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Influência da vulnerabilidade socioeconômica e climática nos processos de degradação das terras do Estado do Rio Grande do Norte.

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dc.creator.ID SANTOS, K. S. pt_BR
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/4169930363028154 pt_BR
dc.contributor.advisor1 SILVA, Madson Tavares.
dc.contributor.advisor1ID SILVA, M.T. pt_BR
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/8829792848536805 pt_BR
dc.contributor.referee1 DANTAS NETO, José.
dc.contributor.referee1ID DANTAS NETO, J. pt_BR
dc.contributor.referee1Lattes http://lattes.cnpq.br/9137226205129315 pt_BR
dc.contributor.referee2 SILVA, Viviane Farias.
dc.contributor.referee2ID SILVA, V. F. pt_BR
dc.contributor.referee2Lattes http://lattes.cnpq.br/5011520274887172 pt_BR
dc.contributor.referee3 SERRÃO, Edivaldo Afonso de Oliveira.
dc.contributor.referee3ID SERRÃO, E. A. O. pt_BR
dc.contributor.referee3Lattes http://lattes.cnpq.br/5700978243198274 pt_BR
dc.contributor.referee4 SILVA, Bruce Kelly da Nobrega.
dc.contributor.referee4ID SILVA, B. K. N. pt_BR
dc.contributor.referee4Lattes http://lattes.cnpq.br/4323502426271751 pt_BR
dc.description.resumo O estado do Rio Grande do Norte (RGN) enfrenta processos de desmatamento de áreas com vegetação nativa, uso intenso das terras, tanto na agricultura quanto na pecuária, essa problemática não deve ser vista apenas como uma questão de ordem ambiental, mas um problema de caráter e efeitos transdisciplinares, áreas de ordem social, econômica, política, ambiental e cultural. O presente trabalho teve como objetivo analisar a vulnerabilidade socioeconômica nos municípios do Estado do RGN, a partir de variáveis descritoras de duas principais dimensões: Socioeconômica e Demográfica, assim como compreender a dinâmica espaço temporal do uso e cobertura das terras nas microrregiões do Estado do RGN, no período de 1985 a 2018. As variáveis incluídas no estudo são do Censo demográfico de 2010 do (IBGE) e do Projeto de Mapeamento Anual do Uso e Cobertura da Terra no Brasil. A metodologia tomou por base a aplicação de estatística multivariada a partir da técnica de análise fatorial, assim como a análise de agrupamento, gerada através da amplitude da cobertura florestal, foram aplicados testes de tendência de Mann-Kendall, Sen e homogeneidade, utilizou-se a base de dados tabulares em área (Ha), da cobertura e uso do solo, assim como, séries temporais anuais da cobertura florestal. As 5 principais forças atuantes sobre o processo de vulnerabilidade nos municípios do estado do RGN, são: Índice de Gini (93,4%); Índice de Theil (97,3%) (dimensão socioeconômica); População 25 anos ou + (99,8%) e População total (99,9%) (dimensão demográfica); EspVnas (99,8%) e MoInf (98,8%) (dimensão longevidade). A lógica da vulnerabilidade no estado foi definida por fatores que condicionam a capacidade de trabalho e a proporção da população em relação à ocupação do território, predominantemente nas áreas de maior valor econômico e maiores quantitativos populacionais. Apenas 22 dos municípios apresentam baixa vulnerabilidade socioeconômica, de acordo com o Índice de vulnerabilidade socioeconômica (IVS > 0,43). Em relação a cobertura florestal, algumas microrregiões apresentaram significativa redução de cobertura. Foram elas, Serra de São Miguel, Umarizal, Chapada do Apodi, Médio Oeste e Mossoró, em 2010 e 2013 foram Vale do Açu, Angicos, Médio Oeste, Mossoró, Macau, Baixa Verde e Litoral Nordeste. A maior variabilidade na perda de cobertura florestal (Caatinga), foi em Mossoró, Médio Oeste, Borborema Potiguar e Pau dos Ferros. Mossoró e Serra do Mel foram os municípios que mais perderam cobertura, no entanto, Serra Negra do Norte, Caicó, São João do Sabugi e São Fernando foram os que mais ganharam cobertura. Pau dos Ferros, Umarizal, Seridó Ocidental, Serra de Santana e Macau, tiveram (p-valor <0,05) de perda da cobertura de Caatinga, assim como, perda da cobertura durante o período de 2001 a 2017 e 1978 até meados de 2018, após o ano 2000 observou-se um aumento na cobertura de caatinga (2001 a 2009), dentre 9 anos (2010 a 2017), do período estudado. pt_BR
dc.publisher.country Brasil pt_BR
dc.publisher.department Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN pt_BR
dc.publisher.program PÓS-GRADUAÇÃO EM RECURSOS NATURAIS pt_BR
dc.publisher.initials UFCG pt_BR
dc.subject.cnpq Recursos Naturais pt_BR
dc.title Influência da vulnerabilidade socioeconômica e climática nos processos de degradação das terras do Estado do Rio Grande do Norte. pt_BR
dc.date.issued 2022-08-29
dc.description.abstract The state of Rio Grande do Norte (RGN) faces processes of deforestation of areas with native vegetation, intense use of land, both in agriculture and livestock, this problem should not be seen only as an environmental issue, but a problem of transdisciplinary character and effects, areas of social, economic, political, environmental and cultural order. The present work aimed to analyze the socioeconomic vulnerability in the municipalities of the State of RGN, from descriptor variables of two main dimensions: Socioeconomic and Demographic, as well as to understand the space-time dynamics of land use and coverage in the micro-regions of the State of RGN, in the period from 1985 to 2018. The variables included in the study are from the 2010 demographic census of the (IBGE) and the Annual Mapping Project of Land Use and Land Cover in Brazil. The methodology was based on the application of multivariate statistics from the factor analysis technique, as well as cluster analysis, generated through the amplitude of forest cover, Mann-Kendall trend, Sen and homogeneity tests were applied, the tabular database in area (Ha), of land cover and land use was used, as well as, annual time series of forest cover. The 5 main forces acting on the vulnerability process in the municipalities of the RGN state, are: Gini Index (93,4%); Theil Index (97,3%) (socioeconomic dimension); Population 25 years or + (99,8%) and Total Population (99,9%) (demographic dimension); EspVnas (99,8%) and MoInf (98,8%) (longevity dimension). The logic of vulnerability in the state was defined by factors that condition the capacity to work and the proportion of the population in relation to the occupation of the territory, predominantly in areas with higher economic value and higher population numbers. Only 22 of the municipalities present low socioeconomic vulnerability, according to the socioeconomic vulnerability index (IVS > 0.43). In relation to forest cover, some microregions presented significant reduction in coverage. They were, Serra de São Miguel, Umarizal, Chapada do Apodi, Médio Oeste and Mossoró, in 2010 and 2013 were Vale do Açu, Angicos, Médio Oeste, Mossoró, Macau, Baixa Verde and Litoral Nordeste. The greatest variability in forest cover loss (Caatinga), was in Mossoró, Médio Oeste, Borborema Potiguar and Pau dos Ferros. Mossoró and Serra do Mel were the municipalities that lost the most cover, however, Serra Negra do Norte, Caicó, São João do Sabugi and São Fernando gained the most cover. Pau dos Ferros, Umarizal, Seridó Ocidental, Serra de Santana and Macau, had (p-value <0.05) loss of Caatinga cover, as well as, loss of cover during the period from 2001 to 2017 and 1978 to mid-2018, after the year 2000 an increase in Caatinga cover was observed (2001 to 2009), among 9 years (2010 to 2017), of the period studied. pt_BR
dc.identifier.uri http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29469
dc.date.accessioned 2023-04-25T14:05:13Z
dc.date.available 2023-04-25
dc.date.available 2023-04-25T14:05:13Z
dc.type Tese pt_BR
dc.subject Sensoriamento remoto pt_BR
dc.subject Geoprocessamento pt_BR
dc.subject Análise multivariada – risco e desigualdade pt_BR
dc.subject Mapbiomas pt_BR
dc.subject Series temporais pt_BR
dc.subject Uso e cobertura da terra pt_BR
dc.subject Nordeste do Brasil – região semiárida – caatinga pt_BR
dc.subject Engenharia de recursos naturais pt_BR
dc.subject Remote sensing pt_BR
dc.subject Geoprocessing pt_BR
dc.subject Analysis multivariate – risk and inequality pt_BR
dc.subject Mapbiomes pt_BR
dc.subject Time series pt_BR
dc.subject Land use and land cover pt_BR
dc.subject Northeast Brazil – semi-arid region – caatinga pt_BR
dc.subject Natural resource engineering pt_BR
dc.subject Detección remota pt_BR
dc.subject Geoprocesamiento pt_BR
dc.subject Análisis multivariado – riesgo y desigualdad pt_BR
dc.subject Series de tiempo pt_BR
dc.subject Uso del suelo y cobertura del suelo pt_BR
dc.subject Nordeste de Brasil – región semiárida – caatinga pt_BR
dc.subject Ingeniería de recursos naturales pt_BR
dc.rights Acesso Aberto pt_BR
dc.creator SANTOS, Kamila Souza.
dc.publisher Universidade Federal de Campina Grande pt_BR
dc.language por pt_BR
dc.title.alternative Influence of socioeconomic and climate vulnerability on land degradation processes in the State of Rio Grande do Norte. pt_BR
dc.title.alternative Influencia de la vulnerabilidad socioeconómica y climática en procesos de degradación de la tierra en el Estado de Rio Grande do Norte. pt_BR
dc.identifier.citation SANTOS, Kamila Souza. Influência da vulnerabilidade socioeconômica e climática nos processos de degradação das terras do Estado do Rio Grande do Norte. 2022. 120 fl. Tese (Doutorado em Engenharia e Gestão de Recursos Naturais), Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão de Recursos Naturais, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2022. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29469 pt_BR
dc.description.resumen El estado de Rio Grande do Norte (RGN) enfrenta procesos de deforestación de áreas con vegetación autóctona, intenso uso del suelo, tanto en agricultura como en ganadería, esta El problema no debe ser visto sólo como un tema ambiental, sino como un problema de carácter y efectos transdisciplinarios, ámbitos de la vida social, económica, político, ambiental y cultural. El presente trabajo tuvo como objetivo analizar la vulnerabilidad socioeconómica en los municipios del Estado del RGN, a partir de variables descriptores de dos dimensiones principales: Socioeconómica y Demográfica, así como comprender la dinámica espacio-temporal del uso del suelo y la cobertura del suelo en microrregiones del Estado del RGN, de 1985 a 2018. Las variables incluidas en el estudio son de Censo Demográfico 2010 del (IBGE) y Proyecto Anual de Mapeo de Uso y Cobertura del suelo en Brasil. La metodología se basó en la aplicación de estadísticas multivariante a partir de la técnica del análisis factorial, así como del análisis de conglomerados, generados a través de la amplitud de la cobertura forestal, se aplicaron pruebas de tendencia Mann-Kendall, Sen y homogeneidad, se utilizó la base de datos tabular en área (Ha), de cobertura y uso del suelo, así como series temporales anuales de cobertura forestal. Hacia 5 principales fuerzas que actúan sobre el proceso de vulnerabilidad en los municipios del estado del RGN, son: Índice de Gini (93,4%); Índice de Theil (97,3%) (dimensión socioeconómico); Población de 25 años y más (99,8%) y Población total (99,9%) (dimensión demográfico); EspVnas (99,8%) y MoInf (98,8%) (dimensión longevidad). la lógica de la vulnerabilidad en el estado estuvo definida por factores que condicionan la capacidad de el trabajo y la proporción de la población en relación con la ocupación del territorio, predominantemente en áreas de mayor valor económico y mayores cantidades poblaciones Solo 22 de los municipios tienen vulnerabilidad baja nivel socioeconómico, según el Índice de Vulnerabilidad Socioeconómica (IVS > 0,43). En cuanto a la cobertura forestal, algunas microrregiones mostraron reducción de cobertura. Eran, Serra de São Miguel, Umarizal, Chapada do Apodi, Medio Oeste y Mossoró, en 2010 y 2013 fueron Vale do Açu, Angicos, Medio Oeste, Mossoró, Macau, Baixa Verde y la Costa Noreste. La mayor variabilidad en la pérdida de cubierta forestal (Caatinga), estaba en Mossoró, Medio Oeste, Borborema Potiguar y Pau de los Hierros. Mossoró y Serra do Mel fueron los municipios que más perdieron cobertura, sin embargo, Serra Negra do Norte, Caicó, São João do Sabugi y São Fernando fueron los que obtuvo la mayor cobertura. Pau dos Ferros, Umarizal, Oeste de Seridó, Serra de Santana y Macau, tuvieron (valor p <0.05) pérdida de cobertura de Caatinga, así como, pérdida de cobertura durante el período 2001 a 2017 y 1978 a mediados de 2018, después de la año 2000 hubo un aumento en la cobertura de caatinga (2001 a 2009), entre 9 años (2010 a 2017), del período estudiado. pt_BR


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