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Type: TESE DIGITAL
Degree Level: Doutorado
Title: Áreas de risco de desertificação : cenários atuais e futuros, frente às mudanças climáticas
Title Alternative: Desertification risk areas : current and future scenarios toward climate change
Author: Dourado, Camila da Silva, 1982-
Advisor: Oliveira, Stanley Robson de Medeiros
Abstract: Resumo: A agricultura mundial tem como meta alimentar nove bilhões de pessoas até 2050, e a transformação de terras agricultáveis em terras improdutivas, devido ao fenômeno da desertificação, aparece como um desafio para diversos setores socioeconômicos e ambientais, principalmente para o setor agrícola. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é identificar áreas com potencial de risco de desertificação no estado da Bahia para um cenário de clima presente e avaliar se as projeções dos cenários de mudanças climáticas influenciam na condição espaçotemporal dessas áreas. Para isto, foram utilizados sete indicadores biofísicos de desertificação, a saber: índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI, sigla em inglês) e índice de vegetação realçado (EVI, sigla em inglês) ambos gerados pelo sensor MODIS; índice de aridez; dados de solo; precipitação; temperatura e evapotranspiração. Foram utilizados dois cenários de períodos temporais distintos, o cenário de clima presente abrangendo os anos de 2000 a 2014, e o cenário de clima futuro para o período de 2021 a 2050. Para elaboração dos mapas climáticos foi aplicado o método geoestatístico Krigagem Bayesiana Empírica. Foram elaborados mapas de Modelo de Elevação Digitação, Declividade e Classificação do Solo, com o intuito de gerar um mapa de Fragilidade do Solo, o qual foi utilizado como indicador contendo as características edáficas da região. A partir do "empilhamento" das imagens dos sete indicadores de desertificação foi aplicada a tarefa classificação, por meio do algoritmo Máquinas de Vetores Suporte (SVM, sigla em inglês) na imagem produto, definindo quatro níveis de risco de desertificação: "muito alto", "alto", "moderado" e "baixo". Para validação da classificação foram utilizadas imagens de alta resolução do satélite RapidEye. Os resultados mostraram que no ano de 2014 houve uma diminuição na precipitação e nas áreas de cobertura vegetal em relação ao ano de 2000, bem como um aumento no índice de aridez e nas áreas de risco de desertificação. No cenário futuro, houve um aumento de temperatura de aproximadamente 1 °C e diminuição da precipitação em relação ao clima presente. O índice de aridez aponta um aumento nas áreas áridas para o clima futuro, e uma expansão nas áreas de risco de desertificação, principalmente nas áreas de risco "muito alto" e "moderado". As mesorregiões que expandiram as áreas de desertificação são os maiores polos da agricultura do estado da Bahia, sendo necessária uma análise mais profundada sobre a desertificação nessas áreas

Abstract: Global agriculture aims to feed nine billion people by 2050 and the transformation of arable land into unproductive lands, due to the phenomenon of desertification, appears as a challenge for many socioeconomic and environmental sectors, especially for the agricultural sector. In this context, the objective of this work is to identify areas with desertification in Bahia state potential risk for a present climate scenario and to evaluate if the projections of climate change scenarios influence the space - time condition of these areas. To do so, seven biophysical indicators of desertification were used, namely: normalized difference vegetation index (NDVI) and enhanced vegetation index (EVI), both generated by the MODIS sensor; index of aridity; soil data; precipitation; temperature and evapotranspiration. Two scenarios were used from different time periods, to wit: the present climate scenario covering the years from 2000 to 2014, and the future climate scenario from 2021 to 2050. For the elaboration of the climatic maps, the empirical Bayesian Kriging method was applied. The models of Elevation Typing, Declivity and Soil Classification were elaborated with the purpose of generating a Soil Fragility map, which was used as an indicator containing the edaphic characteristics of the region. From the "stacking" of the images related to the seven indicators of desertification the classification task was applied through the Support Vector Machines (SVM) algorithm in the product image, defining four levels of desertification risk, to wit: "very high", "high","moderate" and "low". For the validation of the classification model, high resolution images of the RapidEye satellite were used. The results showed that in the year 2014 there was a decrease in precipitation, and in the areas of vegetation cover in relation to the year 2000 as well as an increase in the aridity index and in the areas of risk of desertification, mainly in the class of risk "very high". In the future scenario, the results revealed an increase in temperature of approximately 1 ° C and a decrease in precipitation in relation to the present climate. The aridity index indicates an increase in arid areas for the future climate, and an expansion in the areas of desertification risk, especially in the areas of "very high" and "moderate" risk. The mesoregions that expanded desertification areas are the largest poles of agriculture in the state of Bahia, and a more in-depth analysis of desertification in these areas is needed
Subject: Areas degradadas
Engenharia geotécnica
Imagem de satélite
Mineração de Dados
Mudanças climáticas
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: DOURADO, Camila da Silva. Áreas de risco de desertificação: cenários atuais e futuros, frente às mudanças climáticas. 2017. 1 recurso online (141 p.). Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/330998>. Acesso em: 3 set. 2018.
Date Issue: 2017
Appears in Collections:FEAGRI - Tese e Dissertação

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