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Previous issue date: 2015-08-05 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The phenomena studied in agricultural and environmental sciences are characterized by their natural evolution and are also affected by human activity. They are comprised of a large number of components with non linear interactions on some scales, which produce emergent properties on other scales. These are characteristics of complex systems and can be studied using various concepts developed over the last decades such as fractals, multifractals, self-organized criticality and entropy. In this paper we analyzed the temporal dynamics of climate variables rainfall, temperature and stream flow, and spatial distribution of vegetation fires represented by hot pixels detected by satellites. We used the method of lacunarity that serves to describe the distribution of gaps in a data set. Using lacunarity values for different time scales it was possible to describe the rainfall regime (fragmentation of rainy periods) and classify two precipitation patterns in the state of Sergipe, one formed by stations approaching the Sergipe coast, and other formed by stations that are located in semiarid region. The lacunarity analysis was successful for evaluation of impact of human activity on natural regime of river flow, in the case of rivers Atibaia and Jaguari, caused by the construction of Cantareira system reservoirs. After the construction of the reservoirs lacunarity values of stream flow decreased, indicating a reduction of heterogeneity of flow dynamics due to regulation of water flow. The results of lacunarity analysis of time series of temperature and precipitation in the state of Pernambuco showed that this method can be used to identify the geographic regions with characteristic temporal behavior of climatic variables. The lacunarity analysis for two-dimensional data was applied to spatial distribution of hot pixels detected in Amazonia during the period 2000-2013. In the years with high number of hot pixels the lacunarity values were lower, indicating a more homogeneous spatial distribution compared with periods with low number of hot pixels. The lacunarity method has also shown to be effective in identifying the dry and rainy seasons, by capturing the heterogeneity of spatial distribution of hot pixels. These results may be useful in planning the use of water resources, planning of agricultural activities, developing strategies to reduce the impact of extreme weather events (drought, flood) and natural disasters such as forest fires. / Os fenômenos estudados em ciências agrárias e ambientais além da própria evolução são fortemente influenciados pela atividade humana e caracterizam-se pelo grande número de componentes interagindo de forma não linear em uma escala e produzindo as propriedades emergentes em outras escalas. Com essas características os fenômenos agroambientais considerados sistemas complexos e estudados utilizando vários conceitos desenvolvidos durante as últimas décadas entre os quais: fractais, multifractais, criticalidade auto-organizada e entropias. Neste trabalho analisou-se a dinâmica temporal das variáveis climáticas: precipitação, temperatura e vazão do rio e a distribuição espacial de focos de queimadas. Foi utilizado o método de lacunaridade, que serve para avaliar a distribuição de lacunas em um conjunto de dados. Utilizando os valores de lacunaridade para diferentes escalas temporais foi possível descrever o regime da chuva (fragmentação dos períodos chuvosos) e classificar dois padrões de precipitação no estado de Sergipe, um padrão formado pelas estações que se aproximam da costa sergipana e outro das estações que se localizam nas regiões do semiárido e agreste. A análise de lacunaridade mostrou-se útil para avaliação do impacto da atividade humana no regime natural da vazão do rio, no caso dos rios Atibaia e Jaguari a construção dos reservatórios do sistema Cantareira. Depois da construção dos reservatórios os valores da lacunaridade diminuíram em relação ao período antes da construção dos reservatórios indicando a diminuição de heterogeneidade da dinâmica da vazão devido à regulação do fluxo hídrico. Os resultados da análise de lacunaridade de séries temporais de temperatura e de precipitação do estado de Pernambuco demostraram que este método pode ser usado para identificar as regiões geográficas com comportamento temporal característico das variáveis climáticas. A análise de lacunaridade para dados bidimensionais foi aplicada na distribuição espacial de focos de queimadas detectadas na Amazônia legal durante o período 2000-2013. Nos anos com maior número de queimadas os valores de lacunaridade indicaram uma distribuição espacial mais homogênea comparando com períodos com menor número das queimadas. O método de lacunaridade (avaliando a heterogeneidade da distribuição espacial de queimadas) também mostrou se eficaz em identificação das estações seca e chuvosa. Estes resultados podem ser úteis em planejamento do uso de recursos hídricos, em planejamento das atividades agrícolas, desenvolvimento de estratégias para diminuir as consequências de fenômenos climáticos extremos (seca, cheia) e desastres naturais como incêndios florestais.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/5145 |
| Date | 05 August 2015 |
| Creators | LUCENA, Leandro Ricardo Rodrigues de |
| Contributors | STOSIC, Tatijana, STOSIC, Borko, CUNHA FILHO, Moacyr, LIMA FILHO, Luiz Medeiros de Araújo, BEJAN, Lucian Bogdan |
| Publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada, UFRPE, Brasil, Departamento de Estatística e Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 768382242446187918, 600, 600, 600, 600, -6774555140396120501, -5836407828185143517, 2075167498588264571 |
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