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  • 1
    In: Revista Brasileira de Geografia Física, Revista Brasileira de Geografia Fisica, Vol. 16, No. 2 ( 2023-04-03), p. 1001-1012
    Abstract: Brazil has the world's most populous semi-arid region and climate change represents significant ecological and socioeconomic challenges for this area. To better understand the impact of these changes, it is crucial to analyze the dynamics of climate variables and evapotranspiration (ETo), a critical climate variable. This study aimed to model ETo rates considering climate change scenarios in the Brazilian Semi-arid region (BSR). The modeling was based on tests of five machine learning algorithms: Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN), Cubist, Earth, Linear Regression (LM), and Random Forest (RF). A dataset with 20 covariates was used to represent the current scenario. In the future prediction, covariates from two shared socio-economic pathways were used (SSPs 126 and 585). The best statistical performance was achieved by Cubist (R² = 0.98 and RMSE = 0.08 mm day-¹ in the holdout-test). The current daily average ETo is 4.77 mm day-¹, while in future scenarios, it can increase by 3.56% in SSP 126 and 15.51% in SSP 585. ETo rates are expected to expand territorially; ranges from 〉 0.60 mm day-¹ should increase 8% in SSP 126 and 40% in SSP 585. The applied model suggests that ETo may increase in future scenarios in the BSR, which could affect biodiversity levels and intensify social conflicts.Keywords: Machine Learning; Spatial Prediction; Cubist; Semi-arid Zone; Climate changes. Mapeamento dos Efeitos das Mudanças Climáticas na Evapotranspiração de Referência em Cenários Futuros no Semiárido Brasileiro - América do Sul RESUMOO Brasil possui a região semiárida mais populosa do mundo e as mudanças climáticas impõem desafios ecológicos e socioeconômicos significativos para esta área. Para entender melhor o impacto dessas mudanças, é crucial analisar a dinâmica das variáveis climáticas e a evapotranspiração (ETo), uma importante variável do clima. Este estudo teve como objetivo modelar taxas de ETo considerando cenários de mudanças climáticas no Semiárido Brasileiro (BSR). A modelagem foi baseada em testes de cinco algoritmos de aprendizado de máquina: Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN), Cubist, Earth, Linear Regression (LM) e Random Forest (RF). Um conjunto de dados com 20 covariáveis foi usado para representar o cenário atual. Na predição futura, foram usadas covariáveis de dados dos Caminhos Socioeconômicos Compartilhados (SSPs 126 e 585). Na modelagem, o melhor desempenho estatístico foi com modelo Cubist (R² = 0,98 e RMSE = 0,08 mm dia-¹ no holdout-test). A média diária atual de ETo é de 4,77 mm dia-¹, enquanto em cenários futuros a média pode aumentar 3,56% no SSP 126 e 15,51% no SSP 585. As taxas de ETo devem se expandir territorialmente; intervalos de 〉 0,60 mm dia-¹ devem expandir 8% no SSP 126 e 40% no SSP 585. O modelo aplicado sugere que a ETo pode aumentar em cenários futuros na BSR, o que pode afetar os níveis de biodiversidade e intensificar os conflitos sociais.Palavras-Chave: Aprendizado de máquina; Predição espacial; Cubist; Zona Semiárida; Mudanças climáticas.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1984-2295
    Language: Unknown
    Publisher: Revista Brasileira de Geografia Fisica
    Publication Date: 2023
    detail.hit.zdb_id: 2675549-X
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  • 2
    In: Sociedade & Natureza, EDUFU - Editora da Universidade Federal de Uberlandia, Vol. 35, No. 1 ( 2023-06-19)
    Abstract: O Brasil possui a região semiárida mais populosa e de maior biodiversidade do mundo (Semiárido Brasileiro - SAB). No entanto, nas últimas décadas, núcleos de desertificação têm surgido, um problema que pode intensificar a partir de mudanças climáticas. O objetivo desse estudo foi elaborar a distribuição espacial das áreas suscetíveis à desertificação climática no SAB, considerando cenários futuros de mudanças do clima. O entendimento dessa dinâmica é algo essencial para a gestão agroambiental do SAB. Foram elaborados índices de aridez e proposição de classes climáticas para condição atual (1970-2000) e cenários futuros (2061-2080) do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC), levando em conta cenários do Caminhos Socioeconômicos Compartilhados: otimistas (SSP 126) e pessimistas (SSP 585). Os resultados indicam que até o final do século, o clima no SAB deverá tornar-se significativamente mais seco (Kruskal-Wallis = p-value 〈 0,05), com intensificação do índice de aridez no SSP 585. Nos cenários, a expansão de áreas mais áridas sobre climas úmidos pode alcançar 56.500 km² (10%) no SSP 126 e 140,400 km² (24%) no SSP 585. Consequentemente, espera-se expansão das áreas com alta (622,400 km² a 706,300 km²) e muito alta (4,400 a 21,700 km²) suscetibilidade à desertificação climática no SAB, respectivamente nos cenários SSPs 126 e 585. Confirmando essas projeções, implicaria em riscos socioeconômicos e ecológicos no SAB.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1982-4513 , 0103-1570
    Language: Unknown
    Publisher: EDUFU - Editora da Universidade Federal de Uberlandia
    Publication Date: 2023
    detail.hit.zdb_id: 2401637-8
    Location Call Number Limitation Availability
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  • 3
    In: Sociedade & Natureza, EDUFU - Editora da Universidade Federal de Uberlandia
    Abstract: Brazil has the most populous and biodiverse semi-arid region in the world (Brazilian Semi-arid - SAB). However, in recent decades, clusters of desertification have emerged, a problem that could intensify from climate change. The objective of this study was to elaborate on the spatial distribution of areas susceptible to climatic desertification in the SAB, considering future climate change scenarios. Understanding this dynamic is essential for SAB's agri-environmental management. Aridity indices and proposition of climate classes for current condition (1970-2000) and future scenarios (2061-2080) of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) were prepared, considering scenarios from Shared Socioeconomic Pathways: Optimistic (SSP 126) and pessimists (SSP 585). The results indicate that by the end of the century, the climate in the SAB should become significantly drier (Kruskal-Wallis = p-value 〈 0.05), with an intensification of the aridity index in SSP 585. In the scenarios, the expansion of more arid areas over humid climates could reach 56,500 km² (10%) in SSP 126 and 140,400 km² (24%) in SSP 585. Consequently, areas with high (622,400 km² to 706,300 km²) and very high (622,400 km² to 706,300 km²) are expected to expand. 4,400 to 21,700 km²) susceptibility to climate desertification in the SAB, respectively in scenarios SSPs 126 and 585. Confirming these projections would imply socioeconomic and ecological risks in the SAB.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1982-4513 , 0103-1570
    Language: Unknown
    Publisher: EDUFU - Editora da Universidade Federal de Uberlandia
    Publication Date: 2023
    detail.hit.zdb_id: 2401637-8
    Location Call Number Limitation Availability
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  • 4
    In: Revista Brasileira de Ciência do Solo, Revista Brasileira de Ciencia do Solo, Vol. 44 ( 2020-09-01)
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1806-9657
    Language: English
    Publisher: Revista Brasileira de Ciencia do Solo
    Publication Date: 2020
    detail.hit.zdb_id: 2145594-6
    Location Call Number Limitation Availability
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  • 5
    In: Revista Brasileira de Geografia Física, Revista Brasileira de Geografia Fisica, Vol. 3, No. 3 ( 2011-07-07), p. 228-
    Abstract: A carência de manejo adequado ao longo dos anos provocou alterações negativas na qualidade das pastagens da bacia hidrográfica do rio Colônia, caracterizada em maior parte como degradada sem capacidade de suporte das pastagens, isto traz como conseqüência a baixa produtividade, caracterizada pela redução do efetivo bovino na região e ainda aumento da erosão dos solos que provoca assoreamento e redução das áreas apropriadas para atividades agropecuárias, bem como outros fatores que agridem o geossistema da bacia. Assim este estudo objetivou analisar os níveis de degradação de pastagens, com elaboração de um mapa temático que represente tal aspecto para a bacia hidrográfica do Colônia. Foi analisado a partir de imagens de satélite Landsat 5TM, com aplicação técnicas de sensoriamento remoto nas imagens, principalmente correção atmosférica, por meio da transformação de números digitais em valores de reflectância, através do software ATCOR do Erdas Imagine 9.2, o que reduziu o efeito da atmosfera sobre os elementos da imagem e com realce das diferentes classes, e permitiu uma classificação mais acurada com distinção satisfatória entre os níveis de degradação.Palavras-chave: pastagens degradadas, sensoriamento remoto, classificação.  Degradation Level of Grassland of River Basin Colombia-BA Using Landsat 5 TM  ABSTRACT  The lack of proper management over the years led to negative changes in pasture quality of Colonia’s river basin, as featured on most degraded, with soil without carrying capacity of pastures, this brings the consequence of low productivity, characterized by reduced cattle density in the region and increased soil erosion which causes siltation and reduction of suitable areas for agricultural activities, as well as other factors that affect the geosystem of the basin. So this study aimed to examine the levels of pasture degradation, including development of a thematic map that represents that aspect to the Colonia’s river basin. Was analyzed based on Landsat satellite images 5TM, with application techniques of remote sensing in images, mainly atmospheric correction, through the transformation of values of digital numbers reflectance, using the software ATCOR of Erdas Imagine 9.2, which reduced the effect of atmosphere on the elements of the image and highlight the different classes, and allowed a more accurate classification with satisfactory distinction between the levels of degradation.   Keywords: degraded pastures, remote sensing, classification
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1984-2295
    Language: Unknown
    Publisher: Revista Brasileira de Geografia Fisica
    Publication Date: 2011
    detail.hit.zdb_id: 2675549-X
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  • 6
    In: Mercator, Federal University of Ceara, Vol. 21, No. 2 ( 2022-12-15), p. 1-16
    Abstract: The advancement of predictive models by Machine Learning Algorithms (ML) associated with environmental data enables the improvement of models of environmental fragility, which are essential tools for decision-making. This study aimed to derive a prediction of environmental fragility by testing ML associated with environmental covariates in the state of Minas Gerais. We use physical-environmental variables (soil, geology, climate, relief) with a weight of fragility for the attributes and calculation of the average to obtain a model of Potential Environmental Fragility (PEF). Subsequently, we extracted the PEF values to a 4,800-point grid, which was used to generate a new prediction by ML called PEFML. This prediction was based on testing five algorithms and a set of 105 environmental covariates. The results indicated that the best-performing PEFML prediction was the Random Forest model (R2 0.59 and RMSE 0.47), indicating a predominance of the low environmental fragility level. The PEF and PEFML models have strong correlations (0.7 Pearson); however, PEFML has stronger correlations with other environmental data. Therefore, the PEFML prediction is a robust model that captures information from covariates and has coherent spatial patterns. Keywords: Environmental fragility model; Spatial prediction; Random Forest; Environmental planning.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1984-2201
    Uniform Title: FRAGILIDADE AMBIENTAL USANDO ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
    URL: Issue
    Language: Unknown
    Publisher: Federal University of Ceara
    Publication Date: 2022
    detail.hit.zdb_id: 2733283-4
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  • 7
    In: Revista Brasileira de Geografia Física, GN1 Sistemas e Publicacoes Ltd., Vol. 9, No. 5 ( 2016)
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 1984-2295
    Language: English
    Publisher: GN1 Sistemas e Publicacoes Ltd.
    Publication Date: 2016
    detail.hit.zdb_id: 2675549-X
    Location Call Number Limitation Availability
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  • 8
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    Universidade de São Paulo. Agência de Bibliotecas e Coleções Digitais ; 2023
    In:  Geography Department University of Sao Paulo Vol. 43 ( 2023-02-17), p. e181068-
    In: Geography Department University of Sao Paulo, Universidade de São Paulo. Agência de Bibliotecas e Coleções Digitais, Vol. 43 ( 2023-02-17), p. e181068-
    Abstract: Os domínios de Vegetação são fundamentais para controle térmico e redistribuição de calor e umidade para o Brasil. Entretanto, a conversão da vegetação natural para sistemas antrópicos pode alterar essa dinâmica. O objetivo foi avaliar o padrão da temperatura de superfície terrestre e de variaveis biofísicas nos domínios de vegetação do Brasil nos anos de 2004 e 2016. Dados de sensoriamento remoto foram empregados para obter  a temperatura de superfície e as variáveis biofísicas, a saber, índice de vegetação, evapotranspiração, precipitação e déficit hídrico. Comparando os anos de 2004 e 2016, a temperatura aumentou 1,04 ºC; com maior média no domínio de vegetação de Savanas (31,98 e 33,12 ºC para 2004 e 2016), seguida das Áreas de Tensão Ecológica (29,69 e 30,85 ºC, em 2004 e 2016), enquanto as menores médias ocorreram nas Florestas (27,46 e 28,38 ºC, para 2004 e 2016). Na dinâmica temporal (entre 2004 e 2016), observou-se que a ΔTST (mudança da temperatura de superfície terrestre) média para as Savanas foi 1,14 ºC, 0,92 ºC nas Florestas e 1,16 ºC nas Áreas de Tensão Ecológica. Portanto, as Savanas e ATE apresentaram menor capacidade de atenuar o efeito do aumento da temperatura de superfície. As variáveis biofísicas mostram correlação negativa com Temperatura de Superfície Terrestre em todos os domínios de vegetação. Em geral, o aumento da temperatura nos domínios de vegetação brasileiros indica os efeitos das perturbações antrópicas na dinâmica climática.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2236-2878 , 0102-4582
    Language: Unknown
    Publisher: Universidade de São Paulo. Agência de Bibliotecas e Coleções Digitais
    Publication Date: 2023
    detail.hit.zdb_id: 2634469-5
    SSG: 14
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  • 9
    Online Resource
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    Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais ; 2023
    In:  Caderno de Geografia Vol. 33, No. 72 ( 2023-01-23), p. 110-
    In: Caderno de Geografia, Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais, Vol. 33, No. 72 ( 2023-01-23), p. 110-
    Abstract: The Amazon Rainforest is one of the main carbon sinks (CO2) on the planet. However, recently, due to anthropic activities and climate change, it has lost its stability in CO2 absorption. Therefore, understanding the dynamics of future climate change scenarios becomes essential. We assess the influence of future climate change scenarios on NPP (biomass) levels in the Amazon Forest using ML models. The tested models were Bayesian, Linear Model, and Random Forest. The current scenario was evaluated using 19 bioclimatic covariates (worldclim dataset). While the future scenarios were based on RCPs 2.6 and 8.5 (based on the models of the MIROC5 and HadGEM2-ES models). Random Forest had the best performance statistic (R² = 0.71 in training and 0.68 in holdout-test). The climate change scenarios will imply an increase in the average NPP for the Amazon forest, especially with greater intensification in RCP 2.6 (2 and 7.69 % for the HadGEM2-ES and MIROC5 models, respectively). Forests (Evergreen Broadleaf Forests areas) will have greater carbon fixation capacity. In general, the Amazon forest will have increased carbon fixation capacity by the end of the century.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2318-2962 , 0103-8427
    Language: Unknown
    Publisher: Pontificia Universidade Catolica de Minas Gerais
    Publication Date: 2023
    detail.hit.zdb_id: 2595252-3
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  • 10
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    Universidade Tecnologica Federal do Parana (UTFPR) ; 2020
    In:  Revista Brasileira de Geomática Vol. 8, No. 2 ( 2020-07-31), p. 089-
    In: Revista Brasileira de Geomática, Universidade Tecnologica Federal do Parana (UTFPR), Vol. 8, No. 2 ( 2020-07-31), p. 089-
    Abstract: A fragilidade ambiental é uma das ferramentas de estudos que permitem compreender e visualizar áreas vulneráveis ou não aos processos erosivos, e quando aliada ao uso impróprio dos recursos hídricos e ambientais potencializam os desastres naturais. Diante desse contexto, o objetivo do trabalho foi caracterizar a fragilidade ambiental da sub-bacia do rio Congonhas, MG, localizada entre os municípios de Grão Mogol e Itacambira, e tendo como projeto futuro a construção da barragem de Congonhas. A análise foi construída a partir do modelo SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), dados oficiais e uma imagem de satélite Sentinel-2, e integradas ao ambiente SIG obteve as variáveis ambientais que influenciam nos processos erosivos. Através de informações de pluviosidade, declividade e tipos de solos da área gerou-se o Mapa de Fragilidade Potencial (MFP) e a partir da combinação deste mapa com as informações de uso e ocupação do solo obteve-se o Mapa de Fragilidade Emergente (MFE). Verificou-se que a maior parte da região possui nível de fragilidade (potencial e emergente) nas classes médias a muito forte. Já as áreas de média fragilidade ambiental ocupam 25,54% (MFP) e 18,88% (MFE) e as áreas de baixa fragilidade correspondem a 36,73% (MFP) e 32,55% (MFE). O modelo produzido gerou informações importantes para a gestão ambiental e planejamento territorial para futuros projetos governamentais, municipais e sociedade civil, incentivando o uso racional dos recursos naturais e principalmente, o monitoramento das áreas instáveis.
    Type of Medium: Online Resource
    ISSN: 2317-4285
    URL: Issue
    Language: Unknown
    Publisher: Universidade Tecnologica Federal do Parana (UTFPR)
    Publication Date: 2020
    detail.hit.zdb_id: 2922265-5
    Location Call Number Limitation Availability
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