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标题：Modelagem ambiental e uso da inteligência artificial para prognóstico de desmatamento: o caso da Rebio do Gurupi-MA
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作者：Luana Helena Oliveira Monteiro Gama ; Paula Fernanda Pinheiro Ribeiro Paiva ; Orleno Marques da Silva Junior 等
期刊名称：Research, Society and Development
电子版ISSN：2525-3409
出版年度：2021
卷号：10
期号：2
页码：1-22
DOI：10.33448/rsd-v10i2.11609
出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：As áreas protegidas foram criadas principalmente para a conservação da biodiversidade na Amazônia. No entanto, existem altas taxas de desmatamento dentro das mesmas, ocasionado pela concessão de estradas, assentamentos e ocupações. O uso de técnicas de geoprocessamento é de suma importância para detectar mudanças no uso e ocupação do solo. Tal estudo objetiva modelar cenários futuros na Reserva Biológica Gurupi-MA no software DINAMICA EGO, usando o método de transição para simular trajetórias de desmatamento até 2030, com base nas variáveis: altitude, declividade, estradas, assentamento e hidrográfica. Como resultado da matriz de transição, quatro transições foram computadas: floresta para desmatamento, floresta para extração ilegal de madeira, extração ilegal de madeira para desmatamento e exploração ilegal de madeira. As áreas da classe florestal apresentaram maior número de células com alteração, com um percentual de 0,25% de desmatamento e 6,08% de células para exploração ilegal. Constatou-se que vários fatores contribuem para o aumento do desmatamento próximo a estradas e assentamentos: extração ilegal de madeira, criação de gado, caça e ocupação humana, comprometendo a fauna e a flora da região. A partir da simulação do cenário futuro (2030), observou-se que a classe de desmatamento tende a crescer ao norte de REBIO. Até 2030, pode haver uma redução total de 9,17% da cobertura florestal nesta UC. Por meio da modelagem ambiental, juntamente com os planos de comando, controle e monitoramento, é possível orientar o desenvolvimento socioeconômico e ambiental em áreas protegidas da Amazônia maranhense, para a manutenção e proteção de sua riqueza natural.