986 resultados para Spatial database
Resumo:
Fishery statistics for the industrial trawl fishery of Cote d'Ivoire have been well documented since 1968. However, data processing has changed significantly with time and some of the data files have been lost. In 1997, the Centre de Recherches Oceanologiques d'Abidjan decided to retrieve and process all trawl data available from different sources. This paper gives an overview of the database covering the period 1968 to 1997 and describes its coverage, format, structure and use. The database was developed using MS ACCESS and is a powerful tool for storing information about this fishery, and for analysis of its dynamics over a period of 30 years.
Resumo:
O crescimento populacional acelerado e a imposição do mercado regional e global no município de Rio Bonito (RJ) proporcionaram alterações no seu espaço territorial. As observações cotidianas e a análise dos mapas e imagens de satélites do município trouxeram questionamentos sobre a organização territorial em face de novos empreendimentos e a situação ambiental. Com essas demandas diferenciadas surge a necessidade de estudos integrados para se caracterizar em escala local as problemáticas com o uso e cobertura da terra e tentar oferecer possibilidades de reorganização numa visão holística de todo o processo, que é dinâmico. A caracterização com uma perspectiva sistêmica, nesse estudo, recebe o nome de Geoambiental. O município de Rio Bonito está localizado no Estado do Rio de Janeiro e possui uma área total de 456,45 km2. É dividido em três distritos: Sede, Boa Esperança e Basílio. O trabalho em questão busca um entendimento sobre as condições ambientais das unidades de paisagem no Primeiro Distrito, a fim de subsidiar alternativas de um desenvolvimento sustentável. A pesquisa teve como objetivo principal demonstrar a importância da Caracterização Geoambiental para realização de planejamento territorial em consonância com a preservação ambiental. Além disso, buscou-se realizar análise do uso e cobertura da terra, identificar vulnerabilidades e estabilidades das Unidades Geoambientais e identificar alternativas viáveis para as questões socioambientais e que tenham como base a compreensão da dinâmica local, as relações sociais e passivos ambientais. A metodologia utilizada consistiu na determinação das Unidades Geoambientais com base na revisão bibliográfica, observação de campo, análise de imagens de satélite, dos mapas geomorfológicos, de drenagem e altimétricos. As informações obtidas foram analisadas para geração de banco de dados digitais no Sistema de Informações Geográficas (SIG), associadas com informações socioeconômicas. A disponibilidade do banco de dados possibilitou a geração de camadas temáticas pela aplicação de rotinas computacionais específicas, permitindo a sua atualização constante. As informações referentes à geologia, geomorfologia, hidrografia, clima, solo, vegetação, recursos minerais foram selecionadas e sistematizadas para a análise das Unidades Geoambientais. A análise do uso e cobertura do solo do Primeiro Distrito revelou que em 2011 as pastagens ocupavam 14.610 ha (67,89%), seguido da floresta com 4.039 ha (18,76%), vegetação secundária e pastagem com 1.848 ha (8,58%) e ocupação urbana de média e baixa densidade, somadas, com 999 ha (4,63%). A caracterização do uso e cobertura do solo é indispensável para compreensão da organização espacial e planejamento de uma gestão ambiental, considerando que a implantação do Complexo Petroquímico do Rio de Janeiro (COMPERJ) demandará aumento de população e conseqüente sobrecarga na infraestrutura básica municipal. A análise do uso e cobertura demonstrou que os principais problemas das Unidades Geoambientais são decorrentes do uso inadequado da terra em relação as suas potencialidades. O estudo demonstrou, portanto que, a realização de estudos integrados do espaço geográfico pode ser efetuada, sendo necessário lembrar a relevância de se compreender a dinâmica do ambiente para a realização de projetos municipais com vistas a um planejamento territorial sustentável.
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The article describes FISHLOSS, a database of post-harvest fish losses devised by the Natural Resources Institute (NRI), UK. The database contains 450 records of post-harvest fish losses from 150 sources. The majority of the estimates are shelf-life estimates. Designed to be a reference for people studying post-harvest fish losses, it draws attention to areas requiring future research to identify significant losses and the factors which cause them. All researchers and users are encouraged to send NRI their own estimates for inclusion in revised versions of FISHLOSS.
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The objective of this study was to investigate the spatial patterns in green sea urchin (Strongylocentrotus droebachiensis) density off the coast of Maine, using data from a fishery-independent survey program, to estimate the exploitable biomass of this species. The dependence of sea urchin variables on the environment, the lack of stationarity, and the presence of discontinuities in the study area made intrinsic geostatistics inappropriate for the study; therefore, we used triangulated irregular networks (TINs) to characterize the large-scale patterns in sea urchin density. The resulting density surfaces were modified to include only areas of the appropriate substrate type and depth zone, and were used to calculate total biomass. Exploitable biomass was estimated by using two different sea urchin density threshold values, which made different assumptions about the fishing industry. We observed considerable spatial variability on both small and large scales, including large-scale patterns in sea urchin density related to depth and fishing pressure. We conclude that the TIN method provides a reasonable spatial approach for generating biomass estimates for a fishery unsuited to geostatistics, but we suggest further studies into uncertainty estimation and the selection of threshold density values.
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Bycatch in U.S. fisheries has become an increasingly important issue to both fisheries managers and the public, owing to the wide range of marine resources that can be involved. From 2002 to 2006, the Commercial Shark Fishery Observer Program (CSFOP) and the Shark Bottom Longline Observer Program (SBLOP) collected data on catch and bycatch caught on randomly selected vessels of the U.S. Atlantic shark bottom longline fishery. Three subregions (eastern Gulf of Mexico, South Atlantic, Mid-Atlantic Bight), five years (2002–06), four hook types (small, medium, large, and other), seven depth ranges (<50 m to >300 m), and eight broad taxonomic categories (e.g. Selachimorpha, Batoidea, Serranidae, etc.) were used in the analyses. Results indicated that the majority of bycatch (number) was caught in the eastern Gulf of Mexico and that the Selachimorpha taxon category made up over 90% of the total bycatch. The factors year followed by depth were the most common significant factors affecting bycatch.
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Systematic surveys, along with opportunistic sightings, have provided important information on sea turtle (Cheloniidae and Dermochelydae) distributions, knowledge which can help reduce the risk of harmful human interaction. In 1991 and 1992, the Marine Recreational Fishery Sta- tistics Survey (MRFSS) of the National Ma- rine Fisheries Service, NOAA, provided a unique opportunity to gain additional, synoptic information on the spatial and temporal distribution of sea turtles along the U.S. Atlantic and Gulf of Mexico coasts by asking recreational anglers if they had observed a sea turtle on their fishing trip. During the spring and summer months of those years, as water temperatures warmed, the MRFSS documented an increase in sea turtle sightings in inshore waters and in a northward direction along the U.S. Atlantic Coast and in a westward direction along the northern Gulf of Mexico. This pattern reversed in the late summer and fall months as water temperatures cooled, with sea turtles concentrating along Georgia and both coasts of Florida. Although the MRFSS did not provide species or size composition of sea turtles sighted, and effort varied depending upon location of fishing activity and time of year anglers were queried, it did provide an additional and useful means of ascertaining spatial and temporal distributions of sea turtles along these coasts.
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Thirty-five tiger sharks, Galeocerdo cuvier, have been reported caught in pelagic longline gearfrom 25 to 265 n.mi. off the Hawaiian Archipelago during December 1990-May 1993. Fifteen sharks were caught farther than 50 n.mi. offshore, indicating that tiger sharks do occur well offshore and removed from benthic topography. About 89% of the sharks were caught during October-March, while only 56% of the fishing effort occurred during that period.
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O dimensionamento de uma rede de monitoramento e controle da qualidade do ar requer o conhecimento da área onde os poluentes atmosféricos, emitidos por fontes fixas e móveis, tendem a se concentrar e os seus fenômenos de dispersão. A definição das áreas de monitoramento da poluição atmosférica na Região Metropolitana do Rio de Janeiro é um tema discutido desde o início dos anos 80 quando foram estabelecidas as bacias aéreas a partir de cartas topográficas. Este projeto consiste em pesquisa aplicada ao estabelecimento da configuração espacial e mapeamento das bacias aéreas a partir de dados digitais. Tal esforço é justificado em função do alcance dos beneficiados diretamente e à sociedade em geral, a partir do conhecimento das condições da qualidade do ar e seu comportamento ao longo do tempo. O estudo realizado se concentra na Região Metropolitana do Rio de Janeiro, com base em dados necessários para a avaliação da dinâmica das massas de ar na área de estudo e suas características para definição das novas bacias aéreas com suporte de um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Apoiado nos dados cartográficos digitais e nos dados cadastrais das estações de monitoramento, foi projetado e implementado um SIG, em atendimento aos requisitos de mapeamento digital das bacias aéreas, da distribuição espacial das estações de monitoramento da qualidade do ar, das principais fontes de emissão de poluentes e das principais vias de circulação veicular, onde foram identificadas e mapeadas regiões com características semelhantes para diversos cenários com uso potencial do SIG. Foi criado um banco de dados georeferenciado, previamente modelado oferecendo consultas espaciais destinadas às necessidades de gestão ambiental. Com a utilização do SIG, foram identificadas áreas com deficiência no monitoramento, áreas críticas de poluição atmosférica e propostas as novas bacias aéreas delimitadas a partir dos dados digitais. O SIG se mostrou uma ferramenta eficiente para a gestão ambiental da qualidade do ar na RMRJ, pois permitiu em ambiente de escritório a representação dos elementos necessários para a avaliação da configuração espacial das bacias aéreas e proporcionou uma visualização dinâmica da distribuição espacial das estações de monitoramento nas bacias aéreas propostas.