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Previsão do Branqueamento dos Corais no Complexo Recifal dos Abrolhos-Ba: Uma Abordagem Bayesiana Visando Suporte à Gestão Ambiental

Lisboa , Danilo Silva 03 1900 (has links)
Submitted by Everaldo Pereira (pereira.evera@gmail.com) on 2017-02-21T02:09:05Z No. of bitstreams: 1 Danilo Lisboa Dissertação.pdf: 1609868 bytes, checksum: fb22cfd92f14b7275027cf6ace7d5365 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-21T02:09:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Danilo Lisboa Dissertação.pdf: 1609868 bytes, checksum: fb22cfd92f14b7275027cf6ace7d5365 (MD5) / Ao longo dos últimos anos, o processo conhecido como branqueamento dos corais tem sido um dos principais objetos de pesquisas relacionadas aos estudos climáticos nos ambientes marinhos. Devido à complexidade envolvida nestes fenômenos, sua previsão tornou-se um dos grandes desafios da comunidade científica empenhada em compreender os processos atuantes no ambiente recifal. Nesta pesquisa dados de monitoramento recifal do complexo recifal dos Abrolhos referentes a nove verões foram utilizados para construir e ensinar um modelo de previsão de branqueamento capaz de gerar prognósticos em termos de probabilidades de ocorrência de eventos extremos na região. O modelo proposto fundamentou-se em duas ideias principais extensivamente discutidas em periódicos relacionados ao tema: 1- o branqueamento dos corais é principalmente influenciado por anomalias térmicas positivas na água do mar; e 2- existe uma relação entre a intensidade do fenômeno El Niño e anomalias térmicas positivas na região do Atlântico Sul Ocidental. A abordagem Bayesiana proposta para a construção do modelo demonstrou ser adequada ao organizar hierarquicamente as variáveis locais e combiná-las com os indicadores do El Niño referentes ao inverno predecessor para gerar previsões de branqueamento com alguns meses de antecedência. Os resultados, fornecidos pela rede em termos de probabilidades condicionais, são calculados a partir da propagação da evidência através da estrutura da rede, segundo o teorema de Bayes. Durante a validação do modelo através do método Leave one out, demonstrou-se que a rede foi capaz de prever acertadamente todos os 28 (vinte e oito) casos com os quais foi ensinada. Quatro diferentes aplicações foram propostas para o modelo, demonstrando uma expressiva utilidade tanto de caráter prático, ao ser utilizado como ferramenta suporte durante as campanhas de campo, assim como na previsão para o verão de 2016, como de caráter teórico ao ser empregado para se realizar especulações a respeito do papel da turbidez durante os episódios de branqueamento. Outra aplicação de caráter teórico refere-se à previsão “passada” de eventos extremos para os verões dos anos de 2004 a 2009, quando não foram realizadas campanhas de campo. Além disso, uma última utilidade foi proposta ao usarmos os dados de entrada do modelo para construir mapas de probabilidade média de branqueamento passiveis de serem empregados como critério de seleção de áreas prioritárias para conservação ambiental na região do complexo recifal dos Abrolhos. Estes mapas indicam onde, segundo o modelo, os corais teriam melhores chances de sobrevivência frente à tendência atual de aumento gradativo na TSM e consequentemente na frequência e intensidade dos episódios de branqueamento. Portanto, o modelo apresentado nesta pesquisa alcançou seus objetivos ao demonstrar utilidade prática e teórica, além de apresentar-se consistente em suas previsões, representando, dessa maneira, uma ferramenta apta a conceder suporte à gestão ambiental na região do complexo recifal dos Abrolhos. / ABSTRACT - Over the past few years, the process known as coral bleaching has been one of the main objects of research related to climate studies in marine environments. Due to the complexity involved in these phenomena, his prediction has become a major challenge for the scientific community committed to understanding the processes acting in the reef environment. In this research reef monitoring data of the Abrolhos reef complex referring to nine summers were used to construct and teach a bleaching prediction model capable of generating predictions in terms of probabilities of occurrence of extreme events in the region. The proposed model was based on two main ideas discussed extensively in journals related to the topic: 1- coral bleaching is mainly influenced by positive thermal anomalies in sea water; and 2- there is a relationship between the intensity of El Niño and positive temperature anomalies in the South West Atlantic region. The Bayesian approach proposed for the construction of the model was suitable to hierarchically organize the local variables and combine them with the El Niño indicators for the predecessor winter to generate bleaching predictions for a few months in future. The results provided by the network in terms of conditional probabilities are calculated from the spread of evidence through the network structure, according to the Bayes theorem. During the validation of the model by the method Leave One Out, it was demonstrated that the network was able to correctly predict all 28 (twenty eight) cases which have been taught. Four different applications have been proposed for the model, demonstrating an important utility of practical nature, to be used as a support tool during field campaigns, as well as the forecast for the summer of 2016. A theoretical character utility was demonstrated to perform speculation about the role of turbidity during episodes of bleaching. Another theoretical character application refers to the forecast "last" of extreme events for the summers of 2004 to 2009, when field campaigns were not carried out. Also, one last use was proposed in using the model input data to construct medium probability maps of susceptible to bleaching to be employed as a criterion for selection of priority areas for conservation in the reef complex region of the Abrolhos. These maps indicate where, according to the model, the corals would have better chances of survival facing the current trend of gradual increase in SST and consequently the frequency and intensity of bleaching episodes. Therefore, the model presented in this study achieved its objectives to demonstrate theoretical and practical utility, in addition to present consistent in their predictions, representing, thus, an apt tool to provide support to environmental management in the reef complex region of the Abrolhos.

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