Integração de modelagem espacial e sensoriamento remoto como método de avaliação para a lista vermelha de ecossistemas : campo com barba-de-bode, Tio Grande do Sul, Brasil
dc.contributor.advisor | Kuplich, Tatiana Mora | pt_BR |
dc.contributor.author | Kappes, Bruna Batista | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2023-06-23T03:33:22Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2023 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/259337 | pt_BR |
dc.description.abstract | Cerca de 45,8% das áreas campestres existentes no mundo foram, em algum momento, submetidas a processos de degradação, fragmentação ou conversão da sua vegetação nativa. A falta de uma metodologia padronizada e de critérios universais faz com que a comparação do estado de conservação entre distintos ecossistemas não seja possível. Para superar esse obstáculo, em 2013 a União Internacional para a Conservação da Natureza (IUCN) publicou a Lista Vermelha de Ecossistemas (RLE), que dá diretrizes para o diagnóstico de ameaça segundo 5 critérios replicáveis a todos os tipos de ecossistemas. Desse modo, considerando a extensão dos ecossistemas campestres das Savanas Uruguaias, a escassez de dados ópticos prévios ao ano de 1972 e de sítios de medição de variáveis abióticas, o objetivo geral deste estudo foi avaliar o uso de dados de sensoriamento remoto integrados a técnicas de modelagem espacial como método de avaliação para RLE, mais especificamente no Campo com Barba-de-Bode do Bioma Pampa. Os critérios A e B – Redução na Distribuição Geográfica e Distribuição Geográfica Restrita – foram avaliados a partir do Land Change Modeler para TerrSet®, utilizando-se dados do projeto MapBiomas em conjunto com 9 variáveis condicionantes relacionadas a conversão agropecuária na região e teve como resultado mapas de uso e cobertura da terra (LULC) para o ano de 1970. A avaliação de Degradação Ambiental (Critério C) foi conduzida no módulo Carbon para o software InVEST considerando o declínio no armazenamento de carbono decorrente das alterações no LULC identificadas no critério A. O critério D (Ruptura de interações e processos bióticos) foi omitido do diagnóstico em virtude da escassez de registros bióticos para o período de referência. Por fim, o critério E, probabilidade de colapso do ecossistema, foi parcialmente avaliado no software Dinamica EGO com a geração de cenários futuros de LULC para os anos de 2070 e 2120 considerando as tendências de transição ocorridas nos últimos 35 anos. Nosso diagnóstico enquadra o CBB como Vúlneravel/Em perigo segundo o critério A1, Em Perigo (EN) segundo o critério A2, Vulnerável segundo os critérios B1 e C1, Pouco Preocupante (LC) segundo o critério B2 e Dados Insuficientes (DD) no critério E. Estudos futuros devem ser conduzidos de modo a avaliar os demais sistemas ecológicos das Savanas Uruguaias, para que iniciativas de conservação tenham como respaldo a comparação do risco ao qual as áreas estão submetidas e, desse modo, priorizem esforços nas mais vulneráveis ao colapso. | pt_BR |
dc.description.abstract | About 45.8% of the world's existing grasslands have at some point been subjected to processes of degradation, fragmentation, or conversion of their native vegetation. The lack of a standardized methodology and universal criteria makes comparison of conservation status between different ecosystems not possible. To overcome this barrier, in 2013 the International Union for Conservation of Nature (IUCN) published the Red List of Ecosystems (RLE), which gives guidelines for threat assessment according to 5 criteria replicable to all types of ecosystems. Thus, considering the extent of the grassland ecosystems of the Uruguayan Savannas, the lack of optical data prior to 1972 and sites of abiotic variables measurement, the overall objective of this study was to evaluate the use of remote sensing data integrated with spatial modeling techniques as an evaluation method for RLE, more specifically in the Campo com Barba-de-Bode (Aristida spp. grasslands) in the Pampa Biome. Criteria A and B - Reduced Geographical Distribution and Restricted Geographical Distribution - were evaluated using the Land Change Modeler for TerrSet®, using data from the MapBiomas project in conjunction with 9 forcing variables related to agricultural conversion in the region and resulted in land use and land cover (LULC) maps for the year 1970. The Environmental Degradation assessment (Criterion C) was conducted in the Carbon module for the InVEST software considering the decline in carbon storage resulting from the changes in LULC identified in Criterion A. Criterion D (Disruption of biotic interactions and processes) was omitted from the diagnostic due to the scarcity of biotic records for the reference period. Finally, criterion E, probability of ecosystem collapse, was partially evaluated in Dinamica EGO software with the generation of future LULC scenarios for the years 2070 and 2120 considering the transition trends that occurred in the last 35 years (1985-2020). Our diagnosis classifies the CBB as Vulnerable/Endangered under criterion A1, Endangered under criterion A2, Vulnerable under criteria B1 and C1, Least Concern under criterion B2, and Data Deficient under criterion E. Future studies should be conducted to assess the remaining ecological systems of the Uruguayan Savannas, so that conservation initiatives can be supported by a risk comparison to which the areas are subjected and thus prioritize efforts in those most vulnerable to collapse. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Pampa Biome, | en |
dc.subject | Sensoriamento remoto | pt_BR |
dc.subject | Ecosystem assessment | en |
dc.subject | Ecossistemas | pt_BR |
dc.subject | Diagnóstico ambiental | pt_BR |
dc.subject | Conservation status | en |
dc.subject | Meio ambiente : Conservação | pt_BR |
dc.subject | Bioma Pampa | pt_BR |
dc.title | Integração de modelagem espacial e sensoriamento remoto como método de avaliação para a lista vermelha de ecossistemas : campo com barba-de-bode, Tio Grande do Sul, Brasil | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |
dc.contributor.advisor-co | Silva, Tatiana Silva da | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001171926 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia | pt_BR |
dc.degree.program | Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2023 | pt_BR |
dc.degree.level | mestrado | pt_BR |
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