Simulação de cenário prospectivo de mudanças no uso e cobertura da terra na sub-bacia do rio Capivara, Botucatu - SP, por meio de Modelagem Espacial Dinâmica

Autores

  • Rodrigo José Pisani Universidade Federal de Alfenas – UNIFAL, Alfenas, Minas Gerais, Brasil.
  • Julio Cesar Demarchi Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP, Presidente Prudente, São Paulo, Brasil.
  • Paulina Setti Riedel Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP, Rio Claro, São Paulo, Brasil.

DOI:

10.22238/rc24482692v14n22016p03a29

Palavras-chave:

Pesos de Evidência; autômatos celulares; similaridade fuzzy.

Resumo

Existem várias abordagens metodológicas com o intuito de modelar as mudanças do uso e cobertura da terra de determinada região, dentre as quais se destacam aquelas que relacionam essas mudanças a diversas variáveis da paisagem de maneira integrada como as rochas, os solos, o relevo, a drenagem, entre outros. Esta pesquisa teve como objetivo elaborar uma modelagem espacial dinâmica para o monitoramento e predição das mudanças de uso e cobertura da terra na sub-bacia do rio Capivara, município de Botucatu - SP, Brasil, utilizando imagens de satélite (Landsat 5 TM), cartas topográficas, os programas ENVI 4.7, ArcGIS 10, Spring 5.1 e a plataforma do Dinamica EGO. Primeiramente foram elaborados os mapas de uso e cobertura da terra para os anos de 1988, 1997 e 2007. Posteriormente, o modelo do Dinamica EGO foi calibrado a partir do método de Pesos de Evidência a partir da análise e comparação dos mapas reais e simulados, e validado pelo método de decaimento exponencial a partir do índice de similaridade fuzzy. Com isso foi simulado um cenário de uso e cobertura da terra da área estudada para o ano de 2017. Os resultados mostraram, a partir dos métodos usados, por exemplo, regiões de decréscimo nas áreas de pastagem, que deram lugar à classe silvicultura até 2007, a qual tende a ultrapassar em área a classe de mata nativa no cenário de 2017. Conclui-se que o modelo Dinamica EGO pode auxiliar fortemente no monitoramento das mudanças do uso e cobertura da terra no contexto da sub-bacia. Além disso, a metodologia proposta pode ser utilizada para a construção de cenários probabilísticos e, com isso, predizer diagnósticos e estratégias no planejamento do uso da terra.

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Biografia do Autor

Rodrigo José Pisani, Universidade Federal de Alfenas – UNIFAL, Alfenas, Minas Gerais, Brasil.

Possui Graduação em Geografia, Mestrado em Agronomia e Doutorado em Geociências e Meio Ambiente, todos cursados na Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). Atualmente é Professor no Instituto de Ciências da Natureza, na Universidade Federal de Alfenas (UNIFAL).

Julio Cesar Demarchi , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP, Presidente Prudente, São Paulo, Brasil.

Possui Graduação em Geografia e Mestrado em Agronomia, ambos cursados na Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP). Atualmente é doutorando em Geografia pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP).

Paulina Setti Riedel, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP, Rio Claro, São Paulo, Brasil.

Possui Graduação em Geologia pela Universidade de São Paulo (USP), Mestrado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e Doutorado em Geotecnia pela Universidade de São Paulo (USP). Atualmente é Professora do Departamento de Geologia Aplicada da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), no Campus de Rio Claro.

Referências

AGTERBERG, F. P.; BONHAM-CARTER, G. F. Deriving weights of evidence from geo-science contour maps for the prediction of discrete events. In: INTERNATIONAL SYMPOSIUM AP-COM, 22., 1990, Berlin. Proceedings... Berlin, Tech. University Berlin, v.1, p. 381-395. Disponível em: <http://www.ige.unicamp.br/sdm/doc/documentation/wlr.pdf >. Acesso em: 10 out. 2016.

ALMEIDA, C. M.; Modelagem da dinâmica espacial como uma ferramenta auxiliar ao planejamento: simulação de mudanças de uso da terra em áreas urbanas para as cidades de Bauru e Piracicaba (SP), Brasil. São José dos Campos. 2003. 351 f. Tese de Doutorado, Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. 2003. Disponível em: <http://www.dpi.inpe.br/gilberto/teses/tese_claudia.pdf >. Acesso em: 28 jan. 2016.

ALMEIDA, C. M.; GLERIANI, J. M. Redes neurais e autômatos celulares como uma plataforma para a simulação de mudanças do uso do solo urbano. In: Almeida, C.M., Câmara, G. & Monteiro, A.M.V. (Org.). Geoinformação em Urbanismo: cidade real x cidade virtual. São Paulo, Oficina de Textos, p. 305-327. 2007.

BATTY, M. Urban modelling: algorithms, calibrations, predictions. Cambridge, Cambridge University Press, 381p. 1976.

BRIASSOULIS, H. Analysis of land use change: theoretical and modeling approache In: Loveridge, S. (Ed.). The Web Book of Regional Science. 2000. Morgantown, Regional Research Institute, West Virginia University. Disponível em: <http://www.rri.wvu.edu/webbook/briassoulis/contents.htm>. Acessoem: 16 fev. 2016.

BONHAM-CARTER, G. F. 1994. Geographic Information systems for geoscientists: modelling with GIS.Ontario, Pergamon Press, 398 p.

CARNEIRO, C. D. R. Viagem virtual ao Aqüífero Guarani em Botucatu (SP): Formações Pirambóia e Botucatu, Bacia do Paraná. Terrae Didática, 3(1): 50-73. Disponível em: <https://www.ige.unicamp.br/terraedidatica/v3/pdf-v3/TD3-50_73.pdf>. Acessoem: 05 fev. 2016.

DELANEZE, M. E. Modelagem dinâmica espacial aplicada na avaliação das mudanças da cobertura da terra no entorno de dutos utilizando autômatos celulares – estudo de caso: Duto Orbel. 2011. 116 f. Dissertação (Mestrado Geociências e Meio Ambiente), Programa de Pós-Graduação em Geociências e Meio Ambiente, Instituto de Geociências e Ciências Exatas, Universidade Estadual Paulista, Rio Claro, 2011. Disponível em: <http://repositorio.unesp.br/handle/11449/92738>. Acesso em: 27 jan. 2016.

DELANEZE, M. E.; RIEDEL, P. S.; MARQUES, M. L.; FERREIRA, M. V. Modelagem Dinâmica Espacial para o monitoramento do crescimento urbano no entorno do Duto ORBEL. Revista Brasileira de Cartografia, 66(3): 473-484. 2014. Disponível em: http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php?journal=rbc&page=article&op=view&path%5B%5D=553&path%5B%5D=694>. Acesso em: 14 jan. 2016.

DIAS, L. T.; WALDE, D. H. G.. Modelagem da dinâmica espacial do uso e ocupação do solo na bacia hidrográfica do Lago Paranoá-DF. Revista Brasileira de Cartografia, 65(1): 77-94. 2013 Disponível em: <http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php?journal=rbc&page=article&op=view&path%5B%5D=511&path%5B%5D=530>. Acesso em: 08 fev. 2016.

ESRI. Environmental System ResearchInstitute. 2010. ArcMap v. 10. Redlands, ESRI. Programa de computador. 1DVD-ROM.

GONÇALVES, R. M.; CENTENO, T. M.; CANDEIAS, A. L. B. Autômatos Celulares aplicados na modelagem de tendência em imagens multi-temporais. Revista Brasileira de Cartografia, 63(2): 233-241. 2011 Disponível em: <http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php?journal=rbc&page=article&op=view&path%5B%5D=375&path%5B%5D=368>. Acessoem: 20 jan. 2016.

HAGEN, A. Fuzzy set approach to assessing similarity of categorical maps. International Journal of Geographical Information Science, 17(3): 235-249. 2003 .Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1080/13658810210157822>. Acesso em: 04 fev. 2016.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Cidades: Botucatu. Dados do Censo Demográfico, 2014. Disponível em: <http://www.ibge.gov.br/cidadesat/topwindow.htm?1>. Acesso em: 28 out. 2016.

MACEDO, R. C.; ALMEIDA, C. M.; SANTOS, J. R.; RUDORFF, B. F. T. Modelagem dinâmica espacial das alterações de cobertura e uso da terra relacionadas à expansão canavieira. Boletim de Ciências Geodésicas, 19(2): 313-337. 2013. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1590/S1982-21702013000200009 >. Acesso em: 02 fev. 2016.

MAEDA, E. E.; ALMEIDA, C. M.; XIMENES, A. C.; FORMAGGIO, A. R.; SHIMABUKURO, Y. E.; PELLIKKA, P. Dynamic modeling of forest conversion: Simulation of past and future scenarios of rural activities expansion in the fringes of the Xingu National Park, Brazilian Amazon. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 13(3): 435–446. 2011. Disponívelem: <http://dx.doi.org/ 10.1016/j.jag.2010.09.008>. Acesso em: 13 jan. 2016.

MARTINS, D. Clima na região de Botucatu – SP. In: ENCONTRO DE ESTUDOSSOBRE A AGROPECUÁRIA DE BOTUCATU, 1., 1989, Botucatu. Anais...Botucatu, UNESP, v. 1, 1989, p.8-12.

MAS, J. F.; KOLB, M.; PAEGELOW, M.; OLMEDO, M. T. C.; HOUET, T. Inductive pattern-based land use/cover change models: A comparison of four software packages. Environmental Modelling Software,51: 94-111. 2014. Disponível em: <http://dx.doi.org/ 10.1016/j.envsoft.2013.09.010>. Acessoem: 30 jan.2016.

PATHIRANA, A.; DENEKEW, H.B.; VEERBEEK, W.; ZEVENBERGEN, C., Banda, A.T. Impact of urban growth-driven landuse change on microclimate and extreme precipitation -A sensitivity study. Atmospheric Research, 138:59-72. 2014. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosres.2013.10.005>. Acesso em: 04 fev. 2016.

PÉREZ-VEGA, A.; MAS, J. F.; LIGMANN-ZIELINSKA, A. Comparing two approaches to land use/cover change modeling and their implications for the assessment of biodiversity loss in a deciduous tropical forest. Environmental Modelling & Software, 29(1): 11-23. 2012. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2011.09.011>. Acesso em: 19 jan. 2016.

PIROLI, E. L. Geoprocessamento na determinação da capacidade e avaliação do uso da terra do município de Botucatu – SP. 2002. 108 f. Tese (Doutorado em Agronomia), Programa de Pós-Graduação em Agronomia, Energia na Agricultura, Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, Botucatu, 2002. Disponível em: <http://repositorio.unesp.br/handle/11449/101875>. Acesso em: 30 jan. 2016.

PISANI, R. J.; Modelagem espacial dinâmica para o monitoramento do aporte de sedimentos na sub-bacia do Rio Capivara, município de Botucatu-SP. 2014. 162 f. Tese (Doutorado em Geociências e Meio Ambiente) – Instituto de Geociências e Ciências Exatas, Universidade Estadual Paulista, Rio Claro, 2014.

PONTIUS, R. G. Statistical methods to partition effects of quantity and location during comparison of categorical maps at multiple resolutions. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 68(10): 1041-1049. 2002. Disponível em: <http://www2.clarku.edu/~rpontius/pontius_2002_pers.pdf>. Acesso em: 29 jan. 2016.

ROSS, J. L. S.; MOROZ, I. C. Mapa Geomorfológico do Estado de São Paulo. São Paulo, DG-FFLCH-USP, IPT, FAPESP, 1 v., escala 1:500.000. 1997

R. S. I. Research Systems Inc.. The environment for visualizing images ENVI v.4.7. Boulder, RSI. Programa de computador. 1DVD-ROM. 2009

STEYAERT, L. A Perspective on the State of Environmental Simulation Modeling. In: Goodchild, M. F., Parks, B.O. Steyaert, L.T. (Ed.). Environmental Modeling with GIS. 1. ed. Oxford, Oxford University Press, 2003, p. 16-30. 1993.

SOARES-FILHO, B.S.; CERQUEIRA, G. C.; ARAÚJO, W. L.; VOLL, L. Modelagem de dinâmica de paisagem: concepção e potencial de aplicação de modelos de simulação baseados em autômato celular. In: Albernaz A. L., Silva J.M.C. Valeriano, D. Ferramentas para modelagem da distribuição de espécies em ambientes tropicais. 1. ed. Belém: Editora Museu Paraense Emílio Goeldi, 2003, p. 1-100. Disponível em: http://csr.ufmg.br/dinamica_utils/download/files/publications/dinamica_ac.pdf. Acesso em: 05 de mai. 2016.

SOARES-FILHO, B.S.; ALENCAR, A.; NEPSTAD, B.; CERQUEIRA, V.; DIAZ, M. D. C. V.; RIVERO, S.; SOLÓRZANO, L.; VOLL, E.. Simulating the Response of Deforestation and Forest Regrowth to Road Paving and Governance Scenarios Along a Major Amazon Highway: The case of the Santarém-Cuiabá Corridor. Global Change Biology, 10(5): 745-764. 2004. Disponível em: <http://whrc.org/wp-content/uploads/2015/09/SoaresFilhoGCB.04.pdf>. Acesso em 03 mai. 2016.

SOARES-FILHO, B. S.; RODRIGUES, H.; LELLES, W. Modeling Environmental Dynamics with Dinamica EGO. Belo Horizonte, Editora UFMG, 115p. 2009.

SUAREZ, A. F.; SOARES-FILHO, B. S. Estudo da mudança de uso e cobertura do solo na bacia do Rio Formiga – MG. Revista Brasileira de Cartografia, 65(3): 417-429. 2013. Disponível em: <http://www.lsie.unb.br/rbc/index.php?journal=rbc&page=article&op=view&path%5B%5D=595&path%5B%5D=571>. Acesso em: 15 jan. 2016.

STEYAERT, L. 1993. A Perspective on the State of Environmental Simulation Modeling. In: Goodchild, M. F., Parks, B.O. &Steyaert, L.T. (Ed.). Environmental Modeling with GIS. Oxford, Oxford University Press, p. 16-30.

VILLA-VIALANEIX, N.; FOLLADOR, M.; RATTO.; M. LEIP, A. A comparison of eight metamodeling techniques for the simulation of N2O fluxes and N leaching from corn crops. Environmental Modelling & Software, 34: 51-66. 2012. Disponível em: <http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2011.05.003>. Acessoem: 05 jan. 2016.

ZHANG, Y.; DEGROOTE, J.; WOLTER, C.; SUGUMARAN, R. Integration of modified universal soil loss equation (MUSLE) into a GIS framework to assess soil erosion risk. Land degradation and development, 20(1): 84-91. 2009. Disponívelem: <http://dx.doi.org/10.1002/ldr.893>. Acesso em: 16 jan. 2016.

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Publicado

2016-12-31

Como Citar

PISANI, R. J.; DEMARCHI , J. C. .; RIEDEL, P. S. . Simulação de cenário prospectivo de mudanças no uso e cobertura da terra na sub-bacia do rio Capivara, Botucatu - SP, por meio de Modelagem Espacial Dinâmica . Revista Cerrados, [S. l.], v. 14, n. 02, p. 03–29, 2016. DOI: 10.22238/rc24482692v14n22016p03a29. Disponível em: https://www.periodicos.unimontes.br/index.php/cerrados/article/view/1369. Acesso em: 12 dez. 2024.