Estimativa de larguras de vegetação para zonas ripárias através de redes neurais : o caso da remoção do nitrogênio

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Santin, Francele Michele
Orientador(a): Grzybowski, Jose Mario Vicensi, Silva, Roberto Valmir da
Banca de defesa: Chaffe, Pedro Luiz Borges, Duarte , Denio, Korf, Eduardo Pavan
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Fronteira Sul
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental
Departamento: Campus Erechim
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://rd.uffs.edu.br/handle/prefix/1549
Resumo: A água constitui um recurso indispensável para todas as populações da biosfera, como também, um fundamental componente abiótico dos ecossistemas. Entretanto, esse recurso vem sofrendo crescente degradação da qualidade e escassez da quantidade, devido a vários fatores, dentre eles, excesso de poluição antrópica e inadequado planejamento e gestão das Bacias Hidrográ-ficas. Com base nesse contexto, verifica-se que um dos atributos dos ecossistemas vegetais é justamente a proteção dos corpos hídricos. Dessa forma, a determinação do dimensionamento da vegetação que compõe a zona ripária, propiciando a plena execução das suas funções, é de suma importância para a conservação do recurso. Muito embora a preservação das Áreas de Preservação Permanente só ocorra por força legal, é necessário que essas normas tenham fun-damentação em pesquisas científicas. Este trabalho está dividido em duas partes (uma revisão e uma aplicação): a primeira parte, artigo I, consiste em uma revisão das estimativas de larguras eficientes para diferentes funções da vegetação ripária e uma breve abordagem das metodolo-gias utilizadas. Nele foram revisados 37 artigos científicos que investigaram, em específico, a influência da largura da vegetação ripária na execução de funções e/ou serviços ambientais citados. Como resultado, a funcionalidade dessas áreas foi categorizada em seis grupos: a) filtragem de sedimento, b) filtragem de nutrientes, c) fatores abióticos, d) poluição difusa, e) conservação de espécies e f) escoamento superficial, em seguida foram descritas as larguras mínimas e máximas estimadas como ótimas para cada um dos grupos funcionais. Foi verifi-cado uma grande variabilidade nas larguras ripárias, a largura da categoria que mais variou foi a remoção de nutrientes 3,8 até 280m e as outras categorias variaram dentro desses valores. Na se-gunda parte desta dissertação, artigo II, foi desenvolvida e implementada uma metodologia para estimar a largura da vegetação ripária com o uso de um Comitê de Redes Neurais Artificiais. Os parâmetros utilizados para os dados de entrada nas Redes foram: condutividade hidráulica do solo, índice de vegetação, concentração de nitrato e eficácia da filtragem da carga de nitrato do solo. Em seguida, os dados foram usados para treinar, validar, testar e selecionar as Redes com melhor performance para compor o Comitê de Redes Neurais Artificiais. Com o estudo do Modelo Digital da Bacia Hidrográfica dos Rios Leãozinho e Ligeirinho, esta, foi dividida em 165 sub-bacias menores e o Comitê de Redes Neurais Artificiais calculou de forma satisfatória a largura da vegetação ripária necessária, em cada uma das sub-bacias, para remover 90% da carga de nitrato existentes no solo, superando o desempenho das redes neurais individuais e reduzindo consideravelmente a variância dos erros de saída relativo às redes individuais.