Caracterização de solos e avaliação da vulnerabilidade de ambientes no Parque Nacional de Itatiaia, Brasil

Costa, Elias Mendes

Caracterização de solos e avaliação da vulnerabilidade de ambientes no Parque Nacional de Itatiaia, Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal:	Costa, Elias Mendes
Data de Publicação:	2019
Tipo de documento:	Tese
Idioma:	por
Título da fonte:	Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRRJ
Texto Completo:	https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9013
Resumo:	O conhecimento dos solos e suas propriedades é essencial para o planejamento ambiental em sistemas naturais especialmente em unidade de conservação como o Parque Nacional de Itatiaia (PNI). O PNI apesar da importância ecologia e de preservação não tem informações sobre seus solos em nível de detalhe que possa dar suporte a pesquisas e ao plano de manejo. Buscando entender o processo envolvendo a gênese e distribuição dos solos no ambiente montanhoso do PNI e fatores que envolvem a vulnerabilidade ambiental nessa região o presente estudo foi desenvolvido. Os objetivos foram desenvolver uma base de dados num ambiente SIG com informação sobre os solos (classes e atributos), vegetação, relevo, geologia e (covariáveis ambientais) para apoiar ações de investigação interdisciplinar, programas de educação ambiental e plano do manejo do parque. Ainda avaliar a vulnerabilidade ambiental integrando informações do ambiente físico com conhecimento de especialistas para conciliar a demanda de uso público com a conservação dos ecossistemas. Para tanto foi feita amostragem, coleta, descrição, caracterização, classificação e mapeamento dos solos e foi preparado uma base de dados com todas as covariáveis ambientais de posse dos dados, métodos robustos de mapeamento digital de solos foram testados a fim de se otimizar o desempenho dos algoritmos para a predição de atributos de solo e avaliação de incerteza. Por fim, dados da revisão de literatura, abordagem participativa e conhecimento especializado e variáveis biofísicas produzidas nas etapas anteriores foram incorporadas em uma rede de crença Bayesiana (BBN, inglês) para predizer a vulnerabilidade ambiental, bem como para produzir a incerteza associada. Os resultados produzidos foram suficientes para preencher a lacuna da falta de informação sobre solos no PNI e entender os fatores relacionados a relação solo paisagem do PNI e são úteis para diversos fins. Algoritmos como o Modelos Aditivos Generalizados (GAM) com seleção de covariáveis baseado no modelo scorpan são eficientes em predizer atributos do mesmo utilizando limitado número de pontos. E apesar da complexidade da área de estudo, BBN conseguiu produzir um resultado significativo da distribuição espacial da vulnerabilidade ambiental e se mostrou uma abordagem alternativa menos subjetiva do que os convencionais métodos de avaliação da vulnerabilidade ambiental.

Metadados do item

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O PNI apesar da importância ecologia e de preservação não tem informações sobre seus solos em nível de detalhe que possa dar suporte a pesquisas e ao plano de manejo. Buscando entender o processo envolvendo a gênese e distribuição dos solos no ambiente montanhoso do PNI e fatores que envolvem a vulnerabilidade ambiental nessa região o presente estudo foi desenvolvido. Os objetivos foram desenvolver uma base de dados num ambiente SIG com informação sobre os solos (classes e atributos), vegetação, relevo, geologia e (covariáveis ambientais) para apoiar ações de investigação interdisciplinar, programas de educação ambiental e plano do manejo do parque. Ainda avaliar a vulnerabilidade ambiental integrando informações do ambiente físico com conhecimento de especialistas para conciliar a demanda de uso público com a conservação dos ecossistemas. Para tanto foi feita amostragem, coleta, descrição, caracterização, classificação e mapeamento dos solos e foi preparado uma base de dados com todas as covariáveis ambientais de posse dos dados, métodos robustos de mapeamento digital de solos foram testados a fim de se otimizar o desempenho dos algoritmos para a predição de atributos de solo e avaliação de incerteza. Por fim, dados da revisão de literatura, abordagem participativa e conhecimento especializado e variáveis biofísicas produzidas nas etapas anteriores foram incorporadas em uma rede de crença Bayesiana (BBN, inglês) para predizer a vulnerabilidade ambiental, bem como para produzir a incerteza associada. Os resultados produzidos foram suficientes para preencher a lacuna da falta de informação sobre solos no PNI e entender os fatores relacionados a relação solo paisagem do PNI e são úteis para diversos fins. Algoritmos como o Modelos Aditivos Generalizados (GAM) com seleção de covariáveis baseado no modelo scorpan são eficientes em predizer atributos do mesmo utilizando limitado número de pontos. E apesar da complexidade da área de estudo, BBN conseguiu produzir um resultado significativo da distribuição espacial da vulnerabilidade ambiental e se mostrou uma abordagem alternativa menos subjetiva do que os convencionais métodos de avaliação da vulnerabilidade ambiental.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFAPERJ - Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroKnowledge of soils and their properties is essential for environmental planning in natural systems especially in a conservation unit such as the Itatiaia National Park (INP). The INP, despite the importance of ecology and preservation, does not have information on its soils in detail that can support research and management plan. Aiming to understand the process involving the genesis and soils distribution in the mountainous environment of the INP and factors that involve the environmental vulnerability in this region the present study was developed. The objectives were to develop a database in a GIS environment with information on soils (classes and attributes), vegetation, relief, geology and geomorphology and to produce (environmental covariates) to support interdisciplinary research actions, environmental education programs and plan of park management. To further evaluate environmental vulnerability by integrating information from the physical environment with expert knowledge to reconcile public use demand with ecosystem conservation. In order to do so, sampling, collection, description, characterization, classification and mapping of soils was prepared and a database was prepared with all the environmental variables of data ownership, robust methods of digital soil mapping were tested in order to optimize the performance of the algorithms for the prediction of soil attributes and uncertainty evaluation. Finally, data from the literature review, participatory approach and specialized knowledge and biophysical variables produced in the previous steps were incorporated into a Bayesian belief network (BBN) to predict environmental vulnerability as well as to produce associated uncertainty. The results produced were sufficient to fill the gap in the lack of information on soils in the INP and to understand the factors related to the landscape soil relationship of the INP and are useful for several purposes. Generalized Additive Model Algorithms (GAM) with covariates selection based on the scorpan model are efficient in predicting attributes of the same using a limited number of points. And despite the complexity of the study area, the BBN was able to produce a significant result of the spatial distribution of environmental vulnerability and proved to be an alternative approach less subjective than conventional methods of assessing environmental vulnerability.application/pdfporUniversidade Federal Rural do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Agronomia - Ciência do SoloUFRRJBrasilInstituto de AgronomiaPedometriaMapeamento Digital de SolosLevantamento de SoloFunções do SoloPedometricsDigital Soil MappingSoil SurveySoil FunctionsAgronomiaCaracterização de solos e avaliação da vulnerabilidade de ambientes no Parque Nacional de Itatiaia, BrasilSoil characterization and evaluation of environments vulnerability in Itatiaia National Park, Brazil.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisAALDERS, I.; HOUGH, R. L.; TOWERS, W. Risk of erosion in peat soils – an investigation using Bayesian belief networks. 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description	O conhecimento dos solos e suas propriedades é essencial para o planejamento ambiental em sistemas naturais especialmente em unidade de conservação como o Parque Nacional de Itatiaia (PNI). O PNI apesar da importância ecologia e de preservação não tem informações sobre seus solos em nível de detalhe que possa dar suporte a pesquisas e ao plano de manejo. Buscando entender o processo envolvendo a gênese e distribuição dos solos no ambiente montanhoso do PNI e fatores que envolvem a vulnerabilidade ambiental nessa região o presente estudo foi desenvolvido. Os objetivos foram desenvolver uma base de dados num ambiente SIG com informação sobre os solos (classes e atributos), vegetação, relevo, geologia e (covariáveis ambientais) para apoiar ações de investigação interdisciplinar, programas de educação ambiental e plano do manejo do parque. Ainda avaliar a vulnerabilidade ambiental integrando informações do ambiente físico com conhecimento de especialistas para conciliar a demanda de uso público com a conservação dos ecossistemas. Para tanto foi feita amostragem, coleta, descrição, caracterização, classificação e mapeamento dos solos e foi preparado uma base de dados com todas as covariáveis ambientais de posse dos dados, métodos robustos de mapeamento digital de solos foram testados a fim de se otimizar o desempenho dos algoritmos para a predição de atributos de solo e avaliação de incerteza. Por fim, dados da revisão de literatura, abordagem participativa e conhecimento especializado e variáveis biofísicas produzidas nas etapas anteriores foram incorporadas em uma rede de crença Bayesiana (BBN, inglês) para predizer a vulnerabilidade ambiental, bem como para produzir a incerteza associada. Os resultados produzidos foram suficientes para preencher a lacuna da falta de informação sobre solos no PNI e entender os fatores relacionados a relação solo paisagem do PNI e são úteis para diversos fins. Algoritmos como o Modelos Aditivos Generalizados (GAM) com seleção de covariáveis baseado no modelo scorpan são eficientes em predizer atributos do mesmo utilizando limitado número de pontos. E apesar da complexidade da área de estudo, BBN conseguiu produzir um resultado significativo da distribuição espacial da vulnerabilidade ambiental e se mostrou uma abordagem alternativa menos subjetiva do que os convencionais métodos de avaliação da vulnerabilidade ambiental.
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Caracterização de solos e avaliação da vulnerabilidade de ambientes no Parque Nacional de Itatiaia, Brasil

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