O objectivo deste estudo consistiu em analisar os cenários e modelos climáticos em função de um conjunto de factores de modo a determinar a probabilidade de ocorrência das duas principais classes de uso do solo previstas para um determinado ano

Diogo, P.

Fernandez, P.

Repositório Científico do Instituto Politécnico de Castelo Branco

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CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA
Instituto Politécnico de Castelo Branco - Escola Superior Agrária. Quinta Senhora de Mércules – Apartado 119, 6000-909 Castelo Branco
Telefone: +351 272 339900; Fax: + 351 272 339901; www.esa.ipcb.pt
Autor: Patrícia Diogo 
Orientador: Paulo Fernandez
Avaliação de factores determinantes na alteração do uso do solo para o Sul de Portugal
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O objectivo deste estudo consiste em analisar os cenários e modelos climáticos em função de um conjunto de factores de modo a 
determinar a probabilidade de ocorrência das duas principais classes de uso do solo previstas para um determinado ano (2020, 2050 
e 2080), cenário e modelo de clima de circulação geral (Figura 2), em função de cinco variáveis independentes (altitude, declive; 
distância à rede viária; distância à toponímia; distância às albufeiras). A previsão será executada através da regressão logística 
múltipla no Software Idrisi Andes. 
A área de estudo corresponde a aproximadamente 3900 km2 nos distritos de Beja, Évora e Setúbal.
Modelos AGCMs
acoplados a um 
“oceano em placa”
Modelos 
Regionais (RCMs)
Modelo 
Climáticos 
Estatísticos
Modelos 
climáticos
Modelo 
Circulação 
Geral (GCMs)
Modelos 
atmosféricos 
de circulação 
geral 
(AGCMs) 
Modelos 
oceânicos de 
circulação 
geral 
(OGCMs)
Modelos AGCMs
acoplados 
atmosfera-oceano
HadCM3 
(hd)
CGCM2 
(cg)
CSIRO 
MK3 (cs)
NCAR 
PCM (pc)
Modelos 
numéricos 
atmosfera-oceano
de circulação geral 
ou global 
(AOGCMs)
Figura 2 – Modelos climáticos.
Figura 1: Cenários SRES.
A1 A2
B1 B2
Economia
Ambiente
Global Regional
Numa época em que a problemática das alterações climáticas faz parte do nosso dia a dia, estudar o seu efeito sob os usos do solo é
da maior pertinência. Nesse sentido, foram utilizado os cenários do “Special Report Emission Scenarios” (SRES) de acordo com a 
Figura 1. 
A metodologia de análise geográfica utilizada:
1. Preparação da informação geográfica de entrada em ArcGIS
- Vectorização ou Extracção da cartografia temática da área de estudo (Toponímia, 
Albufeiras, Rede Viária, Curvas de Nível e Matrizes do uso do solo nos cenários 
2020, 2050 e 2080;
- Elaboração do Modelo Digital do Terreno (MDT)
- Elaboração da matriz de declives 
- Combinação e Reclassificação de cartografia de uso do solo (Projecto ATEAM-
Advanced Terrestrial Ecosystem Analysis and Modeling )
- Cálculo da superfície distância (euclidiana) aos seguintes objectos albufeiras, rede 
viária e aglomerados populacionais 
- Conversão de formato de dados (GRID para Idrisi-Raster)
2. Cálculo da regressão logística em Idrisi Andes (Figura 3)
3. Representação da distribuição espacial da probabilidade em ArcGIS (Figura 4)
Neste trabalho foram estimados um conjunto de resultados para cada 
cenário estudado. Para cada um dos cenários foi elaborada a seguinte 
informação (Ex.: Tabela 1): classe(s) de uso utilizada(s) em ArcGIS para 
produzir o mapa de previsão; o valor do Pseudo R2 que permite aferir a 
adaptação do modelo; e o grau de correcção do mapa. 
O mapa de probabilidade de ocorrência (Figura 5) e a representação da 
evolução da ocupação em 2020, 2050 e 2080 para diferentes cenários de 
alterações climáticas (Figura 6 e 7).
Classe de uso do 
solo para Cga220
Expressão logit Pseudo R2
Correcção 
(%)
Agrícola + culturas 
bioenergéticas 
-2.2008 + 0.0304 (MDT) - 0.8899 (Declives) + 0.0002 (Dist. 
a albufeiras) - 0.0003 (Dist. aglomerados urb.) - 0.0001 
(Dist. rede viária)
0,55 89,8
Tabela 1 – Resultado do cenário Cga 220.
Figura 5 – Distribuição espacial de classes de  uso do solo no cenário Cga 220.
Figura 6 – Cenário Cga2 para os anos 2020, 2050 e 2080.
Actualmente é importante o desenvolvimento de processos de análise com base em cenários  de alterações climáticas e a aplicação de modelos que possibilitem a previsão 
da distribuição espacial das alterações do uso do solo.
A regressão logística multinomial é uma metodologia adequada para estudos de análise da alteração do uso do solo.
Neste estudo obteve-se um valor médio de Pseudo R2 de 0,52 e um grau de correcção médio dos mapas de previsão de 87%. 
O uso do solo presente numa determinada zona geográfica resulta de uma competição entre os diferentes usos do solo de acordo com as vantagens físicas, económicas ou 
políticas inerentes a cada um deles o que os leva  a serem seleccionados em detrimento de outros. A classe de uso do solo constituída por agricultura e culturas 
bioenergéticas é dominante nos 7 cenários estudados.
Figura 3 – Regressão Logística Múltipla.
Figura 4 – Regressão Logística Múltipla.
Classes de uso do solo
For (Floresta) + Tar (Agrícola)
Tar (Agrícola) + Biot (Culturas bioenergéticas)
Tar (Agrícola) + Spl (Áreas excedentárias)
Biot (Culturas bioenergéticas) + Spl (Áreas excedentárias)
For (Floresta) + Spl (Áreas excedentárias)
For (Floresta) + Biot (Culturas bioenergéticas)
Figura 7 – Cenário Hda1 para os anos 2020, 2050 e 2080.


Portuguese

Avaliação de factores determinantes na alteração do uso do solo para o Sul de Portugal

Diogo, Patrícia

Repositório do Instituto Politécnico de Castelo Branco

INTRODUÇÃOMETODOLOGIACONCLUSÕESCURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICAInstituto Politécnico de Castelo Branco - Escola Superior Agrária. Quinta Senhora de Mércules – Apartado 119, 6000-909 Castelo BrancoTelefone: +351 272 339900; Fax: + 351 272 339901; www.esa.ipcb.ptAutor: Patrícia Diogo Orientador: Paulo FernandezAvaliação de factores determinantes na alteração do uso do solo para o Sul de PortugalRESULTADOSO objectivo deste estudo consiste em analisar os cenários e modelos climáticos em função de um conjunto de factores de modo a determinar a probabilidade de ocorrência das duas principais classes de uso do solo previstas para um determinado ano (2020, 2050 e 2080), cenário e modelo de clima de circulação geral (Figura 2), em função de cinco variáveis independentes (altitude, declive; distância à rede viária; distância à toponímia; distância às albufeiras). A previsão será executada através da regressão logística múltipla no Software Idrisi Andes. A área de estudo corresponde a aproximadamente 3900 km2 nos distritos de Beja, Évora e Setúbal.Modelos AGCMsacoplados a um “oceano em placa”Modelos Regionais (RCMs)Modelo Climáticos EstatísticosModelos climáticosModelo Circulação Geral (GCMs)Modelos atmosféricos de circulação geral (AGCMs) Modelos oceânicos de circulação geral (OGCMs)Modelos AGCMsacoplados atmosfera-oceanoHadCM3 (hd)CGCM2 (cg)CSIRO MK3 (cs)NCAR PCM (pc)Modelos numéricos atmosfera-oceanode circulação geral ou global (AOGCMs)Figura 2 – Modelos climáticos.Figura 1: Cenários SRES.A1 A2B1 B2EconomiaAmbienteGlobal RegionalNuma época em que a problemática das alterações climáticas faz parte do nosso dia a dia, estudar o seu efeito sob os usos do solo éda maior pertinência. Nesse sentido, foram utilizado os cenários do “Special Report Emission Scenarios” (SRES) de acordo com a Figura 1. A metodologia de análise geográfica utilizada:1. Preparação da informação geográfica de entrada em ArcGIS- Vectorização ou Extracção da cartografia temática da área de estudo (Toponímia, Albufeiras, Rede Viária, Curvas de Nível e Matrizes do uso do solo nos cenários 2020, 2050 e 2080;- Elaboração do Modelo Digital do Terreno (MDT)- Elaboração da matriz de declives - Combinação e Reclassificação de cartografia de uso do solo (Projecto ATEAM-Advanced Terrestrial Ecosystem Analysis and Modeling )- Cálculo da superfície distância (euclidiana) aos seguintes objectos albufeiras, rede viária e aglomerados populacionais - Conversão de formato de dados (GRID para Idrisi-Raster)2. Cálculo da regressão logística em Idrisi Andes (Figura 3)3. Representação da distribuição espacial da probabilidade em ArcGIS (Figura 4)Neste trabalho foram estimados um conjunto de resultados para cada cenário estudado. Para cada um dos cenários foi elaborada a seguinte informação (Ex.: Tabela 1): classe(s) de uso utilizada(s) em ArcGIS para produzir o mapa de previsão; o valor do Pseudo R2 que permite aferir a adaptação do modelo; e o grau de correcção do mapa. O mapa de probabilidade de ocorrência (Figura 5) e a representação da evolução da ocupação em 2020, 2050 e 2080 para diferentes cenários de alterações climáticas (Figura 6 e 7).Classe de uso do solo para Cga220Expressão logit Pseudo R2Correcção (%)Agrícola + culturas bioenergéticas -2.2008 + 0.0304 (MDT) - 0.8899 (Declives) + 0.0002 (Dist. a albufeiras) - 0.0003 (Dist. aglomerados urb.) - 0.0001 (Dist. rede viária)0,55 89,8Tabela 1 – Resultado do cenário Cga 220.Figura 5 – Distribuição espacial de classes de  uso do solo no cenário Cga 220.Figura 6 – Cenário Cga2 para os anos 2020, 2050 e 2080.Actualmente é importante o desenvolvimento de processos de análise com base em cenários  de alterações climáticas e a aplicação de modelos que possibilitem a previsão da distribuição espacial das alterações do uso do solo.A regressão logística multinomial é uma metodologia adequada para estudos de análise da alteração do uso do solo.Neste estudo obteve-se um valor médio de Pseudo R2 de 0,52 e um grau de correcção médio dos mapas de previsão de 87%. O uso do solo presente numa determinada zona geográfica resulta de uma competição entre os diferentes usos do solo de acordo com as vantagens físicas, económicas ou políticas inerentes a cada um deles o que os leva  a serem seleccionados em detrimento de outros. A classe de uso do solo constituída por agricultura e culturas bioenergéticas é dominante nos 7 cenários estudados.Figura 3 – Regressão Logística Múltipla.Figura 4 – Regressão Logística Múltipla.Classes de uso do soloFor (Floresta) + Tar (Agrícola)Tar (Agrícola) + Biot (Culturas bioenergéticas)Tar (Agrícola) + Spl (Áreas excedentárias)Biot (Culturas bioenergéticas) + Spl (Áreas excedentárias)For (Floresta) + Spl (Áreas excedentárias)For (Floresta) + Biot (Culturas bioenergéticas)Figura 7 – Cenário Hda1 para os anos 2020, 2050 e 2080.

http://repositorio.ipcb.pt/bitstream/10400.11/73/1/IPCB-ESA-Poster3.pdf

Avaliação de factores determinantes na alteração do uso do solo para o Sul de Portugal

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