Uso de modelagem de nicho fundamental na avaliação do padrão de distribuição geográfica de espécies vegetais

Atualmente vêm sendo desenvolvidas e utilizadas várias técnicas de modelagem de distribuição geográfica de espécies com os mais variados objetivos. Algumas dessas técnicas envolvem modelagem baseada em análise ambiental, nas quais os algoritmos procuram por condições ambientais semelhantes àquelas onde as espécies foram encontradas, resultando em áreas potenciais onde as condições ambientais seriam propícias ao desenvolvimento dessas espécies. O presente estudo trata do uso da modelagem preditiva de distribuição geográfica, através da utilização de algoritmo genético e algoritmo de distância, de espécies como ferramenta para a conservação de espécies vegetais, em três situações distintas: modelagem da distribuição do bioma cerrado no estado de São Paulo; previsão da ocorrência de espécies arbóreas visando à restauração da cobertura vegetal na bacia do Médio Paranapanema e modelagem da distribuição de espécies ameaçadas de extinção (Byrsonima subterranea). A metodologia empregada e os resultados obtidos foram considerados satisfatórios para a geração de modelos de distribuição geográfica de espécies vegetais, baseados em dados abióticos, para as regiões de estudo. A eficácia do modelo em predizer a ocorrência de espécies do cerrado é maior se forem utilizados apenas pontos de amostragem com fisionomias de cerrado, excluindo-se áreas de transição. Para minimizar problemas decorrentes da falta de convergência do algoritmo utilizado GARP (Genetic Algorithm for Rule Set Production), foram gerados 100 modelos para cada espécie modelada. O uso de modelagem pode auxiliar no entendimento dos padrões de distribuição de um bioma ou ecossistema em uma análise regional e local.

Adequabilidade ambiental dos biomas brasileiros à ocorrência do lobo-guará (Chrysocyon brachyurus) e efeitos da composição da paisagem em sua ecologia espacial, atividade e movimentação

O lobo-guará é uma espécie de ampla distribuição na América do Sul, tendo no Brasil sua maior área de ocorrência. No entanto, as modificações das áreas naturais principalmente destinadas à agropecuária tornam a espécie vulnerável à extinção. A investigação objetivou conhecer em larga escala a área de distribuição potencial gerada por atributos ambientais favoráveis e áreas adequadas à sua ocorrência nos biomas brasileiros e investigar como a espécie responde à estrutura da paisagem, avaliando os efeitos de ambientes modificados pelo homem na sua ecologia espacial, nos padrões de atividade e na movimentação. Modelos de distribuição de espécie foram gerados pelo Maxent, utilizando uma base de pontos de localização de presença a partir de 2000 para o Cerrado (Ce), Pantanal (Pa), Mata Atlântica (MA) e Pampas (Pp) e um conjunto de onze variáveis ambientais não correlacionadas (topográficas, climáticas e paisagísticas). Para análises de ecologia espacial, das atividades e de movimentação, utilizou-se localizações de telemetria (GPS) de animais habitantes de áreas protegidas (AP), e indivíduos em paisagens modificados (AM). Análises de áreas de vida (AV) foram realizadas utilizando o estimador AKDE e associadas com classificação da paisagem local. Os modelos de distribuição do lobo-guará apresentaram uma área de distribuição potencial de 78% do total dos biomas. Apesar de possuírem grandes proporções de áreas adequadas (Ce, 90%; Pa, 93%; MA, 65% e Pp, 6%), somente um pequeno percentual (4,4% do Ce e 4,7% da MA) possui adequabilidade ambiental acima de 50%. Dos atributos que favorecem sua presença, a altitude (para todos os biomas), a precipitação (Ce e Pa), diferenças de temperatura e uso e cobertura do solo (Ma e Pp) foram os mais importantes. Em nível local, animais apresentaram média de AV de 90Km2 em AP e 41Km2 em AM, uma diferença significativa (p<0,01) com áreas diretamente proporcionais ao percentual de áreas naturais na paisagem. Ainda, apesar dos padrões regulares de atividade não mostrarem grandes mudanças, o período de repouso foi significativamente maior (p<0,01) entre os animais AM (46% do dia) que em animais AP (25% do dia). Lobos-guarás de AP e AM não apresentaram grandes diferenças no deslocamento diário com média geral de 14km caminhados por dia, com comprimentos de passos de 1Km. Diferenças no comprimento de passo foram relacionadas à composição da diversidade de contato de classes da paisagem com a proporção de ambientes naturais no passo (quanto maior as variáveis, maior o passo). Passos menores refletem menor persistência de movimento interferindo no deslocamento diário. Com os resultados desse estudo identificou-se a MA e Pa muito importantes, mas o Ce como bioma mais adequado à espécie. Foram encontrados indícios de que a estrutura de suas AV, o uso da paisagem, as atividades e movimentação são afetados pela paisagem modificada. Isso pode comprometer a viabilidade populacional, interferindo na presença em uma área e refletindo no seu potencial de distribuição. As estratégias de manejo de uso do solo, e a recuperação e conexão de áreas adequadas são urgentes e necessárias para que o lobo-guará permaneça presente e funcional nas paisagens dos biomas brasileiros.

Fault location in power distribution networks with distributed generation.

This research presents the development and implementation of fault location algorithms in power distribution networks with distributed generation units installed along their feeders. The proposed algorithms are capable of locating the fault based on voltage and current signals recorded by intelligent electronic devices installed at the end of the feeder sections, information to compute the loads connected to these feeders and their electric characteristics, and the operating status of the network. In addition, this work presents the study of analytical models of distributed generation and load technologies that could contribute to the performance of the proposed fault location algorithms. The validation of the algorithms was based on computer simulations using network models implemented in ATP, whereas the algorithms were implemented in MATLAB.