This study aimed to define potential areas for forest conservation to improve water quality, using Multicriteria Evaluation (MCE); and to verify differences between results from a multidisciplinary group of experts. We worked with the Pirapora River Watershed, Piedade/SP. The participatory method was used to identify the criteria and their relative importance. Priority maps representing expert opinion were elaborated, as well as a map with average weight values. We compared the differences between the criteria weight values and the maps of priority areas. The maps proposed distinct spatialization of priority areas, supporting the understanding of criteria that influence the decision-making process. The highest priority level was associated with areas near to springs, forest patches, and with the highest slope values. We concluded that the MCE is an efficient method to identify priority areas; however, the selection of an expert group is an essential step to generate representative analyses.
-Replacing the original land cover by other land uses, especially when it is associated with inadequate management practices, can cause changes in runoff and rainwater infiltration. This can result in above normal levels of soil erosion and sediment-carrying to the rivers and streams. The original land cover conservation in the watersheds is, therefore, essential for the maintenance of its water resources. In this context, the main objective of this study was to prioritize areas for forest conservation in two watersheds, aiming at maintaining the water availability, in terms of quantity and quality, for the public supply. The watersheds were selected considering their regional importance and because they are similar in terms of land use / land cover. The study was developed in the Multicriteria Evaluation (MCE) context, which permits the integration of different landscape characteristics (i.e. factors), in order to obtain a solution for the decision-making process. The following criteria were selected by considering the expert's opinions: slope, flow accumulation, aspect, and land use / land cover. Their relative importance (i.e. factor weight) was defined through the Pairwise Comparison Method. The criteria maps units were normalized by a common scale and then aggregated through an MCE method named Weighted Linear Combination (WLC). Pearson correlation was used to evaluate the criteria contribution on the final map. The watershed 1 was classified in approximately 14% of its area as very high priority; 27% as high; 19% as medium; 21% as low; and 18% as very low. The watershed 2 obtained, respectively, 17%; 29%; 17%; 21%; e 17%. We conclude that the WLC method supports the definition of priority areas for forest conservation in the watersheds, in order to have an appropriate design of actions for forest conservation.Keywords: Weighted Linear Combination; Geographic Information System; Decision-support. AVALIAÇÃO MULTICRITERIAL NA PRIORIZAÇÃO DE ÁREAS À CONSERVAÇÃO FLORESTAL VISANDO À MANUTENÇÃO DE RECURSOS HÍDRICOSRESUMO -A substituição da cobertura original do solo por outros usos, em especial quando se tem práticas inadequadas de manejo, pode causar alterações entre o escoamento superficial e infiltração da água das chuvas. O resultado pode ser o processo de erosão do solo e carreamento de sedimentos aos canais de drenagem em níveis acima do normal. A conservação da cobertura original de uma microbacia é, portanto, essencial à manutenção de seus recursos hídricos. Neste contexto, o principal objetivo do trabalho foi a priorização de áreas à conservação florestal de duas microbacias, visando à manutenção da disponibilidade de água, em quantidade e em qualidade ao abastecimento público. As microbacias foram selecionadas por sua importância regional e por possuírem semelhanças quanto ao uso e cobertura do solo. O estudo realizou-se no contexto da Avaliação Multicriterial (AMC), que permite a integração de diferentes características da paisagem (i.e. 2Revista Árvore. 2017;41(1):e410119Silva VAM et al.fator...
GEOTECNOLOGIAS APLICADAS AO ESTUDO DO CONFLITO DE USO DO SOLO VISANDO O PLANEJAMENTO AMBIENTAL EDUARDO MENDES DE BRITO1; KALINE DE MELLO2; DANILO RIBEIRO DA COSTA3; LUIZ CARLOS DE FARIA4 E ROBERTA AVERNA VALENTE5 1 Eng. Florestal, Rua Antônio Aparecido Ferraz, 73, 18052-280, Sorocaba, São Paulo, Brasil; eduardombrito@hotmail.com2 Bióloga, doutoranda em Engenharia de Sistemas Agrícolas, Departamento de Biossistemas, ESALQ – USP, Avenida Pádua Dias, 11, 13418-900, Piracicaba, São Paulo, Brasil; kaline.mello@gmail.com3 Eng. Florestal, doutorando em Planejamento e Uso de Recursos Renováveis, Departamento de Ciências Ambientais, UFSCar Sorocaba, Rod. João Leme dos Santos, Km 110, 18052-780, Sorocaba, São Paulo, Brasil; danilorc.ambiente@gmail.com4 Eng. Florestal, Prof. Adjunto do Departamento de Ciências Ambientais, UFSCar Sorocaba, Rod. João Leme dos Santos, Km 110, 18052-780, Sorocaba, São Paulo, Brasil; lcfaria@ufscar.br5 Eng. Florestal, Profa. Adjunta do Departamento de Ciências Ambientais, UFSCar Sorocaba, Rod. João Leme dos Santos, Km 110, 18052-780, Sorocaba, São Paulo, Brasil; roavalen@ufscar.br 1 RESUMO A cobertura florestal nativa em bacias hidrográficas pode contribuir para a manutenção da qualidade dos recursos hídricos, porém a crescente expansão agrícola no Brasil ameaça a conservação dos ambientes naturais e o fornecimento dos serviços ecossistêmicos. O presente trabalho teve como objetivo diagnosticar o conflito de uso do solo em Áreas de Preservação Permanente (APPs) nas cabeceiras do rio Piraporinha, no município de Piedade-SP, visando o planejamento ambiental para a manutenção dos recursos hídricos. Para tanto, foi elaborado o mapa de uso e cobertura do solo das duas microbacias da cabeceira do rio Pirapora. Por meio de geotecnologias foram delimitadas as APPs de nascentes, cursos de água, reservatórios, encostas, topos de morros e áreas de uso restrito. A classe florestal foi a predominante nas microbacias (57,05%), seguida por cultura temporária (24,24%) e pastagem (11,65%). As APPs apresentaram valor alto de cobertura florestal (73,82%) bem como as áreas de uso restrito (89%). As classes cultura temporária e pastagem apresentaram valores próximos a 8% nas APPs e 5% nas áreas de uso restrito. As APPs das microbacias em estudo representam 21,22 % da área total, sendo que 81,86% encontra-se em conformidade com a legislação ambiental, ressaltando a importância dessas microbacias para a manutenção da qualidade dos recursos hídricos nessa região. Palavras-chave: Áreas de Preservação Permanente; SIG; Recursos hídricos; Código Florestal. BRITO, E.M.; MELLO, K.; COSTA, D.R.; FARIA, L.C.; VALENTE, R.A.GEOTECHNOLOGY APPLIED TO THE STUDY OF LAND USE CONFLICTS AIMING ENVIRONMENTAL PLANNING 2 ABSTRACT The forest cover in watersheds can contribute to maintain water resources quality, but the agricultural expansion in Brazil threatens the conservation of natural environments and the ecosystem services provision. This study aimed to diagnose land use conflicts in Permanent Preservation Areas (APPs) in Piraporinha River headwaters, city of Piedade, State of São Paulo, particularly the environmental planning of water resources management. Therefore, land use and cover map of the two watersheds in Piraporinha River headwaters were prepared. Geotechnology tools were used to delimit the APPs in terms of sources, watercourses, reservoirs, slopes, hilltops and areas of restricted use. The forest class was predominant in watersheds (57.05%), followed by annual crop (24.24%) and pasture (11.65%). The APPs showed high value of forest cover (73.82%) as well as areas of restricted use (89%). The annual crop and pasture classes showed values close to 8% in APPs and 5% in areas of restricted use. The APPs of the studied watersheds represent 21.22% of the total area, of which 81.86% is in accordance with the environmental legislation, emphasizing the importance of these watersheds to the maintenance of water resources quality in this region. Keywords: Permanent Preservation Area; GIS; water resources; Brazilian Forest Code.
O planejamento urbano de um município, quando bem realizado, resulta em aumento da qualidade de vida dos munícipes via diversos fatores, como melhor mobilidade urbana, conforto térmico e até benefícios na saúde. Diante do aumento da urbanização e seu impacto no meio ambiente, bem como a necessidade da criação de políticas públicas, o objetivo do trabalho foi avaliar a situação do planejamento urbano do bairro Jardim Aeroporto do município de Itu, São Paulo, Brasil. Foi realizado o inventário e georreferenciamento dos indivíduos arbóreos de 22 vias. Para análise da distribuição espacial, os dados foram avaliados utilizando-se o índice de Kernel e o índice de grau de atenção. Foram amostrados 338 indivíduos arbóreos distribuídos em 26 famílias e 47 espécies, sendo a espécie Murraya paniculata (L.) Jack, de origem exótica a mais frequente (15,68%) . Apenas uma via apresentou nível de atenção baixo, as demais ficaram entre médio e alto nível de atenção (n=21). Além disso constatou-se um déficit de 1352 árvores no bairro. Os resultados mostram que as vias do bairro Jardim Aeroporto têm distribuição desigual de indivíduos arbóreos com uma quantidade considerável de espécies exóticas utilizadas na arborização regional. A proximidade entre algumas árvores e sua distribuição em áreas de risco na cidade mostram como muitas vezes não há um planejamento urbano de longo prazo, podendo causar riscos à integridade física de imóveis e munícipes quando associados ao manejo inadequado das espécies.
A estimativa de biomassa, com base em dados de sensoriamento desempenha um importante papel a respeito da quantificação da matéria vegetal, tanto de florestas primárias quanto de florestas secundárias ou fragmentadas. Por isso, o objetivo central deste trabalho é mostrar a distribuição da biomassa vegetal e o fluxo de carbono na sub-bacia do rio Pirajibu em Sorocaba/SP. Como objetivo específico classificar os níveis de biomassa de acordo com o algoritmo de aprendizado de máquina Random Forest. As classes escolhidas para o treinamento foram: “Muito alta biomassa”, “alta biomassa”, “média biomassa”, “baixa biomassa” e "muito baixa biomassa”. Foram obtidas 100 amostras de treinamento. A classificação supervisionada foi realizada pelo método Random Forest, com 10 árvores de decisão e 5.000 de variáveis que foram selecionadas e treinadas. A classe muito alta biomassa foi encontrada em 4.833,34 ha (10,52%), a classe alta foi identificada em 8.425,94 ha (18,34%), a classe média biomassa em 12.026,28 ha (26,18%), a baixa biomassa em 11.881,05 ha (25,87%) e muito baixa biomassa em 8.753,80 ha (19,06%). Foi avaliada a acurácia da classificação, a previsão de acurácia total chegou em 84%. Para o índice CO2Flux, se obteve os valores de -0,43 para as áreas sem vegetação (área urbana), valores na faixa de 0,19 a 0,23 representam áreas de pastagem mais degradadas e com solo exposto, já os maiores valores de fluxo de CO2 > 0,32 mostram uma maior concentração de estoque de carbono, são regiões com vegetação robusta e saudável. A distribuição da biomassa para as classes muito alta, alta e média pode ser ainda maior considerando outros reservatórios de carbono, como os reservatórios abaixo do solo.Palavras-chave: biomassa, sensoriamento remoto, random forest, CO2Flux. Plant biomass distribution and carbon sequestration in the Pirajibu River sub-basin in the municipality of Sorocaba/SPA B S T R A C TBiomass estimation, based on sensing data, plays an important role regarding the quantification of plant matter, both from primary forests and from secondary or fragmented forests. Therefore, the main objective of this work is to show the distribution of plant biomass and carbon flux in the Pirajibu River sub-basin in Sorocaba/SP. As a specific objective to classify the biomass levels according to the Random Forest machine learning algorithm. The classes chosen for training were: “Very high biomass”, “high biomass”, “medium biomass”, “low biomass” and “very low biomass”. 100 training samples were obtained. The supervised classification was performed by the Random method Forest, with 10 decision trees and 5,000 variables that were selected and trained. The very high biomass class was found in 4,833.34 ha (10.52%), the high class was identified in 8,425.94 ha (18.34%), middle class biomass in 12,026.28 ha (26.18%), low biomass in 11,881.05 ha (25.87%) and very low biomass in 8,753.80 ha (19.06% The classification accuracy was evaluated, the total accuracy forecast reached 84%. For the CO2Flux index, values of -0.43 were obtained for areas without vegetation (urban area), values in the range of 0.19 at 0.23 represent more degraded pasture areas with exposed soil, whereas the higher values of CO2 flux > 0.32 show a higher concentration of carbon stock, they are regions with robust and healthy vegetation. The biomass distribution for the very high, high, and medium classes can be even greater considering other carbon pools, such as the underground pools.Keywords: biomass; remote sensing; random forest; CO2Flux.
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