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.

Unidades de conservação possuem o objetivo de preservar a natureza, evitando o desmatamento e promovendo a sustentabilidade do meio ambiente. Contudo, para que estas atendam aos propósitos para os quais foram criadas, sem acarretar prejuízos sociais ou conflitos com as populações locais, estudos aplicados interdisciplinares são essenciais, agregando conhecimento útil à gestão e ao planejamento das unidades de conservação. Sob a ótica da ciência da complexidade, o objetivo principal deste trabalho foi desenvolver modelos que auxiliassem na compreensão das mudanças no uso e cobertura da terra, realizassem simulações de cenários futuros, e permitissem observar os efeitos da implantação de políticas de preservação sobre a paisagem. Construímos modelos dinâmicos baseados em cadeias de Markov e autômatos celulares, aliados a técnicas de geoprocessamento. Os modelos foram aplicados a um estudo de caso, o Parque estadual do Itinguçu, ao longo de uma série temporal de materiais aerofotográficos de quase 50 anos (1962-2010). Os resultados dos modelos mostraram que a implantação da unidade de conservação foi essencial para barrar o desmatamento, mas que as práticas tradicionais de agricultura itinerante não estavam diretamente relacionadas à conversão da área de floresta, indicando que a incompatibilidade entre preservação e presença humana, muitas vezes usada como justificativa para a implantação de unidades de proteção integral, deve ser reavaliada sob outra perspectiva. Os resultados também apontaram para um desempenho satisfatório do modelo de Markov em projetar tendências, apesar de possuir certa aleatoriedade na alocação dos elementos no espaço. O incremento do autômato celular diminuiu tal aleatoriedade, mas não foi tão eficiente em reproduzir as tendências observadas nas matrizes de transição quanto o modelo de Markov. Concluímos que a metodologia aplicada no presente trabalho foi útil para compreendermos as mudanças na paisagem da área de estudo, e que a escolha do modelo (Markov ou Markov com autômato celular) deve ser feita com base em uma análise criteriosa caso a caso, em conformidade com as prioridades do estudo a ser realizado. Espera-se que esta pesquisa possa fomentar a discussão sobre o uso desta metodologia como uma ferramenta para planejamento e análise de políticas de conservação da natureza e gestão do território / Conservation units have the purpose to preserve the nature, avoiding the deforestation and promoting the environment sustainability. However, for these to be effective in that purpose, without causing social injuries or conflicts with the local population, interdisciplinary applied studies are essential and must be made by different areas of science, adding useful knowledge to the management of protected areas. Under the vision of the Complexity Science, the main goal of this research was to develop models that help in understanding the land use and cover changes, perform simulations of future scenarios, and allow observing the effects of the implementation of conservation policies on the landscape. We built Markov and cellular automata models, allied to the geoprocessing techniques. The models were applied to a case study, the Parque Estadual do Itinguçu, over a time series of aero photographic materials of almost 50 years (1962-2010). The results of the models showed that the implementation of the conservation unit was essential to stop the deforestation, but the traditional practices of shifting cultivation were not directly related to the conversion of forest area, indicating that the incompatibility between conservation and human presence, often used as justification for the implementation of some strict protection units, should be reviewed from a different perspective. The results also pointed to a satisfactory performance of the Markov model to project trends, despite having certain randomness in the allocation of elements in space. Add cellular automata to model decreased this randomness, but was not so effective in reproducing the observed trends in transition matrices than the Markov model. We concluded that the methodology applied in this study was useful for understanding the changes in the landscape of the study area, and that the choice of model (Markov or Markov with cellular automata) should be based on a careful analysis in accordance with the priorities of the study to be applied. We hope that this research can encourage the discussion of this methodology as a tool for analysis of conservation policies of nature and land management

Unidades de conservação possuem o objetivo de preservar a natureza, evitando o desmatamento e promovendo a sustentabilidade do meio ambiente. Contudo, para que estas atendam aos propósitos para os quais foram criadas, sem acarretar prejuízos sociais ou conflitos com as populações locais, estudos aplicados interdisciplinares são essenciais, agregando conhecimento útil à gestão e ao planejamento das unidades de conservação. Sob a ótica da ciência da complexidade, o objetivo principal deste trabalho foi desenvolver modelos que auxiliassem na compreensão das mudanças no uso e cobertura da terra, realizassem simulações de cenários futuros, e permitissem observar os efeitos da implantação de políticas de preservação sobre a paisagem. Construímos modelos dinâmicos baseados em cadeias de Markov e autômatos celulares, aliados a técnicas de geoprocessamento. Os modelos foram aplicados a um estudo de caso, o Parque estadual do Itinguçu, ao longo de uma série temporal de materiais aerofotográficos de quase 50 anos (1962-2010). Os resultados dos modelos mostraram que a implantação da unidade de conservação foi essencial para barrar o desmatamento, mas que as práticas tradicionais de agricultura itinerante não estavam diretamente relacionadas à conversão da área de floresta, indicando que a incompatibilidade entre preservação e presença humana, muitas vezes usada como justificativa para a implantação de unidades de proteção integral, deve ser reavaliada sob outra perspectiva. Os resultados também apontaram para um desempenho satisfatório do modelo de Markov em projetar tendências, apesar de possuir certa aleatoriedade na alocação dos elementos no espaço. O incremento do autômato celular diminuiu tal aleatoriedade, mas não foi tão eficiente em reproduzir as tendências observadas nas matrizes de transição quanto o modelo de Markov. Concluímos que a metodologia aplicada no presente trabalho foi útil para compreendermos as mudanças na paisagem da área de estudo, e que a escolha do modelo (Markov ou Markov com autômato celular) deve ser feita com base em uma análise criteriosa caso a caso, em conformidade com as prioridades do estudo a ser realizado. Espera-se que esta pesquisa possa fomentar a discussão sobre o uso desta metodologia como uma ferramenta para planejamento e análise de políticas de conservação da natureza e gestão do território / Conservation units have the purpose to preserve the nature, avoiding the deforestation and promoting the environment sustainability. However, for these to be effective in that purpose, without causing social injuries or conflicts with the local population, interdisciplinary applied studies are essential and must be made by different areas of science, adding useful knowledge to the management of protected areas. Under the vision of the Complexity Science, the main goal of this research was to develop models that help in understanding the land use and cover changes, perform simulations of future scenarios, and allow observing the effects of the implementation of conservation policies on the landscape. We built Markov and cellular automata models, allied to the geoprocessing techniques. The models were applied to a case study, the Parque Estadual do Itinguçu, over a time series of aero photographic materials of almost 50 years (1962-2010). The results of the models showed that the implementation of the conservation unit was essential to stop the deforestation, but the traditional practices of shifting cultivation were not directly related to the conversion of forest area, indicating that the incompatibility between conservation and human presence, often used as justification for the implementation of some strict protection units, should be reviewed from a different perspective. The results also pointed to a satisfactory performance of the Markov model to project trends, despite having certain randomness in the allocation of elements in space. Add cellular automata to model decreased this randomness, but was not so effective in reproducing the observed trends in transition matrices than the Markov model. We concluded that the methodology applied in this study was useful for understanding the changes in the landscape of the study area, and that the choice of model (Markov or Markov with cellular automata) should be based on a careful analysis in accordance with the priorities of the study to be applied. We hope that this research can encourage the discussion of this methodology as a tool for analysis of conservation policies of nature and land management