Philip M. Fearnside

Exploração madeireira e incêndios florestais: 4 – A área de estudo e o banco de dados

Por Amazônia Real Publicado em: 13/09/2022 às 16:05

Por Paulo Eduardo Barni, Anelícia Cleide Martins Rego, Francisco das Chagas Ferreira Silva, Richard Anderson Silva Lopes, Haron Abrahim Magalhães Xaud, Maristela Ramalho Xaud, Reinaldo Imbrozio Barbosa e Philip Martin Fearnside

A área de estudo

A área de estudo está localizada na porção sul do estado de Roraima, abrangendo as áreas que incluem a sede do município (comarca) de Rorainópolis e as vilas de Colina e Equador. A área também inclui pequenas parcelas dos municípios de Caracaraí (90,5 km², 1,4% da área de estudo) e São Luiz (164,2 km², 2,5%) (Tabela S1).

A área compreende 130,6 km da rodovia BR-174 e 1.249,4 km de estradas secundárias nos empreendimentos de assentamento e seu entorno (Figura 1). A área de estudo, que compreende 6657,3 km², foi delimitada recortando uma imagem Landsat 8 para 9 de junho de 2016 (órbita 231, ponto 60) e cruzando-a com parte das cenas 20NQG e 20NQF da grade vetorial do satélite Sentinel-2 [1]. A cobertura vegetal é composta por floresta tropical densa (em sua grande maioria), além de mosaicos de campinarana (vegetação lenhosa oligotrófica) e áreas de ecótono entre campinarana e floresta tropical densa [2]. No sistema de classificação de Köppen, o clima da região é Af (clima equatorial de floresta) [3]

Figura 1. (A) Mapa da América do Sul mostrando o estado de Roraima. (B) Municípios do sul de Roraima e a localização da área de estudo. (C) Mapa detalhado da área de estudo.

O Banco de dados

O banco de dados consistia em 1.) Uma grade vetorial do satélite Sentinel-2 (que foi usado para delimitar a área de estudo), 2.) Imagens Landsat 5 e 8 de 2007 a 2016 para a órbita / ponto 231/60, obtidas a partir do US Geological Survey [4] (que foram usados para mapear a dinâmica do SL e do fogo) 3.) Uma imagem da missão Topográfica do ônibus especial da NASA (SRTM) [4] (que serviu para representar a altitude e a inclinação na área de estudo), 4.) Um mapa vetorial de tipos de floresta [5], 5.) Um mapa de desmatamento e de áreas não florestais obtido do PRODES [6], 6.) Um mapa vetorial de incêndios florestais [7] (usado para representar a área incendiada), 7). Um mapa da biomassa total da floresta (viva + morta e acima + abaixo do solo) em Roraima [2] (usado para estimar a perda de biomassa e o efeito do fogo), 8.) Mapas vetoriais de estradas e rios, 9.) Um mapa vetorial de focos de calor entre 1º de dezembro de 2015 e 23 de março de 2016 do satélite de referência AQUA-MT [8] (usado para representar o cenário inicial de incêndios na área de estudo usando o método de pesos de evidência), 10.) Dados de inventário florestal sobre incêndios observados e mortalidade de árvores em 17 transectos medindo 4 × 250 m (1,7 ha) nos locais de incêndios que ocorreram na área de estudo durante Evento El Niño 2015/2016 (Tabela S2: disponível aqui) (usado para estimar a perda de biomassa no nível de parcelas).

Para o processamento das variáveis (mapas), as análises foram realizadas no programa de Sistema de Informação Geográfica (SIG) Quantum Gis (QGis) Desktop 2.18.15 [9]. Mapas de 2 a 9 (exceto mapa 7) e produtos derivados destes foram usados para análises com o método de pesos de evidência [10-13] no software Dinamica-EGO 5.0 [14]. As análises estatísticas foram realizadas com o software R versão 3.6.0 [15].

O banco de dados incluiu informações sobre autorizações para exploração madeireira (área autorizada em hectares e volume em m³) na área licenciada para “uso alternativo do solo” (desmatamento) de 2010 a 2015 (Tabela S3).

O banco de dados também incluiu informações sobre “Planos de Manejo Florestal Sustentável” de 2017 a 2020 (Tabela S4: disponível aqui), que foram usados para apoiar as análises. Esses dados foram fornecidos pela Fundação Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos (FEMARH) no âmbito do convênio de colaboração técnica 001/2020 entre a FEMARH e a Universidade Estadual de Roraima (UERR). A sequência metodológica de obtenção e análise dos dados seguiu o fluxograma da Figura 2. [16]

Figura 2. Fluxograma da metodologia aplicada na área de estudo para obtenção e análise dos dados. ESM= Extração Seletiva de Madeira; NDVI = índice de vegetação de diferença normalizada. MPE = método de pesos de evidência. Variáveis contínuas (mapa de distância): ESM, Des = desmatamento, ES = estradas secundárias, BR = rodovia BR – 174, CU = centros urbanos, AP = área protegida e Ag = água. Variáveis categóricas: Veg = vegetação, Dec = declive e Alt = altitude.

A imagem que abre este artigo mostra um área de desmatamento na Gleba Equador, em Rorainópolis, Roraima (Foto Alberto César Araújo/Greenpeace)

Notas

[1] InstrutorGIS. 2019. Download da Grade do Satélite Sentinel-2 em Shapefile.

[2] Barni, P.E., Manzi, A.O., Condé, T.M., Barbosa, R.I. & Fearnside, P.M. 2016. Spatial distribution of forest biomass in Brazil’s state of Roraima, northern Amazonia. Forest Ecology and Management, 377: 170–181.

[3] Alvares, C.A., Stape, J.L., Sentelhas, P.C., Gonçalves, J.L.M. & Sparovek, G. 2014. Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, 22(6): 711–728.

[4] USGS (U.S. Geological Survey). 2016. U.S. Department of the Interior, USGS.

[5] PROBio (Projeto da Biodiversidade Brasileira). 2013. Mapas de Cobertura Vegetal dos Biomas Brasileiros.

[6] INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). 2020. Projeto PRODES – Monitoramento da Floresta Amazônica por Satélite. INPE. São José dos Campos, SP.

[7] Barni, P.E., Silva, E.B.R. & Silva, F.C.F. 2017. Incêndios florestais de sub-bosque na zona de florestas úmidas do sul de Roraima: Área atingida e biomassa morta. In: Anais do Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto 2017. Galoá, Campinas, SP, p. 6280-6287.

[8] INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). 2021. BDQUIMADAS. INPE. São José dos Campos, SP.

[9] QGIS. 2021. QGIS-A Free and Open Source Geographic Information System.

[10] Barni, P.E., Fearnside, P.M. & Graça, P.M.L.A. 2015. Simulating deforestation and carbon loss in Amazonia: Impacts in Brazil’s Roraima state from reconstructing Highway BR-319 (Manaus-Porto Velho). Environmental Management, 55(2): 259-278.

[11] Barni, P.E., Barbosa, R.I., Manzi, A.O. & Fearnside, P.M. 2020. Simulated deforestation versus satellite data in Roraima, northern Amazonia, Brazil. Sustentabilidade em Debate, 11(2): 81-94.

[12] Soares-Filho, B.S., Nepstad, D.C., Curran, L., Cerqueira, G.C., Garcia, R.A., Ramos, C.A., Voll, E., Mcdonald, A., Lefebvre, P. & Schlesinger, P. 2006. Modelling conservation in the Amazon basin. Nature, 440: 520-523.

[13] Leite-Filho, A.T., Soares-Filho, B.S., Davis, J.L., Abrahão, G.M. & Börner, J. 2021. Deforestation reduces rainfall and agricultural revenues in the Brazilian Amazon. Nature Communications, 12: art. 2591.

[14] CSR/UFMG (Centro de Sensoria Remota/Universidade Federal de Minas Gerais). 2021. Dinamica-EGO 5.0. UFMB, Belo Horizonte, MG.

[15] R Core Team. 2021. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Aústria.

[16] Esta série é uma tradução parcial de Barni, P.E., A.C.M. Rego, F.C.F. Silva, R.A.S. Lopes. H.A.M. Xaud, M.R. Xaud, R.I. Barbosa & P.M. Fearnside. 2021. Logging Amazon forest increased the severity and spread of fires during the 2015-2016 El Niño. Forest Ecology and Management, 500: art. 119652.

Sobre os autores

Paulo Eduardo Barni é Engenheiro Florestal graduado pela Universidade Federal do Amazonas (2007), mestre em Ciências de Florestas Tropicais – CFT, pelo Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia – INPA/Manaus (2009) e doutor em Clima e Ambiente, pelo INPA e Universidade Estadual do Amazonas – UEA (2014). Seu interesse em pesquisa inclui modelagem ambiental e climática, com ênfase no comportamento do fogo florestal de sub-bosque, queimadas, simulações de desmatamento, recuperação de áreas degradadas, biomassa de capoeiras e estocagem e emissões de carbono florestal para a atmosfera. É professor da Universidade Estadual de Roraima – UERR, Campus Rorainópolis, Região Sul do Estado de Roraima.

Anelícia Cleide Martins Rego é aluna de graduação na Universidade Estadual de Roraima – UERR, Campus Rorainópolis.

Francisco das Chagas Ferreira Silva é aluno de graduação na Universidade Estadual de Roraima – UERR, Campus Rorainópolis.

Richard Anderson Silva Lopes concluiu a Especialização em Geoprocessamento pela Universidade de Brasília em 2005. Atualmente é Técnico especializado no Corpo de Bombeiros Militar de Roraima, Boa Vista, Roraima. Atua na área de Geografia, com ênfase em Sensoriamento Remoto.

Haron Abrahim Magalhães Xaud é Eng. Agrônomo formado pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ) com Mestrado e Doutorado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais-INPE. É pesquisador da Embrapa-Roraima e professor permanente do PRONAT-UFRR (Mestrado e Doutorado). Se dedica a pesquisas nas áreas de Recursos Florestais, Sensoriamento Remoto, Agricultura Sem Queima, Gestão Territorial e Incêndios Florestais.

Maristela Ramalho Xaud possui graduação em Engenharia Agronômica pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (1993) e mestrado (1998) e doutorado (2013) em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais-INPE. É pesquisadora da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa-Roraima). Tem experiência em sensoriamento remoto e geoprocessamento em estudos sobre desmatamento, queimadas, incêndios florestais e mudanças de uso e cobertura da terra. Atua como professora colaboradora do Programa de Pós-graduação em Recursos Naturais da Universidade Federal de Roraima-UFRR.

Reinaldo Imbrozio Barbosa é Engenheiro Florestal pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ) e Doutor em Biologia Tropical (Ecologia) pelo Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA). Possui especial interesse em estudos relacionados às mudanças climáticas, uso e ocupação da terra, dinâmica de ecossistemas e emissões de gases do efeito estufa decorrentes das atividades antrópicas na Amazônia. É pesquisador titular do INPA, Professor do Programa de Pós-graduação em Recursos Naturais da UFRR (Doutorado/Mestrado) e professor colaborador nos cursos de Pós-graduação em Ecologia e Ciências Florestais do INPA (Doutorado/Mestrado). Suas publicações podem ser encontradas aqui.

Philip Martin Fearnside é doutor pelo Departamento de Ecologia e Biologia Evolucionária da Universidade de Michigan (EUA) e pesquisador titular do Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (Inpa), em Manaus (AM), onde vive desde 1978. É membro da Academia Brasileira de Ciências. Recebeu o Prêmio Nobel da Paz pelo Painel Intergovernamental para Mudanças Climáticas (IPCC), em 2007. Tem mais de 750 publicações científicas e mais de 650 textos de divulgação a que estão disponíveis aqui.

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