Análise de séries temporais para avaliação da dinâmica ambiental a partir de dados climáticos e da cobertura da terra nos sertões cearenses

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Martins , Adinan Marzulo Maia
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Brasil
Instituto de Geociências
Programa de Pós-Graduação em Geografia
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Sensoriamento remoto
Caatinga
Regiões áridas
Secas
Google Earth
Ceará
Remote sensing
Arid regions
Droughts
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/28659
Resumo: The monitoring of droughts in the Brazilian semiarid is of paramount importance for planning and management of natural resources by decision makers. The predominant vegetation in the region is adapted to water stress conditions becoming fundamental from the socio-environmental point of view being a source of raw materials, besides being important for the cycles of water and carbon. The use of cloud platforms such as the Google Earth Engine platform has allowed researchers and technicians to process large volumes of remote sensing data without the need for a supercomputer. The techniques in Big Earth Observation Data using time series can bring benefits to understand the dynamics from a physical point of view in a climatic region in the context of the caatinga biome, so sensitive to climate change. The case study in the Sertões Cearenses showed the convergence between the literature on the occurrence of extreme drought events and the remote sensor data analyzed in time series from 2000 to 2020. Mann-Kendall trend analyses show that time series of precipitation and falling vegetation index and temperature variables with increasing trend may indicate effects of climate change in the region. In addition, the maps generated from Random Forest machine learning in dry periods (2004-2005, 2013-2014, 2019-2020 and 2023-2024) showed how regional relief in the Sertões Cearenses can be considered a drought enhancer, affecting the distribution of rainfall and the occurrence of Soil with High degree of Exposure, as well as the fixation of greener vegetation in areas such as the Ibiapaba Plateau and the Massifs present in the region. Therefore, the low-cost research showed the efficiency of complex processing methods in the macro region of Sertões Cearenses. This methodological approach may encourage other researchers to study the vegetation and climate of the region.
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The techniques in Big Earth Observation Data using time series can bring benefits to understand the dynamics from a physical point of view in a climatic region in the context of the caatinga biome, so sensitive to climate change. The case study in the Sertões Cearenses showed the convergence between the literature on the occurrence of extreme drought events and the remote sensor data analyzed in time series from 2000 to 2020. Mann-Kendall trend analyses show that time series of precipitation and falling vegetation index and temperature variables with increasing trend may indicate effects of climate change in the region. In addition, the maps generated from Random Forest machine learning in dry periods (2004-2005, 2013-2014, 2019-2020 and 2023-2024) showed how regional relief in the Sertões Cearenses can be considered a drought enhancer, affecting the distribution of rainfall and the occurrence of Soil with High degree of Exposure, as well as the fixation of greener vegetation in areas such as the Ibiapaba Plateau and the Massifs present in the region. Therefore, the low-cost research showed the efficiency of complex processing methods in the macro region of Sertões Cearenses. This methodological approach may encourage other researchers to study the vegetation and climate of the region.O monitoramento das secas no semiárido brasileiro é de suma importância para o planejamento e a gestão dos recursos naturais por parte de tomadores de decisão. A vegetação predominante na região é adaptada às condições de estresse hídrico tornando-se fundamental sob o ponto de vista socioambiental sendo fonte de matérias primas, além de ser importante para os ciclos da água e do carbono. O uso de plataformas em nuvem como a plataforma Google Earth Engine tem permitido a pesquisadores e técnicos o processamento de grandes volumes de dados de sensoriamento remoto sem a necessidade de um supercomputador. As técnicas em Big Earth Observation Data utilizando séries temporais podem trazer benefícios para entender a dinâmica sob o ponto de vista físico em uma região climática no contexto do bioma caatinga, tão sensível às mudanças climáticas. O estudo de caso nos Sertões Cearenses mostrou a convergência entre a literatura sobre a ocorrência de eventos extremos de secas e os dados de sensores remotos analisados em séries temporais no período de 2000 a 2020. Análises de tendência Mann-Kendall mostram que séries temporais de precipitação e índice de vegetação em queda e variáveis de temperatura com tendência crescente podem indicar efeitos das mudanças climáticas na região. Além disso, os mapas gerados a partir de aprendizado de máquina Random Forest em períodos secos (2004-2005, 2013-2014, 2019-2020 e 2023-2024) mostraram como o relevo regional nos Sertões Cearenses pode ser considerado um potencializador de secas, afetando na distribuição das chuvas e na ocorrência da classe Solo com Alto grau de Exposição, como também, na fixação de vegetações mais verdes em áreas como no Planalto de Ibiapaba e nos Maciços presentes na região. Portanto, a pesquisa, de baixo custo, mostrou a eficiência de métodos de processamento complexos na macrorregião dos Sertões Cearenses. Essa abordagem metodológica pode incentivar outros pesquisadores a estudar a vegetação e o clima da região.Universidade Federal do Rio de JaneiroBrasilInstituto de GeociênciasPrograma de Pós-Graduação em GeografiaUFRJCruz, Carla Bernadete MadureiraSouza, Elizabeth Maria Feitosa da Rocha deSeabra, Vinicius da SilvaMartins , Adinan Marzulo Maia2026-02-26T15:52:57Z2026-02-28T03:00:15Z2025-02-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMARTINS, Adinan Marzulo Maia. Análise de séries temporais para avaliação da dinâmica ambiental a partir de dados climáticos e da cobertura da terra nos sertões cearenses . 120 p. 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