Bücher von Amanda Rezende Moreira

Dada la relevancia de conocer el índice de aridez (IA) por estar relacionado con la susceptibilidad a la desertificación, el objetivo de este trabajo fue mapear y comparar los índices de aridez en la cuenca hidrográfica del río Paraíba, específicamente, el IA en la subcuenca del Alto Paraíba-PB. Para determinar el Índice de Aridez en la subcuenca del Alto Paraíba-PB, se obtuvo la precipitación total anual y la evapotranspiración potencial estimada, en este trabajo calculada por el método de Thornthwaite & Mather (1955). A partir del cálculo del índice de aridez se determinaron los riesgos de desertificación, así como la clasificación climática que delimita las zonas climáticas establecidas por el PNUMA (1991). Así, los índices variaron, en cuanto a las clases climáticas de aridez, de la siguiente manera: menor que 0,03 (< 0,03) Hiperárido; 0,03 a 0,20 Árido; 0,21 a 0,50 Semiárido; 0,51 a 0,61 Subhúmedo y Seco; y mayor que 0,65 (> 0,65) Subhúmedo y Húmedo. Para la elaboración de los mapas se utilizaron datos censales del Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), que ayudaron tanto en la preparación de los mapas como en la interpretación de los datos.

Por las inadecuadas acciones antrópicas a lo largo de los años en la cuenca hidrográfica del Curso Superior del Río Paraíba, donde viene sufriendo alteraciones en el ecosistema. Las geotecnologías han contribuido en las investigaciones propiciando la incorporación de informaciones de los sistemas naturales. El objetivo de este trabajo fue clasificar el uso y la cobertura actual del suelo. Se utilizaron cinco clasificadores de clasificación supervisada disponibles en Google Earth Engine. Los resultados mostraron que dos clasificadores basados en Árboles de Decisión Clasificación y Regresión (CART) y Random Forest (RF) obtuvieron excelentes resultados, sin embargo el clasificador (CART) destacó tanto por los mejores índices como por la inspección visual. El GEE demostró ser una plataforma muy eficaz para cartografiar el uso y la cubierta del suelo en la zona.

Durch die unangemessenen anthropischen Eingriffe, die im Laufe der Jahre im hydrographischen Becken des Oberlaufs des Paraíba-Flusses stattgefunden haben, hat sich das Ökosystem verändert. Die Geotechnologien haben zu den Untersuchungen beigetragen, die die Einbeziehung von Informationen über die natürlichen Systeme vorantreiben. Das Ziel dieser Arbeit war die Klassifizierung der aktuellen Landnutzung und Bodenbedeckung. Es wurden fünf überwachte Klassifikatoren verwendet, die auf Google Earth Engine verfügbar sind. Die Ergebnisse zeigten, dass zwei Klassifikatoren, die auf Entscheidungsbäumen (CART) und Regressionsbäumen (RF) basieren, hervorragende Ergebnisse erzielten, wobei der Klassifikator (CART) sowohl bei den besten Indizes als auch bei der visuellen Inspektion hervorstach. Die GEE erwies sich als eine sehr effektive Plattform für die Kartierung der Landnutzung und Bodenbedeckung in dem Gebiet.

Angesichts der Bedeutung des Trockenheitsindexes (AI), der mit der Anfälligkeit für Wüstenbildung zusammenhängt, bestand das Ziel dieser Arbeit darin, die Trockenheitsindizes im hydrographischen Einzugsgebiet des Paraíba-Flusses zu kartieren und zu vergleichen, insbesondere den AI im Teileinzugsgebiet des Alto Paraíba-PB. Zur Bestimmung des Trockenheitsindexes im Teileinzugsgebiet des Alto Paraíba-PB wurden die jährlichen Gesamtniederschläge und die geschätzte potenzielle Evapotranspiration ermittelt, in dieser Arbeit berechnet nach der Methode von Thornthwaite & Mather (1955). Aus der Berechnung des Trockenheitsindexes wurden die Risiken der Wüstenbildung sowie die Klimaklassifikation ermittelt, die die von UNEP (1991) festgelegten Klimazonen abgrenzt. So variierten die Indizes hinsichtlich der Klimaklassen für Trockenheit wie folgt: weniger als 0,03 (< 0,03) Hyperarid; 0,03 bis 0,20 Arid; 0,21 bis 0,50 Semi-arid; 0,51 bis 0,61 Subhumid und Dry; und größer als 0,65 (> 0,65) Subhumid und Humid. Für die Erstellung der Karten wurden Volkszählungsdaten des brasilianischen Instituts für Geographie und Statistik (IBGE) verwendet, die sowohl bei der Erstellung der Karten als auch bei der Interpretation der Daten hilfreich waren.

V rezul'tate neadekwatnyh antropogennyh dejstwij na protqzhenii mnogih let w gidrograficheskom bassejne werhnego techeniq reki Paraiba proishodqt izmeneniq w äkosisteme. Geotehnologii wnesli swoj wklad w issledowaniq, sposobstwuüschie wklücheniü informacii o prirodnyh sistemah. Cel'ü dannoj raboty byla klassifikaciq tekuschego zemlepol'zowaniq i pochwenno-rastitel'nogo pokrowa. Byli ispol'zowany pqt' klassifikatorow, dostupnyh na Google Earth Engine. Rezul'taty pokazali, chto dwa klassifikatora na osnowe derew'ew klassifikacii i regressii Decision Tree (CART) i Random Forest (RF) pokazali otlichnye rezul'taty, odnako klassifikator (CART) wydelilsq kak po luchshim pokazatelqm, tak i pri wizual'nom osmotre. GEE okazalsq ochen' äffektiwnoj platformoj dlq kartirowaniq zemlepol'zowaniq i pochwenno-rastitel'nogo pokrowa w dannom rajone.

Uchitywaq wazhnost' ponimaniq indexa zasushliwosti (IZ), poskol'ku on swqzan s wospriimchiwost'ü k opustyniwaniü, cel'ü dannoj raboty bylo kartirowanie i srawnenie indexow zasushliwosti w gidrograficheskom bassejne reki Paraiba, a imenno IZ w subbassejne Al'to Paraiba-PB. Dlq opredeleniq indexa zasushliwosti w subbassejne Verhnqq Paraiba-PB byli polucheny dannye ob obschem godowom kolichestwe osadkow i raschetnom potencial'nom isparenii, w dannoj rabote rasschitannom po metodu Thornthwaite & Mather (1955). Na osnowe rascheta indexa suhosti byli opredeleny riski opustyniwaniq, a takzhe klimaticheskaq klassifikaciq, kotoraq razgranichiwaet klimaticheskie zony, ustanowlennye JuNEP (1991). Takim obrazom, indexy war'irowalis' w zawisimosti ot klimaticheskih klassow zasushliwosti sleduüschim obrazom: menee 0,03 (< 0,03) Giperaridnyj; ot 0,03 do 0,20 Zasushliwyj; ot 0,21 do 0,50 Poluzasushliwyj; ot 0,51 do 0,61 Subgumidnyj i suhoj; i bolee 0,65 (> 0,65) Subgumidnyj i wlazhnyj. Dlq sozdaniq kart byli ispol'zowany dannye perepisi naseleniq, prowedennoj Brazil'skim institutom geografii i statistiki (IBGE), chto pomoglo kak w podgotowke kart, tak i w interpretacii dannyh.

A causa delle inadeguate azioni antropiche condotte nel corso degli anni nel bacino idrografico dell'Alto Corso del fiume Paraíba, dove si sono verificati cambiamenti nell'ecosistema. Le geotecnologie hanno contribuito alle ricerche favorendo l'incorporazione di informazioni sui sistemi naturali. L'obiettivo di questo lavoro è stato quello di classificare l'attuale uso e copertura del suolo. Sono stati utilizzati cinque classificatori supervisionati disponibili su Google Earth Engine. I risultati hanno mostrato che due classificatori basati su alberi di classificazione e regressione (CART) e Random Forest (RF) hanno ottenuto ottimi risultati, tuttavia il classificatore (CART) si è distinto sia per i migliori indici che per l'ispezione visiva. Il GEE si è rivelato una piattaforma molto efficace per la mappatura dell'uso e della copertura del suolo nell'area.

Étant donné l'importance de comprendre l'indice d'aridité (IA) puisqu'il est lié à la susceptibilité à la désertification, l'objectif de ce travail était de cartographier et de comparer les indices d'aridité dans le bassin hydrographique de la rivière Paraíba, en particulier l'IA dans le sous-bassin de l'Alto Paraíba-PB. Pour déterminer l'indice d'aridité dans le sous-bassin de l'Alto Paraíba-PB, on a obtenu les précipitations annuelles totales et l'évapotranspiration potentielle estimée, calculée dans ce travail par la méthode de Thornthwaite & Mather (1955). Le calcul de l'indice de sécheresse a permis de déterminer les risques de désertification, ainsi que la classification climatique qui délimite les zones climatiques établies par le PNUE (1991). Ainsi, les indices varient, selon les classes climatiques d'aridité, comme suit : moins de 0,03 (< 0,03) Hyperaride ; 0,03 à 0,20 Aride ; 0,21 à 0,50 Semi-aride ; 0,51 à 0,61 Subhumide et Sec ; et plus de 0,65 (> 0,65) Subhumide et Humide. Les données de recensement de l'Institut brésilien de géographie et de statistique (IBGE) ont été utilisées pour produire les cartes, ce qui a aidé à la fois à la préparation des cartes et à l'interprétation des données.

Les actions anthropiques inadéquates menées au fil des ans dans le bassin hydrographique du cours supérieur de la rivière Paraíba, où l'écosystème a subi des changements, ont permis aux géotechnologies de contribuer aux recherches propices à l'incorporation d'informations sur les systèmes naturels. Les géotechnologies ont contribué aux recherches qui proposent l'incorporation d'informations sur les systèmes naturels. L'objectif de ce travail était de classifier l'utilisation et l'occupation actuelles des sols. Cinq classificateurs de classification supervisée disponibles sur Google Earth Engine ont été utilisés. Les résultats ont montré que deux classificateurs basés sur des arbres de décision, de classification et de régression (CART) et sur la forêt aléatoire (RF) ont donné d'excellents résultats, mais le classificateur (CART) s'est distingué à la fois pour les meilleurs indices et pour l'inspection visuelle. L'EEG s'est avéré être une plateforme très efficace pour cartographier l'utilisation et l'occupation des sols dans la région.

Through the inadequate anthropic actions over the years in the hydrographic basin of the upper course of the Paraíba River, where it has been undergoing changes in the ecosystem. Geotechnologies have contributed in the researches, providing the incorporation of information of the natural systems. The objective of this work was to classify the current land use and land cover. Five supervised classification classifiers available on Google Earth Engine were used. The results showed that two classifiers based on Decision Tree Classification and Regression Trees (CART) and Random Forest (RF) performed excellent results, however the classifier (CART) stood out for both the best indexes and visual inspection. GEE proved to be a very effective platform for mapping land use and land cover in the area.

Data la rilevanza della comprensione dell'indice di aridità (AI), poiché è correlato alla suscettibilità alla desertificazione, l'obiettivo di questo lavoro è stato quello di mappare e confrontare gli indici di aridità nel bacino idrografico del fiume Paraíba, in particolare l'AI nel sottobacino dell'Alto Paraíba-PB. Per determinare l'indice di aridità nel sottobacino dell'Alto Paraíba-PB, sono state ottenute le precipitazioni totali annue e l'evapotraspirazione potenziale stimata, in questo lavoro calcolata con il metodo di Thornthwaite & Mather (1955). Dal calcolo dell'indice di aridità sono stati determinati i rischi di desertificazione e la classificazione climatica che delimita le zone climatiche stabilite dall'UNEP (1991). Pertanto, gli indici variano, per quanto riguarda le classi climatiche di aridità, come segue: meno di 0,03 (< 0,03) Iperarido; da 0,03 a 0,20 Arido; da 0,21 a 0,50 Semiarido; da 0,51 a 0,61 Subumido e Secco; e maggiore di 0,65 (> 0,65) Subumido e Umido. Per la realizzazione delle mappe sono stati utilizzati i dati del censimento dell'Istituto brasiliano di geografia e statistica (IBGE), che ha contribuito sia alla preparazione delle mappe sia all'interpretazione dei dati.

Given the relevance of understanding the acidity index (AI) since it is related to the susceptibility to desertification, the objective of this work was to map and compare the acidity indices in the hydrographic basin of the Paraíba River, specifically, the AI in the sub-basin of Alto Paraíba-PB. To determine the Aridity Index in the Upper Paraíba-PB sub-basin, the total annual precipitation and estimated potential evapotranspiration were obtained, in this work calculated by the method of Thornthwaite & Mather (1955). From the calculation of the dryness index, the risks of desertification were determined, as well as the climatic classification that delimits the climatic zones established by UNEP (1991). Thus, the indices varied, as to the climatic classes for aridity, as follows: less than 0.03 (< 0.03) Hyperarid; 0.03 to 0.20 Arid; 0.21 to 0.50 Semi-arid; 0.51 to 0.61 Subhumid and Dry; and greater than 0.65 (> 0.65) Subhumid and Humid. The production of the maps used census data from the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), which helped both in the elaboration of the maps and in the interpretation of the data.

Visto a relevância em compreender o Índice de Aridez (IA) uma vez que está relacionado com a suscetibilidade à desertificação, o objetivo deste trabalho foi mapear e comparar os Índices de Aridez na Bacia Hidrográfica do Rio Paraíba, especificamente, o IA na sub-bacia do Alto Paraíba-PB. Para determinar o Índice de Aridez na Sub-Bacia Alto Paraíba-PB, obteve-se o total anual de precipitação e estimativa da evapotranspiração potencial, neste trabalho calculado pelo método de Thornthwaite & Mather (1955). A partir do cálculo do Índice de Aridez foram determinados os riscos à desertificação, assim como, a classificação climática que delimitam as zonas climáticas estabelecidas pela UNEP (1991). Assim sendo os índices variaram, quanto às classes climáticas para a aridez, da seguinte forma: menor que 0,03 (< 0,03) Hiperárido; 0,03 a 0,20 Árido; 0,21 a 0,50 Semiárido; 0,51 a 0,61 Subúmido e Seco; e maior que 0,65 (> 0,65) Subúmido e Úmido. Para a produção dos mapas utilizou-se dados do censo do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que auxiliaram tanto na elaboração dos mapas quanto na interpretação dos dados.

Através das ações antrópicas inadequadas ao longo dos anos na bacia hidrográfica do Alto Curso do Rio Paraíba, onde vem passando por mudanças no ecossistema, geotecnologias têm contribuido nas pesquisas propiciando a incorporação de informações dos sistemas naturais. O objetivo deste trabalho foi classificar o uso e cobertura da terra atual. Foi utilizado cincos classificadores de classificação supervisionada disponíveis no Google Earth Engine. Os resultados demonstraram que dois classificadores baseados em Árvore de Decisão Classification and Regression Trees (CART) e Random Forest (RF) desempenharam excelentes resultados, entretanto o classificador (CART) se destacou tanto pelo os melhores índices quanto na inspeção visual. O GEE demonstrou ser uma plataforma muito eficaz para a realização do mapeamento do uso e cobertura da terra na área.