Análise exploratória de simulações sociais computacionais por meio de estatística multivariada e mapas auto-organizáveis.

Visando oferecer subsídios para a avaliação do Plano Territorial de Desenvolvimento Rural Sustentável do Ministério do Desenvolvimento Agrário este trabalho teve como objetivo a aplicação da análise de componentes principais, da análise de agrupamentos pelo método hierárquico aglomerativo e da rede neural do tipo Mapa Auto-Organizável de Kohonen na análise exploratória de resultados de simulações sociais computacionais do sistema socioterritorial ?Território Rural Sul "sergipano?. A metodologia basea-se na Sociologia da Ação Organizada e no método Soclab. As análises estatísticas mostraram que o sistema socioterritorial em questão tem estrutura simples e determinística, ou seja, apresenta um jogo social cooperativo com forte tendência à estabilidade mesmo com situações de interesses divergentes. A análise neural permitiu a caracterização das situações atípicas quando ocorrem a estabilidade do sistema social.

Comparação da estimativa de parâmetros estruturais e de mapas de predição de biomassa produzidos por meio de simulações de métodos de amostragem e dados LIDAR na reserva florestal da Embrapa Acre.

O uso de tecnologias no setor florestal tem permitido dentre outras possibilidades, conhecer a real condição da floresta desempenhando o menor trabalho possível, o que garante uma maior eficiência ao se tratar, por exemplo, em tipos de amostragem no inventário florestal. A pesquisa teve como objetivo testar a eficiência da amostragem aleatória e sistemática em quatro níveis de intensidade amostral para produzir estimativas de biomassa seca acima do solo e comparar mapas de predição de biomassa com dados gerados pelo LIDAR (Light Detection and Ranging). O trabalho foi realizado em uma reserva florestal de 800 ha do Campo Experimental da Embrapa Acre. Os dados foram fornecidos pela Embrapa Acre e gerados em duas fases, a primeira por meio de um inventário 100%, no qual foi utilizado para simular a amostragem na área de estudo, sendo utilizado todas as árvores vivas com DAP > 30 cm, a segunda fase através de dados LIDAR, ou seja, utilizando o perfilhamento à Laser aerotransportado. Para simular a amostragem foram utilizados três tamanhos de parcelas distintos 20mx20m, 50mx50m e 100mx100m em diferentes intensidades amostrais que foram 0,5%, 1%, 5% e 10%. O parâmetro utilizado para comparação foi o da biomassa seca acima do solo em Mg.ha-1 pelo teste Tukey, a 95% de probabilidade através do programa Minitab17 e as parcelas foram sorteadas e distribuídas por meio de simulações de instalação de parcelas utilizando o Arc GIS 10. Os dados LIDAR foram amostrados por uma empresa contratada, a partir deles foram realizados todos os modelos e a extrapolação das métricas para toda a área através do comando gridmetrics. Os mapas de predição foram confeccionados pela ferramenta de interpolação vizinhos próximos do Arc GIS 10 e as comparações entre os mapas foram feitas pela ferramenta do Arc GIS 10, Zonal statistic. A biomassa média obtida do inventário florestal foi de 155,2 Mg.ha-1, sendo que o tamanho de parcela ótimo encontrado foi de 50mx50m e os tratamentos que mais se aproximaram da média do inventário florestal foram o aleatório com intensidade amostral de 5% e o sistemático com intensidade amostral de 10%. Os tratamentos que atenderam o erro aceitável de 10% foram à amostragem aleatória com intensidades amostrais de 5% e 10% e a amostragem sistemática com intensidade amostral de 10%. Não houve diferença estatística significativa entre os tratamentos. Os mapas de vegetação baseados na biomassa que melhor representaram a biomassa seca acima do solo no tamanho de parcela 50mx50m foram na amostragem aleatória com intensidade amostral de 10%, e na amostragem sistemática com intensidades amostrais de 5% e 10%, comparando com os mapas gerados a partir do inventário 100% e dos dados LIDAR. Pode-se concluir que o tamanho ótimo de parcela foi de 50mx50m, com intensidades amostrais acima de 5% não havendo diferença entre os métodos de amostragem e que os mapas gerados pelo inventário 100% e pelos dados LIDAR foram equivalentes.

Simulações no CROPGRO/DSSAT do carbono no solo cultivado com soja sob plantio direto e preparo convencional, em clima subtropical do sul do Brasil.

Objetivou-se avaliar o potencial do modelo CROPGRO, inserido no DSSAT v.4,0 (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) para simular o carbono no solo, no sistema plantio direto. Os dados foram coletados na Estação Experimental da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (EEA/UFRGS), em Eldorado do Sul, durante o ano agrícola 2003/04, num delineamento em faixas, em Argissolo Vermelho distrófico típico. A semeadura da soja (cv. Fepagro RS10 - ciclo longo) ocorreu em 20/11/03 para uma população inicial em torno de 300 mil plantas ha-1. Foram utilizados dois sistemas de manejo do solo: preparo convencional (PC) e sistema plantio direto (PD) irrigados (I) e não irrigados (NI). Foram inseridos no DSSAT dados edáficos, meteorológicos diários e da cultura. Adotou-se o método Ceres, no CROPGROSoja para simular o teor de carbono (C) no solo. As simulações mostraram que há maior estoque de C em plantio direto irrigado em relação ao preparo convencional, demonstrando sensibilidade do CROPGRO-Soja ao manejo do solo. Os mais elevados resíduos de C em solo sob plantio direto evidenciam mitigações de emissões desse gás para a atmosfera em cultivos na região estudada.