Analysis of a controversial decision process: the case of the pumped hydro storage power plant Atdorf in Germany

Based on the report for the unit “Métodos Interactivos de Participação e Decisão A” (Interactive methods of participation and decision A), coordinated by Prof. Lia Maldonado Teles de Vasconcelos and Prof. Nuno Miguel Ribeiro Videira Costa. This unit was provided for the PhD Program in Technology Assessment in 2015/2016.

Terra nativa : a relação eco-humana na vida e na obra de Ferreira de Castro

A presente investigação visou contribuir para o estudo da permeabilidade entre Ciência e Arte, explorando, nomeadamente, o diálogo frutífero entre a área científica interdisciplinar da Ecologia Humana e a Literatura Portuguesa. Neste sentido, configura o que pode entender-se como um ensaio de dupla interdisciplinaridade. Recorreu-se a uma metodologia híbrida que integra métodos e fontes das ciências do ambiente e sociais e da análise literária, cujos graus de objetividade variam entre si, e que pode filiar-se na recente área dos “mixed methods”, cuja exploração se acentuou nas últimas duas décadas na Europa e nos Estados Unidos. Em concreto, pretendeu-se analisar a representação literária da Natureza e do vínculo de interdependência que o ser humano estabelece com ela na obra de Ferreira de Castro (1898-1974) ‒ um dos mais aclamados e traduzidos escritores portugueses do século XX, fundador do “romance social” português ‒ e perceber em que medida essa representação irradia da experiência de vida em variados ambientes geográficos, da personalidade e da ideologia do escritor. A tese consta de duas partes principais, traçando a primeira uma “Ecobiografia” do escritor, que averigua a sua relação e a sua conceção pessoal sobre a Natureza; e dedicando-se a segunda à ecocrítica de quatro textos de ficção com cenários em áreas rurais de Portugal continental, escritos entre 1928 e 1947: Emigrantes (1928), “O Natal em Ossela” (1933), Terra Fria (1934) e A Lã e a Neve (1947). Defende-se que, num tempo anterior ao movimento ecológico português, esses textos continham já um significativo teor eco-humano. Apresentam, por isso, um grande potencial de difusão do ambiente biofísico e das modalidades relacionais que o ser humano instituiu com a terra numa época, revelando-se um valioso contributo para a História Ambiental do território português. Esta função extra-artística projeta-se nas gerações leitoras do presente e do futuro e pode atuar em benefício da consciência ambiental e de cidadania neste século XXI. Razão por que é devido à obra castriana este novo lugar na Cultura portuguesa, mais além e mais amplo que a sua aplaudida dimensão literária.

Terra Nativa. A relação eco-humana na vida e na obra de Ferreira de Castro

A presente investigação teve o apoio financeiro da FCT, através de uma Bolsa de Doutoramento.

Mapping the Pasture Steppe in Bayankhongor, Mongolia: comparison of classification methods, using Landsat-8 and geophysical data

Grasslands in semi-arid regions, like Mongolian steppes, are facing desertification and degradation processes, due to climate change. Mongolia’s main economic activity consists on an extensive livestock production and, therefore, it is a concerning matter for the decision makers. Remote sensing and Geographic Information Systems provide the tools for advanced ecosystem management and have been widely used for monitoring and management of pasture resources. This study investigates which is the higher thematic detail that is possible to achieve through remote sensing, to map the steppe vegetation, using medium resolution earth observation imagery in three districts (soums) of Mongolia: Dzag, Buutsagaan and Khureemaral. After considering different thematic levels of detail for classifying the steppe vegetation, the existent pasture types within the steppe were chosen to be mapped. In order to investigate which combination of data sets yields the best results and which classification algorithm is more suitable for incorporating these data sets, a comparison between different classification methods were tested for the study area. Sixteen classifications were performed using different combinations of estimators, Landsat-8 (spectral bands and Landsat-8 NDVI-derived) and geophysical data (elevation, mean annual precipitation and mean annual temperature) using two classification algorithms, maximum likelihood and decision tree. Results showed that the best performing model was the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), using the decision tree. For maximum likelihood, the model that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation (Model 5) and the one that incorporated Landsat-8 bands with mean annual precipitation and mean annual temperature (Model 13), achieved the higher accuracies for this algorithm. The decision tree models consistently outperformed the maximum likelihood ones.