Inimmõjust põhjustatud metsade degradeerumise hindamine erinevates bioomides kasutades satelliitandmete ruumianalüüsi

Väitekirja elektrooniline versioon ei sisalda publikatsiooneMetsaökosüsteemid võivad siduda kuni 12% inimtekkelisest süsihappegaasist ning tagastada atmosfääri kuni 40% kohalikest sademetest. Seetõttu on metsaökosüsteemidel oluline roll süsihappegaasi emissioonide vähendamisel ja veeringe reguleerimisel. Samal ajal väheneb metsade pindala ning metsad degradeeruvad läbi killustumise ning nende süsiniku- ja veeringe reguleerimise võime võib väheneda kliimamuutuste tõttu. Käesoleva doktoritöö eesmärgiks oli hinnata kahte metsade degradeerumisega seotud protsessi: (1) troopilise vihmametsa killustumist Brasiilia Amasoonias ja (2) muutuseid evapotranspiratsioonis ja süsinikuringes Baltikumi ja Eurooma muutumatuna püsinud metsamassiivides. Käesoleva doktoritöö tulemused näitasid, et kuigi Brasiilias on metsatustumise vastased poliitikad vähendanud metsade raadamist, siis samal ajal on suurenenud metsade killustumine, sest raiutakse väiksemate eraldiste kaupa ja liikudes endiselt varem raadamata aladele. Killustunud metsas on rohkem metsaserva, kust on süsinikukaod suuremad nii leostumise kui ka gaasilise emissioonina. Baltikumis leiti, et pikem taimekasvuperiood on suurendanud evapotranspiratsiooni kevadel ja sügisel, kuid samal ajal on suvel evapotranspiratsioon mõnedes piirkondades vähenenud. Kuigi evapotranspiratsiooni suurenemisel ei ole metsade ökosüsteemile otseselt negatiivset mõju, siis võib sellel olla ebasoovitav mõju regiooni veeringele, sest suurenenud evapotranspiratsioon suurendab tõenäosust, et suveperioodil on mullas vähem vett, mis omakorda suurendab põuaohtu. Lisaks selgus, et neljandikus Euroopa muutumatuna püsinud metsamassiivides on süsiniku sidumine vähenenud. Vähenenud süsiniku sidumisega metsamassiivid paiknesid üle kogu Euroopa ning hõlmasid erinevaid metsatüüpe. Kliimamuutuste mõjul võib metsade süsiniku sidumine väheneda veelgi rohkem, mis seab kahtluse alla varasemalt eeldatud metsade võimekuse leevendada kliimamuutuste mõjusid.Forests are strongly impacted by human activities. While the deforestation is very likely the most common examples of human impact on forested areas, the remaining standing forests are susceptible to other types of direct or indirect forest degradation by humans. The direct human-induced impacts can be exemplified by forest fragmentation or selective logging while the indirect human-induced impacts can be related to the changes in the ecosystem services (e.g., carbon and water cycling) induced by anthropogenic climate change. The aim of this thesis was to evaluate two processes related to forest degradation: (i) fragmentation of tropical forest cover in the Brazilian Amazon and (ii) changes in forest evapotranspiration over/across the Baltic countries and the carbon cycle in undisturbed forest areas across Europe. Satellite derived data and spatial analyses were used to assess the impacts of forest degradation in these three different case studies. The results of this thesis showed that although the anti-deforestation initiatives have played an important role in reducing deforestation in the Brazilian Amazon region, the forest fragmentation has increased mainly because of the decrease in the size of forest loss patches and the spatial shift into areas previously isolated areas. Hence, more forest areas are potentially being degraded because of the edge effects (e.g., tree mortality) caused by the fragmentation. For the Baltic region, the results indicated an intensification of the evapotranspiration rates over undisturbed forest areas. The intensification occurred mainly during spring and early autumn months because of the longer growing season induced by the increasing temperatures during these periods. Changes in the climate patterns were also the potential cause for changes in the carbon assimilation rates over the European forests. Approximately 25% of the undisturbed European forests showed reduced total carbon assimilation. That shows the vulnerability and incapacity of certain forest areas to act as carbon sink.https://www.ester.ee/record=b551949

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA NA PREVISÃO DE CONSUMO DE ENERGIA EM INSTALAÇÕES ELÉTRICAS

Introdução: Para auxiliar no crescimento e desenvolvimento de empresas são utilizadas ferramentas como as redes neurais para predizer como acontecerão os futuros movimentos de mercado alcançando um melhor planejamento de recursos, definição de objetivos e detecção de anomalias evitando possíveis prejuízos. Neste contexto, a predição de consumo e geração de energia elétrica são fundamentais e estão presentes nos planejamentos estratégicos. Aproveitar-se destes recursos pode ser uma estratégia inteligente para grandes negócios como faz o Facebook utilizando seu próprio modelo de rede neural chamado de Prophet podendo prever a partir de anos anteriores como será a distribuição e quantificação anual de comportamento de usuários. Desta mesma forma, as redes neurais podem ser utilizadas para preparar planos de negócios também no setor elétrico, relacionando os padrões de geração de energia elétrica aos dados monitorados, tais como recursos hídricos, solar e eólicos, para definição mais precisa da demanda que pode ser atendida a partir de fontes renováveis. Os padrões de repetição são importantes pois com estes é possível determinar a sequência future de valores baseando-se no que já aconteceu e em variáveis instantâneas. Objetivo: Desenvolver e aplicar um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de realizar previsões de consumo de energia em instalações elétricas. Método: Foram adotados dois métodos para coleta de dados e programação com as redes neurais. A coleta de dados foi realizada em intervalos de medição de um minuto com um medidor de energia modelo Kron KS-3000 gravando as grandezas elétricas de um Sistema de geração fotovoltaica instalado nas dependências da universidade com 17,8 kWp de potência instalada, também foram coletados dados meteorológicos com um microcontrolador ESP32 e um conjunto de sensores. Estes dados foram enviados via Wifi e armazenados em uma plataforma online para serem tradados e aplicados em dois diferentes modelos de redes neurais programadas em Python, do tipo LSTM e Prophet. Resultados: A partir dos modelos de redes neurais foi possível obter resultados de predição gerados pelas redes neurais próximos aos valores de gerações reais seguindo seu padrão de repetição diário. Este procedimento validou a utilização de redes neurais LSTM sendo possível prever com precisão comportamentos futuros de consume e geração de energia elétrica. Conclusão: Pode-se concluir que ambos os modelos idealizados puderam realizar predições adequadas as condições e dados que lhe foram fornecidos. O modelo tipo LSTM realizou predições aproximadas do valor de potência a cada amostragem de dados fornecido seguindo a tendências e movimentações reais. Já a modelo Prophet pode a partir do treinamento com os dados existentes do período monitorado, realizar uma predição do padrão de variação da curva de geração para os dias seguintes criando diversos pontos futuros mesmo com uma série temporal pequena para treinamento

Increasing fragmentation of forest cover in Brazil’s Legal Amazon from 2001 to 2017

https://www.nature.com/articles/s41598-020-62591-

Vertical Accuracy of Freely Available Global Digital Elevation Models (ASTER, AW3D30, MERIT, TanDEM-X, SRTM, and NASADEM)

https://www.mdpi.com/2072-4292/12/21/348

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA NA PREVISÃO DE CONSUMO DE ENERGIA EM INSTALAÇÕES ELÉTRICAS

Introdução: Para auxiliar no crescimento e desenvolvimento de empresas são utilizadas ferramentas como as redes neurais para predizer como acontecerão os futuros movimentos de mercado alcançando um melhor planejamento de recursos, definição de objetivos e detecção de anomalias evitando possíveis prejuízos. Neste contexto, a predição de consumo e geração de energia elétrica são fundamentais e estão presentes nos planejamentos estratégicos. Aproveitar-se destes recursos pode ser uma estratégia inteligente para grandes negócios como faz o Facebook utilizando seu próprio modelo de rede neural chamado de Prophet podendo prever a partir de anos anteriores como será a distribuição e quantificação anual de comportamento de usuários. Desta mesma forma, as redes neurais podem ser utilizadas para preparar planos de negócios também no setor elétrico, relacionando os padrões de geração de energia elétrica aos dados monitorados, tais como recursos hídricos, solar e eólicos, para definição mais precisa da demanda que pode ser atendida a partir de fontes renováveis. Os padrões de repetição são importantes pois com estes é possível determinar a sequência future de valores baseando-se no que já aconteceu e em variáveis instantâneas. Objetivo: Desenvolver e aplicar um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de realizar previsões de consumo de energia em instalações elétricas. Método: Foram adotados dois métodos para coleta de dados e programação com as redes neurais. A coleta de dados foi realizada em intervalos de medição de um minuto com um medidor de energia modelo Kron KS-3000 gravando as grandezas elétricas de um Sistema de geração fotovoltaica instalado nas dependências da universidade com 17,8 kWp de potência instalada, também foram coletados dados meteorológicos com um microcontrolador ESP32 e um conjunto de sensores. Estes dados foram enviados via Wifi e armazenados em uma plataforma online para serem tradados e aplicados em dois diferentes modelos de redes neurais programadas em Python, do tipo LSTM e Prophet. Resultados: A partir dos modelos de redes neurais foi possível obter resultados de predição gerados pelas redes neurais próximos aos valores de gerações reais seguindo seu padrão de repetição diário. Este procedimento validou a utilização de redes neurais LSTM sendo possível prever com precisão comportamentos futuros de consume e geração de energia elétrica. Conclusão: Pode-se concluir que ambos os modelos idealizados puderam realizar predições adequadas as condições e dados que lhe foram fornecidos. O modelo tipo LSTM realizou predições aproximadas do valor de potência a cada amostragem de dados fornecido seguindo a tendências e movimentações reais. Já a modelo Prophet pode a partir do treinamento com os dados existentes do período monitorado, realizar uma predição do padrão de variação da curva de geração para os dias seguintes criando diversos pontos futuros mesmo com uma série temporal pequena para treinamento

Increased carbon assimilation and efficient water usage may not compensate for carbon loss in European forests

Phenological responses of vegetation to global warming impact ecosystem gross primary production and evapotranspiration. However, high resolution and large spatial scale observational evidence of such responses in undisturbed core forest areas is lacking. Here, we analyse MODIS satellite data to assess monthly trends in gross primary productivity and evapotranspiration across undisturbed core forest areas in Europe between 2000 and 2020. Both parameters increased during the early spring and late autumn in nearly half of the total undisturbed core forest area (3601.5 km2). Enhanced productivity drove increased water-use-efficiency (the ratio of gross primary productivity to evapotranspiration). However, productivity increases during spring and autumn were not sufficient to compensate for summertime decreases in 25% of core forest areas. Overall, 20% of total gross primary productivity across all European forest core areas was offset by forest areas that exhibited a net decrease in productivity