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Modelagem da propensão à densificação do solo em resposta aos ciclos de umedecimento e secagem / Soil prone modelling to densification in response to wetting and drying cycles

Faria, José Cláudio 20 October 2000 (has links)
Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-06-16T09:05:07Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 671435 bytes, checksum: 3b63bba9cce7c8821dee0e39a7ae3cfd (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-16T09:05:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 671435 bytes, checksum: 3b63bba9cce7c8821dee0e39a7ae3cfd (MD5) Previous issue date: 2000-10-20 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / É cada vez maior a necessidade de conhecer em detalhes a distribuição, as características e as limitações de uso dos solos. No contexto das limitações, a propensão à densificação necessita ser mais bem compreendida, diagnosticada e mapeada, para que a sociedade possa ser informada com precisão sobre sua distribuição espacial. Esta necessidade justifica-se pela importância do fenômeno no contexto ambiental e pelo fato de a fronteira agrícola nacional se encontrar em constante transformação e expansão. Assim, uma vez obtida, esta informação poderá auxiliar na tomada de decisão, objetivando amenizar e, ou, retardar seus impactos sobre os agroecossistemas, sobretudo seus reflexos sobre as economias regionais e o meio ambiente. Em seus aspectos mais amplos, este trabalho apresenta e discute uma proposta metodológica para o mapeamento dos solos quanto a esta propensão. Em um contexto mais específico, discute a utilização das características dos ciclos sucessivos de umedecimento e secagem (CSUS), enquanto variável potencialmente promissora, para a estratificação dos solos em relação ao fenômeno. Todo o desenvolvimento conceitual e metodológico tem sido materializado em um programa computacional (Mapeamento da Propensão à Densificação do Solo - MapPDS) apresentado e discutido. Na fase em que se encontra, o programa possibilita o estudo qualitativo e quantitativo das características dos CSUS, a partir da disponibilidade de séries extensas de dados meteorológicos, representativos de um local, via modelagem computacional, utilizando as informações pertinentes do perfil do solo e da cobertura vegetal. A expectativa é de que as informações sobre os CSUS, obtidas via modelagem computacional, estejam incluídas na composição de um conjunto lógico de variáveis, definidoras do grau de propensão à densificação de cada unidade de mapeamento, dessa nova classificação técnica do solo ora proposta. / There is an increasing need of knowing in detail the distribution, characteristics and the constraints of soil use. Concerning the limitations, the density susceptibility needs a better understanding, diagnosing and mapping, so that a broader public can be informed with precision about its spatial distribution. Thus, once we have obtained this information, it can help the decision-making process, with the aim of mitigating or delaying its impacts on agrosystems, especially their consequences on the regional economies and the environment. Broadly speaking, this work presents and discusses a methodological proposal for the mapping of the soil density susceptibility. More specifically, it discusses the utilization of the characteristics of cycles of wetting and drying (CSUS), as promising potential variable for the stratification of soils in relation to the phenomenon. All the conceptual and methodological development has been materialized in a computational program (MapPDS) introduced and discussed. At this stage the program makes possible the qualitative and quantitative study of the CSUS characteristics, through the availability of a long-term climatic data, representative of a place, via modelling, using all the relevant information of the soil profile and vegetation cover. It is expected that the information about CSUS, obtained via computational modelling, can be included in the composition of a logical set of variables, defining the degree of density susceptibility of each mapping unit, on the technical classification of the soil, now proposed. / Tese antiga
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Multicriteria decision analysis applied to the spatial allocation of crops as a planning support system for agricultural expansion in Brazil / Análise de decisão multicritério aplicada à alocação espacial de culturas como um sistema de apoio ao planejamento da expansão agrícola no Brasil

Alkimim, Akenya Freire de 20 January 2014 (has links)
The history of the advancement of the agricultural frontier in Brazil has been closely related to environmental losses. Although environmental losses are sometimes inevitable in the context of agricultural expansion, they should always be minimized. This study seeks to avoid the past pattern of development by proposing a more sustainable way of expanding agriculture. The research tests whether it is possible to expand the cultivation of food and fuel crops in Brazil without compromising natural ecosystems. Brazil has a great agricultural potential considering the significant amount of lands that is suitable for agriculture with a favorable climate and topography. To supply the domestic agricultural market and for Brazil to take on a global food and biofuel export leadership position, actions should be taken to plan for this potential sustainable expansion. This planning would be an alternative means of advancing the agricultural frontier, as opposed to the deforestation previously practiced. A way to accomplish a sustainable pattern of agricultural development could be by the identification of suitable areas to support the expansion without further loss of forestlands. Pasture is a type of land use that occupies large areas in Brazil, and pastures are considered strategic resources for the effectiveness of the proposed expansion, given that they represent areas that have already been deforested and offer some type of existing infrastructure. In addition, from the current biophysical potential production - pasture based beef cattle - may be underused. The goal of this dissertation is to develop a spatial allocation model based on a multicriteria decision making and geographic information systems (GIS) using land suitability analysis to support decision makers with geospatial information about where potential areas for sugarcane and soybean expansion are located in Brazil. The multicriteria decision analysis (MCDA) consists of physical land suitability, infrastructure and socioeconomic data integration to identify suitable pasturelands for crop allocation. To enhance the reliability of the model, a team of specialists in the agricultural crops was selected to establish the criteria priorities in the model for the analysis process. The combination of their judgments gives an overall priority that feeds the multicriteria model. \"What if\" scenarios were also built to show how changes in the criteria priority weights would modify the spatial distribution of suitability classes in relation to the main model. The results yield maps that represent the distribution of suitability classes for sugarcane and soybean expansion. Pasturelands become more or less suitable for sugarcane or soybean allocation according to shifts in the influence of each criterion in the model. The designed models show results that may assist policymakers with geospatial information about priority areas where investments and efforts should be directed for sustainable agricultural expansion in Brazil. / A história do avanço da fronteira agrícola no Brasil tem sido intrinsecamente relacionada ao desmatamento. Embora perdas ambientais sejam, por vezes, inevitáveis no contexto de uma expansão agrícola, elas devem ser reduzidas sempre que possível. Tentando não seguir um padrão de desenvolvimento feito à custa de desmatamentos, e pensando numa forma mais sustentável de expansão da agricultura, nós avaliamos nesse estudo a possibilidade de expansão agrícola, para produção de alimentos e de biocombustíveis, sem o comprometimento do ecossistema natural existente no país. O Brasil tem um grande potencial agrícola atribuído à significativa quantidade de solos aptos para agricultura com clima e topografia favoráveis. Para abastecer o mercado agrícola nacional e assumir uma posição de liderança global na exportação de alimentos e biocombustíveis, ações devem ser tomadas pelo Brasil para o planejamento desse potencial de expansão. Esse planejamento seria um modelo alternativo para o avanço da fronteira agrícola, oposto aos padrões de avanço anteriores diretamente relacionados ao desmatamento. Uma forma de conseguir um padrão de desenvolvimento sustentável poderia ser pela identificação de terras agrícolas aptas à essa expansão sem estimular maiores perdas de florestas. As pastagens ocupam grandes áreas no Brasil e são consideradas recursos estratégicos para a eficácia dessa expansão, uma vez que representam áreas que já foram desmatadas e oferecem algum tipo de infraestrutura. Dado o atual potencial biofísico de produção, estima-se que as áreas de pastagem destinadas à pecuária bovina podem estar sendo subutilizadas. O objetivo desse trabalho é desenvolver um modelo de alocação espacial fundamentado numa análise de decisão multicritério e SIG com base na aptidão agrícola das terras, de forma a fornecer informações geoespaciais estratégicas aos tomadores de decisão sobre a localização das áreas potenciais para a expansão da cana-de-açúcar e soja no Brasil. A análise de decisão multicritério (MCDA) consiste na integração de dados edafoclimáticos, de infraestrutura e socioeconômicos para a identificação das áreas de pastagens aptas para a alocação dessas culturas. Para aumentar a confiabilidade do modelo, uma equipe de especialistas em cana-deaçúcar e soja foi selecionada para julgar a prioridade das variáveis no processo de análise. A combinação dos julgamentos fornece uma prioridade geral das variáveis, as quais alimentam o modelo. \"E se\" cenários foram também elaborados para mostrar como as mudanças nos pesos dos critérios modificariam a distribuição espacial das classes de aptidão com relação ao modelo principal. Os resultados são exibidos através de mapas que representam a distribuição das classes de aptidão agrícola para a alocação dos cultivos da cana-de-açúcar e soja. As pastagens tornam-se tanto mais adequadas para a alocação da cana ou soja de acordo com as mudanças na influência de cada critério no modelo. Os modelos projetados mostram resultados favoráveis que podem ajudar os tomadores de decisão com informações geoespaciais que identificam áreas prioritárias onde investimentos e esforços deveriam ser direcionados para estimular a expansão agrícola sustentável no Brasil.
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Multicriteria decision analysis applied to the spatial allocation of crops as a planning support system for agricultural expansion in Brazil / Análise de decisão multicritério aplicada à alocação espacial de culturas como um sistema de apoio ao planejamento da expansão agrícola no Brasil

Akenya Freire de Alkimim 20 January 2014 (has links)
The history of the advancement of the agricultural frontier in Brazil has been closely related to environmental losses. Although environmental losses are sometimes inevitable in the context of agricultural expansion, they should always be minimized. This study seeks to avoid the past pattern of development by proposing a more sustainable way of expanding agriculture. The research tests whether it is possible to expand the cultivation of food and fuel crops in Brazil without compromising natural ecosystems. Brazil has a great agricultural potential considering the significant amount of lands that is suitable for agriculture with a favorable climate and topography. To supply the domestic agricultural market and for Brazil to take on a global food and biofuel export leadership position, actions should be taken to plan for this potential sustainable expansion. This planning would be an alternative means of advancing the agricultural frontier, as opposed to the deforestation previously practiced. A way to accomplish a sustainable pattern of agricultural development could be by the identification of suitable areas to support the expansion without further loss of forestlands. Pasture is a type of land use that occupies large areas in Brazil, and pastures are considered strategic resources for the effectiveness of the proposed expansion, given that they represent areas that have already been deforested and offer some type of existing infrastructure. In addition, from the current biophysical potential production - pasture based beef cattle - may be underused. The goal of this dissertation is to develop a spatial allocation model based on a multicriteria decision making and geographic information systems (GIS) using land suitability analysis to support decision makers with geospatial information about where potential areas for sugarcane and soybean expansion are located in Brazil. The multicriteria decision analysis (MCDA) consists of physical land suitability, infrastructure and socioeconomic data integration to identify suitable pasturelands for crop allocation. To enhance the reliability of the model, a team of specialists in the agricultural crops was selected to establish the criteria priorities in the model for the analysis process. The combination of their judgments gives an overall priority that feeds the multicriteria model. \"What if\" scenarios were also built to show how changes in the criteria priority weights would modify the spatial distribution of suitability classes in relation to the main model. The results yield maps that represent the distribution of suitability classes for sugarcane and soybean expansion. Pasturelands become more or less suitable for sugarcane or soybean allocation according to shifts in the influence of each criterion in the model. The designed models show results that may assist policymakers with geospatial information about priority areas where investments and efforts should be directed for sustainable agricultural expansion in Brazil. / A história do avanço da fronteira agrícola no Brasil tem sido intrinsecamente relacionada ao desmatamento. Embora perdas ambientais sejam, por vezes, inevitáveis no contexto de uma expansão agrícola, elas devem ser reduzidas sempre que possível. Tentando não seguir um padrão de desenvolvimento feito à custa de desmatamentos, e pensando numa forma mais sustentável de expansão da agricultura, nós avaliamos nesse estudo a possibilidade de expansão agrícola, para produção de alimentos e de biocombustíveis, sem o comprometimento do ecossistema natural existente no país. O Brasil tem um grande potencial agrícola atribuído à significativa quantidade de solos aptos para agricultura com clima e topografia favoráveis. Para abastecer o mercado agrícola nacional e assumir uma posição de liderança global na exportação de alimentos e biocombustíveis, ações devem ser tomadas pelo Brasil para o planejamento desse potencial de expansão. Esse planejamento seria um modelo alternativo para o avanço da fronteira agrícola, oposto aos padrões de avanço anteriores diretamente relacionados ao desmatamento. Uma forma de conseguir um padrão de desenvolvimento sustentável poderia ser pela identificação de terras agrícolas aptas à essa expansão sem estimular maiores perdas de florestas. As pastagens ocupam grandes áreas no Brasil e são consideradas recursos estratégicos para a eficácia dessa expansão, uma vez que representam áreas que já foram desmatadas e oferecem algum tipo de infraestrutura. Dado o atual potencial biofísico de produção, estima-se que as áreas de pastagem destinadas à pecuária bovina podem estar sendo subutilizadas. O objetivo desse trabalho é desenvolver um modelo de alocação espacial fundamentado numa análise de decisão multicritério e SIG com base na aptidão agrícola das terras, de forma a fornecer informações geoespaciais estratégicas aos tomadores de decisão sobre a localização das áreas potenciais para a expansão da cana-de-açúcar e soja no Brasil. A análise de decisão multicritério (MCDA) consiste na integração de dados edafoclimáticos, de infraestrutura e socioeconômicos para a identificação das áreas de pastagens aptas para a alocação dessas culturas. Para aumentar a confiabilidade do modelo, uma equipe de especialistas em cana-deaçúcar e soja foi selecionada para julgar a prioridade das variáveis no processo de análise. A combinação dos julgamentos fornece uma prioridade geral das variáveis, as quais alimentam o modelo. \"E se\" cenários foram também elaborados para mostrar como as mudanças nos pesos dos critérios modificariam a distribuição espacial das classes de aptidão com relação ao modelo principal. Os resultados são exibidos através de mapas que representam a distribuição das classes de aptidão agrícola para a alocação dos cultivos da cana-de-açúcar e soja. As pastagens tornam-se tanto mais adequadas para a alocação da cana ou soja de acordo com as mudanças na influência de cada critério no modelo. Os modelos projetados mostram resultados favoráveis que podem ajudar os tomadores de decisão com informações geoespaciais que identificam áreas prioritárias onde investimentos e esforços deveriam ser direcionados para estimular a expansão agrícola sustentável no Brasil.

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