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Publicação
Determinação do potencial alimentar da bacia alimentar de Lisboa com recurso a inteligência artificial
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Orientador(es)
Resumo(s)
A autossuficiência alimentar é um conceito fundamental para responder aos desafios presentes na sociedade global atual. Nesta dissertação são propostos dois modelos que podem ser utilizados integradamente para medir a autossuficiência potencial agroalimentar da Bacia Alimentar de Lisboa. Com a utilização de um método de inteligência artificial, sobre 45 variáveis explicativas relacionadas com condições socioeconómicas, biofísicas e bioclimáticas, procura-se entender quais as variáveis que podem influenciar a produtividade dos produtos agrícolas em estudo. Partindo deste conhecimento, numa segunda fase são aplicados três cenários dietéticos (dieta atual praticada pela generalidade da população, dieta de acordo com as recomendações da Direção Geral da Saúde e dieta vegetariana) com o intuito de entender, por um lado, qual a autossuficiência potencial da Bacia Alimentar de Lisboa e, por outro, qual deve ser o incremento em termos de área utilizada para que exista maior autossuficiência alimentar.
Conclui-se que, apesar do desempenho do modelo ser abaixo dos valores de referência, as variáveis que têm um maior impacto na explicação da variável dependente (produtividade medida em calorias) vão ao encontro de outros modelos explorados anteriormente na bibliografia consultada. Conclui-se também que a Bacia Alimentar de Lisboa não é totalmente autossuficiente em nenhum dos cenários. No entanto, no cenário alimentar da dieta vegetariana a área de estudo tem valores mais próximos desse objetivo.
Food self-sufficiency is a fundamental concept to address the challenges present in today's global society. In this dissertation, we propose two models that should be used in conjunction to measure the potential food self-sufficiency of the Lisbon Foodshed. Using an artificial intelligence method with 45 explanatory variables related to socio-economic, biophysical, and bioclimatic conditions, we seek to understand which variables have the greatest influence on the productivity of the products studied. In a second phase, three dietary scenarios are applied (current diet, diet according to the recommendations of the Portuguese Directorate-general of Health, and vegetarian diet) in order to understand, on one hand, the potential self-sufficiency of the study area, and on the other hand, the increase in terms of land area needed to achieve food security. It’s concluded that, despite the model's performance being below reference values, the variables with the greatest impact on explaining the dependent variable are reinforced by the bibliography. We also conclude that the study area is not entirely self-sufficient in any of the scenarios; however, in the dietary scenario of a vegetarian diet, the study area comes closer to that goal.
Food self-sufficiency is a fundamental concept to address the challenges present in today's global society. In this dissertation, we propose two models that should be used in conjunction to measure the potential food self-sufficiency of the Lisbon Foodshed. Using an artificial intelligence method with 45 explanatory variables related to socio-economic, biophysical, and bioclimatic conditions, we seek to understand which variables have the greatest influence on the productivity of the products studied. In a second phase, three dietary scenarios are applied (current diet, diet according to the recommendations of the Portuguese Directorate-general of Health, and vegetarian diet) in order to understand, on one hand, the potential self-sufficiency of the study area, and on the other hand, the increase in terms of land area needed to achieve food security. It’s concluded that, despite the model's performance being below reference values, the variables with the greatest impact on explaining the dependent variable are reinforced by the bibliography. We also conclude that the study area is not entirely self-sufficient in any of the scenarios; however, in the dietary scenario of a vegetarian diet, the study area comes closer to that goal.
Descrição
Palavras-chave
Autossuficiência alimentar Inteligência artificial Agricultura Sustentabilidade Modelos dietéticos