1000 resultados para Mapeamento ambiental
Resumo:
Antibióticos têm sido utilizados em grandes quantidades nas criações animais. Muitas dessas moléculas não são totalmente metabolizadas no organismo animal e seus resíduos têm sido detectados em amostras de solo, água superficial e subterrânea. A ocorrência desses resíduos no ambiente pode favorecer a resistência de microrganismos aos agentes antibióticos, além de causar problemas de ordem toxicológica a determinados organismos vivos. Os antibióticos de uso veterinário são, no geral, representados por moléculas anfóteras, com vários grupos funcionais ionizáveis (diferentes valores de pKa), massas molares bastante variáveis (172 a 916 g mol-1) e baixos potenciais de volatilização (pressão de vapor < 1,1 x 10-11 mm Hg). Em relação aos pesticidas, esses compostos apresentam maiores valores de solubilidade em água e menores valores de coeficiente de partição n-octanol-água (log Kow), provavelmente devido à presença de muitos grupos funcionais ionizáveis, o que sugere menor potencial de bioacumulação e maior mobilidade no solo. No presente trabalho avaliam-se o uso de antibióticos e a importância da produção animal no Brasil, aspectos do seu comportamento ambiental em condições de clima temperado e, por fim, enfatiza-se a necessidade de conduzir investigações sobre sua ocorrência e comportamento em solos muito intemperizados, predominantes nos ambientes tropicais.
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Em razão de sua simplicidade, a relação de aporte de sedimento (RAS), dada pela razão entre a produção de sedimento no exutório e a erosão total na bacia, é comumente usada no estudo e na determinação da produção de sedimentos em bacias hidrográficas. Como há uma série de complexidades ligando a produção de sedimentos (Y) e a erosão a montante (E) na bacia, foram desenvolvidas distintas equações de RAS. Programas de pagamento por serviço ambiental relativos ao abatimento de sedimentação, como o Produtor de Água, frequentemente requerem a estimativa da redução da produção de sedimentos nas bacias hidrográficas, em função de implantação do controle de erosão a montante. Os objetivos do presente trabalho foram calcular a RAS da bacia do ribeirão Pipiripau (DF), usando oito equações existentes na literatura, e estimar a provável redução em Y, em função de uma redução de 50 % da erosão na bacia, bem como avaliar as eventuais dificuldades em sua aplicação. Os valores de RAS obtidos variaram entre 0,12 e 0,52, com média de 0,24 e desvio-padrão de 0,14. Duas das equações apresentaram alta sensibilidade às variáveis, indicando que haveria significativo potencial de propagação de erro se elas fossem usadas. Partindo-se de uma redução de erosão de 50 % na bacia (117.500 t ano-1), a redução no aporte de sedimento usando as RAS das oito equações variou de 14 a 61 mil t ano-1. Essa significativa variação em Y indica considerável incerteza na estimativa de serviços ambientais relativos à redução de aporte de sedimento, em programas de controle de erosão.
Resumo:
No presente estudo, foi realizada uma avaliação de diferentes variáveis ambientais no mapeamento digital de solos em uma região no norte do Estado de Minas Gerais, utilizando redes neurais artificiais (RNA). Os atributos do terreno declividade e índice topográfico combinado (CTI), derivados de um modelo digital de elevação, três bandas do sensor Quickbird e um mapa de litologia foram combinados, e a importância de cada variável para discriminação das unidades de mapeamento foi avaliada. O simulador de redes neurais utilizado foi o "Java Neural Network Simulator", e o algoritmo de aprendizado, o "backpropagation". Para cada conjunto testado, foi selecionada uma RNA para a predição das unidades de mapeamento; os mapas gerados por esses conjuntos foram comparados com um mapa de solos produzido com o método convencional, para determinação da concordância entre as classificações. Essa comparação mostrou que o mapa produzido com o uso de todas as variáveis ambientais (declividade, índice CTI, bandas 1, 2 e 3 do Quickbird e litologia) obteve desempenho superior (67,4 % de concordância) ao dos mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Das variáveis utilizadas, a declividade foi a que contribuiu com maior peso, pois, quando suprimida da análise, os resultados da concordância foram os mais baixos (33,7 %). Os resultados demonstraram que a abordagem utilizada pode contribuir para superar alguns dos problemas do mapeamento de solos no Brasil, especialmente em escalas maiores que 1:25.000, tornando sua execução mais rápida e mais barata, sobretudo se houver disponibilidade de dados de sensores remotos de alta resolução espacial a custos mais baixos e facilidade de obtenção dos atributos do terreno nos sistemas de informação geográfica (SIG).
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O zoneamento ambiental auxilia na gestão do solo e da água, pois fornece informações de uso e manejo do solo de forma adequada. Assim, propõe-se neste estudo: (i) a aplicação do zoneamento ambiental, baseado em valores de perda de solo, tolerância à perda de solo e à legislação ambiental; e (ii) etapa de monitoramento das características quali-quantitativas dos cursos d'água a partir do uso de curvas Total Maximum Daily Loads (TMDL). O estudo foi realizado na bacia hidrográfica do ribeirão Salobra, localizada na transição entre os biomas Cerrado e Pantanal. A partir do cruzamento dos planos de informação, obteve-se a divisão da área em cinco zonas de uso do solo, determinadas de acordo com a conservação e preservação da vegetação nativa, ocorrência de áreas úmidas e nascentes, uso adequado do solo e recuperação de áreas erodidas. Paralelamente, as curvas TMDL foram obtidas a partir da curva de permanência e de padrões de qualidade da água. Verificou-se que cerca de 6 % da área em estudo apresentou perda de solo superior ao limite tolerável e foi definida como área prioritária de recuperação no contexto do planejamento ambiental. O método aplicado permitiu a determinação de zonas específicas de uso do solo, identificação de irregularidades e de prioridades de conservação do solo. Além disso, as curvas TMDL constituem boa alternativa de monitoramento da água, pois produzem informações em condições críticas do corpo d'água.
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O crescimento da demanda global por alimentos juntamente com as exigências do mercado - não só relacionados à qualidade, mas também à diversidade - estão levando ao aumento do uso de agrotóxicos nas lavouras. Nesse contexto, a busca de informações e tecnologias para reduzir riscos ambientais associados ao uso de pesticidas tem papel importante. Estudos de laboratório têm fornecido indicações sobre o comportamento de pesticidas em solos, porém indicações sobre a identidade e a toxidez dos metabólitos formados são raras. O presente estudo avaliou o comportamento da ametrina em solos brasileiros, e a identidade e quantidade de dois metabólitos principais foram determinadas. Maior quantidade de radioatividade foi detectada nos extratos dos solos, indicando que a formação de resíduos ligados ocorreu apenas em pouca extensão, o que pode representar risco ambiental. Valores de DT50 foram menores nos solos com mais matéria orgânica.
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A proposição de índices de qualidade do solo tem crescido de forma considerável nos últimos anos para análises de sustentabilidade ambiental e da produção agrícola. No entanto, não há, nas condições brasileiras, o desenvolvimento de qualquer indicador de qualidade do solo vinculado à recarga de água subterrânea. O objetivo deste estudo foi gerar um índice de qualidade do solo, relacionado à recarga de água subterrânea (IQS RA), válido para as condições da Bacia Hidrográfica do Alto Rio Grande e proceder a seu mapeamento por meio de técnicas geoestatísticas. O IQS RA proposto é uma combinação linear de três indicadores relacionados à infiltração de água no solo: densidade do solo, condutividade hidráulica saturada e macroporosidade. Para sua validação, foi considerada a participação do deflúvio base (ou subterrâneo) no deflúvio total para quatro sub-bacias da Bacia Hidrográfica do Alto Rio Grande, analisando o comportamento desses indicadores hidrológicos tendo-se como referência a distribuição espacial do IQS RA. O índice gerado mostrou-se uma ferramenta importante para avaliação do potencial do solo para recarga de água subterrânea, uma vez que ele reflete a influência dos usos da terra no comportamento do deflúvio base e, consequentemente, na dinâmica da produção de água pelas sub-bacias.
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Estudos associados a chuvas extremas são constituídos de eventos de interesse prático para a gestão dos recursos naturais, como manejo de bacias hidrográficas e conservação dos solos e da água. A distribuição espacial desses eventos possibilita inferir sobre áreas onde sua ocorrência é acentuada e desprovida de informações técnicas. Os objetivos deste trabalho foram promover, a partir de dados pontuais de 177 estações meteorológicas e com a utilização de técnicas geoestatísticas, o mapeamento de chuvas intensas para o Estado de Minas Gerais e identificar as áreas mais vulneráveis no tocante à ocorrência dessas chuvas nesse Estado. Foi constatado que as maiores intensidades ocorrem nas regiões leste e noroeste de Minas Gerais, o que pode ser explicado pela maior influência da Zona de Convergência do Atlântico Sul, além de ocorrência de chuvas convectivas. Foi possível, também, constatar e mapear intensidades intermediárias nas regiões sul e central e os menores valores para as regiões norte e nordeste de Minas Gerais. Para maiores durações, verificou-se, para a região sul, ocorrência de altas intensidades, o que está associado à entrada com maior frequência de frentes frias, produzindo chuvas de longa duração.
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Técnicas de mapeamento digital podem contribuir para agilizar a realização de levantamentos pedológicos detalhados. Objetivou-se com este trabalho obter um mapa digital de solos (MDS) com uso de redes neurais artificiais (RNA), utilizando correlações entre unidades de mapeamento (UM) e covariáveis ambientais. A área utilizada compreendeu aproximadamente 12.000 ha localizados no município de Barra Bonita, SP. A partir do resultado de uma análise de agrupamento das covariáveis ambientais, foram escolhidas cinco áreas de referência para realizar o mapeamento convencional. As UM identificadas subsidiaram a aplicação da técnica de RNA. Utilizaram-se o simulador de redes neurais JavaNNS e o algoritmo de aprendizado backpropagation. Pontos de referência foram coletados para avaliar o desempenho do mapa digital produzido. A posição na paisagem e o material de origem subjacente foram determinantes para o reconhecimento dos delineamentos das UM. Houve boa concordância entre as UM delineadas pelo MDS e pelo método convencional. A comparação entre os pontos de referência e o mapa de solos digital evidenciou exatidão de 72 %. O uso da abordagem MDS utilizada pode contribuir para diminuir a falta de informações semidetalhadas de solos em locais ainda não mapeados, tomando-se como base informações pedológicas obtidas de áreas de referência adjacentes.
Resumo:
O mapeamento digital de solos permite prever padrões de ocorrência de solos com base em áreas de referência e no uso de técnicas de mineração de dados para modelar associações solo-paisagem. Os objetivos deste trabalho foram produzir um mapa pedológico digital por meio de técnicas de mineração de dados aplicadas a variáveis geomorfométricas e de geologia, com base em áreas de referência; e testar a confiabilidade desse mapa por meio de validação em campo com diferentes sistemas de amostragem. O mapeamento foi realizado na folha Botucatu (SF-22-Z-B-VI-3), utilizando-se as folhas 1:50.000, Dois Córregos e São Pedro, como áreas de referência. Variáveis descritoras do relevo e de geologia associadas às unidades de mapeamento pedológico das áreas de referência compuseram a matriz de dados de treinamento. A matriz foi analisada pelo algoritmo PART de árvore de decisão, do aplicativo Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), que cria regras de classificação. Essas regras foram aplicadas aos dados geomorfométricos e geológicos da folha Botucatu, para predição de unidades de mapeamento pedológico. A validação de campo dos mapas digitais deu-se por meio de amostragem por transectos em uma unidade de mapeamento da folha São Pedro e de forma aleatório-estratificada na folha Botucatu. A avaliação da unidade de mapeamento na folha São Pedro verificou confiabilidade, respectivamente, de 83 e 66 %, para os mapas pedológicos digital e tradicional com legenda simplificada. Apesar de terem sido geradas regras para todas as unidades de mapeamento pedológico das áreas de treinamento, nem todas as unidades de mapeamento foram preditas na folha Botucatu, o que resultou das diferenças de relevo e geologia entre as áreas de treinamento e de mapeamento. A validação de campo do mapa digital da folha Botucatu verificou exatidão global de 52 %, compatível com levantamentos em nível de reconhecimento de baixa intensidade, e kappa de 0,41, indicando qualidade Boa. Unidades de mapeamento mais extensas geraram mais regras, resultando melhor reprodução dos padrões solo-relevo na área a ser mapeada. A validação por transectos na folha São Pedro indicou compatibilidade do mapa digital com o nível de reconhecimento de alta intensidade e compatibilidade do mapa tradicional, após simplificação de sua legenda, com o nível de reconhecimento de baixa intensidade. O treinamento do algoritmo em mapas e não em observações pontuais reduziu em 14 % a exatidão do mapa pedológico digital da folha Botucatu. A amostragem aleatório-estratificada pelo hipercubo latino é apropriada a mapeamentos com extensa base de dados, o que permite avaliar o mapa como um todo, tornando os trabalhos de campo mais eficientes. A amostragem em transectos é compatível com a avaliação da pureza de unidades de mapeamento individualmente, não necessitando de base de dados detalhada e permitindo estudos de associações solo-paisagem em pedossequências.
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A amostragem é uma das etapas mais importantes dos levantamentos de solos. No entanto, os esquemas de amostragem utilizados nos levantamentos convencionais têm se evidenciado inadequados para o mapeamento digital de solos, pois podem comprometer os resultados e, além disso, não possibilitam a realização de análises estatísticas. Este estudo teve por objetivo avaliar o método de amostragem do hipercubo latino condicionado (cLHS, sigla em inglês), na presença de covariáveis ambientais (elevação, declividade, curvatura e mapa de uso e cobertura do solo), em comparação com a amostragem aleatória, na alocação de 100 pontos amostrais, buscando maior representatividade das características ambientais da bacia do rio Guapi-Macacu. O desempenho dos métodos foi avaliado pela análise qualitativa dos histogramas de frequência e das análises estatísticas pelos testes F, T de Student e Kolmogorov-Smirnov (K-S), para cada covariável. Os resultados apresentaram que os pontos selecionados pelo método cLHS possuíam distribuição geográfica mais adequada do que aqueles obtidos pela amostragem aleatória. Além disso, o método cLHS preservou mais a distribuição de frequência das covariáveis contínuas do que a amostragem aleatória; para covariável categórica uso e cobertura do solo os métodos foram equivalentes. Os testes estatísticos confirmaram o melhor desempenho do método cLHS, cujas amostras não diferiram estatisticamente da bacia. Entretanto, a amostragem aleatória apresentou diferença estatística para com a bacia, para todas as covariáveis contínuas para pelo menos um dos testes utilizados. Assim, o método cLHS pode ser considerado como um método satisfatório para seleção de locais de amostragem em áreas heterogêneas similares as deste estudo, visando a utilização no mapeamento digital de solos.
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Os modelos digitais de elevação (MDEs) são fontes fundamentais para correlacionar a ocorrência e distribuição de solos com a paisagem pelo mapeamento digital de solos (MDS). A influência dos tipos e das resoluções dos MDEs na capacidade de predição dos modelos preditores de classes de solo ainda é pouco estudada. Neste estudo, foram avaliados e comparados os efeitos de diferentes MDEs na predição de ocorrência de unidades de mapeamento de solo (UM). Foram correlacionados 12 atributos do terreno derivados de diferentes MDEs com a ocorrência de UM. Os MDEs utilizados foram os oriundos dos projetos SRTM v4.1, ASTER GDEM v2, TOPODATA e Brasil em Relevo, e os MDEs gerados a partir de curvas de nível na escala de 1:50.000, com resoluções de 30 e 90 m. Os modelos preditores foram treinados por árvore de decisão (Simple Cart) com dados amostrados em 4.280 pontos aleatórios contendo informações dos solos extraídos de um mapa convencional de solos na escala 1:20.000 e 12 atributos do terreno derivados de seis MDEs com tamanhos de pixel de 30 e 90 m. A validação dos modelos preditores de UM foi realizada com a totalidade dos dados da área. Os atributos do terreno que melhor explicaram a ocorrência das UM foram elevação, declividade, comprimento de fluxo e orientação das vertentes. Os MDEs com tamanho de pixel de 30 m geraram correlações solo-paisagem menos acuradas. Os modelos preditores mais acurados e com maior número de UM estimadas foram os gerados a partir dos MDEs com resolução espacial de 90 m (SRTM v4.1 e CN90), sendo esses os MDEs mais indicados para o MDS, quando predominarem relevos plano e suave ondulado.
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A espectroscopia de reflectância difusa (ERD) pode ser utilizada como alternativa para quantificação de atributos como granulometria e matéria orgânica do solo (MOS). Essa técnica pode ser opção para quantificar esses atributos em grande volume de amostras de solos, visto ser rápida, com menor custo e sem a geração de resíduos químicos. O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos usando análise de regressão linear múltipla para predizer o teor de argila, areia, silte e MOS, utilizando dados de ERD em uma área de relevo e geologia complexa localizada na região central do Rio Grande do Sul. No estudo, foram utilizadas 303 amostras coletadas na profundidade de 0,00-0,20 m para determinar os teores de argila, areia, silte e MOS por meio da análise laboratorial e de reflectância espectral. O desempenho dos modelos de predição apresentaram bons resultados, com capacidade de explicação da variância de 77 e 72 % para areia e argila, respectivamente. Mesmo com a complexidade geológica e pedológica, os resultados evidenciaram que a técnica é promissora, sendo possível a aplicação dessa técnica para predição da granulometria e teor de MOS.
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Os modelos preditores usados no mapeamento digital de solos (MDS) precisam ser treinados com dados que captem ao máximo a variação dos atributos do terreno e dos solos, a fim de gerar correlações adequadas entre as variáveis ambientais e a ocorrência dos solos. Para avaliar a acurácia desses modelos, tem sido constatado o uso de diferentes métodos de avaliação da acurácia no MDS. Os objetivos deste estudo foram comparar o uso de três esquemas de amostragem para treinar algoritmo de árvore de classificação (CART) e avaliar a capacidade de predição dos modelos gerados por meio de quatro métodos. Foram utilizados os esquemas de amostragem: aleatório simples; proporcional à área de cada unidade de mapeamento de solos (UM); e estratificado pelo número de UM. Os métodos de avaliação testados foram: aparente, divisão percentual, validação cruzada com 10 subconjuntos e reamostragem com sete conjuntos de dados independentes. As acurácias dos modelos estimadas pelos métodos foram comparadas com as acurácias mensuradas obtidas pela comparação dos mapas gerados, a partir de cada esquema de amostragem, com o mapa convencional de solos na escala 1:50.000. Os esquemas de amostragem influenciaram na quantidade de UMs preditas e na acurácia dos modelos e dos mapas gerados. Os esquemas de amostragem proporcional e estratificada resultaram mapas digitais menos acurados, e a acurácia dos modelos variou conforme o método de avaliação empregado. A amostragem aleatória resultou no mapa digital mais acurado e apresentou valores da acurácia semelhantes para todos os métodos de avaliação testados.
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A produção de mapas pedológicos por meio de técnicas do mapeamento digital de solos (MDS) pode ser dificultada pela falta de mapas pedológicos tradicionais de referência. Nessas situações, o conhecimento tácito do mapeador pode ser usado para o delineamento manual das unidades de mapeamento (UMs) a partir de geração de um mapa de ocorrência de tipos de solos preditos pelo MDS. Os objetivos deste estudo foram avaliar e comparar mapas de solos gerados por dois métodos, um denominado “MDS direto”, em que foi gerado um mapa preditor de UMs com base no modelo estabelecido com informações provenientes de um mapa pedológico convencional de referência preexistente, e outro em que o modelo preditor foi estabelecido a partir do exame de atributos morfológicos de 193 perfis de solo para identificar os tipos de solos, gerando-se um mapa com a indicação de ocorrência de tipos de solos sobre o qual foi realizado o delineamento manual das UMs, com base em mudanças das feições da superfície do solo. As predições foram feitas usando árvores de classificação Simple Cart,correlacionando oito variáveis do terreno com a ocorrência de UMs identificadas com nomes de classes de solos do Sistema Brasileiro de Classificação de Solos. A acurácia dos mapas foi avaliada pela “verdade de campo” (verificação em campo do tipo de solo ocorrente e comparação com o previsto no mapa) e pela concordância dos mapas gerados com o mapa de referência. Quando avaliado pela “verdade de campo”, a acurácia do mapa gerado pelo método MDS direto foi de 74 %, enquanto a acurácia do mapa de MDS com delineamento manual foi de 79 %. Os dois métodos apresentaram resultados satisfatórios; o método que usou o delineamento manual e a identificação em alguns locais dos tipos de solo no campo apresentou a vantagem de não necessitar de mapas pedológicos de referência para o treinamento dos modelos preditores.
Resumo:
Para estudar técnicas de amostragem, úteis ao mapeamento digital de solos (MDS), objetivou-se avaliar o efeito da variação da densidade de pontos amostrais com base em dados de áreas já mapeadas por métodos tradicionais na acurácia dos modelos de árvores de decisão (AD) para a geração de mapas de solos por MDS. Em duas bacias hidrográficas no noroeste do Rio Grande do Sul, usou-se, como referência, antigos mapas convencionais de solos na escala 1:50.000. A partir do modelo digital de elevação do terreno e da rede hidrográfica, foram gerados mapas das variáveis preditoras: elevação, declividade, curvatura, comprimento de fluxo, acúmulo de fluxo, índice de umidade topográfica e distância euclideana de rios. A escolha dos locais dos pontos amostrais foi aleatória e testaram-se densidades amostrais que variaram de 0,1 a 4 pontos/ha. O treinamento dos modelos foi realizado no software Weka, gerando-se modelos preditores usando diferentes tamanhos do nó final da AD para obter AD com tamanhos distintos. Quando não se controlou o tamanho das AD, o aumento da densidade de amostragem resultou no aumento da concordância com os mapas básicos de referências e no aumento do número de unidades de mapeamento preditas. Nas AD com tamanho controlado, o aumento da densidade de amostragem não influenciou a concordância com os mapas de referência e interferiu muito pouco no número de unidades de mapeamento preditas.