Modelagem ecológica de queimadas usando inteligência artificial

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMiranda, Heloisa Sinátora-
Autor(es): dc.creatorNascimento Neto, Walter-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-10-23T16:46:31Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-10-23T16:46:31Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-26-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-26-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-26-
Data de envio: dc.date.issued2005-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.unb.br/handle/10482/37878-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/916973-
Descrição: dc.descriptionTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Ecologia, 2005.-
Descrição: dc.descriptionO Cerrado é um dos melhores exemplos de um bioma brasileiro com profundas relações de dependência com o fogo. Como uma savana, o Cerrado é extremamente suscetível a ocorrência de queimadas e os efeitos destas variam na dependência de um grande número de fatores físicos, químicos e ecológicos. O uso dos mais variados tipos de modelos em ecologia tem facilitado a compreensão dos diversos processos relacionados aos ecossistemas. A Inteligência Artificial tenta mimetizar a maneira como os seres humanos pensam por meio de sistemas de raciocínio baseados em lógica de programação computacional que são capazes de gerar modelos e simulações em computador em áreas de interesse cientifico, incluindo-se aí a ciência ecológica. Este trabalho teve por objetivo usar duas ferramentas da Inteligência Artificial - os Sistemas Especialistas e o Raciocínio Qualitativo - para modelar o comportamento do fogo, e seus efeitos diretos e indiretos na estrutura vertical da vegetação, no balanço de carbono e de nitrogênio em áreas de campo sujo, uma das fisionomias do Cerrado. O sistema especialista construído é capaz de interagir com o usuário de forma a fornecer subsídios para o manejo de fogo em áreas de campo sujo com base nas previsões do modelo. Este sistema usa o simulador qualitativo GARP como máquina de inferências e gera simulações para variadas condições de temperatura, quantidade de biomassa herbácea viva e morta, direção da frente de fogo relativamente ao vento e tempo de proteção contra queima. Outros dois modelos foram construídos usando-se a abordagem do Raciocínio Qualitativo baseadas na estrutura do simulador GARP e nas relações de causalidade entre as diversas variáveis envolvidas com os efeitos do fogo no Cerrado. O primeiro dos modelos simula as mudanças na estrutura da vegetação e nas principais variáveis relacionadas ao carbono e ao nitrogênio em áreas de campo sujo submetidas a diferentes freqüências de queima. O segundo modelo faz o mesmo tipo de simulação considerando áreas protegidas do fogo em que a precipitação é a variável causadora das mudanças no sistema. As previsões para cada um dos parâmetros dos três modelos foram validadas com uma extensa pesquisa bibliográfica sobre o efeito do fogo no Cerrado e em ambientes relacionados a ele. A modelagem qualitativa de fenômenos ecológicos provou-se eficiente e robusta para lidar com situações de pouca disponibilidade de dados empíricos apesar de apresentar algumas dificuldades de adequação ao conhecimento ecológico.-
Descrição: dc.descriptionThe Cerrado is one of the best exemples of a Brazilian biome with high fire dependence. As a savanna vegetation, the Cerrado is fire-prone and the effects of fire will depends on several physical, chemical and ecological factors. The use of many types of models in ecology has facilitated the comprehension of ecosystems processes. Artificial Intelligence tries to mimic the way how humans think by means of reasoning systems based on computer programming logic. These systems are able to build models and computer simulations in areas of scientific interest, including ecological sciences. The aim of this study was to use Artificial Intelligence tools – the Expert Systems and the Qualitative Reasoning – to model the behavior of fire and its direct and indirect effects on vertical structure of vegetation and on the carbon and nitrogen balance in areas of campo sujo, one of the many physiognomic forms of cerrado. The Expert System built is able to interact with the user in order to give advice on how to manage fire in campo sujo areas based on the model output. This system uses the qualitative simulator GARP as an inference engine for varied conditions of temperature, amount of dead and live herbaceous biomass, fire line direction with reference to the wind and time since the last burn. The others two models were built using the Qualitative Reasoning approach based on the GARP structure and on the causal relationships between the many variables involved with the fire effects on cerrado. The first model simulates changes in the vegetation structure and in the main variables related to the carbon and nitrogen in areas of campo sujo burned at different frequencies. The second model makes the same type of simulation, considering the effect of precipitation in areas protected against fire. The output generated for each parameter in the three models was validated by a vast bibliography research about the effects of fire in Cerrado and other environments related. The qualitative modeling of ecological phenomena has proved to be strong and efficient to deal with situations in which there is little availability of empirical data although there were some difficulties in fitting it to ecological knowledge.-
Descrição: dc.descriptionInstituto de Ciências Biológicas (IB)-
Descrição: dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Ecologia-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso restrito-
Palavras-chave: dc.subjectQueimada - Cerrados-
Palavras-chave: dc.subjectInteligência artificial-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas especialistas (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectRaciocínio qualitativo-
Palavras-chave: dc.subjectFogo - Cerrados-
Título: dc.titleModelagem ecológica de queimadas usando inteligência artificial-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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