Classificação de estágios sucessionais de Florestas Atlânticas: uma abordagem metodológica baseada em Sistema Fuzzy

Autores

DOI:

https://doi.org/10.5902/1980509830688

Palavras-chave:

Sucessão ecológica, Lógica fuzzy, Floresta atlântica

Resumo

O presente trabalho tem como objetivo propor e avaliar um método baseado em modelagem fuzzy para classificação de estágios de sucessão florestal. A construção do modelo considerou critérios estabelecidos pela Resolução CONAMA no 01 de 31 de janeiro de 1994, que define vegetação secundária nos estágios inicial, médio e avançado de regeneração da Mata Atlântica, como diretrizes para o licenciamento de exploração da vegetação nativa no Estado de São Paulo. O modelo proposto foi aplicado para classificação de casos reportados na literatura, nos quais uma análise florística e fitossociologica da estrutura florestal havia sido realizada segundo o julgamento de especialistas. Como resultado, a modelagem fuzzy proporcionou uma concordância substancial quando avaliado por meio do índice Kappa. Portanto, conclui-se que a proposta do método baseado em modelagem fuzzy representa uma alternativa promissora para tratar a subjetividade e a incerteza associadas à classificação dos estágios sucessionais de uma formação florestal.

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Biografia do Autor

Maurício Tavares Mota, Universidade Estadual Paulista, Sorocaba, SP

Graduado em CIÊNCIAS BIOLÓGICAS pela PUC/SP (2001). Doutor em Ciências Ambientais pelo Instituto de Ciência e Tecnologia UNESP/ Campus Sorocaba (2018); Mestre em Sustentabilidade na Gestão Ambiental pela UFSCAR (2013); Esp. em Meio Ambiente e Desenvolvimento.Sustentável - UNESP; Esp. em Ensino de genética - UFPR; Esp. em Docência no Ensino Superior - UNICSUL. Atua como consultor na área de licenciamento ambiental. Tem experiência na área de planejamento urbano, Botânica, com ênfase em planejamento e gestão de espaços protegidos vinculados ao ambiente urbano. Atuou como assessor parlamentar com atuação na execução de projetos de lei, emissão de pareceres e assessoria nas relações institucionais públicas. Atuou como gestor ambiental na Prefeitura Municipal de Sorocaba, em especial no desenvolvimento e gestão de projetos ambientais.

Adriano Bressane, Universidade Estadual Paulista, Sorocaba, SP


Professora da Universidade Estadual Paulista (Unesp). Pós-doutorado em Sistemas Urbanos pela Pontifícia Universidade Católica (PUC). Doutor em Ciências Ambientais pelo Instituto de Ciência e Tecnologia de Sorocaba (ICTS). Engenheiro ambiental com mestrado em Engenharia Urbana pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Experiência profissional como consultor técnico em projetos ambientais. Pesquisador focado em inteligência artificial aplicada à modelagem ambiental (EnvAI). Revisor científico pelas revistas Springer, SciELO e Elsevier.

José Arnaldo Frutuoso Roveda, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Sorocaba, SP

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1995), mestrado em Matemática pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1998) e doutorado em Matemática pela Universidade de Brasília (2002). Desde 2003 atua como professor assistente doutor da UNESP - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, no Instituto de Ciência e Tecnologia, campus de Sorocaba. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Modelagem Matemática, atuando principalmente nos seguintes temas:modelagem matemática aplicada a problemas ambientais e lógica fuzzy. Foi Coordenador do Curso de Engenharia Ambiental no período de 2014 a 2016. Atualmente responde pela Coordenação do Programa de Pós Graduação em Ciências Ambientais da Unesp, campus de Sorocaba, durante o quadriênio 2017-2020

Sandra Regina Monteiro Masalskiene Roveda, Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Sorocaba, SP

Doutora em Matemática pela Universidade de Brasília (UnB) - Brasília (DF), Professora Assistente Doutora do Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais do Instituto de Ciência e Tecnologia de Sorocaba (SP) – Unesp. 

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Publicado

30-06-2019

Como Citar

Mota, M. T., Bressane, A., Roveda, J. A. F., & Roveda, S. R. M. M. (2019). Classificação de estágios sucessionais de Florestas Atlânticas: uma abordagem metodológica baseada em Sistema Fuzzy. Ciência Florestal, 29(2), 519–530. https://doi.org/10.5902/1980509830688

Edição

v. 29 n. 2 (2019)

Seção

Artigos

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