Detecção de conglomerados dos alertas de desmatamentos no Estado do Amazonas usando estatística de varredura espaço-temporal

• Main Author: Balieiro, Antonio Alcirley da Silva
• Other Authors: Vieira, Carlos Antonio Oliveira
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Viçosa 2015
• Subjects: Conglomerados; Alertas de desmatamentos; Amazonas; Clusters; Deforestation alerts; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
• Online Access: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4015

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1562008 bytes, checksum: 8448998bfce6287c1003568729e72993 (MD5) Previous issue date: 2008-08-29 === The space-time models, developed for analyses of diseases, can also be used for others field of study, including concerns about forest and deforestation. Therefore, this dissertation uses a methodology for detection of space- time clusters of cases that were mapped through the investigation of deforestation in Amazonas State. The methodology includes the location and the year that the deforestation s alert occurred. These deforestation s alerts are mapped by the DETER (Detection System of Deforestation in Real Time in Amazonia). And to find historic information about clusters which have a cylinder format, through the retrospective analyses. Also to find significant cases of deforestation. The area of study, took place the south of Amazonas State, including Boca do Acre, Labrea, Canutama, Humaita, Manicore, Novo Aripuana e Apui County. This area has showed a significant change for the land cover which has increased the number of deforestation s alerts. Therefore this situation becomes a concern and gets more investigation, trying to stop factors that increase the number of cases in the area. The outcome shows an efficient model to detect space-time clusters of deforestation s alerts. The model was efficient to detect the location, the size, the order and characteristics about activities at the end of the study. Two clusters were considered alive clusters and kept alive until the end of the study. These clusters are located in Canutama and Lábrea County. === Os modelos espaço-temporais desenvolvidos para análises essencialmente empregadas, em dados epidemiológicos humanos, têm um grande potencial para aplicação em estudos florestais e de desmatamento. Neste sentido, esta dissertação aplica uma metodologia para detecção de conglomerados espaço-temporais de casos, em dados oriundos do monitoramento do desmatamento no estado do Amazonas. Com a utilização de um modelo que a metodologia consiste em incorporar simultaneamente a localização e o ano em que supostamente ocorreu o alerta de desmatamento, divulgado pelo DETER (Sistema de Detecção do Desmatamento em Tempo Real na Amazônia) e, verificar, através da abordagem retrospectiva, a existência de conglomerados, históricos e ativos de geometria cilíndrica, de ocorrência de casos significantes, bem como ordenar e localizá-los. Foi escolhida para este estudo a região sul do estado do Amazonas, compreendendo os municípios de Boca do Acre, Lábrea, Canutama, Humaitá, Manicoré, Novo Aripuanã e Apuí. Esta região tem apresentado mudanças constantes de uso do solo, o que tem gerado grande incidência de alertas de desmatamento nos últimos anos. Portanto, esta região faz jus ao estudo de vigilância no sentido de controlar e coibir essas ações antrópicas na região. Os resultados revelaram que o modelo se mostrou eficiente para detectar conglomerados spaço-temporais de alertas de desmatamento, bem como sua localização, tamanho, ordem e características referentes à sua atividade até o final do período estudado. Dos conglomerados detectados dois foram considerados ativos (permanecem ativos até o final do período estudado). Estes conglomerados ativos estão localizados nos municípios de Canutama e Lábrea. ===