FUTURE SCENARIO PREDICTION USING CELLULAR AUTOMATA AND MARKOV CHAIN IN EXPANSION AREA OF FORESTRY OVER BRAZILIAN CERRADO

Abstract

Predictive models for the detection landscape change have been widely-used as an important tool for environmental planning and analysis. Several different models for the simulation of future scenarios are available, although the approach that combines Markov Chains with cellular automata has been shown to produce results with excellent calibration and validation for the simulation of changes in land use and cover. The present study focused on the
hydrographic basin of the Pântano River, located in the Brazilian Cerrado savanna, which has been impacted by a number of major projects, including a hydroelectric dam, and the world’s largest paper and pulp industries. The study simulated the changes in land cover and use for the year 2050, evaluating the spatial effects of the expansion of forestry into the Cerrado in the context of its different degrees of natural potential fragility. To predict the future scenario, the cellular automata Markov Chain method was combined with a multicriteria analysis using AHP logic. The model validation indicated excellent results (Kappa index greater than 0.9) for the predictions of the 2050 scenario. The analysis identified the following explanatory variables used in the calibration process: I: Transition areas between the pasture and eucalyptus classes; II: The size of rural properties; III: Distance to roads; IV: Distance to
drainage networks. The model revealed a strong overall tendency for the substitution of livestock by forestry by 2050, with a predominance of expansion into areas of medium environmental fragility.

Keywords: Dynamic modeling, Watershed, GIS, Geotechnologies.

Author Biographies

Vitor Matheus Bacani, Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Três Lagoas (MS), Brasil.

Doutor em Geografia Física (2010) pela Universidade de São Paulo (FFLCH/USP). Desenvolveu seu estágio de Pós-Doutorado (2014-215) no Laboratório LETG-Rennes-COSTEL da Université de Rennes 2, França, onde atualmente é pesquisador membro associado. É Docente Permanente dos cursos de Mestrado e Doutorado em Geografia da UFMS, Campus de Três Lagoas e do curso de Mestrado em Geografia do Campus Aquidauana e do Mestrado em Recursos Naturais da FAENG/UFMS em Campo Grande.Foi coordenador do Programa de Pós-Graduação em Geografia do Campus de Três Lagoas (2016-2019). Tem atuado como Consultor ad hoc para várias revistas científicas. Tem experiência nas áreas de Sensoriamento Remoto, Sistemas de Informação Geográfica, Modelagem de Sistemas Ambientais, Bacias Hidrográficas, Pedologia, Zoneamento Ambiental, Ordenamento Territorial e Pantanal.

Erivelton Pereira Vick, Universidade Federal do Mato Grosso do Sul, Três Lagoas (MS), Brasil

Doutor em Geografia - Dinâmica Ambiental e Planejamento - na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), Campus de Três Lagoas. Membro do Laboratório de Sensoriamento Remoto (La-Ser) na mesma instituição. Atuante nas áreas de Geotecnologias, com ênfase na Modelagem de Sistemas Ambientais, Sensoriamento Remoto, Sistemas de Informação Geográfica, Bacia Hidrográfica.

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Published
27/10/2019
How to Cite
BACANI, Vitor Matheus; VICK, Erivelton Pereira. FUTURE SCENARIO PREDICTION USING CELLULAR AUTOMATA AND MARKOV CHAIN IN EXPANSION AREA OF FORESTRY OVER BRAZILIAN CERRADO. Mercator, Fortaleza, v. 18, oct. 2019. ISSN 1984-2201. Available at: <http://www.mercator.ufc.br/mercator/article/view/e18026>. Date accessed: 03 july 2020. doi: https://doi.org/10.4215/rm2019.e18026.
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