Pegada antrópica e uso e ocupação da terra na Lagoa da Conceição ? Florianópolis, SC: estado atual e projeções futuras

Abstract

A presente dissertação analisa a pegada antrópica no distrito da Lagoa da Conceição utilizando o modelo de prospecção de cenários MOLUSCE em ambiente SIG. O trabalho está estruturado em três artigos científicos. Os dois primeiros capítulos são dedicados a uma revisão teórico-metodológica do modelo de predição do uso da terra MOLUSCE e do índice da Pegada Antrópica. O primeiro artigo realiza uma revisão bibliométrica para compreender o funcionamento e as aplicações do modelo MOLUSCE, utilizando dados bibliográficos da base Scopus. Através da aplicação com os softwares VOSviewer e do Bibliometrix. A análise dos dados bibliométricos resultou em seis métodos principais: produção de publicações ao longo dos anos, tipos de idiomas e diferentes documentos, contribuições por países e a rede de coautoria, análise das tendências em pesquisas e suas variáveis de análise, mapeamento de palavras-chave e, por fim, análise de coocorrência de palavras-chave O segundo capítulo analisa a metodologia de Sanderson et al. (2002). A Pegada Antrópica é uma base metodológica que auxilia a medir e analisar ações acumulativas das atividades humanas que pode ser aplicada em diferentes escalas espaciais e temporais. A partir da revisão dos trabalhos, foi observado que a maioria dos trabalhos desenvolvidos são aplicados em escalas globais. No entanto, a análise dos trabalhos na América do Sul demonstrou um olhar regional para os mapeamentos, e a utilização de parâmetros adaptados e específicos para cada região. O terceiro capítulo integra essas duas abordagens, combinando a metodologia da Pegada Antrópica com a aplicação do modelo MOLUSCE para prever impactos no distrito da Lagoa da Conceição, Florianópolis, SC. A análise das mudanças ao longo do tempo (2030, 2040, 2050 e 2060) não apresentou resultados expressivos. Várias hipóteses podem explicar essa ausência de mudanças: a própria dinâmica do distrito pode não ter resultado em grandes transformações entre 2000, 2010 e 2020; a alta diversidade de classes no mesmo local, o que dificulta a interpretação e análise dos dados. Contudo, a modelagem espacial utilizando o modelo MOLUSCE mostrou-se uma ferramenta útil na análise do território, mesmo que a predição em intervalos temporais maiores não tenha demonstrado significativas alterações.

Abstract: This dissertation analyzes the human footprint in the district of Lagoa da Conceição using the MOLUSCE model for future scenario prospecting in a GIS environment. The work is structured into three scientific articles. The first two chapters are dedicated to a theoretical-methodological review of the MOLUSCE land use prediction model and the Human Footprint index. The first article conducts a bibliometric review to understand the functioning and applications of the MOLUSCE model, using bibliographic data from the Scopus database, applying VOSviewer and Bibliometrix software. The bibliometric data analysis resulted in six main methods: the production of publications over the years, types of languages and different documents, contributions by countries and the co-authorship network, analysis of research trends and their analytical variables, keyword mapping, and finally, keyword co-occurrence analysis. The second chapter examines the methodology of Sanderson et al. (2002). The Human Footprint is a methodological framework that helps measure and analyze the cumulative actions of human activities, which can be applied on different spatial and temporal scales. From the review of the studies, it was observed that most of the work developed is applied on a global scale. However, the analysis of works in South America demonstrated a regional focus for the mappings, with the use of adapted and specific parameters for each region. The third chapter integrates these two approaches, combining the Human Footprint methodology with the application of the MOLUSCE model to predict impacts in the district of Lagoa da Conceição, Florianópolis, SC. The analysis of changes over time (2030, 2040, 2050, and 2060) did not show significant results. Several hypotheses could explain this lack of changes: the region's own dynamics may not have resulted in major transformations between 2000, 2010, and 2020; the high diversity of classes in the same location, which complicates data interpretation and analysis. Nonetheless, spatial modeling using the MOLUSCE model proved to be a useful tool in territorial analysis, even if predictions over larger time intervals did not demonstrate significant changes.