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Modelagem ambiental e uso da inteligência artificial para prognóstico de desmatamento: o caso da Rebio do Gurupi-MA

2021; Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências; Volume: 10; Issue: 2 Linguagem: Português

10.33448/rsd-v10i2.11609

2525-3409

Luana Helena Oliveira Monteiro Gama, Paula Fernanda Pinheiro Ribeiro Paiva, Orleno Marques da Silva, Maria de Lourdes Pinheiro Ruivo,

Land Use and Ecosystem Services

As áreas protegidas foram criadas principalmente para a conservação da biodiversidade na Amazônia. No entanto, existem altas taxas de desmatamento dentro das mesmas, ocasionado pela concessão de estradas, assentamentos e ocupações. O uso de técnicas de geoprocessamento é de suma importância para detectar mudanças no uso e ocupação do solo. Tal estudo objetiva modelar cenários futuros na Reserva Biológica Gurupi-MA no software DINAMICA EGO, usando o método de transição para simular trajetórias de desmatamento até 2030, com base nas variáveis: altitude, declividade, estradas, assentamento e hidrográfica. Como resultado da matriz de transição, quatro transições foram computadas: floresta para desmatamento, floresta para extração ilegal de madeira, extração ilegal de madeira para desmatamento e exploração ilegal de madeira. As áreas da classe florestal apresentaram maior número de células com alteração, com um percentual de 0,25% de desmatamento e 6,08% de células para exploração ilegal. Constatou-se que vários fatores contribuem para o aumento do desmatamento próximo a estradas e assentamentos: extração ilegal de madeira, criação de gado, caça e ocupação humana, comprometendo a fauna e a flora da região. A partir da simulação do cenário futuro (2030), observou-se que a classe de desmatamento tende a crescer ao norte de REBIO. Até 2030, pode haver uma redução total de 9,17% da cobertura florestal nesta UC. Por meio da modelagem ambiental, juntamente com os planos de comando, controle e monitoramento, é possível orientar o desenvolvimento socioeconômico e ambiental em áreas protegidas da Amazônia maranhense, para a manutenção e proteção de sua riqueza natural.