1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Engenharia Florestal - Doutorado (Teses)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorPompeu, Patrícia Vieira-
dc.date.accessioned2015-03-19T19:22:25Z-
dc.date.available2015-03-19T19:22:25Z-
dc.date.issued2015-
dc.date.submitted2015-02-26-
dc.identifier.citationPOMPEU, P. V. Modelagem da distribuição das florestas atlânticas nebulares na Serra da Mantiqueira. 2015. 59 p. Tese (Doutorado em Engenharia Florestal) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5255-
dc.descriptionTese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal, área de concentração em Ciências Florestais, para obtenção do título de Doutor.pt_BR
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do estado de Minas Gerais (FAPEMIG)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectFlorestas nebulares brasileiraspt_BR
dc.subjectClassificação orientada a objetospt_BR
dc.subjectSpecies distribution modellingpt_BR
dc.subjectBrazilian cloud forestpt_BR
dc.subjectObject-oriented classificationpt_BR
dc.titleModelagem da distribuição das florestas atlânticas nebulares na Serra da Mantiqueirapt_BR
dc.typetesept_BR
dc.contributor.advisor-coBruijnzeel, Leendert Adriaan-
dc.publisher.programDCF - Departamento de Ciências Florestaispt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationCiências Florestaispt_BR
dc.contributor.advisor1Fontes, Marco Aurélio Leite-
dc.contributor.referee1Santos, Rubens Manoel dos-
dc.contributor.referee1Barbosa, Ana Carolina Maioli Campos-
dc.contributor.referee1Castro, Gislene Carvalho de-
dc.contributor.referee1Carvalho, Warley Augusto Caldas-
dc.description.resumoConduziu-se, este trabalho, com o objetivo de estimar a distribuição potencial das florestas nebulares atlânticas na Serra da Mantiqueira, sudeste do Brasil, por meio da modelagem da distribuição espacial dessas florestas, atingindo o mais próximo possível de sua distribuição real. A distribuição espacial preditiva das florestas nebulares foi estimada, pelo algoritmo Maxent. A modelagem foi realizada com um grupo de diferentes variáveis ambientais: variáveis bioclimáticas, variáveis topográficas e a variável nuvem. Após a potencial distribuição das florestas nebulares serem estimadas, foram aplicadas técnicas de sensoriamento remoto com o objetivo de aproximar a área real de floresta nebular e remover partes erroneamente modeladas como nebulares. Foram mapeadas quatro classes de uso do solo: florestas nebulares, florestas plantadas, complexos rupestres de altitude e outros. O mapa final das áreas de florestas nebulares foi comparado com o mapa das unidades de conservação, objetivando-se analisar a porcentagem de proteção dessas áreas. Os resultados indicaram uma excelente predição da distribuição das florestas nebulares, em concordância com os dados bioclimáticos. Embora os ambientes sejam adequados para a presença de florestas nebulares pelo método da modelagem preditiva, a ocorrência real dessas florestas é diferente disso, de acordo com o mapeamento de uso do solo, sendo sua extensão a metade da área modelada. A maioria das unidades de conservação com presença de florestas nebulares está protegida pela categoria de uso sustentável. Tendo em vista a alta taxa de desflorestamento da Mata Atlântica, em poucos anos as florestas nebulares podem desaparecer, pela combinação de ações destrutivas humanas e mudanças climáticas. Os resultados obtidos reforçam a necessidade de se priorizar a conservação da Serra da Mantiqueira, criando-se novas áreas protegidas na categoria de proteção integral.pt_BR
dc.description.resumoWe aimed estimate the potential distribution of Atlantic cloud forests in the Serra da Mantiqueira, southeastern Brazil, by modelling the spatial distribution of cloud forests getting this closer as possible to the actual area. The predictive spatial distribution of cloud forests in the Serra da Mantiqueira was estimated using the Maxent algorithm. The distribution modelling was performed with a set of different environmental variables: standard bioclimatic variables, topographic variables and a cloud variable. After we estimated the potential cloud forest distribution area we used remote sensing techniques aiming approximate the actual cloud forest area and remove mistakenly parts that were modeled as cloud forest. We mapped four land use classes: cloud forest, planted forest, high altitude complex and others. The final mapped cloud forest areas were compared with a map of existing protected areas aiming analysis the protection cover of those areas. The results indicated an excellent prediction of cloud forest distribution showing close agreement with the bioclimatic data. Although the environments are suitable for the cloud forest presence using the predictive modelling method, the actual occurrence differs from this according to the mapped land use, being cloud forest extent half of the predicted modeled area. Most areas belong to the Protected Area with Sustainable Use of Natural Resources category. Due the high rate forest loss present in the Atlantic forest the cloud forests may disappear in a few years by a combination of human disturbance and climate change. The presently obtained results reinforce the need to assign a high conservation priority to the Serra da Mantiqueira creating protected areas with full protection status.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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