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https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10786
???metadata.dc.type???: | Dissertação |
Title: | Modelagem territorial do sus scrofa: perspectivas para o futuro e sua relação com uso e cobertura do solo |
Other Titles: | Territorial Modeling of Sus scrofa: Future Perspectives and Its Relationship with Land Use and Land Cover |
???metadata.dc.creator???: | Silva, Sérgio Vidal Ribeiro de Souza e ![]() |
???metadata.dc.contributor.advisor1???: | Fonseca, Rogério |
First advisor-co: | Pinto, Alberto Carlos Martins |
???metadata.dc.contributor.referee1???: | Mendonça, André Luiz Alencar de |
???metadata.dc.contributor.referee2???: | Fischer, Wagner |
???metadata.dc.description.resumo???: | O manejo de fauna é uma metodologia de controle e gestão. Sendo a fauna como um dos recursos mais sensíveis, por estar relacionado a qualidade ambiental e flutuações da dinâmica de interações e necessidades do ser humano, além de outras espécies no mesmo meio. Espécies invasoras como Sus scrofa Linnaeus 1758 representam uma ameaça direta tanto para a qualidade ambiental quanto para as interações de espécies nativas em prol de suas capacidades adaptativas e em detrimento de outros recursos como agrícola econômico, sanitário e faunístico. Assim entender as capacidades e tendências de invasão pode ser fundamental para um manejo mais preciso e focado em regiões chaves. O estudo teve como objetivo compreender a distribuição espacial recente dessa espécie no Brasil avaliando fatores como heterogeneidade ambiental e classes de cobertura e uso do solo podem influenciar a presença ou ausência. O levantamento de dados ocorreu por meio de fontes oficiais do governo e seus órgãos responsáveis. Foram realizadas tratativas especificas para a diminuição de erros e duplicidades da própria base de dados em três níveis: proximidade, sobreposição e abrangência, a saber: inferior a 2km², coordenadas iguais e matriz de distância maior que 500km². Primeiramente foram levantados os dados de presença pelo país e georreferenciados onde observou-se a massiva presença nas regões Sul, Sudeste e Centro-Oeste do País também se notou que as regiões com heterogeneidade maior em relação as ecorregiões brasileiras tendem a ter uma presença maior. A modelagem de Distribuição Potencial da espécie executada por meio da máxima entropia, um algoritmo de aprendizado de máquina ressaltou essa tendência com ressalvas para regiões delimitadas tanto no Norte quanto no Nordeste do país que pouco indicavam a presença. A cobertura e uso do solo associada ao comportamento da espécie revela padrões oportunistas preferindo ambientes agrícolas em sua maioria com a clara expansão e permanência em classes de cobertura florestal e água. |
Abstract: | Wildlife management is a control and management methodology. Wildlife is one of the most sensitive resources because it is related to environmental quality and fluctuations in the dynamics of interactions and needs of humans, as well as other species in the same environment. Invasive species such as Sus scrofa Linnaeus 1758 pose a direct threat to both environmental quality and the interactions of native species, benefiting from their adaptive capabilities at the expense of other resources such as agriculture, economy, health, and wildlife. Thus, understanding the capacities and trends of invasion can be crucial for more precise management focused on key regions. The study aimed to understand the recent spatial distribution of this species in Brazil, evaluating how factors such as environmental heterogeneity and land cover and use classes can influence its presence or absence. Data collection was carried out through official government sources and responsible agencies. Specific procedures were conducted to reduce errors and duplicities in the database at three levels: proximity, overlap, and scope, namely: less than 2 km², identical coordinates, and a distance matrix greater than 500 km². Initially, presence data across the country was collected and georeferenced, revealing a massive presence in the South, Southeast, and Midwest regions of the country. It was also noted that regions with greater heterogeneity in relation to Brazilian ecoregions tend to have a higher presence. The Potential Distribution Modeling of the species, executed through maximum entropy, a machine learning algorithm, highlighted this trend with caveats for specific regions in the North and Northeast of the country, which indicated little presence. The land cover and use associated with the species' behavior reveals opportunistic patterns, preferring mainly agricultural environments with clear expansion and permanence in forest cover and water classes. |
Keywords: | Solo - Uso Solo adequado para agricultura Solos - Análise |
???metadata.dc.subject.cnpq???: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA CIENCIAS BIOLOGICAS: ECOLOGIA: ECOLOGIA DE ECOSSISTEMAS CIENCIAS AGRARIAS |
???metadata.dc.subject.user???: | Modelagem Cobertura e Uso do Solo Manejo de Fauna MaxEnt Distribuição Espacial |
Language: | por |
???metadata.dc.publisher.country???: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal do Amazonas |
???metadata.dc.publisher.initials???: | UFAM |
???metadata.dc.publisher.department???: | Faculdade de Ciências Agrárias |
???metadata.dc.publisher.program???: | Programa de Pós-graduação em Ciências Florestais e Ambientais |
Citation: | SILVA, Sérgio Vidal Ribeiro de Souza e. Modelagem territorial do sus scrofa: perspectivas para o futuro e sua relação com uso e cobertura do solo. 2024. 31 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Florestais e Ambientais) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2024. |
???metadata.dc.rights???: | Acesso Aberto |
???metadata.dc.rights.uri???: | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
URI: | https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/10786 |
Issue Date: | 8-Jul-2024 |
Appears in Collections: | Mestrado em Ciências Florestais e Ambientais |
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