Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-07-30T14:37:21Z No. of bitstreams: 1 SIMONE TAVARES DA SILVA - DISSERTAÇÃO (PPGECA) 2016.pdf: 3397786 bytes, checksum: 0cb91397435440e612394d24d7999543 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T14:37:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SIMONE TAVARES DA SILVA - DISSERTAÇÃO (PPGECA) 2016.pdf: 3397786 bytes, checksum: 0cb91397435440e612394d24d7999543 (MD5) Previous issue date: 2016-04-28 / Capes / A região semiárida do Nordeste brasileiro caracteriza-se por um baixo regime pluviométrico e uma variabilidade climática natural que se reflete em eventos extremos como secas prolongadas. O bioma Caatinga tem sofrido os impactos das mudanças ora causadas por ações humanas, ora causadas direta ou indiretamente pelas variações no clima. O zoneamento de áreas mais suscetíveis a mudanças, ou historicamente sob forte pressão por causa do crescimento das cidades e outros fatores antrópicos, podem auxiliar em ações de planejamento mais sustentáveis. Fazendo uso de dados bioclimáticos em escala global e, de dados censitários em escala regional, o presente trabalho buscou uma metodologia integradora advinda das Geotecnologias com vistas à obtenção de um indicador das áreas submetidas a forte “pressão por mudanças”, que pode ser exercida por variáveis climáticas, demográficas ou socioeconômicas na região semiárida do Nordeste brasileiro. Faz- se o uso de técnicas de sobreposição Fuzzy, além de um estimador de densidade Kernel e são considerados três vetores principais utilizando variáveis climáticas e censitárias. Um vetor climático impulsionado por variáveis climáticas (Temperatura média, Precipitação média e Sazonalidade da Precipitação); um vetor oriundo de atividade humana demográfica, impulsionado por variáveis demográficas de população (densidade populacional e população rural) e um vetor impulsionado por atividades socioeconômicas (IDHM e PIB agropecuário). A sobreposição destes três vetores permitiu a obtenção de um indicador único de áreas submetidas à forte “pressão por mudanças” na região em estudo. Os resultados apontam áreas submetidas a “forte pressão” no entorno de cidades importantes no contexto atual do semiárido nordestino, o que se reflete em alterações marcantes na forma de uso e ocupação destas regiões. Isto se configura, principalmente, por essas regiões apresentarem alta densidade populacional, acompanhada por um crescimento do PIB agropecuário nos últimos anos. / The semi-arid region of northeastern part of Brazil has low precipitation rates and high natural climate variability. It appears trough extreme events such as prolonged droughts. The Caatinga biome has been under impacts either caused by human actions, as directly or indirectly caused by climate changes. For a better understanding and planning actions about those changes, susceptible areas could be classified and zoned, making possible a visualization of historical and continuous pressures caused by urban growth or other human pressures. This research uses bioclimatic data on a global scale and census data at the regional and local scale in an integrative approach. Geospatial technologies are used to obtain a “pressure for changes indicator” caused by climatic, demographic or socioeconomic variables. Fuzzy overlay techniques are used and a statistical estimator for generate surfaces (Kernel density) for three chosen drivers. One climate driver represented by Temperature, Precipitation and Precipitation Seasonality; One demographic driver represented by Population density and rural population changes; and one socioeconomic driver represented by HDI (Human development index) for each county and agricultural GDP (Gross Domestic Product). This overlay process results in a unique “Change for pressure” index for the Brazilian semi-arid region. The results show the nearest areas from some important middle cities such as “high pressure changes”. In those areas, it is possible to observe the strong correlation between LULCC and high density urban areas and an increasing of GDP (Gross Domestic Product for Livestock and Agriculture) in the last years as well.