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dc.creator.IDSANTOS, K. S.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4169930363028154pt_BR
dc.contributor.advisor1SILVA, Madson Tavares.-
dc.contributor.advisor1IDSILVA, M.T.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8829792848536805pt_BR
dc.contributor.referee1DANTAS NETO, José.-
dc.contributor.referee1IDDANTAS NETO, J.pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9137226205129315pt_BR
dc.contributor.referee2SILVA, Viviane Farias.-
dc.contributor.referee2IDSILVA, V. F.pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5011520274887172pt_BR
dc.contributor.referee3SERRÃO, Edivaldo Afonso de Oliveira.-
dc.contributor.referee3IDSERRÃO, E. A. O.pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/5700978243198274pt_BR
dc.contributor.referee4SILVA, Bruce Kelly da Nobrega.-
dc.contributor.referee4IDSILVA, B. K. N.pt_BR
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/4323502426271751pt_BR
dc.description.resumoO 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.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRNpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM RECURSOS NATURAISpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqRecursos Naturaispt_BR
dc.titleInfluência da vulnerabilidade socioeconômica e climática nos processos de degradação das terras do Estado do Rio Grande do Norte.pt_BR
dc.date.issued2022-08-29-
dc.description.abstractThe 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.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/29469-
dc.date.accessioned2023-04-25T14:05:13Z-
dc.date.available2023-04-25-
dc.date.available2023-04-25T14:05:13Z-
dc.typeTesept_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectGeoprocessamentopt_BR
dc.subjectAnálise multivariada – risco e desigualdadept_BR
dc.subjectMapbiomaspt_BR
dc.subjectSeries temporaispt_BR
dc.subjectUso e cobertura da terrapt_BR
dc.subjectNordeste do Brasil – região semiárida – caatingapt_BR
dc.subjectEngenharia de recursos naturaispt_BR
dc.subjectRemote sensingpt_BR
dc.subjectGeoprocessingpt_BR
dc.subjectAnalysis multivariate – risk and inequalitypt_BR
dc.subjectMapbiomespt_BR
dc.subjectTime seriespt_BR
dc.subjectLand use and land coverpt_BR
dc.subjectNortheast Brazil – semi-arid region – caatingapt_BR
dc.subjectNatural resource engineeringpt_BR
dc.subjectDetección remotapt_BR
dc.subjectGeoprocesamientopt_BR
dc.subjectAnálisis multivariado – riesgo y desigualdadpt_BR
dc.subjectSeries de tiempopt_BR
dc.subjectUso del suelo y cobertura del suelopt_BR
dc.subjectNordeste de Brasil – región semiárida – caatingapt_BR
dc.subjectIngeniería de recursos naturalespt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorSANTOS, Kamila Souza.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeInfluence of socioeconomic and climate vulnerability on land degradation processes in the State of Rio Grande do Norte.pt_BR
dc.title.alternativeInfluencia 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.citationSANTOS, 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/29469pt_BR
dc.description.resumenEl 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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