Banca de QUALIFICAÇÃO: GABRIELA DA ROCHA SALDANHA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GABRIELA DA ROCHA SALDANHA
DATA : 18/09/2025
HORA: 09:30
LOCAL: VIDEOCONFERÊNCIA
TÍTULO:

Mapeamento Digital de Atributos e Classes de Solos da Bacia Hidrográfica do Alto Taquari baseado em dados Legados e Modelos de Predição

PALAVRAS-CHAVES:

Mapeamento Digital, Atributos, Solos.

PÁGINAS: 40
RESUMO:

O Rio Taquari (MT/MS) é um dos principais leitos de drenagem da região pantaneira para o Rio Paraguai. No entanto, a partir de 1970, o baixo curso do rio vem sofrendo com processos de assoreamento de seu leito, devido a intensificação dos sistemas de produção na parte alta da bacia. Esse desequilíbrio ambiental reverbera a ocupação e aumento produtivo na área pertencente a Bacia Hidrográfica do Alto Taquari (BHAT), que ocorreu de forma desatenta as peculiaridades geomorfológicas da região, desconsiderando as consequências ambientais e socioeconômicas que poderiam ocorrer, como a inundação permanentemente de diversas áreas (Galdino; Vieira; Pellegrin, 2005). Trabalhos realizados por Risso et al. (1997) para o Plano de Conservação da Bacia do Alto Paraguai (PCBAP) e de Galdino et al. (2004) estimaram perda de 315,6 t ha-1 ano -1 e 555,6 t ha-1 ano-1, respectivamente, indicam aumento do potencial erosivo com o decorrer dos anos, refletindo que as limitações dos solos continuavam sendo negligenciadas continuamente, mesmo havendo perdas consideráveis. Nesse contexto, vislumbrando o descaso com os solos do planalto da bacia do Rio Taquari, a utilização de ferramentas que forneçam informações que direcionem a gestão de manejo dessas áreas é de grande valia, visto que grande volume de solo está sendo perdido, aumentando o assoreamento dos rios, assim como reduzindo o potencial dos serviços ecossistêmicos ofertados por eles. A partir da hipótese de que através da utilização de tecnologias voltadas para o mapeamento digital de solos (MDS), seja possível obter produtos cartográficos quantitativos para representar classes e atributos de solos estratégicos, que podem auxiliar a tomada de decisão relacionada ao uso e manejo dos solos da BHAT. O estudo tem como objetivo identificar a distribuição espacial de atributos (areia, argila e carbono orgânico) e classes de solos a partir de modelos machine learning. A partir dessas informações, tem-se como finalidade propor zonas de manejo visando o uso sustentável dos recursos naturais e a avaliação da susceptibilidade dos solos a erosão na bacia.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2223668 - HELENA SARAIVA KOENOW PINHEIRO
Externo ao Programa - 3720511 - LEONARDO DURVAL DUARTE GUIMARAES - nullInterno - 1060711 - MARCOS GERVASIO PEREIRA
Externo à Instituição - SÍLVIO BARGE BHERING - EMBRAPA