Modelagem da dinâmica de paisagem: simulação de cenários na região do baixo curso do Rio dos Sinos – RS

Abstract

A análise do acelerado crescimento urbano industrial dos municípios próximos às grandes metrópoles brasileiras, principalmente a partir dos anos 1960, requer novas metodologias de análise espaço-temporal que possam antecipar ações de planejamento territorial. Nesse contexto, foi utilizado um modelo de autômato celular para a modelagem da dinâmica da paisagem do baixo curso do rio dos Sinos - RS ao longo de 21 anos (1990 a 2011) e simuladas as tendências de mudanças dos elementos desta paisagem para 2016 e 2022. O trabalho foi elaborado com auxílio de softwares de sistemas de informações geográficas e de simulação espacial, como o Dinamica EGO, compreendendo três etapas: (a) preparação dos dados para o modelo da paisagem para os anos de 1990, 2000 e 2011, que compreende dois períodos de simulação, além da seleção de variáveis espaciais para explicar as transições de uso e cobertura do solo; (b) calibração e validação do modelo, ou seja, definição dos parâmetros para a simulação dos cenários para cada um dos períodos; (c) obtenção dos cenários de prognósticos. A quantificação das alterações na paisagem do baixo curso do rio dos Sinos no período de 1990 a 2011 revelou as seguintes tendências: aumento das áreas de cobertura vegetal, áreas urbanizadas e silvicultura; redução das áreas de campos ou áreas agrícolas e arrozais; as demais classes não apresentaram alterações significativas. Essas tendências foram simuladas no processo de modelagem dinâmica espacial para os períodos (1990 a 2000) e (2000 a 2011), geradas matrizes de transição, com pesos de evidência de transição por faixas de distância de variáveis espaciais e a calibração dos modeladores de formação, retração e expansão de manchas de uso e cobertura do solo. Foram geradas simulações da paisagem para os anos de 2000 e 2011 com similaridades consideradas satisfatórias. A partir dos dados probabilísticos estocados do período de simulação (2011) geramos cenários futuros a curto e médio prazo, devido a maior similaridade apresentada com a paisagem observada, com relação ao primeiro período de simulação (2000). Os cenários futuros simulados a curto e médio prazo indicam tendência de continuidade na dinâmica observada, porém em menor intensidade, conforme se verifica em outras áreas intensamente urbanizadas junto a grandes centros urbanos.

Analysis of accelerated industrial growth of urban municipalities near Brazil's big cities, mainly from the 1960s, requires new methodologies for spatio-temporal analysis to anticipate actions of territorial planning. In this context, a model of cellular automata for the modeling of landscape dynamics of the lower course of the Sinos - RS river over 21 years (1990-2011) and simulated the changing trends of the elements of this landscape in 2016 and 2022. The work was prepared with the aid of software for geographic information and spatial simulation Dinamica EGO systems, comprising three stages: (a) preparation of data for the model of the landscape for the years 1990, 2000 and 2011, comprising two periods the simulation and the selection of spatial variables to explain land use change and land cover; (b) calibration and validation of the model and, defining the parameters for the simulation of scenarios for each period; (c) obtaining the forecast scenarios. The quantification of changes in the landscape of the lower course of the Sinos river in the period 1990 to 2011 revealed the following trends: increasing canopy coverage areas, urbanized areas and forestry; reduction in agricultural fields or areas of fields and rice paddies; other classes showed no significant changes. These trends were simulated by the spatial dynamics modeling process for the periods (1990-2000) and (2000-2011), generated transition matrices, with weights of evidence of transition by distance bands of spatial variables and calibration of modelers training, contraction and expansion of use of stains and ground cover. Landscape simulations for the years 2000 and 2011 with deemed satisfactory similarities were generated. From the probabilistic data stored in the simulation period (2011) generate future scenarios in the short and medium term, due to greater similarity presented with the landscape observed with respect to the first simulation period (2000 ). The future scenarios simulated in the short and medium term trend indicates continuity in the observed dynamics, but at a lower intensity, as shown in other heavily urbanized areas near large urban centers such as Porto Alegre.