Influência das condições ambientais no verdor da vegetação da caatinga frente às mudanças climáticas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Kionara Sarabella Turíbio e
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/20502
Resumo: O bioma Caatinga, ecossistema de clima semiárido localizado no nordeste do Brasil, apresenta forte sazonalidade com baixo regime de precipitação. Esta região possui as projeções de mudanças climáticas mais alarmantes do país, com o aumento temperatura do ar e a redução da pluviosidade com tendências mais fortes que as previsões médias globais. As mudanças climáticas no bioma podem acarretar na diminuição da cobertura vegetal e alteração de sua distribuição, bem como do funcionamento ecossistêmico. Desta forma, influencia fortemente na diversidade de espécies. Nesse contexto, a proposta desse estudo é modelar a dinâmica da vegetação em função das condições ambientais (pluviosidade e temperatura), bem como predizer as consequências das mudanças climáticas, baseadas nesses determinantes ambientais para o verdor da vegetação. O índice de vegetação EVI (Enhanced Vegetation Index) foi usado para estimar o verdor da vegetação no bioma. A fim de considerar a forte autocorrrelação temporal e espacial, bem como a heterogeneidade presente nos dados, vários modelos GLS (Generalized Least Squares) foram desenvolvidos e comparados para se obter o melhor modelo. Tal modelo refletiu a influências das condições ambientais na previsão do verdor da vegetação no futuro. Diante da aplicação dos novos cenários de mudanças climáticas no modelo, a modificação dos determinantes ambientais, pluviosidade e temperatura, influenciou negativamente no verdor da vegetação no bioma Caatinga. Esse modelo foi usado para criar imagens de vegetação potencial nos períodos presente e futuro do bioma Caatinga considerando que até 2040 haverá uma diminuição de 20% da precipitação e um aumento de 1°C na temperatura; até 2070 haverá uma diminuição de 35% na precipitação e um aumento de 2,5°C na temperatura; e até o final do século o percentual de diminuição das chuvas alcançará 50% e a temperatura terá um aumento de até 4,5°C. Os resultados desse estudo sugerem que o funcionamento do ecossistema será afetado com a diminuição de 5,9% do verdor da vegetação até 2040, 14,2% até 2070 e 24,3 % até o final do século. A vegetação da Caatinga em áreas de baixa altitude (maior parte do bioma) será mais afetada pelas mudanças climáticas.
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As mudanças climáticas no bioma podem acarretar na diminuição da cobertura vegetal e alteração de sua distribuição, bem como do funcionamento ecossistêmico. Desta forma, influencia fortemente na diversidade de espécies. Nesse contexto, a proposta desse estudo é modelar a dinâmica da vegetação em função das condições ambientais (pluviosidade e temperatura), bem como predizer as consequências das mudanças climáticas, baseadas nesses determinantes ambientais para o verdor da vegetação. O índice de vegetação EVI (Enhanced Vegetation Index) foi usado para estimar o verdor da vegetação no bioma. A fim de considerar a forte autocorrrelação temporal e espacial, bem como a heterogeneidade presente nos dados, vários modelos GLS (Generalized Least Squares) foram desenvolvidos e comparados para se obter o melhor modelo. Tal modelo refletiu a influências das condições ambientais na previsão do verdor da vegetação no futuro. 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A vegetação da Caatinga em áreas de baixa altitude (maior parte do bioma) será mais afetada pelas mudanças climáticas.The Caatinga biome, a semi-arid climate ecosystem found in northeast Brazil, presents low rainfall regime and strong seasonality. It has the most alarming climate change projections within the country, with air temperature rising and rainfall reduction with stronger trends than the global average predictions. Climate change can present detrimental results in this biome, reducing vegetation cover and changing its distribution, as well as altering all ecosystem functioning and finally influencing species diversity. In this context, the purpose of this study is to model the environmental conditions (rainfall and temperature) that influence the Caatinga biome productivity and to predict the consequences of environmental conditions in the vegetation dynamics under future climate change scenarios. Enhanced Vegetation Index (EVI) was used to estimate vegetation greenness (presence and density) in the area. Considering the strong spatial and temporal autocorrelation as well as the heterogeneity of the data, various GLS models were developed and compared to obtain the best model that would reflect rainfall and temperature influence on vegetation greenness. Applying new climate change scenarios in the model, environmental determinants modification, rainfall and temperature, negatively influenced vegetation greenness in the Caatinga biome. This model was used to create potential vegetation maps for current and future of Caatinga cover considering 20% decrease in precipitation and 1 °C increase in temperature until 2040, 35% decrease in precipitation and 2.5 °C increase in temperature in the period 2041-2070 and 50% decrease in precipitation and 4.5 °C increase in temperature in the period 2071-2100. The results suggest that the ecosystem functioning will be affected on the future scenario of climate change with a decrease of 5.9% of the vegetation greenness until 2040, 14.2% until 2070 and 24.3% by the end of the century. The Caatinga vegetation in lower altitude areas (most of the biome) will be more affected by climatic changes.porUniversidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECOLOGIAUFRNBrasilCNPQ::CIENCIAS BIOLOGICAS::ECOLOGIAClima semiáridoÍndice de vegetação EVIDeterminantes ambientaisModelos GLSSensor MODISInfluência das condições ambientais no verdor da vegetação da caatinga frente às mudanças climáticasEnvironmental influence in vegetation greenness under climate change in caatingainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALInfluênciaCondiçõesAmbientais_Silva_2015.pdfInfluênciaCondiçõesAmbientais_Silva_2015.pdfapplication/pdf1524299https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/20502/1/Influ%c3%aanciaCondi%c3%a7%c3%b5esAmbientais_Silva_2015.pdfcd8e6084ab5de96deb50a29174c2cd06MD51TEXTKionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf.txtKionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain76324https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/20502/6/KionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf.txtf95e4f58f266cb80553ca08d6946856eMD56InfluênciaCondiçõesAmbientais_Silva_2015.pdf.txtInfluênciaCondiçõesAmbientais_Silva_2015.pdf.txtExtracted texttext/plain76248https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/20502/8/Influ%c3%aanciaCondi%c3%a7%c3%b5esAmbientais_Silva_2015.pdf.txtc05520ffdb3b3ee240dc5945cbb852caMD58THUMBNAILKionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf.jpgKionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2950https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/20502/7/KionaraSarabellaTuribioESilva_DISSERT.pdf.jpgcaf6ab63ec7303da02a9b6e0073feadeMD57InfluênciaCondiçõesAmbientais_Silva_2015.pdf.jpgInfluênciaCondiçõesAmbientais_Silva_2015.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1311https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/20502/9/Influ%c3%aanciaCondi%c3%a7%c3%b5esAmbientais_Silva_2015.pdf.jpg3b88c3f460ca028472268b60dc2f3a6eMD59123456789/205022019-06-02 02:18:23.909oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/20502Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-06-02T05:18:23Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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