Impactos e recuperação da biomassa de peixes em ambiente estuarino após acidentes ambientais
Data
2024-10-17
Autores
Truzzi, Diego Franco 
Orientadores
Fonseca, Gustavo
Tipo
Dissertação de mestrado
Título da Revista
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Resumo
Os ecossistemas costeiros estão cada vez mais vulneráveis às atividades humanas, necessitando de uma gestão eficaz baseada em modelos estatísticos que permitam prever a dinâmica ecossistêmica. Este estudo aborda o impacto dos acidentes ambientais na biomassa de peixes no Sistema Estuarino de Santos (SES) e utiliza modelos supervisionados para estimar a recuperação. Foi utilizado o modelo Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis com Sazonalidade e Variáveis Exógenas (SARIMAX). As coletas de peixes, realizadas trimestralmente entre 2007 e 2024, revelaram uma redução de 74,1% na biomassa após os acidentes ambientais ocorridos entre 2013 e 2015. A análise dos resíduos do modelo indicou um bom ajuste, com um coeficiente de determinação (R²) de 0,65. As previsões apontam para uma redução de 43,4% na recuperação da biomassa até 2032, em relação aos níveis observados antes dos impactos ambientais. Conclui-se que os acidentes ambientais no Sistema Estuarino de Santos (SES) causaram uma redução significativa na biomassa de peixes. O monitoramento de longo prazo permitiu o ajuste do modelo SARIMAX, que se mostrou eficaz na previsão da recuperação da biomassa. No entanto, as projeções indicam que a biomassa não retornará aos níveis anteriores aos acidentes.
Coastal ecosystems are increasingly vulnerable to human activities, requiring effective management based on statistical models that allow for the prediction of ecosystem dynamics. This study addresses the impact of environmental accidents on fish biomass in the Santos Estuarine System (SES) and utilizes supervised models to estimate recovery. The Auto-Regressive Integrated Moving Average with Seasonality and Exogenous Variables (SARIMAX) model was used. Fish sampling, conducted quarterly between 2007 and 2024, revealed a 74.1% reduction in biomass following environmental accidents that occurred between 2013 and 2015. The residual analysis of the model indicated a good fit, with a coefficient of determination (R²) of 0.65. Forecasts predict a 43.4% reduction in biomass recovery by 2032 compared to pre-impact levels. It is concluded that environmental accidents in the Santos Estuarine System (SES) caused a significant reduction in fish biomass. Long-term monitoring enabled the adjustment of the SARIMAX model, which proved effective in forecasting biomass recovery. However, projections indicate that biomass will not return to pre-accident levels.
Coastal ecosystems are increasingly vulnerable to human activities, requiring effective management based on statistical models that allow for the prediction of ecosystem dynamics. This study addresses the impact of environmental accidents on fish biomass in the Santos Estuarine System (SES) and utilizes supervised models to estimate recovery. The Auto-Regressive Integrated Moving Average with Seasonality and Exogenous Variables (SARIMAX) model was used. Fish sampling, conducted quarterly between 2007 and 2024, revealed a 74.1% reduction in biomass following environmental accidents that occurred between 2013 and 2015. The residual analysis of the model indicated a good fit, with a coefficient of determination (R²) of 0.65. Forecasts predict a 43.4% reduction in biomass recovery by 2032 compared to pre-impact levels. It is concluded that environmental accidents in the Santos Estuarine System (SES) caused a significant reduction in fish biomass. Long-term monitoring enabled the adjustment of the SARIMAX model, which proved effective in forecasting biomass recovery. However, projections indicate that biomass will not return to pre-accident levels.
Descrição
Citação
TRUZZI, Diego Franco. Impacto e recuperação da biomassa de peixes após acidentes ambientais em ambiente estuarino. 2024. 31 f. Dissertação (Mestrado em Biodiversidade e Ecologia Marinha e Costeira) - Universidade Federal de São Paulo, Instituto do Mar, Santos, 2024.