Thesis and dissertations

ELÓI LENNON DALLA NORA - MODELING THE INTERPLAY BETWEEN GLOBAL AND REGIONAL DRIVERS ON AMAZON DEFORESTATION
Tropical deforestation is historically one of the largest drivers of biodiversity loss and carbon emissions globally. The growing demand for food, fiber and biofuels along with market's globalization is expected to add further pressure on tropical deforestation in the coming decades. In this sense, a number of models have been proposed to explore future deforestation trends, particularly in the Amazon. However, none of these models plausibly captured the general trajectory of land cover change that has been observed in this region. This thesis provides evidence that previous modeling approaches were not able to consistently represent the forces that shape land use dynamics in the Amazon. In general they are restricted by either global or regional drives of land cover change. Therefore, an alternative modeling approach should be taken to explore cross-scale interactions such as the world demand for resources and land use regulations. The main objective of this thesis is to explore an innovative modeling approach for the Amazon which allows simulating how the global demand for agricultural commodities and different regional land use policies could affect future deforestation trends inside and outside the Brazilian Amazon, paying special attention to leakage effects over the Cerrado. A global economic model was taken to integrate supply and demand factors at both global and regional scales. Then a spatially explicit land-use model is used to explore future patterns of land cover change over the Brazilian Amazon and Cerrado biome. Leakage effects are simulated in two different ways, regarding land demand and land allocation. In the first case, leakage effects are determined by changes on the relative land rents of different land use types mediated by changes on regional land use policies. In the second case, leakage effects are simulated based on Spatial Lag technique for land demand allocation which accounts for the spatial dependence of the deforestation. Based on this approach six contrasting multi-scale scenarios are explored focusing on deforestation rates and spatial pattern analysis for both Amazon and Cerrado. Our results revealed that Amazon conservation might not be the end of deforestation in Brazil once it can lead 43% increase over the Cerrado cleared area up to 2050. Massive land cover changes would be expected throughout the Cerrado biome, especially on the Midwest region and over the emerging agricultural frontier of MATOPIBA (acronym formed by the first letters of the Maranhão, Tocantins, Piauí and Bahia Brazilian states). Biofuels targets compliance can further press land cover changes over this region revealing that productivity gains will be decisive for both Amazon and Cerrado conservation. In summary, biodiversity conservation and emissions reduction in Brazil will depend on broader land use policies and land use efficiency. Otherwise, managing a transition towards a more sustainable land use can become utopian.

JUSSARA RAFAEL ANGELO – MODELAGEM ESPACIAL DINÂMICA DOS DETERMINANTES SOCIAIS E AMBIENTAIS DA MALÁRIA E SIMULAÇÃO DE CENÁRIOS 2020 PARA MUNICÍPIO DE PORTO VELHO – RONDÔNIA
Em pleno século XXI a malária continua sendo uma das endemias de maior magnitude no mundo. Segundo a Organização Mundial da Saúde, no ano de 2013 ocorreram 132 milhões de novos casos, concentrados em países periféricos, sobretudo, na África. No Brasil, a malária está concentrada na região Amazônica onde ocorrem 99% dos casos. A malária é uma doença que envolve diversas dimensões da realidade apresentando uma distribuição espacial heterogênea, definida de forma geral por diversas características e processos territoriais que estão envolvidos na produção desta endemia, tais como densidade vetorial, dinâmica demográfica, processo de ocupação, implantação de projetos econômicos de mineração e de energia, mudanças de uso e cobertura da terra e a capacidade dos serviços de saúde em controlar a doença. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi analisar os determinantes sociais e ambientais da malária no município de Porto Velho, no período 2010-2012 e elaborar um modelo espacial dinâmico para essa endemia. Para isto, foram utilizados dados do Sistema de Informação da Malária (SIVEP-Malária), dados do Censo Demográfico do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) e dados ambientais de diferentes fontes. A relação entre o Índice Parasitário Anual (IPA) e as variáveis socioambientais foi estabelecida através do modelo de regressão espacial (Spatial Lag). Através da plataforma de modelagem de uso da terra, LuccME desenvolvida pelo CCST/INPE foi possível simular cenários de transmissão da malária para o ano 2020 segundo perspectivas diferentes. Foram elaborados três cenários: Cenário Otimista, Cenário Intermediário e Cenário pessimista, os quais foram definidos segundo a velocidade de redução do IPA no município e a intervenção dos serviços de saúde. Os resultados mostraram que o IPA vem apresentando redução no município de Porto Velho, bem como em todo o Estado de Rondônia. Entretanto, ainda assim se constitui em um grave problema de saúde pública pelo alto número de casos. A distribuição espacial do IPA mostrou maior risco nas proximidades da Usina Hidrelétrica de Jirau e no entorno da área urbana de Porto Velho. Em função da dimensão do território e das particularidades regionais às variáveis/indicadores relacionados ao IPA variaram segundo a região de saúde. O resultado dos cenários mostrou nas três simulações a permanência da malária na região da UHE de Jirau e na área periférica da área urbana de Porto Velho. O trabalho evidenciou processos socioespaciais importantes que tem contribuído tanto positivamente quanto negativamente na transmissão da malária, como a expansão do agronegócio, a expansão da indústria barrageira, o processo de urbanização e o aumento da mobilidade populacional, principalmente mobilidade pendular, relacionada ao trabalho e atividade de lazer na área rural.

RITA MARCIA DA SILVA PINTO VIEIRA – SUSCEPTIBILIDADE À DEGRADAÇÃO/DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO BRASILEIRO: TENDÊNCIAS ATUAIS E CENÁRIOS DECORRENTES DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS E DO USO DA TERRA
Cerca de 57% da superfície da região Nordeste é caracterizada por clima semiárido. A região tem sido submetida ao uso intensivo da terra nos últimos séculos, levando a uma severa degradação dos seus recursos naturais e à desertificação. Assim sendo, o objetivo do presente estudo é desenvolver uma metodologia capaz de identificar áreas com maior potencial a desenvolver o processo de degradação/desertificação. Um dos métodos mais utilizados para a análise de desertificação é a metodologia do MEDALUS, baseada no Índice de Área Ambientalmente Sensível (ESAI), que tem sido aplicado e validado, em várias escalas e resoluções, em vários países da Europa. No Brasil, vários trabalhos foram desenvolvidos para determinar indicadores de desertificação, como, por exemplo, o de Crepani et al. (1996), que desenvolveram uma metodologia baseada no conceito dos princípios da ecodinâmica e na relação morfogênese/pedogênese para identificar áreas de vulnerabilidade à perda de solo. No presente estudo utilizam-se essas duas metodologias para entender melhor o processo de desertificação na região do semiárido do Brasil. O conjunto de fatores utilizados é composto por 11 indicadores de desertificação, disponibilizados para toda a área de estudo: pedologia, geologia, geomorfologia, declividade, dados de uso e cobertura da terra, índice de aridez, densidade de pecuária, densidade da população rural, de focos de queimadas, índice de desenvolvimento humano, unidades de conservação. Os resultados indicam que 94% do semiárido brasileiro está sob moderada a alta susceptibilidade à desertificação. As áreas identificadas com alta susceptibilidade à degradação/desertificação do solo aumentaram aproximadamente 4,6% (83,4 km2) entre 2000 e 2010. As regiões de clima úmido e subúmido-úmido, que do ponto de vista climático são de baixa susceptibilidade, quando analisadas em conjunto com o manejo do solo se tornam áreas de alta susceptibilidade. Foram também gerados cenários, até o ano de 2040, visando avaliar como as mudanças climáticas e os usos da terra poderão afetar o grau de susceptibilidade da área de estudo. Para as mudanças do uso da terra foram avaliados dois cenários: pessimista, quando ocorre desmatamento quase total, restando apenas 3% de remanescente de vegetação; otimista, em cujo desmatamento também ocorre, mas de forma menos intensa, restando 16% de floresta. A diferença encontrada, considerando a classe de alta susceptibilidade, entre o cenário otimista e pessimista foi de apenas 6,374 km2 (3%). As áreas em que se observou aumento de susceptibilidade para o ano de 2040 foram nos Estados de Minas Gerais, Piauí, Rio Grande Norte e Sergipe. Também foi constatado o aumento de áreas com alta susceptibilidade à degradação/ desertificação em remanescentes de mata atlântica, o que pode estar ocorrendo devido ao uso intensivo dessas áreas para agricultura. No norte de Minas Gerais o aumento do índice de aridez e a densidade de população projetada podem ser os fatores que explicam o aumento da susceptibilidade. Nos Estados do Rio Grande do Norte e Sergipe, a pedologia é um indicador que pode estar contribuindo para aumento da susceptibilidade. A metodologia proposta mostrou-se útil para identificar as áreas que são susceptíveis à desertificação, uma vez que combina os principais indicadores de desertificação, na mesma escala e resolução, de forma integrada.

GRASIELA DE OLIVEIRA RODRIGUES MEDEIROS – DIAGNÓSTICO DA EROSÃO E A EXPANSÃO DA CULTURA DA CANA-DE-AÇÚCAR NO ESTADO DE SÃO PAULO
O solo é um componente chave para o funcionamento do Sistema Terrestre e encontra-se na superfície do planeta onde dão-se as interfaces entre a atmosfera, Pedosfera, biosfera e litosfera. No entanto, este recurso vem sofrendo pressões antrópicas que conduzem ao aumento das áreas degradadas e, consequentemente, abandonadas em regiões anteriormente produtivas. Esta pesquisa de caráter multidisciplinar teve como objetivo avaliar a expansão da cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo considerando projeções climáticas e a degradação do solo por erosão. Sendo assim, a primeira fase metodológica abordou a estimava das taxas de perda de solo para o Estado de São Paulo utilizando a Equação Universal da Perda de Solo (USLE). A partir desta estimativa foi calculado o Índice do Tempo de Vida do Solo. De acordo com esta metodologia, foram consideradas duas abordagens: i) a primeira determinou o tempo remanescente para que o perfil do solum (horizontes A+B) fosse degradado até atingir uma profundidade crítica de 1 m; ii) a segunda, inédita, considerou o tempo remanescente para que a camada superficial de 0,25 m do solo, rica em nutrientes, fosse perdida por erosão. Os resultados dessas etapas mostraram que a taxa média estimada de perda de solo é de 30 Mg ha-1 ano-1 e que 59 % da área do estado apresentaram taxas estimadas de perda de solo acima de 12 Mg ha-1 ano-1, limite de tolerância médio considerado na literatura. Os resultados também mostraram que as taxas médias de perda de solo encontradas para as áreas utilizadas para o plantio de culturas anuais, semi-perenes e perenes foi de, respectivamente, 118 Mg ha-1 ano-1,78 Mg ha-1 ano-1 e 38 Mg ha-1 ano-1. Assim, de forma geral, esta fase do estudo permitiu concluir que o Estado de São Paulo requer atenção com relação a conservação dos seus solos principalmente no que diz respeito aos usos agrícolas. A segunda fase metodológica consistiu na criação de um modelo de expansão da cana-de-açúcar capaz de simular a expansão da área cultivada com cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo utilizando o arcabouço de modelagem LuccME, desenvolvido no Centro de Ciência do Sistema Terrestre (CCST) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Foram realizadas simulações para o período de 2005-2010, validação para o ano de 2012 e projeções para o ano de 2050. As projeções consideraram os dados simulados de temperatura do ar e precipitação do RCP 4.5 e 8.5 gerados pelo modelo Hadley Centre Global Environment Model, version 2-Earth System (HadGEM2-ES) do Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) que indicaram aumento da temperatura do ar e precipitação para os cenários analisados; além de dados de produtividade futura da cana-de-açúcar estimados via Modelo Integrado de Processos Superficiais (INLAND). Estas simulações de produtividade, por sua vez, também consideraram as projeções climáticas RCP 4.5 e 8.5 e indicaram maior aumento de produtividade para RCP 8.5. Os resultados do modelo de expansão da cana-de-açúcar indicaram um acerto de 68,89% em comparação dos dados simulados com os dados mapeados via projeto CANASAT para o mesmo ano. Estes resultados, comparados aos resultados da primeira fase do trabalho (degradação do solo por erosão) apontaram que em 2050 a expansão da cana-de-açúcar no estado de São Paulo prevista neste trabalho considerando-se as previsões climáticas RCP 4.5 acarretará em prejuízos no que diz respeito à degradação do solo, uma vez que, se direcionará para regiões susceptíveis à erosão.

FRANCISCO GILNEY SILVA BEZERRA - CONTRIBUIÇÃO DE FATORES SOCIOECONÔMICOS, BIOFÍSICOS E DA AGROPECUÁRIA À DEGRADAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL COMO “PROXY” DA DESERTIFICAÇÃO NO SEMIÁRIDO DO NORDESTE DO BRASIL
A desertificação é um problema de escala global que aflige, principalmente e diretamente, o desenvolvimento das regiões secas do planeta. No semiárido do Nordeste brasileiro, a exploração intensiva e abusiva dos recursos naturais, principalmente pela agropecuária, ao longo dos tempos, associada a características ambientais e climáticas particulares e aspectos socioeconômicos limitantes, atuam como facilitadores do desencadeamento do processo de degradação/desertificação. Neste sentido, acredita-se que o modelo de exploração dos recursos naturais por parte dos sistemas de produção, em especial da pecuária, desenvolvido no Semiárido do Nordeste do Brasil-SANEB pode ser considerado um fator preponderante para o aumento da suscetibilidade ao processo de degradação/desertificação. Assim, o objetivo desse trabalho é analisar a dinâmica da degradação vegetal nessa região como “proxy” de áreas com potencial para desertificação, visando entender a relação dessa dinâmica com diferentes fatores ambientais e socioeconômicos, por meio da combinação de dados de sensoriamento (composições de imagens multitemporais MODIS/TERRA do índice de vegetação EVI2 (Enhanced Vegetation Index 2), métodos quantitativos, em especial modelos de regressão multivariada e modelos dinâmicos espacialmente explícitos. O estudo identificou as áreas com cobertura vegetal degradada como “proxy” de áreas potencialmente em processo de degradação/desertificação (APD), classificadas em três categorias, segundo a dinâmica da mudança da cobertura: a) áreas que em 2000 foram classificados como "Áreas Não Potencialmente em Processo de Degradação/Desertificação (NAPD)" e passaram a ser consideradas APDs em 2010 (NAPD -APD); áreas que permaneceram como APDs em ambos os anos analisados (APD-APD); e c) áreas que migraram da categoria APD em 2000 para NAPD em 2010 (APD-NAPD). No período entre 2000 e 2010 houve um aumento de 23% (26.222,7 km²) de APDs. Este aumento ocorreu principalmente nos Estados do Ceará, Piauí e Bahia. A análise da mudança e de seus determinantes indicou que, no período analisado, os fatores instrumentos de planejamento e políticas públicas, estrutura agrária, ambientais e climáticos, tecnologia e utilização da terra são os mais importantes para a determinação das mudanças das APDs, sendo que aproximadamente 25% da variância total são explicados pelas variáveis percentual da área dos estabelecimentos agropecuários com 100 ha a mais, distância mínima aos núcleos de desertificação e efetivo total do rebanho caprino e ovino. Assim, os resultados confirmam a hipótese de que o modelo de exploração dos recursos naturais tradicionalmente desenvolvido no semiárido do Nordeste do Brasil, em especial a pecuária, pode ser considerado um fator decisivo para o aumento da suscetibilidade aos processos de degradação e desertificação na região. A modelagem estatística e espacialmente explicita corroborou para o estabelecimento e entendimento dos fatores determinantes da mudança no SANEB, permitindo testar as relações entre as variáveis e as áreas em processo de desertificação.

DANIEL COHENCA - MODELAGEM DE CENÁRIOS DE OCUPAÇÃO NO LITORAL SUL DE SANTA CATARINA UTILIZANDO TÉCNICAS DE ANÁLISE GEOESPACIAL
Nas três últimas décadas, como resultado de diversos vetores de ocupação, a paisagem da zona costeira sul de Santa Catarina se alterou de maneira acentuada. Considerando a ocupação e uso do solo como processos que seguem padrões vinculados ao contexto histórico e às características naturais e humanas de uma região, o objetivo deste trabalho foi identificar os vetores de mudança de uso e cobertura da terra, mapear regiões com diferentes padrões de ocupação em termos de modelo social e produtivo no uso da terra, compreender a dinâmica de ocupação qualitativa e quantitativamente, modelar cenários simulados da ocupação futura e identificar áreas com maior potencial de conservação em dois municípios desta região: Passo de Torres e Balneário Gaivota. A partir da análise de imagens de satélite, aerofotografias, levantamento de dados fundiários e entrevistas, foi possível extrair os vetores que influenciam o uso do solo e perceber que são dependentes de regiões de acordo com distintos tipos de ocupação, baseada na finalidade de uso da propriedade. Através de métodos de análise multitemporal das mudanças no uso e cobertura da terra, mensurou-se as mudanças espacial e temporalmente, de modo qualitativo e quantitativo. Utilizaram-se imagens LandSat dos anos de 1985, 1994, 2004 e 2014, técnica de classificação de imagens orientadas a objetos (OBIA) e análise vetorial pós-classificação para mensurar as trajetórias de mudança do uso do solo ocorridas ao longo das três décadas. Utilizou-se do método de modelagem dinâmica espacial para simulação de cenários de tendências destas mudanças do uso do solo. As variáveis resposta foram as classes de uso do solo: Urbana, Uso Rural, Natural e Água. As variáveis explicativas (vetores) responsáveis pelo padrão das mudanças no ocupação foram selecionadas e mapeadas e todas integradas em um banco de dados geoespacial. Utilizou-se a regressão logística multivariada para ponderar a influência dos vetores e alimentar o módulo potencial do modelo espacialmente explícito LuccME (módulo do TerraME, ambos desenvolvidos no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE) efetuando a fase de calibração entre dados de 1994 e 2004, validação do modelo comparando dados entre 2004 e 2014 e posteriormente a projeção de mudança do uso do solo, simulando cenários para 30 anos. Os resultados identificaram cinco regiões diferenciáveis segundo padrões de ocupação podendo-se mapeá-las em: pequena propriedade de agricultura familiar, grande propriedade rural de produção pecuária e florestal, área rural de predomínio da rizicultura, loteamentos litorâneos e sedes urbanas. Foram identificados os seguintes vetores de mudança do uso da terra: grau de implantação dos loteamentos, densidade populacional, distância ao mar, infraestrutura viária, distância aos centros das cidades, distância ao núcleo das comunidades rurais e distância às manchas urbanas consolidadas, atuantes em diferentes graus em cada região. No estudo multitemporal aferiu-se que, no histórico de 30 anos: houve avanço das áreas de uso agropecuário em 19,3%, majoritariamente na zona mais interiorizada; a classe urbana mostrou crescimento de 918,9%, principalmente na região mais próxima à orla e houve 47% de perda de áreas de predomínio de vegetação natural para as demais classes. Em 2014 existiam 4.300 ha de remanescentes de vegetação nativa, porém sofrendo com uma expansão agropecuária e urbana. Os cenários futuros indicaram a provável alocação das mudanças e de duas áreas com potencial de conservação próximas a orla, nas quais existiriam menor tendência a ocupação.

ANDRÉA DOS SANTOS COELHO - MODELAGEM DE DINÂMICA DO USO DA TERRA E COBERTURA VEGETAL NA REGIÃO DE SANTARÉM, OESTE DO PARÁ
A região de Santarém, na última década, apresentou um aumento da área de agricultura de grãos, em especial, arroz, milho e soja. Na base da estrutura fundiária da região, essa dinâmica tem concorrido para a concentração fundiária devido à substituição da pequena propriedade pela grande propriedade capitalizada. Políticas de ordenamento territorial criaram um mosaico de unidades com regras específicas de uso da terra, são unidades de conservação e diferentes modalidades de projetos de assentamentos. Este trabalho tem dois objetivos: estudar o processo de transformação da paisagem após a introdução da agricultura capitalizada de grãos e construir cenários de futuro que analisem alternativas para conter o desflorestamento e a concentração fundiária em curso. O estudo foi realizado utilizando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento, a partir de imagens Landsat5 TM dos anos de 1999, 2004 e 2007. Técnicas de modelagem dinâmica foram empregadas para explorar cenários de futuro (2015) considerando regras de uso do território. Os resultados obtidos mostram que, até 2004, a maior parte da agricultura mecanizada foi implantada em áreas onde anteriormente eram ocupadas pela agropecuária familiar, pastagem e capoeira. Após 2004, a sua expansão se deu, principalmente, sobre áreas de floresta, em especial, dentro de projetos de assentamento. A análise das transições de uso, em diferentes modalidades de assentamento, demonstra que as regras de uso do território estabelecidas por medidas de ordenamento territorial não têm sido seguidas em muitos casos. Este trabalho apresentou como principal contribuição metodológica a incorporação de questões institucionais relacionadas à estrutura fundiária na análise de transformação da paisagem e construção de cenários. Os resultados mostram que tal abordagem é essencial para entender os processos de transformação correntes à região em questão.

EVALDINOLIA GILBERTONI MOREIRA - DYNAMIC COUPLING OF MULTISCALE LAND CHANGE MODELS
Land changes are the result of a complex web of interactions between human and biophysical factors, which act over a wide range of temporal and spatial scales. Understanding processes of change from local to global scale and their impacts on the coupled human-environmental system is a main scientific challenge. No single model or scale can fully capture such interactions and processes of land change. This thesis presents a methodology for building multiscale, multi-locality land change models that include top-down and bottom-up relations. At first, we conceptualize two types of spatial relations among geographic objects at different scales. To handle the interaction of nested spatial objects at different scales, we propose hierarchical relations. To handle the interaction between networks and spatial objects, we propose action-at-a-distance relations. Then in a second step, we propose a modular software organization to build multiscale land change models. We consider the case when single-scale models, using diferente modeling approaches, are independently built and then dynamically coupled. We introduce the concepts of Model Couplers to define the bi-directional flow of information between the scales. We implement these concepts using the TerraME modeling environment. As a proof of concept, we present a hierarchical two-scale example for the Brazilian Amazon. The conclusion of this work points out that combining hierarchical and network-based spatial relations provides a comprehensive conceptual framework to include top-down and bottom-up interactions and feedbacks in multi-scale land-change models. The modular software organization and concept of Model Couplers are general enough to be used for other types of applications, and to contribute to the creation of Integrated Environmental Models from local to global scales.