4 resultados para Amazon forest

em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal


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Climate change is emerging as one of the major threats to natural communities of the world’s ecosystems; and biodiversity hotspots, such as Madeira Island, might face a challenging future in the conservation of endangered land snails’ species. With this thesis, progresses have been made in order to properly understand the impact of climate on these vulnerable taxa; and species distribution models coupled with GIS and climate change scenarios have become crucial to understand the relations between species distribution and environmental conditions, identifying threats and determining biodiversity vulnerability. With the use of MaxEnt, important changes in the species suitable areas were obtained. Laurel forest species, highly dependent on precipitation and relative humidity, may face major losses on their future suitable areas, leading to the possible extinction of several endangered species, such as Leiostyla heterodon. Despite the complexity of the biological systems, the intrinsic uncertainty of species distribution models and the lack of information about land snails’ functional traits, this analysis contributed to a pioneer study on the impacts of climate change on endemic species of Madeira Island. The future inclusion of predictions of the effect of climate change on species distribution as part of IUCN assessments could contribute to species prioritizing, promoting specific management actions and maximizing conservation investment.

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The forest has a crucial ecological role and the continuous forest loss can cause colossal effects on the environment. As Armenia is one of the low forest covered countries in the world, this problem is more critical. Continuous forest disturbances mainly caused by illegal logging started from the early 1990s had a huge damage on the forest ecosystem by decreasing the forest productivity and making more areas vulnerable to erosion. Another aspect of the Armenian forest is the lack of continuous monitoring and absence of accurate estimation of the level of cuts in some years. In order to have insight about the forest and the disturbances in the long period of time we used Landsat TM/ETM + images. Google Earth Engine JavaScript API was used, which is an online tool enabling the access and analysis of a great amount of satellite imagery. To overcome the data availability problem caused by the gap in the Landsat series in 1988- 1998, extensive cloud cover in the study area and the missing scan lines, we used pixel based compositing for the temporal window of leaf on vegetation (June-late September). Subsequently, pixel based linear regression analyses were performed. Vegetation indices derived from the 10 biannual composites for the years 1984-2014 were used for trend analysis. In order to derive the disturbances only in forests, forest cover layer was aggregated and the original composites were masked. It has been found, that around 23% of forests were disturbed during the study period.

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An infinite-horizon discrete time model with multiple size-class structures using a transition matrix is built to assess optimal harvesting schedules in the context of Non-Industrial Private Forest (NIPF) owners. Three model specifications accounting for forest income, financial return on an asset and amenity valuations are considered. Numerical simulations suggest uneven-aged forest management where a rational forest owner adapts her or his forest policy by influencing the regeneration of trees or adjusting consumption dynamics depending on subjective time preference and market return rate dynamics on the financial asset. Moreover she or he does not value significantly non-market benefits captured by amenity valuations relatively to forest income.

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O galgamento oceânico é um fenómeno associado à interação de ondas com estruturas marítimas. Nesta dissertação estudou-se o galgamento em estruturas marítimas verticais através da aplicação do modelo numérico AMAZON, que é um modelo bidimensional, baseado na resolução das equações não lineares de águas pouco profundas. Para validar a sua aplicação a estruturas marítimas verticais impermeáveis, os resultados de caudal médio galgado obtidos com o modelo AMAZON foram comparados com os resultados de ensaios em modelo físico bidimensional realizados anteriormente e disponíveis na base de dados do projeto europeu CLASH. Os resultados foram ainda comparados com os das fórmulas empíricas e semi-empíricas de Van der Meer & Bruce de 2014, de Goda de 2008 e de Hedges & Reis de 2015. Antes da sua validação, o modelo foi calibrado utilizando um dos ensaios do CLASH. Para tal, realizou-se uma análise de sensibilidade a alguns parâmetros do modelo, concretamente da dimensão mínima da malha, da escala de aplicação do AMAZOM (à escala reduzida ou à do protótipo), da forma de modelação da parede vertical, já que, dado este modelo ser integrado na vertical, não é possível considerar paredes verticais sem utilizar um artifício de cálculo, dos valores de alguns dos parâmetros de entrada do modelo (profundidade mínima molhada e a profundidade mínima de fricção) e da dimensão do domínio de cálculo. Os resultados da calibração do AMAZON mostram que, por causa da precisão do modelo para os menores caudais médios de galgamento, se deve aplicar o modelo à escala do protótipo. Para estruturas verticais, a aproximação que o modelo faz, por defeito, para a secção vertical da estrutura através de um talude fictício a 10:1 apresenta melhores resultados que a utilização de um talude a 20:1. Contudo, ambos requerem a adoção de uma dimensão da malha bastante reduzida nesta zona e na sua vizinhança (0.03 m). No caso em estudo, os dois parâmetros de entrada do modelo não têm impacto significativo nos resultados, ao contrário do domínio de cálculo que, tal como recomendado na literatura de referência, se deve iniciar (fronteira de entrada) a aproximadamente um comprimento de onda do pé da estrutura. Os resultados obtidos mostram que, em geral, o AMAZON subestima o valor medido do caudal médio galgado com erros relativos variáveis entre -91% e -49%; apenas para um caso o modelo sobrestima o caudal médio, com um erro relativo de 43%. Quando comparado com as formulações empíricas e semi-empíricas, a fórmula de Van der Meer & Bruce apresenta melhores aproximações aos caudais médios medidos que constam na base de dados do CLASH, seguida da fórmula de Goda e dos resultados do modelo AMAZON, embora estes dois últimos apresentem valores bastante próximos. Assim, uma vez que o modelo está em constante desenvolvimento, espera-se que no futuro seja uma ferramenta mais poderosa. Contudo, enquanto não se fizerem melhorias no modelo e/ou não se estender a outros ensaios a análise feita no âmbito desta dissertação, os resultados sugerem que não há vantagem na sua utilização face às formulações empíricas e semi-empíricas disponíveis, tendo também em conta o significativo tempo computacional exigido para executar o AMAZON com a dimensão da malha escolhida.