Mapeamento digital do uso da terra da cobertura vegetal no Parque Estadual da Serra da Tiririca (PESET) a partir de imagens orbitais de alta resolução.

No Brasil, entre as áreas protegidas e regulamentadas por lei estão às denominadas Unidades de Conservação (UC) e são definidas assim por possuírem características ambientais, estéticas, históricas ou culturais relevantes, importantes na manutenção dos ciclos naturais, demandando regimes especiais de preservação, conservação ou exploração racional dos seus recursos. O Parque Estadual da Serra da Tiririca (PESET), criado pela Lei 1.901, de 29 de novembro de 1991 localizado entre os municípios de Niterói e Maricá no Estado do Rio de Janeiro, enquadra-se na categoria de UC de Proteção Integral abrigando uma extensa faixa de Mata Atlântica em seus limites. Para a presente pesquisa foi feita uma classificação de Uso da terra e cobertura vegetal, refinada por pesquisas feitas através do trabalho de campo, que subsidiou a elaboração da proposta de Zoneamento Ambiental para o parque. O processamento digital da imagem foi feito utilizando-se o sistema SPRING desenvolvido pelo Instituto de Pesquisas Espaciais (INPE). A confecção dos mapas temáticos foi feita com apoio do sistema Arcgis desenvolvido pela ESRI. O Sistema de Informação Geográfica (SIG) foi empregado para as modelagens ambientais. Nessa etapa foram consideradas, de forma integrada, a variabilidade taxonômica, a expressão territorial e as alterações temporais verificáveis em uma base de dados georreferenciada. A tecnologia SIG integra operações convencionais de bases de dados, relativas ao armazenamento, manipulação, análise, consulta e apresentação de dados, com possibilidades de seleção e busca de informações e suporte à análise geoestatística, conjuntamente com a possibilidade de visualização de mapas sofisticados e de análise espacial proporcionada pelos mapas. A opção por esta tecnologia busca potencializar a eficiência operacional e permitir planejamento estratégico e administração de problemas, tanto minimizando os custos operacionais como acelerando processos decisórios. O estudo feito através da modelagem computacional do PESET apresentará o emprego das técnicas amplamente utilizadas no monitoramento ambiental, sendo úteis aos profissionais destinados à gestão e aos tomadores de decisão no âmbito das políticas públicas relacionadas à gestão ambiental de Unidades de Conservação.

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.