Modelagem Ambiental: Ferramenta para Definição de Políticas Públicas Dr. Tiago Garcia de Senna Carneiro TerraLAB - Laboratório INPE/UFOP para Simulação e Modelagem dos Sistemas Terrestres Instituto Jones dos Santos Neves Vitória, 20 de novembro de 2009
74
Embed
Modelagem Ambiental: Ferramenta para Definição de ...
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
Modelagem Ambiental: Ferramenta para Definição de Políticas Públicas
Dr. Tiago Garcia de Senna CarneiroTerraLAB - Laboratório INPE/UFOP paraSimulação e Modelagem dos SistemasTerrestres
Instituto Jones dos Santos NevesVitória, 20 de novembro de 2009
Conteúdo
Introdução à modelagemDisponibilidade de dadosTerraME: software público de suporte a modelagemModelos Ambientais: exemplos & estudos de casoPrincipais resultados científicos
Introdução à Modelagem
O que é um Modelo?
Modelo = uma
representaçãosimplificada
de um fenômeno, processo, ator, sistema ou entidade complexa
Modelos versus Conhecimento Científico
A verdade sobre a realidade é intangivel.
Tudo que a ciência conhece sobre a realidade é um modelo da realidade.
Átomos
Conceito (modelo conceitual): Entidades indivisíveis das quais a matéria é formadaGrécia Antiga Leucipo e Demócrito, 400 a. C.
Modelo (representação):Dalton, 1807 Esferas maciçasThonson, 1904 Pudim de passasRutherford, 1911 Núcleo positivo + eletrosfera negativaBorh, 1913 Nucleo + eletrons em diferentes niveis de energiaSchrondger, Pauli, Átomo moderno composto por partculas subatômicas
Conceito (modelo conceitual):Lugar (planeta) onde vivemos. Ambiente.
Modelo (representação):Plana antiguidadeEsférica
Pitágoras (570 a.C.) Sugeriu que a Terra seria esféricaAristóteles (330 a.C.) 1ª evidência: sombra semi-circular na luaErastótenes (240 a.C.) 1º cálcula da circunferência da Terra
Conceito (modelo conceitual):Lugar onde a Terra se insere e interage com outros corpos celetes de maneira formar um sistema.
Modelo (representação):Antiguidade Terra é o centro do universoAristarco (300 a.C.) Sugeriu a que o sol poderia ser o centro do sistema solarCopérnico (1543. d.C) Propôs teoricamente que Sol é o centro do sistema solarGalileu (1610 d. C.) 1ªs evidências que compravam o heliocentrismoKepler (1609 d. C.) Movimentos dos planetas em orbitas elípticasNewton (1687 d. C.) Lei da Gravitação Universal
`Geocentrismo Heliocentrismo
Modelos funcionam?
Supernova Foto: Hubble
Lançamento CBERSTaiyuan, na China
Satélite
Rede GPS
200 2
1 gttvhh ++=
221
dmmgF=
Para que modelar?
Sobre fenômenos, atores, sistemas ou entidades:
Entender o funcionamento,
Prever o comportamento ou estado futuro,
Simular cenários alternativos,
Apoiar a tomada de decisão,
Sustentar a definição de politicas publicas em bases científicas.
Porque modelos ambientais?
Principalmente para estudar:
MudançasInterações humano-ambiente
Algumas das principais questões são:
Quanta mudança irá ocorrer?Onde as mudanças irão ocorre?Quais são os fatores que direcionam as mudanças?Como os bens e serviços ambientais serão afetados?Quais serão as consequencias das mudanças? (doenças, eventos climaticos ou geológicos)Quais são alternativas viáveis para dirimir os impactos?
Para quem modelar?
As comunidades mais vuneráveis são as primeiras a sofrer com as mudanças ambientais.
Modelagem de problemas complexos
Aplicação de conhecimento multidisciplinar para produzir ummodelo
If (... ? ) then ...
Desflorestamento?
Porque modelos matemáticos-computacionais?
É preciso uma linguagem forma para representar o modelo
Livre de ambiguidade 1 gramática = 1 semânticaDescrição estável e discreta do modeloImplementação permite experimentação
Papel da representação computacionalColoca junto a expertise de diferentes campos do conhecimentoTorna explícita concepções diferentesGarante que essas concepções são representadas em um sistema de informação
Scale é um conceito geral que inclui as dimensões espacial, temporal e comportamental utilizada para mensurar qualquer fenômeno, sistema, ator, entidade ou processo.
Extensão se refere a magnitude da medida.
Resolução se refere a granularidade da medida.
(Gibson et al. 2000)
Escala: Extensão e Resolução
Resolução refere-se à granularidade das medições.
TEMPO ESPAÇO COMPORTAMENTO
Extenção refere-se à magnitude das medições.
joão maria
homens mulheres
TerraME :Requisitos de Suporte à Múltiplas Escalas
Comportamento modular (caixa preta)Comportamento hierárquico behaviorRepresentar multiplas extensões e resoluçõesModelar retroalimentações (feedbacks) inter- and entre- escalas
retroalimentação
Escala 1 Escala 2Escala 1.1 Scale 1.2
Escala 1.1.1 ?entrada saida
Nested-CA: Escalas Aninhadas
up-scaling
Escala 1
Escala 2
pai
filho
down-scaling
A estrutura do Espaço é não-homogênea
Escalas Aninhadas
Partições do Espaço podem ter Escalas diferentes.
Modelos em múltiplas camadas (escalas).
Rondônia: cada assentamento do INCRA é modelado como uma Escala
Fonte: Isabel Escada (INPE)
TerraME suporte a Múltiplas: Escalas e Representacoes do Espaço
• 2 Submodels (2 different scales):– Demand Model: how much change?
• 1 Cellular Space: the Legal Amazon States
• 1 Cellular Space: the Legal Amazon roads
– Allocation Model: where the change will take change? – 1 Cellular Space: the sparse squared cells.
How much?
Where?
Modelos Ambientais: exemplos & estudos de caso
Um modelo hidrologico de cunho pedagógico
Drenagem da chuva em “Cabeça de Boi”
O Brasil “from the space”2000
Espinhaço Range
Minas Gerais State “from the space”
2000
Pico do Itacolomido Itambé
Serra do Lobo
Pico do Itacolomido Itambé
Serra do Lobo
chuvachuva chuva
N
Pico do Itacolomi do Itambé
Serra do Lobo
Direção da foto
Pico do Itacolomido Itambé
Serra do Lobo
Resultado da Simulação(36 min.)
Incêndios: mecanismo de propagação do fogo
- incêndios em parques nacionais -
Fonte: Rodolfo Maduro Almeida (2008)
Propagação do Fogo & Percolação
CA 1 CA 2 CA 3 CA 4 CA 5
CA 1 0.100 0.250 0.261 0.273 0.285
CA 2 0.113 0.253 0.264 0.276 0.288
CA 3 0.116 0.256 0.267 0.279 0.291
CA 4 0.119 0.259 0.270 0.282 0.294
CA 5 0.122 0.262 0.273 0.285 0.297
QUEIMANDO
INE
RT
E
Junho de 2002
0,25< Ic<0,251
1 (1 ) jbjI I= − − = bias direcionaljb
direção do vento
WS 0 (ventos fracos): 0-5 km/hWS 1 (ventos moderados): 5 - 20 km/hWS 2 (ventos fortes): maior que 20 km/h
- Local de início: desconhecido
- Data: 06-01-2000
- Velocidade média do vento: 17 km/h (WS 1)
- Direção do vento: O
Incêndio 1
t = 0
WS 1
O
N
L
S
t = 20
WS 1
O
N
L
S
t = 40
WS 1
O
N
L
S
t = 60
WS 1
O
N
L
S
t = 80
WS 1
O
N
L
S
t = 100
WS 1
O
N
L
S
t = 120
WS 1
O
N
L
S
O modelo CLUE em TerraME
UFOP - Dr. Tiago CarneiroINPE - Dra. Ana Paula AguiarWageningen University – Dr. Tom Velkamp
Padrão de desflorestamento em 1997Dado do INPE/PRODES 1997 combinado com dado do IBGE/Censo Agrícola 1996
0% -> 100%deforested
Brazilian Legal Amazon
Federative States
RoadsFonte: Ana Paula D. de Aguiar
Aplicação do Modelo CLUE na Amazônia Brasileira
demand modulescenarios of quantity of
changes inland use types
allocation modulespatial analysis
Legal Amazon level
grid-based level
‘coarse scale’multiple regression
models
‘fine scale’multiple regression
models
‘coarse scale’allocation
‘fine scale’allocation
25 x 25 km2 cells
100 x 100 km2 cells
Fonte: Ana Paula D. de Aguiar
Resultado do Modelo – Cenário 2
Ecologia & Saúde Publica: a caso da dengue no Rio de Janeiro
UFOP - Dr. Tiago Carneiro- Msc. Raquel Martins Lana
INPE - Dr. Miguel Vieira Monteiro
FIOCRUZ - Dra, Claudia Codeço
Bairro de Higienópolis, cidade do Rio de Janeiro, RJ
Área de Estudo
Figura 2: Localização do Bairro de Higienópolis (vermelho) dentro do município do Rio de Janeiro. Fonte: IBGE (http://www.ibge.gov.br)
Desenho Amostral e Dados
Figura 3: Amostras localizadas no Bairro deHigienópolis. Fonte: CICT/Fiocruz-RJ e IBGE
• Fonte dos dados: Fiocruz-RJ
• Dados semanais: 78 semanas
- Contagem de ovos: ovitrampa (Fay andEliason 1966)
-Dados de temperatura: Estação Meteorológica do Galeão (http//www.rio.rj.gov.br/georio/alerta/tempo)
Apresentador
Notas de apresentação
Começar a falar a partir da explicação do que são e como funcionam ovitrampa Explicar: tempo de coleta e como foi feita Setembro de 2006 até março de 2008 totalizando 82 semanas (Honório et al., 2009). As seguintes análises aqui descritas foram feitas utilizando apenas 78 semanas. 500x500m e 41 casas foram escolhidas aleatoriamente, evitando casas com menos de 50 metros de distância. Os ovos de Aedes aegypti foram coletados através de ovitrampas (Fay and Eliason 1966; Reiter et al., 1991; Honório et al. 2003; Honório et al., 2009) que semanalmente tinham o seu conteúdo levado para laboratório e sua água renovada. Quando em laboratório, a contagem de ovos e larvas era feita. Para esse trabalho, apenas a contagem de ovos é utilizada devido à maior precisão para esse tipo de estimativa, uma vez que alguns ovos não eclodiram.
Modelo básico para o ciclo de vida do Aedes aegypti
Figura 4: Representação gráfica do modelo de ciclo de vida do Aedes aegypti
Apresentador
Notas de apresentação
Comece falando que o ciclo de vida tem 4 fases, portanto 4 populacoes distintas são consideradas
Figura 18: Comparação entre os mapas de dadosobservados e mapas estimados pelo modelo para semanasde verão, entre 10 de janeiro de 2007 a 7 de fevereiro de2007.
Figura 19: Comparação entre os mapas de dadosobservados e mapas estimados pelo modelo para semanasde inverno, entre 27 de junho de 2007 a 25 de julho de 2007.
Filme
Apresentador
Notas de apresentação
Mapas para o verão a esquerda e inverno a direita As colunas em branco são para dados observados e as colunas em preto, para os dados simulados Filme: pode-se notar que os eventos provavelmente ocorrem em resoluçaõ diária
Principais Aplicações de TerraME
Mudança de Uso e Cobertura do Solo
MOREIRA, E. ; COSTA, S. ; AGUIAR, A. P. ; CÂMARA, G. ; CARNEIRO, T. G. S. . Dynamical coupling of multiscale land change models. Landscape Ecology, p. 1-10, 2009.
AGUIAR, A. P. D. ; CAMARA, G ; ESCADA, M . Spatial statistical analysis of land-use determinants in the Brazilian Amazonia: Exploring intra-regional heterogeneity. Ecological Modelling, v. 209, p. 169-188, 2007.
CÂMARA, G. ; AGUIAR, A. P.; ESCADA, I. ; AMARAL, S. ; CARNEIRO, T ; MONTEIRO, A. M. ; VIEIRA, I. ; ARAÚJO,R. ; BECKER, B. . Amazon Deforestation Models. Science, v. 307, p. 1043-1044, 2005.
Incêndio
ALMEIDA, R. M. ; MACAU, E. E. N. ; RAMOS, F. M. ; França, H. ; CARNEIRO, T. G. S. . Modelo de propagação de fogo em incêndios florestais e a teoria de percolação. In: XXXI Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2008, Belém - PA. Anais do XXXI Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2008.
Teoria dos Jogos
ANDRADE, P. R. ; MONTEIRO, A. M. V. ; CÂMARA, G. ; SANDRI, S. . Games on Cellular Spaces: How Mobility Affects Equilibrium. JASSS. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, v. 12, p. 5, 2009.
Obrigado…
Perguntas?
Mais informações em: www.terralab.ufop.brwww.terrame.org