPI foi positiva ou negativa. Verificou-se que o sinal do Atlântico teve maior influência sobre a precipitação do que o Pacífico. Para as regiões que correspondem os Grupos 1, 2 e 3 observou-se um padrão inverso para a precipitação em relação ao ENOS, quando comparado com a Amazônia Norte e Oriental. Assim, foram identificadas anomalias negativas de precipitação durante eventos de La Niña e positivas durante eventos de El Niño para as estações seca e chuvosa. Para a região que corresponde ao Grupo 4 o efeito foi contrário. Os padrões de variabilidade natural do clima identificados nesse trabalho podem contribuir para o estabelecimento de estratégias de prevenção e adaptação aos eventos extremos. Finalmente, no Capítulo 3 foi realizada uma análise sobre o padrão espacial e temporal do fogo no Acre, através de uma discussão sobre diversas variáveis climáticas, ambientais e antrópicas que contribuem para a sua ocorrência. Assim, por meio do algoritmo Random Forest foram gerados mapas de suscetibilidade que estimaram a probabilidade de ocorrência de incêndios e queimadas no estado. Verificou-se que, embora a estiagem propicie um aumento do número de focos de calor, o seu padrão espacial está mais relacionado a fatores antrópicos, tais como a proximidade de áreas já desmatadas. | por |
dc.format | application/pdf | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | Random Forest | eng |
dc.subject | precipitation anomalies;; , | eng |
dc.subject | climate variability | eng |
dc.subject | deforestation | eng |
dc.subject | hot spots | eng |
dc.subject | anomalias de precipitação; ; , ; | por |
dc.subject | variabilidade climática | por |
dc.subject | desflorestamento | por |
dc.subject | focos de calor | por |
dc.title | Sinergismo entre eventos climáticos extremos, desmatamento e aumento da suscetibilidade a incêndios florestais no Estado do Acre | por |
dc.title.alternative | Synergism between extreme weather events, deforestation and increased susceptibility and risk of forest fires in Acre state | eng |
dc.type | Tese | por |
dc.description.abstractOther | This research analyzes the temporal and spatial variables that can affect the distribution and frequency of hot spots in the state of Acre. Given the scarcity of regular spatial information and long time series for the study area, it was initially carried out a validation between air temperature and precipitation data in Global Grid Precipitation Climatology Centre (GPCC), University of Delaware (UDEL) and Global Historical Climatology Network (GHCN) with data from five Weather Stations Mainstream (EMC) to Acre and region, through an analysis of precision and accuracy of the data. Regarding precipitation, it was found that both the GPCC UDEL represented as the average variability significantly throughout the series. In relation to the air temperature standards, although the accuracy of GHCN and UDEL was low, it was satisfactory accuracy according to statistical methods. Assuming that the extreme weather events increase susceptibility to forest fires, then it was carried out an analysis of the influence of climate variability modes in generating categorized scenarios dry or wet years, based on the Standardized Precipitation Index (SPI) and Harmonic and Spectral (AHE). It was found that the AHE is not able to identify the intensity of the events, but was satisfactory in the signal cycles identifying the anomaly, i.e., whether the abnormality SPI was positive or negative. It was found that the Atlantic signal had greater influence on the precipitation of the Pacific. For the regions that correspond to Groups 1, 2 and 3 there was an inverse pattern for precipitation in relation to ENSO compared to the North and East Amazon. Thus, it identified negative precipitation anomalies during La Niña and El Niño events during positive events for the dry and rainy seasons. For the area corresponding to the effect Group 4 was otherwise. The natural climate variability patterns identified in this study may contribute to the establishment of strategies for prevention and adaptation to extreme events. Finally, in Chapter 3 was carried out an analysis of the spatial and temporal patterns of the fire in Acre, through a discussion of various climatic, environmental and anthropogenic variables that contribute to its occurrence. Thus, through the Random Forest algorithm were generated susceptibility maps that estimated the probability of fires and burned in the state. . It was found that although drought triggers an increase in the number of hot spots, its spatial pattern is more related to human factors such as the proximity areas already cleared. | eng |
dc.contributor.advisor1 | Francelino, Márcio Rocha | |
dc.contributor.advisor1ID | 825.207.127-91 | por |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1335748426615308 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Oliveira Júnior, José Francisco | |
dc.contributor.advisor-co1ID | 894.868.894-49 | por |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7026272780442852 | por |
dc.contributor.referee1 | Fernandes Filho, Elpídio Inácio | |
dc.contributor.referee2 | Amaral, Eufran Ferreira do | |
dc.contributor.referee3 | Lyra, Gustavo Bastos | |
dc.contributor.referee4 | Cataldi, Márcio | |
dc.creator.ID | 106.552.977-58 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/8084711866325609 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Instituto de Florestas | por |
dc.publisher.initials | UFRRJ | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais | por |
dc.relation.references | 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ACRE. Governo do Estado do Acre. Programa Estadual de Zoneamento Ecológico- Econômico do Estado do Acre. Zoneamento Ecológico-Econômico do Acre Fase II: documento Síntese – Escala 1:250.000. Rio Branco: SEMA, 2006. ACRE. Secretaria de Estado de Meio Ambiente. Plano integrado de prevenção, controle e combate às queimadas e aos incêndios florestais do estado do Acre. 3ª ed. Rio Branco: SEMA, 2013. ALCANTARA FILHO, J. L; FONTES, M. R. O. A formação da propriedade e a concentração de terras no Brasil. Revista de História Econômica & Economia Regional Aplicada, v. 4, n. 7, p.63-85, 2009. ALENCAR, A. A. C.; SOLORZANO, D. C.; NEPSTAD, D. C. Forest modeling forest understory fires in an Eastern Amazonian landscape. Ecol. Appl., v.14, n. 4, p. S139–S149, 2004. ALENCAR, A., G. P.; ASNER, D. E.; KNAPP; D.; ZARIN, J. Temporal variability of forest fires in eastern Amazon. Ecological Application, v. 21, p.2397-2412, 2011. ALENCAR, A. C.; NEPSTAD, D.; DIAZ, M. C. V. Forest understory fire in the Brazilian Amazon in ENSO and non ENSO years: area burned and committed carbon emissions. Earth Interactions, v. 10, n. 6, p. 1-17, 2006. ARAGÃO, L. E. O. C., Y. MALHI, N. BARBIER, A. LIMA, Y. E. SHIMABUKURO, L. O. ANDERSON, AND S. SAATCHI. Interactions between rainfall, deforestation and fires during recent years in the Brazilian Amazonia. Phil. Trans. R. Soc., v.363, p.1779-1785, 2008. ARAGÃO, L. E. O. C.; MALHI, Y.; ROMAN-CUESTA, R. M.; SAATCHI, S., ANDERSON, L. O.; SHIMABUKURO, Y. E. Spatial patterns and fire response of recent Amazonian droughts. Geophys. Res. Lett., v.34, L07701, 2007. ARAGÃO, L. E. O. C.; POULTER, B.; BARLOW, J.B; ANDERSON, L.O; MALHI, Y; SAATCHI, S., PHILLIPS, O.L.; GLOOR, E. Environmental change and the carbon balance of Amazonian forests. Biological Reviews, v. 89, p. 913-931, 2014. ARIMA, E. Y.; SIMMONS, C. S.; WALKER, R. T.; COCHRANE, M. A. Fire in the Brazilian Amazon: A spatially explicit model for policy impact analysis. Journal of regional Science, v.47, n.3, 541–567, 2007. BRASIL. Lei Federal Nº 9.985 de 18/07/2000. Regulamenta o artigo 225 da Constituição Federal e institui o Sistema Nacional de Unidades de Conservação e da outras providências, 2000. BREIMAN, L. Random forests. Machine Learning Journal. Hingham, v.45, p.5–32, 2001. BROWN, I. F.; SCHROEDER, W.; SETZER, A .; M; DE LOS RIOSMALDONADO; PANTOJA, N.; DUARTE, A .; MARENGO, J. Monitoring Fires in Southwestern Amazonia Rain Forests Eos, Transactions, American Geophysical Union, v. 87, n. 26, p.253-264, 2006. CARDOSO, M. F., HURTT, G., MOORE, B., NOBRE, C. A.; PRINS, E. Projecting future fire activity in Amazonia. Global Change Biology, v.9, n. 5, p. 656-669, 2003. CARVALHO, A. L.; NELSON, B. W; BIANCHINI, M.C.; PLAGNOL, D.; KUPLICH, T.M.; DALY, D.C. Bamboo-dominated forests of the Southwest Amazon: detection, spatial extent, life cycle length and flowering waves. Plos One, v. 8, p.e54852, 2013. CASTELLI, M.; VANNESCHI, L.; POPOVIČ, A. Predicting burned areas of forest fires: an artificial intelligence approach. Fire Ecology, v. 11, n. 1, p.106-118, 2015. 126 CENSO DEMOGRÁFICO BRASILEIRO 2010. Disponível em: <www.ibge.gov.br> Acesso em 06/09/2014. CHEN, Y.; RANDERSON, J.T.; MORTON, D.C.; DE FRIES, R. S.; COLLATZ, G. J.; KASIBHATLA, P. S.; GIGLIO, L.; JIN, Y.; MARLIER, M.E.. Forecasting Fire Season Severity in South America Using Sea Surface Temperature Anomalies. Science, v. 334, p. 787-791, 2011. CHUVIECO, E.; CONGALTON, R.G. Application of remote sensing and geographic information systems to forest fire hazard mapping. Remote Sens. Environ. v. 29, p. 147–159, 1989. COCHRANE, M. A. Fire science for rainforest. Nature, v.421, p. 913-919, 2003. COCHRANE, M. A forest fire, deforestation and landcover change in the Brazilian Amazon. THE JOINT FIRE SCIENCE CONFERENCE AND WORKSHOP, 2009. COCHRANE, M. A.; C. P. BARBER. Climate change, human land use and future fires in the Amazon. Global Change Biology, v. 15, p.601-612, 2009. COCHRANE, M., AND W. F. LAURANCE. Fire as a large-scale edge effect in Amazonia forests. Journal of Tropical Ecology, v. 18, p.311-325, 2002. CONGALTON, R.; GREEN, K. Assessing the Accuracy of Remotely Sensed Data - Principles and Practices. Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2009. CORTEZ, P.; MORAIS, A. D. J. R.. A data mining approach to predict forest fires using meteorological data. In: NEVES, J.M.; SANTOS, M.F; MACHADO, J.M., editors. Proceedings of the Portuguese conference on artificial intelligence (EPIA 2007) Guimarães, Portugal. Springer, Berlin Heidelberg, Germany, p.512-523, 2007. DAVIDSON, E. A., A. C. DE ARAÚJO, P. ARTAXO, J. K. BALCH, I. F. BROWN, M. M. BUSTAMANTE, M. T. COE, R. DEFRIES, M. KELLER, M. LONGO, J. W. MUNGER, W. SCHROEDER, B. SOARES FILHO, C. SOUZA JR, AND S. C. WOFSY. The Amazon basin in transition. Nature, v. 48, p.321-328, 2012. ESKANDARI, S.; CHUVIECO, E. Fire danger assessment in Iran based on geospatial information. Int. J. Appl. Earth Observ. Geoinf., v. 42, p. 57–64, 2015. FLORES, B. M. Incêndios rasteiros em florestas sazonalmente alagáveis por água preta na Amazônia: carga de combustível e recuperação lenta. Manaus. 46 f. Dissertação (Biologia (Ecologia)) - Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, 2011. GUYON, I.; ELISSEEFF, A. An introduction to variable and feature selection. Journal of Machine Learning Research, v.3, p.1157-1182, 2003. HOFFMAN, W. A., SCHROEDER, W.; JACKSON R. B. Regional feedbacks among fire, climate, and tropical deforestation, J. Geophys. Res., v.108, n D23, 4721, 2003. JANBAZ GHOBADI, G.H.; GHOLIZADEH, B.; MAJIDI DASHLIBURUN, O. Forest fire risk zone mapping from geographic information system in Northern Forests of Iran (Case study, Golestan province). Int. J. Agri. Crop Sci., v. 4, n.12, p. 818–824, 2012. KELLNDORFER, J.; WALKER, W.; PIERCE, L.; DOBSON, C.; FITES, J. A.; HUNSAKER, C.; VONA, J.; CLUTTER, M. Vegetation height estimation from shuttle radar topography mission and national elevation datasets. Remote Sensing of Environment, v. 93, p.339−358, 2004. LANDIS, J. R.; KOCH, G. G. The measurement of observer agreement for categorical data. Biometrics, v.33, n.1, p.159-174, 1977. LEUENBERGER, M., KANEVSKI, M., VEGA OROZCO, C.D. Forest fires in a random forest. Eur. Geosci. Union Gen. Assembly, v.15, p. 3238, 2013. LEWIS, S. L.; BRANDO P. M.; PHILLIPS, O. L.; VAN DER HEIJDEN, G. M. F.; NEPSTAD, D. The 2010 Amazon drought. Science, v.331, n.6017, p.554–554, 2011. LIAW, A.; WIENER, M. Classification and Regression by random Forest, RNews, v. 2, p. 18– 22, 2002. 127 MAEDA, E. E.; FORMAGGIO, A. R.; SHIMABUKURO, Y. E.; ARCOVERDE, G. F. B.; HANSEN, M. C. Predicting forest fire in the Brazilian Amazon using MODIS imagery and artificial neural networks. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v.11, n. 4, 265-272, 2009. MARENGO, J. A., C. A. NOBRE, J. TOMASELLA, M. D. OYAMA,G. S. OLIVEIRA, R. OLIVEIRA, H. CAMARGO, L. M. ALVES, NA DI. F. BROWN. The drought of Amazonia in 2005. Journal of Climate, v. 2, p. 495–516, 2008. MARENGO, J. A., J. TOMASELLA, L. M. ALVES, W. R. SOARES, AND D. A. RODRIGUEZ . The drought of 2010 in the context of historical droughts in the Amazon region. Geophys. Res. Lett., v. 38, n.12, L12703, 2011. MCKEE, T. B.; DOESKEN, N. J.; KLEIST, J. The relationship of drought frequency and duration to the time scales. In: CONFERENCE ON APPLIED CLIMATOLOGY, 8, 1993, Anhaeim, CA. Proceedings. Boston: American Meteorological Society, p. 179-184, 1993. MESQUITA, A. G. G. Impactos das queimadas sobre o ambiente e a biodiversidade acreana. Revista Ramal de Ideias, 2010. Disponível em: < http://queimadas. cptec.inpe.br/~rqueimadas/ >. Acesso em: 01 de fevereiro de 2016. MU, Q.; ZHAO M.; RUNNING, S.W. Improvements to a MODIS Global Terrestrial Evapotranspiration Algorithm. Remote Sensing of Environment, v. 115, p. 1781–1800, 2011. NEPSTAD, D.C.; CARVALHO, C.R.; DAVIDSON, E.A.; JIPP, P.; LEFEBVRE, P.; NEGREIROS, G.H.; SILVA, E.D.; STONE, T.; TRUMBORE, S.; VIEIRA, S.S.. The Role of Deep Roots in the Hydrological and Carbon Cycles of Amazonian Forests and Pastures. Nature, v. 372 , p. 666-669, 1994. NEPSTAD, D. C., VERISSIMO, A., ALENCAR, A., NOBRE, C. Large-scale impoverishment of Amazonian forests by logging and fire. Nature, v. 398, p. 505-508, 1999. NEPSTAD, D. C., CARVALHO, G., CRISTINA B. A., ALENCAR, A., PAULO C. J., BISHOP, J.,MOUTINHO, P., LEFEBVRE, P., LOPES SILVA, U. & PRINS, E. Road paving, fire regime feedbacks, and the future of Amazon forests. Forest Ecology and Management, v. 154, n. 3, p. 395-407, 2001. NEPSTAD, D.; LEFEBVRE, P.; LOPES DA SILVA, U; TOMASELLA, J.; SCHLESINGER, P.; SOLÓRZANO, L; MOUTINHO, P; RAY, D., AND GUERREIRA BENITO, J. Amazon drought and its implications for forest flammability and tree growth: A basin-wide analysis, Global Change Biol., v.10, n.5, 704–717, 2004. NEPSTAD, D. C.; SCHWARTZMAN, S.; BAMBERGER, B.; SANTILLI, M.; RAY, D.; SCHLESINGER, P.; LEFEBVRE, P.; ALENCAR, A.; PRINZ, E.; FISKE, G.; ROLLA, A.. Inhibition of Amazon deforestation and fire by parks and indigenous lands. Conservation Biology, v.20, p.65–73, 2006. OLIVEIRA, S.; OEHLER, F.; SAN-MIGUEL-AYANZ, J.; CAMIA, A.; PEREIRA, J.M.C. Modeling spatial patterns of fire occurrence in Mediterranean Europe using multiple regression and random forest. Forest Ecology and Management, v. 275, p.117–129, 2012. PANTOJA, M.C; COSTA, E.L.; POSTIGO, A. A presença do gado em reservas extrativistas: algumas reflexões. Revista Pós Ciências Sociais, v. 6, n. 12, p.1-27, 2010. POURTAGHI, S. D.; POURGHASEMI, H. R.; ARETANO, R.; SEMERARO, T. Investigation of general indicators influencing on forest fire and its susceptibility modeling using different data mining techniques. Ecological Indicators, v. 64, p. 72–84, 2016. RAY, D., NEPSTAD, D. and MOUTINHO, P. Micrometeorological and canopy controls of fire susceptibility in forested Amazon landscape, Ecol. Appl.,v. 15, n.5, 1664–1678, 2005. ROCKWELL, C. A.; KAINER, K. A.; MARCONDES, N.; BARALOTO, C. Ecological limitations of reduced-impact logging at the smallholder scale. Forest Ecology and Management, v. 238, p.365-374, 2007. 128 SAN-MIGUEL-AYANZ, J., CARLSON, J.D., ALEXANDER, M., TOLHURST, K., MORGAN, G., SNEEUWJAGT, R. Current methods to assess fire danger potential. In: CHUVIECO, E. (Ed.), Wildland Fire Danger Estimation and Mapping. The role of remote sensing data. World Scientific, Singapore, 2003, p. 21–61. SCHROEDER, W.; ALENCAR, A.; ARIMA, E.; SETZER, A. The Spatial Distribution and Interannual Variability of Fire in Amazonia. Amazonia and Global Change Geophysical Monograph Series 186, 2009. SILVA, S. S.; ALENCAR, A. A.C; MENDOZA, E. R. H; BROWN, F. Dinâmica dos incêndios florestais no Estado do Acre nas décadas de 90 e 00. In: Anais XVI SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO - SBSR, INPE. Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013. SILVESTRINI, R. A.; SOARES-FILHO, B.S.; NESPTAD, D.; COE, M.; RODRIGUES, H.; ASSUNÇÃO, R. Simulating fire regimes in the Amazon in response to climate change and deforestation. Ecological Applications, v. 21, p. 1573–1590, 2011. SMITH, M.; NELSON, B. W. Fire favors expansion of bamboo-dominated forests in the south-west Amazon. Journal of Tropical Ecology, v. 27, p.59-64, 2011. SOARES FILHO, B.; SILVESTRINI, R.; NEPSTAD, D.; BRANDO,P.; RODRIGUES, H.; ALENCAR, A.; COE, M.; LOCKS, C.; LIMA, L.; HISSA, L.; STICKLER, C. Forest fragmentation, climate change and understory fire regimes on the Amazonian landscapes of the Xingu headwaters. Landscape Ecology, v. 27, n.4, p. 585-598, 2012. STOJANOVA, D; PANOV, P.; KOBLER, A.; DZEROSKI, S., TASKOVA, K. Learning to predict forest fires with different data mining techniques. In: PROCEEDINGS OF THE 9TH INTERNATIONAL MULTI CONFERENCE INFORMATION SOCIETY IS, 9-3th October 2006. VADJUNEC, J.; GOMES, C. V.; LUDWIGES, T. Land-Use/Land-Cover Change Among Rubber Tapper in the Chico Mendes Extractive Reserve, Acre, Brazil. Journal of Land Use Science, v. 1, p. 1-26, 2009. VELDMAN, J. W.; MOSTACEDO, B.; PENA-CLAROS, M.; PUTZ, F. E. Selective logging and fire as drivers of alien grass invasion in a Bolivian tropical dry forest. Forest Ecology and Management, v. 258, p.1643-1649, 2009. WITTEN, I. H.; FRANK, E.; HALL, M. A. Data mining: practical machine learning tools and techniques. 3ed. San Francisco: Morgan Kaufmann, 2011. WWF-BRASIL, SECRETARIA DE ESTADO DE MEIO AMBIENTE DO ACRE, SECRETARIA DE ESTADO DE FLORESTA DO ACRE, INSTITUTO CHICO MENDES DE CONSERVAÇÃO DA BIODIVERSIDADE. Efetividade de gestão das unidades de conservação no Estado do Acre. Brasília: WWF-Brasil, 2009. . | por |
dc.subject.cnpq | Ciências Agrárias | por |
dc.thumbnail.url | https://tede.ufrrj.br/retrieve/4879/2016%20-%20Juliana%20de%20Oliveira%20Tostes.pdf.jpg | * |
dc.thumbnail.url | https://tede.ufrrj.br/retrieve/19676/2016%20-%20Juliana%20de%20Oliveira%20Tostes.pdf.jpg | * |
dc.thumbnail.url | https://tede.ufrrj.br/retrieve/25995/2016%20-%20Juliana%20de%20Oliveira%20Tostes.pdf.jpg | * |
dc.thumbnail.url | https://tede.ufrrj.br/retrieve/32378/2016%20-%20Juliana%20de%20Oliveira%20Tostes.pdf.jpg | * |
dc.thumbnail.url | https://tede.ufrrj.br/retrieve/38802/2016%20-%20Juliana%20de%20Oliveira%20Tostes.pdf.jpg | * |
dc.thumbnail.url | https://tede.ufrrj.br/retrieve/45164/2016%20-%20Juliana%20de%20Oliveira%20Tostes.pdf.jpg | * |
dc.thumbnail.url | https://tede.ufrrj.br/retrieve/51580/2016%20-%20Juliana%20de%20Oliveira%20Tostes.pdf.jpg | * |
dc.thumbnail.url | https://tede.ufrrj.br/retrieve/58050/2016%20-%20Juliana%20de%20Oliveira%20Tostes.pdf.jpg | * |
dc.originais.uri | https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/1336 | |
dc.originais.provenance | Submitted by Sandra Pereira (srpereira@ufrrj.br) on 2016-10-25T11:21:37Z No. of bitstreams: 1 2016 - Juliana de Oliveira Tostes.pdf: 4618564 bytes, checksum: 951350c8676b3f82092fedfc3a9e0f79 (MD5) | eng |
dc.originais.provenance | Made available in DSpace on 2016-10-25T11:21:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016 - Juliana de Oliveira Tostes.pdf: 4618564 bytes, checksum: 951350c8676b3f82092fedfc3a9e0f79 (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 | eng |
Appears in Collections: | Doutorado em Ciências Ambientais e Florestais |
Se for cadastrado no RIMA, poderá receber informações por email.
Se ainda não tem uma conta, cadastre-se aqui!
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
2016 - Juliana de Oliveira Tostes.pdf | 2016 - Juliana de Oliveira Tostes | 4.51 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.