Pesquisas em andamento

2024-atual – Avaliação da suscetibilidade a desastres no Brasil e na megalópole Rio-São Paulo com integração de análises multifatoriais

Este projeto pretende avaliar a suscetibilidade a desastres, particularmente inundações e deslizamentos, no Brasil e na extensão da megalópole Rio – São Paulo, por meio de análises multifatoriais e com técnicas como a modelagem não estacionária de chuvas extremas (GEV) integradas a algoritmos de Machine Learning, nominalmente o Random Forest. São abarcados mais de 15 fatores, envolvendo geologia, pedologia, dados de precipitação, de relevo e índices derivados, entre outros. Combina-se a isso abordagens como o CRITIC e o Entropy Weight Method para ponderar o peso de cada fator, obtendo-se um resultado objetivo, portanto sem margens de subjetividade. Os resultados contam com mapas de suscetibilidade e de períodos de retorno de 5, 10, 25, 50 e 100 anos. A metodologia, em diversas escalas, inova ao integrar a não-estacionariedade com ferramentas de inteligência artificial e uma diversa combinação de fatores para eventos extremos distintos em um país como o Brasil, que enfrenta grandes desafios no campo.


2023-atual – Avaliação do papel da vegetação secundária na regulação climática na Amazônia: uma análise espaço-temporal das variáveis climáticas

Os ecossistemas fornecem serviços essenciais para a estabilidade climática. A interação entre a cobertura e o uso da terra e a atmosfera desempenha um papel fundamental na regulação do clima global. No entanto, quando os padrões de uso e cobertura da terra são modificados, os ecossistemas não conseguem realizar suas funções com todo o seu potencial, podendo acarretar em impactos significativos nas condições climáticas. Diante disso, é necessário entender como a vegetação regenerada, em comparação com a natural, pode afetar o clima, bem como o histórico e a proximidade de usos e coberturas da terra impactar a vegetação ao longo dos anos na Amazônia e, consequentemente, sua capacidade de regular o clima. Este trabalho tem como objetivo utilizar dados de precipitação, temperatura, evapotranspiração e uso/cobertura da terra para detectar a influência da cobertura vegetal no clima, bem como investigar o impacto do histórico do uso da terra e da proximidade de usos e coberturas da terra nas características da vegetação secundária. Será aplicada uma modelagem matemática mista para estimar o efeito médio da área ocupada por cada cobertura (vegetação primária e secundária) e a variabilidade não explicada por essa variável na precipitação, evapotranspiração e temperatura. Além disso, será empregado o método Approximate Bayesian Inference using Integrated Nested Laplace Approximations (INLA) para mapear a distribuição espacial da influência da proximidade entre os diferentes usos da terra e a VS nas variáveis climáticas. A partir dos resultados deste trabalho espera-se contribuir para a compreensão dos impactos ambientais provocados pelas modificações dos ecossistemas e no desenvolvimento de políticas conservacionistas para tomada de medidas quanto à preservação dos ecossistemas florestais.

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