UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAISINSTITUTO DE GEOCINCIASPROGRAMA DE PS-GRADUAO EM ANLISE E MODELAGEM DE SISTEMAS AMBIENTAIS

MODELAGEM DE SISTEMAS AMBIENTAISPROF. BRITALDO SILVEIRA SOARES FILHO

MODELO DE SIMULAO DE USO E COBERTURA DA TERRA NO DINAMICA EGOCOMPARAO ENTRE FERRAMENTAS BSICAS E AVANADAS

KELEN KARLA REIS OLIVEIRA MOREIRA

BELO HORINZONTE2015

MODELO DE SIMULAO DE USO E COBERTURA DA TERRALAND-USE AND LAND-COVER CHANGE SIMULATION MODEL LUCC

1. PROPOSTA DA ATIVIDADEEste relatrio tem por objetivo apresentar um comparativo entre o emprego das ferramentas bsicas e avanadas do DINAMICA EGO para simulao do desmatamento em uma regio do estado de Rondnia, nos arredores da cidade de Ariquenes, na Amaznia Brasileira, conforme mostrado na figura 01.

Figura 01 rea de estudo em relao ao estado de Rondnia e ao Brasil (em verde escuro est a floresta, em verde claro est a rea desmatada e em marrom o cerrado).Para elaborar o relatrio comparativo foram elaborados dois modelos simulao. O primeiro modelo fez uso somente das ferramentas bsicas e o segundo fez uso das ferramentas avanadas do DINAMICA EGO: Variao dos parmetros de simulao; Uso de sub-regies; Uso do tempo de permanncia; Uso do tempo do tempo de permanncia e transies determinsticas e Uso da saturao local.Os resultados obtidos atravs dos dois modelos de simulao so apresentados a seguir. Para facilitar o entendimento o relatrio apresentado em tpicos que a discutem o emprego das ferramentas avanadas diante das bsicas.

2. RECURSOS AVANADOS2.1. Variando os parmetros em uma simulaoO DINAMICA EGO permite variar os parmetros do modelo tambm em diferentes fases ou a cada passo de tempo. A exemplo disso temos o uso de diferentes matrizes de transio em uma simulao e a seleo de outros parmetros do modelo, tais como os coeficientes dos Pesos de Evidncia.a) Uso de diferentes matrizes de transio em uma simulaoO primeiro modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas bsicas do DINAMICA EGO utilizou somente uma matriz de transio, a qual estimou as taxas de transio ou mudanas na paisagem ocorridas entre o ano inicial (1997) e final (2000) do perodo de estudo. Para a estimativa das taxas de transio utilizou-se a ferramenta Determine Transition Matrix, um functor da modelagem no DINAMICA EGO, que permite estimar as taxas denominadas Single Step e Multiple Step (SOARES-FILHO et al., 2009). O termo Single Step refere-se matriz de transio ocorrida durante todo perodo de tempo da anlise (global) e o termo Multiple Step refere-se a matriz de transio gerada por intervalo de tempo durante o perodo da anlise (anual).O segundo modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas avanadas do DINAMICA EGO, fez uso do functor Selection Transition Matrix, que permitiu estimar as taxas de mudana atravs de vrias matrizes de transio.A utilizao desta ferramenta avanada indicada quando o intervalo de tempo entre ano inicial e final analisados elevado, diante de um cenrio de mudanas que no so constantes, as taxas de mudana podem variar ao longo dos anos.Os mapas de uso da terra obtidos a partir do emprego de uma matriz de transio e diferentes matrizes de transio so apresentados pela Figura 02 e 03.

Figura 02: Mapa de uso da terra obtidos a partir do emprego de uma matriz de transio.

Figura 03: Mapa de uso da terra obtidos a partir do emprego de matriz mltipla.Atravs da validao da simulao, utilizando a funo de decaimento exponencial, podemos comparar quantitativamente os resultados obtidos atravs do clculo das matrizes de transio nica e mltipla. Isso feito pois os modelos so comparados em um contexto de vizinhana, uma vez que at os mapas que no se assemelham exatamente pixel a pixel podem apresentar padres de similaridade, e por isso ter uma concordncia espacial nas proximidades do pixel.

O Grfico 01 demonstra que h uma melhora no acerto do modelo quando utilizamos vrias matrizes de transio. Nota-se que o acerto do modelo com uma matriz quase sempre inferior ao acerto obtido com vrias matrizes.

Grfico 01: Grfico das similaridades com o percentual de acerto dos modelos com uma matriz ou vrias matrizes.

b) Uso de diferentes coeficientes dos Pesos de Evidncia em uma simulao.Como mencionado anteriormente em um modelo de simulao possvel fazer uso de diferentes coeficientes dos pesos de evidncia. Os resultados dos pesos de evidncia so utilizados para parametrizar o modelo de simulao. O mtodo implementado por Soares Filho et al. (2008) calcula faixas ou intervalos de acordo com as estruturas dos dados que se apresentam sob a forma de grades contnuas, visto que o mtodo de pesos de evidncia opera apenas com variveis categricas.O modelo do desmatamento aqui apresentado utiliza muitas variveis contnuas, e em seu processo de clculo dos pesos de evidncia necessrio a categorizao de suas variveis. Sendo assim, os valores de classe so definidos para cada uma das variveis. Logo, obtm-se um conjunto de grficos que demonstram qual a influncia de cada categoria de cada varivel na ocorrncia do desmatamento. Isso nos permite editar as informaes, para que sejam readequadas as categorias, tornando-as mais representativas, classes podem ser subdivididas ou ento agrupadas.No primeiro modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas bsicas do DINAMICA EGO utilizou-se os pesos originais contidos no modelo e para o segundo modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas avanadas do DINAMICA utilizou-se dois pesos de evidncia, atravs da ferramenta select weights.As figuras 04 e 05 apresentam os mapas obtidos utilizando-se somente uma matriz de transio e um peso de evidncia e utilizando-se vrias matrizes de transio e dois pesos de evidncia.

Figura 04: Mapa de uso da terra do modelo de simulao com uma matriz de transio e um peso de evidncia.

Figura 05: Mapa de uso da terra do modelo de simulao com uma matriz de transio e dois pesos de evidncia.

Tendo em vista as diferenas quase imperceptveis da figura 04 em relao a figura 05, podemos analisar as diferenas entre os modelos atravs de uma representao grfica da similaridade. Conforme apresentado pelo grfico 02, observa-se que os pesos de evidncia adotados no apresentaram diferenas significativas. Logo, podemos inferir que se utilizado um ou mais pesos de evidncia para estes modelos, no haver diferena significativa, ou seja, conclui-se que as probabilidades de desmatamento em funo dos diferentes pesos de evidencia sofreram poucas alteraes.

Grfico 02: Grfico das similaridades, com percentual de acerto dos modelos com uma matriz e um peso de evidncia e vrias matrizes e vrios pesos de evidncia, considerando o valor mnimo para similaridades.

2.2. Usando sub-regies em um modelo de simulaoO functores do conjunto Sub-regio (subregion) so utilizados para dividir um mapa em partes para processar cada conjunto de dados das sub-regies separadamente e em seguida, combinar os resultados novamente. A utilizao de sub-regies, permite definir uma sequncia de operaes que sero aplicadas apenas a certas sub-regies ou estabelecer diferentes parmetros e coeficientes para cada sub-regio, modelando como resultado o contexto regional que influencia um fenmeno particular.No primeiro modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas bsicas do DINAMICA EGO as regies no foram individualizadas. J no segundo modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas avanadas do DINAMICA EGO foi considerada a diviso em sub-regies (municpios) conforme figuras 07, 08 e 09. Os mapas representam a evoluo do uso da terra em 3 passos de tempo, pois o modelo foi executado considerando 3 iteraes (1998, 1999 e 2000).

Figura 07: Mapa de uso da terra do primeiro passo de tempo, com utilizao de sub-regies.

Figura 08: Mapa de uso da terra do segundo passo de tempo, com utilizao de sub-regies.

Figura 09: Mapa de uso da terra do terceiro passo de tempo, com utilizao de sub-regies.

Comparando os ndices de acerto entre os dois modelos no terceiro passo de tempo (2000), o mapa simulado de sub-regies apresentou cerca de 69% de acerto em uma janela de 5x5, enquanto o mapa simulado para uma nica regio apresentou cerca de 66% de acerto (grfico 3). Isto permite inferir que o desmatamento se d de forma diferenciada em cada municpio, podendo ser motivada por leis especficas municipais, maior ou menor frente de fiscalizao e condies sociais.

Grfico 3: Comparao dos modelos sem sub-regies e com sub-regies, no terceiro passo de tempo.

2.3. Usando tempo de permannciaA utilizao do tempo de permanncia implica que uma transio especfica ou evento no ocorrer a menos que tenha se passado certo tempo desde a ocorrncia de um evento especfico.O conceito de tempo de permanncia pode ser implementado usando um mapa que contm o registro do tempo decorrido desde a ocorrncia deum evento particular (uma transio do estado i para j, por exemplo). Para cada clula, um relgio ir contar o tempo que passou depois da ocorrncia do evento. O final da iterao, este mapa atualizado: se no h nenhum evento novo, o modelo simplesmente adiciona 1 clula do tempo de permanncia, e se um evento ocorre, o relgio ajustado para zero.O tempo de permanncia pode ser usado como uma regra para restringir uma transio de um estado para outro apenas depois de ter havido certo tempo de permanncia em um estado particular. O mapa de uso da terra gerado a partir do primeiro modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas bsicas do DINAMICA EGO (sem utilizao do tempo de permanncia) apresentado na figura 10, na qual observa-se a existncia de trs classes: vegetao, rea desmatada e cerrado. J o mapa de uso da terra gerado a partir do segundo modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas avanadas do DINAMICA EGO apresentado pela figura 11, na qual observa-se a alm das trs classes j citadas, o aparecimento da classe de regenerao. Isso acontece porque neste modelo so consideradas no somente as transies dos pixels de vegetao para pixels desmatados, mas tambm os pixels desmatados para os pixels de reas em regenerao. Assim, o tempo de permanncia provoca o aparecimento de uma nova classe de uso do solo, a rea de regenerao. Para o segundo modelo possvel observar tambm que os pesos de evidncia tero um peso diferente na transio de rea desmatada para rea regenerada e que o functor patcher, responsvel por salpicar pixels na imagem, determinou algumas reas em que aparecem pequenas manchas isoladas de regenerao.

Figura 10: Simulao do uso da terra sem considerao do tempo de permanncia.

Figura 11: Simulao do uso da terra considerando o tempo de permanncia.

2.4. Usando tempo de permanncia e transies determinsticasUm perodo mnimo de permanncia deve ser estabelecido para que uma rea em regenerao se torne novamente floresta. No segundo modelo, que utiliza as ferramentas avanadas esse tempo equivale a 21 anos. Ou seja, um pixel deve permanecer no estado de regenerao por no mnimo 21 anos, para ento sofrer transio para floresta. Para que isso ocorra, o modelo deve considerar o tempo de permanncia e transies determinsticas.As figuras 12, 13, 14 e 15 demonstram o uso da terra para os anos 2025 e 2030, sem e com tempo de permanncia e transies determinsticas.

Figura 12: Simulao do desmatamento para 2025 - Modelo sem tempo de permanncia e transies determinsticas.

Figura 13: Simulao do desmatamento para 2025 Modelo com tempo de permanncia e transies determinsticas.

Figura 14: Simulao do desmatamento para 2030 Modelo sem tempo de permanncia e transies determinsticas.

Figura 15: Simulao do desmatamento para 2030 Modelo com tempo de permanncia e transies determinsticas.

Analisando os mapas possvel notar que possvel concluir que no modelo de simulao com estas ferramentas avanadas o desmatamento tende a ser menor. Assim, tanto em 2025 quanto em 2030 perceptvel o aparecimento de pequenos agrupamentos de pixels de floresta dentro da grande rea desmatada. Contudo, o desmatamento predomina, ou seja, a taxa em que ocorre o desmatamento superior taxa de regenerao, de modo que a tendncia ainda continua sendo de diminuio de reas de floresta.

2.5. Usando saturao totalA saturao local evita que uma mudana ocorra dentro de uma regio especfica, na qual a rea de uma classe maior que um limiar estabelecido. Esta caracterstica til para simular processo de difuso assim como para se estabelecer uma rea mnima de remanescente de floresta. Um modelo de simulao que considera a saturao local define o limite do desmatamento em uma janela de pixels. Essa considerao importante, caso contrrio, o desmatamento continuaria indefinidamente, atingindo inclusive reas protegidas. O primeiro modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas bsicas do DINAMICA EGO utiliza taxas fixas de transio, de modo que ele apresenta a tendncia histrica para o futuro, mas no considera outros fenmenos como o abandono de reas desmatadas, a regenerao ou o surgimento de novas reas de floresta e tambm as diferentes probabilidades de desmatamento para cada uma das regies, com as suas particularidades. Neste modelo, as reas desmatadas so contguas e avanam sobre os fragmentos de floresta restantes, at que restem apenas poucas reas protegidas, conforme mostrado na figura 16.O segundo modelo de simulao do desmatamento elaborado com as ferramentas avanadas do DINAMICA EGO contempla melhor essas particularidades, tornando-o mais adequando representao da realidade. Neste modelo, percebe-se que o desmatamento avanou ainda mais sobre as reas protegidas, mas em compensao no se apresenta como uma nica mancha homognea em maior parte da rea analisada conforme mostrado na figura 17. Logo, este modelo reflete melhor a realidade, uma vez que as ferramentas de abandono, tempo de permanncia, e saturao expressam muito bem fenmenos relacionados ao desmatamento.

Figura 16: Simulao para 2030 - Modelo sem a ferramenta de saturao.

Figura 17: Simulao para 2030 - Modelo com a ferramenta de saturao.

3. CONCLUSO Atravs da comparao entre os resultados dos modelos de mudana do uso do solo utilizando ferramentas bsicas e recursos avanados, podemos concluir que o DINAMICA EGO apresenta diferentes recursos de modelagem para representar uma realidade. Ao compararmos o modelo que utiliza as ferramentas bsicas com o que utiliza as avanadas, notamos que o ultimo permite um melhor refinamento do processo de mudana de uso do solo, sendo assim, mais preditivo. Entretanto, cabe destacar, que os recursos avanados podem especializar um modelo se no utilizados corretamente.

4. REFERNCIAS

SOARES FILHO, B. S.; RODRIGUES, H. O.; FALIERI, A.; COSTA, W. L. DINAMICA EGO. Tutorial. Belo Horizonte. Centro de Sensoriamento Remoto/Universidade Federal de Minas Gerais. Belo Horizonte. 2008. Disponvel em: http://www.csr.ufmg.br/DINAMICA/. Acesso em 10 de abril de 2015.

SOARES-FILHO, B., CERQUEIRA, G.C., ARAJO, W.L., VOLL E. Modelagem de Dinmica de paisagem: concepo e potencial de aplicao de modelos de simulao baseados em autmato celular. Megadiversidade, v. 3, n. 1-2, p. 74-86, Dez. 2007.