modelagem e geotecnologias para a conservação, planejamento e gestão da biodiversidade e...
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Modelagem e Geotecnologias para a
Conservação, Planejamento e Gestão da Biodiversidade
e GeodiversidadeVitor Vieira VasconcelosProfessor AdjuntoÁrea de Planejamento Territorial, Subárea de Dinâmicas Ecossistêmicas Aplicadas ao Planejamento TerritorialUniversidade Federal do ABC – UFABCDezembro de 2016
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ConteúdoBiodiversidade e GeodiversidadeFundamentos de ModelagemModelagem Conceitual de EcossistemasAplicações de Modelagem Espacial
Corredores EcológicosAnálise de Área de vidaDistribuição potencial de espéciesAnálise de queimadasÍndices de Geodiversidade
Reflexões Finais2 de 25
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Geodiversidade Biodiversidade
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Modelagem
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Modelos
• Representações simplificadas de um objeto, estrutura, ideia ou sistema.
• Estas representações atendem a algum propósito!!!• São menores, menos detalhados, menos complexos, ou
tudo isso junto…
Yi = 0 + Xi 1
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MODELO = VISÃO REDUZIDA
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Modelagem de Fenômenos Ambientais
Turner et al. (2001)Bolker (2008)
Perguntas inicias sobre o ecossistema (hipóteses)
Coletar Dados
Elaborar os modelos
Rodar os modelos
Analisar eficácia e testar hipóteses
Refinamento / Calibração do
modelo
Análise de SensitividadeValidação com outros
dadosResponder as
perguntas
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Modelagem de Fenômenos Ambientais
Modelos determinísticos Funções matemáticas com respostas precisas Explicam os processos detalhadamente
Modelos estocásticos Explicação parcial dos padrões por modelos
estatísticos Explicitam a frequência, a probabilidade e a
incerteza dos fenômenos
Turner et al. (2001)Bolker (2008)
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Combinando Modelos Determinísticos e Estocásticos
Dados Coletados
Sinal(Modelagem Determinística)
Ruído(Modelagem Estocástica)
Bolker (2008)
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Características de Modelagemem Cada Escala
Turner et al. (2001)
Atributo Pequenas Áreas
Grandes Paisagens
Resolução de detalhes Alta Baixa
Ecologia
Ecologia de Paisagem
Atributo Pequenas Áreas
Grandes Paisagens
Resolução de detalhes Alta BaixaDensidade de amostragem
Alta Baixa
Atributo Pequenas Áreas
Grandes Paisagens
Resolução de detalhes Alta BaixaDensidade de amostragem
Alta Baixa
Manipulação experimental
Possível Difícil
Atributo Pequenas Áreas
Grandes Paisagens
Resolução de detalhes Alta BaixaDensidade de amostragem
Alta Baixa
Manipulação experimental
Possível Difícil
Replicação Possível Difícil
Atributo Pequenas Áreas
Grandes Paisagens
Resolução de detalhes Alta BaixaDensidade de amostragem
Alta Baixa
Manipulação experimental
Possível Difícil
Replicação Possível DifícilTestabilidade das hipóteses
Fácil Difícil
Atributo Pequenas Áreas
Grandes Paisagens
Resolução de detalhes Alta BaixaDensidade de amostragem
Alta Baixa
Manipulação experimental
Possível Difícil
Replicação Possível DifícilTestabilidade das hipóteses
Fácil Difícil
Forma do modelo Determinístico
Estocástico
Atributo Pequenas Áreas
Grandes Paisagens
Resolução de detalhes Alta BaixaDensidade de amostragem
Alta Baixa
Manipulação experimental
Possível Difícil
Replicação Possível DifícilTestabilidade das hipóteses
Fácil Difícil
Forma do modelo Determinístico
Estocástico
Generalização Difícil Possível
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Modelagem Conceitual de Ecossistemas
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Modelagem ConceitualExemplo: Modelagem Queimadas em uma Unidade de Conservação
Ambiente exógeno
ClimaTemperatura
ChuvaVento
Unidade de ConservaçãoPlantasGramíneasArbustosÁrvores
AnimaisTerrestresAquáticos
HumanosBrigadistas
SoloUmidade
Nutrientes
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Modelando Relações
Predadores PresasRetroalimentação
negativa
Retroalimentação positiva Plantas Polinizador
es
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Modelando RelaçõesEfeitos da reintrodução dos lobos no parque YellowstoneNúmero
de lobos
Número de
Veados
Crescimento das
Árvores
Número de Ursos
Número de Castores
Velocidade das Águas
Número e tamanho das
trutas
Crescimento de
suculentas
Carcaças Disponíve
is
Número de aves de rapina
Número de
Coiotes
Número de raposas
Número aves
canoras
Número de
Roedores
Robbins (2004)
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Modelagem de Fenômenos Ambientais
IntensidadeSinergia com outros fenômenos Importância (função para os ecossistemas ou grupos sociais)
Tempo• Duração• Cliclicidade ou Frequência• Tendência: crescente X estável X descrescente• Inércia (uma intervenção leva certo tempo até
aparecerem as consequências)Espaço
Thomaziello (1999) e Santos (2004)
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Propriedades dos SistemasMillennium Ecosystem Assessment (2003)
Serv
iço E
coss
istêm
ico(p
olin
izaçã
o de
cul
tura
s)
Resiliência
TempoPrimeiro Impacto Segundo Impacto
Variabilidade
Limite de Irreversibilidade (1º estado)
Limite de Irreversibilidade (2º
estado)
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Modelagem Espacial para Conservação, Planejamento e Gestão da Biodiversidade
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Modelo ABC de Integração de Dados
Espaciais Dorney (1976)
Formas de Relevo
ESTRUTURAL
Processos Erosivos
FUNCIONAL
Nível 1 Dados de entrada
Abiótico Biótico CulturalSocioeconômico
Tipo de vegetação
ESTRUTURAL
Produtividade primáriaFUNCIONAL
Padrões de uso da terra
ESTRUTURAL
Territórios de
InfluênciaFUNCIONA
L
Nível 2 Mapas de
significâncias e
restrições ambientais
Significância Abiótica
Significância Biótica
Significância Cultural
Restrição Abiótica
Restrição Biótica
Restrição Cultural
Nível 3 Mapas de Síntese
Significância
AmbientalRestrição Ambiental
Mapa de Propostas de Manejo
Nível 4 Propostas de Manejo
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Áreas prioritárias para conservação segundo o
método ABC, para proposição de um
corredor ecológico em Walton County, Atlanta
Ndubsi et al. (1975)
Modelos ABC de Integração
de Dados Espaciais
Mapa de Significânci
a Ambiental
Mapa Síntese
Final
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Geotecnologias para Conservação do Pontal do
Paranapanema - SP
Uezo e Cullen Junior (2015)
Uso de sensoriamento remoto
para mapear a
fragmentação dos
ecossistemas
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Geotecnologias para Conservação do Pontal do Paranapanema - SP
Uezo e Cullen Junior (2015)
Modelagem de
riqueza de espécies sensíveis
de pássaros
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Geotecnologias para Conservação do Pontal do Paranapanema - SP
Uezo e Cullen Junior (2015)
Modelagem de áreas
prioritárias para
restauração de
corredores florestais
Distância de APPs Distância de vegetação
nativa
Distância de limites de
propriedade
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Geotecnologias para Conservação do Pontal do Paranapanema - SP
Uezo e Cullen Junior (2015)
Cenário proposto
para restauraçã
o de corredores ecológicos
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Somando o kernel de cada
ponto
Mapas de Kernel
Câmara et al. (2004)Bergamaschi (2010)
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Mapas de KernelMapa de Pontos de Focos de Queimada
Mapa de Kernel de Focos de Queimada
Kazmierczak, 2015
Densidade
http://www.dpi.inpe.br/proarco/bdqueimadas/
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Diferentes Raiospara o Kernel
Fowler (2013)
Mapas de Kernel
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Estimação de KernelOtimização por Validação Cruzada:Escolher a distância Hque minimize:
onde ĝ−1 ( si ) é a estimativa de g( si ) construída com o valor de banda h usando todos os dados com exceção do par (si, zi)
Softwares:• Crimestat• Kernel Density Estimation (R)• Home Range Tools (ArcGis)• Animove (Qgis)
cv
H
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Estimação de KernelÁrea de Vida da
Leoa Tata
95%50%
MacFarlane (2014)
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Estimação de Kernel
95%
50%
95%
50%
Área de vida e territórios de
espécimes e espécies de peixes
95%50%
95%50%
Recife de Coral Lover’s Point, Monterey
peninsula, Califórnia
Freiwald (2009)
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Modelagem de Propagação de Incêndios no Parque Nacional das Emas, GO
Mapeamento por
sensoriamento remoto do
período sem queima de cada área do parque
Acúmulo de biomassa para
queimadasAlmeida (2012)
Anos sem queima até maio de 2002
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Modelagem de Propagação de Incêndios no Parque das Emas
Mapeamento por sensoriamento remoto dasáreas queimadas de 1984 - 2010
Modelagem do risco de recorrência de incêndios
Almeida (2012)
Intervalo de anos sem queima
Risc
o de
Incê
ndio
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Modelagem de Propagação de Incêndios no Parque das Emas
Entrada do Modelo Dados Climáticos
Temperatura Umidade do ar Direção do Vento Intensidade do Vento
Dados Espaciais: Combustível Vegetal Declividade Orientação da Vertentes Obstáculos (rios e aceiros) Ponto inicial do incêndio
Almeida (2012)
Simulação do Incêndio
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Simulação temporal de
propagação e um Incêndio
Início do Incêndio
Modelagem de Propagação de Incêndios no Parque das Emas
Almeida (2012)
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Modelagem de Propagação de Incêndios no Parque das Emas
Início do Incêndio
Repetição da simulação por
1000 vezes
Mapa de probabilidade de cada área ser queimada
Almeida (2012)
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Incêndio Real Simulação
Modelagem de Propagação de Incêndios no Parque das EmasAlmeida (2012)
![Page 36: Modelagem e Geotecnologias para a Conservação, Planejamento e Gestão da Biodiversidade e Geodiversidade](https://reader035.vdocuments.pub/reader035/viewer/2022070511/589fa54a1a28abc04e8b5e35/html5/thumbnails/36.jpg)
Modelos de Distribuição de Espécies
Entrada: Dados de ocorrência e distribuição de espécies Variáveis ambientais
Resultados Mapa de distribuição potencial das espécies
Onde posso criar uma unidade de conservação para proteger essa espécie?
Efeito das variáveis ambientais O que acontecerá com uma espécie se construirmos uma
nova estrada?Wegman et al. (2016)
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Sistema BIOGEO – Biogeografia da Flora e dos Fungos do Brasil
Dados de ocorrência de 700 espécies Variáveis ambientais
Altitude Variação de temperatura Variação de pluviosidade
Ocorrência potencial do Samambaiaçu ImperialDicksonia sellowiana
Em Perigo de Extinção
http://biogeo.inct.florabrasil.net/
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Modelagem de distribuição de espécies em cenários de mudanças
climáticas Alteração na
área potencial de ocorrência de
Araucária angustifólia em
cenário de mudança climática
Atual
Ano 2057
Meireles et al. (2007)
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Análise de Geodiversidade
Diversidade de ambientes é base para diversidade de espécies• Diversidade de habitats = Biodiversidade Beta
Ambientes singulares podem apresentar espécies endêmicas especialmente adaptadas
Diversidade de recursos auxilia sobrevivência para os seres vivos (incluindo os seres humanos)
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Índice de Geodiversidade na Bacia do rio
Xingu
• Geologia• Geomorfologia• Contatos
estruturais• Hidrografia
(ordens de sthraler)
• Padrões de Drenagem
• Solos• Unidades
paleontológicas• Ocorrências
MineraisSilva et al. (2015)
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Análise de Geodiversidade
Mapa Síntese de Geodiversidade para a Bacia do
Rio Xingu
Silva et al. (2015)
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Análise de GeodiversidadeCompensações ambientais de mineração em campos de altitude no Quadrilátero Ferrífero, Minas Gerais.Lei da Mata Atlântica: Protege os campos de
altitude Supressão exige preservar
um outro ecossistema com as mesmas caracteristicas
Alto grau de endemismo em relação ao substrato geológico
Vasconcelos (2014)
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Reflexões Finais Os modelos nos ajudaram a entender melhor os ecosssistemas• Ressalva: são sempre simplificações e
aproximações da realidade A modelagem no espaço e no tempo permite compreender melhor a dinâmica ecológica
Os modelos nos estudos de caso mostraram ser possível incorporar relações entre a geodiversidade e a biodiversidade
As aplicações trouxeram informações relevantes para as estratégias de conservação, planejamento e gestão da biodiversidade e geodiversidade
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BibliografiaALMEIDA, R.M. Modelagem da Propagação do fogo como ferramenta de auxílio à tomada de decisão no combate e prevenção de incêndios no parquet nacional das Emas, GO. Tese de Doutorado. INPE, São José dos Campos, 2012.BERGAMASCHI, R. B. SIG Aplicado a segurança no trânsito - Estudo de Caso no município de Vitória – ES. Universidade Federal do Espírito Santo – UFES, 2010BOLKER, B. Ecological Models and Data in R. Princeton: Princeton University Press, 2008BRILHA, J. B. Património geológico e geoconservação: a conservação da natureza na sua vertente geológica. Viseu: Palimage, 2005CÂMARA, Gilberto; CARVALHO, Marilia Sá. Análise espacial de eventos. Em: Análise espacial de dados geográficos. Embrapa Cerrados, Planaltina, p. 53-122, 2004.FIDALGO, E. C. C. (2003). Critérios para a análise de métodos e indicadores ambientais usados na etapa de diagnóstico de planejamentos ambientais. Tese de Doutorado, UNICAMP: Campinas.FREIWALD, J. 2009. Causes and consequences of the movement of temperate reef fishes. PhD dissertation. University of CaliforniaFOWLER, H.G. 2013. Amostragem por pontos. Ecologia de Populações. Em: http://pt.slideshare.net/popecologia/amostragem-pontual KAZMIERCZAK, M. 2015. Queimadas em Cana-de-Açúcar: Monitoramento e Prevenção. MundoGeo. Em: http://mundogeo.com/blog/2015/09/28/queimadas-em-areas-de-cana-de-acucar-monitoramento-e-prevencao-2/ MACFARLANE, K. 2014. Lioness HF012 “Tata”. Kalahari Lion Research. Em: http://www.kalaharilionresearch.org/2014/07/23/lioness-hf012-tata/
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