Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais
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Navegando Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais por Assunto "Algoritmo genético"
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Dissertação Erosão e reflorestamento na Caatinga: aplicação de modelos RUSLE3D e USPED combinado com inteligência artificial(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-06-19) Oliveira, Francisco Guaraci Gomes de; Amorim, Jhones da Silva; https://orcid.org/0000-0001-7012-9465; http://lattes.cnpq.br/6904912327180800; http://lattes.cnpq.br/5853957163068936; Silva, Danilo Paulucio da; Junqueira, RubensAs mudanças do uso e cobertura do solo (UCS), a expansão da agropecuária e a redução da vegetação nativa têm exposto o solo à erosão, que pode comprometer a produtividade e a sustentabilidade dos ecossistemas locais. Diante disso, esse estudo teve como objetivo analisar o efeito da alteração UCS sobre os processos erosivos na Caatinga e a aplicabilidade das estratégias de reflorestamento elaborado com utilização de Inteligência Artificial (IA) no controle da erosão. No primeiro artigo, foi aplicado o modelo Revised Universal Soil Loss Equation Three-Dimensional (Equação Universal de Perda de Solo Revisada Tridimensional, RUSLE3D) na Bacia Hidrográfica do Rio Seridó (BHRS) para analisar a erosão do solo durante os anos de 1988 e 2018. O estudo revelou uma redução na vegetação nativa, com diminuição de 15,12% na Floresta de Caatinga e, mais de 35% da área sofreu alterações no UCS, principalmente devido à expansão da agropecuária. Houve uma relação direta entre a redução da cobertura vegetal e o aumento da erosão. No segundo artigo, foi proposta a restauração florestal na Caatinga usando algoritmos de otimização para identificar áreas prioritárias para reflorestamento. A aplicação do modelo Unit Stream Power Erosion Deposition (Erosão e Deposição Baseado na Potência Fluxo Unitário, USPED) e IA considerando uma proposta de aumento de 20% na cobertura florestal acarretou na redução da perda de solo de 105 mil para 75 mil Ton/ano. O reflorestamento proposto melhorou a estabilidade do solo, ampliando as áreas estáveis de 39,48% para 43,07%, mas levou a um aumento na fragmentação, o que pode impactar negativamente o armazenamento de carbono e ter maior efeito de borda. Desta forma, o uso de IA mostrou-se promissora na otimização da restauração florestal, mas deve-se considerar o equilíbrio entre a mitigação da erosão e a manutenção da conectividade dos fragmentos vegetais. A pesquisa evidencia a importância crítica das florestas na mitigação da erosão do solo e na manutenção dos serviços ecossistêmicos essenciais. O uso de modelos de erosão de solo e técnicas de IA provou serem ferramentas poderosas para orientar decisões de gestão ambiental.