Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Located on the mid-region of Rio Grande do Sul, the watershed of the Arroio Grande lies on the transition of the Central Depression to the Southern Plateau. Belonging to the geographic micro-region of Santa Maria, the watershed area partially covers four municipal districts: Silveira Marins, Itaara, Santa Maria and Júlio de Castilhos. Studies on the area showed, on the last two decades, a local increase tendency of the forest areas, rural activities and a decrease of the field areas. This work had as objective, modeling the dynamics of use and covering of land occurred in two periods of time: from 1991 to 2002 and from 2002 to 2011; and to perform the simulation of scenarios until the year of 2020. To elaborate the thematic maps of land cover and use, images the satellites Landsat 5 and Landsat 7 were classified. The modeling process was performed by the Dinamica EGO app through these methods: Markov Chain, Weights-of-Evidence and Cellular Automata. The simulated maps to the years of 2002 e 2011, when compared with real maps, reached satisfactory similarities indexes. The simulated scenery for the year of 2020 presented significant less percentages of changing of the use and cover than those verified for the previous periods, predicting increase of 2,64% and 4,38% to the forest and rural areas respectively, and a decrease of the field areas about 8,19%. This dynamic may indicate stagnation in the agricultural cultivation areas, because there are no great extensions of proper land for the agricultural advance, which is the main propeller of the observed evolution in the study period, on the regions of greater agricultural vocation, as it is on the proximities of Silveira Martins, in the floodplain of Arroio Grande and in Southern Plateau areas, corresponding to Júlio de Castilhos. / Situada na região central do Rio Grande do Sul, a bacia do Arroio Grande localiza-se na transição da Depressão Central para o Planalto Meridional. Pertencendo a microrregião geográfica de Santa Maria, a área da bacia abrange parcialmente quatro municípios: Silveira Martins, Itaara, Santa Maria e Júlio de Castilhos. Estudos realizados na área evidenciaram, nas últimas duas décadas, uma tendência local de aumento das áreas florestais e das atividades agrícolas e a diminuição das áreas de campo. Este trabalho teve como objetivo modelar a dinâmica de uso e cobertura da terra ocorrida em dois períodos de tempo: 1991- 2002 e 2002-2011, e realizar a simulação de cenários até o ano de 2020. Para elaboração dos mapas temáticos de uso e cobertura da terra foram classificadas imagens dos sensores TM e ETM+ dos satélites Landsat 5 e Landsat 7. O processo de modelagem foi realizado no aplicativo Dinamica EGO através dos métodos: Cadeias de Markov, Pesos de Evidência e Autômatos Celulares. Os mapas simulados para os anos de 2002 e 2011, quando comparados com os mapas reais, alcançaram índices de similaridade satisfatórios. O cenário simulado para o ano de 2020 apresentou percentuais de mudanças de uso e cobertura significativamente menores do que os verificados para os períodos anteriores, prevendo aumentos de 2,64% e 4,38%, para as áreas florestais e agrícolas, respectivamente, e uma diminuição das áreas de campo na ordem de 8,19%. Esta dinâmica pode indicar uma estagnação nas áreas de cultivo agrícola, pois não há grandes extensões de terra adequadas para o avanço da agricultura, principal propulsor da evolução observada no período de estudo, nas regiões com maior vocação agrícola, como nas proximidades de Silveira Martins, nas várzeas do Arroio Grande e em áreas do planalto meridional, correspondentes a Júlio de Castilhos.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The understanding of changes in land cover and use in influence area of Dona Francisca Hydroelectric Power Plant requires methodological applications that allow not just to map, but also to analyze the spatial patterns generated by these changes and simulate reliable future scenarios that can be applied at local level, for planning and decision analysis. From this perspective, this study aimed to make the modeling of the dynamics of land cover and use in influence area of Dona Francisca Hydroelectric Power Plant and, based on that model, make projections for future scenarios. The methodology consists in thematic mapping static variables represented by economic, social and landscape attributes, mapping land cover and use for the years 1992, 2003 and 2013 from Landsat images 5 and 8, TM and OLI sensors. The developed maps were used as input data of a dynamic simulation model based on cellular automata, which was performed in the Dinamica EGO modeling platform. Annual scenarios simulations until 2023 were generated, designed by probabilistic method of Evidence weights. The results demonstrated the predominance of forest and farming classes, showing a gradual increase of these over the considered period. In the transition process, farming influenced both reduction and forestry expansion. The U.H.E Dona Francisca contributed to the maintenance of forest and farming areas, as these had lower reduction rates after installation. Just the same, forestry and farming reductions were lower after the installation of the plant. The construction and implementation of the dynamic model of land cover and use for the period of 2003-2013 allowed to obtain a simulated map for year 2013, with fuzzy similarity between 0,55 to 0,88. The simulated scenarios obeyed the observed tendency during the considered period for modeling. Therefore, if conditions are maintained, forest and farming classes will be continually expanded until the year 2023. The exposed soil and water classes, in contrast, will present gradual reduction, however, in smaller proportions. / O entendimento das alterações do uso e cobertura da terra, na área de influência da Usina Hidrelétrica Dona Francisca, requer aplicações metodológicas que permitam não apenas mapear, mas também analisar os padrões espaciais gerados por essas mudanças e simular cenários futuros confiáveis que possam ser aplicáveis em nível local, para o planejamento e análises decisórias. A partir dessa perspectiva, este trabalho teve por objetivo efetuar a modelagem da dinâmica do uso e cobertura da terra, da área de influência da Usina Hidrelétrica Dona Francisca e, com base nesse modelo, efetuar projeção de cenários futuros. A metodologia consistiu no mapeamento temático de variáveis estáticas representadas por atributos econômicos, sociais e da paisagem e, mapeamento do uso e cobertura da terra para os anos 1992, 2003 e 2013, a partir de imagens Landsat 5 e 8, sensores TM e OLI. Os mapas elaborados foram utilizados como dados de entrada de um modelo dinâmico de simulação baseado em Autômatos Celulares, o qual foi executado na plataforma modeladora Dinamica EGO. Simulações de cenários anuais até 2023 foram gerados, concebidos pelo método probabilístico de Pesos de Evidência. Os resultados demonstraram a predominância das classes floresta e agropecuária, revelando aumento gradativo das mesmas ao longo do período considerado. Nos processos de transições, a agropecuária influenciou, tanto na redução quanto na expansão florestal. A classe solo exposto influenciou o aumento da agropecuária. Enquanto que, a redução da agropecuária foi influenciada pelo solo exposto e floresta. A U.H.E Dona Francisca contribuiu para a manutenção das áreas florestais e agropecuárias, visto que essas apresentaram taxas de redução inferiores após sua instalação. A construção e execução do modelo dinâmico de uso e cobertura da terra para o período de 2003 a 2013, permitiu obtenção de mapa simulado para o ano 2013, com similaridade fuzzy entre 0,55 a 0,88. Os cenários simulados obedeceram a tendência observada no período considerado para a modelagem. Logo, se mantidas as mesmas condições, as classes floresta e agropecuária serão continuamente expandidas até o ano 2023. As classes solo exposto e água, diferentemente, apresentarão gradativa redução, porém, em menores proporções.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The construction of a computational model to adequately represent the forest dynamics is still a challenge, since a number of elements acts as driving forces in promoting growth and reducing forest in the state of Rio Grande do Sul is complex yet combine these factors and consider their values in quantitative and qualitative terms to analyze their influence this dynamic. This study aims to relate the spatial distribution of environmental factors and socioeconomic factors on forests with a dynamic model and simulate predictions of localization and quantification of forests in the landscape units macrozones Depressão Central, Cuesta do Haedo and Escudo Sul-Rio-Grandense. The methodology consisted in mapping physical and socioeconomic attributes in use mapping and land cover classification using MODIS digital image and the structuring of a simulation model of the application Dinamica EGO. The results show the evolution of the use and land cover as well as the expansion, reduction and forest maintenance between the periods 2000 to 2006 and from 2006 to 2012, in which the expansion was superior to other processes. Through dynamic modeling, simulating for the year 2024, it was concluded that the forest expansion will continue to occur. The forest will occupy second place in land coverage and its concentration is greater during the macrozones Depressão Central and Escudo Sul-Rio-Grandense. / A construção de um modelo computacional para representar adequadamente a dinâmica florestal ainda é um desafio, visto que uma série de elementos atua como forças direcionadoras promovem a expansão e a redução florestal no Estado do Rio Grande do Sul. Ainda é complexo conjugar esses fatores e considerar seus valores em termos quantitativos e qualitativos para analisar sua influência essa dinâmica. Este estudo tem como objetivo relacionar a distribuição espacial de fatores ambientais e socioeconômicos com as áreas florestais em um modelo dinâmico e, a partir disso, simular prognósticos de localização e quantificação das florestas em unidades de paisagem presentes nas macrozonas Depressão Central, Cuesta do Haedo e Escudo Sul-Rio-Grandense. A metodologia consistiu no mapeamento de atributos físicos e socioeconômicos, no mapeamento do uso e cobertura da terra através da classificação digital de imagens MODIS e na estruturação de um modelo de simulação no aplicativo Dinamica EGO. Os resultados demonstraram a evolução dos padrões de uso e cobertura da terra, bem como os processos de expansão, redução e manutenção florestal entre os períodos de 2000 a 2006 e 2006 a 2012, nos quais a expansão mostrou-se superior aos demais processos. Através da modelagem dinâmica, ao simular cenários para o ano de 2024, foi possível concluir que a expansão florestal continuará ocorrendo. A floresta passará a ocupar o segundo lugar em cobertura da terra e sua concentração tenderá a ser maior nas macrozonas da Depressão Central e do Escudo Sul-Rio-Grandense.

A análise do acelerado crescimento urbano industrial dos municípios próximos às grandes metrópoles brasileiras, principalmente a partir dos anos 1960, requer novas metodologias de análise espaço-temporal que possam antecipar ações de planejamento territorial. Nesse contexto, foi utilizado um modelo de autômato celular para a modelagem da dinâmica da paisagem do baixo curso do rio dos Sinos - RS ao longo de 21 anos (1990 a 2011) e simuladas as tendências de mudanças dos elementos desta paisagem para 2016 e 2022. O trabalho foi elaborado com auxílio de softwares de sistemas de informações geográficas e de simulação espacial, como o Dinamica EGO, compreendendo três etapas: (a) preparação dos dados para o modelo da paisagem para os anos de 1990, 2000 e 2011, que compreende dois períodos de simulação, além da seleção de variáveis espaciais para explicar as transições de uso e cobertura do solo; (b) calibração e validação do modelo, ou seja, definição dos parâmetros para a simulação dos cenários para cada um dos períodos; (c) obtenção dos cenários de prognósticos. A quantificação das alterações na paisagem do baixo curso do rio dos Sinos no período de 1990 a 2011 revelou as seguintes tendências: aumento das áreas de cobertura vegetal, áreas urbanizadas e silvicultura; redução das áreas de campos ou áreas agrícolas e arrozais; as demais classes não apresentaram alterações significativas. Essas tendências foram simuladas no processo de modelagem dinâmica espacial para os períodos (1990 a 2000) e (2000 a 2011), geradas matrizes de transição, com pesos de evidência de transição por faixas de distância de variáveis espaciais e a calibração dos modeladores de formação, retração e expansão de manchas de uso e cobertura do solo. Foram geradas simulações da paisagem para os anos de 2000 e 2011 com similaridades consideradas satisfatórias. A partir dos dados probabilísticos estocados do período de simulação (2011) geramos cenários futuros a curto e médio prazo, devido a maior similaridade apresentada com a paisagem observada, com relação ao primeiro período de simulação (2000). Os cenários futuros simulados a curto e médio prazo indicam tendência de continuidade na dinâmica observada, porém em menor intensidade, conforme se verifica em outras áreas intensamente urbanizadas junto a grandes centros urbanos. / Analysis of accelerated industrial growth of urban municipalities near Brazil's big cities, mainly from the 1960s, requires new methodologies for spatio-temporal analysis to anticipate actions of territorial planning. In this context, a model of cellular automata for the modeling of landscape dynamics of the lower course of the Sinos - RS river over 21 years (1990-2011) and simulated the changing trends of the elements of this landscape in 2016 and 2022. The work was prepared with the aid of software for geographic information and spatial simulation Dinamica EGO systems, comprising three stages: (a) preparation of data for the model of the landscape for the years 1990, 2000 and 2011, comprising two periods the simulation and the selection of spatial variables to explain land use change and land cover; (b) calibration and validation of the model and, defining the parameters for the simulation of scenarios for each period; (c) obtaining the forecast scenarios. The quantification of changes in the landscape of the lower course of the Sinos river in the period 1990 to 2011 revealed the following trends: increasing canopy coverage areas, urbanized areas and forestry; reduction in agricultural fields or areas of fields and rice paddies; other classes showed no significant changes. These trends were simulated by the spatial dynamics modeling process for the periods (1990-2000) and (2000-2011), generated transition matrices, with weights of evidence of transition by distance bands of spatial variables and calibration of modelers training, contraction and expansion of use of stains and ground cover. Landscape simulations for the years 2000 and 2011 with deemed satisfactory similarities were generated. From the probabilistic data stored in the simulation period (2011) generate future scenarios in the short and medium term, due to greater similarity presented with the landscape observed with respect to the first simulation period (2000 ). The future scenarios simulated in the short and medium term trend indicates continuity in the observed dynamics, but at a lower intensity, as shown in other heavily urbanized areas near large urban centers such as Porto Alegre.

A análise do acelerado crescimento urbano industrial dos municípios próximos às grandes metrópoles brasileiras, principalmente a partir dos anos 1960, requer novas metodologias de análise espaço-temporal que possam antecipar ações de planejamento territorial. Nesse contexto, foi utilizado um modelo de autômato celular para a modelagem da dinâmica da paisagem do baixo curso do rio dos Sinos - RS ao longo de 21 anos (1990 a 2011) e simuladas as tendências de mudanças dos elementos desta paisagem para 2016 e 2022. O trabalho foi elaborado com auxílio de softwares de sistemas de informações geográficas e de simulação espacial, como o Dinamica EGO, compreendendo três etapas: (a) preparação dos dados para o modelo da paisagem para os anos de 1990, 2000 e 2011, que compreende dois períodos de simulação, além da seleção de variáveis espaciais para explicar as transições de uso e cobertura do solo; (b) calibração e validação do modelo, ou seja, definição dos parâmetros para a simulação dos cenários para cada um dos períodos; (c) obtenção dos cenários de prognósticos. A quantificação das alterações na paisagem do baixo curso do rio dos Sinos no período de 1990 a 2011 revelou as seguintes tendências: aumento das áreas de cobertura vegetal, áreas urbanizadas e silvicultura; redução das áreas de campos ou áreas agrícolas e arrozais; as demais classes não apresentaram alterações significativas. Essas tendências foram simuladas no processo de modelagem dinâmica espacial para os períodos (1990 a 2000) e (2000 a 2011), geradas matrizes de transição, com pesos de evidência de transição por faixas de distância de variáveis espaciais e a calibração dos modeladores de formação, retração e expansão de manchas de uso e cobertura do solo. Foram geradas simulações da paisagem para os anos de 2000 e 2011 com similaridades consideradas satisfatórias. A partir dos dados probabilísticos estocados do período de simulação (2011) geramos cenários futuros a curto e médio prazo, devido a maior similaridade apresentada com a paisagem observada, com relação ao primeiro período de simulação (2000). Os cenários futuros simulados a curto e médio prazo indicam tendência de continuidade na dinâmica observada, porém em menor intensidade, conforme se verifica em outras áreas intensamente urbanizadas junto a grandes centros urbanos. / Analysis of accelerated industrial growth of urban municipalities near Brazil's big cities, mainly from the 1960s, requires new methodologies for spatio-temporal analysis to anticipate actions of territorial planning. In this context, a model of cellular automata for the modeling of landscape dynamics of the lower course of the Sinos - RS river over 21 years (1990-2011) and simulated the changing trends of the elements of this landscape in 2016 and 2022. The work was prepared with the aid of software for geographic information and spatial simulation Dinamica EGO systems, comprising three stages: (a) preparation of data for the model of the landscape for the years 1990, 2000 and 2011, comprising two periods the simulation and the selection of spatial variables to explain land use change and land cover; (b) calibration and validation of the model and, defining the parameters for the simulation of scenarios for each period; (c) obtaining the forecast scenarios. The quantification of changes in the landscape of the lower course of the Sinos river in the period 1990 to 2011 revealed the following trends: increasing canopy coverage areas, urbanized areas and forestry; reduction in agricultural fields or areas of fields and rice paddies; other classes showed no significant changes. These trends were simulated by the spatial dynamics modeling process for the periods (1990-2000) and (2000-2011), generated transition matrices, with weights of evidence of transition by distance bands of spatial variables and calibration of modelers training, contraction and expansion of use of stains and ground cover. Landscape simulations for the years 2000 and 2011 with deemed satisfactory similarities were generated. From the probabilistic data stored in the simulation period (2011) generate future scenarios in the short and medium term, due to greater similarity presented with the landscape observed with respect to the first simulation period (2000 ). The future scenarios simulated in the short and medium term trend indicates continuity in the observed dynamics, but at a lower intensity, as shown in other heavily urbanized areas near large urban centers such as Porto Alegre.

A análise do acelerado crescimento urbano industrial dos municípios próximos às grandes metrópoles brasileiras, principalmente a partir dos anos 1960, requer novas metodologias de análise espaço-temporal que possam antecipar ações de planejamento territorial. Nesse contexto, foi utilizado um modelo de autômato celular para a modelagem da dinâmica da paisagem do baixo curso do rio dos Sinos - RS ao longo de 21 anos (1990 a 2011) e simuladas as tendências de mudanças dos elementos desta paisagem para 2016 e 2022. O trabalho foi elaborado com auxílio de softwares de sistemas de informações geográficas e de simulação espacial, como o Dinamica EGO, compreendendo três etapas: (a) preparação dos dados para o modelo da paisagem para os anos de 1990, 2000 e 2011, que compreende dois períodos de simulação, além da seleção de variáveis espaciais para explicar as transições de uso e cobertura do solo; (b) calibração e validação do modelo, ou seja, definição dos parâmetros para a simulação dos cenários para cada um dos períodos; (c) obtenção dos cenários de prognósticos. A quantificação das alterações na paisagem do baixo curso do rio dos Sinos no período de 1990 a 2011 revelou as seguintes tendências: aumento das áreas de cobertura vegetal, áreas urbanizadas e silvicultura; redução das áreas de campos ou áreas agrícolas e arrozais; as demais classes não apresentaram alterações significativas. Essas tendências foram simuladas no processo de modelagem dinâmica espacial para os períodos (1990 a 2000) e (2000 a 2011), geradas matrizes de transição, com pesos de evidência de transição por faixas de distância de variáveis espaciais e a calibração dos modeladores de formação, retração e expansão de manchas de uso e cobertura do solo. Foram geradas simulações da paisagem para os anos de 2000 e 2011 com similaridades consideradas satisfatórias. A partir dos dados probabilísticos estocados do período de simulação (2011) geramos cenários futuros a curto e médio prazo, devido a maior similaridade apresentada com a paisagem observada, com relação ao primeiro período de simulação (2000). Os cenários futuros simulados a curto e médio prazo indicam tendência de continuidade na dinâmica observada, porém em menor intensidade, conforme se verifica em outras áreas intensamente urbanizadas junto a grandes centros urbanos. / Analysis of accelerated industrial growth of urban municipalities near Brazil's big cities, mainly from the 1960s, requires new methodologies for spatio-temporal analysis to anticipate actions of territorial planning. In this context, a model of cellular automata for the modeling of landscape dynamics of the lower course of the Sinos - RS river over 21 years (1990-2011) and simulated the changing trends of the elements of this landscape in 2016 and 2022. The work was prepared with the aid of software for geographic information and spatial simulation Dinamica EGO systems, comprising three stages: (a) preparation of data for the model of the landscape for the years 1990, 2000 and 2011, comprising two periods the simulation and the selection of spatial variables to explain land use change and land cover; (b) calibration and validation of the model and, defining the parameters for the simulation of scenarios for each period; (c) obtaining the forecast scenarios. The quantification of changes in the landscape of the lower course of the Sinos river in the period 1990 to 2011 revealed the following trends: increasing canopy coverage areas, urbanized areas and forestry; reduction in agricultural fields or areas of fields and rice paddies; other classes showed no significant changes. These trends were simulated by the spatial dynamics modeling process for the periods (1990-2000) and (2000-2011), generated transition matrices, with weights of evidence of transition by distance bands of spatial variables and calibration of modelers training, contraction and expansion of use of stains and ground cover. Landscape simulations for the years 2000 and 2011 with deemed satisfactory similarities were generated. From the probabilistic data stored in the simulation period (2011) generate future scenarios in the short and medium term, due to greater similarity presented with the landscape observed with respect to the first simulation period (2000 ). The future scenarios simulated in the short and medium term trend indicates continuity in the observed dynamics, but at a lower intensity, as shown in other heavily urbanized areas near large urban centers such as Porto Alegre.