Definição de áreas prioritárias à recuperação florestal em bacias hidrográficas a partir de análise multicritério

• Autor(a) principal: MAFRA, Renata Cristina
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNOESTE
• Texto Completo: http://bdtd.unoeste.br:8080/jspui/handle/jspui/1268
• topic: Inferência geográfica; Análise multicritério; Impacto ambiental; Recuperação florestal; Áreas prioritárias; Geographical inference; Multicriteria analysis; Environmental impact; Forest recuperation; Priority areas; OUTROS::CIENCIAS

A dissertação de mestrado, apresentada neste documento, foi escrita em modelo de artigo científico. O documento final da dissertação foi organizado em três seções. A primeira seção com a contextualização geral da pesquisa, fomentada pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e desenvolvida no Programa de Pós-Graduação em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional (PPGMADRE) da Universidade do Oeste Paulista (UNOESTE). A segunda seção é composta por um manuscrito, no qual apresenta uma abordagem de validação de mapa de vulnerabilidade à erosão elaborado por diferentes métodos de inferência. A terceira seção apresenta áreas prioritárias para a recuperação florestal em bacias hidrográficas por meio de Análise Multicritério em ambiente SIG. Para a segunda seção adotamos uma bacia hidrográfica e consideramos os seguintes critérios: geomorfologia, pedologia, declividade, densidade de drenagem e cobertura da terra. Dentre os métodos testados: Combinação Linear Ponderada (CLP) e três operadores Fuzzy: soma algébrica, produto algébrico e gamma, variando o expoente “γ” entre os valores 0,4; 0,6 e 0,8. Os pesos dos critérios foram definidos com base no Processo Analítico Hierárquico. A validação dos mapas ocorreu usando 1902 pontos, sendo 951 pontos de erosão na área, definidos com base em imagens do Google Earth Pro, e 951 pontos sem erosão, gerados aleatoriamente no QGIS 3.8. O modelo de regressão logística foi usado parar comparar o desempenho de cada mapa ao apontar as áreas com maior e menor grau de vulnerabilidade. A melhor modelagem foi alcançada com o operador Fuzzy gamma quando parametrizado com γ = 0,6. Embora o CLP seja a abordagem recorrente em estudos ambientais envolvendo inferência geográfica, nossos resultados demostram que outros operadores podem produzir resultados mais próximos aos encontrados com a realidade observada em campo.Para a terceira seção trabalhamos com critérios relevantes para a determinação de áreas prioritárias, como: rede de drenagem, distância de rodovias, distância de áreas urbanas, fragmentos de vegetação, e vulnerabilidade a erosão. Os pesos de cada critério foram obtidos a partir do Processo Analítico Hierárquico (AHP). Testamos dois métodos para criação do mapa síntese: CLP (Combinação Linear Ponderada) e operador Fuzzy Gamma. Como resultado obtivemos dois cenários; o primeiro com o método CLP onde priorizamos áreas com fragmentos de vegetação e alta densidade de drenagem, e o segundo com o método Gamma, que priorizou áreas vulneráveis da bacia. Concluímos que o modelo de integração proposto satisfaz a identificação de áreas para a recuperação de florestas em bacias hidrográficas, e que diferentes cenários podem ser construídos.