Spatial variables and land-use change models : a study on cnditioning patterns of natural vegetation suppression and persistence

Abstract

Land-use change models are formulated by identifying patterns of change and persistence. In modeling software, this step is usually performed by characterizing samples based on spatial variables. Despite the importance of this stage, the evaluation of the change and persistence patterns is often neglected by the scientific community. Thus, this study evaluated the conditioning factors of natural vegetation suppression and persistence in three study areas in different Brazilian biomes. The patterns were investigated for five different time periods, 1995 to 2000 (representing training) and 2000 to 2005, 2000 to 2010, 2000 to 2015 and 2000 to 2020 (representing extrapolation). The spatial variables used to identify the patterns were formulated to represent the environmental context of the training period (1995 to 2000). The method used to analyze the data was Violin Plot graphs. Among the modeling challenges investigated, the following stand out: 1) The ability of variables to explain changes; 2) The variation of change patterns across different time periods; and 3) The variation of change patterns across different study areas and within the same study area. Among the main findings, it was shown that: 1) within the set of analyzed variables, some had a greater ability to differentiate between vegetation suppression and persistence.; 2) the farther the extrapolation was from the training period, the lower the ability of the variables to differentiate the patterns; and 3) Vegetation suppression and persistence in different study areas were described by the variables in distinct ways. As possible recommendations, it is highlighted that modelers analyze patterns of change and persistence using statistical techniques.

Modelos de mudanças de uso do solo são formulados com base na identificação de padrões associados às mudanças e persistências. Nos programas de modelagem, essa etapa geralmente é realizada por meio da caracterização de amostras com base em variáveis espaciais. Apesar da importância dessa fase, a avaliação dos padrões de mudança e persistência é frequentemente negligenciada pela comunidade científica. Assim, este estudo avaliou os fatores condicionantes da supressão e persistência da vegetação natural em três áreas de estudo situadas em diferentes biomas brasileiros. Os padrões foram investigados para cinco períodos distintos: 1995 a 2000 (representando o treinamento) e 2000 a 2005, 2000 a 2010, 2000 a 2015 e 2000 a 2020 (representando a previsão). As variáveis espaciais utilizadas para identificar os padrões foram formuladas para representar o contexto ambiental do período de treinamento (1995 a 2000). O método utilizado para analisar os dados foi a construção de gráficos Violin Plot. Entre os desafios de modelagem investigados, destaca-se: 1) A capacidade das variáveis em explicar mudanças; 2) A variação de padrões de mudanças em diferentes períodos de tempo; e 3) A variabilidade espacial dos padrões de mudança, observada entre e dentro de áreas de estudo. Dentre os principais achados, demonstrou-se que: 1) dentro do conjunto de variáveis analisadas, algumas possuíram maior capacidade de diferenciação entre a supressão e a persistência da vegetação; 2) quanto mais distante a previsão esteve do período de treinamento, menor foi a capacidade das variáveis em diferenciar os padrões; e 3) a supressão e a persistência da vegetação natural em diferentes áreas de estudo foram descritas pelas variáveis de formas distintas. Como possíveis recomendações, destaca-se que os modeladores analisem os padrões de mudança e persistência utilizando técnicas estatísticas.