Planejamento de recursos hídricos de áreas rurais degradadas: aplicação do modelo SWAT em bacia hidrográfica experimental na região Noroeste do Estado do Rio de Janeiro.

A degradação ambiental do Noroeste do Estado do Rio de Janeiro tem se intensificado nas últimas décadas devido às práticas agrícolas não preservacionistas. Esta situação, que decorre do uso inadequado do solo, tem implicado em mudanças na oferta hídrica em grau variável nos municípios da região com prejuízos econômicos nas atividades dos pequenos e médios proprietários rurais e na qualidade de vida. A abordagem para enfrentar problemas deste tipo depende da participação efetiva das instâncias de governo e dos órgãos responsáveis pela gestão dos recursos hídricos. No âmbito da hidrologia os modelos hidrológicos com base no uso e ocupação do solo são ferramentas que podem auxiliar com ótimo custo e benefício a geração de informações em bacias hidrográficas, instrumentadas ou não. Os modelos são úteis ao planejamento e à tomada de decisão por possibilitarem a previsão de vazões e simulação de cenários sobre o uso do solo e qualidade da água. Neste sentido, o presente estudo pretende dar sua contribuição ao avaliar a adequabilidade do modelo SWAT simular o processo chuva-vazão na microbacia experimental de Santa Maria e Cambiocó, com 13,5 km2, localizada na região hidrográfica do rio Muriaé, afluente do rio Paraíba do Sul. O SWAT tem sido empregado em bacias agrícolas nos EUA, na Europa e, atualmente, na China, sudeste asiático e Irã, entre outros países, e na última década maior inserção no meio acadêmico brasileiro. A versão 2005 do modelo foi utilizada por meio da sua interface SIG para simular as vazões médias diárias com base na precipitação medida no intervalo de 15 minutos no período de 2005/2006. As vazões simuladas foram comparadas com as vazões observadas no exutório da microbacia. Foram testadas as ferramentas de análise de sensibilidade e autocalibração. O método de calibração manual foi usado para o ajuste por tentativa e erro. Os parâmetros ajustados corresponderam ao CN2 e ESCO. Os valores obtidos na calibração para os coeficientes estatísticos R2, NSE, PBIAS e RSR foram 0,80, 0,80, 7,02 e 0,45, respectivamente, indicando escore muito bom, o que foi confirmado pela inspeção dos hidrogramas. As saídas validadas para período diferente da calibração forneceram para os mesmos coeficientes os valores 0,84, 0,80, 25,92 e 0,44. Os dois primeiros, com escore muito bom. O valor de PBIAS, no limite do satisfatório, e RSR, muito bom. O desempenho permitiu concluir que a simulação com o SWAT foi adequada. Em relação às pesquisas que têm sido realizadas no Brasil os valores obtidos para os indicadores foram semelhantes, indicando a capacidade do modelo para novos estudos nesta microbacia que considerem os usos consuntivos e cenários de uso do solo.

Enfoque da estatística espacial em modelos dinâmicos de mudança do uso do solo.

O atual nível das mudanças uso do solo causa impactos nas mudanças ambientais globais. Os processos de mudanças do uso e cobertura do solo são processos complexos e não acontecem ao acaso sobre uma região. Geralmente estas mudanças são determinadas localmente, regionalmente ou globalmente por fatores geográficos, ambientais, sociais, econômicos e políticos interagindo em diversas escalas temporais e espaciais. Parte desta complexidade é capturada por modelos de simulação de mudanças do uso e cobertura do solo. Uma etapa do processo de simulação do modelo CLUE-S é a quantificação da influência local dos impulsores de mudança sobre a probabilidade de ocorrência de uma classe de uso do solo. Esta influência local é obtida ajustando um modelo de regressão logística. Um modelo de regressão espacial é proposto como alternativa para selecionar os impulsores de mudanças. Este modelo incorpora a informação da vizinhança espacial existente nos dados que não é considerada na regressão logística. Baseado em um cenário de tendência linear para a demanda agregada do uso do solo, simulações da mudança do uso do solo para a microbacia do Coxim, Mato Grosso do Sul, foram geradas, comparadas e analisadas usando o modelo CLUE-S sob os enfoques da regressão logística e espacial para o período de 2001 a 2011. Ambos os enfoques apresentaram simulações com muito boa concordância, medidas de acurácia global e Kappa altos, com o uso do solo para o ano de referência de 2004. A diferença entre os enfoques foi observada na distribuição espacial da simulação do uso do solo para o ano 2011, sendo o enfoque da regressão espacial que teve a simulação com menor discrepância com a demanda do uso do solo para esse ano.

Uma Simulação computacional do passeio aleatório simples

Em 1828 foi observado um fenômeno no microscópio em que se visualizava minúsculos grãos de pólen mergulhados em um líquido em repouso que mexiam-se de forma aleatória, desenhando um movimento desordenado. A questão era compreender este movimento. Após cerca de 80 anos, Einstein (1905) desenvolveu uma formulação matemática para explicar este fenômeno, tratado por movimento Browniano, teoria cada vez mais desenvolvida em muitas das áreas do conhecimento, inclusive recentemente em modelagem computacional. Objetiva-se pontuar os pressupostos básicos inerentes ao passeio aleatório simples considerando experimentos com e sem problema de valor de contorno para melhor compreensão ao no uso de algoritmos aplicados a problemas computacionais. Foram explicitadas as ferramentas necessárias para aplicação de modelos de simulação do passeio aleatório simples nas três primeiras dimensões do espaço. O interesse foi direcionado tanto para o passeio aleatório simples como para possíveis aplicações para o problema da ruína do jogador e a disseminação de vírus em rede de computadores. Foram desenvolvidos algoritmos do passeio aleatório simples unidimensional sem e com o problema do valor de contorno na plataforma R. Similarmente, implementados para os espaços bidimensionais e tridimensionais,possibilitando futuras aplicações para o problema da disseminação de vírus em rede de computadores e como motivação ao estudo da Equação do Calor, embora necessita um maior embasamento em conceitos da Física e Probabilidade para dar continuidade a tal aplicação.