Título: Avaliação dos serviços ecossistêmicos de regulação providos por infraestruturas verdes: um estudo de caso em Campinas/SP
Comissão Examinadora - Titulares
Prof. Dr. Vitor Eduardo Molina Júnior (Presidente) - FT/Unicamp
Profa. Dra. Ana Isabel Coelho Borges - IPP
Prof. Dr. Luiz Eduardo Moschini - UFSCar
Suplentes
Profa. Dra. Mariana Rodrigues Ribeiro dos Santos - FECFAU
Profa. Dra. Marta Siviero Guilherme Pires - FT/Unicamp
Local: LP04 - Prédio da Informática da FT | https://stream.meet.google.com/stream/5d2ae2dd-1928-4136-8117-279fe13a6461
Resumo: A intensificação da urbanização nas últimas décadas, especialmente em países em transição, tem promovido profundas transformações nos ecossistemas urbanos, comprometendo a qualidade ambiental e a resiliência climática das cidades. Diante desse cenário, cresce o interesse por soluções baseadas na natureza, como as Infraestruturas Verdes, que se configuram como estratégias do planejamento urbano voltadas à provisão de Serviços Ecossistêmicos, especialmente os de regulação climática e da qualidade do ar. No entanto, a quantificação espacialmente desses serviços ainda representa um desafio, em razão da escassez de dados padronizados, da complexidade dos processos ecológicos e da dependência de avaliações por especialistas. Esta dissertação tem como objetivo quantificar os serviços ecossistêmicos de regulação fornecidos por infraestruturas verdes no município de Campinas/SP, utilizando dados de sensoriamento remoto, análises espaciais e técnicas de aprendizado de máquina. A metodologia consistiu em três etapas: (i) revisão sistemática da literatura (baseada no PRISMA 2020) para identificar os métodos de quantificação de serviços ecossistêmicos; (ii) seleção de áreas e períodos representativos de Campinas com diferentes padrões de uso do solo; e (iii) avaliação empírica com dados secundários (imagens orbitais e dados ambientais), além do desenvolvimento de um modelo de regressão com Redes Neurais Convolucionais, baseado na arquitetura U-Net, para prever a temperatura da superfície terrestre a partir de imagens multiespectrais e características sobre o uso do solo. As análises estatísticas permitiram identificar padrões sazonais e correlações entre a cobertura vegetal e a concentração de poluentes atmosféricos, evidenciando a importância da vegetação urbana na regulação ambiental. Foram definidos dois períodos sazonais: frio (abril a setembro) e quente (outubro a março). As análises de correlação indicaram relação negativa significativa entre NDVI e poluentes atmosféricos, destacando-se o MP10, com coeficientes de até -0,80 no entorno de 1000 m do Parque Portugal (Lagoa do Taquaral), sugerindo maior potencial de remoção de material particulado em áreas vegetadas. As áreas com maior cobertura vegetal no raio de observação de 2.000 m, como a Mata de Santa Genebra e a Fazenda Argentina, apresentaram NDVI médio entre 0,52 e 0,62 e LST média variando de 29 °C a 38 °C. Em contraste, a área urbana adensada e o Parque Portugal (Lagoa do Taquaral) registraram NDVI médio entre 0,33 e 0,39 e LST média de até 41 °C, com variação sazonal que chegou a 11 °C, evidenciando maior amplitude térmica ao longo do ano. O modelo preditivo apresentou erro quadrático médio de 4,18 °C na estimativa da LST, demonstrando potencial para a simulação de cenários de infraestrutura verde. Os métodos empregados demonstraram replicabilidade, integrando dados de sensoriamento remoto com técnicas avançadas de modelagem. Além disso, a abordagem contribui para reduzir a subjetividade na quantificação dos serviços ecossistêmicos, podendo oferecer subsídios para o planejamento urbano sustentável e monitoramento ambiental.