Análise espacial da cultura da soja e sua interação com o meio físico e a precipitação pluviométrica: um estudo no município de Jari (RS), utilizando técnicas de geoprocessamento
| Ano de defesa: | 2025 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Santa Maria
Brasil Geografia UFSM Programa de Pós-Graduação em Geografia Centro de Ciências Naturais e Exatas |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/34398 |
Resumo: | The expansion of soybean cultivation is notable in Rio Grande do Sul (RS), which is causing a transformation in land use and land cover (LULC), leading to the need to carry out studies at more detailed scales in order to understand the dynamics of its advance and its interaction with the physical environment and precipitation. Jari (RS) is one of the municipalities that has seen significant expansion, and therefore became the study area for this dissertation. The general objective is to analyze soybean expansion in Jari (RS), and its interaction with the physical environment (altitude, slope, landforms and soils) and precipitation, with the support of Geoprocessing and Remote Sensing (RS) techniques. As for materials and methods, a database was developed in QGIS software, containing information on soils, altitude, slope and landforms. LULC data was obtained from MapBiomas. The Dinamica EGO platform was used for scenario modeling. Google Earth Engine was used to obtain the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The results indicate that the area under soybean cultivation will expand by 897.3% between 1985 and 2021, mainly due to the conversion of grassland areas to temporary crops. Soybean expansion can be divided into three phases: the first (1985-1998) was characterized by gradual growth, mainly in areas of gently undulating hills; the second (1999-2015) saw accelerated crop growth, with the occupation of steeper terrain and less favourable soils; the third phase (2016-2021) showed a slower pace of expansion, still with advances in less favourable terrain. With regard to rainfall, the drought that occurred during the La Niña phenomenon in the 2022/2023 harvest had an impact on soybean growth, with several crops having to be replanted, resulting in low NDVI values. In view of the above, variables such as landforms, slope and rainfall in the municipality were identified as being restrictive to cultivation. In addition, simulations of future LULC scenarios were carried out, showing that the area of soybean cultivation could increase by 2030, possibly occupying 52.6% of the municipality's total area, losing 34.4 km² of field in the period analyzed due to the conversion of natural field areas. In this way, the use of Geoprocessing and RS was indispensable for analyzing the monoculturization of Jari (RS), generating a database that allowed us to follow the interaction between the advance of soybean cultivation and the attributes of the physical environment and precipitation, on a time scale of almost 40 years. |
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Análise espacial da cultura da soja e sua interação com o meio físico e a precipitação pluviométrica: um estudo no município de Jari (RS), utilizando técnicas de geoprocessamentoSpatial analysis of soybean crop and its interaction with the physical environment: a study in the municipality of Jari (RS), using geoprocessing techniquesMapBiomasDINAMICA EGOGoogle Earth EngineBioma PampaPampa biomeCNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIAThe expansion of soybean cultivation is notable in Rio Grande do Sul (RS), which is causing a transformation in land use and land cover (LULC), leading to the need to carry out studies at more detailed scales in order to understand the dynamics of its advance and its interaction with the physical environment and precipitation. Jari (RS) is one of the municipalities that has seen significant expansion, and therefore became the study area for this dissertation. The general objective is to analyze soybean expansion in Jari (RS), and its interaction with the physical environment (altitude, slope, landforms and soils) and precipitation, with the support of Geoprocessing and Remote Sensing (RS) techniques. As for materials and methods, a database was developed in QGIS software, containing information on soils, altitude, slope and landforms. LULC data was obtained from MapBiomas. The Dinamica EGO platform was used for scenario modeling. Google Earth Engine was used to obtain the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The results indicate that the area under soybean cultivation will expand by 897.3% between 1985 and 2021, mainly due to the conversion of grassland areas to temporary crops. Soybean expansion can be divided into three phases: the first (1985-1998) was characterized by gradual growth, mainly in areas of gently undulating hills; the second (1999-2015) saw accelerated crop growth, with the occupation of steeper terrain and less favourable soils; the third phase (2016-2021) showed a slower pace of expansion, still with advances in less favourable terrain. With regard to rainfall, the drought that occurred during the La Niña phenomenon in the 2022/2023 harvest had an impact on soybean growth, with several crops having to be replanted, resulting in low NDVI values. In view of the above, variables such as landforms, slope and rainfall in the municipality were identified as being restrictive to cultivation. In addition, simulations of future LULC scenarios were carried out, showing that the area of soybean cultivation could increase by 2030, possibly occupying 52.6% of the municipality's total area, losing 34.4 km² of field in the period analyzed due to the conversion of natural field areas. In this way, the use of Geoprocessing and RS was indispensable for analyzing the monoculturization of Jari (RS), generating a database that allowed us to follow the interaction between the advance of soybean cultivation and the attributes of the physical environment and precipitation, on a time scale of almost 40 years.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESA expansão da cultura da soja é notável no Rio Grande do Sul (RS), o que ocasiona a transformação no uso e cobertura da terra (LULC), levando a necessidade de realizar estudos em escalas de maior detalhe, para compreender a dinâmica de avanço e a interação com o meio físico e precipitação. Jari (RS) é um dos municípios que registrou uma expansão significativa, portanto, se tornou a área de estudo da dissertação. O objetivo geral é analisar a expansão da soja em Jari (RS), e sua interação com o meio físico (altitude, declividade, formas do relevo e solos) e a precipitação, com suporte de técnicas de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto (SR). Quanto aos materiais e métodos, foi desenvolvido um banco de dados no software QGIS, contendo informações sobre solos, altitude, declividade e formas do relevo. Os dados de LULC foram obtidos no MapBiomas. A plataforma Dinamica EGO foi utilizada para a modelagem de cenários. O Google Earth Engine foi empregado para a obtenção do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Os resultados indicaram a expansão da área de cultivo de soja, de 897,3% entre 1985 e 2021, sobretudo, representado pela conversão de áreas de formação campestre para a cultura temporária. Pode-se dividir a expansão da soja em três fases: a primeira (1985-1998) caracterizou-se por um crescimento gradual, principalmente em áreas de colinas suavemente onduladas; na segunda (1999-2015), observou-se um crescimento acelerado da cultura, com a ocupação de terrenos mais inclinados e solos menos favoráveis; a terceira fase (2016-2021) mostrou um ritmo mais lento na expansão, ainda com avanços em terrenos menos favoráveis. No que se refere à precipitação, a estiagem ocorrida durante o fenômeno La Niña na safra 2022/2023 impactou o crescimento da soja, com necessidade de replantio em diversas lavouras, acarretando em baixos valores de NDVI. Diante do exposto, as variáveis como formas de relevo, declividade e precipitação no município foram identificadas como restritivas ao cultivo. Além disso, foram realizadas simulações de cenários futuros de LULC, evidenciando que a área de cultivo de soja poderá aumentar até 2030, possivelmente ocupando 52,6% da área total do município, perdendo 34,4 km² de campo no período analisado devido à conversão de áreas de campo natural. Desta forma, o uso de Geoprocessamento e SR foi imprescíndivel para analisar a monoculturização de Jari (RS), gerando um banco de dados que permitiu acompanhar a interação do avanço da cultura de soja com os atributos do meio físico e da precipitação, em uma escala temporal de quase 40 anos.Universidade Federal de Santa MariaBrasilGeografiaUFSMPrograma de Pós-Graduação em GeografiaCentro de Ciências Naturais e ExatasPetsch, Carinahttp://lattes.cnpq.br/7698486004905745Trentin, RomarioPereira Filho, WaterlooRosa, Kátia Kellem daBeilfuss, Eric Moises2025-03-12T13:36:47Z2025-03-12T13:36:47Z2025-01-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/34398ark:/26339/001300001bqg4porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2025-03-12T13:36:47Zoai:repositorio.ufsm.br:1/34398Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/PUBhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.com||manancial@ufsm.bropendoar:2025-03-12T13:36:47Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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