Network Theory applied to discriminate land uses and evaluate mined areas reclamation

Abstract

Mining is an activity that deeply impacts the soil-plant system, by totally removing the vegetation cover and the superficial layers of the soil, being mandatory the recovery of these areas, back to their original condition. For this to be possible, it is necessary to know in depth the current state of the system and compare it with an appropriate reference. However, soil- plant system is highly complex, both in natural ecosystems and in agro-ecosystems degraded by mining, so we need a tool that can handle all this complexity. Network Theory has stood out in the field of complex systems as a very versatile tool and is already present in soil science, although it is still little used in the mined areas reclamation. This theory allows visualizing a complex system as a whole, transforming structural densities into clusters (communities) and enabling the identification of the elements (nodes) most relevant to the structure of relationships (links). For this reason, our aim was to investigate the potential of Network Theory to discriminate the current state of mined areas under reclamation and to quantify the similarity between these areas and their references, in two different conditions: iron mining and bauxite mining. For this, we used data on soil attributes and vegetation parameters as a basis for the construction of weighted bipartite networks, composed of two classes of nodes: area and attribute. All networks were generated with Gephi software, version 0.9.2, with layouts produced by the ForceAtlas2 energy model, which provided a very clear and intuitive interpretation of the data structure. Network Theory allowed the discrimination of areas through groupings and the identification of the most relevant attributes for their distinction. It was also possible to quantify these differences by a Similarity Index (SI) and a Relative Similarity Index (RSI), using the weights of the nodes in the complete networks and in the area- projections, respectively. For the calibration of the method, we compared our results with those obtained through Principal Component Analysis (PCA) by other authors, who worked with the same data. We conclude that Network Theory can be used to discriminate the different land uses in areas affected by mining, allowing for consistent results, comparable to those of PCA. The method developed in this work to calculate the weight of the edges in the networks proved to be very accurate, because the weights kept the proportions contained in the original data values. However, better results can be obtained by adjusting the equations to the characteristic functions of each attribute, especially to non-linear functions. We also believe that it is possible to select quality indicators using Network Theory, but this issue requires further conceptual studies. The present work can be considered an initial approach for the development of a new method of data exploration that can help in understanding the processes and in monitoring the reclamation of mined areas. Keywords: Bauxite mining. Iron mining. Soil quality. Soil-plant system. Weighted bipartite networks. PCA.

A mineração é uma atividade que impacta profundamente o sistema solo-planta, por remover totalmente a cobertura vegetal e as camadas superficiais do solo, sendo obrigatória a recuperação destas áreas, de volta a sua condição original. Para que isto seja possível, é necessário conhecer em profundidade o estado atual do sistema e compará-lo com uma referência adequada. O sistema solo-planta é, entretanto, altamente complexo, tanto nos ecossistemas naturais como nos agroecossistemas degradados pela mineração, sendo preciso, portanto, uma ferramenta capaz de lidar com toda esta complexidade. A Teoria de Redes tem se destacado na área de sistemas complexos como uma ferramenta muito versátil e já está presente na ciência do solo, embora muito pouco utilizada na recuperação de áreas mineradas. Esta teoria permite visualizar um sistema complexo como um todo, transformando densidades estruturais em agrupamentos (comunidades) e possibilitando a identificação dos elementos (nós) mais relevantes para a estrutura de relações (links). Por esta razão, nosso objetivo foi investigar o potencial da Teoria de Redes para discriminar o estado atual de áreas mineradas em recuperação e quantificar a similaridade entre estas áreas e suas referências, em duas condições diferentes: mineração de ferro e de bauxita. Para isto, utilizamos dados de atributos do solo e vegetação como base para a construção de redes bipartidas ponderadas, compostas por duas classes de nós: área e atributo. Todas as redes foram geradas com o software Gephi, versão 0.9.2, com layouts produzidos pelo modelo de energia ForceAtlas2, que proporcionou uma interpretação bastante clara e intuitiva da estrutura dos dados. A Teoria de Redes permitiu a discriminação das áreas através de agrupamentos e a identificação dos atributos mais relevantes para a sua distinção. Também foi possível quantificar estas diferenças através de um Índice de Similaridade (SI) e um Índice de Similaridade Relativa (RSI), utilizando os pesos dos nós nas redes completas e nas projeções-área, respectivamente. Para a calibração do método, comparamos nossos resultados com os obtidos através da Análise de Componentes Principais (ACP) por outros autores, que trabalharam com os mesmos dados. Concluímos que a Teoria de Redes pode ser utilizada para discriminar os diferentes usos do solo em áreas mineradas, permitindo a obtenção de resultados consistentes, comparáveis aos da ACP. O método desenvolvido neste trabalho para calcular o peso das arestas nas redes mostrou-se muito preciso, pois os pesos mantiveram as proporções contidas nos valores dos dados originais. No entanto, melhores resultados poderão ser obtidos ajustando-se as equações às funções características de cada atributo, principalmente às funções não lineares. Acreditamos também ser possível a seleção de indicadores de qualidade por meio da Teoria de Redes, mas esta questão demanda estudos conceituais mais aprofundados. O presente trabalho pode ser considerado uma abordagem inicial para o desenvolvimento de um novo método de exploração de dados que possa auxiliar no entendimento dos processos e no monitoramento da recuperação de áreas mineradas. Palavras-chave: Mineração de bauxita. Mineração de ferro. Qualidade do solo. Sistema solo- planta. Redes bipartidas ponderadas. ACP.