Environmental modeling and use of artificial intelligence for prognosis of deforestation: the case of Rebio do Gurupi-MA

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v10i2.11609

Keywords:

Spatial analysis; Deforestation; Amazon.

Abstract

Protected areas were created mainly for the conservation of biodiversity in the Amazon. However, there are high rates of deforestation within them, caused by the concession of roads, settlements and occupations. The use of geoprocessing techniques is of paramount importance to detect changes in land use and occupation. This study aims to model future scenarios in the Gurupi-MA Biological Reserve using the DYNAMIC EGO software, using the transition method to simulate deforestation trajectories until 2030, based on the variables: altitude, slope, roads, settlement and hydrographic area. As a result of the transition matrix, four transitions were computed: forest for deforestation, forest for illegal logging, illegal logging for deforestation and illegal logging. The forest-class areas showed the highest number of cells with changes, with a percentage of 0.25% deforestation and 6.08% of cells for illegal exploitation. It was found that several factors contribute to the increase in deforestation close to roads and settlements: illegal logging, cattle raising, hunting and human occupation, compromising the region's fauna and flora. From the simulation of the future scenario (2030), it was observed that the class of deforestation tends to grow north of REBIO. By 2030, there may be a total reduction of 9.17% in forest cover in this UC. Through environmental modeling, together with the command, control and monitoring plans, it is possible to guide socioeconomic and environmental development in protected areas in the Amazon region of Maranhão, for the maintenance and protection of their natural wealth.

References

Almeida, A. S. de & Vieira, I. C. G. (2010). Centro de Endemismo de Belém: Status da vegetação remanescente e desafios para a conservação da biodiversidade e restauração ecológica. Revista de Estudos Universitários (REU), 36 (3), 95-111.

Alves, D. S. (2010). Space-time dynamics of deforestation in Brazilian Amazônia. Int. J. Remote Sensing, 23, 2903-2908. https://doi.org/10.1080/01431160110096791

Barni, P., Fearnside, P., Graça, P. A. (2018). Simulando desmatamento e perda de carbono na Amazônia: impactos no Estado de Roraima devido à reconstrução da BR-319 (Manaus – Porto Velho). In: Oliveira SKS, Falcão MT (eds.) Roraima: Biodiversidade e Diversidades. Editora da Universidade Estadual de Roraima (UERR), Boa Vista, Roraima, p. 154-173.

Barros, R. A. & Barbosa, R. dos S. (2015). Unidades de Conservação: Um estudo sobre os impactos ambientais resultantes da extração de madeira da Reserva Biológica do Gurupi-MA. Inter-Espaço. Revista de Geografia e Interdisciplinaridade, 1 (2), 270-292.

Bezerra, G. S. C. L. et al., 2018. Política Pública e o desafio da participação social na gestão de unidades de conservação. Holos, Ano 34, 06. Doi: 10.15628/holos.2018.4486

Bonham-Carter (1994). Geographic information systems for geoscientists: modelling with GIS. Ontario: Pergamon. 305.

Borner, J., Marinho, E., Wunder, S. (2015). Mixing Carrots and Stickstoff Conserve Forests in the Brazilian Amazon: A Spatial Probabilistic Modeling Approach. PloS one, 10 (2).

Bransão Junior, A. O. & Souza Junior, C. M. (2006). Mapping unofficial roads with Landsat images: a new tool to improve the monitoring of the Brazilian Amazon rainforest. Int. J. Remote Sens. 27, 177-189.

Brasil. (2000). Website do MMM - Ministério do Meio Ambiente. Lei 9.985, de 18 De Julho de 2000. Institui o Sistema Nacional de Unidades de Conservação da Natureza e dá outras providências. Brasília – DF. 2000. Brasil (2019).

Brasil. (2011). Amazônia Maranhense: Diversidade e Conservação. Organizado por Marlúcia Bonifácio Martins; Tadeu Gomes de Oliveira – Belém: MPEG.

Celentano, D. et al. (2018). Towards zero deforestation and forest restoration in the Amazon region of Maranhao state, Brazil. Land Use Policy. 68. Doi: 10.1016/j.landusepol.2017.07.041

Costa, K. S. P. et al. (2011). Estudo da potencialidade hídrica da Amazônia maranhense através do comportamento de vazões. In Martins, M. B.; Oliveira, T. G. de. Amazônia Maranhense: Diversidade e Conservação. Belém: MPEG, 328 p.: il.

Costa, G. et al. (2015). Ocupações ilegais em unidades de conservação na Amazônia: o caso da Floresta Nacional do Bom Futuro no Estado de Rondônia/Brasil. Revista de Geografia e Ordenamento do Território (GOT), (8), 33-49. http://dx.doi.org/10.17127/got/2015.8.003

Chomitz & Thomas (2016). Geographic patterns of land use and land intensity in the Brazilian Amazon. World Bank Policy Research Working Paper 2687, Washington DC. 2001.

CNUC. (2019). Website do CNUC - Cadastro Nacional de Unidades de Conservação.

Cruz, et al. (2017). Unidades de conservação no entorno da Bacia de Campos: análise da representatividade e distribuição espacial. In: Lima, S.O.F., editora. Atlas de sensibilidade ambiental ao óleo: caracterização ambiental regional da Bacia de Campos, atlântico Sudoeste. Rio de Janeiro: Elsevier. Habitats, 9, 31-47.

Delaneze, M. E. (2011). Modelagem dinâmica espacial aplicada na avaliação das mudanças da cobertura da terra no entorno de dutos utilizando autômatos celulares-Estudo de caso duto Orbel. Dissertação de Mestrado, Instituto de Geociências e Ciências Exatas do Campus de Rio Claro, São Paulo, p. 1-116 UNESP.

Daily, G. C. (1997). Nature’s Services: Societal Dependence on Natural Ecosystems. Washington, Island Press.

Fearnside, P. M. (2007). Brazil’s Cuiabá-Santarém (BR-163) highway: the environmental cost of paving a soybean corridor through the Amazon. Environ. Manage, 39, 601-614.

Fearnside, P. M. & Graça, P. M. L de A. (2006). BR-319: Brazil’s Manaus-Porto Velho highway and the potential impact of linking the arc of deforestation to central Amazonia. Environ. Manage. 38, 705-716.

Forzza, R. C. et al. (2012). New Brazilian Floristic List Highlights Conservation Challenges. Revista BioScience, 62, 1, jan.

Gerude, G. R. (2013). Focos de Queimadas em áreas protegidas do Maranhão entre 2008 e 2012. Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR. Foz do Iguaçu-PR.

Godoy, M. M. G. & Soares-Filho, B. S. (2007). Modelagem da dinâmica de ocupação do solo no bairro Savassi, Belo Horizonte, Brasil. In: Almeida C. M, Câmara, G.; Monteiro, A. M. V. M. Geoinformação em urbanismo: cidade real x cidade virtual. São Paulo: Oficina de textos, cap. 13, 286-304.

Hessel, F. de O. & Lisboa, E. A. (2015). Mapa do estado de conservação da Reserva Biológica do Gurupi: Identificação das áreas conservadas e das áreas antropizadas. Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, João Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29 de abril de 2015, INPE, 4224-4231.

Ibama. (2018). Website do IBAMA - Instituto Brasileiro de Meio Ambiente e Recursos Naturais Renováveis. Plano de Manejo da Reserva Biológica do Gurupi. Brasília, junho de 1999.

Ibge. (2013). Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Diretoria de Geociências Coordenação de Recursos Naturais Rio de Janeiro, RJ – Brasil.

Ibge (2019). Website do IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Área Total Brasileira. Brasil: IBGE, 2015.

Imesc. (2019). Instituto Maranhense de Estudos Socioeconômicos e Cartográficos. Sumário Executivo do Zoneamento Ecológico Econômico do Estado do Maranhão – ZEE. Etapa bioma amazônico. Paulo Henrique de Aragão Catunda, Luiz Jorge Bezerra da Silva Dias (organizadores). São Luís: IMESC, 493.

Inpe. (2019). Website do INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

Isa. (2019). Website do ISA - Instituto Socioambiental.

Kawashima, R. S. (2015). Modelagem da dinâmica espacial das mudanças na cobertura da terra na região portuária da Baixada Santista/RS. 190 p. Dissertação de Mestrado. Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Departamento de Engenharia de Transportes.

Kohllhepp, G. (2002). Conflitos de interesse no ordenamento territorial da Amazônia brasileira. Estudos Avançados, São Paulo, 16 (45), 37-61.

Kochi, J. C. (2011). Fundamentos de metodologia científica: teoria da ciência e iniciação à pesquisa. [e-book]. Petrópolis, RJ: Vozes.

Laurance, W. F. et al. (2001). The future of the Brazilian Amazon. Science, 291, 438-439.

Laurance, W. F. et al. (2002). Predictors of deforestation in the Brazilian Amazon. J. Biogeography. 29, 737.

Laurance, W. F. et al. (2006). Rapid decay of tree-community composition in Amazonian forest fragments. Proc. Natl. Acad. Sci. EUA, 103, 19010-19014.

Laurance, W. F. & Vasconcelos, H. (2009). Consequências ecológicas da fragmentação florestal na Amazônia. Oecologia Australis, 13 (3), 434-451. Recuperado em https://revistas.ufrj.br/index.php/oa/article/view/7080/5657

Landis, J. R. & Koch, G. G. (1977). The measurements of agreement for categorical data. Biometrics, 33 (3), 159-179.

Leite, E. F. & Rosa, R. (2012). Análise do uso, ocupação e cobertura da terra da bacia hidrográfica do Rio Formiga, Tocantins. Revista Eletrônica de Geografia, 4 (12), 90-106.

Miranda, M. V. C. (2014). Análise multitemporal da dinâmica do uso e cobertura do solo na Reserva Biológica (Rebio) do Gurupi no Estado do Maranhão. Monografia. Universidade Federal Rural da Amazônia, Belém.

Miranda, M. V. C. et al., (2017). Análise temporal das alterações na cobertura florestal na REBIO do Gurupi (Maranhão) utilizando dados do DETER – B de 2012 a 2015. Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR. INPE.

Moura, W. C. et al., (2011). A Reserva Biológica do Gurupi como instrumento de conservação da natureza na Amazônia Oriental. In Martins, M. B. Oliveira, T. G. de. Amazônia Maranhense: Diversidade e Conservação. Belém: MPEG. 328 p.

MMA. (2016). Ministério do Meio Ambiente. Secretaria de Biodiversidade. Cadastro Nacional de Unidades de Conservação. Relatório Parametrizado Unidade de Conservação.

MMA. (2019). Website do MMA - Ministério do Meio Ambiente. Cadastro Nacional de Unidades de Conservação. Unidades de Conservação Brasileiras.

Nepstad, D. C. et al. (2001). Road paving, fire regime feedbacks, and the future of Amazon forests. Forest Ecology and Management, 154, 395-407. Doi: 10.1016/S0378-1127(01)00511-4

Newbold T., Hudson, L. N., Hill, S. L. L. et al (2015). Global effects of land use on local terrestrial biodiversity. Nature 520, 45–50. https://doi.org/10.1038/nature14324

Nie, X., Chen, Q., Xiao, T., Wang, H. (2019) Willingness to pay for ecological function regions protection based on a choice experiment method: a case study of the Shiwandashan nature reserve. Qual Quant 53, 813–829. https://doi.org/10.1007/s11135-018-0790-x

Pereira, A. S. et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [e-book]. Santa Maria. Ed. UAB/NTE/UFSM.

Piga, F. G. (2017). Modelagem ambiental de áreas degradadas por processos erosivos, com vista ao planejamento ambiental–São Pedro e Santa Maria da Serra/SP. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal de São Carlos.

Pinheiro, P. F. V. et al. (2013). Desmatamento em Unidades de Conservação de Proteção Integral: O caso da Reserva Biológica do Gurupi – MA. Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR. Foz do Iguaçu-PR.

Pinheiro, P. F. V. (2019). Fragmentação florestal em áreas protegidas na Amazônia maranhense e conservação da biodiversidade. Tese de Doutorado. Programa de Pós-Graduação em Biodiversidade e Biotecnologia, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal do Pará, Belém.

Rescia, A., Sanz-Cañada, J., Gonzalez-Cascon, V., González, I. D. B. (2013). Land-use changes and biodiversity conservation in agricultural landscapes. A case study. http://hdl.handle.net/10261/99108

Rodrigues, H. O. et al. (2007). Dinamica EGO, uma plataforma para modelagem de sistemas ambientais. Trabalho apresentado no XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis (SC). In: Anais do XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. São José dos Campos (SP): Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 30, 89-96.

Sala, O. E., Chapin, F. S., Armesto, J. J. et al. (2000). Global biodiversity scenarios for the year 2100. Science 287, 1770–1774. https://doi.org/10.1126/science.287.5459.1770

Silva, M. G. da, Faro, B. L. S. de O, Almeida, H. P., Morales, G. P., Martins, A. C. C. T., Pontes, A. N. (2019). Aplicação do NDVI para análise espaço-temporal da cobertura vegetal da Reserva Biológica do Gurupi, Maranhão. Educação Ambiental em Ação, n. 68, Ano XVIII, Jun-Ag. http://www.revistaea.org/artigo.php?idartigo=3721

Silva Junior, O. da. et al. (2019). A importância das Áreas Protegidas na Amazônia Brasileira para a Mitigação de Emissões de Gases de Efeito Estufa em Reservatórios Hidrelétricos. In: Silva and Silva (Org.). Produção Espacial e Dinâmica Socioambiental no Brasil Setentrional. 1ed.Belém: GAPTA, 1, 435-457.

Simonian, L. T. L. & Baptista, E. R. (2015). Formação Socioambiental da Amazônia. Ligia T. Lopes Simonian, Estér Roseli Baptista, Organizadoras. – Belém: NAEA, 804 p.: il.; 23 cm – Coleção Formação Regional da Amazônia; 3.

Siikamaki, J. V., Krupnick, A. J., Strand, J., Vincent, J. (2019). International Willingness to Pay for the Protection of the Amazon Rainforest. World Bank Policy Research Working Paper 8775, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3360132.

Soares-Filho, B. S. (1998). Modelagem da dinâmica de paisagem de uma região de fronteira de colonização amazônica. Tese de Doutorado. Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo.

Soares-Filho, B. S. et al. (2002). A stochastic cellular automata model designed to simulate the landscape dynamics in na Amazonian colonization frontier. Ecological Modelling, 154, 217-235.

Soares-Filho, B. S. et al. (2007). Modelagem de dinâmica de paisagem: concepção e potencial de aplicação de modelos de simulação baseados em autômato celular. Megadiversidade, 3 (1-2), 74-76.

Soares-Filho, B. S. et al. (2009). Modeling Environmental Dynamics with Dinamica EGO. Centro de Sensoriamento Remoto (IGC/UFMG) - Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, MG, Brazil. 114p.

Soares-Filho, B. S. et al. (2010). Role of Brazilian Amazon protected areas in climate change mitigation. Proc. Natl. Acad. Sci., 107, 10821-10826.

Uhl, C. et al. (1997). Natural resource management in the Brazilian Amazon. BioScience, 47, 160-168.

Varga, I. V. D. (2008). A insustentável leveza do estado: devastação, genocídio, doenças e miséria nas fronteiras contemporâneas da Amazônia, no Maranhão. Acta Amazônica, 38 (1), 85-100.

Vitel, C. S. M. N. (2009). Modelagem da dinâmica do desmatamento de uma fronteira em expansão, Lábrea, Amazonas. Claudia Suzanne Marie Nathalie Vitel. Dissertação de Mestrado. Programa de Pós Graduação em Ciências de Florestas Tropicais. Manaus, Amazonas.

Veríssimo, A. A. et al (2006). Áreas para produção florestal manejada: detalhamento do macrozoneamento ecológico econômico do estado do Pará. Relatório para o Governo do Estado do Pará.

Veríssimo, A. A. (2012). Amazônia brasileira: desenvolvimento e conservação. In: Trigueiro, A. Mundo Sustentável 2: novos rumos para um planeta em crise. São Paulo: Globo, 203-208.

Veríssimo, A. & Pereira, D. (2014). Produção na Amazônia Florestal: características, desafios e oportunidades. Parc. Estrat. Brasília-DF, 19 (38), 13-44.

Wang, Y., Wang, W., Zhang, G. F. (2020). Effects of rapid urbanization on ecological functional vulnerability of the land system in Wuhan, China: A flow and stock perspective. Journal of Cleaner Production, 248 (1), e119284.

Published

07/02/2021

How to Cite

GAMA, L. H. O. M. .; PAIVA, P. F. P. R.; SILVA JUNIOR, O. M. da; RUIVO, M. de L. P. Environmental modeling and use of artificial intelligence for prognosis of deforestation: the case of Rebio do Gurupi-MA. Research, Society and Development, [S. l.], v. 10, n. 2, p. e13810211609, 2021. DOI: 10.33448/rsd-v10i2.11609. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/11609. Acesso em: 6 mar. 2021.

Issue

Section

Exact and Earth Sciences