Made available in DSpace on 2014-12-17T15:19:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JoseMRT.pdf: 3261760 bytes, checksum: 0a9e4ce701fa9ce62cb02438a86e4461 (MD5) Previous issue date: 2004-04-28 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The objective of this work is to identify, to chart and to explain the evolution of the soil occupation and the envirionment vulnerability of the areas of Canto do Amaro and Alto da Pedra, in the city of Mossor?-RN, having as base analyzes it multiweather of images of orbital remote sensors, the accomplishment of extensive integrated works of field to a Geographic Information System (GIS). With the use of inserted techniques of it analyzes space inserted in a (GIS), and related with the interpretation and analyzes of products that comes from the Remote Sensoriamento (RS.), make possible resulted significant to reach the objectives of this works. Having as support for the management of the information, the data set gotten of the most varied sources and stored in digital environment, it comes to constitute the geographic data base of this research. The previous knowledge of the spectral behavior of the natural or artificial targets, and the use of algorithms of Processing of Digital images (DIP), it facilitates the interpretation task sufficiently and searchs of new information on the spectral level. Use as background these data, was generated a varied thematic cartography was: Maps of Geology, Geomorfol?gicals Units soils, Vegetation and Use and Occupation of the soil. The crossing in environment SIG, of the above-mentioned maps, generated the maps of Natural and Vulnerability envirionmental of the petroliferous fields of I Canto do Amaro and Alto da Pedra-RN, working in an ambient centered in the management of waters and solid residuos, as well as the analysis of the spatial data, making possible then a more complex analysis of the studied area / O objetivo deste trabalho ? identificar, mapear e interpretar a evolu??o do uso e ocupa??o do solo e a vulnerabilidade ambiental das ?reas de Canto do Amaro e Alto da Pedra, no munic?pio de Mossor?-RN, tendo como base a analise multitemporal de imagens de sensores remotos orbitais, a realiza??o de extensos trabalhos de campo e um Sistema de Informa??o Geogr?fica (SIG). O emprego de t?cnicas de analise espacial inseridos em um Sistema de Informa??o Geogr?fica (SIG), e relacionadas com a interpreta??o e analise de produtos advindo do Sensoriamento Remoto (SR), permitiram se chegar aos resultados apresentados. Tendo como suporte para o gerenciamento da informa??o, o conjunto de dados obtidos das mais variadas fontes e armazenados em ambiente digital, vem a constituir o banco de dados geogr?fico desta pesquisa. O conhecimento pr?vio do comportamento espectral dos alvos naturais ou artificiais, e o auxilio de algoritmos de Processamento de Imagens Digitais (PDI), facilitou a tarefa de interpreta??o e busca de novas informa??es a n?vel espectral. Com base nesses dados, foi gerado uma cartografia tem?tica variada: Mapas de Geologia, Unidades Geomorfol?gicas, Associa??o de solos, Vegeta??o e Uso e Ocupa??o do Solo. O cruzamento em ambiente SIG, dos mapas supracitados, gerou os mapas de Vulnerabilidade Natural e Vulnerabilidade Ambiental dos campos petrol?feros de Canto do Amaro e Alto da Pedra-RN, surgerindo uma gest?o ambiental centrada na gest?o das ?guas e dos res?duos possibilitando assim uma an?lise mais complexa da ?rea estudada

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2017-04-17T17:28:41Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Roberta Vieira Nunes Pinheiro - 2017.pdf: 3792860 bytes, checksum: 7c88e98986a260c816ea80a305ce962a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-04-18T15:48:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Roberta Vieira Nunes Pinheiro - 2017.pdf: 3792860 bytes, checksum: 7c88e98986a260c816ea80a305ce962a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-18T15:48:25Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Roberta Vieira Nunes Pinheiro - 2017.pdf: 3792860 bytes, checksum: 7c88e98986a260c816ea80a305ce962a (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Vulnerability models are important tools in the study of water contamination by different soil usage activities. The goal of this research is to evaluate the risk of contamination by the presence of an urban solid waste disposal site (UWDS) within the surface water catchment basins (SWCB) used in the State of Goiás public water supply. An identification and characterization of the SWCBs and UWDSs has been carried out in a geographical identification system using the QGis 2.12.0 – Lyon software. Afterwards the overlapping of this information allowed the identification of all SWCBs which had an UWDS within its limits. A Susceptibility Index (SI) was applied to these SWCBs. The SI was formed by intrinsic characteristics such as the depth of a non-saturated zone, net recharge, aquifer material and topography. Also contributing to the SI was an extrinsic characteristic, soil usage. The comparison and identification of the dominant classes of the SI was done through the calculation of the average vulnerability of each SWCB. The SWCBs, which had the highest risk of water contamination were selected and had the UWDSs in its areas analyzed by six technical parameters: type of UWDS, estimate of waste generation, surface area, slope, SI of the UWDS and its distance to the nearest body of water. Each parameter was classified according to its risk to water contamination and given a scale from 1 to 7. The given values were correlated evaluating the interdependence of the parameters. The use of this method led to the identification of 204 catchment points and its SWCBs and 228 UWDS, out of which 93% were irregular dumping sites. The SI for each of the 43 SWCBs identified in the State in which there was the presence of 69 UWDSs, was then calculated. The average vulnerability for each SWCB allowed the selection of the 9 most vulnerable ones. These were distributed in the high-to-moderate and moderate-to-low classes (SI > 50), which had 18 UWDSs within its limits. A Spearman analysis was done using the coefficients attributed to each parameter of the UWDSs. The analysis permitted the identification of only 2 parameter with significant correlation (surface area and estimate of waste generation). This confirmed the interdependence of the selected characteristics. It also allowed for a risk calculation through the addition of the parameters, which ranged from 15 to 27. These were distributed into three classes (low, medium and high). The high risk UWDS identified were in the cities of: Bom Jesus de Goiás, Itumbiara, Jataí e Rio Verde. The surface area, waste generation and slope were the parameter which most influenced this classification. In conclusion, the vulnerability evaluation proved effective, and of great relevance in the identification of the SWCBs most susceptible to water contamination. It can also be applied to other study areas. In Goiás, the analysis allowed the existing risk calculation for each of the 18 UWDSs out of which 4 were classified as high risk. These were considered priority adequate and remediation sites. / Modelos de vulnerabilidade são importantes ferramentas no estudo de contaminação da qualidade das águas por diferentes atividades de uso do solo. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o risco de contaminação pela presença de disposição final de resíduos sólidos urbanos (DRS) em bacias de captação superficial de água (BCS) para abastecimento público no estado de Goiás. Foi realizada a identificação e caracterização das BCS e das DRS em um sistema de informações geográficas utilizando o software QGis 2.12.0 - Lyon. Posteriormente essas informações foram sobrepostas permitindo identificar as BCS com DRS em suas delimitações. Para esse grupo foi aplicado o Índice de Susceptibilidade (IS), composto por características intrínsecas das BCS (profundidade da zona não saturada, recarga, material do aquífero e topografia) e por uma extrínseca, o uso e ocupação do solo. A realização do comparativo e a identificação das classes predominantes do IS foi realizado pelo cálculo da vulnerabilidade média de cada BCS. Desta forma, foram selecionadas as BCS com maior risco de contaminação de suas águas e as DRS presentes em suas áreas, que foram analisadas por seis parâmetros técnicos: tipo de DRS, estimativa de geração de resíduos, área superficial, declividade, IS da DRS e distância da DRS até o corpo d’água. Cada parâmetro foi classificado, de acordo com o risco de contaminação das águas, e valorado em uma escala de um a sete. Posteriormente, os valores atribuídos foram correlacionados avaliando a interdependência dos parâmetros. A aplicação desse método permitiu a identificação de 204 pontos de captação com suas respectivas BCS e de 228 DRS, sendo 93% classificadas como lixões. Foi calculado o IS para as 43 BCS identificadas no Estado com presença de DRS (69) em suas áreas. A vulnerabilidade média calculada para cada BCS permitiu a seleção das nove BCS mais vulneráveis, estando distribuídas nas classes moderada a alta e moderada a baixa (IS>50), e possuindo 18 DRS em suas delimitações. Foi realizada uma análise de componentes principais de Spearman com os coeficientes atribuídos para cada parâmetro das DRS o que permitiu a identificação de apenas dois parâmetros com correlação significativa (área superficial e estimativa de geração de resíduos), confirmando a interdependência das características selecionadas. Desta forma foi possível o cálculo do risco, pelo somatório dos parâmetros, que variou de 15 a 27 e foi discretizado em três classes (baixo, médio e alto). As DRS de risco alto foram as dos municípios de Bom Jesus de Goiás, Itumbiara, Jataí e Rio Verde sendo que a área superficial, geração de resíduos e declividade foram os parâmetros que mais influenciaram nessa classificação. Conclui-se que a avaliação da vulnerabilidade mostrou-se eficaz e de grande relevância para a identificação das BCS mais susceptíveis à contaminação de suas águas podendo ser aplicado em outras áreas de estudo. Em Goiás, a análise permitiu o cálculo do risco existente em cada uma das 18 DRS, onde quatro DRS foram classificadas como de risco alto, sendo consideradas prioritárias para adequação ou remediação.

Orientador: Marcos Cesar Ferreira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociências / Made available in DSpace on 2018-08-25T23:24:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Messias_CassianoGustavo_M.pdf: 23638977 bytes, checksum: e704bfa68254415de27c9956b5cdab14 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: As paisagens rurais vêm sendo transformadas continuamente pela ocupação humana, principalmente em razão de adaptações técnicas requeridas para o desenvolvimento da agricultura. De maneira geral, estas alterações antrópicas estão diretamente ligadas à utilização dos recursos naturais como insumos da produção agrícola. Os recursos mais impactados por este modo de produção são a vegetação e o solo. Dentre as formas de avaliação do grau de comprometimento da paisagem em razão da exploração agrícola do território é o mapeamento da fragilidade ambiental. Esta pesquisa teve como principal objetivo avaliar os graus de fragilidade ambiental de diferentes áreas do Parque Nacional da Serra da Canastra, situado no sudoeste de Minas Gerais. Criado em 1972, o parque tem como meta principal preservar ecossistemas naturais ainda existentes no bioma do cerrado brasileiro. A metodologia de mapeamento da fragilidade ambiental utilizada neste trabalho baseia-se em cinco variáveis geográficas: índice de vegetação, probabilidade de ocorrência de chuvas intensas, declividades, densidade de estradas e densidade de lineamentos estruturais. Estas variáveis foram processadas em sistemas de informação geográfica, por meio de técnicas de análise espacial, utilizadas para a transformação destas, mapeadas segundo a lógica booleana, em variáveis probabilísticas fuzzy. Os mapas fuzzy foram combinados por meio de algoritmo baseado em soma ponderada, gerando-se um mapa de fragilidade ambiental do Parque Nacional. Este mapa final foi comparado a mapas de processos erosivos e de movimento de massa, checados em campo, com o objetivo de se atribuir pesos às variáveis ambientais por meio do teste de Kolmogorov-Smirnov. A metodologia se mostrou eficiente para a identificação e mapeamento de áreas com maior grau de fragilidade no parque, considerando-se a evidência dos processos erosivos e dos movimentos de massa / Abstract: Rural landscapes have been continually transformed by human occupation, mainly due to technical adjustments required for the development of agriculture. In general, these anthropogenic changes are directly linked to the use of natural resources as inputs into agricultural production. The resources most impacted by this mode of production are the vegetation and soil. Among the manners of assessing the degree of landscape vulnerability is the environmental fragility mapping. This research aimed to assess the degree of environmental vulnerability of different areas located within the Serra da Canastra National Park, located in southwestern Minas Gerais. Created in 1972, the park has as main goal to preserve remaining natural ecosystems of the Brazilian Cerrado biome. The methodology for environmental fragility mapping, used in this work, is based on five geographic variables: vegetation index, probability of intense rainfall, slope terrain, roads and structural lineaments densities. These variables, mapped according to the Boolean logic, were processed in a geographic information system through spatial analysis techniques and transformed in fuzzy probabilistic variables. The fuzzy maps were combined by means of algorithm based on a weighted sum, generating the environmental fragility map of the National Park. The estimative of weights values of the five environmental variables was carried out comparing erosion-mass movement maps and the fragility map, using the D-value of Kolmogorov-Smirnov test. Considering the evidence of erosion and mass movements, we concluded that the methodology is efficient for the identification and mapping of areas with the high degree of fragility in the park / Mestrado / Análise Ambiental e Dinâmica Territorial / Mestre em Geografia

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-05-23T16:43:16Z No. of bitstreams: 1 JUCIÊ DE SOUSA ALMEIDA - DISSERTAÇÃO PPGSA PROFISSIONAL 2013..pdf: 9400104 bytes, checksum: 96185c5b61bdc3b0e18df941bfd4078b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-23T16:43:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 JUCIÊ DE SOUSA ALMEIDA - DISSERTAÇÃO PPGSA PROFISSIONAL 2013..pdf: 9400104 bytes, checksum: 96185c5b61bdc3b0e18df941bfd4078b (MD5) Previous issue date: 2013-12-13 / O diagnóstico ambiental permite a identificação das áreas críticas quanto ao nível de degradação, sendo de extrema relevância para o desenvolvimento de medidas de preservação, conservação e recuperação. Este trabalho teve como objetivo realizar um diagnóstico dos níveis de deterioração ambiental na paisagem entre os anos de 2001 e 2012, adotando os critérios da ecodinâmica da paisagem nos municípios que compõe o polo de desenvolvimento agroindustrial do Alto Piranhas. Foram realizadas análises envolvendo a dinâmica da paisagem, da vulnerabilidade ambiental, do potencial social e econômico e graus de impactos ambientais. Constatou-se que as áreas apresentam predominância de média estabilidade/vulnerabilidade e moderada vulnerabilidade, Potencial social e econômico médio e moderadamente baixo, além de sustentabilidade ambiental média na maior parte dos municípios. Os impactos ambientais de classe alto e muito alto, principalmente nas áreas com atividades agropecuárias, o desmatamento está presente em todos os municípios, sendo proporcional ao tamanho do município e ao volume de atividades. Áreas com agropecuária aumentaram de (27,2% - 32,1%), caatinga estépica arborizada de (21,5% - 39,3%) e a caatinga estépica florestada diminuiu (9,7% - 21,5%). A classe agricultura irrigada ocupava 5,5% e passou para 6,6% da área, a zona urbana consolidada (9,1% - 11,3%) e as áreas com afloramento (0,4% - 0,2%). Considera-se os dados gerado pela pesquisa como mecanismo propulsor para a execução da proposta de desenvolvimento sustentável do polo do Alto Piranhas, a disseminação dos dados gerados em Sistema de Informações Geográficas, proporcionando a elaboração e implantação de políticas integradas e ações coordenadas. / The environmental assessment allows the identification of critical areas on the level of degradation is of utmost importance for the development of measures for preservation, conservation and restoration. This study aimed to perform a diagnostic levels of environmental degradation in the landscape between the years 2001 and 2012, adopting the criteria of ecodynamics landscape in the municipalities that comprise the agroindustrial development polo Alto Piranhas. Analyses involving the dynamics of the landscape, environmental, vulnerability, the potential social and economic impacts and degrees. It was found that areas feature predominantly medium stability/vulnerability and moderate vulnerability, potential social and economic medium to moderately low, and environmental sustainability mean in most municipalities. The environmental impacts of high and very high class, especially in areas with agricultural activities, deforestation is present in all municipalities, being proportional to the size of the municipality and the volume of activities. Areas with agriculture increased from (27,2%32,1%), wooded savanna steppe (21,5% - 39,3%) and forested savanna steppe decreased (9,7% - 21,5%). The class irrigated agriculture occupied 5,5% and increased to 6,6% of the area, the consolidated urban area (9,1% - 11,3%) and areas with outcrop (0,4% - 0,2%). Considers the data generated by the survey as propulsion mechanism for the implementation of sustainable development proposal Polo Alto Piranhas, dissemination of data generated by GIS, providing the design and implementation of integrated and coordinated actions