Dissertação de Mestrado:
Utilização de Redes de Dependência e Lógica Nebulosa em Estudos de Avaliação Ambiental

Maria do Carmo Dias Bueno

GEOM
Orientador
Profa. Margareth Simões Penello Meirelles , Doutora em Geop. Aplic. a Geociências, UFRJ 1997 - Currículo Lattesk
Coorientador
Flavio Joaquim de Souza, D. Sc., UERJ
Banca
* Profa. Margareth Simões Penello Meirelles , Doutora em Geop. Aplic. a Geociências, UFRJ 1997 - Currículo Lattesk
* Flavio Joaquim de Souza, D. Sc., UERJ
* Celso Vainer Manzatto, D. Sc., EMBRAPA/SOLOS
* Heitor Luiz da Costa Coutinho, D. Sc.,EMBRAPA/SOLOS
Data - hora da defesa
28/03/2003
Resumo
No atual contexto político, econômico e social, é grande a demanda por informações ambientais consistentes, necessárias para apoiar o desenvolvimento sustentável, para integrar decisões econômicas e ambientais, acompanhar o manejo ambiental e manter informados os setores privado e público. Uma das maneiras de satisfazer essa demanda é integrar as informações dentro de um sistema, processando-as e tornando-as úteis, através da utilização de metodologias de Avaliação Ambiental. A metodologia proposta utiliza bases de conhecimento dispostas sob a forma de redes de dependência, que são construídas com tecnologias de orientação a objetos e cadeias de lógica nebulosa, para realizar avaliações ambientais integradas. Essas avaliações podem ser definidas como o processo de coletar informações sobre o estado atual e futuro da qualidade ambiental e dos recursos ambientais sob a forma de indicadores ambientais, analisando-os e tomando decisões sobre ações a serem tomadas para otimizar o estado futuro e evitar, diminuir ou remediar os danos ambientais. Os resultados podem ser empregados na estimativa de impactos causados ao meio ambiente devido a práticas humanas e para ajudar na escolha de áreas com maior necessidade de investimentos para melhorar a qualidade ambiental. Palavras-Chave: avaliação ambiental, bases de conhecimento, redes de dependência, lógica nebulosa, indicadores ambientais, suporte à decisão.

Download do Trabalho