Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Abel, Elton Luis da Silva
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| Orientador(a): |
Delgado, Rafael Coll
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| Banca de defesa: |
Delgado, Rafael Coll
,
Abreu, Marcel Carvalho
,
Menezes, Sady Júnior Martins Costa de
,
Rodrigues, Rafael de Ávila
,
Souza, Leonardo Paula de
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| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestais
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| Departamento: |
Instituto de Florestas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/9403
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Resumo: |
A região da bacia hidrográfica do rio Juruá, importante afluente do rio Amazonas e tido como um dos rios mais sinuosos do mundo carece de informações científicas quando relacionado às variáveis climáticas e ambientais, que acabam por impor influências na organização social e econômica local. Entender esta dinâmica ambiental, pretérita e futura, configura-se como importante ferramenta de gestão do território e de seus recursos naturais. Neste sentido, este estudo pretende diminuir a lacuna de informações da região com estudo da série temporal de 2001 a 2018 de variáveis climáticas, hidrológicas, vegetação e focos de incêndios, além de gerar cenário futuro da dinâmica hídrica da Bacia do Juruá com implicações nos serviços ecossistêmicos. Foram usados dados mensais da temperatura média da superfície, chuva e umidade do solo obtidos da reanálise; dados de focos de calor obtidos do MOD14V006 - produtos de fogo ativo; índice de vegetação- EVI e índice de água na superfície - NDFI, produtos do MOD13A3. Todas as variáveis foram caracterizadas por meio da estatística descritiva, Boxplot, Análise de Componentes Principais-ACP, Correlação e foram aplicados os testes de análise de tendência Mann-Kendall e Pettitt. O modelo ARIMA foi usado para simular mudanças futuras do NDFI, depois se aplicou testes de tendência. Todo processamento se deu no software R versão 3.5.1. Os anos de menor média mensal de chuva da série foram 2010 (155,62 mm), 2016 (163,15 mm) e 2005 (169,93 mm) também observados para umidade do solo 2005 (435 mm) e 2016 (448 mm); os anos de maior média mensal de chuva foram 2009 (207,31 mm) e 2014 (202,80 mm), com maiores valores de áreas inundadas em janeiro, 23.772 km2. A maior concentração de focos de incêndios ocorreu nos meses de agosto (1.142) e setembro (1.547), coincidindo com os menores valores de NDFI encontrados (1.421 km2 e 890 km2), com os anos de 2005 e 2010 com os maiores registros de focos: 5.427 e 4.559. O EVI apresentou maiores valores nos meses de outubro (0,566), novembro (0,573) e dezembro (0,560), início da estação chuvosa e os menores valores em junho (0,502) e julho (0,503), coincidindo com o período de menores precipitações e temperatura média. Os anos de 2015 com 22.275 km2 e 2009 com 16.140 km2 com os maiores registros de área inundada, e 2010 com 1.764 km2 e 2005 com 1.967 km2 com os menores registros. A ACP apontou a chuva como a variável de maior influência na dinâmica da bacia do Juruá com 0,98 de contribuição, seguida dos focos de incêndio com -0,90. O NDFI apresentou alta correlação com a chuva, que por sua vez se mostrou intimamente ligada a dinâmica ambiental da bacia hidrográfica do Rio Juruá, com respostas diretas no comportamento da vegetação, da dinâmica hídrica do rio e da ocorrência de incêndios, permitindo com isso a geração de cenário futuro confiável a partir da modelagem ARIMA, com expressão da sazonalidade e tendência significativa de diminuição de áreas inundadas até 2030. |
