Modelagem matemática para descrever a recuperação de áreas degradadas na Amazônia

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Santos, Carlos Frank Lima dos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/217884
Resumo: A Amazônia brasileira tem aproximadamente 5,5 milhões de km2 de floresta e vem sendo desmatada por inumeras razões, como aumento da área de pastagens, agricultura, exploração de madeira, construção de usinas hidrelétricas, dentre outras. O desmatamento afeta diretamente o microclima local, continental e o convívio das espécies ecológicas, colocando várias espécies em sérios riscos de extinção. Diante disso, faz-se necessário propor estratégias de recuperação às áreas degradadas. O objetivo deste estudo é propor dois modelos matemáticos sendo um para descrever a recuperação da área desmatada e outro para mostrar a influência da vegetação no microclima local. Os modelos matemáticos são descritos por sistemas não-lineares de Equações Diferenciais Parciais (EDP). Os sistemas consideram fenômenos de dispersão populacional, dinâmicas vitais do tipo Verhulst e competições inter e intraespecíficas, descritas pela clássica modelagem do tipo Lotka-Volterra (não-linear), combinado às EDP de difusão-advecção. Os resultados numéricos, obtidos via discretização dos sistemas pela técnica de diferenças finitas, mostraram que as competições inter e intraespecíficas definiram a nova paisagem ecológica local e que o reflorestamento interfere diretamente no comportamento padrão do microclima local, sendo a advecção responsável pela coexistência das espécies, reforçando que florestas tropicais são fundamentais à manutenção da estabilidade climática local.