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Modelos estocásticos aplicados à avaliação dinâmica da paisagem florestal de remanescentes de Mata Atlântica no município de Caxias do Sul-RS

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dc.contributor.author Cemin, Gisele
dc.contributor.author Ducati, Jorge Ricardo
dc.date.accessioned 2016-06-17T12:37:02Z
dc.date.available 2016-06-17T12:37:02Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.citation CEMIN, G.; DUCATI, J. R. Modelos estocásticos aplicados à avaliação dinâmica da paisagem florestal de remanescentes de Mata Atlântica no município de Caxias do Sul-RS. Revista Árvore, Viçosa, v.39, n.6, p.1019-1030, 2015. pt_BR
dc.identifier.issn 1806-9088
dc.identifier.uri http://www.bibliotecaflorestal.ufv.br:80/handle/123456789/17768
dc.description.abstract A conversão de áreas naturais para a produção agrícola e exploração imobiliária levou a uma redução considerável das áreas florestais do bioma Mata Atlântica no último século. Dados oficiais apontam redução de 71% das florestas contidas nesse bioma, sendo um indicativo preocupante, uma vez que é reconhecida mundialmente como o quinto dos 34 hot spots do planeta, abrigando alta biodiversidade e elevado grau de endemismo. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi avaliar a evolução da fragmentação florestal do bioma Mata Atlântica no Município de Caxias do Sul, RS, calibrando um modelo dinâmico espacial desse processo e simulando um cenário futuro para o ano 2021. Para atingir o objetivo proposto, foi utilizada uma série temporal de imagens do satélite Landsat 5 referentes aos anos 1985, 2004 e 2011, dados do relevo e também informações pedológicas. Os resultados indicaram aumento da cobertura florestal nativa de 1985 a 2011 (incremento de 36%) e também do cenário simulado (2021) de 20% de áreas florestais. Esse aumento da cobertura florestal na área avaliada está possivelmente associado ao êxodo rural, maior rigor na aplicação da legislação ambiental e fiscalização rígida por parte do órgão ambiental. Essa informação apresenta relevância na tomada de decisão no que tange à gestão e fiscalização dos recursos florestais. pt_BR
dc.description.abstract The conversion of natural areas for agricultural production and the real estate exploitation has led to a considerable reduction of forest areas in the Atlantic Forest in the last century. Official data indicate a reduction of 71% in this biome’s forests, what is a worrying indicator, since it is worldwide recognized as the fifth of the 34 hot spots of the planet and with high biodiversity so as high degree of endemism. In this context, the aim of this study was to evaluate the changes in the forest fragmentation of the Atlantic forest in the city of Caxias do Sul-RS, calibrating a spatial dynamic model for this process and simulating a scenario for the year of 2021. To achieve the proposed goal it was used a time series of Landsat 5 satellite images from the years of 1985, 2004 and 2011, with topography and soil information data. The results indicated an increase of native forest from 1985 to 2011 (increase of 36%) and to the 2021 simulated scenario (20% of forest areas). This increase in forest cover in the evaluated area is possibly associated with the rural exodus, more rigorous enforcement of environmental laws and strict enforcement by the environmental agency. This presents relevant information for decision making in relation to the management and monitoring of forest resources. pt_BR
dc.format 12 páginas pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Sociedade de Investigações Florestais pt_BR
dc.relation.ispartofseries Revista Árvore:v.39,n.6;
dc.subject.classification Ciências Florestais::Manejo florestal::Geoprocessamento e sensoriamento remoto pt_BR
dc.subject.classification Ciências Florestais::Meio ambiente::Ecologia e ecossistemas florestais pt_BR
dc.title Modelos estocásticos aplicados à avaliação dinâmica da paisagem florestal de remanescentes de Mata Atlântica no município de Caxias do Sul-RS pt_BR
dc.title Stochastic models applied to dynamic evaluation of forest landscape of remainings from Atlantic Forest in the city of Caxias do Sul-RS pt_BR
dc.type Artigo pt_BR

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