Utilização do processamento digital de imagens no monitoramento de estações de tratamento de efluentes

Neste trabalho é proposto um procedimento para reconhecimento semi-automático das espécies de protozoários por análise de imagem. Este programa (ProtoRec v.2) foi em seguida utilizado para estudar a evolução da microfauna durante períodos de transição (paragem e arranque da estação). Os resultados obtidos foram satisfatórios em relação ao reconhecimento das espécies pelo programa e o acompanhamento da estação permitiu-nos verificar a degradação e envelhecimento da lama e o aparecimento de protozoários que evidenciam tal fato

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Gestão de áreas verdes em ambientes urbanos : (uma contribuição á análise e resolução de conflitos sócioambientais)

O presente estudo discute os problemas relacionados a gestão de áreas verdes em ambientes urbanos, tendo como enfoque a ocorrência de conflitos ambientais correlatos. Para isso consideram-se as características da cidade contemporânea diante do processo de reestruturação do capital e as implicações desta reestruturação na dinâmica de produção do espaço urbano. Assim, ressalta-se a necessidade de internalização da componente ambiental em todos os setores do Estado, com vistas à negociação de conflitos entre as distintas esferas do Poder Público. Dessa forma, as políticas sociais, econômicas, de saúde, entre outras, também seriam políticas ambientais. Tendo em vista a diversidade de atores sociais envolvidos em problemas de uso e ocupação do solo envolvendo a gestão de áreas verdes protegidas em cidades, aponta-se para a importância da utilização de metodologias que auxiliem o processo de negociação de conflitos, como forma de se alcançar uma solução consensual que contemple as diferentes demandas relacionadas. Para tanto, partiu-se do exemplo do Manguezal do Pina (Recife/PE), em que foi possível realizar a análise, estruturação e simulação da resolução de conflitos que ali eclodiram. Então, foi possível a aplicação da metodologia Abordagem da Escolha Estratégica , com o objetivo principal de avaliar a sua efetividade como ferramenta de apoio ao processo de tomada de decisão em situações de conflito, de maneira a estimular formas estruturadas de gestão participativa para a resolução de problemas ambientai