Current and future land use and land cover scenarios in the Arroio Marrecas watershed

Abstract

This study evaluated historic land use and land cover changes in the Arroio Marrecas watershed (Caxias do Sul, Rio Grande do Sul state of Brazil) and simulated future land use scenarios until 2034. Spatial and temporal simulations were conducted with the Conversion of Land Use and its Effects - Small Regional Extent (CLUE-S) model. Three land use scenarios were developed to include public policies and agricultural trends in the study region for 20 years (2015-2034). Geospatial analysis of different land uses showed that areas that were originally covered grasslands and forests decreased, which can be attributed to the expansion of intensive agricultural uses, such as fruit farming/forestry and urbanization. The reallocation dynamics of land use with CLUE-S was primarily driven by the soil class (especially Typic and Humic Dystrudepts and Lithic Undorthents), with limited effects of altitude and slope. Analysis of the land use maps of the Arroio Marrecas watershed until 2015 identified major human-induced changes that were driven by expanding agricultural production and urbanization. The allocation of land use derived from the proposed future scenarios with CLUE-S showed that in this regional context, Humic Dystrudepts and Rhodic Kanhapludults were the key drivers of the allocation of agricultural expansion. Conversely, natural resource conservation was indicated to most likely occur in Typic Dystrudepts. The main limitation of this approach is the recognition of driving factors that have a high correlation with each land use as effective predictor variables.

Influência da Evolução do Uso e Ocupação do Solo do Município de Lucena- PB no Armazenamento de Carbono: Projeções para os anos de 2030 e 2040

“…A simulação do UOS futuro possibilita uma série de análises espaciais, entre as quais podem ser destacados os estudos que visam compreender a evolução da cobertura florestal e sua substituição por agricultura (Tornquist & Silva 2019), a evolução das áreas urbanas visando dar suporte aos planejadores e tomadores de decisão na construção de um ambiente mais sustentável (Wang et al 2018) e a interferência nos processos hidrológicos e consequências nos processos biofísicos e na precipitação regional (Quesada et al 2017). A simulação para os cenários dos UOS futuros vem sendo amplamente realizada com a utilização de Redes Neurais artificiais (Doğan & Buğday 2018;Qiang & Lam 2015;Silva et al 2020), por permitir a resolução de problemas como complexos, uma vez que são capazes de aprender a partir de exemplos e com isto generalizar a informação, sendo fundamental o processo de treinamento e validação (Fleck et al 2016) Dentre os diversos relatos de modelagem com a utilização de redes neurais, destaca-se o uso do Perceptron Multicamadas (MLP) que consiste em um modelo com três camadas que pode identificar relações que são não lineares na natureza e tomar decisões sobre qual parâmetro usar na modelagem e que modificações realizar de forma a obter o melhor resultado (Dzieszko 2014).…”